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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。 [1] 展开全文
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。 [1]
信息
存储方式
表格
领    域
计算机技术
定    义
采用了关系模型来组织数据的数据库
中文名
关系型数据库
常见类型
Oracle,SQLServer等
外文名
Relational database
关系型数据库特点
1.存储方式:传统的关系型数据库采用表格的储存方式,数据以行和列的方式进行存储,要读取和查询都十分方便。2.存储结构:关系型数据库按照结构化的方法存储数据,每个数据表都必须对各个字段定义好(也就是先定义好表的结构),再根据表的结构存入数据,这样做的好处就是由于数据的形式和内容在存入数据之前就已经定义好了,所以整个数据表的可靠性和稳定性都比较高,但带来的问题就是一旦存入数据后,如果需要修改数据表的结构就会十分困难。3.存储规范:关系型数据库为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间,把数据按照最小关系表的形式进行存储,这样数据管理的就可以变得很清晰、一目了然,当然这主要是一张数据表的情况。如果是多张表情况就不一样了,由于数据涉及到多张数据表,数据表之间存在着复杂的关系,随着数据表数量的增加,数据管理会越来越复杂。4.扩展方式:由于关系型数据库将数据存储在数据表中,数据操作的瓶颈出现在多张数据表的操作中,而且数据表越多这个问题越严重,如果要缓解这个问题,只能提高处理能力,也就是选择速度更快性能更高的计算机,这样的方法虽然可以一定的拓展空间,但这样的拓展空间一定有非常有限的,也就是关系型数据库只具备纵向扩展能力。5.查询方式:关系型数据库采用结构化查询语言(即SQL)来对数据库进行查询,SQL早已获得了各个数据库厂商的支持,成为数据库行业的标准,它能够支持数据库的CRUD(增加,查询,更新,删除)操作,具有非常强大的功能,SQL可以采用类似索引的方法来加快查询操作。6.规范化:在数据库的设计开发过程中开发人员通常会面对同时需要对一个或者多个数据实体(包括数组、列表和嵌套数据)进行操作,这样在关系型数据库中,一个数据实体一般首先要分割成多个部分,然后再对分割的部分进行规范化,规范化以后再分别存入到多张关系型数据表中,这是一个复杂的过程。好消息是随着软件技术的发展,相当多的软件开发平台都提供一些简单的解决方法,例如,可以利用ORM层(也就是对象关系映射)来将数据库中对象模型映射到基于SQL的关系型数据库中去以及进行不同类型系统的数据之间的转换。7.事务性:关系型数据库强调ACID规则(原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)),可以满足对事务性要求较高或者需要进行复杂数据查询的数据操作,而且可以充分满足数据库操作的高性能和操作稳定性的要求。并且关系型数据库十分强调数据的强一致性,对于事务的操作有很好的支持。关系型数据库可以控制事务原子性细粒度,并且一旦操作有误或者有需要,可以马上回滚事务。8.读写性能:关系型数据库十分强调数据的一致性,并为此降低读写性能付出了巨大的代价,虽然关系型数据库存储数据和处理数据的可靠性很不错,但一旦面对海量数据的处理的时候效率就会变得很差,特别是遇到高并发读写的时候性能就会下降的非常厉害。9.授权方式:关系型数据库常见的有 Oracle,SQLServer,DB2,Mysql,除了Mysql大多数的关系型数据库如果要使用都需要支付一笔价格高昂的费用,即使是免费的Mysql性能也受到了诸多的限制。 [2] 
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  • 关系型数据库

    千次阅读 热门讨论 2017-02-05 21:43:20
    开发人员刚刚开始学习的时候,最先接触的应该就是关系型数据库,那么,为什么叫做关系型数据库关系型数据库有什么优点呢,下面,咱们一起来探讨一下。什么是关系型数据库?关系数据库(英语:Relational database...

    开发人员刚刚开始学习的时候,最先接触的应该就是关系型数据库,那么,为什么叫做关系型数据库,关系型数据库有什么优点呢,下面,咱们一起来探讨一下。

    什么是关系型数据库?

    关系数据库(英语:Relational database),是创建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。关系模型是由埃德加·科德于1970年首先提出的,并配合“科德十二定律”。现如今虽然对此模型有一些批评意见,但它还是数据存储的传统标准。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。

    关系模型

    我查了一下,关系模型其实就是某一刻,我们对于关系的一个描述。
    关系模式中的模式是固定的,静态的,而关系,则是动态的,可变化的。

    关系型数据库都有哪些?

    一些我们熟悉的数据库很多都是关系型的,比如下面这几个:Oracle、SQLServer、Sybase、Informix、access、DB2、mysql、vfp、INGRES、FoxPro等等,还有很多。

    关系型数据库的优点?

    1.首先是应用广泛,使用关系型数据库能够找到的帮助文档和帮助比较多。
    2.关系型数据库现阶段仍然使用的很广泛和频繁
    3.关系型数据库的稳定性方面 较nosql好。

    关系型数据库的介绍就到这里,下一篇介绍一下非关系型数据库。

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  • 内存数据库、关系型数据库和非关系型数据库 一、内存数据库、关系型数据库和非关系型数据库 1.个人观点: 二、内存数据库(Redis,MongoDb,SQLite,Oracle等): 三、Raft分布式协议: 四、Redis出现宕机,...

    内存数据库、关系型数据库和非关系型数据库

    一、内存数据库、关系型数据库和非关系型数据库

    1.个人观点:

    二、内存数据库(Redis,MongoDb,SQLite,Oracle等):

    三、Raft分布式协议:

    四、Redis出现宕机,如何保证数据不丢失?


    一、内存数据库、关系型数据库和非关系型数据库

    数据库类型 特性 优点 缺点

    关系型数据库

    SQLite,Oracle,MySQL等

    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,关系模型的指就是二维表格模型,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。
    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 
    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,高并发读写不行 
    4,海量数据的高效率读写

    非关系型数据库

    MongoDB,Redis,HBase等

    1,使用键值对存储数据 ;
    2,分布式 ;
    3,一般不支持ACID特性 ;
    如图4所示,非关系型数据库严格上不是一种数据库,的英文应该一种数据结构化存储方法的集合
    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的的的存储格式是键,值形式,文档形式,图片形式等等,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
    1,不提供SQL支持,学习和使用成本较高;
    2,无事务处理,附加功能双向和报表等支持也不好;

    1.个人观点:

    关系型数据库:在于关系,对数据操作(比如数据的增删改查)之前需要考虑关系,具备ACID特性(ACID是原子原子性,一致性一致性,隔离性隔离性,耐用性持久性),高并发能力一般不行

     

    二、内存数据库(Redis,MongoDb,SQLite,Oracle等)

    基于内存,读写速度快,数据有可能会丢失,丢失率只能降到最低,但不能根除。

    MongoDB:更适合集群部署,更多的考虑到集群方案,一般可用于“海量数据分析的访问效率提升”。

    Redis:更偏重于进程顺序写入,虽然支持集群,也仅限于主-从模式。一般可用于“较小数据量的性能和运算,比如网络开发中的session存储”。

     

    三、Raft分布式协议:

    一般分布式都会遵从的协议:有点类似美国的总统选举。

    比如有一个建议,有Ñ个服务器,有大于2N + 1的服务器表示赞同,那么这个建议就被通过。

    假如建议是“一致性”,只要大于2N + 1的服务器之间的数据一致,那他们就是一致。

    假如建议是“主服务器”,只要大于2N + 1的服务器投票给要被选举的服务器,被选举的服务器也将变成主服务器

    还有很多思维:https://www.jdon.com/artichect/raft.html

     

    四、Redis出现宕机,如何保证数据不丢失?

    一台服务器快照持久化(RDB),同时满足在指定的时间间隔内和改动了几个数据的两个条件,生成内存中的数据集快照,然后写入磁盘;日志持久化(AOF),满足everysec(每秒)/always(每次操作)/no(默认30秒)条件,生成日志,然后写入磁盘缓存

    多台服务器:Redis正在开发的Sentinel(哨兵监听),具体网址:http://redisdoc.com/topic/sentinel.html

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  • 关系型数据库和非关系型数据库的区别

    万次阅读 多人点赞 2019-06-30 20:59:09
    关系型数据库和非关系型数据库的区别 待会总结,先自我学习先 学习网址:https://blog.csdn.net/aaronthon/article/details/81714528

    关系型数据库和非关系型数据库的区别

    待会总结,先自我学习先
    一 关系型数据库 有
    在这里插入图片描述
    我们只需要 记住常用的几个:mysql /oracle/sql server/sqlite 几个即可
    我还有一篇文章 介绍了 关系型数据库和非关系型数据的数据结构 –红黑树-二叉树-B树

    1.首先了解一下 什么是关系型数据库?
    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。
    优点:
    1、易于维护:都是使用表结构,格式一致
    2、使用方便SQL语言通用,可用于复杂查询;
    3、复杂操作支持SQL,可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。
    缺点:
    1、读写性能比较差,尤其是海量数据的高效率读写;
    2、固定的表结构,灵活度稍欠
    3、高并发读写需求,传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈

    二 非关系型数据库
    在这里插入图片描述
    我们只需要 记住常用的:redis / hbase /mongoDB /CouchDB /Neo4J 【注意:hive 不是数据库,是数据仓库 不是一个概念】

    什么非关系型数据库呢?

    非关系型数据库严格上不是一加粗样式种数据库,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、高扩展性;
    4、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,学习和使用成本较高
    2、无事务处理
    3、数据结构相对复杂,复杂查询方面稍欠。

    非关系型数据库的分类和比较:

    1、文档型
    2、key-value型
    3、列式数据库
    4、图形数据库
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
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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
    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

    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 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 ServerMySQLPostgreSQLDB2
    Microsoft AccessSQLiteTeradataMariaDB(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RedisAmazon DynamoDBMemcached
    Microsoft Azure Cosmos DBHazelcast

    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 DynamoDBCouchbase
    Microsoft Azure Cosmos DBCouchDB

    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ElasticsearchSplunkSolrMarkLogicSphinx

    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CassandraHBaseMicrosoft Azure Cosmos DB
    Datastax EnterpriseAccumulo

    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。

    展开全文
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  • 关系型数据库的实质:非关系型数据库产品是传统关系型数据库的功能阉割版本,通过减少用不到或很少用的功能,来大幅度提高产品性能。 2.价格。 目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的。而比较有名气的...
  • 选择关系型数据库还是非关系型数据库.
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