{eval=Array;=+count(Array);}
随着大数据的发展,数据库也越来越受重视了。当前数据库分为关系型数据库和非关系 数据库。下面通俗的解释区别和优缺点。
关系型数据库:指采用了关系模型来组织数据的数据库。这边关系可以理解为表,所以
系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
非关系型数据库:指非关系型的,分布式的,且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。非关系型数据库以键值对存储,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,不局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。
关系型数据库的优点:
缺点:
非关系数据库优点:
缺点:
关系型的常见的有
Oracle,Microsoft SQL Server,MySQL,PostgreSQL,DB2,
Microsoft Access, SQLite,Teradata,MariaDB(MySQL的一个分支),SAP
常见的非关系型数据库
NoSql、Cloudant、MongoDB、redis、HBase
首先一般非关系型数据库是基于CAP模型,而传统的关系型数据库是基于ACID模型的
1. 数据存储结构:
首先关系型数据库一般都有固定的表结构,并且需要通过DDL语句来修改表结构,不是很容易进行扩展,而非关系型数据库的存储机制就有很多了,比如基于文档的,K-V键值对的,还有基于图的等,对于数据的格式十分灵活没有固定的表结构,方便扩展,因此如果业务的数据结构并不是固定的或者经常变动比较大的,那么非关系型数据库是个好的选择
2. 可扩展性
传统的关系型数据库给人一种横向扩展难,不好对数据进行分片等,而一些非关系型数据库则原生就支持数据的水平扩展(比如mongodb的sharding机制),并且这可能也是很多NoSQL的一大卖点,其实象Mysql这种关系型数据库的水平扩展也并不是难,即使NoSQL水平扩展容易但对于向跨分片进行joins这种场景都没有什么太好的解决办法,不管是关系型还是非关系型数据库,解决水平扩展或者跨分片Joins这种场景,在应用层和数据库层中间加一层中间件来做数据处理也许是个好的办法
3. 数据一致性
非关系型数据库一般强调的是数据最终一致性,而不没有像ACID一样强调数据的强一致性,从非关系型数据库中读到的有可能还是处于一个中间态的数据,因此如果你的业务对于数据的一致性要求很高,那么非关系型数据库并不一个很好的选择,非关系型数据库可能更多的偏向于OLAP场景,而关系型数据库更多偏向于OLTP场景。
1、数据存储方式不同。
关系型和非关系型数据库的主要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。
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。
要支持更多并发量,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。
而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。
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。
0
回答0
回答0
回答0
回答0
回答0
回答0
回答0
回答1
回答0
回答