关系型数据库与非关系型数据库简介

什么是关系型数据库？

关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库。它使用了表格（二维数组）来存储数据，每个表格有一个唯一的表头（列名）和若干个数据行，每行存储对应列的数据，行与行之间不保持特定的顺序关系。表之间可以互相链接，形成关联关系，以达到业务的需要。

关系型数据库主要使用SQL（Structured Query Language）来管理数据，SQL 是一种标准化的关系型数据库语言，编写 SQL 语句可以实现数据的增删改查等操作。

关系型数据库具有ACID（原子性，一致性，隔离性和持久性）特性。这一特性保证了数据的完整性，是关键业务数据的存储平台，比如金融、电商、医疗等行业。

什么是非关系型数据库？

非关系型数据库，又称为NoSQL（Not only SQL），是不采用关系模型来组织数据的数据库。这些数据库通常不使用表格来存储数据，而是使用键值对、文档、图形等数据格式，数据之间没有规定的结构，不需要事先定义数据表的结构，适合存储非结构化、半结构化和频繁变化的数据。

非关系型数据库有多种类型，包括：

• 键值存储型数据库（如Redis、Memcached）
• 文档型数据库（如MongoDB、Couchbase)
• 列式数据库（如HBase、Cassandra）
• 图数据库（如Neo4j、ArangoDB）等

非关系型数据库的语言和 API 也各不相同，大多数使用 JSON 或者类似的半结构化的数据格式进行数据读写操作。相对于关系型数据库，非关系型数据库适合海量数据的存储和读取，数据读写的性能通常更高，而成本则相对较低。

关系型数据库与非关系型数据库比较

统一模型与灵活性

关系型数据库具有强大的数据约束功能，支持事务和 SQL 查询等复杂操作，适合于对数据要求高、结构稳定的场景。但是，关系型数据库的约束也限制了其扩展能力和灵活性，并且因为其需要维护完整性、防止数据冗余的特性，所以其性能一般相对较低。

非关系型数据库因为数据无结构约束，这让数据分布和存储方式的设计更加灵活，添加、修改和删除数据都非常方便。同时，非关系型数据库的数据访问性能更好，可以扩展性更强，并且非常适合大规模高并发读写访问的场景。

一致性与可用性

关系型数据库在保证数据一致性的前提下，可以保证事务的原子性，一致性和隔离性，并且具备持久性能力，数据一旦提交就不会轻易丢失。这为需要保证数据准确性的场景提供了良好的保障。但是，因为维持事务的一致性和隔离性会消耗大量的资源，使得关系型数据库的性能较低，并且在高并发写的时候容易出现死锁、等待等问题。

而非关系型数据库通常采用了一种叫做“最终一致性”的策略，在一定程度上牺牲了数据的一致性，以换取对数据的高可用性。简单而言，在高并发写操作的情况下，非关系型数据库可以容忍瞬时的数据不一致，这种策略可以有效的提高数据库的可用性，并且允许以高效的方式将数据进行分布式存储和读取。

关系型数据库和非关系型数据库示例说明

有时候我们需要做的就是将用户提交的表单数据保存到数据库中，来保存我们的网站数据。那么，我们应该使用哪种数据库呢？

例如，如果我们需要建一个电商平台，订单数据的一致性要求比较高，同时交易量也非常大，我们需要考虑到大量的并发 Read 和 write 操作，这种场景下我们应该充分考虑到使用关系型数据库（比如MySQL）来存储订单数据。

但是，如果我们搭建的是一个博客系统，每个用户的文章编辑频率都不同，存储的内容也不同，我们应该使用文档型数据库（比如MongoDB）来存储文章数据。文档型数据库相对于关系型数据库更易于处理大量的非结构化数据和半结构化数据，让我们能够更轻松地存储网站上发表的文章，不需要预先定义好的数据表结构，更加灵活。同时，如果我们需要对文章的标签、作者等进行分析，我们可以更容易地进行 MapReduce 等数据挖掘操作，来处理和展示数据。

在实际开发中，我们应该合理选择关系型数据库和非关系型数据库来满足我们的业务需求，使得我们的网站性能，开发成本都能够得到有效的保障。