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  • 1.NoSQL[非关系型数据库] 1.NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL 的缩写,是对不同于传统的关系 型数据库的数据库管理系统的统称。 2.NoSQL 用于超大规模数据的存储。(例如谷歌或 ...

    1.NoSQL[非关系型数据库]

    1.NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL 的缩写,是对不同于传统的关系 型数据库的数据库管理系统的统称。
    2.NoSQL 用于超大规模数据的存储。(例如谷歌或 Facebook 每天为 他们的用户收集万亿比特的数据)。这些类型的数据存储不需要固定的模式,
      无需多余操作就可以横向扩展。
    

    2.关系型数据库和非关系型数据库对比

    在这里插入图片描述

    2.1.关系型数据库

    2.1.1.关系型数据库优势

    在绝大部分时候,我们都会首先考虑用关系型数据库来存储我们的数据,比如SQLServer,Oracle,MySQL 等等。
    关系型数据库的特点:
    1、它以表格的形式,基于行存储数据,是一个二维的模式。
    2、它存储的是结构化的数据,数据存储有固定的模式(schema),数据需要适应表结构。
    3、表与表之间存在关联(Relationship)。
    4、大部分关系型数据库都支持SQL(结构化查询语言)的操作,支持复杂的关联查询。
    5、通过支持事务(ACID 酸)来提供严格或者实时的数据一致性。
    

    2.1.2.关系型数据库劣势

    但是使用关系型数据库也存在一些限制,比如:
    1、要实现扩容的话,只能向上(垂直)扩展,比如磁盘限制了数据的存储,就要扩大磁盘容量,通过堆硬件的方式,
      不支持动态的扩缩容。水平扩容需要复杂的技术来实现,比如分库分表。
    2、表结构修改困难,因此存储的数据格式也受到限制。
    3、在高并发和高数据量的情况下,我们的关系型数据库通常会把数据持久化到磁盘, 基于磁盘的读写压力比较大。
    

    2.2.非关系型数据库

    2.2.1.菲关系型数据库优势

    为了规避关系型数据库的一系列问题,我们就有了非关系型的数据库,
    我们一般把它叫做“non-relational”或者“Not Only SQL”。
    NoSQL最开始是不提供SQL的数据库的意思,但是后来意思慢慢地发生了变化。
    非关系型数据库的特点:
    1、存储非结构化的数据,比如文本、图片、音频、视频。
    2、表与表之间没有关联,可扩展性强。
    3、保证数据的最终一致性。遵循BASE(碱)理论。 Basically Available(基本可用); Soft-state(软状态); Eventually Consistent(最终一致性)。
    4、支持海量数据的存储和高并发的高效读写。
    5、支持分布式,能够对数据进行分片存储,扩缩容简单。
    

    3.NoSQL分类

    对于不同的存储类型,我们又有各种各样的非关系型数据库,比如有几种常见的类型:
    1 、KV 存储, 用 Key Value 的形式来存储数据。比较常见的有 Redis 和MemcacheDB。
    2、文档存储,MongoDB。
    3、列存储,HBase。
    4、图存储,这个图(Graph)是数据结构,不是文件格式。Neo4j。
    5、对象存储。
    6、XML 存储等等等等。
    ```java
    
    **这个网页列举了各种各样的NoSQL数据库**
    [http://nosql-database.org/]()	
    ```java
    NewSQL 结合了SQL 和NoSQL 的特性(例如PingCAP 的TiDB)
    

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  • 简述关系型数据库和非关系型数据库 关系型数据库 关系型数据库:指采用了关系模型来组织数据的数据库。 关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。 关系...

    简述关系型数据库和非关系型数据库

    关系型数据库
    关系型数据库:指采用了关系模型来组织数据的数据库。

    关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
    关系模型中常用的概念:

    关系:一张二维表,每个关系都具有一个关系名,也就是表名

    元组:二维表中的一行,在数据库中被称为记录

    属性:二维表中的一列,在数据库中被称为字段

    域:属性的取值范围,也就是数据库中某一列的取值限制

    关键字:一组可以唯一标识元组的属性,数据库中常称为主键,由一个或多个列组成

    关系模式:指对关系的描述。其格式为:关系名(属性1,属性2, … … ,属性N),在数据库中成为表结构
    关系型数据库的优点:
    1.容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念,关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解

    2.使用方便:通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便

    3.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)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率
    关系型数据库存在的问题
    1.网站的用户并发性非常高,往往达到每秒上万次读写请求,对于传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈

    2.网站每天产生的数据量是巨大的,对于关系型数据库来说,在一张包含海量数据的表中查询,效率是非常低的

    3.在基于web的结构当中,数据库是最难进行横向扩展的,当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。当需要对数据库系统进行升级和扩展时,往往需要停机维护和数据迁移。

    4.性能欠佳:在关系型数据库中,导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性,必须尽量按照其要求的范式进行设计,关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。
    数据库事务必须具备ACID特性,ACID分别是Atomic原子性,Consistency一致性,

    Isolation隔离性,Durability持久性。
    当今十大主流的关系型数据库
    Oracle,Microsoft SQL Server,MySQL,PostgreSQL,DB2,

    Microsoft Access, SQLite,Teradata,MariaDB(MySQL的一个分支),SAP
    关系的完整性是关系型数据模型结构中的另一组成部分,它分为实体完整性、参照完整性和用户定义完整性三类。在关系数据库中一个关系对应现实世界的一个实体集,关系中的每一个元组对应一个实体。在关系中用主关键字来唯一标识一个实体,实体具有独立性,关系中的这种约束条件称为实体完整性。

    参照完整性是用于约定两个关系之间的联系,理论上规定:若m是关系s中的一属性组,且m是另一关系z的主关键字,则称m为关系s对应关系z的外关键字。若m是关系s的外关键字,则s中每一个元组在m上的值必须是空值或是对应关系z中某个元组的主关键字值。例如,学生关系s和学校专业关系z之间满足参照完整性约束。学校专业关系z中的专业号属性是主关键字,同时它也存在学生关系s中,那么只有当专业号存在,这个专业的学生才有可能存在,因此在添加学生关系中的元组时,定义的专业号必须在学校专业关系z中已存在对应的元组。

    用户定义完整性约束是用户定义某个具体数据库所涉及的数据必须满足的约束条件,是由具体应用环境来决定的。例如,约定学生成绩的数据必须小于或等于100。

    非关系型数据库
    非关系型数据库:指非关系型的,分布式的,且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。
    非关系型数据库结构
    非关系型数据库以键值对存储,且结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,不局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。
    优点
    1.用户可以根据需要去添加自己需要的字段,为了获取用户的不同信息,不像关系型数据库中,要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。

    2.适用于SNS(Social Networking Services)中,例如facebook,微博。系统的升级,功能的增加,往往意味着数据结构巨大变动,这一点关系型数据库难以应付,需要新的结构化数据存储。由于不可能用一种数据结构化存储应付所有的新的需求,因此,非关系型数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合。
    不足:
    只适合存储一些较为简单的数据,对于需要进行较复杂查询的数据,关系型数据库显的更为合适。不适合持久存储海量数据
    非关系型数据库的分类
    非关系型数据库都是针对某些特定的应用需求出现的,因此,对于该类应用,具有极高的性能。依据结构化方法以及应用场合的不同,主要分为以下几类:
    面向高性能并发读写的key-value数据库:
    key-value数据库的主要特点是具有极高的并发读写性能

    Key-value数据库是一种以键值对存储数据的一种数据库,类似Java中的map。可以将整个数据库理解为一个大的map,每个键都会对应一个唯一的值。

    主流代表为Redis, Amazon DynamoDB, Memcached,

    Microsoft Azure Cosmos DB和Hazelcast
    面向海量数据访问的面向文档数据库:
    这类数据库的主要特点是在海量的数据中可以快速的查询数据

    文档存储通常使用内部表示法,可以直接在应用程序中处理,主要是JSON。JSON文档也可以作为纯文本存储在键值存储或关系数据库系统中。

    主流代表为MongoDB,Amazon DynamoDB,Couchbase,

    Microsoft Azure Cosmos DB和CouchDB
    面向搜索数据内容的搜索引擎:
    搜索引擎是专门用于搜索数据内容的NoSQL数据库管理系统。

    主要是用于对海量数据进行近实时的处理和分析处理,可用于机器学习和数据挖掘

    主流代表为Elasticsearch,Splunk,Solr,MarkLogic和Sphinx
    面向可扩展性的分布式数据库:
    这类数据库的主要特点是具有很强的可拓展性

    普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的,擅长以行为单位的读入处理,比如特定条件数据的获取。因此,关系型数据库也被成为面向行的数据库。相反,面向列的数据库是以列为单位来存储数据的,擅长以列为单位读入数据。

    这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷,这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化,将数据存储在记录中,能够容纳大量动态列。由于列名和记录键不是固定的,并且由于记录可能有数十亿列,因此可扩展性存储可以看作是二维键值存储。

    主流代表为Cassandra,HBase,Microsoft Azure Cosmos DB,

    Datastax Enterprise和Accumulo
    CAP理论
    NoSQL的基本需求就是支持分布式存储,严格一致性与可用性需要互相取舍

    CAP理论:一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)、P(分区容错性)三个基本需求,并且最多只能满足其中的两项。对于一个分布式系统来说,分区容错是基本需求,否则不能称之为分布式系统,因此需要在C和A之间寻求平衡

    C(Consistency)一致性

    一致性是指更新操作成功并返回客户端完成后,所有节点在同一时间的数据完全一致。与ACID的C完全不同

    A(Availability)可用性

    可用性是指服务一直可用,而且是正常响应时间。

    P(Partition tolerance)分区容错性

    分区容错性是指分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候,仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。
    关系型与非关系型数据库的比较
    1.成本:Nosql数据库简单易部署,基本都是开源软件,不需要像使用Oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型数据库价格便宜。

    2.查询速度:Nosql数据库将数据存储于缓存之中,而且不需要经过SQL层的解析,关系型数据库将数据存储在硬盘中,自然查询速度远不及Nosql数据库。

    3.存储数据的格式:Nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式,而数据库则只支持基础类型。

    4.扩展性:关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。Nosql基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。

    5.持久存储:Nosql不使用于持久存储,海量数据的持久存储,还是需要关系型数据库

    6.数据一致性:非关系型数据库一般强调的是数据最终一致性,不像关系型数据库一样强调数据的强一致性,从非关系型数据库中读到的有可能还是处于一个中间态的数据,

    Nosql不提供对事务的处理。
    最近的数据库排名
    网站地址:https://db-engines.com/en/ranking

    在这里插入图片描述

    可以发现现在主流的还是关系型数据库,非关系型数据库中Redis和MongoDB最受欢迎

    作者:意识流丶
    链接:https://www.jianshu.com/p/fd7b422d5f93
    来源:简书
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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  • 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,PostgreSQL。2.优点(1).容易理解,二维表的结构非常贴近现实世界,二维...

    转载于:https://blog.csdn.net/lzj3462144/article/details/70973368


    一、关系型数据库?


    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,PostgreSQL。


    2.优点

    (1).容易理解,二维表的结构非常贴近现实世界,二维表格,容易理解。

    (2)使用方便,通用的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,大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。


    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I/o是一个很大的挑战。

    (2) 高扩展性和可用性。

       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节点来拓展性能和负载能力。


    二、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,使得关系型数据库中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的严格,允许有一定的时间间隔,所以关系型数据库这个特点不是那么的重要了。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比较差。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替代关系型数据库。所以非关系型数据库应用而生。


    三、非关系型


    1.概念

       NoSQL非关系型数据库,主要指那些非关系型的、分布式的,且一般不保证ACID的数据存储系统,主要代表MongoDB,Redis、CouchDB。

       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库中,需要进行多表查询。仅仅需要根据key来取出对应的value值即可。


    2.分类

     非关系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的。根据结构化方法和应用场景的不同,分为以下几类。

    (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性能,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的查询数据。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.缺点

      但是由于Nosql约束少,所以也不能够像sql那样提供where字段属性的查询。因此适合存储较为简单的数据。有一些不能够持久化数据,所以需要和关系型数据库结合。


    四、对比


    1.存储上?

    Sql通常以数据库表的形式存储,例如存储用户信息,SQL中增加外部关系的话,需要在原表中增加一个外键,来关联外部数据表。如下:

    NoSql采用key-value的形式存储



    2.事务?

      SQL中如果多张表需要同批次被更新,即如果其中一张表跟新失败的话,其他表也不会更新成功。这种场景可以通过事务来控制,可以在所有命令完成之后,再统一提交事务。在Nosql中没有事务这个概念,每一个数据集都是原子级别的。


    3.数据表 VS 数据集

      关系型是表格型的,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在一起。


    4.预定义结构 VS 动态结构

       在sql中,必须定义好地段和表结构之后,才能够添加数据,例如定义表的主键、索引、外键等。表结构可以在定义之后更新,但是如果有比较大的结构变更,就会变的比较复杂。

       在Nosql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。


    5.存储规范 VS 存储代码

       关系型数据库为了规范性,把数据分配成为最小的逻辑表来存储避免重复,获得精简的空间利用。但是多个表之间的关系限制,多表管理就有点复杂。

       当然精简的存储可以节约宝贵的数据存储,但是现在随着社会的发展,磁盘上付出的代价是微不足知道的。

    非关系型是平面数据集合中,数据经常可以重复,单个数据库很少被分开,而是存储成为一个整体,这种整块读取数据效率更高。


    6.纵向拓展 VS 横向拓展

       为了支持更多的并发量,SQL数据采用纵向扩展,提高处理能力,通过提高计算机性能来提高处理能力。

        NoSql通过横向拓展,非关系型数据库天然是分布式的,所以可以通过集群来实现负载均衡。


    7.其他方面

      比如:关系型是结构化查询语言,NoSql是采用更简单而且精确的数据访问方式;SQl数据库大多比较昂贵,而NoSql大多是开源的。


    五、选择?


    目前许多大型互联网都会选用MySql+NoSql的组合方案,因为SQL和NoSql都有各自的优缺点。

    关系型数据库适合存储结构化数据,比如:用户的账号、地址:

    (1)这些数据通常需要做结构化查询,比如说Join,这个时候,关系型数据库就要胜出一筹。

    (2)这些数据的规模、增长的速度通常是可以预期的。

    (3)事务性、一致性,适合存储比较复杂的数据。


    NoSql适合存储非结构化数据,比如:文章、评论:

    (1)这些数据通常用于模糊处理,例如全文搜索、机器学习,适合存储较为简单的数据。

    (2)这些数据是海量的,并且增长的速度是难以预期的。

    (3)按照key获取数据效率很高,但是对于join或其他结构化查询的支持就比较差。


    六、推荐:

        SQL和NoSQL区别   

        全面梳理SQL和NoSql数据库的技术差别


    总结:

      SQL数据库依然强大,可以可靠的处理事务并且保持事务的完整性,只有你的数据非常大,操作扩展需要更加分布式的系统时,才考虑NoSql数据库。


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    关系型数据库:

    关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库,其以行和列的形式存储数据。

    关系模型:

    关系实际上就是关系模式在某一时刻的状态或内容。也就是说,关系模式是型,关系是它的值。

    关系模式:在二维表中的行定义,即对关系的描述称为关系模式。一般表示为(属性1,属性2,......,属性n),如老师的关系模型可以表示为教师(教师号,姓名,性别,年龄,职称,所在系)。

    关系就是行中每一列真实的具体的数值。

     

    非关系型数据库:

     关系型数据库和非关系型数据库的比较:

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