关系型数据库与非关系型数据库的区别剖析
图片来源于网络，如有侵权联系删除
一、数据结构
1、关系型数据库
- 关系型数据库采用表格形式来组织数据，例如在一个典型的员工管理数据库中，可能有“员工表”，其中包含“员工编号”“姓名”“部门”“入职日期”等列，每一行代表一个员工的具体信息，这些表之间还可以通过主键和外键建立关系，部门表”中的“部门编号”可以作为“员工表”中的外键，从而将员工与所属部门关联起来，这种结构化的数据存储方式非常适合处理具有明确结构和复杂关系的数据，如企业的财务数据、供应链管理中的订单和库存数据等。
- 数据的一致性和完整性通过关系模型中的约束来保证，在定义表结构时，可以设置“非空约束”，确保某些关键列（如“员工编号”）不能为空值；还可以设置“唯一性约束”，保证像“员工编号”这样的列在表中是唯一的，通过外键约束，可以确保相关表之间数据的一致性，如在“员工表”中的“部门编号”必须是“部门表”中存在的有效的“部门编号”。
2、非关系型数据库
- 非关系型数据库的数据结构更加多样化，常见的有键 - 值对存储（如Redis），其中数据以键和值的形式存储，就像一个巨大的字典，在一个缓存应用中，可以将用户的登录信息以键 - 值对的形式存储，键为用户的唯一标识（如用户名或用户ID），值为包含用户登录状态、权限等信息的对象。
- 文档型数据库（如MongoDB）以文档（类似JSON格式）为基本存储单元，一个文档可以包含多个不同类型的字段，并且文档之间的结构可以不同，在一个博客系统中，一篇博客文章可以是一个文档，其中包含标题、作者、内容、发布日期、标签等字段，不同文章的标签数量和内容长度等可以有很大差异，不需要像关系型数据库那样遵循统一的表结构。
- 还有图数据库（如Neo4j）专门用于处理节点和边构成的图结构数据，适用于社交网络、知识图谱等场景，其中节点表示实体（如用户、文章等），边表示实体之间的关系（如用户之间的好友关系、文章之间的引用关系等）。
二、可扩展性
1、关系型数据库
- 关系型数据库在扩展方面面临一定挑战，传统的关系型数据库通常采用垂直扩展（scale - up）的方式，即通过增加单个服务器的硬件资源（如CPU、内存、磁盘等）来提高性能，这种方式存在硬件成本高、性能提升有限等问题，当企业的数据量增长到一定程度，单纯地升级服务器硬件可能无法满足日益增长的业务需求。
- 在分布式关系型数据库方面，虽然有一些解决方案，但实现起来相对复杂，因为关系型数据库的关系模型和事务处理机制在分布式环境下需要考虑数据一致性、分布式事务等复杂问题，在一个分布式的银行转账系统中，要确保不同节点上的账户余额更新操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性）是非常复杂的。
2、非关系型数据库
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 非关系型数据库更倾向于水平扩展（scale - out），以Cassandra为例，它可以轻松地通过添加更多的节点到集群中来扩展存储容量和处理能力，在大数据和云计算环境下，这种水平扩展方式非常适合处理海量数据，在一个大型互联网公司的日志存储系统中，随着日志数据的不断增加，可以简单地添加新的服务器节点到Cassandra集群中，以适应数据增长的需求。
- 非关系型数据库的分布式架构设计使得它们在处理大规模数据和高并发访问时具有更好的性能，MongoDB的分片（sharding）技术可以将数据分散到多个服务器上，从而提高数据的读写性能，由于非关系型数据库对数据一致性的要求相对宽松（一些非关系型数据库遵循最终一致性原则），在分布式环境下的处理相对简单。
三、事务处理
1、关系型数据库
- 关系型数据库遵循ACID原则来处理事务，原子性（Atomicity）确保事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败，在一个电子商务系统中，当用户下单购买商品时，订单创建、库存扣减和支付处理等操作必须作为一个原子事务来处理，如果其中任何一个操作失败，整个事务都要回滚，以保证数据的一致性。
- 一致性（Consistency）要求事务执行前后数据库的状态必须保持一致，隔离性（Isolation）保证并发执行的事务之间互不干扰，持久性（Permanence）确保一旦事务提交，其对数据库的修改就永久保存，这些特性使得关系型数据库在处理金融交易、企业资源规划（ERP）等对数据准确性和完整性要求极高的应用场景中具有不可替代的作用。
2、非关系型数据库
- 非关系型数据库在事务处理上有不同的策略，一些非关系型数据库（如Cassandra）提供了有限的事务支持，主要关注分区内的原子性，而其他一些非关系型数据库（如Redis）可能更侧重于单个操作的原子性，如对某个键的操作是原子的。
- 很多非关系型数据库遵循最终一致性模型，在这种模型下，系统不保证数据的即时一致性，但随着时间的推移，数据最终会达到一致状态，在一个分布式的社交网络系统中，用户A关注用户B后，不同节点上可能不会立即显示这个关注关系，但经过一段时间（可能是几毫秒到几秒）后，所有节点都会更新到一致的状态，这种方式在牺牲一定即时一致性的基础上，提高了系统的可用性和性能。
四、查询语言
1、关系型数据库
- 关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）进行数据操作，SQL是一种功能强大、标准化的查询语言，它可以进行数据的定义（如创建表、修改表结构等）、数据的操作（如插入、删除、更新数据）和数据的查询（如使用SELECT语句进行复杂的查询操作），可以使用SQL语句查询“员工表”中所有部门为“销售部”的员工信息，通过JOIN操作将多个相关表的数据组合起来查询，如查询每个部门的员工数量以及部门名称等复杂操作。
- SQL的语法相对复杂，但具有很强的表达能力，可以处理各种复杂的关系型数据查询，而且由于SQL是一种标准语言，不同的关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server等）都支持SQL，这使得开发人员可以方便地在不同的关系型数据库之间迁移应用程序，只需要对特定数据库的一些特性进行微调。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、非关系型数据库
- 非关系型数据库没有统一的查询语言，不同类型的非关系型数据库使用各自的查询方式，MongoDB使用类似JSON的查询语法，可以方便地查询文档型数据，在MongoDB中，可以使用类似于{"department":"销售部"}这样的查询条件来查找“部门”为“销售部”的文档。
- 对于键 - 值对数据库（如Redis），主要通过特定的命令来操作数据，如GET命令用于获取键对应的值，SET命令用于设置键 - 值对，图数据库（如Neo4j）则有自己专门的查询语言（如Cypher）来查询图结构中的节点和边的关系，例如查询与某个用户有直接好友关系的所有用户等操作。
五、性能和适用场景
1、关系型数据库
- 关系型数据库在处理复杂的关系查询和事务处理方面表现出色，在企业级应用中，如企业的财务系统、人力资源管理系统等，需要对大量结构化数据进行精确的查询、更新和事务处理，关系型数据库能够很好地满足需求，在财务系统中，需要准确计算各种账目之间的关系，如资产负债表、利润表等的生成，关系型数据库可以通过复杂的SQL查询和事务机制来确保数据的准确性和完整性。
- 关系型数据库在处理大规模的非结构化或半结构化数据时可能会遇到性能瓶颈，在处理海量的用户日志数据或者社交媒体中的用户动态数据时，关系型数据库的表结构和查询方式可能导致查询效率低下，因为需要将非结构化数据转换为适合关系型数据库存储的结构，并且在查询时可能需要进行大量的表连接操作。
2、非关系型数据库
- 非关系型数据库在处理大规模数据、高并发访问和非结构化数据方面具有优势，在互联网公司的大数据分析场景中，需要处理海量的用户行为数据（如点击流数据），这些数据具有结构不固定、数据量大的特点，非关系型数据库（如HBase）可以直接存储和高效处理这些数据。
- 在实时应用场景中，如在线游戏的排行榜系统或者实时金融交易系统的行情数据缓存，非关系型数据库（如Redis）可以提供快速的读写操作，满足高并发访问的需求，对于社交网络中的人际关系分析等场景，图数据库（如Neo4j）可以快速查询节点之间的关系，而不需要像关系型数据库那样进行复杂的表连接操作。
关系型数据库和非关系型数据库在数据结构、可扩展性、事务处理、查询语言以及性能和适用场景等方面存在着显著的区别，在实际的应用开发中，需要根据具体的业务需求、数据特点和性能要求等因素来选择合适的数据库类型。
评论列表