本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
《关系型数据库和非关系型数据库的区别：大白话解析》
在当今的数据世界里，数据库就像是一个超级大仓库，用来存储各种各样的数据，而关系型数据库和非关系型数据库就像是这个大仓库里不同类型的储物间，它们各有各的特点和用途。
数据结构
1、关系型数据库
- 关系型数据库以表格的形式来存储数据，就像是我们在学校里看到的成绩表一样，有行有列，每一行代表一条记录，每一列代表一个属性，在一个学生信息表中，可能有学号、姓名、年龄、性别等列，每一个学生的信息就是一行，这些表格之间还可以通过一些特殊的键（比如主键和外键）建立关系，比如一个班级表和学生表，班级表中的班级编号可以作为主键，而学生表中的班级编号字段可以作为外键，这样就能够把学生和他们所属的班级关联起来，这种表格结构非常规整，就像一个个排列整齐的方阵。
2、非关系型数据库
- 非关系型数据库的结构就更加多样化了，它可以是文档型的，就像是一篇篇文章，每个文档里面可以包含各种不同类型的数据，比如说，在一个存储用户信息的文档型数据库中，一个用户的文档可能包含姓名、年龄、爱好（爱好可能是一个数组，里面有好几个爱好）、地址（地址可能是一个嵌套的结构，包含省、市、区等信息）等，还有键 - 值型的，就像字典一样，一个键对应一个值，比如存储用户登录状态，用户名是键，登录状态（登录或者未登录）是值，还有图形数据库，它是以节点和边的形式来存储数据的，就像是一个社交网络图，每个人是一个节点，人与人之间的关系是边。
数据一致性
1、关系型数据库
- 关系型数据库非常注重数据的一致性，它遵循ACID原则，A代表原子性（Atomicity），就好比是一个不可分割的整体操作，在转账操作中，从一个账户扣款和给另一个账户加款必须作为一个整体操作，如果其中一个操作失败，整个转账操作就会回滚，就像没有发生过一样，C代表一致性（Consistency），这意味着数据库在任何时候都要保持数据的正确性和完整性，比如在一个订单系统中，订单的金额必须和订单明细中的商品价格总和一致，I代表隔离性（Isolation），不同的事务之间相互隔离，互不干扰，就像在银行系统中，多个柜员同时处理不同客户的业务，彼此之间不会相互影响，D代表持久性（Durability），一旦事务提交，数据的修改就是永久性的，即使数据库发生故障，数据也不会丢失。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、非关系型数据库
- 非关系型数据库对数据一致性的要求相对宽松一些，在一些非关系型数据库中，为了提高性能，可能会牺牲一定的一致性，比如在一些分布式的非关系型数据库中，可能采用最终一致性的策略，这意味着在数据更新后，可能不会马上在所有的节点上看到更新后的结果，但是经过一段时间后，数据最终会达到一致的状态，就像在一个社交网络中，你更新了自己的头像，可能不是所有的朋友马上就能看到新头像，但是过一会儿大家就都能看到了。
扩展性
1、关系型数据库
- 关系型数据库的扩展性相对较差，当数据量非常大或者并发访问量很高的时候，要进行扩展就比较麻烦，如果要增加服务器来提高处理能力，可能需要进行复杂的数据库架构调整，比如进行数据分片或者集群搭建，而且关系型数据库的表格结构比较固定，如果要对表结构进行修改，可能会影响到很多相关的业务逻辑和应用程序，在一个已经运行多年的大型电商系统中，如果要在订单表中添加一个新的字段，可能需要修改很多涉及订单处理的程序代码。
2、非关系型数据库
- 非关系型数据库的扩展性非常好，尤其是在处理海量数据和高并发访问方面有很大的优势，很多非关系型数据库是基于分布式架构设计的，可以很容易地通过添加节点来增加存储容量和处理能力，一些基于键 - 值存储的非关系型数据库，当数据量增加时，只需要添加更多的服务器节点，就可以轻松地应对，而且非关系型数据库的结构灵活，不需要像关系型数据库那样担心表结构的修改会带来大量的连锁反应。
查询语言
1、关系型数据库
- 关系型数据库通常使用SQL（结构化查询语言）来进行数据查询，SQL是一种非常强大的查询语言，可以进行复杂的查询操作，可以通过JOIN操作来关联多个表格，从不同的表中获取相关的数据，比如在查询某个班级的学生成绩时，可以通过学生表和成绩表的关联来获取每个学生的姓名、课程和成绩等信息，还可以使用GROUP BY语句进行分组统计，计算每个班级的平均成绩等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
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，对于文档型数据库，可能使用类似JSON查询的语法，在一个存储博客文章的文档型数据库中，可以使用特定的语法来查询包含某个关键词的文章，对于键 - 值型数据库，查询通常是基于键来进行查找，比较简单直接，而图形数据库则有专门用于查询图结构的查询语言，如Cypher等，可以方便地查询节点之间的关系，比如查询两个人之间的社交关系路径等。
适用场景
1、关系型数据库
- 关系型数据库适用于对数据完整性和一致性要求较高，数据结构相对固定的场景，比如企业的财务系统，每一笔账目都必须准确无误，数据之间的关系非常明确，像账户表、交易表等之间的关联关系是非常严谨的，还有传统的企业资源规划（ERP）系统，需要处理大量的结构化数据，如订单管理、库存管理等，这些数据的格式和关系在很长一段时间内都比较稳定。
2、非关系型数据库
- 非关系型数据库适用于大数据量、高并发、数据结构灵活的场景，在社交网络中，用户的信息非常复杂多样，而且用户数量巨大，非关系型数据库可以很好地存储用户的各种信息，如个人资料、动态、好友关系等，在物联网（IoT）领域，大量的传感器产生海量的、结构不规则的数据，非关系型数据库可以方便地存储这些数据，并且能够快速地进行数据处理和分析。
关系型数据库和非关系型数据库在数据结构、数据一致性、扩展性、查询语言和适用场景等方面都存在着明显的区别，在实际的应用中，需要根据具体的业务需求来选择合适的数据库类型，这样才能更好地管理和利用数据。
评论列表