关系数据模型和非关系数据模型的优缺点？

关系型数据库：SQLServer、Oracle、mysql等

特性：

①采用关系模型来组织数据的数据库；

②事务的一致性；

③简单来说，关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。

优点：

①容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解；

②使用方便：通用的SQL语言使得 *** 作关系型数据库非常方便；

③易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率；

④支持SQL，可用于复杂查询。

缺点：

①为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差；

②固定的表结构；

③高并发读写需求；

④海量数据的高效率读写；

非关系型数据库：MongoDb、redis、HBase等

特性：

①使用键值对存储数据；

②分布式；

③一般不支持ACID特性；

④非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。

优点：

①无需经过sql层的解析，读写性能很高；

②基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展；

③存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，而关系型数据库则只支持基础类型。

缺点：

①不提供sql支持，学习和使用成本较高；

②无事务处理，附加功能bi和报表等支持也不好；

NoSQL描述的是大量结构化数据存储方法的集合，根据结构化方法以及应用场合的不同，主要可以将NoSQL分为以下几类。

(1)Column-Oriented

面向检索的列式存储，其存储结构为列式结构，同于关系型数据库的行式结构，这种结构会让很多统计聚合 *** 作更简单方便，使系统具有较高的可扩展性。这类数据库还可以适应海量数据的增加以及数据结构的变化，这个特点与云计算所需的相关需求是相符合的，比如GoogleAppengine的BigTable以及相同设计理念的Hadoop子系统HaBase就是这类的典型代表。需要特别指出的是，Big Table特别适用于MapReduce处理，这对于云计算的发展有很高的适应性。

(2)Key-Value。

面向高性能并发读/写的缓存存储，其结构类似于数据结构中的Hash表，每个Key分别对应一个Value,能够提供非常快的查询速度、大数据存放量和高并发 *** 作，非常适合通过主键对数据进行查询和修改等 *** 作。Key-Value数据库的主要特点是具有极高的并发读/写性能，非常适合作为缓存系统使用。MemcacheDB、BerkeleyDB、Redis、Flare就是Key-Value数据库的代表。

(3)Document-Oriented。

面向海量数据访问的文档存储，这类存储的结构与Key-Value非常相似，也是每个Key分别对应一个Value,但是这个Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文档来进行存储。这种存储方式可以很方便地被面向对象的语言所使用。这类数据库可在海量的数据中快速查询数据，典型代表为MongoDB、CouchDB等。

NoSQL具有扩展简单、高并发、高稳定性、成本低廉等优势，也存在一些问题。例如，NoSQL暂不提供SQL的支持，会造成开发人员的额外学习成本NoSQL大多为开源软件其成熟度与商用的关系型数据库系统相比有差距NoSQL的架构特性决定了其很难保证数据的完整性，适合在一些特殊的应用场景使用。

关系型数据库与非关系型数据库的区别

非关系型数据库的优势：

1. 性能

NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。

2. 可扩展性

同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。

关系型数据库的优势：

1. 复杂查询

可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。

2. 事务支持

使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。

但是近年来这两种数据库都在向着另外一个方向进化。例如：

NOSQL数据库慢慢开始具备SQL数据库的一些复杂查询功能的雏形，比如Couchbase的index以及MONGO的复杂查询。对于事务的支持也可以用一些系统级的原子 *** 作来实现例如乐观锁之类的方法来曲线救国。

SQL数据库也开始慢慢进化，比如HandlerSocker技术的实现，可以在MYSQL上实现对于SQL层的穿透，用NOSQL的方式访问数据库，性能可以上可以达到甚至超越NOSQL数据库。可扩展性上例如Percona Server，可以实现无中心化的集群。

虽然这两极都因为各自的弱势而开始进化出另一极的一些特性，但是这些特性的增加也会消弱其本来具备的优势，比如Couchbase上的index的增加会逐步降低数据库的读写性能。所以怎样构建系统的短期和长期存储策略，用好他们各自的强项是架构师需要好好考虑的重要问题。

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