【Redis】0. 关系型数据库和非关系型数据库入门篇
什么是关系型数据库
关系型数据库是依据关系模型来创建的数据库。所谓关系模型就是“一对一、一对多、多对多”等关系模型,关系模型就是指二维表格模型,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。
关系模型包括数据结构(数据存储的问题,二维表)、操作指令集合(SQL语句)、完整性约束(表内数据约束、表与表之间的约束)。
什么是非关系型数据库
NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。
NOSQL和关系型数据库对比
优点
1)成本:nosql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将数据存储于内存之中,关系型数据库将数据存储在硬盘中,查询速度快。
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,而关系型数据库只支持基础类型。
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务的处理。
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)可用SQL语句做大量的且多表之间的复杂查询操作
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。
NoSQL与关系型数据库关系
两者属于互补的关系,即通常情况下使用关系型数据库,在适合使用NoSQL的时候使用NoSQL数据库,让NoSQL数据库对关系型数据库的不足进行弥补。一般会将数据存储在关系型数据库中,在nosql数据库中备份存储关系型数据库的数据
NoSQL数据库的四大分类
•键值(Key-Value)存储数据库
这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下了
相关产品: Tokyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Berkeley DB
典型应用: 内容缓存,主要用于处理大量数据的高访问负载。
数据模型: 一系列键值对
优势: 快速查询
劣势: 存储的数据缺少结构化
•列存储数据库
这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如:Cassandra, HBase, Riak.
相关产品:Cassandra, HBase, Riak
典型应用:分布式的文件系统
数据模型:以列簇式存储,将同一列数据存在一起
优势:查找速度快,可扩展性强,更容易进行分布式扩展
劣势:功能相对局限
•文档型数据库
文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如:CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB,已经开源。
相关产品:CouchDB、MongoDB
典型应用:Web应用(与Key-Value类似,Value是结构化的)
数据模型: 一系列键值对
优势:数据结构要求不严格
劣势: 查询性能不高,而且缺乏统一的查询语法
•图形(Graph)数据库
图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。
[2] 如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.
相关数据库:Neo4J、InfoGrid、Infinite Graph
典型应用:社交网络
数据模型:图结构
优势:利用图结构相关算法。
劣势:需要对整个图做计算才能得出结果,不容易做分布式的集群方案。
NoSQL数据库适用情况
- 1、数据模型比较简单;
- 2、需要灵活性更强的IT系统;
- 3、对数据库性能要求较高;
- 4、不需要高度的数据一致性;
- 5、对于给定key,比较容易映射复杂值的环境。
NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题
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