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  • 关系数据库特点有哪些
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    2019-06-26 11:08:00

    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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  • 常用的关系数据库有哪些

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    常用的关系型数据库有哪些?常用的关系型数据库类型关系模型组成1、Oracle2、MySQL3、Microsoft SQL Server4、Microsoft Access5、DB2 常用的关系型数据库类型 关系数据库,是建立在关系模型基础上的数据库,借助于...

    常用的关系型数据库类型

    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。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。标准数据查询语言SQL就是一种基于关系数据库的语言,这种语言执行对关系数据库中数据的检索和操作。
    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。当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。

    关系模型组成

    关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。

    1、Oracle

    Oracle是1983年推出的世界上第一个开放式商品化关系型数据库管理系统。它采用标准的SQL结构化查询语言,支持多种数据类型,提供面向对象存储的数据支持,具有第四代语言开发工具,支持Unix、Windows NT、OS/2、Novell等多种平台。除此之外,它还具有很好的并行处理功能。Oracle产品主要由Oracle服务器产品、Oracle开发工具、Oracle应用软件组成,也有基于微机的数据库产品。主要满足对银行、金融、保险等企业、事业开发大型数据库的需求。

    2、MySQL

    MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一,在 WEB 应用方面,MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统) 应用软件之一。
    MySQL是一种关系数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。

    MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策,分为社区版和商业版,由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。

    3、Microsoft SQL Server

    SQL Server 是Microsoft 公司推出的关系型数据库管理系统。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点,可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2012 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。

    Microsoft SQL Server 是一个全面的数据库平台,使用集成的商业智能 (BI)工具提供了企业级的数据管理。Microsoft SQL Server 数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能,使您可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。

    4、Microsoft Access

    Access是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了 MicrosoftJet Database Engine 和 图形用户界面两项特点,是 Microsoft Office 的系统程序之一。

    Access是微软把数据库引擎的图形用户界面和软件开发工具结合在一起的一个数据库管理系统。它是微软OFFICE的一个成员, 在包括专业版和更高版本的office版本里面被单独出售。2018年9月25日,最新的微软Office Access 2019在微软Office 2019里发布。

    MS ACCESS以它自己的格式将数据存储在基于Access Jet的数据库引擎里。它还可以直接导入或者链接数据(这些数据存储在其他应用程序和数据库)。

    5、DB2

    DB2是美国IBM公司开发的一套关系型数据库管理系统,它主要的运行环境为UNIX(包括IBM自家的AIX)、Linux、IBM i(旧称OS/400)、z/OS,以及Windows服务器版本。

    DB2主要应用于大型应用系统,具有较好的可伸缩性,可支持从大型机到单用户环境,应用于所有常见的服务器操作系统平台下。 DB2提供了高层次的数据利用性、完整性、安全性、可恢复性,以及小规模到大规模应用程序的执行能力,具有与平台无关的基本功能和SQL命令。

    DB2采用了数据分级技术,能够使大型机数据很方便地下载到LAN数据库服务器,使得客户机/服务器用户和基于LAN的应用程序可以访问大型机数据,并使数据库本地化及远程连接透明化。

    DB2以拥有一个非常完备的查询优化器而著称,其外部连接改善了查询性能,并支持多任务并行查询。 DB2具有很好的网络支持能力,每个子系统可以连接十几万个分布式用户,可同时激活上千个活动线程,对大型分布式应用系统尤为适用。

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  • 数据库 指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。当前数据库分为 关系数据库 和 非关系数据库 。 一、关系数据库 关系数据库: 指采用...

    数据库

    数据库 指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。当前数据库分为 关系型数据库非关系型数据库

    一、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。

    结构:

    关系模型指的就是二维表格模型,关系型数据库最典型的数据结构就是表,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. 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。
    3. 使用方便: 通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便。

    缺点:

    1. 对硬盘I/O要求高: 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. 读写性能较差: 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. 拓展困难: 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:

    • Atomic 原则性
    • Consistency 一致性
    • Isolation 隔离性
    • Durability 持久性

    主流的关系型数据库

    Oracle、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL、SQLite、Teradata、MariaDB(MySQL的一个分支)、SAP

    二、 非关系型数据库(NOSQL)

    NOSQL(Not Only SQL),意为:不仅仅是SQL(Structured Query Language,结构化查询语言)。

    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。

    结构:

    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,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. 高拓展性: 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。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。
    4. 查询便捷: 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。
    5. 部署成本低: 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,学习成本较高:
    2. 无事务处理
    3. 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。。
    4. 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。
    根据结构化方法以及应用场合的不同,NOSQL主要分为以下几类:

    1. key-value数据库: Redis、 Voldemort、Oracle BDB
    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。
    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

    2. 面向文档数据库: MongoDB、CouchDB
    面向海量数据访问的面向文档数据库,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

    3. 分布式数据库(列式数据库) Cassandra、HBase、Riak
    面向可拓展性的分布式数据库,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

    4. 搜索引擎 Elasticsearch、Splunk
    面向搜索数据内容的搜索引擎,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

    5. 图形数据库 Neo4j、InfoGrid、Infinite Graph
    图像数据库是指用来存储各种图像或图形信息及有关文字说明资料的—种数据库。
    主要应用于建筑、设计、广告、产品目录、图片或照片等资料类型的计算机存储与检索。
    主流代表为 Neo4j、InfoGrid、Infinite Graph

    三、关系型与非关系型数据库的比较区别

    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。

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  • 关系数据库特点

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    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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