NoSQL 数据库和传统关系型数据库到底有什么区别?

人们都会问,数据库到底有哪些不一样的关系

nosql数据库和传统关系库到底啥区别?

问题来自社区会员,回答来自社区交流,供同行参考

@zhuqibs Mcd 软件开发工程师:

长篇大论就不写了,就写几点:

(1)传统关系型用sql,nosql不用sql

(2)传统关系型数据在表中,nosql基本非结构化

(3)传统关系型结构修改用sql,nosql结构修改不用sql

 

简单可以这样理解:

1、 ACID与BASE的区别

2、持久化or非持久化区别

3、数据结构层面的区别

4、其他层面

@youki2008 广东溢达 系统架构师:

存储方式:

关系型数据库是表格式的,因此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。而 Nosql 数据库则与其相反,他是大块的组合在一起。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:

关系型数据库对应的是结构化数据,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,但是修改这些数据比较困难。而 Nosql 数据库基于动态结构,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。

存储规范:

关系型数据库的数据存储为了更高的规范性,把数据分割为最小的关系表以避免重复,获得精简的空间利用。虽然管理起来很清晰,但是单个操作设计到多张表的时候,数据管理就显得有点麻烦。而 Nosql 数据存储在平面数据集中,数据经常可能会重复。单个数据库很少被分隔开,而是存储成了一个整体,这样整块数据更加便于读写。

存储扩展:

这可能是两者之间最大的区别,关系型数据库是纵向扩展,也就是说想要提高处理能力,要使用速度更快的计算机。因为数据存储在关系表中,操作的性能瓶颈可能涉及到多个表,需要通过提升计算机性能来克服。虽然有很大的扩展空间,但是最终会达到纵向扩展的上限。而 Nosql 数据库是横向扩展的,它的存储天然就是分布式的,可以通过给资源池添加更多的普通数据库服务器来分担负载。

查询方式:

关系型数据库通过结构化查询语言来操作数据库(就是我们通常说的 SQL )。SQL 支持数据库 CURD 操作的功能非常强大,是业界的标准用法。而 Nosql 查询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。关系型数据库表中主键的概念对应 Nosql 中存储文档的 ID 。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,而 Nosql 更简单更精确的数据访问模式。

事务:

关系型数据库遵循 ACID 规则(原子性 (Atomicity) 、一致性 (Consistency) 、隔离性 (Isolation) 、持久性 (Durability) ),而 Nosql 数据库遵循 BASE 原则(基本可用( Basically Availble )、软 / 柔性事务( Soft-state )、最终一致性( Eventual Consistency ))。由于关系型数据库的数据强一致性,所以对事务的支持很好。关系型数据库支持对事务原子性细粒度控制,并且易于回滚事务。而 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。

柔性事务满足 Base 理论 ( 基本可用、最终一致性 ) 、 CAP 理论。

刚性事务满足 ACID 理论。

性能:

关系型数据库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。而 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。

授权方式:

关系型数据库通常有 SQL Server , Mysql , Oracle 等。Nosql 数据库有 redis , memcache , MongoDb等等 。大多数的关系型数据库都是付费的并且价格昂贵,成本较大,而 Nosql 数据库通常都是开源的。

<think>好的,用户现在问的是NoSQL数据库关系型数据库区别。之前他们问过HBaseHDFS的区别,现在这个问题可能也是他们在大数据学习过程中遇到的。我需要先回顾一下之前的对话,确保这次回答的一致性连贯性。 用户可能刚接触数据库概念,或者正在学习大数据相关的技术。他们可能对关系型数据库有一定了解,比如MySQL或PostgreSQL,而NoSQL对他们来说比较新。需要解释清楚两者的基本区别,以及适用场景。 首先,我得明确两者的核心差异。关系型数据库强调ACID特性,结构化数据,SQL查询,适合事务处理。而NoSQL更灵活,适合非结构化数据,扩展性好,适合大规模数据高并发。需要分点列出区别,可能用表格对比更清晰。 然后,用户可能想知道什么时候选择哪一种数据库。比如,电商系统可能需要关系型来处理订单库存,而社交媒体的实时推荐可能用NoSQL。需要给出具体的例子,帮助用户理解应用场景。 还要注意用户可能的深层需求,比如他们可能在设计系统时需要选择数据库,或者面试中遇到这个问题。所以不仅要讲区别,还要讲各自的优缺点适用情况,帮助用户做出决策。 另外,要避免使用过多技术术语,用简单易懂的语言解释。比如,模式自由、水平扩展这些概念可能需要用例子说明。同时,联系之前的HBaseHDFS,可以提到HBase作为NoSQL的一种,如何利用HDFS存储,这样用户能联系起来。 最后,确保回答结构清晰,分点明确,可能有联系区别两部分,再举例子。这样用户能快速抓住重点,满足他们的信息需求。</think>NoSQL 数据库关系型数据库(RDBMS)是两种不同的数据管理范式,核心差异在于设计目标、数据模型适用场景。以下是它们的区别与联系: --- ### **核心区别** | **特性** | **关系型数据库 (RDBMS)** | **NoSQL 数据库** | |------------------------|------------| | **数据模型** | 基于表结构,严格遵循模式(Schema) | 灵活模型(键值、文档、列族、图等),模式自由或弱模式 | | **查询语言** | 标准 SQL(结构化查询语言) | 无统一标准,通常使用 API 或特定查询语法 | | **扩展性** | 垂直扩展(提升单机性能) | 水平扩展(分布式架构,支持海量数据) | | **事务支持** | 强 ACID 事务(原子性、一致性等) | 通常牺牲事务(BASE 理论),部分支持弱事务 | | **一致性** | 强一致性 | 最终一致性(部分支持强一致) | | **适用场景** | 结构化数据、复杂查询、高事务要求 | 非结构化/半结构化数据、高并发、高扩展需求 | | **性能优化** | 适合复杂关联查询 | 适合简单查询高吞吐读写 | | **典型产品** | MySQL、Oracle、PostgreSQL | MongoDB(文档)、Redis(键值)、HBase(列族)、Neo4j(图) | --- ### **关键设计理念对比** 1. **数据模型** - **关系型**:数据必须符合预定义的表结构,字段类型关系通过外键约束(如“订单表”关联“用户表”)。 - **NoSQL**:无固定模式,例如: - **文档数据库**(如 MongoDB)存储 JSON 格式的嵌套数据; - **列族数据库**(如 HBase)按列族动态扩展; - **图数据库**(如 Neo4j)直接映射实体关系网络。 2. **扩展能力** - **关系型**:依赖单机或主从复制,扩展成本高; - **NoSQL**:天然支持分布式,通过分片(Sharding)轻松扩容(如 Cassandra 跨多节点自动分布数据)。 3. **事务与一致性** - **关系型**:银行转账等场景依赖 ACID 事务保证数据强一致; - **NoSQL**:优先保证可用性分区容错性(CAP 定理),如社交媒体的点赞计数允许短暂不一致。 4. **查询能力** - **关系型**:通过 SQL 实现多表 JOIN、子查询等复杂操作; - **NoSQL**:多数避免 JOIN,通过冗余设计优化查询效率(如文档数据库将关联数据嵌入同一文档)。 --- ### **典型应用场景** - **关系型数据库适用场景**: - 金融系统(如账户交易) - ERP、CRM 等企业管理系统 - 实时大数据处理(如用户行为日志) - 高并发读写(如电商秒杀库存) - 非结构化数据存储(如社交媒体的帖子、评论) - 动态扩展需求(如物联网设备海量数据接入) --- ### **两者联系与融合** 1. **互补关系**: - 关系型数据库保障核心业务的事务安全,NoSQL 处理高并发灵活数据需求。 - 现代系统常混合使用(如用 MySQL 存订单,用 Redis 缓存热点数据)。 2. **技术融合**: - 部分关系型数据库支持 JSON 类型(如 PostgreSQL),引入 NoSQL 灵活性; - 部分 NoSQL 数据库支持类 SQL 查询(如 Cassandra 的 CQL、MongoDB 的聚合管道)。 --- ### **如何选择?** - **选关系型**:需要强事务、复杂查询、数据高度结构化。 - **选 NoSQL**:应对高扩展性、灵活模式、高吞吐量需求。 例如: - 电商系统用 MySQL 管理订单(事务强一致),用 Elasticsearch(NoSQL)实现商品搜索。 - 社交媒体用 MongoDB 存储用户动态,用 Neo4j 分析社交关系。
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