1 关系型数据库 1.1 关系型数据库的特性 1.1.1 事务的特性 事务，是指一个操作序列，这些操作要么都执行，或者都不执行，而且这一序列是无法分隔的独立操作单位。...MyISAM引擎可以自增ID 1.3.2 MyISAM 它是 MyISAM 原生引擎，不支持事务功能，有独立的索引文件，对比InnoDB不支持外键 2.非关系型数据库（NoSQL） 非关系型数据库（NoSQL...全文搜索数据库 ElasticSearchsolr 它们的出现解决了关系型数据库全文搜索功能较弱的问题 2.2.1 文档型数据库 文档型数据库通常以 JSON 或者 XML 为格式进行数据存储，主要以...2.2.2 全文搜索型数据库 传统的关系型数据库主要依赖索引来实现快速查询功能，但是在全文搜索的业务下，索引很难满足查询的需求。关系型数据库的模糊匹配在数据量较大的情况下查询的效率是很低的。...需要创建大量的索引，因此也需要专门的全文搜索引擎及相关的数据库来实现 2.2.3 键值型数据库 键值型数据库通常被当作非持久化的内存型数据库缓存来使用，典型代表数据库是 Redis 和 Memcached
一 三范式 1,所有列必须为原子化列 2,设计时需要主键列 3,所有非主键列不能依靠传递与主键列发生关系（所有列与主键列发生的都是直接关系） 生活中的主键：ID 车牌 手机号 二 关系 数据库结构关系...集合 --> 表 线型关系 -->约束 树形关系 -->索引（二叉树模型需哦延展的平衡二叉树） 图形关系 --> 数据库既包括了线型关系同事也包含了约束关系与依赖关系。...RDBMS（关系型数据库系统） HBASE（NOSQL --> not only sql） 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。
当需要对数据库系统进行升级和扩展时，往往需要停机维护和数据迁移。 4、性能欠佳：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（原子性、一致性、隔离性、持久性），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。 二、非关系型数据库 ?...指非关系型的，分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。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。...主流代表为Elasticsearch，Splunk，Solr，MarkLogic和Sphinx 面向可扩展性的分布式数据库： 主要特点是具有很强的可拓展性，普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的，...这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷，这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化，将数据存储在记录中，能够容纳大量动态列。
应用程序都离不开数据库，那不同的数据结构，就会存放在不同的数据数据库中，所以数据库按数据结构分为关系型数据库和非关系型数据库。接下来就总结一下这两者的区别吧。...非关系型数据库 非关系型数据库根据应用场景分为：键值对数据库，列存储数据库，搜索引擎数据库，面向文档数据库等等。...2.列存储数据库 列数据库就是表中的数据以列为单位逐列存储在磁盘中，列存储主要解决数据查询问题。比如HBase产品就是列数据库。列存储是，每次读取的数据是集合的一段或者全部，不存储冗余性问题。...如果关系型数据库存储复杂的话，就是要用图形数据库来解决问题了。常见产品：Neo4j,InfoGrid等 数据库优缺点 “ MySQL优缺点： 性能好，服务稳定，很少出现异常宕机现象。...“ HBase优缺点： 适用于存储半结构化或非结构化数据。 支持高可用和海量数据以及很大的数据量瞬间写入 为null的column数据不会被存储，这样节省空间又提高了读性能。
首先来说我们的关系型数据库，既然称为关系型数据库，肯定围绕关系二字，即建立在关系型模型基础上的数据库，借助集合代数数学概念方法处理的数据，那什么事关系模型呢？...关系模型是指代一个二维表格模型（就是一张二维表Table，简称他为表，由行和列组成），表的每一行视为一个元组（即记录），每一列视为一个属性（字段）,就是我们的普通数据库了，如mysql，如图 ?...sql语言都大同小异，我们使用起来很方便 3）成熟性：关系型数据库发展多年，bug、事务等方面做的很完善 NoSql: 在互联网2.0时代的来临，我们的传统数据库显出了不足，尤其是对大规模和高并发的方案...，而此时，非关系型数据库出现，并且得到了迅速发展，非关系型数据库很好理解，而且分为四大类： 1 Key-Value型，如我们的Redis，主要用来处理大数据和缓存等 2 列存储型，有Cassandra,...关系型数据库和非关系型数据库都是为了适应更好的场景而生，没有谁比谁更好，只要满足满足于我们的生产环境，它就是更好的。
前言： 在我们的日常开发中，关系型数据库和非关系型数据库的使用已经是一个成熟的软件产品开发过程中必不可却的存储数据的工具了。那么用了这么久的关系数据库和非关系型数据库你们都知道他们之间的区别了吗？...： 采用二维表结构非常贴近正常开发逻辑（关系型数据模型相对层次型数据模型和网状型数据模型等其他模型来说更容易理解）； 支持通用的SQL（结构化查询语言）语句； 丰富的完整性大大减少了数据冗余和数据不一致的问题...并且全部由表结构组成，文件格式一致； 可以用SQL句子多个表之间做非常繁杂的查询； 关系型数据库提供对事务的支持，能保证系统中事务的正确执行，同时提供事务的恢复、回滚、并发控制和死锁问题的解决...海量数据的维护和处理非常轻松，成本低。 非关系型数据库具有扩展简单、高并发、高稳定性、成本低廉的优势。 可以实现数据的分布式处理。...非关系型数据库存在的不足: 非关系型数据库暂时不提供 SQL 支持，学习和使用成本较高。 非关系数据库没有事务处理，无法保证数据的完整性和安全性。适合处理海量数据，但是不一定安全。
# 非关系型数据库 数据库基本知识 什么是数据库 有哪些数据模型 发展历程 关系型数据库的特点 大数据时代 大数据特性 关系型数据库的不足 什么是NoSQL 分布式数据库特征 NoSQL数据库特点 #...最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS （Information Management System）网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺...由于关系型数据库存在类似的join操作，使得数据库在扩展方面很困难 如何解决关系型数据库在大数据时代的问题？ 在大数据的时代背景下，必须对传统的关系数据库做出改变，才能适应大数据 时代的要求。...放松数据一致性的要求 改变固定的表结构 去除事务、关联等复杂操作 为了改变关系型数据库的不足，适应当前大数据库时代海量的非结构化数据存储的需要，一种新型数据库类型-**NoSQL(非关系型数据库)**诞生了...NoSQL数据库我们也称为非关系型数据模型数据库、分布式数据库。
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)。...，不会说突然断电数据就没有了）、 容易理解（建立在关系模型上）、 但不节省空间（因为建立在关系模型上，就要遵循某些规则，好比数据中某字段值即使为空仍要分配空间） 五、什么是非关系型数据库 非关系型数据库主要是基于...“非关系模型”的数据库（由于关系型太大，所以一般用“非关系型”来表示其他类型的数据库） 非关系型模型比如有： 列模型：存储的数据是一列列的。...六、常见的非关系型数据库 列模型：Hbase 键值对模型：redis,MemcacheDB 文档类模型：mongoDB 七、非关系型数据库的特点 效率高（因为存储在内存中）、 但不安全（断电丢失数据，但其中...redis可以同步数据到磁盘中），现在很多非关系型数据库都开始支持转存到磁盘中。
文章目录 1.什么是数据库： 存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据增删改查等操作。 2.数据库的种类： 数据库根据其数据的存储方式可以分为关系型数据库和非关系型数据库。...常见的非关系性数据库有 NoSql、Cloudant，Hbase等 3.数据库的存储方式： 关系型数据库： 1）以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。...2）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。...3）数据存储方式：行存储，一个表里每一个对象的记录存储一行，一行里包括了该记录的所有特征 key 列1 列2 列3 1 1 1 1 非关系型数据库： 1）以列为单位进行数据的存储，一列作为一个记录，每个对象的记录会存储多行...） 字段不固定时应用不方便 4）不擅长对简单查询需要快速返回结果的处理 使用场景： 1）需要做复杂处理的数据； 2）数据量不是特别大的数据； 3）对安全性要求高的数据； 4）数据格式单一的数据； 5.非关系型数据库的优缺点及使用场景
关系型数据库又有一些天生的限制 扩展困难：由于存在类似Join这样多表查询机制，使得数据库在扩展方面很艰难; 读写慢：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的并发问题...对于Nosql来说，在设计上，它们非常关注对数据高并发地读写和对海量数据的存储等，与关系型数据库相比，它们在架构和数据模型方量面做了“减法”，而在扩展和并发等方面做了“加法”。...NoSQL 是一项非关系型的数据存储 其余的一些为关系型数据存储: 关系型存储遵守ACID准则(原子性\一致性\独立性\持久性) 定义:NoSQL，指的是非关系型的数据库。...xml数据库 高效存储xml数据 BaseX NoSql与普通关系型数据库的区别 存储方式 关系型数据库是表格式的，因此存储在 表的行和列中。...而Nosql数据库基于动态结构，使用与非结构化数据。因为Nosql数据库是动态结构，可以很容易适应数据类型和结构的变化。
1.1 简介 1.1.1 非关系型数据库 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库理念，泛指非关系型的数据库。...随着互联网 web 2.0 网站的兴起，传统的关系数据库在应付 web 2.0 网站，特别是超大规模和高并发的 SNS(社交) 类型的 web 2.0 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。...Redis 是一个高性能的非关系型数据库。Redis 的出现，很大程度补偿了 memcached 这类 key/value 存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。...1.3.4 RDB 与 AOF 对比 ☞ RDB 优势 ① 数据的备份和恢复非常方便，因为一个数据库只有一个持久化文件 ② 性能最大化。
关系型数据库又称为关系型数据库管理系统(RDBMS),它是利用数据概念实现对数据处理的算法，达到对数据及其快速的增删改查操作。 既然被称为关系型数据库，那么它的关系在哪里体现呢？ 举一个例子吧。...非关系型数据库 正如它的名字，每条数据间都是独立存在的，没撒子关系哩。 RDBMS 术语 在上一篇文章 第四发 数据库入门 中，我提到的数据库，表单，行，列都是RDBMS中的一些术语。...如果我们这时候取消几个字段关系，把B中的字段写到A里边，把A里边的写到B里边。这样虽然取消了关系，但是两个表中数据重复了，所以数据库大小就会变大，但是这时候就会减少跨表查询，数据库查询速度就很上来。...接下来就讲Python和Mysql直接的操作。 Python操作Mysql 有一个这样的库，专门针对关系型数据库而有的模块。...其中username 是数据库用户名，比如我们创建的 xeanyu 这个用户，xeanyu就是用户名 其中 password 是用户密码 其中host 和 port 是数据库地址和端口，其中port不指定则默认根据
它们的设计初衷是为了解决大规模数据集合、高并发读写、数据结构灵活多变等场景下的问题。...高性能和可扩展性：非关系型数据库通常采用分布式架构，具有良好的横向扩展能力，能够轻松应对海量数据和高并发读写场景。...高可用性和容错性：通过数据复制、分片等技术，非关系型数据库能够实现高可用性和容错性，确保数据的可靠性和系统的稳定性。...然而，非关系型数据库在提供高性能和可扩展性的同时，也牺牲了一些传统关系型数据库的特性和功能。例如，非关系型数据库通常不支持ACID属性，数据一致性需要通过应用程序来确保。...此外，非关系型数据库的查询功能相对较弱，不适合执行复杂的数据查询和操作。
关系型数据库 优点 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。...5.支持事务 缺点 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、不支持高并发读写需求； 4、不支持海量数据的高效率读写 非关系型数据库 1、使用键值对存储数据
关系型数据库 特点 优点 缺点 非关系型数据库 特点 优势 缺点 选择它就是因为好用啊 关系型数据库 特点 基于单一关系模型，结构化存储，有完整性约束 通过二维表建立数据之间的联系...通过事务处理保持数据的一致性 数据更新的开销很小 可以进行 Join 等复杂查询 技术成熟 缺点 数据读写必须经过 sql 解析，大量数据、高并发下读写性能不足 为保证数据一致性，需要加锁，影响并发操作 无法适应非结构化的存储...服务器负担一般很大 数据有时候太过抽象，即数据库中存储的对象与实际的对象实体有一定的差别 扩展困难 数据库庞大，价格昂贵 非关系型数据库 特点 非结构化的存储 基于多维关系模型 部署容易，开源免费...，成本低 优势 处理高并发、大批量数据的能力强 支持分布式集群，负载均衡，性能高 内存级数据库，查询速度快 存储格式多，支持 key-value 形式、文档形式、图片形式 没有多表连接查询机制的限制，
关系型数据库是以行和列的形式存储数据，并以表的形式组成了数据库，其数据查询是用query来检索的。 NoSQL(Not Only SQL)，非关系数据库，顾名思义，则不或者不完全遵循该形式。...随着大数据对数据量存储和检索速度的要求越来越高，传统的关系型数据库在应付大规模和高并发的SNS（社交网络服务）类型和web2.0纯动态网站显得很吃力。...NoSQL数据库在解决大规模数据和多重数据等方面的问题日益常见。 NoSQL数据库的适用要根据具体项目需求进行考虑。...分区：相对于将数据存放于同一个节点，NoSQL数据库需要将数据进行分区，将记录分散在多个节点上面。并且通常分区的同时还要做复制。这样既提高了并行性能，又能保证没有单点失效的问题。...可以说，NoSQL各有所长，成功的NoSQL必然特别适用于某些场合或者某些应用，在这些场合中会远远胜过关系型数据库和其他的NoSQL。
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。...非关系型数据库 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。...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。...非关系型数据库分类 由于非关系型数据库本身天然的多样性，以及出现的时间较短，因此，不想关系型数据库，有几种数据库能够一统江山，非关系型数据库非常多，并且大部分都是开源的。...,Flare就是这类的代表 面向海量数据访问的面向文档数据库： 这类数据库的特点是，可以在海量的数据中快速的查询数据，典型代表为MongoDB以及CouchDB 面向可扩展性的分布式数据库： 这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷
Spring和Mongodb非关系型数据库整合详解 一、概述 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。...MongoDB 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。...缺点： 1、读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写； 2、固定的表结构，灵活度稍欠； 3、高并发读写需求，传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。...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。...2、速度快：nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体，而关系型数据库只能使用硬盘； 3、高扩展性； 4、成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。
非关系型数据库的优势： 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。...关系型数据库的优势： 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。 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。...其他： 1.对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。 2.NOSQL数据库慢慢开始具备SQL数据库的一些复杂查询功能，比如Redis。
非关系型数据库NoSQL的崛起 《连线》杂志网络版近日刊载文章，对NoSQL（非关系型数据库）的来源与历史进行了追溯。...其结果是，一支NoSQL（非关系型数据库）“大军”就此产生，这种数据库是专为在数千台服务器之间运作而设计的。...更新和管理关系数据库系统，同时也是数据库脚本文件的扩展 名）；更好的名称本来应该是“non-relational database”（非关系型数据库）。...到2009年，随着CouchDB、Cassandra、MongoDB及其他NoSQL数据库加速发展，科技博客 ReadWriteWeb提出了一个问题，那就是关系型数据库是否已注定灭亡。...2009年：科技博客ReadWriteWeb提出一个问题：“关系型数据库是否已注定灭亡？” Redis发布。首次NoSQL会议在旧金山召开。
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