NoSQL非关系数据库和关系型数据库的区别是什么

NoSQL非关系数据库和关系型数据库的区别是什么,第1张

非关系型数据库:非关系数据产品是传统关系型数据库的功能阉割版本,通过减少用不到或很少用的功能,来大幅度提高产品性能。

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。

关系型数据库:是指采用了关系模型来组织数据的数据库。

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。

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。

对于安全性能很高的数据访问要求可以实现。

价格

目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的。而比较有名气的关系型数据库,比如Oracle、DB2、MSSQL是收费的。虽然Mysql免费,但它需要做很多工作才能正式用于生产。

功能

实际开发中,有很多业务需求,其实并不需要完整的关系型数据库功能,非关系型数据库的功能就足够使用了。这种情况下,使用性能更高、成本更低的非关系型数据库当然是更明智的选择。

对于这两类数据库,对方的优势就是自己的弱势,反之亦然。

1 文档数据库,没研究过定义,通常mongodb 就是文档数据库,特点就是数据定义比较灵活。

2 Kv数据库,提供的是kv的数据表示模式。单机的rocksdb,分布式的tikv之类。

3 图数据库。数据可以用图来定义。

4 列式数据库。hbase之类,这里可能有争议,很多人把hbase 定义为列存。

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1实质。非关系型数据库的实质:非关系型数据库产品是传统关系型数据库的功能阉割版本,通过减少用不到或很少用的功能,来大幅度提高产品性能。

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2价格。目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的。而比较有名气的关系型数据库,比如Oracle、DB2、MSSQL是收费的。虽然Mysql免费,但它需要做很多工作才能正式用于生产。

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3功能。实际开发中,有很多业务需求,其实并不需要完整的关系型数据库功能,非关系型数据库的功能就足够使用了。这种情况下,使用性能更高、成本更低的非关系型数据库当然是更明智的选择。

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传统的SQL数据库有3个缺点

许可费用昂贵

不能自动Sharding

严格的Schema

互联网公司一般都是技术密集型的,就自己根据自己的需求搞了一套数据存储,牺牲了严格一致性,满足互联网伸缩性的要求。

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nosql 当年是为了处理 杂乱的非结构化数据来设计的 比如 网页访问信息 那就如楼上说的 阉割了sql 的 acid 特性 这样当然快了啊 比如插入数据

相反如果是一些 交易数据 数据的安全稳定 压倒一切的时候 rdbms 就显现威力了 但是rdbms 在面对nosql的 一些挑战之后 大力优化了 对于一些 非结构化数据的支持 比如json 数据 同时rdbms 对于 olap and oltp 的支持 也要比 nosql快的你是一点半点

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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。

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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。

关系型数据库最典型的数据结构是表,由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

优点:

1、易于维护:都是使用表结构,格式一致;

2、使用方便:SQL语言通用,可用于复杂查询;

3、复杂 *** 作:支持SQL,可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。

缺点:

1、读写性能比较差,尤其是海量数据的高效率读写;

2、固定的表结构,灵活度稍欠;

3、高并发读写需求,传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈。

二、非关系型数据库

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,可以是文档或者键值对等。

优点:

1、格式灵活:存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、形式等等,文档形式、形式等等,使用灵活,应用场景广泛,而关系型数据库则只支持基础类型。

2、速度快:nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体,而关系型数据库只能使用硬盘;

3、高扩展性;

4、成本低:nosql数据库部署简单,基本都是开源软件。

缺点:

1、不提供sql支持,学习和使用成本较高;

2、无事务处理;

3、数据结构相对复杂,复杂查询方面稍欠。

非关系型数据库的分类和比较:

1、文档型

2、key-value型

3、列式数据库

4、图形数据库

关系数据库、非关系型数据库。

1、关系数据库

特点:数据集中控制;减少数据冗余等。

适用范围:对于结构化数据的处理更合适,如学生成绩、地址等,这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询。

2、非关系数据库

特点:易扩展;大数据量,高性能;灵活的数据模型等。

使用范围:据模型比较简单;需要灵活性更强的IT系统;对数据库性能要求较高。

扩展资料:

非关系数据库的分类:

1、列存储数据库

这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如:Cassandra,HBase,Riak。

2、文档型数据库

文档型数据库的灵感是来自于LotusNotes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如:CouchDB,MongoDb国内也有文档型数据库SequoiaDB,已经开源。

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