
我谈一点个人的见解吧。
记得之前看过一篇帖子,讲的是可能我们所说的非关系型数据库是我们翻译错了。年代久远,找不到原贴了,但是大概说的是非关系型数据库的名字叫Not Only Sql,我们简化过来就叫NoSql,所以看着就像是非关系型数据库,然后我们再顾名思义,就是数据之间没有关系的数据库,这个理解我不赞同。
如果从名字上来看,我觉得可以叫做不仅仅是关系型的数据库,更为恰当,当然,我们也不能否认,这类数据库确实在数据关联之间更为自由,约束条件更少,(甚至没有),但是这并不能阻挡它的发展,以“键值对”为基础的NoSql在性能上可以说是碾压对手,大家都知道NoSql不需要经过Sql层的解析的,相比关系型数据库数据之间的高耦合性,这让它具有更高的平行扩展性,当然这方面你需要去看一下相关的知识,高耦合低聚合等等概念需要理解一下。
大概就是我的理解了吧,关系型数据库就不用说了吧,我们常常用到,现在的主流数据库我们也都在接触,大到Oracle,小到Sqlite,相信你也比较熟悉,这些数据库都是支持事务和相当复杂的查询的,往往我们一条查询语句可以上百行(一子句一行)甚至上千行,这些都是NoSql做不到的,(注意我说的是一条查询语句),事务这个概念我也不多提了,这个网上就太多了,如果涉及到高并发之类的,可以多线程+事务,效率更高一些。
最后再补两句,好像现在的NoSql数据库的发展趋势很微妙,描述在往一些关系型数据库的基础模型延伸。
数据库有两种类型,分别是关系型数据库与非关系型数据库。
数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等 *** 作。
关系型数据库主要有:
Oracle、DB2、Microsoft
SQL
Server、Microsoft
Access、MySQL等等。
非关系型数据库主要有:
NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。
扩展资料:
非关系型数据库的优势:
1、性能高: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、可扩展性好: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、可以复杂查询: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、事务支持良好:使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。
参考资料来源:百度百科-数据库
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。当初我在黑马程序员培训时候就学过。
优点:
1、格式灵活:存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、形式等等,文档形式、形式等等,使用灵活,应用场景广泛,而关系型数据库则只支持基础类型。
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。
缺点:
1、不提供sql支持,学习和使用成本较高;
2、无事务处理;
3、数据结构相对复杂,复杂查询方面稍欠。
非关系型数据库的分类和比较:
1、文档型
2、key-value型
3、列式数据库
4、图形数据库
1High performance——对数据库高并发读写的需求;
2Huge Storage——对海量数据的高效率存储和访问的需求;
3High Scalability && High Availability——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。
在基于web的架构当中,数据库是最难进行横向扩展的。
当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。
对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说,对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情,往往需要停机维护和数据迁移。
随着互联网web20网站的兴起,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速。而传统的关系数据库在应付web20网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web20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,例如:
1、High performance——对数据库高并发读写的需求
Web20网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息,所以基本上无法使用动态页面静态化技术,因此数据库并发负载非常高,往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住,但是应付上万次SQL写数据请求,硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站,往往也存在对高并发写请求的需求,例如像JavaEye网站的实时统计在线用户状态,记录热门帖子的点击次数,投票计数等,因此这是一个相当普遍的需求。
2、Huge Storage——对海量数据的高效率存储和访问的需求
类似Facebook,twitter,Friendfeed这样的SNS网站,每天用户产生海量的用户动态,以Friendfeed为例,一个月就达到了25亿条用户动态,对于关系数据库来说,在一张25亿条记录的表里面进行SQL查询,效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统,例如腾讯,盛大,动辄数以亿计的帐号,关系数据库也很难应付。
3、High Scalability && High Availability——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求
在基于web的架构当中,数据库是最难进行横向扩展的,当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说,对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情,往往需要停机维护和数据迁移,为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢?
在上面提到的“三高”需求面前,关系数据库遇到了难以克服的障碍,而对于web20网站来说,关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地,例如:
1 数据库事务一致性需求
很多web实时系统并不要求严格的数据库事务,对读一致性的要求很低,有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。
2 数据库的写实时性和读实时性需求
对关系数据库来说,插入一条数据之后立刻查询,是肯定可以读出来这条数据的,但是对于很多web应用来说,并不要求这么高的实时性,比方说我(JavaEye的robbin)发一条消息之后,过几秒乃至十几秒之后,我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。
3、对复杂的SQL查询,特别是多表关联查询的需求
任何大数据量的web系统,都非常忌讳多个大表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询,特别是SNS类型的网站,从需求以及产品设计角度,就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询,以及单表的简单条件分页查询,SQL的功能被极大的弱化了。
因此,关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了,为了解决这类问题的非关系数据库应运而生,现在这两年,各种各样非关系数据库,特别是键值数据库(Key-Value Store DB)风起云涌,多得让人眼花缭乱。前不久国外刚刚举办了NoSQL Conference,各路NoSQL数据库纷纷亮相,加上未亮相但是名声在外的,起码有超过10个开源的NoSQLDB,例如:
Redis,Tokyo Cabinet,Cassandra,Voldemort,MongoDB,Dynomite,HBase,CouchDB,Hypertable, Riak,Tin, Flare, Lightcloud, KiokuDB,Scalaris, Kai, ThruDB,
这些NoSQL数据库,有的是用C/C++编写的,有的是用Java编写的,还有的是用Erlang编写的,每个都有自己的独到之处,看都看不过来了,我(robbin)也只能从中挑选一些比较有特色,看起来更有前景的产品学习和了解一下。
是的,NoSQL(非关系型数据库)简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,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。 NoSQL最普遍的解释是“非关系型的”,强调Key-Value Stores和文档数据库的优点,而不是单纯的反对RDBMS。
非关系型数据库特点
1可以处理超大量的数据。
2运行在便宜的PC服务器集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低,避免了“sharding” *** 作的复杂性和成本。
3击碎了性能瓶颈。NoSQL的支持者称,通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间,执行速度变得更快。
4没有过多的 *** 作。
5支持者来源于社区。因为NoSQL项目都是开源的,因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样,不得不从社区中寻求支持。
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