在数字化时代，数据库扮演着至关重要的角色。关系型数据库（Relational Databases）与非关系型数据库（Non-Relational Databases）是两种广泛应用的数据库类型。本文将深入探讨这两种数据库的特点
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上一节我们认识了数据库，了解了数据库事务是什么，索引是如何提升数据库性能的，现在我们来学习下大家常说的一些数据库，MySQL、mongoDB、kv等等这些又有什么区别。本文中，SQL 与 NoSQL 代表关系型数据库与非关系型数据库，当然，SQL ≠ 关系型数据库，这里用作简写。
数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，按照特定的格式将数据存储起来，用户可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。
在学习redis之前我们先来学习两个概念，即什么是关系型数据库什么是非关系型数据库，二者的区别是什么，二者的关系又是什么？
那我们再来看下其他几款数据库管理软件。 排名第一的 Oracle，它是一个商业的关系型数据库管理软件，公司的名字也叫做 Oracle。Oracle 功能丰富，但是收费也比较高。 排名第三的是 SQL Server，是微软开发的大型商业数据库管理软件，也是付费的，通常只能运行在 Windows 操作系统上。 排名第四的是 PostgreSQL，稳定性极强，最符合 SQL 标准，和 MySQL 一样，开放源码，现在也是非常流行的数据库。 排名在后面的还有 MongoDB 和 Redis，这两款非关系型数据库在企业中运用得非常广泛，特别是 Redis，经常用作缓存中，极大提升了系统的性能。 刚刚提到了关系型和非关系型数据库，那什么是关系型数据库呢？ 关系型数据库的英文名是 RDBMS，R 代表 Relationship，从之前的 数据库 排名中，我们可以看出来，关系数据库绝对是数据库管理系统的主流，使用最多的 Oracle、MySQL、SQL Server。 关系型数据库模型就是把 复杂的数据结构归结为 简单的二元关系，类似图中的 excel 表格。 关系型数据库以 行和 列的形式来存储数据，我们查询出来的数据其实就是一个列表，包含了列名和行的数据。 关系型数据库有很多好处，比如支持非常复杂的关联查询，就是说可以用 SQL 语句来支持查一张表或多张有关联关系的表。 还支持事务，就是说 关系型数据库的可用性和稳定性得到了保证。 简单来说就是：关系型数据库用得最多，支持关联查询和事务。 接来下我们看下与关系型数据库相对应的数据库，非关系型数据库。 非关系型数据库相对关系型来说，功能更简单些。不过它们也是一个大家族，比如键值型数据库 Redis，常用的场景就是用来做缓存。 还有 文档型数据库 MongoDB，适合存放 JSON 格式的数据。 还有适合搜索的数据库 Elasticsearch，核心原理是倒排索引，支持高性能的搜索。 还有列示存储数据库 Hbase，降低系统的 I/O，适合分布式文件系统。 另外还有图形数据库，适合存储人物关系。 记住一点，非关系型数据库用在合适的场景中。
1. 关系型数据库 关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。 关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型。 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。 关系模型中常用的概念： 关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名 元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录 属性：可以理解为二维
数据库(Database)就是存储和管理数据的仓库，数据按照一定的格式进行存储，用户可以对数据库中的数据进行增删改查等操作。
数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。
Oracle、Mysql、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access
数据库根据数据结构可分为关系型数据库和非关系型数据库。非关系型数据库中根据应用场景又可分为键值（Key-Value）数据库、列存储数据库、面向文档数据库、搜索引擎数据库等。
从本节课开始，我们正式进入从零开始学数据分析第二个系列的内容，也就是零基础小白的SQL教程。那么到底什么是SQL，它用来干嘛的？
关系数据库（Relational Database）是建立在关系模型基础上的数据库，借助于几何代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。所谓关系模型是一对一、一对多或者多对多等关系，常见的关系型数据库有 Oracle、SQL Server、DB2、MySQL 等。
所谓数据（Data）是指对客观事物进行描述并可以鉴别的符号，这些符号是可识别的、抽象的。它不仅仅指狭义上的数字，而是有多种表现形式：字母、文字、文本、图形、音频、视频等。现在计算机存储和处理的数据范围十分广泛，而描述这些数据的符号也变得越来越复杂了。
你是否在为系统的数据库来一波大流量就几乎打满CPU，日常CPU居高不下烦恼？你是否在各种NoSql间纠结不定，到底该选用那种最好？今天的你就是昨天的我，这也是写这篇文章的初衷。
前言 你是否在为系统的数据库来一波大流量就几乎打满CPU，日常CPU居高不下烦恼？你是否在各种NoSql间纠结不定，到底该选用那种最好？今天的你就是昨天的我，这也是写这篇文章的初衷。
关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，而关系模型是由二维表及其联系组成的数据组织。
上次小编安装好了MySQL以及Navicat Premium 15，于是小编决定先学习MySQL基础啦。可能会有小伙伴会问现在又用不到，学它干嘛，很多东西的价值并不是在当时就能体现出来的，它必然是一个长期的过程。就如读书一样，虽然小编对其它文学书籍的阅读少了许多，但还是会时不时看看，总觉得阅读能让人摆脱些困惑，哈哈哈，扯远了。
目录： 一、关系型数据库 （一）常用关系型数据库： 二、非关系型数据库 （一）常用非关系型数据库： （二）分类： 文档型 key-value型 列式数据库 图形数据库 一、关系型数据库 （一）常用关系型数据库： MySQL、SQL-Server、SQLite、MariaDB、ORACLE、PostgreSQL、… 二、非关系型数据库 （一）常用非关系型数据库： CouchDB、MongoDB、 Redis、Voldemort、Oracle、Cassandra
即存储数据的“仓库”，其本质是一个文件系统。它保存了一系列有组织的数据。
一个数据库中可以有多个数据库，一个数据库中可以有多个集合（数组），一个集合中可以有多个文档（表记录）
在选择数据存储时，经常会选择关系型数据库(SQL)和非关系型数据库(NoSQL)进行数据存储，这两种数据各有优缺点，下面进行简单对比
1.面向操作的关系型数据库 典型性应用领域:ERP,CRM,信用卡交易,中小型电商 数据储存方法:表格 流行厂商:Oracle Database,Microsoft SQLServer,IBM DB2,EnterpriseDB(PostgreSQL),MySQL 优点：完善的生态环境保护，事务保证/数据一致性 缺点：严苛的数据模型界定，数据库拓展限制，和非结构型的结合应用较难。
当前我们各种高并发的时代下，NoSql正以大规模侵袭的状态下入侵SQL界，我们现在很普及的关系数据库如mysql、oracle、DB2、Microsoft的SQL Server等
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合.
会数据库是作为一名测试的基本能力，大家可以根据下面的导图来定制自己的学习路线，同时也罗列了一些测试工作中常用的几种情况及可能的面试题，可以看下面的是我导图。都是干货！
持久化(persistence)：把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下，特别是企业级应用，数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”，而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
1961年通用电气公司的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store，IDS） 层次型DBMS是紧随网状型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS （Information Management System）网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
数据库根据其数据的存储方式可以分为关系型数据库和非关系型数据库。常见的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。常见的非关系性数据库有 NoSql、Cloudant，Hbase等
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。
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL是Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库管理系统的统称。非关系型数据库不同于传统的关系型数据库，非关系型数据库对数据的存储不需要特定的模式，适用于大规模的数据存储。
DBMS 的英文全称是 DataBase Management System 数据库管理系统。
本篇我们来讲讲非关系型数据库Elasticsearch，这个也是我最近在学习的内容，现在我把所学到的知识整合起来，希望能帮助到想了解这门技术的小伙伴。在开始之前我们先来了解下数据库模型。
关系型数据库是由多张能互相关联的表组成的数据库，典型的有MySQL和Oracle数据库。
从本篇起，我们就开始对『数据库』相关概念内容的介绍，除了介绍基本的名词概念以及他们的使用情况外，我们还会深入到源码层面去探究一些底层实现，例如索引、视图、触发器等技术在数据库引擎层是如何支持的。
好久没写文章了，今天回来重操旧业。 今天讲的这个主题，是《面试官:谈谈你对mysql索引的认识》，里头提到的一个坑。
软件应用的成功往往取决于选择合适的数据库。作为开发者，我们面临着众多的数据库选择。对于我们来说，了解这些选项之间的差异以及如何选择最符合项目需求的选项是至关重要的。一个复杂的应用程序通常会使用多个不同的数据库，每个数据库都满足应用程序特定需求的某一方面。
简单的说，数据库（英文Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结果（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的、我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据更简单的形象理解，数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样，区别只是存放的东西不同。
是将数据组织为相关的行和列的系统，而管理关系数据库的计算机软件就是关系数据库管理系统，
在Flask-RESTful中，可以选择使用各种关系型和非关系型数据库。一些流行的选择包括：
数据库要将数据进行管理的前提就是将数据进行存储。但是存储数据使用文件就可以了，为什么还要弄个数据库呢？
简单的说，数据库（因为Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方式来管理数据库里的数据。
云数据库的功能是很强大的，而且云数据库主要分为两大类型，一种是关系型数据库，另一种是非关系型数据库，也可以说是分布式数据库。那么什么是关系型数据库？分布式数据库和关系型数据库区别有哪些？
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数据库系统：DBS（Database System）：是一种虚拟系统，将多种内容关联起来的称呼
应用程序都离不开数据库，那不同的数据结构，就会存放在不同的数据数据库中，所以数据库按数据结构分为关系型数据库和非关系型数据库。接下来就总结一下这两者的区别吧。
MongoDB是一个流行的NoSQL数据库，而传统的关系型数据库则是SQL数据库。这两种数据库之间存在许多差异，包括数据模型、查询语言、性能、可扩展性等方面。在本文中，我将详细介绍MongoDB和传统关系型数据库的对比，并给出一些示例来说明它们之间的差异。
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