关系型数据库和非关系型数据库对比

我们大概看一下传统数据库存储方式及非关系型数据库的存储方式

关系型数据库

简单来说关系型数据库就是一个二维表格，并且由其之间的联系所组成的一个数据组织。

关系型数据库的三大优点：

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

使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便

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

关系型数据库的三大缺点（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，并且很难能做到数据的强一致性。

海量数据的读写性能低：网站每天产生的数据量是巨大的，对于数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的。

扩展性和可用性差：在基于web的结构当中，数据库是最难（但是可以）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。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移。

PS：当然，对网站来说，关系型数据库的很多特性不再需要了，比如：事务一致性、读写实时性 。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，我们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。

非关系型数据库

非关系型数据库是以keyvalue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，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式，用户可以根据需要去添加自己需要的字段，这样，为了获取用户的不同信息，不需要像关系型数据库中，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。

非关系型数据库特点：

一般不支持ACID特性，无需经过SQL解析，读写性能高

存储格式：key value，文档，图片等；数据没有耦合性，容易扩展。

但非关系型数据库不能够提供像SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他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，SQL数据库显的更为合适

非关系型数据库分类，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：Redis,Tokyo Cabinet,Flare

··面向海量数据访问的面向文档数据库：MongoDB以及CouchDB，可以在海量的数据中快速的查询数据

··面向可扩展性的分布式数据库：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