关系型与非关系型数据库(1)
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。
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。
关系型与非关系型数据库的特点与应用优缺点对比研究与综述
关系型与非关系型数据库的特点与应用优缺点对比研究与综述引言:在当今数字信息时代,数据库扮演着重要的角色,不仅用于存储和管理海量数据,还能为企业提供有效的数据处理和分析工具。
关系型数据库(RDBMS)和非关系型数据库(NoSQL)是最常见的两种数据库类型。
本文将对这两种数据库进行深入探讨,比较他们的特点与应用优缺点,以便读者更好地根据实际需要选择适当的数据库。
一、关系型数据库的特点与应用优缺点对比研究1. 特点:关系型数据库是由关系代数和规范化理论为基础设计得到的数据库,其特点如下:(1)表结构:数据以表的形式储存,表之间通过键值进行关联。
(2)事务支持:保证了数据的一致性和可靠性。
(3)严格的数据一致性: 关系型数据库遵循ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)规则确保数据的一致性。
(4)灵活的查询:可以使用SQL语言进行复杂的查询操作。
(5)存储容量大: 关系型数据库可以处理海量数据的存储需求。
2. 应用优缺点对比:(1)优点:灵活的查询语言:关系型数据库使用结构化查询语言(SQL)进行数据查询,几乎可以处理任何复杂的查询操作。
严格的数据一致性:关系型数据库通过ACID规则保证数据的一致性和完整性。
可靠性和稳定性:关系型数据库经过长期发展,已经成为一种成熟和稳定的技术,具有高可靠性。
各种故障恢复、备份和容灾方案都有较好的支持。
(2)缺点:可扩展性:关系型数据库在面对海量数据时,存在扩展性的瓶颈,往往无法满足大规模数据存取的需求。
高昂的成本:关系型数据库的许可证和硬件成本通常较高,消耗较多的资源。
复杂的数据模型:关系型数据库要求数据建模要符合固定的表结构,对于非规范化数据和复杂的关系不够灵活。
二、非关系型数据库的特点与应用优缺点对比研究1. 特点:非关系型数据库是相对于关系型数据库而言的一种新型数据库模型,其特点如下:(1)非结构化数据存储:与关系型数据库不同,非关系型数据库不要求存在固定的表结构,可以存储半结构化或非结构化数据,并以键值对或文档形式进行存储。
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,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。
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。
关系型数据库与非关系型数据库的异同
关系型数据库与非关系型数据库的异同引言:数据库是用于存储、管理和操纵数据的工具。
在当今信息技术高速发展的时代,数据库技术得到了广泛的应用和发展。
在数据库领域中,关系型数据库和非关系型数据库是两个常见的存储模型。
本文将重点探讨关系型数据库与非关系型数据库之间的异同点。
一、概念解释:1. 关系型数据库(RDBMS):关系型数据库基于关系模型,数据之间的关系通过表的形式表示,并通过SQL语言进行数据操作。
它采用SQL 语言和事务处理的方式来管理数据,可以保证数据的完整性和一致性。
关系数据库最典型的代表是Oracle、MySQL 和SQL Server等。
2. 非关系型数据库(NoSQL):非关系型数据库不依赖于关系模型,其数据存储形式可以是键值对、文档、图形等,通常以JSON或XML格式存储数据。
非关系型数据库常被用于处理海量数据和高并发读写的场景。
非关系型数据库最常见的有MongoDB、Cassandra和Redis等。
二、数据结构比较:1. 关系型数据库:关系型数据库采用表格形式存储数据,每个表包含多个字段和记录。
表格之间可以通过主键和外键建立关联,并采用关系代数方法进行数据查询和操作。
关系型数据库适合处理结构化数据,数据的存储结构清晰确定,能够保证数据的一致性和完整性。
2. 非关系型数据库:非关系型数据库的数据存储形式多种多样,如键值对、文档、列族、图形等。
这种灵活性使得非关系型数据库适合处理半结构化和非结构化数据,例如日志文件、文档等。
非关系型数据库在数据结构上相对灵活,能够为不同应用场景提供更好的性能和伸缩性。
三、数据一致性与完整性:1. 关系型数据库:关系型数据库采用ACID原则(原子性、一致性、隔离性和持久性)来确保数据的一致性和完整性。
ACID原则保证了数据库事务的正确执行,但也增加了系统的复杂性和开销。
2. 非关系型数据库:非关系型数据库一般无法完全满足ACID原则。
对于分布式非关系型数据库,一致性往往以牺牲可用性为代价。
关系型数据库与非关系型数据库的区别与比较
关系型数据库与非关系型数据库的区别与比较在现代的信息化时代,数据库(Database)是信息系统的重要基础组件之一,因此,数据库的类型也越来越多。
其中,关系型数据库和非关系型数据库是最为常见的两种类型,两者在数据存储和管理上有很多不同之处。
本文旨在分析关系型数据库和非关系型数据库之间的区别和比较,以帮助读者更好地了解数据库的特点和优缺点。
一、定义和特点关系型数据库(Relational Database)是指采用了关系模型来组织其数据的数据库,关系模型是指数据由一组二维表组成,每张表都有一个唯一的表名,而每列则称为属性(Attribute),每行称为元组(Tuple)。
常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等。
非关系型数据库(NoSQL,Not Only SQL)是指与传统的关系型数据库不同,它不采用关系模型来组织数据。
非关系型数据库种类较多,常见的有键值对数据库(Key-Value Database),文档型数据库(Document Databases),列族数据库(Column Family Database)和图形数据库(Graph Database)等。
区别与比较:1. 数据结构关系型数据库采用二维表来存储和管理数据,每张表都有唯一的表名和属性名,表中的每个字段代表一个明确的属性,每行代表一个记录或实体。
而非关系型数据库不同于关系型数据库的表格结构,采用键值对存储等方式,其数据可以是存放在文档、图、列中,没有固定的格式。
2. 扩展性关系型数据库的扩展性较差,因为表结构是在建表时定义好的,表中属性的添加、删除或修改都需要通过ALTER TABLE命令来实现。
而非关系型数据库的扩展性较好,不需事先规划表结构,添加信息不需要以相同的结构进行,可以实现更灵活的数据模型搭建,也方便进行水平扩展。
3. 分布式关系型数据库在分布式系统上的支持相对较弱,大多不能很好地支持分布式计算和存储。
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概述,Redis部署及常用命令
关系型数据库与⾮关系型数据库概述,Redis部署及常⽤命令关系型数据库与⾮关系型数据库概述,Redis部署及常⽤命令⼀、关系数据库与⾮关系型数据库概述1、关系型数据库关系型数据库是⼀个结构化的数据库,创建在关系模型(⼆维表格模型)基础上,⼀般⾯向于记录。
SQL 语句(标准数据查询语⾔)就是⼀种基于关系型数据库的语⾔,⽤于执⾏对关系型数据库中数据的检索和操作。
主流的关系型数据库包括 Oracle、MySQL、SQL Server、Microsoft Access、DB2 等。
2、⾮关系型数据库NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意思是“不仅仅是 SQL”,是⾮关系型数据库的总称。
除了主流的关系型数据库外的数据库,都认为是⾮关系型。
主流的 NoSQL 数据库有 Redis、MongBD、Hbase、CouhDB 等。
⼆、关系数据库与⾮关系型数据库区别1、数据存储⽅式不同关系型和⾮关系型数据库的主要差异是数据存储的⽅式。
关系型数据天然就是表格式的,因此存储在数据表的⾏和列中。
数据表可以彼此关联协作存储,也很容易提取数据。
与其相反,⾮关系型数据不适合存储在数据表的⾏和列中,⽽是⼤块组合在⼀起。
⾮关系型数据通常存储在数据集中,就像⽂档、键值对或者图结构。
你的数据及其特性是选择数据存储和提取⽅式的⾸要影响因素。
关系型:依赖于关系模型E-R图,同时以表格式的⽅式存储数据⾮关系型:除了以表格形式存储之外,通常会以⼤块的形式组合在⼀起进⾏存储数据2、扩展⽅式不同SQL和NoSQL数据库最⼤的差别可能是在扩展⽅式上,要⽀持⽇益增长的需求当然要扩展。
要⽀持更多并发量,SQL数据库是纵向扩展,也就是说提⾼处理能⼒,使⽤速度更快速的计算机,这样处理相同的数据集就更快了。
因为数据存储在关系表中,操作的性能瓶颈可能涉及很多个表,这都需要通过提⾼计算机性能来客服。
虽然SQL数据库有很⼤扩展空间,但最终肯定会达到纵向扩展的上限。
非关系型数据库与关系型数据库的性能对比与分析
非关系型数据库与关系型数据库的性能对比与分析引言:数据库技术在当今信息时代的发展中起着重要的支撑作用,而在数据库领域中,关系型数据库与非关系型数据库是两种常见的数据库模型。
本文将就非关系型数据库与关系型数据库的性能进行对比与分析,并探讨它们在不同应用场景下的适用性。
一、关系型数据库的性能分析关系型数据库(RDBMS)是以关系模型构建的数据库系统,以表格的形式来存储数据,并采用SQL语言作为查询的接口。
其特点是数据结构清晰,具备ACID事务特性。
然而,关系型数据库面临以下几方面的性能挑战:1.表结构限制:关系型数据库要求数据具备一定的结构,在设计表结构时需要提前规划各个字段和数据类型,这样会限制数据的灵活性。
2.读写性能低:关系型数据库在大规模并发读写时,容易出现性能瓶颈。
由于关系型数据库通常采用锁机制来保证数据的一致性,当有多个用户同时对一张表进行读写时,可能会出现死锁等性能问题。
3.扩展困难:关系型数据库的扩展性有限。
当面对大规模数据量和高并发请求时,单机关系型数据库可能无法满足需求,需要进行数据分片、读写分离等方式来进行横向扩展,但这些操作并不容易实现。
二、非关系型数据库的性能分析非关系型数据库(NoSQL)是一种适用于大规模分布式数据存储和处理的数据库模型。
相对于关系型数据库,非关系型数据库具备以下优势:1.灵活的数据模型:非关系型数据库采用键值对、文档型、列存储等灵活的数据模型,使得数据存储的结构更加自由,能够适应不同数据类型和需求的存储。
2.高伸缩性:非关系型数据库天生支持分布式架构,能够通过增加节点来实现数据的横向扩展。
同时,非关系型数据库采用了分布式索引和负载均衡等机制,以提供更好的读写性能。
3.高性能:由于非关系型数据库往往采用了内存计算和异步写入等技术,使得其在处理大规模数据和高并发请求时具备更好的性能表现。
同时,非关系型数据库还可以通过缓存技术来进一步优化读取性能。
三、关系型数据库与非关系型数据库的应用场景1.关系型数据库适用场景:(1)需要数据一致性的业务,如银行系统、电商系统等。
大数据主要技术分类(一)2024
大数据主要技术分类(一)引言概述大数据技术是指处理和分析大规模、高维度数据的一系列技术方法和工具。
在当前数字化时代,大数据的产生与应用呈现出爆发式增长的趋势。
大数据主要技术分类是对这些处理和分析大数据的方法进行归类和总结,本文将介绍大数据主要技术分类的第一部分。
正文内容一、数据存储技术1. 关系型数据库(RDBMS):传统的关系型数据库,如Oracle、MySQL等。
2. 非关系型数据库(NoSQL):适用于非结构化数据的数据库,如MongoDB、Cassandra等。
3. 分布式文件系统(DFS):将大规模数据划分为多个数据块存储在多台计算机上,如Hadoop分布式文件系统(HDFS)。
4. 内存数据库:将数据存储在内存中,提高数据的读写速度,如Redis、Memcached等。
5. 对象存储:将数据以对象的形式进行存储和管理,如Amazon S3。
二、数据处理技术1. 批处理:将大数据划分为小块进行批量处理的方法,如Hadoop MapReduce。
2. 流处理:实时地处理大流数据,对数据的到达做出及时响应,如Apache Kafka、Apache Flink等。
3. 复杂事件处理(CEP):处理多个事件流之间的关联和模式识别,如Apache Storm、Apache Spark Streaming等。
4. 图处理:以图形为基础进行大数据的处理和分析,如Apache Giraph、Neo4j等。
5. 机器学习:运用机器学习算法对大数据进行模式识别和分析,如TensorFlow、Spark MLlib等。
三、数据挖掘技术1. 关联分析:发现数据中的关联规则和模式,如Apriori算法、FP-growth算法等。
2. 聚类分析:将数据划分为不同的群集,如K-means聚类算法、DBSCAN聚类算法等。
3. 分类与预测:将数据分成不同类别,并基于历史数据进行预测,如决策树、支持向量机等。
4. 异常检测:检测数据中的异常值和离群点,如LOF算法、孤立森林算法等。
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。
简述当今主流数据库及其特点
简述当今主流数据库及其特点随着信息化时代的到来,数据库技术得到了迅猛发展,各种类型的数据库应运而生。
目前,主流的数据库类型主要包括关系型数据库、非关系型数据库和新型数据库。
下面将逐一介绍这些主流数据库及其特点。
一、关系型数据库关系型数据库是最常见、最传统的数据库类型之一。
它采用了关系模型来组织数据,并使用结构化查询语言(SQL)来进行数据操作。
关系型数据库以表的形式存储数据,表由行和列组成,每一行表示一条记录,每一列表示一个属性。
1. 特点:(1)数据一致性:关系型数据库使用ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)事务模型,保证数据的一致性和完整性。
(2)数据结构化:关系型数据库的数据是以表的形式进行组织,表中的数据具有明确的结构和关系。
(3)灵活性:关系型数据库支持复杂的查询操作,可以实现多表连接、嵌套查询等功能。
(4)广泛应用:关系型数据库已经得到了广泛应用,包括企业管理系统、电子商务网站、金融系统等。
二、非关系型数据库非关系型数据库(NoSQL)是相对于关系型数据库而言的,它的数据模型不是基于表的,而是以键值对、文档、列族或图形等形式存储数据。
非关系型数据库主要有键值存储数据库、文档型数据库、列族数据库和图形数据库等。
1. 特点:(1)高扩展性:非关系型数据库采用了分布式架构,可以方便地进行水平扩展,支持海量数据的存储和处理。
(2)灵活性:非关系型数据库的数据模型更加灵活,可以根据需求进行动态调整和扩展。
(3)高性能:非关系型数据库采用了高效的数据访问方式,能够快速地读写数据,适用于高并发的场景。
(4)适应大数据:非关系型数据库适用于存储和处理大数据,可以实现数据的快速存取和分析。
三、新型数据库随着云计算、人工智能、物联网等技术的发展,新型数据库应运而生,主要包括内存数据库、时序数据库、图数据库和搜索引擎等。
1. 特点:(1)高性能:新型数据库采用了先进的存储和计算技术,能够实现高速的数据处理和分析。
关系型与非关系型数据库的特点与应用综述
关系型与非关系型数据库的特点与应用综述引言:在信息化时代的浪潮中,数据的存储和管理成为一项极为重要的任务。
随着互联网的普及和数据量的增长,数据库的种类也在不断增加。
其中,关系型数据库和非关系型数据库成为了最为主流和常用的两类数据库。
本文将对关系型和非关系型数据库的特点与应用进行综述。
一、关系型数据库的特点与应用1. 特点关系型数据库采用了关系模型进行组织和管理数据。
其主要特点包括:1) 数据以表格的形式进行存储,每一张表由多个列组成,每一列定义了属性;2) 表与表之间通过键值方式进行关联,即建立关系;3) 数据的一致性和完整性得到保障;4) 使用SQL(Structured Query Language)进行查询和操作。
2. 应用关系型数据库在各个领域中得到广泛应用,其主要应用场景包括:1) 企业管理系统:关系型数据库可以用来存储和管理企业的各种数据,包括员工信息、物流信息、销售数据等;2) 金融系统:关系型数据库可以用来存储和管理金融交易数据,包括账户信息、交易记录、财务报表等;3) 医疗健康系统:关系型数据库可以用来存储和管理患者的病历、用药记录、医疗设备信息等;4) 学术科研系统:关系型数据库可以用来存储和管理科研数据,包括实验数据、文献信息、研究成果等。
二、非关系型数据库的特点与应用1. 特点非关系型数据库采用了非结构化的数据模型进行存储和管理数据。
其主要特点包括:1) 非结构化的数据模型能够更加灵活地适应数据的变化和增长;2) 数据存储的方式多样,可以是键值存储、列族存储、文档存储或图形存储;3) 可以对海量数据进行高效地读写操作;4) 没有严格的模式和属性定义,更加适合动态数据。
2. 应用非关系型数据库在大数据、分布式系统等领域中得到广泛应用,其主要应用场景包括:1) 日志记录与分析:非关系型数据库可以用来存储和分析大规模的日志数据,例如应用程序的运行日志、网络流量日志等;2) 社交网络分析:非关系型数据库可以用来存储和处理社交网络关系图,包括用户关注关系、好友关系等;3) 物联网数据管理:非关系型数据库可以用来存储和管理物联网设备产生的海量实时数据;4) 大规模数据分析:非关系型数据库可以用来存储和分析大规模的数据集,例如用户行为数据分析、市场趋势分析等。
计算机库的四个分类
计算机库(Database)按照不同的分类标准可以分为以下四类:
1.关系型数据库(Relational Database):关系型数据库是最常见和广泛使用的数据库类
型。
它们基于关系模型,将数据组织成表格的形式,由行和列构成。
关系型数据库使用结构化查询语言(SQL)进行数据查询和管理,典型的例子包括MySQL、Oracle和Microsoft SQL Server。
2.非关系型数据库(NoSQL Database):非关系型数据库是相对于关系型数据库而言的,
它们采用了不同的数据存储模型,如键值对、文档型、列族型和图形型等。
非关系型数据库适合处理大规模和高度可扩展的数据集,具有高性能和灵活性。
一些常见的非关系型数据库包括MongoDB、Cassandra和Redis。
3.对象数据库(Object Database):对象数据库是一种以对象为中心的数据库,数据以面
向对象的方式进行组织和存储。
对象数据库支持面向对象编程的特性,如封装、继承和多态性。
这种数据库类型适用于需要处理复杂数据结构和对象关联性的应用程序开发。
4.数据仓库(Data Warehouse):数据仓库是用于存储和管理大量历史数据的数据库。
它
们用于支持决策支持系统(DSS)和数据分析,将来自多个源系统的数据进行整合、清洗和转换,并提供快速、易用的查询和分析功能。
数据仓库通常采用关系型数据库管理系统(RDBMS)来存储数据。
这些分类只是数据库领域中的一部分,还有其他类型的数据库,如图形数据库、时序数据库等。
在实际应用中,根据具体需求和数据特点,可以选择适合的数据库类型来存储和管理数据。
大数据考试题库
大数据考试题库1.数据管理与处理题题目一:请列举三种常见的数据存储方式,并对它们进行比较和分析。
解析:数据存储方式是指将数据存储在不同的介质中以满足不同的需求和要求。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库和分布式文件系统。
1)关系型数据库:关系型数据库使用表格结构来组织和存储数据,具有严格的数据模式和数据约束。
它使用SQL语言进行数据操作和查询,能够提供复杂的数据关系和事务支持。
但是,关系型数据库在处理大规模数据时性能较差,并且扩展性有限。
2)非关系型数据库:非关系型数据库以键值对、文档、列族等形式存储数据,结构灵活且具备良好的可扩展性。
它可以处理非结构化和半结构化数据,适用于大规模和高并发的数据存储和访问。
但是,非关系型数据库对数据一致性和事务支持较差。
3)分布式文件系统:分布式文件系统将大量数据分散存储在多个节点上,实现数据的分布式管理和处理。
它具有良好的可扩展性和容错性,支持高并发和大规模数据处理。
但是,分布式文件系统在数据一致性和事务管理方面存在一定的挑战。
综上所述,不同的数据存储方式适用于不同的场景和需求。
关系型数据库适合处理事务性和结构化数据;非关系型数据库适合处理非结构化和大规模数据;分布式文件系统适合处理分布式和并行计算。
题目二:大数据处理常常需要进行数据清洗操作,请介绍至少三种常见的数据清洗技术,并说明其应用场景和优缺点。
解析:数据清洗是指对原始数据进行处理和过滤,去除错误、冗余或不完整的数据,以提高数据质量和可用性。
常见的数据清洗技术包括数据去重、数据格式化、数据填充。
1)数据去重:数据去重是对数据进行重复项的识别和删除。
它可以帮助保证数据的一致性和准确性,避免重复计算和冗余存储。
数据去重常用于数据清洗、数据集成和数据仓库等场景。
但是,数据去重技术对数据量较大时性能较差。
2)数据格式化:数据格式化是将数据转化为统一的格式,以方便后续的处理和分析。
格式化可以包括数据类型转换、日期格式化等操作。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
关系型与非关系型数据库(1)胡经国本文作者的话本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。
以此作为云计算学习笔录,供云计算业外读者进一步学习和研究参考。
希望能够得到大家的指教和喜欢!下面是正文一、云计算时代对数据库技术的新需求随着云计算时代的到来,各种类型的互联网应用层出不穷,对数据模型、分布式架构、数据存储等数据库相关技术指标提出了新的要求。
虽然传统的关系型数据库已在数据存储方面占据了不可动摇的地位,但是由于其天生的限制,已经越来越无法满足云计算时代对数据扩展、读写速度、支撑容量以及建设和运营成本的要求。
云计算时代对数据库技术提出了新的需求,主要表现在以下几个方面:⑴、海量数据处理对类似搜索引擎和电信运营商级的经营分析系统这样大型的应用而言,需要能够处理PB级的数据,同时需要应对百万级流量。
⑵、大规模集群管理大规模集群管理使分布式应用可以更加简单地部署、应用和管理。
⑶、低延迟读写速度快速的响应速度能够极大地提高用户的满意度。
⑷、建设及运营成本云计算应用的基本要求是希望在硬件成本、软件成本以及人力成本方面都有大幅度的降低。
链接:互联网应用互联网应用是指搜索引擎、聊天室和讨论组以及实用软件(公用软件、共享软件、自由软件)等。
宽带上网催生了一系列新的互联网应用,比较流行的如网络游戏、博客、微博、播客、互联网电视、互联网金融、流媒体(边传边播的媒体)、即时通信(如QQ)、网络电话(Voip)、电子商务等等。
链接:数据扩展数据扩展是由一组连续的数据块构成的,是数据库逻辑存储分配单位。
而数据表的数据段则是由一个或多个数据扩展构成。
当一个数据段己有空间用完时,关系数据库管理系统(Oracle)自动为这个数据段分配新的数据扩展。
当用户创建数据表时,Oracle为此数据表的数据段分配一个包含若干数据块的初始数据扩展。
虽然此时数据表中还没有数据,但是在此初始数据扩展中的数据块己经为插入新数据做好了准备。
如果一个数据段的初始数据扩展的数据块都己装满,而且有新的数据要插入时,Oracle会自动为这个数据段分配一个增量数据扩展。
链接:集群(Cluster)技术集群(Cluster)技术定义为:一组相互独立的服务器在网络中表现为单一的系统,并以单一系统的模式加以管理。
该单一系统为客户工作站提供高可靠性的服务。
在大多数模式下,集群中所有的计算机拥有一个共同的名称,在集群内任一系统上运行的服务可以被所有的网络客户所使用。
Cluster必须可以协调管理各分离的组件的错误和失败,并可透明地向Cluster中加入组件。
一个Cluster包含多台(至少二台)拥有共享数据存储空间的服务器。
任何一台服务器运行一个应用时,应用数据被存储在共享的数据空间内。
每台服务器的操作系统和应用程序文件存储在其各自的本地储存空间内。
Cluster内各节点服务器通过一个内部局域网相互通信。
当一台节点服务器发生故障时,这台服务器上所运行的应用程序将在另一节点服务器上被自动接管。
当一个应用服务发生故障时,应用服务将被重新启动或被另一台服务器接管。
当以上的任一故障发生时,客户都将能够很快地连接到新的应用服务上。
链接:分布式应用分布式应用(Distributed Application,DA),是指应用程序分布在不同计算机上,通过网络来共同完成一项任务的工作方式。
链接:低延迟延迟是一个现代词语,意思是推迟到较后的时间。
低延迟的需求,很大程度上来自于证券市场上高频交易比例的迅猛增长。
在证券产品可以在多家交易所进行交易的情况下,能够更快处理订单、更快反馈行情的交易所,显然更能吸引采用高频交易策略的机构投资者。
例如,2010年,纳斯达克(NASDAQ)应用INET(电子交易平台技术)处理延迟小于250微秒,每秒可处理100万笔订单,是当时世界上处理速度最快的交易所。
二、关系型数据库SQL1、关系型数据库概述关系型数据库是建立在数据关系模型基础上的数据库。
关系模型是指二维表格模型。
因而,一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。
关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。
在现实世界中,各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。
现如今,虽然对关系模型有一些批评意见,但是它还是数据存储的传统标准。
SQL(Structured Query Language,结构化查询语言),是一种标准数据查询语言,一种通用的、功能极强的关系型数据库语言,同时也是数据库脚本文件的扩展名。
SQL是一种数据库查询和程序设计语言,执行对关系型数据库中数据的检索和操作,用于存取数据以及查询、更新和管理关系型数据库系统。
它是1974年由Boyce和Chamberlin提出的一种介于关系代数与关系演算之间的结构化查询语言。
当前,主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Postgre SQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL、浪潮K-DB等。
2、关系型数据库数据表关系型数据库的数据表,是以行和列的形式组织起来的数据集合。
一个数据库包括一个或多个数据表。
例如,可能有一个有关作者信息的名为authors 的数据表。
每列都包含有关特定作者的一类信息,如作者的姓氏;每行都包含有关特定作者的所有信息:姓名、住址等等。
在关系型数据库当中一个数据表就是一个关系,一个关系数据库可以包含多个数据表。
3、关系型数据库的特点和问题关系型数据库成为主流技术已经超过20年。
这是有它的道理的。
它把数据存储在磁盘中,人们可以通过最标准化的语言SQL来对数据进行各种操作。
它的事务性(transactional)能够有效地提供用户并发访问控制,并为应用程序的数据调用提供一致性。
而且,由于关系型数据库主要存储结构化数据,因而它的数据模型和标准化更加适用于报表(Report)的生成。
但是,关系型数据库的最大问题在于:它的设计初衷是要运行在单一的服务器上。
因此,在进行Scale-Out(水平扩展)的时候,很可能会遭遇巨大的瓶颈。
Scale-Up(纵向扩展),就是利用现有的存储系统,通过不断增加存储容量来满足数据增长的需求,就是你买更大的机器来跑数据库;而Scale-Out(水平扩展),就是用多个普通服务器组成集群,让数据库分布在这个集群的节点当中。
集群(Cluster)的概念,就是用更多的服务器来做一件事;其中如果一个服务器宕机,其它的机器还可以继续运行,因此整个集群也能够正常工作。
链接:宕机、宕掉宕机,音译即down机。
服务器宕机是指服务器压力死机或需要重启;数据库宕掉是指数据库压力导致响应需要重启。
4、关系型数据库的劣势分析随着Web2.0的发展,传统的关系型数据库在应对超大规模和高并发的SNS(Social Network Site,社交网站)类型的网站方面,暴露了许多难以克服的问题,主要表现在以下方面:⑴、高并发读写速度慢这种情况主要发生在数据量达到一定规模时。
由于关系型数据库的系统逻辑非常复杂,使得其非常容易发生死锁等并发问题,导致其读写速度下降非常严重。
例如,Web2.0网站,要根据用户个性化信息来实时生成动态页面、提供动态信息,所以基本上无法使用动态页面静态化技术。
因此,数据库并发负载非常高,往往要达到每秒上万次读写请求。
关系型数据库勉强可以应付上万次SQL查询,而硬盘I/O则往往无法承担上万次的SQL写数据请求。
⑵、支撑容量有限类似Facebook、Twitter这样的SNS网站,用户每天产生海量的用户动态,每月会产生几亿条用户动态。
对于关系型数据库来说,在一张有数亿条记录的数据表里面进行SQL查询,效率是极其低下甚至是不可忍受的。
⑶、扩展性差在基于Web的架构当中,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,传统的关系型数据库却没有办法像Web Server(Web服务器)那样,简单地通过添加更多的硬件(服务器)和服务器节点,来扩展性能和负载能力。
对于很多需要提供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。
因此,迫切需要关系型数据库也能够通过不断添加服务器节点来实现横向扩展。
⑷、建设和运维成本高企业级数据库的价格很高,并且随着系统的规模增大而不断上升。
高昂的建设和运维成本,无法满足云计算应用对数据库的需求。
关系型数据库遇到上述难以克服的瓶颈。
与此同时,它的很多主要特性,在云计算应用中,却往往无用武之地。
例如:数据库事务一致性、数据库的写实时性和读实时性、复杂的SQL查询特别是多数据表关联查询。
因此,传统的关系型数据库,已经无法独立应付云计算时代的各种应用。
链接:事务一致性事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态转变到另一个一致性状态。
保证数据库事务一致性,是指当事务完成时,必须使所有数据都具有一致的状态。
在关系型数据库中,所有的规则必须应用到事务的修改上,以便维护所有数据的完整性。
保证数据库事务一致性是数据库管理系统的一项功能。
比如,有两个数据表(员工/职位)。
在员工表中有员工代码、姓名、职位代码等属性;在职位表中有职位代码、职位名称、职位等级等属性。
你在其中员工表中进行了插入操作,你插入了一个新员工的信息;而这个新员工的职位是公司新创建的一个职位。
如果没有事务一致性的保证,那么就会出现有这么一个员工,但是不知道他到底担当什么职责!这个只是它的一个小小方面。
2016年12月22日编写于重庆2019年2月11日修改于重庆。