关系型数据库 VS 非关系型数据库
2015-07-27 16:27
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1、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。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所组成的一个数据组织。
关系型数据库的优点:
容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念,关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解
使用方便:通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
易于维护:丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率
瓶颈:
高并发读写需求
网站的用户并发性非常高,往往达到每秒上万次读写请求,对于传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈
海量数据的高效率读写
网站每天产生的数据量是巨大的,对于关系型数据库来说,在一张包含海量数据的表中查询,效率是非常低的
高扩展性和可用性
在基于web的结构当中,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,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。
对网站来说,关系型数据库的很多特性不再需要了:
事务一致性
关系型数据库在对事物一致性的维护中有很大的开销,而现在很多web2.0系统对事物的读写一致性都不高
读写实时性
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,比如发一条消息之后,过几秒乃至十几秒之后才看到这条动态是完全可以接受的
复杂SQL,特别是多表关联查询
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,从需求以及产品阶级角度,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的功能极大的弱化了
在关系型数据库中,导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性,我们必须尽量按照其要求的范式进行设计,关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。每个元组字段的组成都是一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于标语表之间进行链接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。
非关系型数据库:
非关系型数据库提出另一种理念,例如,以键值对存储,且结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式,用户可以根据需要去添加自己需要的字段,这样,为了获取用户的不同信息,不需要像关系型数据库中,要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束,他也不能够提供像SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据,对于需要进行较复杂查询的数据,SQL数据库显的更为合适。
关系型数据库的最大特点就是事务的一致性:传统的关系型数据库读写操作都是事务的,具有ACID的特点,这个特性使得关系型数据库可以用于几乎所有对一致性有要求的系统中,如典型的银行系统。
但是,在网页应用中,尤其是SNS应用中,一致性却不是显得那么重要,用户A看到的内容和用户B看到同一用户C内容更新不一致是可以容忍的,或者说,两个人看到同一好友的数据更新的时间差那么几秒是可以容忍的,因此,关系型数据库的最大特点在这里已经无用武之地,起码不是那么重要了。
相反地,关系型数据库为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差,而像微博、facebook这类SNS的应用,对并发读写能力要求极高,关系型数据库已经无法应付(在读方面,传统上为了克服关系型数据库缺陷,提高性能,都是增加一级memcache来静态化网页,而在SNS中,变化太快,memchache已经无能为力了),因此,必须用新的一种数据结构存储来代替关系数据库。
关系数据库的另一个特点就是其具有固定的表结构,因此,其扩展性极差,而在SNS中,系统的升级,功能的增加,往往意味着数据结构巨大变动,这一点关系型数据库也难以应付,需要新的结构化数据存储。
于是,非关系型数据库应运而生,由于不可能用一种数据结构化存储应付所有的新的需求,因此,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。
必须强调的是,数据的持久存储,尤其是海量数据的持久存储,还是需要一种关系数据库这员老将。
总结:
关系型数据库:优点:持久化存储,使用方便,易于理解。事物的一致性。存储关系,进行复杂查询。缺点:高并发时,由于事物和IO限制,性能较差,存储结构固定,不易于系统升级。
NoSQL:使用键值对,可以自定义存储结构。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。
关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库。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所组成的一个数据组织。
关系型数据库的优点:
容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念,关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解
使用方便:通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
易于维护:丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率
瓶颈:
高并发读写需求
网站的用户并发性非常高,往往达到每秒上万次读写请求,对于传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈
海量数据的高效率读写
网站每天产生的数据量是巨大的,对于关系型数据库来说,在一张包含海量数据的表中查询,效率是非常低的
高扩展性和可用性
在基于web的结构当中,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,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。
对网站来说,关系型数据库的很多特性不再需要了:
事务一致性
关系型数据库在对事物一致性的维护中有很大的开销,而现在很多web2.0系统对事物的读写一致性都不高
读写实时性
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,比如发一条消息之后,过几秒乃至十几秒之后才看到这条动态是完全可以接受的
复杂SQL,特别是多表关联查询
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,从需求以及产品阶级角度,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的功能极大的弱化了
在关系型数据库中,导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性,我们必须尽量按照其要求的范式进行设计,关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。每个元组字段的组成都是一样,即使不是每个元组都需要所有的字段,但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于标语表之间进行链接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。
非关系型数据库:
非关系型数据库提出另一种理念,例如,以键值对存储,且结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对,这样就不会局限于固定的结构,可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式,用户可以根据需要去添加自己需要的字段,这样,为了获取用户的不同信息,不需要像关系型数据库中,要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束,他也不能够提供像SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据,对于需要进行较复杂查询的数据,SQL数据库显的更为合适。
关系型数据库 V.S. 非关系型数据库
关系型数据库的最大特点就是事务的一致性:传统的关系型数据库读写操作都是事务的,具有ACID的特点,这个特性使得关系型数据库可以用于几乎所有对一致性有要求的系统中,如典型的银行系统。但是,在网页应用中,尤其是SNS应用中,一致性却不是显得那么重要,用户A看到的内容和用户B看到同一用户C内容更新不一致是可以容忍的,或者说,两个人看到同一好友的数据更新的时间差那么几秒是可以容忍的,因此,关系型数据库的最大特点在这里已经无用武之地,起码不是那么重要了。
相反地,关系型数据库为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差,而像微博、facebook这类SNS的应用,对并发读写能力要求极高,关系型数据库已经无法应付(在读方面,传统上为了克服关系型数据库缺陷,提高性能,都是增加一级memcache来静态化网页,而在SNS中,变化太快,memchache已经无能为力了),因此,必须用新的一种数据结构存储来代替关系数据库。
关系数据库的另一个特点就是其具有固定的表结构,因此,其扩展性极差,而在SNS中,系统的升级,功能的增加,往往意味着数据结构巨大变动,这一点关系型数据库也难以应付,需要新的结构化数据存储。
于是,非关系型数据库应运而生,由于不可能用一种数据结构化存储应付所有的新的需求,因此,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。
必须强调的是,数据的持久存储,尤其是海量数据的持久存储,还是需要一种关系数据库这员老将。
总结:
关系型数据库:优点:持久化存储,使用方便,易于理解。事物的一致性。存储关系,进行复杂查询。缺点:高并发时,由于事物和IO限制,性能较差,存储结构固定,不易于系统升级。
NoSQL:使用键值对,可以自定义存储结构。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。
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