什麼是非關系型資料庫

Ⅰ 關系型和非關系型資料庫的區別

1. 關系式數據結構把一些復雜的數據結構歸結為簡單的二元關系(即二維表格形式)。

2. 非關系型資料庫通常分為層次式資料庫、網路式資料庫。按照網狀數據結構建立的資料庫系統稱為網狀資料庫系統。用數學方法可將網狀數據結構轉化為層次數據結構。

3. 層次結構模型實質上是一種有根結點的定向有序樹(在數學中"樹"被定義為一個無回的連通圖)。

Ⅱ 關系型資料庫和非關系型資料庫區別

1、數據存儲方式不同。

關系型和非關系型資料庫的主要差異是數據存儲的方式。關系型數據天然就是表格式的，因此存儲在數據表的行和列中。數據表可以彼此關聯協作存儲，也很容易提取數據。

與其相反，非關系型數據不適合存儲在數據表的行和列中，而是大塊組合在一起。非關系型數據通常存儲在數據集中，就像文檔、鍵值對或者圖結構。你的數據及其特性是選擇數據存儲和提取方式的首要影響因素。

2、擴展方式不同。

SQL和NoSQL資料庫最大的差別可能是在擴展方式上，要支持日益增長的需求當然要擴展。

要支持更多並發量，SQL資料庫是縱向擴展，也就是說提高處理能力，使用速度更快速的計算機，這樣處理相同的數據集就更快了。

因為數據存儲在關系表中，操作的性能瓶頸可能涉及很多個表，這都需要通過提高計算機性能來客服。雖然SQL資料庫有很大擴展空間，但最終肯定會達到縱向擴展的上限。而NoSQL資料庫是橫向擴展的。

而非關系型數據存儲天然就是分布式的，NoSQL資料庫的擴展可以通過給資源池添加更多普通的資料庫伺服器(節點)來分擔負載。

3、對事務性的支持不同。

如果數據操作需要高事務性或者復雜數據查詢需要控制執行計劃，那麼傳統的SQL資料庫從性能和穩定性方面考慮是你的最佳選擇。SQL資料庫支持對事務原子性細粒度控制，並且易於回滾事務。

雖然NoSQL資料庫也可以使用事務操作，但穩定性方面沒法和關系型資料庫比較，所以它們真正閃亮的價值是在操作的擴展性和大數據量處理方面。

參考資料來源：網路——關系型資料庫

參考資料來源：網路——非關系型資料庫

Ⅲ 非關系型資料庫主要包括幾類各有什麼特點

NoSQL描述的是大量結構化數據存儲方法的集合，根據結構化方法以及應用場合的不同，主要可以將NoSQL分為以下幾類。

(1)Column-Oriented
面向檢索的列式存儲，其存儲結構為列式結構，同於關系型資料庫的行式結構，這種結構會讓很多統計聚合操作更簡單方便，使系統具有較高的可擴展性。這類資料庫還可以適應海量數據的增加以及數據結構的變化，這個特點與雲計算所需的相關需求是相符合的，比如GoogleAppengine的BigTable以及相同設計理念的Hadoop子系統HaBase就是這類的典型代表。需要特別指出的是，Big Table特別適用於MapRece處理，這對於雲計算的發展有很高的適應性。

(2)Key-Value。
面向高性能並發讀/寫的緩存存儲，其結構類似於數據結構中的Hash表，每個Key分別對應一個Value,能夠提供非常快的查詢速度、大數據存放量和高並發操作，非常適合通過主鍵對數據進行查詢和修改等操作。Key-Value資料庫的主要特點是具有極高的並發讀/寫性能，非常適合作為緩存系統使用。MemcacheDB、BerkeleyDB、Redis、Flare就是Key-Value資料庫的代表。

(3)Document-Oriented。
面向海量數據訪問的文檔存儲，這類存儲的結構與Key-Value非常相似，也是每個Key分別對應一個Value,但是這個Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文檔來進行存儲。這種存儲方式可以很方便地被面向對象的語言所使用。這類資料庫可在海量的數據中快速查詢數據，典型代表為MongoDB、CouchDB等。

NoSQL具有擴展簡單、高並發、高穩定性、成本低廉等優勢，也存在一些問題。例如，NoSQL暫不提供SQL的支持，會造成開發人員的額外學習成本;NoSQL大多為開源軟體其成熟度與商用的關系型資料庫系統相比有差距;NoSQL的架構特性決定了其很難保證數據的完整性，適合在一些特殊的應用場景使用。

Ⅳ 什麼是非關系型資料庫

1. 文檔資料庫，沒研究過定義，通常mongodb 就是文檔資料庫，特點就是數據定義比較靈活。
2. Kv資料庫，提供的是kv的數據表示模式。單機的rocksdb，分布式的tikv之類。
3. 圖資料庫。數據可以用圖來定義。
4. 列式資料庫。hbase之類，這里可能有爭議，很多人把hbase 定義為列存。

Ⅳ 什麼是關系型資料庫和非關系型資料庫

關系型資料庫通過外鍵關聯來建立表與表之間的關系，非關系型資料庫通常指數據以對象的形式存儲在資料庫中，而對象之間的關系通過每個對象自身的屬性來決定

Ⅵ 關系型資料庫和非關系型區別

一、特點不同

1、關系型資料庫：傳統的關系型資料庫採用表格的儲存方式，數據以行和列的方式進行存儲，要讀取和查詢都十分方便；關系型資料庫按照結構化的方法存儲數據；關系型資料庫採用結構化查詢語言（即SQL）來對資料庫進行查詢。

2、非關系型資料庫：一個Hibari集群是一個分布式系統；個Hibari集群是線性可伸縮的；一個Hibari集群是高度可用；所有的更新都是持久的；所有的更新都是強一致性；所有客戶端操作是無鎖的。

二、功能不同

1、關系型資料庫：關系型資料庫十分強調數據的一致性，並為此降低讀寫性能付出了巨大的代價，雖然關系型資料庫存儲數據和處理數據的可靠性很不錯，但一旦面對海量數據的處理的時候效率就會變得很差，特別是遇到高並發讀寫的時候性能就會下降得非常厲害。

2、非關系型資料庫：可用於雲計算應用，如Web電子郵件、社交網路服務，以及其它日常需要儲存TB和PB級規模數據的服務。

三、應用領域不同

1、關系型資料庫：主要應用於計算機技術，例如在資料庫設計中，指定學生Sstudent，專指本科生。

2、非關系型資料庫：Hibari可用於雲計算環境中，例如 webmail、SNS 和其他要求T/P級數據存儲的環境中。Hibari 支持 Java, C/C++, Python, Ruby, 和 Erlang 語言的客戶端。

Ⅶ 非關系型資料庫就是nosql嗎

是的，NoSQL（非關系型資料庫）簡單來說，關系模型指的就是二維表格模型，而一個關系型資料庫就是由二維表及其之間的聯系組成的一個數據組織。 NoSQL最普遍的解釋是「非關系型的」，強調Key-Value Stores和文檔資料庫的優點，而不是單純的反對RDBMS。
非關系型資料庫特點
     1.可以處理超大量的數據。
     2.運行在便宜的PC伺服器集群上。PC集群擴充起來非常方便並且成本很低，避免了「sharding」操作的復雜性和成本。
     3.擊碎了性能瓶頸。NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構可以省去將Web或Java應用和數據轉換成SQL友好格式的時間，執行速度變得更快。
     4.沒有過多的操作。 
     5.支持者來源於社區。因為NoSQL項目都是開源的，因此它們缺乏供應商提供的正式支持。這一點它們與大多數開源項目一樣，不得不從社區中尋求支持。

  

Ⅷ 非關系型資料庫有哪些優缺點

非關系型資料庫嚴格上不是一種資料庫，應該是一種數據結構化存儲方法的集合，可以是文檔或者鍵值對等。當初我在黑馬程序員培訓時候就學過。
優點：
1、格式靈活：存儲數據的格式可以是key,value形式、文檔形式、圖片形式等等，文檔形式、圖片形式等等，使用靈活，應用場景廣泛，而關系型資料庫則只支持基礎類型。
2、速度快：nosql可以使用硬碟或者隨機存儲器作為載體，而關系型資料庫只能使用硬碟；
3、高擴展性；
4、成本低：nosql資料庫部署簡單，基本都是開源軟體。
缺點：
1、不提供sql支持，學習和使用成本較高；
2、無事務處理；
3、數據結構相對復雜，復雜查詢方面稍欠。
非關系型資料庫的分類和比較：
1、文檔型
2、key-value型
3、列式資料庫
4、圖形資料庫

Ⅸ 關系型資料庫和非關系型資料庫的區別百度百科

關系型資料庫和非關系型資料庫的區別在於：

• 關系式數據結構把一些復雜的數據結構歸結為簡單的二元關系(即二維表格形式)。

• 層次結構模型實質上是一種有根結點的定向有序樹(在數學中"樹"被定義為一個無回的連通圖)。按照層次模型建立的資料庫系統稱為層次模型資料庫系統。按照網狀數據結構建立的資料庫系統稱為網狀資料庫系統，用數學方法可將網狀數據結構轉化為層次數據結構。

Ⅹ 什麼是非關系型資料庫，如何定義

隨著互聯網web2.0網站的興起，非關系型的資料庫現在成了一個極其熱門的新領域，非關系資料庫產品的發展非常迅速。而傳統的關系資料庫在應付web2.0網站，特別是超大規模和高並發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，例如：

1、High performance——對資料庫高並發讀寫的需求

Web2.0網站要根據用戶個性化信息來實時生成動態頁面和提供動態信息，所以基本上無法使用動態頁面靜態化技術，因此資料庫並發負載非常高，往往要達到每秒上萬次讀寫請求。關系資料庫應付上萬次SQL查詢還勉強頂得住，但是應付上萬次SQL寫數據請求，硬碟IO就已經無法承受了。其實對於普通的BBS網站，往往也存在對高並發寫請求的需求，例如像JavaEye網站的實時統計在線用戶狀態，記錄熱門帖子的點擊次數，投票計數等，因此這是一個相當普遍的需求。

2、Huge Storage——對海量數據的高效率存儲和訪問的需求

類似Facebook，twitter，Friendfeed這樣的SNS網站，每天用戶產生海量的用戶動態，以Friendfeed為例，一個月就達到了2.5億條用戶動態，對於關系資料庫來說，在一張2.5億條記錄的表裡面進行SQL查詢，效率是極其低下乃至不可忍受的。再例如大型web網站的用戶登錄系統，例如騰訊，盛大，動輒數以億計的帳號，關系資料庫也很難應付。

3、High Scalability && High Availability——對資料庫的高可擴展性和高可用性的需求

在基於web的架構當中，資料庫是最難進行橫向擴展的，當一個應用系統的用戶量和訪問量與日俱增的時候，你的資料庫卻沒有辦法像web server和app server那樣簡單的通過添加更多的硬體和服務節點來擴展性能和負載能力。對於很多需要提供24小時不間斷服務的網站來說，對資料庫系統進行升級和擴展是非常痛苦的事情，往往需要停機維護和數據遷移，為什麼資料庫不能通過不斷的添加伺服器節點來實現擴展呢？

在上面提到的「三高」需求面前，關系資料庫遇到了難以克服的障礙，而對於web2.0網站來說，關系資料庫的很多主要特性卻往往無用武之地，例如：

1. 資料庫事務一致性需求

很多web實時系統並不要求嚴格的資料庫事務，對讀一致性的要求很低，有些場合對寫一致性要求也不高。因此資料庫事務管理成了資料庫高負載下一個沉重的負擔。

2. 資料庫的寫實時性和讀實時性需求

對關系資料庫來說，插入一條數據之後立刻查詢，是肯定可以讀出來這條數據的，但是對於很多web應用來說，並不要求這么高的實時性，比方說我（JavaEye的robbin）發一條消息之後，過幾秒乃至十幾秒之後，我的訂閱者才看到這條動態是完全可以接受的。

3、對復雜的SQL查詢，特別是多表關聯查詢的需求

任何大數據量的web系統，都非常忌諱多個大表的關聯查詢，以及復雜的數據分析類型的復雜SQL報表查詢，特別是SNS類型的網站，從需求以及產品設計角度，就避免了這種情況的產生。往往更多的只是單表的主鍵查詢，以及單表的簡單條件分頁查詢，SQL的功能被極大的弱化了。

因此，關系資料庫在這些越來越多的應用場景下顯得不那麼合適了，為了解決這類問題的非關系資料庫應運而生，現在這兩年，各種各樣非關系資料庫，特別是鍵值資料庫(Key-Value Store DB)風起雲涌，多得讓人眼花繚亂。前不久國外剛剛舉辦了NoSQL Conference，各路NoSQL資料庫紛紛亮相，加上未亮相但是名聲在外的，起碼有超過10個開源的NoSQLDB，例如：

Redis，Tokyo Cabinet，Cassandra，Voldemort，MongoDB，Dynomite，HBase，CouchDB，Hypertable， Riak，Tin， Flare， Lightcloud， KiokuDB，Scalaris， Kai， ThruDB， ......

這些NoSQL資料庫，有的是用C/C++編寫的，有的是用Java編寫的，還有的是用Erlang編寫的，每個都有自己的獨到之處，看都看不過來了，我(robbin)也只能從中挑選一些比較有特色，看起來更有前景的產品學習和了解一下。