是的,NoSQL(非关系型数据库)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组成的一个数据组织。 NoSQL最普遍的解释是“非关系型的”,强调Key-Value Stores和文档数据库的优点,而不是单纯的反对RDBMS。
非关系型数据库特点
1可以处理超大量的数据。
2运行在便宜的PC服务器集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低,避免了“sharding” *** 作的复杂性和成本。
3击碎了性能瓶颈。NoSQL的支持者称,通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间,执行速度变得更快。
4没有过多的 *** 作。
5支持者来源于社区。因为NoSQL项目都是开源的,因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样,不得不从社区中寻求支持。
关系型数据库和非关系型在成本、查询速率、储存格式、可扩展性、数据一致性、事务处理上有区别。
1、 成本:Nosql数据库易部署,不用像Oracle那般花费较高成本选购。
2、 查询速率:Nosql数据库将数据储存于缓存当中,不用历经SQL层的分析;关系型数据库将数据储存在电脑硬盘中,查询速率远不如Nosql数据库。
3、 储存格式:Nosql的储存文件格式是keyvalue方式、文本文档方式、照片方式这些,能储存的对象种类灵活;关系数据库则只适用基础类型。
4、 可扩展性:关系型数据库有join那样的多表查询机制限定造成拓展性较差。Nosql依据键值对,数据中间没有耦合度,因此容易水平拓展。
5、 数据一致性:非关系型数据库注重最终一致性;关系型数据库注重数据整个生命周期的强一致性。
6、 事务处理:SQL数据库支持事务原子性粒度控制,且方便进行事务回滚;NoSQL也支持事务处理,但可靠性不足,其价值在于可扩展性和大数据量处理。
我谈一点个人的见解吧。
记得之前看过一篇帖子,讲的是可能我们所说的非关系型数据库是我们翻译错了。年代久远,找不到原贴了,但是大概说的是非关系型数据库的名字叫Not Only Sql,我们简化过来就叫NoSql,所以看着就像是非关系型数据库,然后我们再顾名思义,就是数据之间没有关系的数据库,这个理解我不赞同。
如果从名字上来看,我觉得可以叫做不仅仅是关系型的数据库,更为恰当,当然,我们也不能否认,这类数据库确实在数据关联之间更为自由,约束条件更少,(甚至没有),但是这并不能阻挡它的发展,以“键值对”为基础的NoSql在性能上可以说是碾压对手,大家都知道NoSql不需要经过Sql层的解析的,相比关系型数据库数据之间的高耦合性,这让它具有更高的平行扩展性,当然这方面你需要去看一下相关的知识,高耦合低聚合等等概念需要理解一下。
大概就是我的理解了吧,关系型数据库就不用说了吧,我们常常用到,现在的主流数据库我们也都在接触,大到Oracle,小到Sqlite,相信你也比较熟悉,这些数据库都是支持事务和相当复杂的查询的,往往我们一条查询语句可以上百行(一子句一行)甚至上千行,这些都是NoSql做不到的,(注意我说的是一条查询语句),事务这个概念我也不多提了,这个网上就太多了,如果涉及到高并发之类的,可以多线程+事务,效率更高一些。
最后再补两句,好像现在的NoSql数据库的发展趋势很微妙,描述在往一些关系型数据库的基础模型延伸。
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, *** 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 *** 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 *** 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 *** 作的扩展性和大数据量处理方面。
参考资料来源:百度百科——关系型数据库
参考资料来源:百度百科——非关系型数据库
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