A．各个记录中的数据彼此间有一定的关联关系

B．是指数据模型符合满足一定条件的二维表格式

C．某两个数据库文件之间有一定的关系

D．表中的两个字段有一定的关系
B  ：对

关系型数据库中所谓的“关系”是指数据模型符合满足一定条件的二维表格式。

文章目录
一、关系型数据库
1.1 关系型数据库中核心元素
1.2 常用的关系型数据库
二、非关系型数据库
2.1 常见的非关系型数据库

一、关系型数据库
采用了关系模型来组织数据的数据库，简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，好比Excel文件中的表格，强调用表格的方式存储数据（有字段，表与表之间还有关系）
1.1 关系型数据库中核心元素

数据行
数据列
数据表
数据库（数据表的集合）

1.2 常用的关系型数据库

Oracle
Microsoft SQL Server
MySQL
SQLite（手机端的）

二、非关系型数据库
即NoSQL（not only SQL），非关联型的，强调Key-Value的方式存储数据
2.1 常见的非关系型数据库

MongoDB
Redis

目前关系型数据库比较热门。

综合百度百科和自己的理解整理以下内容，便于日常用到时进行查找，如下：
一、关系型数据库
1、含义：
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，以便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。
2、常见的关系型数据库
关系型数据库常见的有 Oracle，SQLServer，DB2，Mysql，Microsoft Access等多个品种，每种数据库语法功能各具特色。除了Mysql大多数的关系型数据库如果要使用都需要支付一笔价格高昂的费用，即使是免费的Mysql性能也受到了诸多的限制。
3、ACID原则
关系型数据库强调ACID规则
(即：原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability))，可以满足对事务性要求较高或者需要进行复杂数据查询的数据操作，而且可以充分满足数据库操作的高性能和操作稳定性的要求。并且关系型数据库十分强调数据的强一致性，对于事务的操作有很好的支持。关系型数据库可以控制事务原子性细粒度，并且一旦操作有误或者有需要，可以马上回滚事务。
4、其他理解，请百度
二、非关系型数据库
1、含义：
非关系型数据库，又被称为NoSQL(Not Only SQL )，意为不仅仅是SQL( Structured QueryLanguage，结构化查询语言)，据维基百科介绍，NoSQL最早出现于1998 年，是由Carlo Storzzi最早开发的个轻量、开源、不兼容SQL 功能的关系型数据库，2009 年，在一次分布式开源数据库的讨论会上，再次提出了NoSQL 的概念，此时NoSQL主要是指非关系型、分布式、不提供ACID (数据库事务处理的四个基本要素)的数据库设计模式。同年，在亚特兰大举行的“NoSQL(east)”讨论会上，对NoSQL 最普遍的定义是“非关联型的”，强调Key-Value 存储和文档数据库的优点，而不是单纯地反对RDBMS，至此，NoSQL 开始正式出现在世人面前。
2、常见的非关系型数据库有Redis， Amazon DynamoDB， Memcached，
Microsoft Azure Cosmos DB和Hazelcast
3、不遵循ACID原则
4、使用范围：分布式数据库，近几年分布式数据库用的比较火的是redis
三、数据库排名参考
地址：
https://db-engines.com/en/ranking
如图：(图会随时变更)
PS:以上整理如有不当之处，欢迎留言
注意：ACID(面试常问)
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。

关系型数据库&非关系型数据库
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，代表性Oracle，MySQL，PostgreSQL。

1、关系型数据库概念
关系模型：二维表格模型，一个关系型数据库是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织；
关系：一张二维表，关系名也即表名；
元组：二维表中的一行，数据库中的一条记录；
属性：二维表中的一列，数据库中的一个字段；
域：属性的取值范围，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，数据库中的主键，由一个或多个列组成；
关系模式：对关系的描述。关系名（属性1，属性2，属性3，…，属性N）；
2、关系型数据库优点


容易理解，二维表结构的关系模型


使用方便，通用的SQL语言，可执行复杂的查询


易维护，丰富的完整性，实体完整性（主键约束）、参照完整性(外键约束)和用户定义的完整性（自定义约束）。


3、关系型数据库的缺点

维护一致性的代价是读写效率的降低，对于传统关系型数据库来说，高并发读写请求下，硬盘I/O是瓶颈。
固定的表结构，难以横向扩展，需要对数据库系统进行升级和扩展是，需要进行停机维护和数据迁移。
多表关联查询以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，为保证数据库事务（ACID，Atomic原子性，Consistency一致性，Isolation隔离性，Durability持久性）要按照要求的范式进行设计，关系型数据库的表都是存储一个格式化的数据结构。

非关系型数据库

非关系型数据指非关系型，分布式，不保证遵循ACID原则的数据存储系统。

1、非关系型数据库的结构
​	以键值对形式存储，结构不固定。每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，可以减少时间和空间的开销。
2、非关系型数据库的优点


基于键值对，数据没有耦合行，易扩展。根据需要添加需要的字段，根据key取出对应的value即可完成查询。


适用于SNSSocial Networking Services,如微博，Facebook，需要新的结构化数据存储，不可能用一种数据结构化存储应付所有新的需求。非关系型数据库更像是一种数据结构化存储方法的集合。


不需要经过sql解析，读写性能高。


存储数据的格式，nosql存储格式维key.value形式，支持文档图片，关系型数据库仅支持基础类型。


3、非关系型数据库缺点

不提供sql支持。
无事务处理。
适合存储较为简单的数据，对于需要复杂查询的数据，关系型数据库显得更为合适。
不适合持久存储海量数据。

非关系型数据库分类
1. 面向高性能并发读写的key-value数据库–Redis
​	key-value数据库的主要特点是具有极高的并发读写性能，以键值对存储数据的一种数据库，，将整个数据库作为一个大的map，每个键都会对应一个唯一值。
2. 面向海量数据访问的面向文档数据库–MongoDB
​	特点是海量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，直接在应用程序中处理，主要是JSON，JSON文档可以作为纯文本存储在键值存储或关系型数据库中。
3.面向搜索数据内容的搜索引擎 – Solr，Elasticsearch
​	用于搜索数据内容的NoSQL数据库关系系统。对海量数据进行实时的处理和分析处理，用于机器学习和数据挖掘。
4.面向可扩展性的分布式数据库–HBase，Cassandra
​	具有很强的可拓展性，于关系型数据库以行为单位相反，面向列的数据库是以列为单位来存储数据。
​	此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。
CAP理论

CAP原则，指的是在一个分布式系统中，一致性Consistency，可用性Availability，分区容错性Partition tolerance。CAP原则指的是，三个要素最多只能同时实现两点，不可三者兼顾。对于一个分布式系统来说，分区容错是基本要求，因此需要在C和A之间寻求平衡。

NoSQL的基本需求就是支持分布式存储，严格一致性和可用性需要互相取舍。
一致性：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不同。
可用性：服务一直可用，且是正常响应时间。
分区容错性：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服务。