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

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

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

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

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
  率

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

PS：最近的数据库排名(更新于2022.1.19)

链接：https://db-engines.com/en/ranking