关系数据模型和非关系数据模型的优缺点?

关系数据模型和非关系数据模型的优缺点?,第1张

关系型数据库:SQLServer、Oracle、mysql等

特性:

①采用关系模型来组织数据数据库

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:

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;

使用方便:通用的SQL语言使得 *** 作关系型数据库非常方便;

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;

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;

一:传统数据库

(1)传统索引不适于海量数据    

传统行存数据库索引需要手工设定,对应用不完全透明,随场景和需求的变化需要不断调整,人工维护成本很高。并且传统索引占用存储空间很大,甚至高于数据本身,造成查询效率的下降。

(2)数据装载速度慢

因为索引需要重新创建,加载性能会变的很糟糕。分析型架构系统要解决这些个问题,必须最大限度地减少磁盘 I/O ,提升查询效率,减小人工维护成本。南大通用分析型数据库GBase8a (以下简称GBase 8a)通过列存储模式、数据压缩、智能化的索引、并行处理、并发控制、高效的查询优化器等技术,使得上述问题得到有效解决。以下各节将描述 GBase 8a 的创新架构如何实现这些目标。

二:新型数据库

新型数据库采用分布式并行计算架构,部署于X86通用服务器,满足大数据实时交易需求,成本低、扩展性高,突破了传统数据库性能瓶颈。

分布式非关系型数据库技术创新

非关系型数据库即NoSQL,抛弃了关系数据库复杂的关系 *** 作、事务处理等功能,仅提供简单的键值对(Key, Value)数据的存储与查询,换取高扩展性和高性能,满足论坛、博客、SNS、微博等互联网类应用场景下针对海量数据的简单 *** 作需求。主要技术创新为:

(1) 简单的数据 *** 作换取高效响应。NoSQL仅支持按照Key(关键字)来存储和查询Value(数据),不支持对非关键字数据列的高效查询因数据 *** 作简单、数据间一般不需要关联 *** 作,故系统可支持高并发和较快的响应速度。

(2) 多种一致性策略满足业务需求。不同于传统关系型数据库仅支持强一致性策略,NoSQL还支持弱一致性和最终一致性等多种策略,可根据应用场景进行对应配置。例如,对写入 *** 作频繁,但数据读取最新版本要求并不严格的应用,如互联网网页数据的存储和分析应用,可以采用最终一致性策略而对订购关系存储的应用,则必须用强一致性策略,保证总是读取最新版本数据


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原文地址: http://outofmemory.cn/sjk/9636835.html

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