关系型和非关系型数据库的区别

当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。

非关系型数据库有 NoSql、Cloudant。

nosql和关系型数据库比较？

优点：

1）成本：nosql数据库简单易部署，基本都是开源软件，不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用，相比关系型数据库价格便宜。

2）查询速度：nosql数据库将数据存储于缓存之中，关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及nosql数据库。

3）存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、形式等等，所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式，而数据库则只支持基础类型。

4）扩展性：关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。

缺点：

1）维护的工具和资料有限，因为nosql是属于新的技术，不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。

2）不提供对sql的支持，如果不支持sql这样的工业标准，将产生一定用户的学习和使用成本。

3）不提供关系型数据库对事物的处理。

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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。

随着互联网web20网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。而传统的关系数据库在应付web20网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web20纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：

1、High performance——对数据库高并发读写的需求

Web20网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求，例如像JavaEye网站的实时统计在线用户状态，记录热门帖子的点击次数，投票计数等，因此这是一个相当普遍的需求。

2、Huge Storage——对海量数据的高效率存储和访问的需求

类似Facebook，twitter，Friendfeed这样的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以Friendfeed为例，一个月就达到了25亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张25亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。

3、High Scalability && High Availability——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？

在上面提到的“三高”需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于web20网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：

1 数据库事务一致性需求

很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。

2 数据库的写实时性和读实时性需求

对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性，比方说我（JavaEye的robbin）发一条消息之后，过几秒乃至十几秒之后，我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。

3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求

任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。

因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生，现在这两年，各种各样非关系数据库，特别是键值数据库(Key-Value Store DB)风起云涌，多得让人眼花缭乱。前不久国外刚刚举办了NoSQL Conference，各路NoSQL数据库纷纷亮相，加上未亮相但是名声在外的，起码有超过10个开源的NoSQLDB，例如：

Redis，Tokyo Cabinet，Cassandra，Voldemort，MongoDB，Dynomite，HBase，CouchDB，Hypertable， Riak，Tin， Flare， Lightcloud， KiokuDB，Scalaris， Kai， ThruDB，

这些NoSQL数据库，有的是用C/C++编写的，有的是用Java编写的，还有的是用Erlang编写的，每个都有自己的独到之处，看都看不过来了，我(robbin)也只能从中挑选一些比较有特色，看起来更有前景的产品学习和了解一下。

有关系型数据库和非关系型数据库，这是数据库，不是编程语言，像mysql是关系型数据库，有具体的表结构，类似于wps表格。像redis这个中就是非关系型数据库，不管是访问速度还是读取速度都会比mysql快，而且是快很多很多

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：

3

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。

4

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

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