關系資料庫和非關系資料庫

⑴ 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

⑵ 關系型資料庫和非關系型資料庫的區別百度百科

關系型資料庫和非關系型資料庫的區別在於：

• 關系式數據結構把一些復雜的數據結構歸結為簡單的二元關系(即二維表格形式)。

• 層次結構模型實質上是一種有根結點的定向有序樹(在數學中"樹"被定義為一個無回的連通圖)。按照層次模型建立的資料庫系統稱為層次模型資料庫系統。按照網狀數據結構建立的資料庫系統稱為網狀資料庫系統，用數學方法可將網狀數據結構轉化為層次數據結構。

⑶ 什麼是關系型資料庫和非關系型資料庫

關系型資料庫通過外鍵關聯來建立表與表之拆凳間的關系,非關旅戚旅系型資料庫通常指數據以對象的形式存儲在資料庫中,而對象之間的關系通過每仔模個對象自身的屬性來決定

⑷ 關系型資料庫和非關系型區別

一、特點不同

1、關系型資料庫：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；關系型資料庫按照結構化的方法存儲數據；關系型資料庫採用結構化查詢語言（即SQL）來對資料庫進行查詢。

2、非關系型資料庫：一個Hibari集群是一個分布式系統；個Hibari集群是線性可伸縮的；一個Hibari集群是高度可用；所有的更新都是持久的；所有的更新都是強一致性；所有客戶端操作是無鎖的。

二、功能不同

1、關系型資料庫：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得非常厲害。

2、非關系型資料庫：可用於雲計算應用，如Web電子郵件、社交網路服務，以及其它日常需要儲存TB和PB級規模數據的服務。

三、應用領域不同

1、關系型資料庫：主要應用於計算機技術，例如在資料庫設計中，指定學生Sstudent，專指本科生。

2、非關系型資料庫：Hibari可用於雲計算環境中，例如 webmail、SNS 和其他要求T/P級數據存儲的環境中。Hibari 支持 Java, C/C++, Python, Ruby, 和 Erlang 語言的客戶端。

⑸ 關系資料庫與非關系型資料庫

關系資料庫、非關系型資料庫。

1、關系資料庫

特點：數據集中控制；減少數據冗餘等。

適罩畢用范圍：對於結構化數據的處理更合適，如學生成績、地址等，這樣的數據一般情況圓螞下需要使用結構化的查詢。

2、非關系資料庫

特點：易擴展；大數據量，高性能；靈活的數據模型等。

使用范圍：據模型比較簡單；需要靈活性更強的IT系統；對資料庫性能要求較高。

(5)關系資料庫和非關系資料庫擴展閱讀：

非關系資料庫的分類：

1、列存儲資料庫

這部分資料庫通常是用來應對分布式存儲的海量數據。鍵仍然存在，但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra，HBase，Riak。

2、文檔型資料庫

文檔型資料庫的靈感是來自於LotusNotes辦公軟體的，而且它同第一種鍵值存儲相類似橘悶埋。該類型的數據模型是版本化的文檔，半結構化的文檔以特定的格式存儲，比如JSON。文檔型資料庫可以看作是鍵值資料庫的升級版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型資料庫比鍵值資料庫的查詢效率更高。如：CouchDB，MongoDb.國內也有文檔型資料庫SequoiaDB，已經開源。

⑹ 關系型資料庫和非關系型區別

關系型資料庫和非關系型在成本、查詢速率、儲存格式、可擴展性、數據一致絕行性、事務處理上有區別。

⑺ 資料庫主要分為哪兩種類型

資料庫主要分為關系資料庫和非關系型資料庫（NoSQL）。

1、關系資料庫

關系型資料庫，存儲的格式可以直觀地反映實體間的關系。關系型資料庫和常見的表格比較相似，關系型資料庫中表與表之間是有很多復雜的關聯關系的。

常見的關系型資料庫有Mysql，SqlServer等。在輕量或者小型的應用中，使用不同的關系型資料庫對系統的性能影響不大，但是在構建大型應用時，則需要根據應用的業務需求和性能需求，選擇合適的關系型資料庫。

2、非關系型資料庫（NoSQL）

指分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。NoSQL資料庫技術與CAP理論、一致性哈希演算法有密切關系。NoSQL資料庫適合追求速度和可擴展性、業務多變的應用場景。

(7)關系資料庫和非關系資料庫擴展閱讀

關系資料庫分為兩類：一類是桌面資料庫，例如Access、FoxPro和dBase等；另一類是客戶/伺服器資料庫，例如SQL Server、Oracle和Sybase等。桌面資料庫用於小型的、單機的應用程序，它不需要網路和伺服器，實現起來比較方便，但它只提供數據的存取功能。

客戶/伺服器資料庫主要適用於大型的、多用戶的資料庫管理系統，應用程序包括兩部分：一部分駐留在客戶機上，用於向用戶顯示信息及實現與用戶的交互；另一部分駐留在伺服器中，主要用來實現對資料庫的操作和對數據的計算處理。

⑻ 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。

⑼ 關系型資料庫和非關系型資料庫區別

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1.實質。非關系型資料庫的實質：非關系型資料庫產品是傳統關系型資料庫的功能閹割版本，通過減少用不到或很少用的功能，來大幅度提高產品性能。

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2.價格。目前基本上大部分主流的非關系型資料庫都是免費的。而比較有名氣的關系型資料庫，比如Oracle、DB2、MSSQL是收費的。雖然Mysql免費，但它需要做很多工作才能正式用於生產。

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3.功能。實際開發中，有很多業務需求，其實並不需要完整的關系型資料庫功能，非關系型資料庫的功能就足夠使用了。這種情況下，使用性能更高、成本更低的非關系型資料庫當然是更明智的選擇。

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傳統的SQL資料庫有3個缺點
許可費用昂貴
不能自動Sharding
嚴格的Schema
互聯網公司一般都是技術密集型的，就自己根據自己的需求搞了一套數據存儲，犧牲了嚴格一致性，滿足互聯網伸縮性的要求。

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nosql 當年是為了處理 雜亂的非結構化數據來設計的 比如 網頁訪問信息 那就如樓上說的 閹割了sql 的 acid 特性 這樣當然快了啊 比如插入數據
相反如果是一些 交易數據 數據的安全穩定 壓倒一切的時候 rdbms 就顯現威力了 但是rdbms 在面對nosql的 一些挑戰之後 大力優化了 對於一些 非結構化數據的支持 比如json 數據 同時rdbms 對於 olap and oltp 的支持 也要比 nosql快的你是一點半點

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非關系型資料庫的優勢：1. 性能NOSQL是基於鍵值對的，可以想像成表中的主鍵和值的對應關系，而且不需要經過SQL層的解析，所以性能非常高。2. 可擴展性同樣也是因為基於鍵值對，數據之間沒有耦合性，所以非常容易水平擴展。

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關系型資料庫的優勢：1. 復雜查詢可以用SQL語句方便的在一個表以及多個表之間做非常復雜的數據查詢。2. 事務支持使得對於安全性能很高的數據訪問要求得以實現。對於這兩類資料庫，對方的優勢就是自己的弱勢，反之亦然。

⑽ 資料庫的問題：關系型資料庫與非關系型資料庫的區別，和各自的發展前景

關系型資料庫與非關系型資料庫的區別
非關系型資料庫的優勢：
1. 性能
NOSQL是基於鍵值對的，可以想像成表中的主鍵和值的對應關系，而且不需要經過SQL層的解析，所以性能非常高。
2. 可擴展性
同樣也是因為基於鍵值對，數據之間沒有耦合性，所以非常容易水平擴展。
關系型資料庫的優勢：
1. 復雜查詢
可以用SQL語句方便的在一個表以及多個表之間做非常復雜的數據查詢。
2. 事簡掘談務支持
使得對於安全性能很高的數據訪問要求得以實現。
對於這兩類數散爛據庫，對方的優勢就是自己的弱勢，反之亦然。
但是近年來這兩攔碰種資料庫都在向著另外一個方向進化。例如：
NOSQL資料庫慢慢開始具備SQL資料庫的一些復雜查詢功能的雛形，比如Couchbase的index以及MONGO的復雜查詢。對於事務的支持也可以用一些系統級的原子操作來實現例如樂觀鎖之類的方法來曲線救國。
SQL資料庫也開始慢慢進化，比如HandlerSocker技術的實現，可以在MYSQL上實現對於SQL層的穿透，用NOSQL的方式訪問資料庫，性能可以上可以達到甚至超越NOSQL資料庫。可擴展性上例如Percona Server，可以實現無中心化的集群。
雖然這兩極都因為各自的弱勢而開始進化出另一極的一些特性，但是這些特性的增加也會消弱其本來具備的優勢，比如Couchbase上的index的增加會逐步降低資料庫的讀寫性能。所以怎樣構建系統的短期和長期存儲策略，用好他們各自的強項是架構師需要好好考慮的重要問題。