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本文主要介绍了关系型数据库和非关系型数据库的优缺点，希望对您的学习有所帮助。
本文来自简书，由火龙果软件Alice编辑、推荐。 |
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关系型数据库
关系 的个人理解：关系就是表内数据之间的、表之间的关系。表内数据是严格的对应关系，字段缺一不可，值缺一不可，也就是一致的数据结构，这也就是
django 新增字段时，需要删掉数据，重新 migrate。表之间的关系三种：一对一、一对多、多对多。关系模型指的就是二维表格模型；
关系型数据库以行和列的形式存储数据，行和列的形式被称为表，表是由一组相关实体组成的集合。一组表组成了数据库。
表中的一行称为关系的一个元组，用来存储事物的一个实例；
表中的一列称为关系的一个属性，用来描述实体的某一特征。
表内字段的组成一样，即便某个数据不需要某个字段，系统也会强加上这个字段及默认值，这种结构便于表与表之间进行操作，但它也是关系数据库性能瓶颈的一个因素。
1.关系型数据库理论 - ACID
ACID，是指数据库管理系统（DBMS）在写入或更新资料的过程中，为保证事务（transaction）是正确可靠的，所必须具备的四个特性：原子性（atomicity，或称不可分割性）、一致性（consistency）、隔离性（isolation，又称独立性）、持久性（durability）。
A – Atomicity – 原子性
一个事务（transaction）中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有被执行过一样。
C – Consistency – 一致性
在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则，这包含资料的精确度、串联性以及后续数据库可以自发性地完成预定的工作。
I – Isolation – 隔离性
数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离分为不同级别，包括读未提交（Read
uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（Serializable）。
D – Durability – 持久性
事务处理结束后，对数据的修改是永久的，即便系统故障也不会丢失。
2.优缺点
关系型数据库的优势：
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；
保持数据的一致性（事务处理）
由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处）
支持SQL，可以进行Join等复杂查询（几张表之间）
关系型数据库的不足：
不擅长的处理
大量数据的写入处理
为有数据更新的表做索引或表结构（schema）变更
字段不固定时应用
对简单查询需要快速返回结果的处理
非关系数据库
结构不固定，集合内数据字段可以不一样，自由度高，可以减少一些时间和空间的开销。
四大类型：
键值对存储（key-value），文档存储（document store：mongodb），基于列的数据库（column-oriented），还有就是图形数据库（graph
database）
主流的非关系型数据库有 NoSql、MongoDB、Cloudant、
特征：
1、使用键值对存储数据；
2、分布式；
3、一般不支持ACID特性；
4、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。
优点：
1、无需经过sql层的解析，读写性能很高；
2、基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展；
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，文档形式、图片形式等等，而关系型数据库则只支持基础类型。
缺点：
1、不提供sql支持，学习和使用成本较高；
2、无事务处理，附加功能bi和报表等支持也不好；
[关系与非关系型数据库]
NoSQL,指的是非关系数据库。由上面的叙述可以看到关系型数据库中的表都是存储一下格式化的数据结构，每个元组字段的组成都是一样的，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组都分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系数据库以键值对存储，它的结构不固定，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或减少一些自己的键值对，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。
关系型数据库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。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件： 客户端应用程序(Client) 数据库服务器(Server) 数据库(Database) Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的桥梁，Client用SQL来象Server端发送请求，Server返回Client端要求的结果。现在流行的大型关系型数据库有IBM
DB2、IBM UDB、Oracle、SQL Server、SyBase、Informix等。
关系型数据库管理系统中储存与管理数据的基本形式是二维表。
关系型数据库是一组已经被组织为表结构的信息的集合。这些信息以表的形式被存储于磁盘、磁带等物理介质中。每个表可以有多行，而每行又被拆分成多列。
关系型数据库一整套数学理论基础，例如关系代数和关系运算是关系型数据库的只要理论基础。
日常生活中我们对表结构非常熟悉，例如学生的成绩表，课程表等，这些表格都是以行和列的二维方式来将信息组织在一起。这些信息可以以各种形式存在，例如打印在纸上，显示在电脑的屏幕上，记录在人们的脑海里，存在服务器的磁盘里等等。
现在需要一种方便的手段来管理这些信息，最好是随时能查询，新增，删除和更新的，这就是数据
关系：
·关系是满足一定条件的二维表，表中的一行称为关系的一个元组，用来存储事物的一个实例；表中
的一列称为关系的一个属性，用来描述实体的某一特征。表是由一组相关实体组成的集合。所以表和
实体集这两个词常常可以交替使用。
·关系是一个行与列交叉的二维表，每一列（属性）的所有数据都是同一种数据类型，每一列都有唯
一的列名，列在表中的顺序无关紧要；表中的任意两行（元组）不能相同，行在表中的顺序也无关紧
要
关系的特征：
·关系的每一行定义实体集的一个实体，每一列定义实体的一个属性
·每一行必须有一个主码，主码是一个属性组（可以是一个属性），它能唯一标识一个实体
·每一列表示一个属性，且列名不能重复
·列的每个值必须与对应属性的类型相同
·列有取值范围，称为域
·列是不可分割的最小数据项
·行、列的顺序对用户无关紧要
关系型数据库与NOSQL
关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。
关系型数据库的优势：
1. 保持数据的一致性（事务处理）
2.由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处）
3. 可以进行Join等复杂查询
其中能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。
关系型数据库的不足：
不擅长的处理
1. 大量数据的写入处理
2. 为有数据更新的表做索引或表结构（schema）变更
3. 字段不固定时应用
4. 对简单查询需要快速返回结果的处理
大量数据的写入处理
读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站已使用主从复制技术实现读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。
所以在进行大量数据操作时，会使用数据库主从模式。数据的写入由主数据库负责，数据的读入由从数据库负责，可以比较简单地通过增加从数据库来实现规模化，但是数据的写入却完全没有简单的方法来解决规模化问题。
第一，要想将数据的写入规模化，可以考虑把主数据库从一台增加到两台，作为互相关联复制的二元主数据库使用，确实这样可以把每台主数据库的负荷减少一半，但是更新处理会发生冲突，可能会造成数据的不一致，为了避免这样的问题，需要把对每个表的请求分别分配给合适的主数据库来处理。
第二，可以考虑把数据库分割开来，分别放在不同的数据库服务器上，比如将不同的表放在不同的数据库服务器上，数据库分割可以减少每台数据库服务器上的数据量，以便减少硬盘IO的输入、输出处理，实现内存上的高速处理。但是由于分别存储字不同服务器上的表之间无法进行Join处理，数据库分割的时候就需要预先考虑这些问题，数据库分割之后，如果一定要进行Join处理，就必须要在程序中进行关联，这是非常困难的。
为有数据更新的表做索引或表结构变更
在使用关系型数据库时，为了加快查询速度需要创建索引，为了增加必要的字段就一定要改变表结构，为了进行这些处理，需要对表进行共享锁定，这期间数据变更、更新、插入、删除等都是无法进行的。如果需要进行一些耗时操作，例如为数据量比较大的表创建索引或是变更其表结构，就需要特别注意，长时间内数据可能无法进行更新。
字段不固定时的应用
如果字段不固定，利用关系型数据库也是比较困难的，有人会说，需要的时候加个字段就可以了，这样的方法也不是不可以，但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的。你也可以预先设定大量的预备字段，但这样的话，时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态，即哪个字段保存有哪些数据。
对简单查询需要快速返回结果的处理 （这里的“简单”指的是没有复杂的查询条件）
这一点称不上是缺点，但不管怎样，关系型数据库并不擅长对简单的查询快速返回结果，因为关系型数据库是使用专门的sql语言进行数据读取的，它需要对sql与越南进行解析，同时还有对表的锁定和解锁等这样的额外开销，这里并不是说关系型数据库的速度太慢，而只是想告诉大家若希望对简单查询进行高速处理，则没有必要非使用关系型数据库不可。
NoSQL数据库
关系型数据库应用广泛，能进行事务处理和表连接等复杂查询。相对地，NoSQL数据库只应用在特定领域，基本上不进行复杂的处理，但它恰恰弥补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。
优点：
易于数据的分散
各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因，为了进行join处理，关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内，这不利于数据的分散，这也是关系型数据库并不擅长大数据量的写入处理的原因。相反NoSQL数据库原本就不支持Join处理，各个数据都是独立设计的，很容易把数据分散在多个服务器上，故减少了每个服务器上的数据量，即使要处理大量数据的写入，也变得更加容易，数据的读入操作当然也同样容易。
典型的NoSQL数据库
临时性键值存储（memcached、Redis）、永久性键值存储（ROMA、Redis）、面向文档的数据库（MongoDB、CouchDB）、面向列的数据库（Cassandra、HBase）
一、 键值存储
它的数据是以键值的形式存储的，虽然它的速度非常快，但基本上只能通过键的完全一致查询获取数据，根据数据的保存方式可以分为临时性、永久性和两者兼具
三种。
（1）临时性
所谓临时性就是数据有可能丢失，memcached把所有数据都保存在内存中，这样保存和读取的速度非常快，但是当memcached停止时，数据就不存在了。由于数据保存在内存中，所以无法操作超出内存容量的数据，旧数据会丢失。总结来说：
。在内存中保存数据
。可以进行非常快速的保存和读取处理
。数据有可能丢失
（2）永久性
所谓永久性就是数据不会丢失，这里的键值存储是把数据保存在硬盘上，与临时性比起来，由于必然要发生对硬盘的IO操作，所以性能上还是有差距的，但数据不会丢失是它最大的优势。总结来说：
。在硬盘上保存数据
。可以进行非常快速的保存和读取处理（但无法与memcached相比）
。数据不会丢失
（3） 两者兼备
Redis属于这种类型。Redis有些特殊，临时性和永久性兼具。Redis首先把数据保存在内存中，在满足特定条件（默认是
15分钟一次以上，5分钟内10个以上，1分钟内10000个以上的键发生变更）的时候将数据写入到硬盘中，这样既确保了内存中数据的处理速度，又可以通过写入硬盘来保证数据的永久性，这种类型的数据库特别适合处理数组类型的数据。总结来说：
。同时在内存和硬盘上保存数据
。可以进行非常快速的保存和读取处理
。保存在硬盘上的数据不会消失（可以恢复）
。适合于处理数组类型的数据
二、面向文档的数据库
MongoDB、CouchDB属于这种类型，它们属于NoSQL数据库，但与键值存储相异。
（1）不定义表结构
即使不定义表结构，也可以像定义了表结构一样使用，还省去了变更表结构的麻烦。
（2）可以使用复杂的查询条件
跟键值存储不同的是，面向文档的数据库可以通过复杂的查询条件来获取数据，虽然不具备事务处理和Join这些关系型数据库所具有的处理能力，但初次以外的其他处理基本上都能实现。
三、 面向列的数据库
Cassandra、HBae、HyperTable属于这种类型，由于近年来数据量出现爆发性增长，这种类型的NoSQL数据库尤其引入注目。
普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的，擅长以行为单位的读入处理，比如特定条件数据的获取。因此，关系型数据库也被成为面向行的数据库。相反，面向列的数据库是以列为单位来存储数据的，擅长以列为单位读入数据。
面向列的数据库具有搞扩展性，即使数据增加也不会降低相应的处理速度（特别是写入速度），所以它主要应用于需要处理大量数据的情况。另外，把它作为批处理程序的存储器来对大量数据进行更新也是非常有用的。但由于面向列的数据库跟现行数据库存储的思维方式有很大不同，故应用起来十分困难。
总结：关系型数据库与NoSQL数据库并非对立而是互补的关系，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。
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