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nosql数据库和关系型数据库的区别是什么,nosql与关系数据库的操作比较

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本文目录导读:

  1. 数据模型
  2. 数据操作
  3. 事务处理
  4. 扩展性
  5. 数据一致性

《Nosql与关系数据库:操作比较下的本质区别》

nosql数据库和关系型数据库的区别是什么,nosql与关系数据库的操作比较

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数据模型

1、关系型数据库

- 关系型数据库基于关系模型,以表格的形式存储数据,在一个学生管理系统中,可能有“学生表”“课程表”“成绩表”等,每个表都有预定义的列结构,如“学生表”可能包含学号、姓名、性别、年龄等列,这些列的数据类型也是预先定义好的,如学号可能是整数类型,姓名是字符串类型。

- 表与表之间通过外键建立关系,以学生选课为例,“成绩表”中的学号列会关联到“学生表”中的学号列,课程号列会关联到“课程表”中的课程号列,这种关系模型使得数据具有高度的结构化,非常适合处理具有明确关系的数据,如企业的财务数据、库存管理数据等。

2、Nosql数据库

- Nosql数据库没有固定的表结构,以文档型数据库MongoDB为例,它存储的数据以文档(类似于JSON对象)的形式存在,一个文档可以包含不同的字段,不同的文档可以有不同的结构,在一个存储用户信息的集合(相当于关系型数据库中的表)中,一个用户文档可能包含姓名、年龄、爱好等字段,而另一个用户文档可能除了这些字段还包含工作经历等额外字段。

- 图数据库(如Neo4j)则以节点和边来表示数据,节点可以代表人、物等实体,边表示实体之间的关系,如人与人之间的朋友关系、商品与供应商之间的供应关系等,这种数据模型非常适合处理复杂的网络关系和半结构化、非结构化数据,如社交网络数据、物联网设备数据等。

数据操作

1、查询操作

关系型数据库

- 查询操作主要使用SQL(结构化查询语言),要查询某个班级中年龄大于20岁的学生姓名,可能会使用类似“SELECT name FROM students WHERE age > 20 AND class = '某班级'”的SQL语句,SQL提供了强大的查询功能,包括多表连接查询、子查询、聚合查询等,要查询每个班级的平均成绩,可以使用聚合函数和分组操作“SELECT class, AVG(score) FROM scores GROUP BY class”。

- 关系型数据库的查询优化器会对查询语句进行优化,以提高查询效率,当数据量非常大且查询逻辑复杂时,查询的性能可能会受到影响,尤其是在处理多表连接等复杂操作时。

Nosql数据库

- 在MongoDB中,查询使用基于JSON的查询语法,要查询年龄大于20岁的用户,可以使用“db.users.find({age: {$gt: 20}})”,MongoDB支持对文档内嵌套数据的查询,这对于处理复杂结构的数据非常方便。

- 图数据库Neo4j的查询语言Cypher则是专门为处理图结构数据设计的,要查询与某个用户有朋友关系的其他用户,可以使用类似“MATCH (user:User {name: '某个用户'}) -[:FRIEND]-(otherUser:User) RETURN otherUser”的Cypher语句,不同的Nosql数据库的查询语言都针对其数据模型进行了优化,在处理各自擅长的数据类型时查询效率较高。

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2、插入操作

关系型数据库

- 在关系型数据库中插入数据时,需要遵循表的结构定义,向“学生表”插入一条新的学生记录时,必须按照学号、姓名、性别、年龄等列的顺序提供相应的数据,并且数据类型要符合定义,如果表中有约束条件,如学号为主键不能重复,插入的数据必须满足这些约束。

- 插入操作通常是事务性的,即在一个事务中可以包含多个插入操作,如果其中一个插入操作失败,整个事务可以回滚,以保证数据的一致性。

Nosql数据库

- 在MongoDB中插入文档就相对灵活,要插入一个新的用户文档,可以直接将包含用户信息的JSON对象插入到用户集合中,不需要像关系型数据库那样严格遵循预定义的结构,不过,在一些Nosql数据库中也可以设置数据的模式验证,以确保数据的质量。

- 在键 - 值存储数据库(如Redis)中,插入操作就是简单地设置一个键值对,如“SET user:1 '{"name": "张三", "age": 25}'”,这种插入操作非常高效,适合用于缓存等场景。

事务处理

1、关系型数据库

- 关系型数据库具有强大的事务处理能力,遵循ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)原则,在一个银行转账系统中,从一个账户转出一定金额并转入另一个账户的操作是一个事务,原子性保证了这个转账操作要么全部成功(两个账户的余额更新都成功),要么全部失败;一致性确保转账前后系统的总金额不变;隔离性使得多个并发事务之间互不干扰;持久性保证一旦事务提交,数据的修改就会永久保存到数据库中。

- 关系型数据库通过锁机制、日志等技术来实现事务的管理,在并发访问时,可能会使用行级锁或表级锁来防止数据的不一致性。

2、Nosql数据库

- 许多Nosql数据库在事务处理方面相对较弱,MongoDB在早期版本中事务支持有限,但在后来的版本中逐步增强了事务功能,不过与关系型数据库相比,其事务处理能力仍然有一定的差距。

- 不过,一些Nosql数据库采用了其他的一致性模型,如最终一致性,以分布式缓存系统Redis为例,当数据在多个节点之间复制时,可能会存在短暂的数据不一致性,但最终会达到一致,这种一致性模型在一些对实时一致性要求不高的场景下,可以提高系统的可用性和性能。

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扩展性

1、关系型数据库

- 关系型数据库的扩展性相对较差,当数据量增长到一定程度或者并发访问量增加时,对关系型数据库进行扩展是比较复杂的,垂直扩展(增加单个服务器的资源,如内存、CPU等)在一定程度上可以解决问题,但受到硬件的限制。

- 水平扩展(增加服务器数量)在关系型数据库中较难实现,因为要处理数据的分区、数据一致性等诸多问题,在一个大型的电子商务网站中,如果使用关系型数据库,当用户数量和订单数量急剧增加时,要对数据库进行水平扩展需要进行复杂的架构设计和数据迁移。

2、Nosql数据库

- Nosql数据库通常具有较好的扩展性,Cassandra是一种分布式的Nosql数据库,它可以轻松地通过添加节点来扩展系统的存储容量和处理能力,它采用了分布式的数据存储和复制策略,数据被自动分区并分布在多个节点上。

- 对于文档型数据库MongoDB,也可以通过分片(sharding)技术来实现水平扩展,分片是将数据分散到多个服务器上的过程,每个分片可以独立处理数据请求,从而提高整个系统的性能和可扩展性。

数据一致性

1、关系型数据库

- 关系型数据库强调整个系统的数据一致性,如前面提到的,通过ACID事务来保证数据的一致性,在任何时刻,从数据库中读取的数据都是符合预先定义的完整性约束的,在一个订单管理系统中,订单表中的订单金额必须与订单明细中的商品价格总和一致,关系型数据库通过事务和约束机制来确保这种一致性。

2、Nosql数据库

- Nosql数据库根据不同的应用场景采用不同的一致性策略,如前面提到的Redis采用最终一致性,而一些分布式的Nosql数据库可能采用弱一致性模型,在一些大规模数据存储和高并发访问的场景下,如社交网络中的点赞、评论功能,弱一致性或最终一致性可以提高系统的响应速度和可用性,当一个用户点赞了一条微博,系统可能先快速更新本地节点的数据,然后再异步同步到其他节点,在这个过程中可能存在短暂的数据不一致,但这并不影响用户的基本体验。

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