关系型和非关系型数据库的区别？ 什么是关系型数据库
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什么是关系数据库(关系数据库和非关系数据库有什么区别？)
目前主流的关系数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等 。
非关系数据库包括NoSql和Cloudant 。
nosql和关系数据库的比较？
优势:
1)成本:nosql数据库简单易部署，基本上是开源软件，不需要像oracle那样花很多钱购买和使用，而且比关系型数据库便宜 。
2)查询速度:nosql数据库将数据存储在缓存中，而关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及nosql数据库 。
3)数据存储的格式:nosql的存储格式是key、value、document、picture等 。，所以可以存储基本类型和对象或集合等各种格式，而数据库只支持基本类型 。
4)可扩展性:像join这种多表查询机制的关系数据库的局限性使其难以扩展 。
缺点:
1)维护的工具和材料有限，因为nosql是新技术，无法和关系数据库10多年的技术相比 。
2)不提供对sql的支持 。如果不支持sql等行业标准，会造成用户一定的学习和使用成本 。
3)它不提供关系数据库来处理事情 。
非关系数据库的优势:1 。性能NOSQL基于键值对，可以想象为表中主键和值的对应关系，不需要SQL层解析，所以性能非常高 。2.可伸缩性也是因为基于键值对的数据之间没有耦合，所以非常容易横向伸缩 。
关系数据库的优势:1 。复杂查询可以使用SQL语句方便地在一个表和多个表之间进行非常复杂的数据查询 。2.事务支持使高安全性的数据访问需求得以实现 。对于这两类数据库来说，彼此的长处就是各自的短处，反之亦然 。
关系数据库通过行和列的二进制表示来表达所有数据 。
关系数据库的优势:
1.维护数据一致性(交易处理)
2.因为有了标准化的前提，数据更新的成本很小(同一领域基本只有一个地方) 。
3.您可以执行复杂的查询，如连接 。
其中，保持数据的一致性是关系数据库的最大优势 。
关系数据库的缺点:
不善于处理
1.大量数据的写处理
2.对包含更新数据的表进行索引或模式更改 。
3.当字段不固定时应用 。
4.简单的查询需要快速返回结果 。
-大量数据的写处理 。
读写都集中在一个数据库里，让数据库不堪重负 。大多数网站都采用了主从复制技术来实现读写分离，以提高读写性能和阅读的可扩展性 。
所以在进行大量数据操作时，会使用数据库主从模式 。主数据库负责数据写入，从数据库负责数据读取 。增加从数据库实现规模很容易，但是在数据写入中没有简单的方法解决规模问题 。
首先，如果您想要扩展数据写入，您可以考虑将主数据库的数量从一个增加到两个，并将它们用作相互关联和复制的二进制主数据库 。事实上，这可以将每个主数据库的负载减少一半 。但是更新过程中会有冲突，可能导致数据不一致 。为了避免这样的问题，有必要将每个表的请求分配给适当的master数据库进行处理 。
第二，可以考虑拆分数据库，放在不同的数据库服务器上，比如把不同的表放在不同的数据库服务器上 。数据库拆分可以减少每个数据库服务器上的数据量，从而减少硬盘IO的输入输出处理，实现内存的高速处理 。但是，由于不同服务器上分别存储单词的表不能连接，所以在对数据库进行分区时，需要提前考虑这些问题 。数据库分区后，如果需要加入，必须在程序中关联，难度很大 。
-具有数据更新的表的索引或表结构发生变化 。
当使用关系数据库时，有必要创建索引以加快查询速度，并改变表结构以添加必要的字段 。为了执行这些过程，有必要共享和锁定表，在此期间，数据会发生更改、更新、插入、删除等 。都是不可能的 。如果需要做一些耗时的操作，比如创建索引，或者改变数据量较大的表的表结构，就需要特别注意了 。数据可能很长时间都不会更新 。
-当场不固定时的应用
如果字段不固定，就很难使用关系数据库 。有人会说，必要的时候加个字段就可以了 。这种方法不是不可以，但是实践中每次都要反复改变表格结构，非常痛苦 。你也可以预先设置大量的预备字段，但是在这种情况下，随着时间的推移，很容易失去对字段和数据的对应状态的跟踪，即哪些字段保存了哪些数据 。
-处理需要快速返回结果的简单查询(“简单”在这里是指没有复杂的查询条件)
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