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  • 当前数据库分为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...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...

    当前数据库分为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
      :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

    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

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  • 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...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...

    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。

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  • 常见的数据库模型分为两种,分别是关系型数据库和...关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。 关系型数据库优点: 容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑...

    常见的数据库模型分为两种,分别是关系型数据库关系型数据库

    关系型数据库

    关系数据库,是建立在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。简单说,关系型数据库是由多张能互相联接的二维行列表格组成的数据库。

    关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。

    关系型数据库优点:

    1. 容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念,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。
    4. 支持SQL,可用于复杂的查询。

    关系型数据库缺点:

    1. 为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。
    2. 固定的表结构。
    3. 高并发读写需求。
    4. 海量数据的高效率读写。

    数据库事务必须具备ACID特性,ACID是Atomic原子性,Consistency一致性,Isolation隔离性,Durability持久性。

    关系型数据库有:

    MySQL、Oracle、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Sybase、Informix、 FoxPro数据库、Teradata 、浪潮K-DB、SQLite、MariaDB(MySQL的一个分支)、sap等

    非关系型数据库:

    非关系型数据库,又被称为NoSQL(Not Only SQL ),意为不仅仅是SQL。强调key-value存储和文档数据库优点。

    1)面向检索的列式存储(Column-Oriented)

    面向检索的列式存储,其存储结构为列式结构,同于关系型数据库的行式结构,这种结构会让很多统计聚合操作更简单方便。使系统具有较高的可扩展性。这类数据还可以试应海量数据的增加以及数据结构的变化。

    典型数据库:HBase、Cassandra、Microsoft Azure Cosmos DB、Datastax Enterprise、Accumulo

    2)面向高性能并发读/写的缓存数据(Key-Value)

    面向高性能并发读/写的缓存数据,其结构类似于数据结构中的Hash表,每个Key分别对应一个Value,能够提供非常快的查询速度、大数据存放量和高并发操作,非常适合通过主键对数据进行查询和修改等操作。Key-Value数据库的主要特点是具有极高的高并发读/写性能,非常适合作为缓存系统使用。

    典型数据库:redis、memcached、memcacheDB,BerkeleyDB、Flare、Hazelcast、Microsoft Azure Cosmos DB、Amazon DynameoDB

    3)面向海量数据访问的文档存储(Document-Oriented)

    面向海量数据访问的文档存储,这类存储的结构与Key-Value非常相似,也是每个Key分别对应一个Value,但是这个Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文档来进行存储。这种存储方式可以很方便地被面向对象的语言所使用。这类数据库可在海量的数据中快速查询数据。

    典型数据库:MongoDB、CouchDB、Amazon DynameoDB、Couchbase、Microsoft Azure Cosmos DB

    非关系型数据库优点:

    1. 海量数据的增删改查是可以的。
    2. 海量数据的维护和处理非常轻松。
    3. NoSql具有扩展简单、高并发、高稳定性、成本低廉的优势。
    4. 可以实现数据的分布式处理。

    非关系型数据库缺点:

    1. NoSql暂时不提供sql支持,会造成开发人员额外学习的成本。
    2. 数据和数据没有关系,他们之间就是单独存在的。
    3. 非关系数据库没有关系,没有强大的事务关系,没有保证数据的完整性和安全性适合处理海量数据,保证效率,不一定安全。
    4. 持久化的性能低。
    5. 出道时间短,功能没有关系型数据库完善。
    6. NoSql的架构特性决定了其很难保证数据得完整性,适合一些特殊的应用常见使用。

    非关系型数据库有:

    Neo4j、MongoDB、CouchDB、Amazon DynameoDB、Couchbase、Microsoft Azure Cosmos DB、redis、memcached、memcacheDB,BerkeleyDB、Flare、Hazelcast、HBase、Cassandra、Datastax Enterprise、Accumulo

    注:参考百度百科

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  • 关系型数据库 主流的关系型数据库:Oracle、MySQL、DB2...简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就 简单来说,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...

    关系型数据库

    主流的关系型数据库:Oracle、MySQL、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access等。

    特点:

    1. 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库;
    2. 关系型数据库的最大特点就是事务的一致性;
    3. 简单来说,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。

    优点:

    1. 容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念,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;
    4. 支持SQL,可用于复杂的查询。

    缺点:

    1. 事务一致性(数据一致性)为了保证数据的完整,会带来额外的开销
    2. 固定的表结构,可扩展性差;
    3. 高并发的读写请求下,会成为系统的性能瓶颈;
    4. 海量数据的高效率读写;
    5. 需要写复杂的SQL,甚至需要用多表联合查询

    非关系型数据库

    非关系型数据库有 NoSql、MongoDb、redis等。

    特点:

    1. 使用键值对存储数据;
    2. 分布式;
    3. 一般不支持ACID特性;
    4. 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。

    优点:

    1. 无需经过sql层的解析,读写性能很高;
    2. 基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展;
    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,而关系型数据库则只支持基础类型。

    缺点:

    1. 不提供sql支持,学习和使用成本较高;

    2. 无事务处理,附加功能bi和报表等支持也不好;

    3. 没有完整性约束,对于复杂业务场景支持较差

      ------做运维之前很矫情的小年轻-----

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