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一、关系数据库与非关系型数据库概述
1、关系型数据库
关系型数据库是一个结构化的数据库,创建在关系模型(二维表格模型)基础上,一般面向于记录。
SQL 语句(标准数据查询语言)就是一种基于关系型数据库的语言,用于执行对关系型数据库中数据的检索和操作。
主流的关系型数据库包括 Oracle、MySQL、SQL Server、Microsoft Access、DB2 等。
2、非关系型数据库
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意思是“不仅仅是 SQL”,是非关系型数据库的总称。
除了主流的关系型数据库外的数据库,都认为是非关系型。
主流的 NoSQL 数据库有 Redis、MongBD、Hbase、CouhDB 等。
二、关系数据库与非关系型数据库区别
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。
① 关系型:依赖于关系模型E-R图,同时以二维表格式的方式存储数据
② 非关系型:除了以表格形式存储之外,通常会以大块的形式组合在一起进行存储数据
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,操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克服。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。因为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。
① 关系:纵向(天然表格式)
② 非关:横向(天然分布式)
3、对事务性的支持不同
如果数据操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最佳选择。SQL数据库支持对事务(ACID)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操作,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操作的扩展性和大数据量处理方面。
① 关系型:特别适合高事务性要求和需要控制执行计划的任务
② 非关系:此处会稍显弱势,其价值点在于高扩展性和大数据量处理方面
三、非关系型数据库产生背景
可用于应对 Web2.0 纯动态网站类型的三高问题。
(1)High performance——对数据库高并发读写需求
(2)Huge Storage——对海量数据高效存储与访问需求
(3)High Scalability && High Availability——对数据库高可扩展性与高可用性需求
关系型数据库和非关系型数据库都有各自的特点与应用场景,两者的紧密结合将会给Web2.0的数据库发展带来新的思路。让关系数据库关注在关系上,非关系型数据库关注在存储上。例如,在读写分离的MySQL数据库环境中,可以把经常访问的数据存储在非关系型数据库中,提升访问速度。
总结:
关系型数据库:
实例–>数据库–>表(table)–>记录行(row)、数据字段(column)
非关系型数据库:
实例–>数据库–>集合(collection)–>键值对(key-value)
非关系型数据库不需要手动建数据库和集合(表)。
四、Redis简介
Redis 是一个开源的、使用 C 语言编写的 NoSQL 数据库。
Redis 基于内存运行并支持持久化,采用key-value(键值对)的存储形式,是目前分布式架构中不可或缺的一环。
Redis服务器程序是单进程模型
Redis服务在一台服务器上可以同时启动多个Redis进程,Redis的实际处理速度则是完全依靠于主进程的执行效率。若在服务器上只运行一个Redis进程,当多个客户端同时访问时,服务器的处理能力是会有一定程度的下降;若在同一台服务器上开启多个Redis进程,Redis在提高并发处理能力的同时会给服务器的CPU造成很大压力。即:在实际生产环境中,需要根据实际的需求来决定开启多少个Redis进程。
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