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今天就跟大家聊聊有關關系型數據庫與非關系型數據庫的區別是什么,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結了以下內容,希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
關系模型指的就是二維表格模型,而一個關系型數據庫就是由二維表及其之間的聯系所組成的一個數據組織。下面通過簡單介紹關系型數據庫的優缺點來介紹和認識關系型數據庫。
容易理解:二維表結構是非常貼近邏輯世界的一個概念
使用方便:通用的SQL語言使得操作關系型數據庫非常方便
易于維護:豐富的完整性大大減低了數據冗余和數據不一致的概率
瓶頸:高并發讀寫需求:網站的用戶并發性非常高,往往達到每秒上萬次讀寫請求,對于傳統關系型數據庫來說,硬盤I/O是一個很大的瓶頸;海量數據的高效率讀寫:網站每天產生的數據量是巨大的,對于關系型數據庫來說,在一張包含海量數據的表中查詢,效率是非常低的;高擴展性和可用性:在基于web的結構當中,數據庫是最難進行橫向擴展的,當一個應用系統的用戶量和訪問量與日俱增的時候,數據庫卻沒有辦法像webserver和appserver那樣簡單的通過添加更多的硬件和服務節點來擴展性能和負載能力。對于很多需要提供24小時不間斷服務的網站來說,對數據庫系統進行升級和擴展是非常痛苦的事情,往往需要停機維護和數據遷移。
事務一致性:關系型數據庫在對事物一致性的維護中有很大的開銷,而現在很多web2.0系統對事物的讀寫一致性都不高,事務的一致性不那么重要。
讀寫實時性:關系型數據庫為了維護一致性所付出的巨大代價就是其讀寫性能比較差,對關系數據庫來說,插入一條數據之后立刻查詢,是肯定可以讀出這條數據的,但是對于很多web應用來說,并不要求這么高的實時性,而并發讀寫能力要求極高,關系型數據庫無法應付,必須用新的一種數據結構存儲來代替關系數據庫。
固定的表結構:擴展性極差,系統的升級,功能的增加,往往意味著數據結構巨大變動,這一點關系型數據庫也難以應付,需要新的結構化數據存儲。
復雜SQL,特別是多表關聯查詢:任何大數據量的web系統,都非常忌諱多個大表的關聯查詢,以及復雜的數據分析類型的復雜SQL報表查詢,從需求以及產品階級角度,就避免了這種情況的產生。往往更多的只是單表的主鍵查詢,以及單表的簡單條件分頁查詢,SQL的功能極大的弱化了。
非關系型數據庫:用于指代那些非關系型的,分布式的,且一般不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。
非關系型數據庫提出另一種理念,例如,以鍵值對存儲,且結構不固定,每一個元組可以有不一樣的字段,每個元組可以根據需要增加一些自己的鍵值對,這樣就不會局限于固定的結構,可以減少一些時間和空間的開銷。使用這種方式,用戶可以根據需要去添加自己需要的字段,這樣,為了獲取用戶的不同信息,不需要像關系型數據庫中,要對多表進行關聯查詢。僅需要根據id取出相應的value就可以完成查詢。但非關系型數據庫由于很少的約束,他也不能夠提供像SQL所提供的where這種對于字段屬性值情況的查詢。并且難以體現設計的完整性。他只適合存儲一些較為簡單的數據,對于需要進行較復雜查詢的數據,關系型數據庫顯的更為合適。
注:數據庫事務必須具備ACID特性,ACID是Atomic原子性,Consistency一致性,Isolation隔離性,Durability持久性。
1.復雜查詢可以用SQL語句方便的在一個表以及多個表之間做非常復雜的數據查詢。
2.事務支持使得對于安全性能很高的數據訪問要求得以實現。對于這兩類數據庫,對方的優勢就是自己的弱勢,反之亦然。
1.性能NOSQL是基于鍵值對的,可以想象成表中的主鍵和值的對應關系,而且不需要經過SQL層的解析,所以性能非常高。
2.可擴展性同樣也是因為基于鍵值對,數據之間沒有耦合性,所以非常容易水平擴展。
非關系型數據庫分類;除了一些共性外,很大一部分都是針對某些特定的應用需求出現的,因此,對于該類應用,具有極高的性能。依據結構化方法以及應用場合的不同,主要分為以下幾類:
面向高性能并發讀寫的key-value數據庫:
key-value數據庫的主要特點即使具有極高的并發讀寫性能,Redis,TokyoCabinet,Flare就是這類的代表。
面向海量數據訪問的面向文檔數據庫:
這類數據庫的特點是,可以在海量的數據中快速的查詢數據,典型代表為MongoDB以及CouchDB。
面向可擴展性的分布式數據庫:
這類數據庫想解決的問題就是傳統數據庫存在可擴展性上的缺陷,這類數據庫可以適應數據量的增加以及數據結構的變化。
看完上述內容,你們對關系型數據庫與非關系型數據庫的區別是什么有進一步的了解嗎?如果還想了解更多知識或者相關內容,請關注億速云行業資訊頻道,感謝大家的支持。
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