关系型数据库与非关系型数据库的区别及示例代码
一、概述
关系型数据库（Relational Database Management System，RDBMS）和非关系型数据库（Not - Only - SQL，NoSQL）是数据库管理系统中的两大类型，它们在数据存储、数据结构、查询语言、扩展性等多个方面存在显著差异。
二、数据存储结构的区别
1、关系型数据库
- 关系型数据库以表格（table）的形式存储数据，例如在一个名为“students”的表中，可能包含“id”（学生编号）、“name”（学生姓名）、“age”（学生年龄）等列，每个学生的信息作为一行数据存储在表中。
- 在MySQL中，创建这样一个表的代码如下：
CREATE TABLE students (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255),
age INT
);- 关系型数据库中的表之间可以通过外键（foreign key）建立关系，如果有一个“courses”表，存储课程信息，并且一个学生可以选修多门课程，那么可以通过外键将“students”表和“courses”表关联起来。
2、非关系型数据库
- 非关系型数据库的数据结构更加灵活多样，以文档型数据库MongoDB为例，它以文档（document）的形式存储数据，一个文档类似于JSON对象，
{
"student_id": 1,
"student_name": "John",
"age": 20,
"courses": ["Math", "English"]
}- 这里将学生的基本信息和选修课程信息都放在了一个文档中，不需要像关系型数据库那样通过复杂的表关联来获取相关信息。
三、查询语言的区别
1、关系型数据库
- 关系型数据库通常使用SQL（Structured Query Language）进行查询操作，要查询年龄大于18岁的学生姓名，可以使用以下SQL语句：
SELECT name FROM students WHERE age > 18;
- SQL具有强大的查询功能，能够进行复杂的多表连接、聚合操作等，计算每个班级的平均年龄：
SELECT class_id, AVG(age) FROM students GROUP BY class_id;
2、非关系型数据库
- 非关系型数据库的查询语言因数据库类型而异，在MongoDB中，使用类似JSON的查询语法，要查询年龄大于18岁的学生姓名，可以使用以下查询语句：
db.students.find({age: {$gt: 18}}, {name: 1});- 对于图数据库（如Neo4j），查询语言是Cypher，用于查询图中的节点和关系，查询与某个特定用户有朋友关系的其他用户：
MATCH (user:User {name: 'Alice'}) - [:FRIEND] - (other) RETURN other;四、扩展性的区别
1、关系型数据库
- 关系型数据库在扩展时面临一些挑战，当数据量巨大时，对单个表进行水平扩展（增加服务器数量来扩展存储和处理能力）比较困难，垂直扩展（升级服务器硬件）也有一定的局限性，在MySQL中，如果一个表的数据量达到数十亿行，查询性能可能会显著下降。
2、非关系型数据库
- 非关系型数据库通常具有更好的扩展性，以分布式键 - 值存储数据库Redis为例，它可以很容易地通过添加更多的节点来扩展存储能力，在处理大规模的用户会话数据或者缓存数据时，Redis可以通过集群模式轻松应对高并发和大数据量的需求。
五、事务处理的区别
1、关系型数据库
- 关系型数据库支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，在一个银行转账系统中，如果要从账户A转账到账户B，这个操作包含从账户A扣除金额和向账户B增加金额两个步骤，关系型数据库能够确保这两个操作要么都成功（原子性），要么都失败，并且在整个过程中数据始终保持一致（一致性），不同事务之间相互隔离（隔离性），一旦事务提交，数据的改变是持久的（持久性）。
2、非关系型数据库
- 部分非关系型数据库对事务的支持相对较弱，不过，一些非关系型数据库也在不断改进事务支持，MongoDB从版本4.0开始提供多文档事务的支持，但与关系型数据库的ACID事务相比，在功能和性能上仍有一定差异。
六、适用场景的区别
1、关系型数据库
- 适用于数据结构相对固定、需要复杂查询（如多表连接、聚合等）、对事务完整性要求较高的场景，例如企业的财务系统、订单管理系统等，这些系统中的数据关系复杂，数据准确性和一致性至关重要。
2、非关系型数据库
- 适用于大数据量、高并发、数据结构灵活多变的场景，例如社交媒体平台的用户动态存储，每个用户的动态可能包含不同类型的数据（文本、图片、视频等），并且数据量巨大，非关系型数据库可以更好地适应这种场景。
关系型数据库和非关系型数据库各有优劣，在不同的应用场景中发挥着重要作用。
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