《关系数据库的基本特征与非关系型数据库的区别》
一、关系数据库的基本特征
1、数据结构
- 关系数据库以表(关系)的形式组织数据,表由行(元组)和列(属性)组成,在一个学生信息表中,每行代表一个学生的记录,每列代表学生的某个属性,如学号、姓名、年龄、专业等,这种结构化的数据表示方式使得数据清晰、易于理解和管理。
- 表之间可以通过外键建立关系,有一个课程表和一个选课表,选课表中的课程编号可以作为外键与课程表中的课程编号相关联,从而体现出学生选课与课程之间的多对多关系。
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2、数据完整性
- 实体完整性:在关系数据库中,每一个表都有一个主键,主键的值必须是唯一的且不能为空,这确保了表中的每一条记录都可以被唯一地标识,在员工表中,员工编号作为主键,不会出现两个员工具有相同员工编号的情况。
- 参照完整性:通过外键约束来实现,外键的值必须是另一个表中主键的值或者为空,这保证了表与表之间关系的正确性,比如在订单表中的客户编号必须是客户表中存在的客户编号,防止出现无效的客户关联。
- 域完整性:规定了列的取值范围,年龄列可能规定只能取正整数,性别列可能只能取“男”或“女”等有限的值,这有助于保证数据的准确性。
3、数据操作
- 关系数据库使用SQL(结构化查询语言)进行数据操作,SQL提供了丰富的操作命令,如SELECT用于查询数据,INSERT用于插入数据,UPDATE用于更新数据,DELETE用于删除数据等,可以使用SELECT语句查询满足特定条件的学生记录,如查询所有年龄大于20岁的学生信息。
- 关系代数和关系演算为数据操作提供了理论基础,关系代数中的并、交、差、笛卡尔积、选择、投影等操作可以对表进行复杂的组合和筛选操作,关系演算则从逻辑角度描述对数据的操作。
4、数据独立性
- 物理独立性:指用户的应用程序与数据库中数据的物理存储是相互独立的,当数据库的物理存储结构(如存储设备、存储方式等)发生改变时,应用程序不需要修改,数据库从磁盘的一个区域迁移到另一个区域,或者从一种存储引擎切换到另一种存储引擎,只要数据库管理系统能够正确处理,应用程序可以照常运行。
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- 逻辑独立性:用户的应用程序与数据库的逻辑结构(如表结构、关系模式等)是相互独立的,当数据库的逻辑结构发生改变时,如增加或删除列、修改表之间的关系等,只要对外提供的接口不变,应用程序不需要大规模修改。
二、非关系数据库的特点(不属于关系数据库基本特征的部分)
1、数据模型多样性
- 非关系数据库不像关系数据库那样采用统一的表结构模型,文档型数据库(如MongoDB)以文档(类似JSON格式的数据结构)为基本单位存储数据,一个文档可以包含不同类型和结构的数据,不需要预先定义严格的表结构,在一个存储用户信息和订单信息的文档型数据库中,可以将用户的基本信息(姓名、年龄等)和他的订单列表(包含订单编号、商品名称、数量等)放在一个文档中,这与关系数据库中需要通过多表关联来表示这种关系有很大区别。
- 键 - 值存储数据库(如Redis)则以键 - 值对的形式存储数据,键是唯一标识符,值可以是任意类型的数据,如字符串、数字、列表等,这种简单的数据模型非常适合用于缓存、计数器等场景,在一个网站中,可以使用Redis来存储用户的登录状态,键为用户的唯一标识(如用户名或用户ID),值为登录状态(如“已登录”或“未登录”),它不需要像关系数据库那样考虑表结构和数据关系。
- 图数据库(如Neo4j)专门用于处理图结构的数据,节点和边是其基本元素,节点代表实体,边代表实体之间的关系,在社交网络分析中,用户可以作为节点,用户之间的朋友关系可以作为边,图数据库可以高效地查询诸如“查找用户A的所有朋友的朋友”这样复杂的关系,而在关系数据库中实现这种复杂的图关系查询会非常复杂。
2、数据一致性与事务处理的差异
- 在关系数据库中,事务具有ACID特性(原子性、一致性、隔离性、持久性),在银行转账系统中,从一个账户转出一笔钱并转入另一个账户的操作必须是一个原子操作,如果转账过程中出现故障,整个操作必须回滚,以保证数据的一致性,而在一些非关系数据库中,尤其是分布式的非关系数据库,可能会采用不同的一致性模型。
- 以分布式的键 - 值存储数据库为例,为了提高可用性和性能,可能会采用最终一致性模型,在这种模型下,数据的更新可能不会立即在所有节点上反映出来,在一个分布式的全球数据存储系统中,当在一个节点上更新了某个键 - 值对后,其他节点可能需要一段时间才能获取到最新的值,这种最终一致性模型在一些对实时一致性要求不高的场景下是可以接受的,如在线游戏中的某些非关键数据存储,但与关系数据库严格的ACID事务处理有很大区别。
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3、可扩展性
- 关系数据库在扩展方面往往面临一些挑战,当数据量不断增大,尤其是达到一定规模后,垂直扩展(增加单个服务器的资源,如内存、CPU等)和水平扩展(增加服务器数量)都可能会遇到困难,在一个大型的电子商务网站中,随着用户数量和订单数量的急剧增加,关系数据库可能会因为表结构的复杂性和事务处理的严格要求而难以快速扩展。
- 非关系数据库在可扩展性方面具有一定优势,许多非关系数据库采用分布式架构,可以方便地通过添加节点来扩展存储容量和处理能力,以分布式文件系统型的非关系数据库(如Ceph)为例,它可以轻松地在集群中添加新的存储节点来容纳更多的数据,并且可以根据数据的分布策略自动调整数据的存储位置,以实现负载均衡和高效的数据访问。
4、查询语言与操作方式
- 非关系数据库的查询语言与关系数据库的SQL有很大不同,在文档型数据库MongoDB中,使用的是一种类似JavaScript的查询语法,查询操作可以针对文档的嵌套结构进行灵活的查询,如要查询包含特定商品名称且数量大于10的订单文档,可以使用特定的查询语句直接在文档集合中查找,而不需要像关系数据库那样进行多表连接操作。
- 图数据库Neo4j使用Cypher查询语言,这种语言专门用于查询图结构数据,它可以方便地表达诸如“查找从节点A到节点B的最短路径”等图相关的查询需求,与关系数据库基于关系代数和关系演算的SQL查询有本质区别,非关系数据库在数据操作上往往更注重对数据的局部处理,而不是像关系数据库那样对整个表进行全局操作。
关系数据库有其明确的基本特征,而非关系数据库在数据模型、一致性、可扩展性和查询操作等方面具有与关系数据库不同的特点,这些特点使得它们适用于不同的应用场景。
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