access与SQL数据库的各的优缺点！

Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。但是它的同时访问客户端不能多于4个。access数据库有一定的极限，如果数据达到100M左右，很容易造成服务器iis假死，或者消耗掉服务器的内存导致服务器崩溃。

SQL Server是基于服务器端的中型的数据库，可以适合大容量数据的应用，在功能上管理上也要比Access要强得多。在处理海量数据的效率，后台开发的灵活性，可扩展性等方面强大。因为现在数据库都使用标准的SQL语言对数据库进行管理，所以如果是标准SQL语言，两者基本上都可以通用的。SQL Server还有更多的扩展，可以用存储过程，数据库大小无极限限制。

先说特点，顾名思义，数据库是保存数据的仓库，数据库中的数据由数据表构成，数据表由字段构成，字段由属性来规范，表有索引来查询。数据库还有一个数据库管理系统，使用的标准化语言是SQL语言。数据库能管理 *** 纵海量的数据。作用：一般大型程序和网站的数据管理都是依赖于后台数据库。

主流数据库的特点：

优点：易用性、适合分布式组织的可伸缩性、用于决策支持的数据仓库功能、与许多其他服务器软件紧密关联的集成性、良好的性价比等；

缺点：只能运行在微软的windows平台，没有丝毫的开放性可言。

Nosql的全称是NotOnlySql，这个概念很早就有人提出。Nosql指的是非关系型数据库，而我们常用的都是关系型数据库。就像我们常用的mysql，oralce、sqlserver等一样，这些数据库一般用来存储重要信息，应对普通的业务是没有问题的。但是，随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库在应付超大规模，超大流量以及高并发的时候力不从心。而就在这个时候，Nosql应运而生。

上面说的是NOSQL的定义Nosql和关系型数据库的区别,这里我说明一比较重要的区别。

存储格式：关系型数据库是表格式的，存储在表的行和列中。他们之间很容易关联协作存储，提取数据很方便。而Nosql数据库则与其相反，他是组合在一起。通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。举个例子，例如在游戏里面玩家的背包数据，我们都知道一个游戏里面的道具是很多，而且不确定玩家什么时候获取什么道具，这个时候如果想在关系数据库里面存储数据，这个表怎么建立就是一个很大的问题，如果你把所有的道具ID当做表头，那么后续每增加一个道具，就需要修改这张表。如果你的表结构是：

用户ID|道具ID|道具数量|道具特殊属性

那么可以想象一下这张表随着用户的增多会变的多么的庞大。所以这个时候我们就需要一个能直接像 *** 作玩家对象一样的数据库，这里比较代表性的就是mongo，通过这个我们就可以看出nosql数据库更适合存储结构不确定的数据。

存储扩展：这可能是两者之间最大的区别，关系型数据库是纵向扩展，也就是说想要提高处理能力，要使用速度更快的计算机。因为数据存储在关系表中， *** 作的性能瓶颈可能涉及到多个表，需要通过提升计算机性能来克服。虽然有很大的扩展空间，但是最终会达到纵向扩展的上限。而Nosql数据库是横向扩展的，它的存储天然就是分布式的，可以通过给资源池添加更多的普通数据库服务器来分担负载。

上面的的例子已经说明了这个问题。在现代互联网时代大家都是希望能横线扩展服务。这样付出的代价是最小的。

对于上面关系型数据库和NOSQL数据库的区别其实还有很多。我相信大家在用的都会感觉到。上面列出的只是我感觉区别最大的。

那么NOSQL这么好用，是不是都可以用了呢，显示不是这样，NOSQL对于聚合查询显示不是他的强项。这个时候就需要关系型数据库。我是这样建议，对于结构统一，应该存储于关系型数据库，对于结构不统一的可以存储到NOSQL数据库例如mongo。但是这个不是绝对的，在实际的项目的开发过程中，需要根据的自己的业务，仔细揣摩一下，做好最合适的划分。

常见关系型数据库通常有SQLServer，Mysql，Oracle等。主流的Nosql数据库有Redis，Memcache，MongoDb。大多数的关系型数据库都是付费的并且价格昂贵，成本较大，而Nosql数据库通常都是开源的。在互联网行业用大多也是免费的MYSQL（这里偷笑一下）。

在实际的项目中大家的项目都是如何选择的呢？大家可以关注我,私信或者在评论区留言。

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。

黑马程序员的公开课上就讲过，特别详细一听就懂。

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