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关系数据库和非关系型数据库(NoSQL)
2020-6-9
  关系数据库和非关系型数据库(NoSQL)
  
  关系数据库
  关系型数据库,存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似,关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。 常见的关系型数据库有Mysql,SqlServer等。在轻量或者小型的应用中,使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大,但是在构建大型应用时,则需要根据应用的业务需求和性能需求,选择合适的关系型数据库。
  标准SQL语句
  虽然关系型数据库有很多,但是大多数都遵循SQL(结构化查询语言,Structured Query Language)标准。 常见的操作有查询,新增,更新,删除,求和,排序等。
  查询语句:SELECT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从 table 中查询出满足 condition 条件的字段 param。
  新增语句:INSERT INTO table (param1,param2,param3) VALUES (value1,value2,value3) 该语句可以理解为向table中的param1,param2,param3字段中分别插入value1,value2,value3。
  更新语句:UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的字段param更新为 new_value 值。
  删除语句:DELETE FROM table WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的数据全部删除。
  去重查询:SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从表table中查询出满足条件condition的字段param,但是param中重复的值只能出现一次。
  排序查询:SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1该语句可以理解为从表table 中查询出满足condition条件的param,并且要按照param1升序的顺序进行排序。
  总体来说, 数据库的SELECT,INSERT,UPDATE,DELETE对应了我们常用的增删改查四种操作。

  关系型数据库对于结构化数据的处理更合适,如学生成绩、地址等,这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询,例如join,这样的情况下,关系型数据库就会比NoSQL数据库性能更优,而且精确度更高。由于结构化数据的规模不算太大,数据规模的增长通常也是可预期的,所以针对结构化数据使用关系型数据库更好。关系型数据库十分注意数据操作的事务性、一致性,如果对这方面的要求关系型数据库无疑可以很好的满足。

关系数据库和非关系型数据库

  非关系型数据库(NoSQL)
  随着近些年技术方向的不断拓展,大量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcache出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。
  指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论,简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求,一次性满足两种要求是该系统的上限。而一致性哈希算法则指的是NoSQL数据库在应用过程中,为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法,该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端,即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动,当节点过多时,相关工作结果就无法那么准确。这一问题使整个系统的工作效率受到影响,导致整个数据库系统的数据乱码与出错率大大提高,甚至会出现数据节点的内容迁移,产生错误的代码信息。但尽管如此,NoSQL数据库技术还是具有非常明显的应用优势,如数据库结构相对简单,在大数据量下的读写性能好;能满足随时存储自定义数据格式需求,非常适用于大数据处理工作。
  NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。对于非结构化数据的处理更合适,如文章、评论,这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理,并不需要像结构化数据一样,进行精确查询,而且这类数据的数据规模往往是海量的,数据规模的增长往往也是不可能预期的,而NoSQL数据库的扩展能力几乎也是无限的,所以NoSQL数据库可以很好的满足这一类数据的存储。NoSQL数据库利用key-value可以大量的获取大量的非结构化数据,并且数据的获取效率很高,但用它查询结构化数据效果就比较差。
  目前NoSQL数据库仍然没有一个统一的标准,它现在有四种大的分类:
  (1)键值对存储(key-value):代表软件Redis,它的优点能够进行数据的快速查询,而缺点是需要存储数据之间的关系。
  (2)列存储:代表软件Hbase,它的优点是对数据能快速查询,数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。
  (3)文档数据库存储:代表软件MongoDB,它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好,同时缺少一种统一查询语言。
  (4)图形数据库存储:代表软件InfoGrid,它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想得到结果必须进行整个图的计算,而且遇到不适合的数据模型时,图形数据库很难使用。
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