关系型数据库和非关系型数据库
后端开发知识：数据库设计中的关系型数据库和非关系型数据库
后端开发知识：数据库设计中的关系型数据库和非关系型数据库随着互联网和信息技术的不断发展，数据已经成为了现代社会中最重要的资源之一。
对于企业和开发者来说，如何存储、管理和处理数据已经成为了一个必须要面对的重要问题。
而数据库就是解决这一问题的最重要的技术手段之一。
目前大多数数据库可以被划分为关系型数据库和非关系型数据库两大类，下面将分别介绍这两种不同类型的数据库，以及它们的优缺点和适用情况。
一、关系型数据库关系型数据库是最为经典的数据库类型之一。
它使用了一种被称为关系模型的数据结构，将数据存储在结构化表格中，并且它们之间具有一定的关系和约束。
在关系型数据中，表格通常称作表或关系，表中的每一行称为记录或元组，列则为属性或字段。
关系型数据库是以ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）为基础的传统事务型数据库。
优点1.保证数据一致性进过多年的发展，关系型数据库已经拥有了非常成熟稳定的事务管理机制，能够确保数据的完整性和一致性。
尤其是在高并发业务中，只要开发者正确地设计了事务处理，关系型数据库可以完美地保证并发访问的数据正确性和安全性。
2.灵活的查询方式关系型数据库使用SQL（Structured Query Language）查询语句，支持强大、灵活的数据检索功能。
通过SQL语句，用户可以方便地进行各种数据查询、统计和分析，并且在一些规模较小的数据管理应用中，这种查询方式已经足够高效，不需要过于复杂的业务逻辑。
3.数据的可维护性高在关系型数据库中，数据库管理员可以根据需求对表结构和数据进行修改和维护，保持数据的高可用性。
同时，由于关系模型本身就是高度规范化的，所以它容易被理解和改变，开发人员可以根据实际应用需求，更好地设计和实现数据库结构，以满足不断变化的业务需求。
缺点1.不适合分布式架构关系型数据库需要在一个独立的服务器上提供服务，有很强的中心化特征，这意味着无法轻松地实现分布式架构。
同时，关系型数据库面对大量的读写请求时，无法快速扩展到多个服务器来提高运行的效率。
MongoDB（一）：关系型数据库和非关系型数据库
MongoDB（⼀）：关系型数据库和⾮关系型数据库⼀、关系型数据库1、概念关系型数据库：是指采⽤了关系模型来组织数据的数据库，是⽬前各类数据库中使⽤最为⼴泛的数据库系统。
简单的说，关系模型指的就是⼆维表格模型，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。
现在使⽤的主流数据库都是关系型数据库，⽐如SQL Server、Mysql、Oracle、DB2、Sybase等。
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：可以理解为⼆维表中的⼀列，在数据库中经常被称为字段。
域：属性的取值范围，也就是数据库中某⼀列的取值限制。
关键字：⼀组可以唯⼀标识元组的属性，数据库中常称为主键，由⼀个或多个列组成。
关系模式：指对关系的描述。
其格式为：关系名(属性1、属性2......属性N)，在数据库中称为表结构。
2、关系型数据库的特点关系数据库是⽀持关系模型的数据库系统。
⽽关系模型是由⼆维表来表⽰实体和实体间联系的模型。
使⽤⼆维表存储数据，对使⽤者来说很直观，更容易理解。
使⽤关系数据库的优势主要表现在以下⼏个特性：(1)操作⽅便性。
通过开发应⽤程序和数据库连接，⽤户能⽅便的对数据库中数据进⾏操作，特别对没有数据库基础的⼈，也可以通过数据库管理系统，直接在数据库中操作。
(2)易于维护性。
关系数据库在完整性约束中提供了实体完整性、参照完整性和⽤户定义的完整性，通过完整性约束可以⼤⼤降低数据存储的冗余及数据不⼀致的概率。
(3)访问数据的灵活性。
关系数据库中提供了诸如视图、存储过程、触发器、索引等对象，使数据的访问更加灵活。
3、关系型数据库的瓶颈(1)对数据库⾼并发读写的需求Web2.0⽹站要根据⽤户个性化信息来实时⽣成动态页⾯和提供动态信息，⽆法使⽤动态页⾯静态化技术，因此数据库的并发负载⾮常⾼，往往要达到每秒上万次的读写请求，此时，服务器上的磁盘根本⽆法承受如此之多的读写请求。
关系型数据库与非关系型数据库的特点与应用比较
关系型数据库与非关系型数据库的特点与应用比较随着数据的爆炸式增长和技术的不断发展，数据库管理系统的种类也越来越多。
其中，关系型数据库和非关系型数据库是常见的两种类型。
本文将分析关系型数据库和非关系型数据库的特点与应用，帮助读者更好地理解这两种数据库类型。
一、关系型数据库的特点与应用关系型数据库（Relational Database，简称RDB）通过使用关系模型来组织和存储数据。
它基于预定义的结构，由表格、行和列组成。
以下是关系型数据库的特点：1. 结构化数据：关系型数据库使用表格来存储数据，每个表格包含多个行和列，具有固定的结构。
这种结构化的数据适合针对特定要求进行查询和分析。
例如，客户数据库可以包含客户名称、联系方式、地址等列，方便对客户信息进行管理和检索。
2. 数据一致性：关系型数据库使用事务机制来保持数据的一致性。
它们支持原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）的特性，确保在任何情况下都能保持数据的完整性。
这对于金融系统、电子商务平台等需要高度可靠性和数据一致性的应用来说尤其重要。
3. 复杂查询：关系型数据库支持SQL（Structured Query Language）来查询和操作数据，非常适合复杂的查询和多表连接。
使用SQL语句，开发人员可以根据需要筛选、排序、连接和聚合数据。
这使得关系型数据库在需要进行复杂数据分析和报表生成的业务应用中得到广泛应用。
4. 数据完整性：关系型数据库通过定义约束来保证数据的完整性。
约束可以包括主键、外键、唯一性约束、检查约束等，帮助开发人员有效地控制数据的输入和修改，确保数据的准确性。
关系型数据库适用于需要处理结构化和事务性数据的应用场景，如企业管理系统、人力资源管理系统、金融系统和电子商务平台等。
二、非关系型数据库的特点与应用非关系型数据库（Non-relational Database，简称NoSQL）与关系型数据库的数据模型不同，它使用不同的存储方式和查询操作。
常用数据库类型
常用数据库类型在计算机领域中，数据库是一种存储数据的软件系统。
它可以让用户快速存储、查询和管理大量的数据。
不同的应用程序和场景需要使用不同的数据库类型，以满足特定的功能需求。
在本文中，我们将介绍一些常用的数据库类型，包括关系型数据库、非关系型数据库和图形数据库等。
一、关系型数据库关系型数据库是一种基于关系模型的数据库类型。
它使用表格来组织和存储数据，每个表格包含一个或多个列和行。
表格之间可以通过外键进行关联，形成多个表格之间的关系。
常用的关系型数据库有MySQL、Oracle和SQL Server等。
1、MySQLMySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，由瑞典公司MySQL AB开发。
它是最流行的关系型数据库之一，用于许多Web应用程序的后端。
MySQL支持多种操作系统，包括Windows、Linux和Mac OS X等。
它提供了许多功能，包括数据复制、分布式事务、存储过程和触发器等。
2、OracleOracle是一种商业化的关系型数据库管理系统，由Oracle公司开发。
它广泛用于企业级应用程序和数据中心。
Oracle支持大型数据库，可以处理高并发和大量数据的请求。
它提供了许多高级功能，包括分区表、数据加密和高可用性集群等。
3、SQL ServerSQL Server是一种由微软公司开发的关系型数据库管理系统。
它广泛用于Windows操作系统，可以处理大量数据的查询和事务处理。
SQL Server提供了多种功能，包括强大的查询优化和数据分析工具。
二、非关系型数据库非关系型数据库是一种不使用表格、不遵循关系模型的数据库类型。
它使用简单的键-值对或文档存储数据，从而减少了对数据关系的处理成本。
非关系型数据库通常处理非结构化或半结构化数据，如文本、图片和视频等。
常用的非关系型数据库有MongoDB和Redis等。
1、MongoDBMongoDB是一种开源的非关系型数据库，由MongoDB公司开发。
关系型数据库和非关系型数据库的种类和区别和关系型数据库基本操作
关系型数据库和⾮关系型数据库的种类和区别和关系型数据库基本操作关系型数据库和⾮关系型数据库的种类和区别数据库类型特性优点缺点关系型数据库 SQLite、Oracle、mysql 1、关系型数据库，是指采⽤了关系模型来组织数据的数据库； 2、关系型数据库的最⼤特点就是事务的⼀致性； 3、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。
1、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； 2、使⽤⽅便：通⽤的SQL语⾔使得操作关系型数据库⾮常⽅便； 3、易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和⽤户定义的完整性)⼤⼤减低了数据冗余和数据不⼀致的概率； 4、⽀持SQL，可⽤于复杂的查询。
1、为了维护⼀致性所付出的巨⼤代价就是其读写性能⽐较差； 2、固定的表结构； 3、⾼并发读写需求； 4、海量数据的⾼效率读写；⾮关系型数据库MongoDb、redis、HBase 1、使⽤键值对存储数据； 2、分布式； 3、⼀般不⽀持ACID特性； 4、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。
1、⽆需经过sql层的解析，读写性能很⾼；2、基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展； 3、存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、⽂档形式、图⽚形式等等，⽂档形式、图⽚形式等等，⽽关系型数据库则只⽀持基础类型。
1、不提供sql⽀持，学习和使⽤成本较⾼； 2、⽆事务处理，附加功能bi和报表等⽀持也不好；先上⼀个⽐较表述专业化的表格分析。
关系型数据库优点：1. ⽤的都是表结构，⽐较容易理解2. 使⽤的是通⽤的SQL语⾔3. 减少了数据的冗余和数据不⼀致的情况发⽣4. 可以进⾏表或者多个表之间的复杂查询关系型数据库缺点：1. 固定的表结构，灵活性⽋缺2. 为了维持表结构⽽牺牲了读写性能3. ⾼并发读写能⼒较差⾮关系型数据库优点：1. 格式灵活，数据类型多种多样，可以是键对值，甚⾄是⽂档，图⽚，应⽤场景⼴泛，但是关系型数据库只⽀持原有的数据类型2. 由于是⾮关系型，数据没有耦合性，容易扩展3. ⽆须通过sql层的解析，读写能⼒较⾼4. 成本低，nosql数据库部署简单，基本都是开源软件⾮关系型数据库缺点：1. 不提供sql⽀持，学习成本⾼2. ⽆事务⽀持3. 由于数据类型灵活，也导致了数据结构相对复杂，在复杂查询⽅⾯⽐较⿇烦总结：总的来说差别就在于关系型这三个字上⾯，由于数据结构设置的⽅式不同，关系型数据库呈现的是⼀种数据规范化之后的结果，⽽⾮关系型数据库展现的则是⼀种数据结构化存储⽅法的集合，对应不同的使⽤场景，可以选择不同的数据库。
关系型和非关系型数据库的区别
关系型和非关系型数据库的区别当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、M icrosoft Access、MySQL等。
非关系型数据库有NoSql、Cloudant。
nosql和关系型数据库比较？优点：1）成本：nosql数据库简单易部署，基本都是开源软件，不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用，相比关系型数据库价格便宜。
2）查询速度：nosql数据库将数据存储于缓存之中，关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及nosql数据库。
3）存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式，而数据库则只支持基础类型。
4）扩展性：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。
缺点：1）维护的工具和资料有限，因为nosql是属于新的技术，不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。
2）不提供对sql的支持，如果不支持sql这样的工业标准，将产生一定用户的学习和使用成本。
3）不提供关系型数据库对事物的处理。
非关系型数据库的优势：1. 性能NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。
2. 可扩展性同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。
关系型数据库的优势：1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
2. 事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。
对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。
关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。
关系型数据库的优势：1. 保持数据的一致性（事务处理）2.由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处）3. 可以进行Join等复杂查询其中能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。
数据库的种类有哪些？
数据库的种类有哪些？数据库共有3种类型，分别为：关系数据库、⾮关系型数据库和键值数据库。
1、关系数据库常见的关系数据库有：MySQL：免费的数据库系统。
被⼴泛⽤于中⼩型应⽤系统。
体积⼩、速度快、总体拥有成本低，开放源代码。
2008年被SUN收购，2009年SUN被Oracle收购。
SQL Server：Microsoft的产品。
软件界⾯友好、易学易⽤，在操作性和交互性⽅⾯独树⼀帜。
Oracle数据库：⽬前⽐较成功的关系型数据库管理系统。
运⾏稳定、功能齐全、性能超群、技术领先。
主要应⽤在⼤型的企业数据库领域。
PostgreSQL：加州⼤学伯克利分校以教学⽬的开发的数据库系统，⽀持关系和⾯向对象的数据库，属于⾃由数据库管理系统。
DB2：IBM的产品。
此外还有：MariaDB（MySQL的代替品，英⽂维基百科从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品·）、Microsoft Access、Google Fusion Tables、FileMaker、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。
⼏乎所有的数据库管理系统都配备了⼀个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。
2、⾮关系型数据库（NoSQL）BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB。
3、键值（key-value）数据库Apache Cassandra（为Facebook所使⽤）：⾼度可扩展、Dynamo、LevelDB（Google）。
扩展：数据库模型：对象模型、层次模型（轻量级数据访问协议）、⽹状模型（⼤型数据储存）、关系模型、⾯向对象模型、半结构化模型、平⾯模型（表格模型，⼀般在形式上是⼀个⼆维数组。
如表格模型数据Excel)。
数据库的架构可以⼤致区分为三个概括层次：内层、概念层和外层。
关系型数据库与非关系型数据库区别
关系型数据库与⾮关系型数据库区别关系型数据库（Mysql和Oracle）1.表和表、表和字段、数据和数据存在着关系优点: 1.数据之间有关系，进⾏数据的增删改查的时候是⾮常⽅便的 2.关系型数据库是有事务操作的，保证数据的完整性和⼀致性。
缺点： 1.因为数据和数据是有关系的，底层是运⾏了⼤量的算法，⼤量算法会降低系统的效率，会降低性能 2.⾯对海量数据的增删改查的时候会显的⽆能为⼒ 3.海量数据对数据进⾏维护变得⾮常的⽆⼒常见应⽤: 适合处理⼀般量级的数据（银⾏转账和钱）⾮关系数据库的（redis和MangDB）为了处理海量数据，⾮关系数据库设计之初就是为了替代关系型数据库的关系优点： 1.海量数据的增删改查是可以的 2.海量数据的维护和处理⾮常轻松缺点： 1.数据和数据没有关系，他们之间就是单独存在的 2.⾮关系数据库没有关系，没有强⼤的事务关系，没有保证数据的完整性和安全性关于Nosql1.Nosql⾮关系型数据库，Not only sql。
2.Nosql特点：（1）易扩展，数据之间没有关系的。
（2）⼤数据量，⾼性能。
⾼性能读写⾮常灵活的。
（3）灵活的数据模型。
不需要事先对存储数据建⽴字段。
（4）⾼可⽤。
3.Nosql主要主流产品Redis（⼴泛应⽤），CouchDB，mongoDB，Cassandra等。
Nosql中⽐较⽕的三个数据库Redis、Memchache、MongoDb。
4.Nosql数据库四⼤分类：（1）键值对存储（key-value）：Redis键值对存储，优势：快速查询，缺点：存储数据缺少结构化。
（2）列存储：Hbase，优势：快速查询，扩展性强。
缺点：功能相对于局限。
（3）⽂档数据库存储：MongoDB，早起应⽤多。
优势：要求不特别的严格。
缺点：查询性不⾼，缺少统⼀查询语法。
（4）图形数据库存储：应⽤于社交⽹络，优势：利⽤图结构相关算法。
缺点：需要整个图计算才得出结果，不容易做分布式集群⽅案。
关系型数据库VS非关系型数据库
关系型数据库VS⾮关系型数据库关系型1.概念关系型数据库是指采⽤了关系模型来组织数据的数据库。
简单来说，关系模式就是⼆维表格模型。
主要代表：SQL Server, Oracle, Mysql, PostgreSQL。
2.优点（1）容易理解，⼆维表的结构⾮常贴近现实世界，⼆维表格，容易理解。
（2）使⽤⽅便，通⽤的sql语句使得操作关系型数据库⾮常⽅便。
（3）易于维护，数据库的ACID属性，⼤⼤降低了数据冗余和数据不⼀致的概率。
3.瓶颈(1 )海量数据的读写效率。
对于⽹站的并发量⾼，往往达到每秒上万次的请求，对于传统关系型数据库来说，硬盘I/o是⼀个很⼤的挑战。
(2) ⾼扩展性和可⽤性。
在基于web的结构中，数据库是最难以横向拓展的，当⼀个应⽤系统的⽤户量和访问量与⽇俱增的时候，数据库没有办法像web Server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来拓展性能和负载能⼒。
从关系型到⾮关系型关系型数据库的最⼤优点就是事务的⼀致性，这个特性，使得关系型数据库中可以适⽤于⼀切要求⼀致性⽐较⾼的系统中。
⽐如：银⾏系统。
但是在⽹页应⽤中，对这种⼀致性的要求不是那么的严格，允许有⼀定的时间间隔，所以关系型数据库这个特点不是那么的重要了。
相反，关系型数据库为了维护⼀致性所付出的巨⼤代价就是读写性能⽐较差。
⽽像微博、facebook这类应⽤，对于并发读写能⼒要求极⾼，关系型数据库已经⽆法应付。
所以必须⽤⼀种新的数据结构存储来替代关系型数据库。
所以⾮关系型数据库应⽤⽽⽣。
⾮关系型1.概念NoSQL⾮关系型数据库，主要指那些⾮关系型的、分布式的，且⼀般不保证ACID的数据存储系统，主要代表MongoDB，Redis、CouchDB。
NoSQL提出了另⼀种理念，以键值来存储，且结构不稳定，每⼀个元组都可以有不⼀样的字段，这种就不会局限于固定的结构，可以减少⼀些时间和空间的开销。
使⽤这种⽅式，为了获取⽤户的不同信息，不需要像关系型数据库中，需要进⾏多表查询。
关系型数据库与非关系型数据库的比较
关系型数据库与非关系型数据库的比较数据库是用来存储和管理数据的工具。
随着数据量的不断增加，数据库的选择也变得越来越重要。
在数据库的选择上，关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）是两个常见的选项。
本文将对关系型数据库和非关系型数据库进行比较，探讨它们的特点、优势和劣势。
一、关系型数据库关系型数据库是一种使用结构化表格来存储和管理数据的数据库。
它使用了事先定义好的模式（Schema）来描述数据的结构，采用表格的形式来组织数据。
常见的关系型数据库管理系统包括MySQL、Oracle和SQL Server等。
1. 特点和优势（1）结构化数据：关系型数据库适用于处理结构化和规范化的数据，可以确保数据的一致性和完整性。
每个表格都有明确定义的列和数据类型，通过约束和关系可以准确地建立不同表格之间的关联。
（2）强大的查询语言：关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）进行数据查询和操作，SQL具有强大的功能和灵活性，可以灵活地进行各种复杂的查询和数据操作。
（3）事务支持：关系型数据库支持事务处理，保证数据的一致性和完整性。
在事务中要么全部操作成功，要么全部失败回滚，确保数据的可靠性。
2. 劣势（1）扩展性限制：关系型数据库在面对大规模数据处理和高并发访问时，性能和扩展性有限。
由于数据和关系的复杂性，关系型数据库在水平扩展（即增加更多的机器）方面有一定的限制。
（2）固定模式：关系型数据库使用固定的表格和模式来组织数据，不太适用于经常变化的数据结构。
如果需要频繁修改表格结构，会带来一定的开销和复杂性。
二、非关系型数据库非关系型数据库是一种用于存储和管理非结构化和半结构化数据的数据库。
非关系型数据库摒弃了传统的表格模式，采用键值对、文档、列族和图等形式来组织数据。
常见的非关系型数据库包括MongoDB、Cassandra和Redis等。
1. 特点和优势（1）灵活的数据模型：非关系型数据库拥抱半结构化和非结构化数据，对数据的存储没有固定的模式和结构要求。
什么是数据库请解释关系型数据库和非关系型数据库的区别
什么是数据库请解释关系型数据库和非关系型数据库的区别什么是数据库？请解释关系型数据库和非关系型数据库的区别数据库是指在计算机系统中存储、管理和组织数据的集合。
它是为了满足数据处理的需求，采用特定的结构和技术实现的数据存储系统。
在数据库中，常见的两类数据库类型是关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库基于关系模型建立，数据以表格的形式进行组织和存储。
主要使用结构化查询语言（SQL）进行操作和管理。
其最突出的特点是强调事物的一致性、数据的一致性和完整性。
常见的关系型数据库包括Oracle、MySQL、SQL Server等。
相比之下，非关系型数据库则没有固定的表格结构，可以更加灵活地存储和处理数据。
非关系型数据库主要通过键值对、列族和文档等形式来存储和组织数据。
它更加注重数据的可扩展性和性能。
非关系型数据库适用于大规模数据存储和分布式系统。
常见的非关系型数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等。
两者的主要区别如下：1. 数据结构：关系型数据库使用表格结构来组织数据，每个表格包含固定的列和行。
而非关系型数据库则通过键值对、列族或者文档的形式来存储数据，相比之下更加灵活。
2. 数据模型：关系型数据库使用了关系型模型，数据之间的关联通过外键进行建立。
而非关系型数据库则不依赖于数据之间的关联，更加注重数据的存储和读取性能。
3. 数据一致性：关系型数据库强调数据的一致性和完整性，支持事物处理和强制约束。
而非关系型数据库为了追求更高的性能和可扩展性，可能会牺牲一定的数据一致性。
4. 扩展性：非关系型数据库更加适合大规模数据存储和分布式系统，可以通过横向扩展来提高性能和容量。
关系型数据库的扩展性相对较弱，主要通过垂直扩展来增加硬件资源。
总的来说，关系型数据库适用于需要保证数据一致性和完整性的应用场景，如银行系统、电子商务等。
而非关系型数据库则适用于对数据的可扩展性和性能有更高要求的场景，如社交网络、物联网等。
关系型数据库和非关系型数据库比较
关系型数据库和非关系型数据库比较数据库是一种管理和组织数据的技术，由于研究和发展的需要，数据库也出现了很多类型，其中比较常见的就是关系型数据库和非关系型数据库。
这两种技术在大数据云计算、物联网等领域被广泛应用，本文将从多个方面对它们进行比较。
1.数据库结构关系型数据库和非关系型数据库在数据库结构上存在很大的差别。
关系型数据库采用表结构进行数据存储，在表格中每一行表示一个具体的实例，每一列则表示该实例的不同属性。
相比之下，非关系型数据库采用文档、图形、键值对等不同的数据结构来存储数据。
2.数据处理能力由于关系型数据库在存储数据时需要遵循严格的表结构，因此在涉及到多表连表等复杂查询时处理能力更佳。
非关系型数据库则在存储JSON、XML等非结构化数据时表现更出色，数据的读取速度也较快。
3.数据一致性关系型数据库往往采用ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）的事务处理机制，通过记录事务日志的方式来保证数据的一致性和安全性。
而非关系型数据库一般采用BASE（基本可用、软状态、最终一致性）的理论，虽然在数据一致性上与ACID相比有所下降，但对于分布式系统及高并发的应用具有一定的优势。
4.可扩展性随着数据量的增长，数据库的扩展性成为了数据库选择时需要考虑的重点。
在这方面，非关系型数据库明显领先于关系型数据库。
因为非关系型数据库的设计中就注重了数据的可扩展性，可以基于集群来扩展数据的存储和访问能力，而关系型数据库则需要通过水平或垂直扩展等方式来增加数据吞吐量或处理能力。
5.适用场景关系型数据库适用于事务处理和数据一致性较高的应用，常见的如银行系统、商业管理系统等。
而非关系型数据库更适合于海量数据的存储和访问，特别是需要快速读取和写入数据的分布式应用场景，如社交媒体、搜索引擎、物联网等。
总的来说，关系型数据库和非关系型数据库各有优劣，选择合适的数据库类型需要根据具体的业务需求和应用场景来决定。
关系型数据库与非关系型数据库的比较
关系型数据库与非关系型数据库的比较关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）是两种广泛应用于数据管理的系统。
在计算机领域，数据库是一种用来存储、组织和检索数据的软件系统。
关系型数据库和非关系型数据库是两种不同的数据库管理系统，它们都有各自的优点和适用场景。
关系型数据库是以表格的形式存储数据的系统。
它采用结构化查询语言（SQL），用户可以使用SQL查询数据、插入数据、更新数据和删除数据等操作。
关系型数据库最常见的例子是MySQL、Oracle和SQL Server等。
非关系型数据库是一种无需预先定义表格结构的数据库管理系统，数据以一个键值对的形式存储。
非关系型数据库不使用SQL语言，而使用其他语言或API进行数据操作。
非关系型数据库根据其存储模型又可分为键值存储、文档存储、列存储和图形存储等。
在将关系型数据库和非关系型数据库进行比较时，我们可以从以下几个方面进行对比。
1. 数据模型关系型数据库使用表格来组织和存储数据，每个表格包含固定的列和行。
每一行代表一个记录，每个列代表一个数据字段。
关系型数据库通过建立多个表格间的主键和外键关系来连接相关数据。
非关系型数据库的数据模型更为灵活，它们可以使用键值对、文档、图形或列的方式存储数据。
非关系型数据库不需要固定的表结构，可以在需要时动态调整结构和添加字段。
2. 可扩展性关系型数据库具有较高的可扩展性，但扩展性有限。
在处理大规模数据或高并发的情况下，关系型数据库性能可能会受到限制。
非关系型数据库在处理大规模数据和高并发访问时表现更好，具有更好的可扩展性。
非关系型数据库往往支持分布式架构，可以水平扩展到多个节点。
3. 数据一致性和完整性关系型数据库强调数据的一致性和完整性。
通过在表格间建立关系和定义外键约束，关系型数据库能够确保数据的完整性。
非关系型数据库在数据一致性和完整性方面的要求较低。
非关系型数据库强调数据的可用性和分区容忍性，在处理大规模数据时更注重性能而非一致性。
关系型数据库与非关系型数据库的对比与选择
关系型数据库与非关系型数据库的对比与选择概述随着大数据时代的来临，数据存储和处理需求也呈现出多样化的趋势。
关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）是两种常见的数据库系统，各自具有优缺点。
本文将从数据模型、扩展性、一致性、灵活性和性能等方面对它们进行比较和选择。
数据模型关系型数据库使用基于表格的数据模型，数据以行和列的形式存储，主要通过SQL语言进行查询和操作。
而非关系型数据库则采用不同的数据模型，如键值对、文档、列族和图形等。
非关系型数据库更适合存储半结构化和非结构化数据。
扩展性在大规模数据存储场景下，扩展性是非常重要的考量因素。
关系型数据库通常采用垂直扩展方式，即通过增加硬件资源来提升性能。
而非关系型数据库提供了水平扩展的能力，可以通过增加服务器节点来分布数据和负载，从而实现更好的横向扩展效果。
一致性关系型数据库严格遵循ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务特性，保证了数据的一致性和完整性。
而非关系型数据库在追求高可用性和性能的前提下，可能牺牲一部分一致性要求。
这使得非关系型数据库更适合搭建分布式系统，如大规模Web服务。
灵活性关系型数据库对数据的结构和模式有严格的要求，需要在设计阶段预定义数据模式。
这在一定程度上限制了灵活性和快速迭代开发的能力。
而非关系型数据库则强调模式的灵活性，允许动态的数据结构和模式变更，尤其适合需求变化频繁的场景，如智能物联网设备。
性能关系型数据库在高并发、大规模数据读写的情况下，可能受限于ACID和扩展性的因素，导致性能下降。
而非关系型数据库在面对海量并发请求时，可通过水平扩展、缓存和异步处理等机制提供极高的性能和吞吐量。
选择选择关系型数据库还是非关系型数据库，需要根据具体应用场景和需求来权衡优缺点。
如果数据结构稳定、事务一致性要求高，并且需要复杂的关系查询和数据分析功能，那么关系型数据库是更为合适的选择。
例如，金融机构需要保证交易数据的完整性和准确性，而这正是关系型数据库擅长的领域。
关系型数据库与非关系型数据库,如何选择？
关系型数据库与非关系型数据库，如何选择？随着信息技术的快速发展，数据管理和存储需求也日益增长。
在数据存储和管理中，关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）凭借各自的特点和优势成为最常用的两种数据库模型。
两者都有各自的适用场景和局限性，因此在选择数据库模型时需要根据实际需求进行权衡。
一、关系型数据库的特点与适用场景关系型数据库采用表格（表）的形式来组织和管理数据，表与表之间通过主键和外键进行关联。
其特点如下：1. 结构化数据：关系型数据库适合存储结构化数据，例如上下文间有关联的数据。
比如金融系统的账户信息、订单信息等。
2. 数据一致性：关系型数据库实现了ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）特性，确保数据的完整性和一致性。
3. 强大的查询能力：关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）进行数据查询，能够灵活且高效地处理复杂的查询操作。
4. 数据完整性：关系型数据库通过主键、外键和各种约束来确保数据的完整性，避免数据的冗余和丢失。
在如下场景中，选择关系型数据库是一个较好的选择：1. 需要事务处理和数据一致性的应用，如金融系统、电子商务平台等。
2. 对数据结构的规范和约束要求较高，需要确保数据的完整性和一致性的应用。
3. 需要进行复杂查询和数据分析的应用。
二、非关系型数据库的特点与适用场景非关系型数据库（NoSQL）是一种以键值对、文档、列族等形式来组织和存储数据的数据库模型，其特点如下：1. 高扩展性：非关系型数据库能够轻松地横向扩展以应对大规模数据存储和高并发访问的需求。
2. 无固定结构：非关系型数据库适合存储半结构化和非结构化数据，例如日志数据、社交媒体数据等。
3. 高性能：非关系型数据库具有低延迟和高吞吐量的特点，适合处理实时数据和高并发访问的场景。
4. 灵活性：非关系型数据库对数据模式的变化具有较高的灵活性，能够快速适应数据结构的变化。
在如下场景中，选择非关系型数据库可能更为合适：1. 大数据和高并发访问的应用，如社交媒体平台、物联网应用等。
关系型数据库与非关系型数据库的比较
关系型数据库与非关系型数据库的比较在当今信息时代，数据的存储和管理变得越来越重要。
数据库是一种用于存储和组织数据的工具，它们可以被广泛应用于各个领域，包括企业、科学研究、社交媒体等。
在数据库的发展过程中，关系型数据库和非关系型数据库成为了两种主要的数据库类型。
本文将比较这两种数据库类型的优势和劣势。
一、关系型数据库关系型数据库是一种基于关系模型的数据库，它使用表格来组织和存储数据。
关系型数据库最重要的特点是数据的结构化和一致性。
下面是关系型数据库的一些优点：1. 数据一致性：关系型数据库通过定义表的结构和约束来确保数据的一致性。
例如，可以定义主键、外键和唯一约束等来保证数据的完整性。
2. 数据查询灵活：关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）进行数据查询和操作。
SQL具有强大的功能，可以实现复杂的数据查询和分析。
3. 数据安全性：关系型数据库提供了严格的访问控制和权限管理机制，可以确保数据的安全性。
只有经过授权的用户才能访问和修改数据库中的数据。
4. 事务支持：关系型数据库支持事务处理，保证了数据的一致性和可靠性。
在事务中，要么所有的操作都成功执行，要么所有的操作都不执行，确保了数据的完整性。
然而，关系型数据库也存在一些劣势：1. 扩展性限制：关系型数据库的扩展性受到了物理硬件的限制。
当数据量增加时，可能需要升级服务器硬件或者进行分库分表等操作。
2. 处理大数据的效率低：关系型数据库在处理大数据量和高并发访问时性能较低。
由于需要遵循严格的数据结构和约束，关系型数据库的查询速度较慢。
二、非关系型数据库非关系型数据库，也称为NoSQL数据库，是一种非结构化的数据库类型。
与关系型数据库不同，非关系型数据库以键值对、列族、文档或图形等形式来存储数据。
下面是非关系型数据库的一些优点：1. 高可扩展性：非关系型数据库具有良好的可扩展性，可以轻松地处理大量的数据和高并发访问。
通过添加更多的服务器节点，可以水平扩展数据库的性能。
关系型数据库与非关系型数据库的对比与选择
关系型数据库与非关系型数据库的对比与选择在信息化时代，数据处理变得越来越重要。
而数据库是组织和存储数据的关键工具。
关系型数据库和非关系型数据库是常见的两种数据库类型。
本文将对比这两种数据库，并探讨在何种情况下选择使用哪一种。
一、关系型数据库关系型数据库采用表格的形式来组织数据。
它通过定义一系列的表、行和列来存储和管理数据。
关系型数据库使用结构化查询语言(SQL)进行数据操作。
以下是关系型数据库的一些优点和缺点：1. 优点- 数据一致性：关系型数据库强调数据的一致性，通过在数据表中建立约束关系来确保数据的有效性和完整性。
- 强大的查询语言：使用SQL语言，可以执行复杂的查询，支持对数据进行多种聚合和连接操作。
- 数据完整性：通过外键等约束关系，可以保证数据的完整性。
2. 缺点- 受限的可扩展性：关系型数据库通常需要预先定义表结构，在面临数据变动或扩展时，需要进行复杂的调整和迁移工作。
- 性能瓶颈：当处理大量数据时，关系型数据库可能面临性能瓶颈，特别是在复杂查询和高并发操作时。
二、非关系型数据库非关系型数据库是指不采用传统表格形式来存储数据的数据库。
它通过键值对、文档、列族或图形等形式来组织数据。
以下是非关系型数据库的一些优点和缺点：1. 优点- 高可扩展性：非关系型数据库采用分布式架构，可以轻松实现水平扩展。
对于大量数据的存储和处理，具有较好的性能表现。
- 灵活的数据模型：非关系型数据库不需要预先定义表结构，可以灵活地存储各种类型的数据。
它适用于数据模式随时发生变化的场景。
- 快速访问：非关系型数据库通常使用非SQL的查询语言，如MongoDB的查询语言，可以快速检索和操作数据。
2. 缺点- 数据一致性稍弱：非关系型数据库通常放宽了关系型数据库对数据一致性的要求，一些非关键数据可能存在不一致的可能性。
- 缺乏强大的查询功能：相对于SQL语言，非关系型数据库查询功能有限，不支持更复杂的查询。
三、选择与应用场景在进行数据库选择时，我们需要考虑数据的特点和实际需求。
关系型数据库和非关系型数据库的比较与选择
关系型数据库和非关系型数据库的比较与选择随着信息技术的不断发展，数据库管理系统在各种应用领域的重要性变得越来越突出。
而在数据库类型的选择上，最常见的分类是关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库是建立在关系模型基础上的，具备结构化和强一致性的特点。
非关系型数据库则是指那些不符合关系模型定义的数据库，比如键值对存储、列存储、文档数据库等。
在比较和选择关系型数据库和非关系型数据库时，我们需要综合考虑以下几个方面：1. 数据结构和灵活性：关系型数据库采用多张表之间的关系来组织数据，适用于结构化的数据存储和查询。
它们通常具备事务处理能力，能够保持数据的一致性。
而非关系型数据库则更加灵活，可以存储不同结构的数据，并且可以支持无结构化和半结构化的数据类型。
2. 可扩展性和性能：关系型数据库在处理大量数据和高并发访问时，可能会面临性能瓶颈。
而非关系型数据库以其分布式架构和横向扩展的能力，更适合处理大规模的数据和高并发场景。
对于需要处理海量数据或者高吞吐量的应用，非关系型数据库具备较大的优势。
3. 数据一致性和完整性要求：关系型数据库通过各种约束（如主键、外键和触发器）来保证数据的一致性和完整性，适用于要求严格的应用场景，如金融系统。
而非关系型数据库通常以牺牲一部分一致性和完整性为代价，来换取更高的性能和可用性。
4. 开发成本和学习曲线：关系型数据库广泛应用于传统的企业系统中，已经有成熟的技术和工具支持。
它们通常有着较长的历史和丰富的资源。
而非关系型数据库相对较新，有较高的学习成本和使用门槛。
此外，非关系型数据库还可能缺乏成熟的开发工具和第三方支持。
总的来说，关系型数据库适用于对数据一致性和完整性要求较高的应用，如传统的企业系统。
而非关系型数据库适用于大数据和高并发场景下的应用，如社交网络、物联网和实时分析等。
在实际选择上，也可以考虑采用混合的方式，将关系型数据库和非关系型数据库结合起来使用，根据不同的应用需求做出合适的选择。
非关系型数据和关系型数据库的认识
⾮关系型数据和关系型数据库的认识
⼀、概念：
关系型数据库：
数据库之间有关联关系
数据库存储在硬盘的⽂件上(io对硬盘上的操作性能消耗较⾼)
⾮关系型数据库：
数据之间没有关联关系
数据存储在内存中(io对内存操作性能较低)
⼆、⽐较：
优点：
查询速度：⾮关系型数据查询基于内存，io性能消耗较低；⽽关系型数据库基于磁盘操作⽂件，相对io性能消耗⾼
可扩展型好：⾮关系数据库的数据直接没有耦合型，所以⾮常容易⽔平扩展；⽽关系型数据库存在多表查询的机制，导致很难扩展缺点：
不提供对sql的⽀持，产⽣⼀定的学习和成本消耗；⽽关系型数据库提供sql标准查询，可实现多表关联
不提供事务处理；⽽关系型数据库提供对事务处理
三、⾮关系型的缓存思想：
1. 开辟⼀个内存(缓存)区域，
2. 从缓存中获取数据，若有数据，直接返回；没有数据，从数据库查询；然后将数据放⼊缓存，最后返回数据。
关系型数据库和非关系型区别
关系型数据库和非关系型区别
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、不易保护：都就是采用表中结构，格式一致；
2、使用方便：sql语言通用，可用于复杂查询；
3、繁杂操作方式：积极支持sql，可以用作一个表中以及多个表中之间非常复杂的查阅。
缺点：
1、读取性能比较高，尤其就是海量数据的高效率读取；
2、固定的表结构，灵活度稍欠；
3、低mammalian读取市场需求，传统关系型数据库来说，硬盘i/o就是一个非常大
的瓶颈。
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。
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、速度快：nosql可以采用硬盘或者随机存储器做为载体，而关系型数据库就可以采用硬盘；
3、高扩展性；
4、成本低：nosql数据库部署直观，基本都就是开源软件。
缺点：
1、不提供更多sql积极支持，自学和采用成本较低；
2、无事务处理；
3、数据结构相对繁杂，繁杂查阅方面稍不值。
非关系型数据库的分类和比较：
1、文档型
2、key-value型
3、列式数据库
4、图形数据库。
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关系型数据库和非关系型数据库自1970年，埃德加·科德提出关系模型之后，关系数据库便开始出现，经过了40多年的演化，如今的关系型数据库具备了强大的存储、维护、查询数据的能力。
但在关系数据库日益强大的时候，人们发现，在这个信息爆炸的“大数据”时代，关系型数据库遇到了性能方面的瓶颈，面对一个表中上亿条的数据，SQL 语句在大数据的查询方面效率欠佳。
我们应该知道，往往添加了越多的约束的技术，在一定程度上定会拖延其效率。
在1998年，Carlo Strozzi提出NOSQL的概念，指的是他开发的一个没有SQL功能，轻量级的，开源的关系型数据库。
注意，这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的区别，它确确实实字如其名，指的就是“没有SQL”的数据库。
但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷，CarloStrozzi也发觉，其实我们要的不是"nosql"，而应该是"norelational"，也就是我们现在常说的非关系型数据库了。
在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要因素是多表的关联查询，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，我们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些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。
非关系型数据库提出另一种理念，他以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。
使用这种方式，用户可以根据需要去添加自己需要的字段，这样，为了获取用户的不同信息，不需要像关系型数据库中，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。
但非关系型数据库由于很少的约束，他也不能够提供想SQL 所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。
并且难以体现设计的完整性。
他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，SQL数据库显得更为合适。
目前出现的NoSQL(Not only SQL，非关系型数据库)有不下于25种，除了Dynamo、Bigtable以外还有很多，比如Amazon的SimpleDB、微软公司的AzureTable、Facebook使用的Cassandra、类Bigtable的Hypertable、Hadoop的HBase、MongoDB、CouchDB、Redis以及Yahoo!的PNUTS等等。
这些NoSQL各有特色，是基于不同应用场景而开发的，而其中以MongoDB 和Redis最为被大家追捧。
以下是MongoDB的一些情况：MongoDB是基于文档的存储的（而非表），是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。
模式自由(schema-free)，意味着对于存储在MongoDB数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。
如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。
Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
Mongo主要解决的是海量数据的访问效率问题。
因为Mongo主要是支持海量数据存储的，所以Mongo还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS，可以支持海量的数据存储。
由于Mongo可以支持复杂的数据结构，而且带有强大的数据查询功能，因此非常受到欢迎。
关系型数据库的特点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。
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。
常见的关系型数据库有Oracle、Mysql、sql server 等等。
2. 关系型数据库瓶颈高并发读写需求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是一个很大的瓶颈海量数据的高效率读写网站每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的高扩展性和可用性在基于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。
对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移。
对网站来说，关系型数据库的很多特性不再需要了：事务一致性关系型数据库在对事物一致性的维护中有很大的开销，而现在很多web2.0系统对事物的读写一致性都不高读写实时性对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性，比如发一条消息之后，过几秒乃至十几秒之后才看到这条动态是完全可以接受的复杂SQL，特别是多表关联查询任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品阶级角度，就避免了这种情况的产生。
往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能极大的弱化了在关系型数据库中，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，我们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。
每个元组字段的组成都是一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于标语表之间进行链接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。
非关系型数据库（NoSQL ）2009年初，Johan Oskarsson举办了一场关于开源分布式数据库的讨论，Eric Evans在这次讨论中提出了NoSQL一词，用于指代那些非关系型的，分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。
Eric Evans使用NoSQL 这个词，并不是因为字面上的“没有SQL”的意思，他只是觉得很多经典的关系型数据库名字都叫“**SQL”,所以为了表示跟这些关系型数据库在定位上的截然不同，就是用了“NoSQL“一词。
注：数据库事务必须具备ACID特性，ACID是Atomic原子性，Consistency 一致性，隔离性，Durability持久性。
非关系型数据库提出另一种理念，例如，以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。
使用这种方式，用户可以根据需要去添加自己需要的字段，这样，为了获取用户的不同信息，不需要像关系型数据库中，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。
但非关系型数据库由于很少的约束，他也不能够提供像SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。
并且难以体现设计的完整性。
他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，SQL数据库显的更为合适。
关系型数据库与非关系型数据库的区别关系型数据库的最大特点就是事务的一致性：传统的关系型数据库读写操作都是事务的，具有ACID的特点，这个特性使得关系型数据库可以用于几乎所有对一致性有要求的系统中，如典型的银行系统。
但是，在网页应用中，尤其是SNS应用中，一致性却不是显得那么重要，用户A看到的内容和用户B看到同一用户C内容更新不一致是可以容忍的，或者说，两个人看到同一好友的数据更新的时间差那么几秒是可以容忍的，因此，关系型数据库的最大特点在这里已经无用武之地，起码不是那么重要了。
相反地，关系型数据库为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差，而像微博、facebook这类SNS的应用，对并发读写能力要求极高，关系型数据库已经无法应付(在读方面，传统上为了克服关系型数据库缺陷，提高性能，都是增加一级memcache来静态化网页，而在SNS中，变化太快，memchache已经无能为力了)，因此，必须用新的一种数据结构存储来代替关系数据库。
关系数据库的另一个特点就是其具有固定的表结构，因此，其扩展性极差，而在SNS中，系统的升级，功能的增加，往往意味着数据结构巨大变动，这一点关系型数据库也难以应付，需要新的结构化数据存储。
于是，非关系型数据库应运而生，由于不可能用一种数据结构化存储应付所有的新的需求，因此，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。
必须强调的是，数据的持久存储，尤其是海量数据的持久存储，还是需要一种关系数据库。
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：可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段•域：属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制•关键字：一组可以唯一标识元组的属性，数据库中常称为主键，由一个或多个列组成•关系模式：指对关系的描述。
其格式为：关系名(属性1，属性2， ... ... ，属性N)，在数据库中成为表结构关系型数据库的优点：•容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解•使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便•易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率2. 关系型数据库瓶颈•高并发读写需求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•海量数据的高效率读写网站每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的•高扩展性和可用性在基于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。