数据库Mysql和Oracle是关系型数据库吗还有哪些非关系型数据库

数据库可分为关系型的和非关系型，MySQL和Oracle就是常见的关系型数据库。那么什么是关系型数据库，什么是的非关系型数据库呢？

关系型和非关系型数据库的定义和区别

关系型和非关系型的区别就是数据的存储方式，简单的理解就是关系型数据库所呈现数据结构是表，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织，可以将关系理解为表，关系型就是表格型式的，数据存储在数据表的行和列中。非关系型数据库应该理解为一种数据结构化存储方法的集合，大块数据组合在一起，可以是文档或者键值对图结构等，属于分布式存储。

关系型数据库和非关系型数据的优缺点

关系型数据库容易理解，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，可以使用SQL语言进行数据库的 *** 作，便于维护，但同时也有一些缺点就是其读写性能比较差，数据结构固定，对海量数据的处理不尽人意。

非关系型数据库由于无需sql层的解析所以读写性能很高再加上它是基于键值对的，数据没有耦合性，容易扩展。数据的存储格式是key,value形式、文档形式、形式等等，文档形式、形式等等。但是它不提供sql支持，学习和使用成本较高，无事务处理。

目前常见的关系型和非关系型数据库

关系型数据库：

Oracle、DB2、MicrosoftSQLServer、MicrosoftAccess、MySQL

非关系型数据库：

NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase

物联网时代，大量的数据从不同的设备传感器产生，单机数据库系统肯定无法存储这么大量的数据，在选择数据库方面，肯定要选择具有分布式能力存储的数据库。

在物联网时代，数据之间还有一个非常重要的特性，那就是数据之间的关联性。不同的数据从相互连接的互联网设备传感器中产生，由于不同的传感器相互连接，协同工作和采集数据，如何将大量具有相互关联的数据保存在数据库，这里我推荐使用图数据库来进行存储。

图数据库相对于其他数据库来说，最大的优势就是查询数据之间的关联性会更加快速，消耗的时间会更短。打个比方，在社交网络中，我们想要查询在用户A的粉丝中，粉丝关注了B的用户。如果使用传统关系型数据库来存储用户的关注关系，在上面的数据统计中，要使用两层Join才能算出结果，而关系型数据库Join *** 作会很慢。使用图型数据库存储数据的话，图中的点为用户，边为用户的关注关系，在查询A的粉丝，同时粉丝也关注B的用户，只需要遍历两层关注关系就能很快查询到结果。

图数据库也属于NoSql数据库的一种，常用的图形数据库有，JanusGraph、Neo4j、Cayley、dgraph。不同的图数据库，底层实现也不尽相同。

JanusGraph是一种分布式图数据库，由Java语言开发，可以使用Hadoop生态存储系统作为数据源，构建出数据大图。是TiTan图数据库的开源版本，支持事务的ACID。

Neo4j是一种单机的图数据库，其优势就是能够快速安装并且使用，便于新同学上手。你的数据量一般不大的话，我推荐使用Neo4j，直接使用Neo4j相关的API就可以将数据模型图构建而出，然后使用Neo4jCypher查询语言，就可以分析数据，Cypher是一种类SQL的语言。

Cayley和Dgraph都是使用Go语言实现的图数据库，Go语言的最大特性就是其编译速度和开发便捷性，Cayley和Dgraph都支持分布式存储，不过都不支持SQL语言查询数据，Dgraph不支持事务，而Cayley支持事务，不过在开源社区，Dgraph比Cayley更加活跃，这里优先建议使用Dgraph作为物联网的存储数据库。

总体来说，在物联网时代，一定要学会使用图数据库，在分析大量数据之间的关联性时，图数据库就能够派上用场，图数据库最大的优势就是分析不同数据之间的关联性。

数据库可以按照内容类型分类:书目、全文、数字和图像。在计算中，数据库有时根据其组织方法进行分类。有许多不同类型的数据库，从最流行的方法关系数据库到分布式数据库、云数据库或NoSQL数据库。

常用数据库：

1、关系型数据库

关系型数据库是由IBM的EF Codd于1970年发明的，它是一个表格数据库，其中定义了数据，因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问。

关系数据库由一组表组成，其中的数据属于预定义的类别。每个表在一个列中至少有一个数据类别，并且每一行对于列中定义的类别都有一个特定的数据实例。

结构化查询语言(SQL)是关系数据库的标准用户和应用程序接口。关系数据库易于扩展，并且可以在原始数据库创建之后添加新的数据类别，而不需要修改所有现有应用程序。

2、分布式数据库

分布式数据库是一种数据库，其中部分数据库存储在多个物理位置，处理在网络中的不同点之间分散或复制。

分布式数据库可以是同构的，也可以是异构的。同构分布式数据库系统中的所有物理位置都具有相同的底层硬件，并运行相同的 *** 作系统和数据库应用程序。异构分布式数据库中的硬件、 *** 作系统或数据库应用程序在每个位置上可能是不同的。

3、云数据库

云数据库是针对虚拟化环境(混合云、公共云或私有云)优化或构建的数据库。云数据库提供了一些好处，比如可以按每次使用支付存储容量和带宽的费用，还可以根据需要提供可伸缩性和高可用性。

云数据库还为企业提供了在软件即服务部署中支持业务应用程序的机会。

4、NoSQL数据库

NoSQL数据库对于大型分布式数据集非常有用。

NoSQL数据库对于关系数据库无法解决的大数据性能问题非常有效。当组织必须分析大量非结构化数据或存储在云中多个虚拟服务器上的数据时，它们是最有效的。

5、面向对象的数据库

使用面向对象编程语言创建的项通常存储在关系数据库中，但是面向对象数据库非常适合于这些项。

面向对象的数据库是围绕对象(而不是 *** 作)和数据(而不是逻辑)组织的。例如，关系数据库中的多媒体记录可以是可定义的数据对象，而不是字母数字值。

6、图形数据库

面向图形的数据库是一种NoSQL数据库，它使用图形理论存储、映射和查询关系。图数据库基本上是节点和边的集合，其中每个节点表示一个实体，每个边表示节点之间的连接。

图形数据库在分析互连方面越来越受欢迎。例如，公司可以使用图形数据库从社交媒体中挖掘关于客户的数据。

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。

ArcGIS是ESRI在全面整合了GIS与数据库、软件工程、人工智能、网络技术及其它多方面的计算机主流技术之后，成功地推出了代表GIS最高技术水平的全系列GIS产品。ArcGIS是一个全面的，可伸缩的GIS平台，为用户构建一个完善的GIS系统提供完整的解决方案。ArcGIS的基本体系能够让用户在任何需要的地方部署GIS功能和业务逻辑，无论是在桌面、服务器、网络还是在野外：桌面GIS（ArcGISDesktop）—ArcGIS桌面GIS软件产品是用来编辑、设计、共享、管理和发布地理信息和概念。ArcGIS桌面可伸缩的产品结构，从ArcReader，向上扩展到ArcView、ArcEditor和ArcInfo。目前ArcInfo被公认为是功能最强大的GIS产品。通过一系列的可选的软件扩展模块，ArcGISDesktop产品的能力还可以进一步得到扩展。嵌入式GIS（EmbeddedGIS）—ArcGISEngine是一个完整的嵌入式GIS组件库和工具包，开发者能用它创建一个新的、或扩展原有的可定制的桌面应用程序。使用ArcGISEngine，开发者能将GIS功能嵌入到已有的应用程序中，如基于工业标准的产品以及一些商业应用，也可以创建自定义的应用程序，为组织机构中的众多用户提供GIS功能。服务器GIS（ServerGIS）—ArcGISServer、ArcIMS和ArcSDE用于创建和管理基于服务的GIS应用程序，在大型机构和互联网上众多用户之间共享地理信息。ArcGISServer是一个中心应用服务器，它包含一个可共享的GIS软件对象库，能在企业和Web计算框架中建立服务器端的GIS应用。ArcIMS是通过开放的Internet协议发布地图、数据和元数据的可伸缩的网络地图服务器。ArcSDE是在各种关系型数据库管理系统中管理地理信息的高级空间数据服务器。移动GIS（MobileGIS）—ArcPad，支持GPS的无线移动设备，越来越多地应用在野外数据采集和信息访问中。ArcGIS桌面和ArcGISEngine可以运行在便携式电脑或平板电脑上，用户可以在野外进行数据采集、分析和乃至制定决策。Geodatabase技术所有的以上软件都可以使用geodatabase技术——为ArcGIS提供核心的地理数据模型和数据管理框架。Geodatabase里面包含了现实世界中的数据，这些数据被保存在数据库中，Geodatabase工具实现一些商业逻辑，这些工具可以被用来获取和管理GIS数据。Geodatabase可以在下列软件中访问：客户端软件产品(ArcGISDesktop)服务器端软件（ARCGISSERVER）自定义嵌入式开发的产品(ArcGISEngine)移动GIS产品(ArcPad,ArcGISDesktop,ArcGISEngine)

■关系数据库 facts and information

关系数据库是建立在集合代数基础上，应用数学方法来处理数据库中的数据。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。

关系模型由关系数据结构、关系 *** 作集合、关系完整性约束三部分组成。

全关系系统十二准则

全关系系统应该完全支持关系模型的所有特征。关系模型的奠基人EFCodd具体地给出了全关系系统应遵循的基本准则。

;''准则0'' : 一个关系形的关系数据库系统必须能完全通过它的关系能力来管理数据库。

;''准则1'' 信息准则 : 关系数据库系统的所有信息都应该在逻辑一级上用表中的值这一种方法显式的表示。

;''准则2'' 保证访问准则 : 依靠表名、主码和列名的组合，保证能以逻辑方式访问关系数据库中的每个数据项。

;''准则3'' 空值的系统化处理 : 全关系的关系数据库系统支持空值的概念，并用系统化的方法处理空值。

;''准则4'' 基于关系模型的动态的联机数据字典 : 数据库的描述在逻辑级上和普通数据采用同样的表述方式。

;''准则5'' 统一的数据子语言 :

一个关系数据库系统可以具有几种语言和多种终端访问方式，但必须有一种语言，它的语句可以表示为严格语法规定的字符串，并能全面的支持各种规则。

;''准则6'' 视图更新准则 : 所有理论上可更新的视图也应该允许由系统更新。

;''准则7'' 高级的插入、修改和删除 *** 作 : 系统应该对各种 *** 作进行查询优化。

;''准则8'' 数据的物理独立性 : 无论数据库的数据在存储表示或存取方法上作任何变化，应用程序和终端活动都保持逻辑上的不变性。

;''准则9'' 数据逻辑独立性 : 当对基本关系进行理论上信息不受损害的任何改变时，应用程序和终端活动都保持逻辑上的不变性。

;''准则10'' 数据完整的独立性 : 关系数据库的完整性约束条件必须是用数据库语言定义并存储在数据字典中的。

;''准则11'' 分布独立性 : 关系数据库系统在引入分布数据或数据重新分布时保持逻辑不变。

;''准则12'' 无破坏准则 : 如果一个关系数据库系统具有一个低级语言，那么这个低级语言不能违背或绕过完整性准则。

■实时数据库是数据库系统发展的一个分支，它适用于处理不断更新的快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物，研究人员希望利用数据库技术来解决实时系统中的数据管理问题，同时利用实时技术为实时数据库提供时间驱动调度和资源分配算法。然而，实时数据库并非是两者在概念、结构和方法上的简单集成。需要针对不同的应用需求和应用特点，对实时数据模型、实时事务调度与资源分配策略、实时数据查询语言、实时数据通信等大量问题作深入的理论研究。实时数据库系统的主要研究内容包括：

实时数据库模型

实时事务调度：包括并发控制、冲突解决、死锁等内容

容错性与错误恢复

访问准入控制

内存组织与管理

I/O与磁盘调度

主内存数据库系统

不精确计算问题

放松的可串行化问题

实时SQL

实时事务的可预测性

研究现状与发展实时数据库系统最早出现在1988年3月的ACM SIGMOD Record的一期专刊中。随后，一个成熟的研究群体逐渐出现，这标志着实时领域与数据库领域的融合，标志着实时数据库这个新兴研究领域的确立。此后，出现了大批有关实时数据库方面的论文和原型系统。人机交互技术与智能信息处理实验室实时数据库小组一直致力于实时系统、实时智能、实时数据库系统及相关技术的研究与开发，并取得了一定的成绩。

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