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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...

    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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  • 关系型数据库和非关系型数据库的区别

    千次阅读 多人点赞 2019-08-14 18:19:00
    关系型数据库 关系型数据库: 关系模型中的常用概念 优点 不足 非关系型数据库 非关系型数据库: 非关系型数据库结构 优点 不足 分类 CAP 理论 关系型与非关系型数据库的比较 最近的数据库排名 关系...

    目录

    关系型数据库

    关系型数据库:

    关系模型中的常用概念

    优点

    不足

    非关系型数据库

    非关系型数据库:

    非关系型数据库结构

    优点

    不足

    分类

    CAP 理论

    关系型与非关系型数据库的比较

    最近的数据库排名


    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。

    关系模型中的常用概念

    • 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

    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

    不足

    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 serverapp 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:

    OracleMicrosoft SQL ServerMySQLPostgreSQLDB2Microsoft Access, SQLiteTeradataMariaDB(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,关系型数据库显得更为合适。
    • 不适合持久存储海量数据。

    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:

    1. 面向高性能并发读写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, MemcachedMicrosoft Azure Cosmos DB 和 Hazelcast

    2. 面向海量数据访问面向文档数据库:

    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JSONJSON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 MongoDBAmazon DynamoDBCouchbaseMicrosoft Azure Cosmos DB 和 CouchDB

    3. 面向搜索数据内容搜索引擎

    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 ElasticsearchSplunkSolrMarkLogic 和 Sphinx

    4. 面向可扩展性分布式数据库:

    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,关系型数据库也被认为是面向行的数据库。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 CassandraHBaseMicrosoft Azure Cosmos DBDatastax Enterprise 和 Accumulo

    CAP 理论

    • 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。

    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,分区容错性是基本需求,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。

    关系型与非关系型数据库的比较

    1. 成本:Nosql数据库(非关系型数据库)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不适用于持久存储,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。
    7. 事务处理: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

     

    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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  • 数据库种类及关系型数据库原理

    千次阅读 2017-09-14 08:02:25
    一、数据库种类及关系型数据库原理1.1数据库种类:按照早期的数据库理论,比较流行的数据库模型有三种: 层次式数据库 网络式数据库 关系型数据库 在当今互联网中,最常用的数据库模型: 关系型数据库 非关系...

    一、数据库种类及关系型数据库原理

    1.1数据库种类:

    按照早期的数据库理论,比较流行的数据库模型有三种:
    层次式数据库
    网络式数据库
    关系型数据库
    

    在当今互联网中,最常用的数据库模型:
    关系型数据库
    非关系型数据库

    关系型数据库使用类似于excel表格来表示
    关系型数据库使用结构化查询语言SQL语句来对数据进行存取
    代表作品,mysql oracle

    随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系型数据库在应付web2.0网站,特别是对于规模日益扩大的海量数据,超大规模和高并发的微博、微信、SNS类型的web2.0纯动态网络瓶颈都难以有效突破,于是开始出现了大批针对特定场景,以高性能和使用便利为目的的功能特异化的数据库产品,NoSQL(非关系型)类的数据库就是在这样的情境中诞生并得到了非常迅速的发展。

    【动态请求越来越多,对数据库的要求越来越高,传统的数据库遵循SAD理论(保持数据一致性,存放磁盘等)存取数据很慢,在这种情况下,非关系型数据库就诞生了】

    NoSQL:
    Google的BigTable
    Amazon的Dynamo
    成功的商业NoSQL

    开源NoSQL:
    Facebook的Cassandra
    Apache的HBase
    Redis,mongodb

    1.2非关系型数据库种类

    (1)键值(Key-Value)存储数据库

    键值数据库就类似传统语言中使用的哈希表。可以通过key来添加、查询或者删除数据,因为使用key主键访问,所以会获得很高的性能及扩展性。
    键值(Key-Value)数据库主要是使用一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个特向指定的数据。Key/Value模型对于IT系统来说的有时在于简单、易部署、高并发。
    典型产品:Memcached、Redis、MemcacheDB、Berkeley DB
    

    (2)列存储(Column-oriented)数据库

    列存储数据库将数据存储在列族(column family)中,一个列族存储经常被一起查询的相关数据。举个例子,如果我们有一个Person类,我们通常会一起查询他们的姓名和年龄而不是薪资。这种情况下,姓名和年龄就会被放入一个列族中,而薪资则在另一个列族中。
    这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是有列家族来安排的。
    典型产品:Cassandra,HBase
    

    (3)面向文档(Document-Oriented)数据库

    文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的,而且它同第一种键值存储相似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。
    面向文档数据库会将数据以文档的形式存储。每个文档都是自包含的数据单元,是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名称与对应的值,值既可以是简单的数据类型,如字符串、数字和日期等;也可以使复杂的类型,如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档,同一个表中存储的文档属性可以是不通的,数据可以使用XML、JSON或者JSONB等多种形式存储。
    典型产品:MogoDB、CouchDB
    

    (4)图形(Graph)数据库

    图形数据库允许我们将数据库以图的方式存储。实体会被作为顶点,而实体之间的关系则会被作为边。比如我们有三个实体,Steve Jobs、Apple和Next,则会有两个"Founded by"的边将Apple和Next连接到Steve Jobs.
    图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要指定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。
    典型产品:Neo4J、InfoGrid
    

    1.3非关系型数据库产品介绍

    (1)Memcached(key-value)

      Memcached是一个开源的、高性能的、具有分布式内存对象的缓存系统。通过它可以减轻数据库负载,加速动态Web应用,最初版本由LiveJournal的Brad Fitzpatrick在2003年开发完成。目前全球有非常多的用户都在使用它来构建自己的大负载网站或提高自己的高访问网站的响应速度。
    注意:Memcache是这个项目的名称,而Memcached是服务器端的主程序文件名。
    

    (2)redis(key-value)

    和Memcached类似,redis也是一个key-value型存储系统。但redis支持的存储value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)和zset(有序集合)等。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集、并集、差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,redis的数据都是缓存在内存中。区别是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且再此基础上实现了master-slave(主从)同步。
    Redis是一个高性能的key-value数据库。redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python,Ruby,Erlang,PHP客户端,使用很方便。
    官网:http://www.redis.io/documemtation
    

    redis特点:

    1.支持内存缓存,这个功能相当于memcached
    2.支持持久化,这个功能相当于memcachedb,ttserver
    3.数据类型更丰富。比其他key-value库功能更强
    4.支持集群,分布式
    5.支持队列等特殊功能
    

    (3)MongoDB(Document-oriented)

    MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库中功能最丰富,最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散,累似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mogodb最大的特点是他支持的查询语言非常强大,它的语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。它的特点是高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便。
    

    主要功能特性:

    1.面向集合存储,易存储对象类型的数据
    2.模式自由
    3.支持动态查询
    4.支持完全索引, 包含内部对象
    5.支持查询
    6.支持复制和故障恢复
    7.使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等)
    8.自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性
    9.支持ruby,python,java,c++,php等多种语言
    10.文件存储格式为bson(一种json的扩展)
    11.可通过网络访问
    
    默认端口27017
    http://www.mongodb.org/display/DOCS/Manual
    http://www.mongodb.org/display/DOCS/Home
    

    (4)Cassandra(Column-oriented)

        Apache Cassandra是一套开源分布式Key-Value存储系统。它最初由Facebook开发,用于存储特别大的数据。Facebook目前在使用此系统。
        主要特性:
        分布式
        基于column的结构化
        高伸展性
        Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库,而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务,对Cassandra的一个写操作,会被复制到其他节点上去,对Cassandra的读操作,也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个Cassandra群集来说,扩展性能是比较简单的事情,只管在集群里面添加节点就可以了。
    

    其他不常用非关系型数据库

    HBase,MemcacheDB,Berkeley DB,Tokyo Cabinet\Tokyo Tyrant(ttserver)

    展开全文
  • 与传统关系型数据库相比,图数据库的优势有: 1. 可以很自然的表达现实世界; 2. 灵活的数据模型可以适应不断变化的业务需求;...4. 关系型数据库在遍历关系网络并抽取信息的能力非常弱,图数据库则为此而生;

    图数据库(Graph Database)是一种以图结构进行存储和查询的数据库。图数据库的关键概念是点(代表实体)和边(代表关系),通过边将顶点连接在一起,从而进行快速的图检索操作。

    与传统关系型数据库相比,图数据库的优势有:

    1. 可以很自然的表达现实世界中的实体及其关联关系(对应图的顶点及边);
    2. 灵活的数据模型可以适应不断变化的业务需求;
    3. 灵活的图查询语言,轻松实现复杂关系网络的分析;
    4. 关系型数据库在遍历关系网络并抽取信息的能力非常弱,图数据库则为此而生;
    5. 关系型数据库在规模庞大时很难做多层关联关系分析(Join操作往往消耗过长时间而失败),图数据库则天然把关联数据连接在一起,无需耗时耗内存的Join操作,可以保持常数级时间复杂度。

    图数据库典型查询示例

    • 多层关联:查询一个人的好友的好友有哪些?
    • 最短路径:查询两个点之间的最短路径。
    • 连通子图:查询一个点在K步以内相连接的所有邻接点(K=1,2,3…)。
    • 协同推荐:查询一个人的好友里面,哪些人喜欢哪些东西,然后把那些东西推荐给这个人。
    • 集中度测量:如PageRank、PersonalRank、特征向量集中度、亲密度等。
    展开全文
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    千次阅读 2019-07-01 16:18:09
    非关系型数据库也叫Nosql数据库,全称是not noly sql非关系型数据库提出另一种理念,例如,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,这样就不会局限...
  • NoSQL 的全称是 Not Only SQL,也可以理解非关系型的数据库,是一种新型的革命式的数据库设计方式,不过它不是为了取代传统的关系型数据库而被设计的,它们分别代表了不同的数据库设计思路。 MongoDB: 它是一个...
  • NoSQL 非关系型数据库

    2020-05-22 22:24:34
    本文介绍了 NoSQL(非关系型数据库)的相关内容。。。
  • 数据库数据库管理系统关系型数据库是什么?结构化查询语言关系型数据库的优缺点NoSQL数据库的优势有哪些?分布式数据库有哪些特点?CAP理论是什么?相互关系ACID原则是什么?BASE原理与最终一致性NoSQL数据库有哪些...
  • 关系型数据库及oracle数据库简介

    千次阅读 2018-07-27 01:10:42
    一、关系型数据库简介 1、关系模型 (1)1970年美国IBM公司研究员E.F.Codd首次提出了数据库系统的关系模型,开创了数据库的关系方法和关系数据理论的研究,为数据库技术奠定了理论基础。由于E.F.Codd的杰出工作,...
  • 文件型数据库比较

    千次阅读 2012-09-01 09:28:11
    文件型数据库比较 TinyDB,access,ib,fb,easytable,mysql,DBISAM我都用过,在操作数据库时经过突然停电,突然重启动等因素折腾以后,数据库文件准坏。而且坏后99%不能修复。SQLite我用同样的方法,却没事,SQLite...
  • 数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。 每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据。 数据是数据库中存储的基本对象,是按一定顺序排列组合的...
  • 关系型数据库: Oracle SQLServer Sybase Informix Access DB2 mysql vfp Ingers FoxPro 非关系型数据库: MongoDB Cassandra CouchDB Hypertable Redis Riak Neo4j Hadoop HBase Couchbase MemcacheDB REVENDB ...
  • 关系型数据库和nosql数据库有着不同的用途。我们常常把这些不同类型的数据库用在错误的地方。 最常见的是在关系数据库内保存大量非计算的数据。 像日志啊,账号啊,这些仅仅只是需要读取和写入的数据都放在关系...
  • 关系型数据库和非关系型数据

    千次阅读 2019-06-10 15:01:48
    一、关系型数据库 关系型数据库最典型的数据结构是表,由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织 当今十大主流的关系型数据库 Oracle,Microsoft SQL Server,MySQL,PostgreSQL,DB2, Microsoft Access, ...
  • 它是一种 NoSQL(not-only sql,泛指非关系型数据库)的数据库。 Redis作为一个内存数据库,具有如下有特点: 性能优秀, 数据在内存中, 读写速度非常快, 并支持10W QPS(每秒查询效率). 单进程单线程, 是线程安全的. ...
  • 关系型数据库的瓶颈

    千次阅读 2017-04-13 11:46:00
    关系型数据库瓶颈 高并发读写需求 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。 海量数据的高效率读写 网站每天产生的数据量是巨大的,对于关系...
  • 目前数据库可分为关系型数据库和非关系型数据库(NoSQL)两类,在了解两类数据库之前,需要先回顾一下数据库四类数据模型 数据模型 数据模型是一个描述数据、数据联系、数据语义以及一致性约束的概念工具集合,提供...
  • 因此,在关系型数据库中使用JSON时应当遵循一定的思想,从而既能受益于JSON的灵活性,又能发挥关系型数据库的强大功能。 本文根据实际工作中的经验,结合一些国内外现有的资料,总结了一些在关系型数据库中使用JSON...

空空如也

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