如何学习及选择大数据非关系型数据库NoSQL

如何学习及选择大数据非关系型数据库NoSQL,第1张

是的,NoSQL(非关系数据)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。

数据库主要分为关系数据库和非关系型数据库(NoSQL)。

1、关系数据库

关系型数据库,存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似,关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。

常见的关系型数据库有Mysql,SqlServer等。在轻量或者小型的应用中,使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大,但是在构建大型应用时,则需要根据应用的业务需求和性能需求,选择合适的关系型数据库。

2、非关系型数据库(NoSQL)

指分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。

扩展资料

关系数据库分为两类:一类是桌面数据库,例如Access、FoxPro和dBase等;另一类是客户/服务器数据库,例如SQL Server、Oracle和Sybase等。桌面数据库用于小型的、单机的应用程序,它不需要网络和服务器,实现起来比较方便,但它只提供数据的存取功能。

客户/服务器数据库主要适用于大型的、多用户的数据库管理系统,应用程序包括两部分:一部分驻留在客户机上,用于向用户显示信息及实现与用户的交互;另一部分驻留在服务器中,主要用来实现对数据库的 *** 作和对数据的计算处理。

参考资料来源:百度百科-关系数据库

参考资料来源:百度百科-数据库

1、数据存储方式不同。

关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式。关系型数据天然就是表格式的,因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储,也很容易提取数据。

与其相反,非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中,而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中,就像文档、键值对或者图结构。你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。

2、扩展方式不同。

SQL和NoSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上,要支持日益增长的需求当然要扩展。

要支持更多并发量,SQL数据库是纵向扩展,也就是说提高处理能力,使用速度更快速的计算机,这样处理相同的数据集就更快了。

因为数据存储在关系表中, *** 作的性能瓶颈可能涉及很多个表,这都需要通过提高计算机性能来客服。虽然SQL数据库有很大扩展空间,但最终肯定会达到纵向扩展的上限。而NoSQL数据库是横向扩展的。

而非关系型数据存储天然就是分布式的,NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。

3、对事务性的支持不同。

如果数据 *** 作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划,那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制,并且易于回滚事务。

虽然NoSQL数据库也可以使用事务 *** 作,但稳定性方面没法和关系型数据库比较,所以它们真正闪亮的价值是在 *** 作的扩展性和大数据量处理方面。

参考资料来源:百度百科——关系型数据库

参考资料来源:百度百科——非关系型数据库


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