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  • 关系数据库特点

    千次阅读 2020-05-21 09:00:50
    1. 存储结构:存储结构化的数据,需要事先定义好字段名称,字段类型,字段个数 数据存储在行...5. 读写性能:关系数据库追求的是数据实时性和数据的一致性 缺点总结: 1. 一旦数据表中存储数据后,修改表结构变得.

    1. 存储结构:存储结构化的数据,需要事先定义好字段名称,字段类型,字段个数  数据存储在行与列的交汇处(称之为Cell单元格)
    2. 存储规范:为了充分利用存储空间,尽可能的避免重复(数据冗余),按照数据最小关系表的形式存储,数
    据清晰,一目了然
    3. 查询方式:采用结构化查询语言(SQL)对数据进行管理
    4. 事务性:为了保证数据的商业业务逻辑以及数据安全性,支持ACID的事务特性
    5. 读写性能:关系型数据库追求的是数据实时性和数据的一致性


    缺点总结:
    1. 一旦数据表中存储数据后,修改表结构变得特别困难。
    2. 如果我们想扩展字段时,会对表结构产生影响。
    3. 即使某一行中的某个字段没有赋值,也要使用null填充
    4. 一旦涉及到多张表,因为数据表存在着复杂的关系,管理非常不方便。
    5. 一旦面对海量数据的处理时,读写性能特别差,尤其在高并发这一块。

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  • 数据库系统概论题目自整理 说复试题目过于牵强,只是自己整理的一些知识点而已,为了便于理解和背诵,有些部分定义和说明尽量简明扼要,如有错误请多多指教!(不可转载) 1.试述数据、数据库、数据库系统、数据库...
  • 1.最大特点就是事务的一致性:传统的关系数据库读写操作都是事务的,具有ACID的特点,所以安全性也比较高。 事务的原子性(Atomicity): 是指一个事务要么全部执行,要么不执行,也就是说一个事务不可能只执行了...

    关系型数据库:

    1.最大特点就是事务的一致性:传统的关系型数据库读写操作都是事务的,具有ACID的特点,所以安全性也比较高。
    • 事务的原子性(Atomicity)

    是指一个事务要么全部执行,要么不执行,也就是说一个事务不可能只执行了一半就停止了。比如你从取款机取钱,这个事务可以分成两个步骤:1划卡,2出钱。不可能划了卡,而钱却没出来。这两步必须同时完成,要么就不完成。

    • 事务的一致性(Consistency)

    是指事务的运行并不改变数据库中数据的一致性。例如,完整性约束了a+b=10,一个事务改变了a,那么b也应该随之改变。

    • 独立性(Isolation)

    事务的独立性也有称作隔离性,是指两个以上的事务不会出现交错执行的状态。因为这样可能会导致数据不一致。

    • 持久性(Durability)

    事务的持久性是指事务执行成功以后,该事务对数据库所作的更改便是持久的保存在数据库之中,不会无缘无故的回滚。

    2. 关系数据库具有固定的表结构,因此,其扩展性极差
    3.关系型数据库表与表之间有关系,即一对一、一对多、多对多
    4.只支持基本数据类型存储

    非关系型数据库:

    1.表与表之间无关系
    2.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
    3.存储数据的格式多样,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
    4.大部分开源免费
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  • 关系数据库特点

    千次阅读 2019-06-26 11:08:00
    关系数据库: 1、最大的特点,事务的一致性 2、通用的SQL语言,使得操作关系数据库非常方便 3、ACID:原子性、一致性、隔离性、持久性 4、表结构严格,存储数据很难出错 非关系数据库: 1、使用键值对存储数据...

    关系型数据库:
    1、最大的特点,事务的一致性
    2、通用的SQL语言,使得操作关系型数据库非常方便
    3、ACID:原子性、一致性、隔离性、持久性
    4、表结构严格,存储数据很难出错

    非关系型数据库:
    1、使用键值对存储数据
    2、数据没有耦合性,易扩展
    3、不提供sql,无事务处理
    4、不需要经过sql层的解析,性能很高
    5、数据存储更加灵活,但是可能导致数据不一致性的问题

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  • 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...

    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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