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  • 做为目前主流的模型数据库类型关系型数据库的架构随着业务规模的增长做出相应的变化,本章我们来学习关系型数据库架构的变化以及主流的应用场景关系型数据库架构 随着业务规模增大,数据库存储的数据量和承载的...
  • 不同类型数据库应用场景对比

    千次阅读 2019-11-11 14:59:53
    1 NoSql与关系数据库应用场景对比 2 非关系数据库(NoSql)应用场景对比 1 NoSql与关系数据库应用场景对比 Nosql 1.适合存储非结构化数据存储,数据量且不可预期。如:评论,文章 2.排行榜数据获取,实时...

    数据库使用系列专栏:数据库使用系列文章


     

    目录

    1 NoSql与关系型数据库应用场景对比

    2 非关系型数据库(NoSql)应用场景对比


    1 NoSql与关系型数据库应用场景对比

    Nosql

    1.适合存储非结构化数据存储,数据量且不可预期。如:评论,文章

    2.排行榜数据获取,实时更新的数据。如:游戏榜排名,用户投票

    3.限时抢购活动。如:淘宝抢购活动

    4.反垃圾系统。如:敏感词

    5.消息实时推送。如:微博推送

    6.缓存。如:热点数据

    SQL

    1.适合存储结构化数据。如:账号,地址

    2.事务性,数据一致性。如:银行

    3.复杂数据逻辑处理,需要JOIN关联

    2 非关系型数据库(NoSql)应用场景对比

    分类典型产品典型应用场景数据模型优点缺点
    键值(key-value)存储

    Redis 

    Memcached

    内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载,也用于一些日志系统等等Key指向Value的键值对,通常用hash  table来实现查找速度快数据无结构化,通常只被当作字符串或者二进制数据
    列存储(Column stores)HBase分布式的文件系统以列簇式存储,将同一列数据存在一起查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展功能相对局限
    文档型(Document stores)数据库

    MongoDb

    CouchDB

    Web应用(与Key-Value类似,Value是结构化的,不同的是数据库能够了解Value的内容)Key-Value对应的键值对,Value为结构化数据数据结构要求不严格,表结构可变,不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法
    图形(Graph)数据库Neo4J社交网络,推荐系统等。专注于构建关系图谱图结构利用图结构相关算法。比如最短路径寻址,N度关系查找等很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息,且这种结构不太好做分布式的集群方案

    不同数据库应用场景需要参考具体数据库产品特性,本文根据以往市场使用情况列举了部分数据库的典型应用场景。

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  • 2、Redis的每个数据类型是处理不同业务场景而诞生,基本数据类型为5种,从redis5.0版发布后新增了Stream数据类型,如下思路图: 3、其中跳表为插入,删除,查询比较快的动态数据结构,跳表是一个值有序的链表建立...
  • 关系数据库,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...

    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,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。
    常见的关系型数据库:mysql,oracle,SQL Server
    存储方式::行存储,一个表里每一个对象的记录存储一行,一行里包括了该记录的所有特征
    在这里插入图片描述
    优缺点以及应用场景:
    优点:

    1)复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。

    2)事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

    缺点:

    1)不擅长大量数据的写入处理

    2)不擅长为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更

    3) 字段不固定时应用不方便

    4)不擅长对简单查询需要快速返回结果的处理

    使用场景:

    1)需要做复杂处理的数据;

    2)数据量不是特别大的数据;

    3)对安全性要求高的数据;

    4)数据格式单一的数据;

    非关系型数据库:
    NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在处理web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,出现了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。
    常见的非关系型数据库:

    (1)键值对存储(key-value):Redis键值对存储,优势:快速查询,缺点:存储数据缺少结构化。

    (2)列存储:Hbase,优势:快速查询,扩展性强。缺点:功能相对于局限。

    (3)文档数据库存储:MongoDB,早起应用多。优势:要求不特别的严格。缺点:查询性不高,缺少统一查询语法。

    (4)图形数据库存储:应用于社交网络,优势:利用图结构相关算法。缺点:需要整个图计算才得出结果,不容易做分布式集群方案。
    存储方式:
    以列为单位进行数据的存储,一列作为一个记录,每个对象的记录会存储多行,各行相对独立;
    在这里插入图片描述
    优缺点以及使用场景:
    优点:

    1)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)nosql数据库将数据存储于缓存之中,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)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)不支持Join处理,各个数据都是独立设计的,很容易把数据分散在多个服务器上,故减少了每个服务器上的数据量,即使要处理大量数据的写入,也变得更加容易,数据的读入操作当然也同样容易。

    缺点:

    1)无法对表进行复杂的计算,不支持join等功能。

    使用场景:

    1)海量数据存储;

    2)多格式的数据存储;

    3)对查询速度要求快的数据存储;
    对非关系型数据库中又该如何选择合适的数据库呢
    redis是一个高性能的(key/value)分布式内存数据库,
    应用的场景:
    (1) 缓存(数据查询,短连接,新闻内容,商品内容等),使用最多
    (2) 聊天室在线好友列表
    (3) 任务队列(秒杀,抢购,12306等)
    (4) 应用排行榜
    (5) 网站访问统计
    (6) 数据过期处理(可以精确到毫秒)
    (7) 分布式集群架构中的session问题

    Mongodb存储的也是key/value,只不过它的value是json类型,适合存储对象类型的数据,
    1)网站实时数据处理。它非常适合实时的插入、更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
    2)缓存。由于性能很高,它适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由它搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
    3)高伸缩性的场景。非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库,它的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。

    关系型数据库和非关系型数据库的比较

    区别关系型数据库非关系型数据库(Nosql)
    存储方式表格式存储。 存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协作存储,提取数据很方便 通常存储在数据集中,就像文档、键值对或者图结构。
    存储结构结构化数据。 数据表都预先定义了结构(列的定义),结构描述了数据的形式和内容。这一点对数据建模至关重要,虽然预定义结构带来了可靠性和稳定性(优点),但是修改这些数据比较困难(缺点)。基于动态结构,使用与非结构化数据。因为Nosql数据库是动态结构,可以很容易适应数据类型和结构的变化。
    查询方式结构化查询语言来操作数据库(就是我们通常说的SQL) 关系型数据库表中主键 关系型数据库使用预定义优化方式(比如索引)来加快查询操作以块为单元操作数据,使用的是非结构化查询语言(UnQl),它是没有标准的 Nosql中存储文档的ID 更简单更精确的数据访问模式
    事务遵循ACID规则(原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)) 支持对事务原子性细粒度控制,并且易于回滚事务。遵循BASE原则(基本可用(Basically Availble)、软/柔性事务(Soft-state )、最终一致性(Eventual Consistency)) Nosql数据库是在CAP(一致性、可用性、分区容忍度)中任选两项,因为基于节点的分布式系统中,很难全部满足,所以对事务的支持不是很好,虽然也可以使用事务,但是并不是Nosql的闪光点。
    性能为了维护数据的一致性付出了巨大的代价,读写性能比较差。在面对高并发读写性能非常差,面对海量数据的时候效率非常低。Nosql存储的格式都是key-value类型的,并且存储在内存中,非常容易存储,而且对于数据的 一致性是 弱要求。Nosql无需sql的解析,提高了读写性能。
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  • 4.关系数据库的优缺点使用场景 5.非关系数据库的优缺点使用场景 1.什么是数据库:  视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 2.数据库的...

    目录:

    1.什么是数据库

    2.数据库的种类

    3.数据库的存储方式

    4.关系型数据库的优缺点及使用场景

    5.非关系型数据库的优缺点及使用场景

    1.什么是数据库:

     视为电子化文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。

    2.数据库的种类:

    数据库根据其数据的存储方式可以分为关系型数据库和非关系型数据库。常见的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。常见的非关系性数据库有 NoSql、Cloudant,Hbase等

    3.数据库的存储方式:

    关系型数据库:

    1)以行和列的形式存储数据,以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表,一组表组成了数据库。

    2)关系:可以理解为一张二维表,每个关系都具有一个关系名,就是通常说的表名。 元组:可以理解为二维表中的一行,在数据库中经常被称为记录。 属性:可以理解为二维表中的一列,在数据库中经常被称为字段。 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)。

    3)数据存储方式:行存储,一个表里每一个对象的记录存储一行,一行里包括了该记录的所有特征

    key    列1    列2    列3

    1         1       1         1

    非关系型数据库:

    1)以列为单位进行数据的存储,一列作为一个记录,每个对象的记录会存储多行,各行相对独立;

    2)数据存储方式:

    key   列名     值

    1        列1      1

    1         列2      1

    1         列3      1

    4.关系型数据库的优缺点及使用场景:

    优点:

    1)复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。

    2)事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

    缺点:

    1)不擅长大量数据的写入处理

    2)不擅长为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更

    3) 字段不固定时应用不方便

    4)不擅长对简单查询需要快速返回结果的处理

    使用场景:

    1)需要做复杂处理的数据;

    2)数据量不是特别大的数据;

    3)对安全性要求高的数据;

    4)数据格式单一的数据;

    5.非关系型数据库的优缺点及使用场景:

    优点:

    1)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)nosql数据库将数据存储于缓存之中,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)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)不支持Join处理,各个数据都是独立设计的,很容易把数据分散在多个服务器上,故减少了每个服务器上的数据量,即使要处理大量数据的写入,也变得更加容易,数据的读入操作当然也同样容易。

    缺点:

    1)无法对表进行复杂的计算,不支持join等功能。

    使用场景:

    1)海量数据存储;

    2)多格式的数据存储;

    3)对查询速度要求快的数据存储;

     

     

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  • 数易轩致力于图数据库技术服务,为您带来图数据库应用场景的介绍。 01 图数据库介绍 图数据库是基于图模型的数据库。相比较于关系数据库,图数据库是真正注重“关系”的数据库。图数据库支持数据的实时增删查改...

    图数据库作为新型非关系型数据库,善于处理大量、复杂、互联、多变的网状海量数据,其效率远远高于传统的关系型数据库。数易轩致力于图数据库技术服务,为您带来图数据库的应用场景的介绍。在这里插入图片描述

    01 图数据库介绍

    图数据库是基于图模型的数据库。相比较于关系型数据库,图数据库是真正注重“关系”的数据库。图数据库支持数据的实时增删查改,保证ACID事务性,同时提供可视化、高可用、备份恢复等功能。
    根据全球知名的数据库流行度排行榜网站DB-Engines数据显示,图数据库的关注度增速远超其他类型的数据库。更值得一提的是,全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner预测2020年以后,全球图处理及图数据库的应用市场都将以每年100%的速度迅猛增长。
    在这里插入图片描述
    图中可知,从2013年1月起至2020年5月,图数据库的发展一直属于急速上升的模式。可得,越来越多的人开始关注图数据库。

    02 图数据库的应用场景

    1、知识图谱

    于图数据库而言,知识图谱是图数据库关联最为紧密、应用范围最广的应用场景。知识图谱对海量信息进行智能化处理,形成大规模的知识库并进而支撑业务应用。知识图谱中图数据库具有存储和查询两方面的技术优势:
    存储方面:图数据库提供了灵活的设计模式;
    查询方面:图数据库提供了高效的关联查询。

    作为图数据库的底层应用,知识图谱可为多种行业提供服务,具体应用场景例如电商、金融、法律、医疗、智能家居等多个领域的决策系统、推荐系统、智能问答等。

    2、行业应用

    图是基于事物关联关系的模型表达,具有天然解释性,因此图数据库与图处理引擎集成的图系统带来的强大的图存储和分析能力,推动了图数据库在金融风控等典型应用场景的落地,也带来了物联网等新的行业应用发展方向。
    在这里插入图片描述
    金融领域
    小贷授信· 信贷审核· 反欺诈· 贷后追踪· 账号合并· 反洗钱
    通过建立账户(客户)的关系图,根据其社会关系、交易情况,分析客户的还款能力、还款意愿、抗风险能力等,提升金融行业小贷授信、信贷审核、贷后追踪等风控能力,并根据资金交易图谱实现反洗钱、反欺诈等系统。

    社交领域
    社区发现· 好友推荐· 兴趣用户推荐· 垃圾用户甄别· 舆论跟踪
    人与人在线上和线下的联系天然形成了一张图,汇集海量的关系数据后,能够做社区发现、舆论追踪、用户推荐等丰富的应用场景。

    政企领域
    物联网· 智慧城市· 道路规划· 智能交通· 轨迹分析
    在物联网时代,图模型通过构人、位置、事件、物的关系图,实现智能交通、道路规划、平安城市、钓鱼网站识别,惠及民生。

    工业领域
    电网分析· 供应链管理· 设备管理· 物流分析
    图模型强大的表达力对复杂且快速变化的事物很强适性,在工业领域来管理复杂且快速变化的库存、供应链关系,并推动创新,提供智能制造的解决方案。

    医疗领域
    智能诊断· 电子病历· 医保&保险分析
    根据病人的病情特征、电子病历、历史用药、药物成分、临床试验、保险情况等多维数据绘制以用户为中心的图数据,从而实现智能诊断,提高诊断效率和准确性,共享医疗资源。

    零售领域
    智能推荐· 精准营销· 供应链管理· 货物推荐· 浏览轨迹分析
    通过整合用户浏览及购买数据,分析“哪些用户购买了该商品”以及“购买A商品的用户也购买了B商品”等多维数据,实现商品智能推荐,给买家更好的购物体验。

    电信领域
    深度经营分析· 防骚扰· 电信诈骗防范· 运营商经营分析
    人与人的通信是一个非常强的联系,通信的时间和频率则代表了这种联系的强弱。电信运营商在通信图上进行拓展骚扰电话阻断、经营分析等业务。除此之外,电信设备也可以使用图模型进行管理。

    军工领域
    情报网络· 研发管理· 人物追踪· 故障诊断
    通过情报网络构建事物的轨迹信息,覆盖并跟踪份子。同时可以利用图模型对复杂军工系统的研发、生产进行全生命周期数据管理。

    03 图数据应用广阔

    图数据库善于处理大量的、复杂的、互联的、多变的网状数据,其效率远远高于传统的关系型数据库的百倍、千倍甚至万倍。基于图数据库应用广泛的优势,数易轩等一系列公司开始尝试使用图数据库为业务发展助力。

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