关系型数据库和非关系型数据

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一、关系型数据库

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

当今十大主流的关系型数据库 Oracle,Microsoft SQL Server,MySQL,PostgreSQL,DB2, Microsoft Access, SQLite,Teradata,MariaDB(MySQL的一个分支),SAP

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、复杂操作: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、读写性能较差,尤其是海量数据的高效率读写; 2、硬盘I/O要求高:网站的用户并发性非常高,往往达到每秒上万次读写请求,对于传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈 3、拓展困难:在基于web的结构当中,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,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。当需要对数据库系统进行升级和扩展时,往往需要停机维护和数据迁移。 4、性能欠佳:在关系型数据库中,导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性(原子性、一致性、隔离性、持久性),必须尽量按照其要求的范式进行设计,关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。

二、非关系型数据库

指非关系型的,分布式的,且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。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。

面向高性能并发读写的key-value数据库

是一种以键值对存储数据的一种数据库,类似Java中的map,主要特点是具有极高的并发读写性能。 主流代表为Redis, Amazon DynamoDB, Memcached, Microsoft Azure Cosmos DB和Hazelcast

面向海量数据访问的面向文档数据库

主要特点是在海量的数据中可以快速的查询数据。文档存储通常使用内部表示法,可以直接在应用程序中处理,主要是JSON。JSON文档也可以作为纯文本存储在键值存储或关系数据库系统中。 主流代表为MongoDB,Amazon DynamoDB,Couchbase, Microsoft Azure Cosmos DB和CouchDB

面向搜索数据内容的搜索引擎

搜索引擎是专门用于搜索数据内容的NoSQL数据库管理系统。 主要是用于对海量数据进行近实时的处理和分析处理,可用于机器学习和数据挖掘。主流代表为Elasticsearch,Splunk,Solr,MarkLogic和Sphinx

面向可扩展性的分布式数据库

主要特点是具有很强的可拓展性,普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的,擅长以行为单位的读入处理,比如特定条件数据的获取。因此,关系型数据库也被成为面向行的数据库。相反,面向列的数据库是以列为单位来存储数据的,擅长以列为单位读入数据。 这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷,这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化,将数据存储在记录中,能够容纳大量动态列。由于列名和记录键不是固定的,并且由于记录可能有数十亿列,因此可扩展性存储可以看作是二维键值存储。 主流代表为Cassandra,HBase,Microsoft Azure Cosmos DB, Datastax Enterprise和Accumulo

CAP理论

一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)、P(分区容错性/严格性)三个基本需求,并且最多只能满足其中的两项。对于一个分布式系统来说,分区容错是基本需求,否则不能称之为分布式系统,因此需要在C和A之间寻求平衡

一致性是指更新操作成功并返回客户端完成后,所有节点在同一时间的数据完全一致。可用性是指服务一直可用,而且是正常响应时间。分区容错性是指分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候,仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

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、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,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、查询便捷:可以根据需要去添加自己需要的字段,为了获取用户的不同信息,不像关系型数据库中,要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。 3、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; 4、高扩展性:Nosql基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。 5、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、只适合存储一些较为简单的数据,对于需要进行较复杂查询的数据,关系型数据库显的更为合适。 4、不适合持久存储海量数据

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

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