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  • 关系型数据库和云数据库
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    2022-03-06 08:19:46

    1.关系型数据库

    1.1 概念

      关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库。简单来说,关系模式就是二维表格模型。
      主要代表SQL server,Oracle,Mysql

    1.2 优点

      1.容易理解,二维表的结构非常贴近现实世界
      2.使用方便,使用sql语句使得操作关系型数据库非常方便
      3.易于维护,数据库的ACID属性,大大降低了数据的冗余和数据不一致的问题

    1.3 瓶颈

      1.海量数据的读写效率
      对于网站的并发量高,往往达到每秒上万次的请求,对于传统关系型数据库来说,硬盘IO是一个很大的挑战
      2.高扩展性和高可用性
      在基于web的结构中,数据库是最难以横向拓展的,当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,数据库没有办法像web server那样简单的通过添加更多的硬件和服务结点来拓展性能和负载能力。

    2.从关系型到非关系型

      关系型数据库的最大优点就是事务的一致性,这个特性,是的关系数据库可以适用于一切要求一致性比较高的系统中。比如银行系统

      但是在网页应用中,对这种一致性的要求不是那么严格,允许有一定的时间间隔,所以非关系型数据库这个特点不是那么重要了。相反,关系型数据库为了维护一致性所付出的巨大代价就是读写性能较差。而像微博、facebook这类应用,对于并发读写能力要求极高,关系型数据库已经无法应付。所以必须用一种新的数据结构存储来代替关系型数据库。所以非关系型数据库出现了。

    3.非关系型数据库

    3.1概念

      NoSQL非关系型数据库,主要是指那些非关系的、分布式的,且一般不保证ACID的数据存储系统,主要代表MongoDB,Redis、CounchDB。
      NoSQL提出了另一种理念,以键值来存储,且结构不稳定,每一个元组都可以有不一样的字段,这种就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式,为了获取用户的不同信息,不需要像关系型数据中,需要进行多表查询。仅仅需要根据key来取出相应的value值即可。

    3.2分类

      非关系型数据库大部分是开源的,实现比较简单,大都是针对一些特性的应用需求出现。根据结构化方法和应用场景的不同,分为一下几类。
      1.面向高性能并发读写的key-value数据库
      主要特点是具有极高的并发读写能里,例如Redis,Tokyo Cabint等
      2.面向海量数据访问的面向文档数据库
      特点是,可以在海量的数据库快速查询数据。例如MongoDb以及CouchDB
      3.面向可拓展的分布式数据库
      解决的主要问题是传统数据库的扩展性上的缺陷

    3.3 缺点

    由于NoSQL的约束少,所以不能够像sql哪样提供where字段属性的查询。因此适合存储较为简单的数据。

    4.对比

    4.1 存储上

      关系型数据库是以表格的形式进行存储的,而非关系型数据库是以key-value的形式存储的

    4.2 事务

      关系型数据库汇总有事务的概念,而非关系型数据库中没有,它的每一个数据集都是原子级别的

    4.3 数据集

      关系型数据库的是表格型的,存储在数据表的行和列中,彼此关联,容易提取。而非关系型是大块存储的再一起的。

    4.4 结构

      关系型数据库的结构是预先定义好的的,例如主键、索引、外键等,定义好这些结构之后才能添加数据。
      在非关系型数据库中,数据可以在任何时候任何地方添加。不需要预先定义。

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    关系型数据库和关系型数据库的区别 待会总结,先自我学习先 学习网址:https://blog.csdn.net/aaronthon/article/details/81714528

    关系型数据库和非关系型数据库的区别

    待会总结,先自我学习先
    一 关系型数据库 有
    在这里插入图片描述
    我们只需要 记住常用的几个:mysql /oracle/sql server/sqlite 几个即可
    我还有一篇文章 介绍了 关系型数据库和非关系型数据的数据结构 –红黑树-二叉树-B树

    1.首先了解一下 什么是关系型数据库?
    关系型数据库最典型的数据结构是表,由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组
    织。
    优点:
    1、易于维护:都是使用表结构,格式一致
    2、使用方便SQL语言通用,可用于复杂查询;
    3、复杂操作支持SQL,可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。
    缺点:
    1、读写性能比较差,尤其是海量数据的高效率读写;
    2、固定的表结构,灵活度稍欠
    3、高并发读写需求,传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈

    二 非关系型数据库
    在这里插入图片描述
    我们只需要 记住常用的:redis / hbase /mongoDB /CouchDB /Neo4J 【注意:hive 不是数据库,是数据仓库 不是一个概念】

    什么非关系型数据库呢?

    非关系型数据库严格上不是一加粗样式种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合,可以是文档或者键值对等

    优点:
    1、格式灵活:存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,使用灵活,应用场景广泛,而关系型数据库则只支持基础类型
    2、速度快:nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体,而关系型数据库只能使用硬盘;
    3、高扩展性;
    4、成本低:nosql数据库部署简单基本都是开源软件

    缺点:
    1、不提供sql支持,学习和使用成本较高
    2、无事务处理
    3、数据结构相对复杂,复杂查询方面稍欠。

    非关系型数据库的分类和比较:

    1、文档型
    2、key-value型
    3、列式数据库
    4、图形数据库
    在这里插入图片描述
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    首先用一个通俗易懂的比喻来形容它们的区别:关系型数据库就类似于Excel,非关系型数据库类似于word,用哪一个,取决你想要编辑和处理什么数据。

    关系型数据库:将数据存储在表中的数据库,以二维表为数据结构。表和字段类型之间的关系需要明确定义,以SQL语句为操作指令,也称为SQL数据库。

    常见的关系型数据库:

    SQLServer:微软公司开发的关系型数据库管理系统。

    [1]

    优点:不开源,它们针对不同的用户提供了具有不同特性的多个版本。拥有丰富的用户界面,可以处理大量数据。

    缺点:传统数据库操作频繁容易中断,数据量大负载也大。

    MySQL:1995年发布。

    [2]

    优点:开源,拥有很多文档和在线支持。

    缺点:规模不大,数据量过操作过于频繁时容易中断。

    PostgreSQL:1996年发布。

    [3]

    优点:开源,基于对象-关系模型的数据库,它不只是关系型数据库,用户可以自己拓展功能。

    缺点:拓展功能的操作比较复杂,新手不易上手,不如直接使用非关系型数据库。内含文档不如MySQL多。

    非关系型数据库不像关系数据库那样使用行和列的表格模式的数据库。相反,它的存储模型是针对它所存储的数据类型进行优化的。不只有使用SQL语句作为操作指令,可以使用其他类型的查询语言,也被称为NoSQL(Not only SQL)数据库, 不需要预先定义关键数据的模式,比SQL数据库更加灵活。

    NoSQL数据库的常见类型:

    1. 面向文档的数据库(Document-oriented databases ):用于存储、管理、检索文档的信息。可以在海量的数据库中快速查询数据。例如MongoDB、CouchDB
    2. 键值存储数据库(Key-Value Stores): 这是一个使用不同键的数据库,其中每个键只与集合中的一个值相关联。把它当作一本字典。NoSQL最简单的数据库类型之一,例如Redis、Tokyo Cabint。
    3. 分布式数据库(Wide-Column Stores): 使用表、行和列,但与关系数据库不同,列的名称和格式在同一表中的行与行之间可能不同,弥补了SQL数据库拓展性的缺陷。
    4. 图储存数据库(Graph Stores): 使用图结构进行具有节点、边和属性的语义查询,以表示和存储数据。

    常见的非关系型数据库:

    MongoDB:是一个文档存储数据库,也是目前使用中最流行的NoSQL数据库引擎。

    [4]

    优点:它使用类似json的文档来存储数据,并支持在多个服务器上运行。MongoDB允许自动分片,这是一种数据库分区,可以将非常大的数据库分割成更小、更快、更容易管理的部分,称为数据分片。容易设置和上手,专业支持也多。

    缺点:是他们不允许连接用于根据两个或多个表之间的公共字段组合数据或行。MongoDB确实有一个LOOKUP函数,官方建议用户不要依赖它们。

    Redis:远程字典服务器是一个键值存储。

    [5]

    优点:它支持不同种类的抽象数据结构,如字符串、列表、映射、集合、排序集合等等。它也是开源的。不仅支持多数据类型,而且易于安装。

    缺点:同上,不允许连接用于根据两个或多个表之间的公共字段组合数据或行。并且需要掌握Lua编程语言(一种高级脚本语言)

    区别:

    总结一下关系数据库和非关系数据库之间的区别:关系数据库以行和列的方式存储数据,就像电子表格一样,而非关系数据库则不以行和列的方式存储数据,使用最适合它所存储的数据类型的存储模型(四种存储模型之一)。

    如何确定你要使用什么数据库:

    1. 你要处理的数据在使用行和列来表示更合适就用关系型数据库;更适合储存在一个灵活的空间里就用非关系型数据库。

    2. 数据集小/中等,需要进行密集的读/写操作,就用关系型数据库,需要灵活更改数据类型就用非关系型数据库。

    [1]https://www.microsoft.com/en-us/sql-server/sql-server-2019

    [2]https://www.mysql.com

    [3]https://www.postgresql.org

    [4]https://www.mongodb.com/zh-cn

    [5]https://redis.io

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    Redis是什么?

    Redis 是一个开源(BSD许可)的,内存中的数据结构存储系统,它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持
    多种类型的数据结构,如 字符串(string),散列(hashes), 列表(lists),集合(sets),有序集合(sorted sets) 与范围查询, bitmaps, hyperloglogs 和 地理空间(geospatial) 索引半径查询。 Redis 内置了复制(replication),LUA脚本(Lua scripting),LRU驱动事件(LRU eviction),事务(transactions)和不同级别的磁盘持久化(persistence),并通过Redis哨兵(Sentinel)和自动分区(Cluster)提供高可用性(high availability)

    支持的数据类型

    string、hash、list、set、sorted set

    关系型数据库与非关系型数据库

    一、关系型数据库

    采用关系模型来组织数据的数据库,关系模型就是二维表格模型。一张二维表的表名就是关系,二维表中的一行就
    是一条记录,二维表中的一列就是一个字段。

    优点

    • 容易理解
    • 使用方便,通用的sql语言
    • 易于维护,丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大降低了数据冗余和数据不一致的概

    缺点

    • 磁盘I/O是并发的瓶颈
    • 海量数据查询效率低
    • 横向扩展困难,无法简单的通过添加硬件和服务节点来扩展性能和负载能力,当需要对数据库进行升级和扩展
      时,需要停机维护和数据迁移
    • 多表的关联查询以及复杂的数据分析类型的复杂sql查询,性能欠佳。因为要保证acid,必须按照三范式设计。

    数据库

    Orcale,Sql Server,MySql,DB2

    二、非关系型数据库

    非关系型,分布式,一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。键值对存储,结构不固定。

    优点

    根据需要添加字段,不需要多表联查。仅需id取出对应的value
    适用于SNS(社会化网络服务软件。比如facebook,微博)
    严格上讲不是一种数据库,而是一种数据结构化存储方法的集合

    缺点

    只适合存储一些较为简单的数据
    不合适复杂查询的数据
    不合适持久存储海量数据

    数据库

    K-V:Redis,Memcache
    文档:MongoDB
    搜索:Elasticsearch,Solr
    可扩展性分布式:HBase

    比较

    内容关系型数据库非关系型数据库
    成本有些需要收费(Orcale)基本都是开源
    查询数据存储存于硬盘中,速度慢数据存于缓存中,速度快
    存储格式只支持基础类型K-V,文档,图片等
    扩展性有多表查询机制,扩展困难数据之间没有耦合,容易扩展
    持久性适用持久存储,海量存储不适用持久存储,海量存储
    数据一致性事务能力强,强调数据的强一致性事务能力弱,强调数据的最终一致性

    PS:最近的数据库排名(更新于2022.1.19)

    链接:https://db-engines.com/en/ranking
    在这里插入图片描述

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