【数据库】关系型数据库与非关系型数据库解析

【数据库】关系型数据库与非关系型数据库解析

文章目录

• 【数据库】关系型数据库与非关系型数据库解析
• • 1. 介绍
  • 2. 关系型数据库
  • 3. 非关系型数据库
  • 4. 区别
  • • 4.1 数据存储方式不同
    • 4.2 扩展方式不同
    • 4.3 对事务性的支持不同
    • 4.4 总结
  • 参考

1. 介绍

一个通俗易懂的比喻：关系型数据库就类似于Excel，非关系型数据库类似于word，用哪一个，取决你想要编辑和处理什么数据。

• 关系型数据库：将数据存储在表中的数据库，以二维表为数据结构。表和字段类型之间的关系需要明确定义，以SQL语句为操作指令，也称为SQL数据库。主流的关系型数据库包括 Oracle、MySQL、SQL Server、Microsoft Access、DB2 等。
• 非关系型数据库：不像关系数据库那样使用行和列的表格模式的数据库。相反，它的存储模型是针对它所存储的数据类型进行优化的。不只有使用SQL语句作为操作指令，可以使用其他类型的查询语言，也被称为NoSQL(Not only SQL)数据库, 不需要预先定义关键数据的模式，比SQL数据库更加灵活。主流的 NoSQL 数据库有 Redis、MongBD、Hbase、CouhDB 等。

2. 关系型数据库

• 关系型数据库：将数据存储在表中的数据库，以二维表为数据结构。表和字段类型之间的关系需要明确定义，以SQL语句为操作指令，也称为SQL数据库。

常见的关系型数据库：

• SQLServer：微软公司开发的关系型数据库管理系统。
  • 优点：不开源，它们针对不同的用户提供了具有不同特性的多个版本。拥有丰富的用户界面，可以处理大量数据。
  • 缺点：传统数据库操作频繁容易中断，数据量大负载也大。
• MySQL：1995年发布。
  • 优点：开源，拥有很多文档和在线支持。
  • 缺点：规模不大，数据量过操作过于频繁时容易中断。
• PostgreSQL：1996年发布。
  • 优点：开源，基于对象-关系模型的数据库，它不只是关系型数据库，用户可以自己拓展功能。
  • 缺点：拓展功能的操作比较复杂，新手不易上手，不如直接使用非关系型数据库。内含文档不如MySQL多。

3. 非关系型数据库

• 不像关系数据库那样使用行和列的表格模式的数据库。相反，它的存储模型是针对它所存储的数据类型进行优化的。不只有使用SQL语句作为操作指令，可以使用其他类型的查询语言，也被称为NoSQL(Not only SQL)数据库, 不需要预先定义关键数据的模式，比SQL数据库更加灵活。

NoSQL数据库的常见类型有：

• 面向文档的数据库(Document-oriented databases )：用于存储、管理、检索文档的信息。可以在海量的数据库中快速查询数据。例如MongoDB、CouchDB
• 键值存储数据库(Key-Value Stores): 这是一个使用不同键的数据库，其中每个键只与集合中的一个值相关联。把它当作一本字典。NoSQL最简单的数据库类型之一，例如Redis、Tokyo Cabint。
• 分布式数据库(Wide-Column Stores): 使用表、行和列，但与关系数据库不同，列的名称和格式在同一表中的行与行之间可能不同，弥补了SQL数据库拓展性的缺陷。
• 图储存数据库(Graph Stores): 使用图结构进行具有节点、边和属性的语义查询，以表示和存储数据。（ongdb、neo4j）

常见的非关系型数据库：

• MongoDB：是一个文档存储数据库，也是目前使用中最流行的NoSQL数据库引擎。
  • 优点：它使用类似json的文档来存储数据，并支持在多个服务器上运行。MongoDB允许自动分片，这是一种数据库分区，可以将非常大的数据库分割成更小、更快、更容易管理的部分，称为数据分片。容易设置和上手，专业支持也多。
  • 缺点：是他们不允许连接用于根据两个或多个表之间的公共字段组合数据或行。MongoDB确实有一个LOOKUP函数，官方建议用户不要依赖它们。
• Redis：远程字典服务器是一个键值存储。
  • 优点：它支持不同种类的抽象数据结构，如字符串、列表、映射、集合、排序集合等等。它也是开源的。不仅支持多数据类型，而且易于安装。
  • 缺点：同上，不允许连接用于根据两个或多个表之间的公共字段组合数据或行。并且需要掌握Lua编程语言（一种高级脚本语言）

4. 区别

4.1 数据存储方式不同

关系型和非关系型数据库的最主要的差异是：数据存储的方式。

• 关系型数据天然就是表格式的，因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储，也很容易提取数据。
• 与其相反，非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中，而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。

4.2 扩展方式不同

SQL和NoSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上，要支持日益增长的需求当然要扩展。为了支持更多并发量，

• SQL数据库是纵向扩展，也就是说提高处理能力，使用速度更快速的计算机，这样处理相同的数据集就更快了。因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及很多个表，这都需要通过提高计算机性能来客服。虽然SQL数据库有很大扩展空间，但最终肯定会达到纵向扩展的上限。
• 而NoSQL数据库是横向扩展的。因为非关系型数据存储天然就是分布式的，NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。

4.3 对事务性的支持不同

如果数据操作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划，那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。

• SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。
• 虽然NoSQL数据库也可以使用事务操作，但稳定性方面没法和关系型数据库比较，所以它们真正闪亮的价值是在操作的扩展性和大数据量处理方面。

4.4 总结

总结一下关系数据库和非关系数据库之间的区别：

• 关系数据库以行和列的方式存储数据，就像电子表格一样，而非关系数据库则不以行和列的方式存储数据，使用最适合它所存储的数据类型的存储模型(四种存储模型之一)。

如何确定你要使用什么数据库：

• 你要处理的数据在使用行和列来表示更合适就用关系型数据库；更适合储存在一个灵活的空间里就用非关系型数据库。
• 数据集小/中等，需要进行密集的读/写操作，就用关系型数据库，需要灵活更改数据类型就用非关系型数据库。

参考

【1】https://blog.csdn.net/caicau/article/details/119214130
【2】https://blog.csdn.net/weixin_51468875/article/details/114087402