什么是关系型数据库非关系数据库包括NoSql和Cloudant吗每日热文

来源：互联网　2023-05-30 08:43:25

最近小编看到大家都在讨论什么是关系型数据库（关系型和非关系型数据库的区别？）相关的事情，对此呢小编也是非常的感应兴趣，那么这件事究竟是怎么发生的呢？具体又是怎么回事呢？下面就是小编搜索到的关于什么是关系型数据库（关系型和非关系型数据库的区别？）事件的相关信息，我们一起来看一下吧！

什么是关系数据库(关系数据库和非关系数据库有什么区别？)

目前主流的关系数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。

(资料图片)

非关系数据库包括NoSql和Cloudant。

nosql和关系数据库的比较？

优势:

1)成本:nosql数据库简单易部署，基本上是开源软件，不需要像oracle那样花很多钱购买和使用，而且比关系型数据库便宜。

2)查询速度:nosql数据库将数据存储在缓存中，而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)数据存储的格式:nosql的存储格式是key、value、document、picture等。，所以可以存储基本类型和对象或 *** 等各种格式，而数据库只支持基本类型。

4)可扩展性:像join这种多表查询机制的关系数据库的局限性使其难以扩展。

缺点:

1)维护的工具和材料有限，因为nosql是新技术，无法和关系数据库10多年的技术相比。

2)不提供对sql的支持。如果不支持sql等行业标准，会造成用户一定的学习和使用成本。

3)它不提供关系数据库来处理事情。

非关系数据库的优势:1。性能NOSQL基于键值对，可以想象为表中主键和值的对应关系，不需要SQL层解析，所以性能非常高。2.可伸缩性也是因为基于键值对的数据之间没有耦合，所以非常容易横向伸缩。

关系数据库的优势:1。复杂查询可以使用SQL语句方便地在一个表和多个表之间进行非常复杂的数据查询。2.事务支持使高安全性的数据访问需求得以实现。对于这两类数据库来说，彼此的长处就是各自的短处，反之亦然。

关系数据库通过行和列的二进制表示来表达所有数据。

关系数据库的优势:

1.维护数据一致性(交易处理)

2.因为有了标准化的前提，数据更新的成本很小(同一领域基本只有一个地方)。

3.可以在溜溜球资源网上进行Join等复杂查询。

其中，保持数据的一致性是关系数据库的更大优势。

关系数据库的缺点:

不善于处理

1.大量数据的写处理

2.对包含更新数据的表进行索引或模式更改。

3.当字段不固定时应用。

4.简单的查询需要快速返回结果。

-大量数据的写处理。

读写都集中在一个数据库里，让数据库不堪重负。大多数网站都采用了主从复制技术来实现读写分离，以提高读写性能和阅读的可扩展性。

所以在进行大量数据操作时，会使用数据库主从模式。主数据库负责数据写入，从数据库负责数据读取。增加从数据库实现规模很容易，但是在数据写入中没有简单的方法解决规模问题。

首先，如果您想要扩展数据写入，您可以考虑将主数据库的数量从一个增加到两个，并将它们用作相互关联和复制的二进制主数据库。事实上，这可以将每个主数据库的负载减少一半。但是更新过程中会有冲突，可能导致数据不一致。为了避免这样的问题，有必要将每个表的请求分配给适当的master数据库进行处理。

第二，可以考虑拆分数据库，放在不同的数据库服务器上，比如把不同的表放在不同的数据库服务器上。数据库拆分可以减少每个数据库服务器上的数据量，从而减少硬盘IO的输入输出处理，实现内存的高速处理。但是，由于不同服务器上分别存储单词的表不能连接，所以在对数据库进行分区时，需要提前考虑这些问题。数据库分区后，如果需要加入，必须在程序中关联，难度很大。

-具有数据更新的表的索引或表结构发生变化。

当使用关系数据库时，有必要创建索引以加速查询，并改变表结构以添加必要的字段。为了执行这些过程，有必要共享和锁定表，在此期间，数据会发生更改、更新、插入、删除等。是不可能的。如果需要做一些耗时的操作，比如创建索引，或者改变数据量较大的表的表结构，就需要特别注意了。数据可能很长时间都不会更新。

-当场不固定时的应用

如果字段不固定，就很难使用关系数据库。有人会说，必要的时候加个字段就可以了。这种方法不是不可以，但是实践中每次都要反复改变表格结构，非常痛苦。你也可以预先设置大量的预备字段，但是在这种情况下，随着时间的推移，很容易失去对字段和数据的对应状态的跟踪，即哪些字段保存了哪些数据。

-处理需要快速返回结果的简单查询(“简单”在这里是指没有复杂的查询条件)

这不是缺点，但无论如何，关系数据库不擅长快速返回简单查询的结果，因为它使用特殊的sql语言读取数据，需要解析sql和越南，还有锁表、解锁表等额外开销。在这里，并不是说关系数据库的速度太慢，只是想告诉你，如果想高速处理简单的优优资源 *** 查询，没必要用关系数据库。

NoSQL数据库

关系数据库应用广泛，可以进行事务处理、表连接等复杂查询。相对来说，NoSQL数据库只用于特定领域，基本没有复杂的处理，但它正好弥补了之前列出的关系数据库的不足。

优势:

容易分散数据。

数据之间的关系是关系数据库被命名的主要原因。关系数据库为了加入，不得不将数据存储在同一个服务器上，不利于数据分散。这也是关系数据库不擅长写大量数据的原因。相反，NoSQL数据库一开始并不支持Join处理，所有数据都是独立设计的，所以很容易将数据分散到多台服务器上，所以每台服务器上的数据量减少了。即使写入大量数据也变得更容易，数据读取操作当然也一样容易。

典型的NoSQL数据库

临时键值存储(memcached，Redis)，永久键值存储(ROMA，Redis)，面向文档的数据库(MongoDB，CouchDB)，面向列的数据库(Cassandra，HBase)。

之一，键值存储

它的数据以键值的形式存储。虽然它的速度很快，但是基本上只能通过键的完全一致查询来获取数据。根据数据存储的方式，可分为临时、永久和两者兼有。

(1)临时的

所谓暂时性，就是数据可能会丢失。memcached将所有数据保存在内存中，这使得保存和读取速度非常快，但是当memcached停止时，数据就不存在了。因为数据存储在内存中，超出内存容量的数据无法操作，旧数据会丢失。总而言之:

。将数据保存在内存中

。可以执行非常快速的存储和读取处理。

。数据可能会丢失。

(2)永久性

所谓永久性，就是数据不会丢失。这里的键值存储将数据保存在硬盘上。和暂存相比，因为硬盘上不可避免的IO操作，性能上还是有差距的，但是数据不会丢失，这是它更大的优势。总而言之:

。将数据保存在硬盘上

。可以非常快速的保存和读取(但是比不上memcached)

。没有数据丢失。

(3)兼得。

Redis就属于这种类型。Redis是特殊的、临时的和永久的。Redis先将数据保存在内存中，在满足一定条件的情况下写入硬盘(默认为15分钟一次以上，5分钟10键以上，1分钟10000键以上变化)。这样既保证了内存中数据的处理速度，又保证了数据写入硬盘的永久性。这种类型的数据库特别适合处理数组数据。总而言之:

。同时在内存和硬盘中保存数据

。可以执行非常快速的存储和读取处理。

。保存在硬盘上的数据不会消失(可以恢复)。

。适用于处理数组类型的数据。

第二，面向文档的数据库

MongoDB和CouchDB就属于这种类型。它们属于NoSQL数据库，但它们不同于键值存储。

(1)没有定义表结构。

即使没有定义表结构，也可以像定义了表结构一样使用，省去了更改表结构的麻烦。

(2)可以使用复杂的查询条件。

与键值存储不同，面向文档的数据库可以通过复杂的查询条件获取数据。虽然不具备事务处理、Join等关系数据库的处理能力，但除了之一次之外的其他处理基本都能实现。

三。面向列的数据库

Cassandra，HBae，HyperTable都属于这种类型。由于近年来数据的爆炸式增长，这种类型的NoSQL数据库特别有吸引力。