關系數據存儲
1.關系資料庫模型的存儲結構採用二維表格 形式
2.關系模型是1970年由E.F.Codd提出的。
它和層次、網狀模型相比，有以下特點：
數據結構簡單（二維表格）
扎實的理論基礎。
關系運算理論
關系模式設計理論
3.關系模型：用二維表的形式表示實體和實體間聯系的數據模型
4.關系模型的形式定義
一、三個組成部分：數據結構、數據操作和完整性規則。
關系模型的基本數據結構就是關系。
關系運算分為關系代數和關系演算。
關系模型的三類完整性規則。
B. 關系型資料庫和非關系型資料庫區別
1、數據存儲方式不同。
關系型和非關系型資料庫的主要差異是數據存儲的方式。關系型數據天然就是表格式的，因此存儲在數據表的行和列中。數據表可以彼此關聯協作存儲，也很容易提取數據。
與其相反，非關系型數據不適合存儲在數據表的行和列中，而是大塊組合在一起。非關系型數據通常存儲在數據集中，就像文檔、鍵值對或者圖結構。你的數據及其特性是選擇數據存儲和提取方式的首要影響因素。
2、擴展方式不同。
sql和NoSQL資料庫最大的差別可能是在擴展方式上，要支持日益增長的需求當然要擴展。
要支持更多並發量，SQL資料庫是縱向擴展，也就是說提高處理能力，使用速度更快速的計算機，這樣處理相同的數據集就更快了。
因為數據存儲在關系表中，操作的性能瓶頸可能涉及很多個表，這都需要通過提高計算機性能來客服。雖然SQL資料庫有很大擴展空間，但最終肯定會達到縱向擴展的上限。而NoSQL資料庫是橫向擴展的。
而非關系型數據存儲天然就是分布式的，NoSQL資料庫的擴展可以通過給資源池添加更多普通的資料庫伺服器(節點)來分擔負載。
3、對事務性的支持不同。
如果數據操作需要高事務性或者復雜數據查詢需要控制執行計劃，那麼傳統的SQL資料庫從性能和穩定性方面考慮是你的最佳選擇。SQL資料庫支持對事務原子性細粒度控制，並且易於回滾事務。
雖然NoSQL資料庫也可以使用事務操作，但穩定性方面沒法和關系型資料庫比較，所以它們真正閃亮的價值是在操作的擴展性和大數據量處理方面。
參考資料來源：網路——關系型資料庫
參考資料來源：網路——非關系型資料庫
C. 什麼是關系資料庫存儲模式
關系資料庫存儲模式是以關系模型為基礎的資料庫存儲方式，它通過關系資料庫管理系統（RDBMS）進行數據的管理。關系模型是目前商用資料庫領域最流行的一種數據模型，其基本思想是用二維表表示實體及其聯系。二維表中的每一列對應實體的一個屬性，並給出相應的屬性值，每一行形成一個有多種屬性組成的多元組，或稱元組（TUPPLE），與一個特定實體相對應。
採用關系資料庫存儲方式，其主要特點是：
（1）關系結構靈活，可滿足所有用布爾邏輯運算和數學運算規則形成的查詢要求。
（2）關系數據還能搜索、組合和比較不同類型的數據，加入和刪除數據都很方便。
（3）其缺點是由於許多操作都要求在文件中順序查找滿足條件特定關系的數據，如果資料庫較大，這一查找過程要花費很多時間。
在早期的土地信息系統的建設中，一般採用關系型資料庫來存儲管理屬性數據，而空間數據的管理多採用文件的方式來組織管理。主要原因一是因為關系型資料庫對地理空間數據的表達能力不足；二是因為地理信息系統軟體中一些數據模型和數據文件的結合很緊密。
隨著資料庫技術的發展和地理信息系統技術的廣泛應用，基於關系對象資料庫的空間數據管理技術日漸成熟，出現了商用的統一存儲空間數據和屬性數據的軟體系統，如Oracle資料庫系統產品Oracle Spatial支持對空間數據的存儲與管理，使用Esri的Arc SDE可用關系型資料庫（RDBMS）管理空間數據。
D. 關系型資料庫和非關系型區別
關系型資料庫和非關系型區別是擴展方式不同，數據存儲方式不同、對事務性的支持不同。
1、擴展方式不同
如果數據操作需要高事務性或者復雜數據查詢需要控制執行計劃，那麼傳統的SQL資料庫從性能和穩定性方面考慮是你的最佳選擇。SQL資料庫支持對事務原子性細粒度控制，並且易於回滾事務。
E. 關系資料庫的三大要素是那些
1、關系模型數據結構：實際存在的表，是實際存儲數據的邏輯表示，由基本表或其他視圖表到處的表，是虛標，不對應實際存儲的數據。
2、關系模型的關系操作集合：查詢和插入，刪除，修改。查詢又可以分為：選擇，投影，連接，除，並，差，交，笛卡兒積。
3、完整性約束：實體完整性：主屬性不能為空，參照完整性：外鍵必須是主鍵或者為空（空的話認為暫時還沒有設置）用戶定義的完整性：一些特殊的約束條件。
(5)關系數據存儲擴展閱讀
關系型資料庫按照結構化的方法存儲數據，每個數據表都必須對各個欄位定義好（也就是先定義好表的結構），再根據表的結構存入數據，這樣做的好處就是由於數據的形式和內容在存入數據之前就已經定義好了，所以整個數據表的可靠性和穩定性都比較高。
關系型資料庫將數據存儲在數據表中，數據操作的瓶頸出現在多張數據表的操作中，而且數據表越多這個問題越嚴重，如果要緩解這個問題，只能提高處理能力，也就是選擇速度更快性能更高的計算機。
F. hbase與關系型資料庫的存儲方式有哪些不同
HBase與傳統關系資料庫的區別主要體現在以下幾個方面：1.數據類型。關系資料庫採用關系模型，具有豐富的數據類型和儲存方式。HBase則採用了更加簡單的數據模型，它把數據儲存為未經解釋的字元串，用戶可以把不同格式的結構化數據和非結構化數據都序列化成字元串保存到HBase中，用戶需要自己編寫程序把字元串解析成不同的數據類型。 2.數據操作。關系資料庫中包含了豐富的操作，如插入、刪除、更新、查詢等，其中會涉及復雜的多表連接，通常是藉助多個表之間的主外鍵關聯來實現的。HBase操作則不存在復雜的表與表之間的關系，只有簡單的插入、查詢、刪除、清空等，因為HBase在設計上就避免了復雜的表與表之。
列存儲不同於傳統的關系型資料庫，其數據在表中是按行存儲的，列方式所帶來的重要好處之一就是，由於查詢中的選擇規則是通過列來定義的，因此整個資料庫是自動索引化的。
按列存儲每個欄位的數據聚集存儲，在查詢只需要少數幾個欄位的時候，能大大減少讀取的數據量，一個欄位的數據聚集存儲，那就更容易為這種聚集存儲設計更好的壓縮/解壓演算法。
傳統的（Oracle）行存儲和（Hbase）列存儲的區別。
主要體現在以下幾個方面：1.數據類型。關系資料庫採用關系模型，具有豐富的數據類型和儲存方式。HBase則採用了更加簡單的數據模型，它把數據儲存為未經解釋的字元串，用戶可以把不同格式的結構化數據和非結構化數據都序列化成字元串保存到HBase中，用戶需要自己編寫程序把字元串解析成不同的數據類型。 2.數據操作。關系資料庫中包含了豐富的操作，如插入、刪除、更新、查詢等，其中會涉及復雜的多表連接，通常是藉助多個表之間的主外鍵關聯來實現的。HBase操作則不存在復雜的表與表之間的關系，只有簡單的插入、查詢、刪除、清空等，因為HBase在設計上就避免了復雜的表與表之間的關系，通常只採用單表的主鍵查詢。
G. 如何在關系型資料庫中存儲樹形結構
文中使用公司部門結構樹作為栗子，要在mysql中存儲這個公司部門結構樹
鄰接表想必大家都不陌生吧，用鄰接表的關鍵是，在每個節點存儲他的父節點的id。
在每一個部門信息中都存儲了他的父節點id，parent_id欄位
導入數據的過程就不說了，直接來看下數據吧：
這里使用常用的幾種查詢方式來看下這種方案的查詢
可以通過parent_id做查詢條件，可以快速查詢到一個部門的直屬下級部門
通過部門信息中的parent_id去查相應的父節點信息就可以快速實現
這種數據存儲結構下，更新數據是比較方便快捷的，添加數據時直接找准父節點的id，組織部門變更時，也直接變更父id就好了，刪除時候，看自己業務是否需要刪除子節點這幾種情況，
路徑標的要點，就是每個節點存儲根節點到該節點的路徑，其實我覺得和別的幾種方案可以共用
在每一個部門信息中都存儲了他完整的路徑，path欄位
導入數據的過程就不說了，直接來看下數據吧：
使用路徑表，通過path這個欄位查詢起來是比較困難的，一般都需要使用like，CONCAT函數、REPLACE函數等做字元串的處理邏輯，查詢起來比較復雜，這里不做展示了，線上服務不建議使用這種方式，查詢效率低會影響到服務性能，一般建議和鄰接表方式統一使用，同時添加parent_id和path欄位，parent_id用來查詢，path用來查看節點完整的路徑
這種數據存儲結構下，更新數據是比較方便快捷的，添加數據時直接找准路徑就好，組織部門變更時，也直接找准路徑就好，刪除時候，看自己業務是否需要刪除子節點這幾種情況，
Closure Table，網路直譯過來叫閉合表，大多數人叫做閉包表，這種方案的要點是存儲公司部門信息主表中，不存儲節點關系的數據，使用另一張關系表來存儲節點之間的關系，其中包含了任何兩個有關系（上下級）節點的關聯信息
公司部門信息主表，只需要存儲部門的本身信息
主要包括三個欄位
要點就是關系表的一條記錄是一個上級節點、下級節點、與他們之間的路徑距離。拿部門結構圖來舉例子
總公司-企劃部的關系數據是：
總公司-大區A的關系數據是：
關系表中存儲所有的節點路徑信息，還用distance表示路徑的距離，需要把樹形結構中每兩個節點之間的路徑信息都維護進來。
數據存儲的過程就拿導入總公司-門店A的過程做個示例。主表的數據存儲就不說，說下關系中，存儲部門結構的路徑信息，總公司-門店A總共包含以下幾條路徑：
看到了么，是存儲了所有總公司-門店A之間的路徑信息
這里使用常用的幾種查詢方式來看下這種方案的查詢
這種數據存儲結構下，更新數據比較麻煩，因為他存儲了兩節點直接所有路徑信息（包括中間節點的）
H. 什麼叫關系型資料庫
關系型資料庫，是指採用了關系模型來組織數據的資料庫，其以行和列的形式存儲數據，以便於用戶理解，關系型資料庫這一系列的行和列被稱為表，一組表組成了資料庫。
用戶通過查詢來檢索資料庫中的數據，而查詢是一個用於限定資料庫中某些區域的執行代碼。
關系模型可以簡單理解為二維表格模型，而一個關系型資料庫就是由二維表及其之間的關系組成的一個數據組織。
(8)關系數據存儲擴展閱讀：
關系型資料庫特點：
1、存儲方式：傳統的關系型資料庫採用表格的儲存方式，數據以行和列的方式進行存儲，要讀取和查詢都十分方便。
2、存儲結構：關系型資料庫按照結構化的方法存儲數據，每個數據表都必須對各個欄位定義好，再根據表的結構存入數據，這樣做的好處就是由於數據的形式和內容在存入數據之前就已經定義好了，所以整個數據表的可靠性和穩定性都比較高。
3、存儲規范：關系型資料庫為了避免重復、規范化數據以及充分利用好存儲空間，把數據按照最小關系表的形式進行存儲，這樣數據管理的就可以變得很清晰、一目瞭然，當然這主要是一張數據表的情況。
4、擴展方式：由於關系型資料庫將數據存儲在數據表中，數據操作的瓶頸出現在多張數據表的操作中，而且數據表越多這個問題越嚴重，如果要緩解這個問題，只能提高處理能力，也就是選擇速度更快性能更高的計算機。
5、查詢方式：關系型資料庫採用結構化查詢語言來對資料庫進行查詢，SQL早已獲得了各個資料庫廠商的支持，成為資料庫行業的標准，它能夠支持資料庫的CRUD操作，具有非常強大的功能，SQL可以採用類似索引的方法來加快查詢操作。
6、規范化：在資料庫的設計開發過程中開發人員通常會面對同時需要對一個或者多個數據實體進行操作，這樣在關系型資料庫中，一個數據實體一般首先要分割成多個部分，然後再對分割的部分進行規范化，規范化以後再分別存入到多張關系型數據表中，這是一個復雜的過程。
7、事務性：關系型資料庫強調ACID規則（原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）），可以滿足對事務性要求較高或者需要進行復雜數據查詢的數據操作，而且可以充分滿足資料庫操作的高性能和操作穩定性的要求。
8、讀寫性能：關系型資料庫十分強調數據的一致性，並為此降低讀寫性能付出了巨大的代價，雖然關系型資料庫存儲數據和處理數據的可靠性很不錯，但一旦面對海量數據的處理的時候效率就會變得很差，特別是遇到高並發讀寫的時候性能就會下降的非常厲害。
9、授權方式：關系型資料庫常見的有 Oracle，SQLServer，DB2，Mysql，除了Mysql大多數的關系型資料庫如果要使用都需要支付一筆價格高昂的費用，即使是免費的Mysql性能也受到了諸多的限制。