常见的关系型数据库和非关系型数据及其区别

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
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

 

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

 

### 常见的关系型数据库非关系型数据库对比 #### 关系型数据库的特点 关系型数据库(RDBMS),如Oracle、DB2、Microsoft SQL Server MySQL,遵循ACID属性(原子性、一致性、隔离性持久性)。这些系统通过表格来存储数据,并利用SQL作为查询语言。它们能够处理复杂的事务操作以及提供强大的数据一致性完整性约束。 - **结构化模式**:定义固定的表结构,在创建之前就需要确定好列名及其类型[^1]。 - **复杂查询能力**:支持JOIN等高级查询功能,可以轻松实现跨多个表之间的联接检索。 - **严格的一致性模型**:确保每次更新都能立即反映在整个系统中,即所谓的强一致性[^2]。 ```sql -- 创建一个简单的员工信息表的例子 CREATE TABLE employees ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), department_id INT, FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(id) ); ``` #### 非关系型数据库的特点 非关系型数据库(NoSQL)则更加灵活多样,适用于大规模分布式环境下的海量数据分析场景。这类数据库通常不强制要求预设固定架构,允许动态扩展字段;而且很多情况下会牺牲一定的即时一致性换取更高的性能表现可用度。 - **多种数据模型**:包括键值对(Key-value),文档(Document),宽列(Column-family) 及图(Graph)等形式[^3]。 - **高可扩展性**:易于水平分割(sharding), 能够快速适应增长中的业务需求变化。 - **最终一致性**:对于某些特定应用场景来说可能更合适的选择,因为其允许多版本并发控制(MVCC)。 | 数据库种类 | 特征描述 | | --- | --- | | 键值存储 | Redis, DynamoDB 提供高效的缓存机制服务端session管理等功能| | 文档导向 | MongoDB, Couchbase 支持JSON/BSON格式的数据表示方式| | 宽列家族 | Cassandra, HBase 设计用于处理非常大的数据集| | 图形网络 | Neo4j, Amazon Neptune 专注于实体间关系建模| #### 对比总结 当面对需要频繁执行复杂查询的应用程序时,应该优先考虑采用传统意义上的关系型数据库解决方案;而对于那些追求极致吞吐量或是有着特殊领域特性的项目,则可以根据实际情况选用合适的非关系型产品来进行优化部署。
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