什么是关系型数据库（关系型和非关系型数据库的差别？）
当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。
非关系型数据库有 NoSql、Cloudant。
nosql和关系型数据库比拟？
长处：
1）成本：nosql数据库简略易安排，根本都是开源软件，不须要像应用oracle那样消费大批成本购置应用，相比关系型数据库价钱廉价。
2）查询速度：nosql数据库将数据存储于缓存之中，关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及nosql数据百思特网库。
3）存储数据的格局：nosql的存储格局是key,value情势、文档情势、图片情势等等，所以可以存储基本类型以及对象或者是聚集等各种格局，而数据库则只支撑基本类型。
4）扩大性：关系型数据库有相似join这样的多表查询机制的限制导致扩大很艰苦。
缺陷：
1）保护的工具和资料有限，因为nosql是属于新的技巧，不能和关系型数据库10几年的技巧同日而语。
2）不供给对sql的支撑，如百思特网果不支撑sql这样的工业尺度，将发生必定用户的学习和应用成本。
3）不供给关系型数据库对事物的处置。
非关系型数据库的优势：1. 性能NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不须要经过SQL层的解析，所以性能非常高。2. 可扩大性同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易程度扩大。
关系型数据库的优势：1. 庞杂查询可以用SQL语句便利的在一个表以及多个表之间做非常庞杂的数据查询。2. 事务支撑使得对于安全性能很高的数据拜访请求得以实现。对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。
关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表示情势表现出来。
关系型数据库的优势：
1. 坚持数据的一致性（事务处置）
2.由于(原创www.isoyu.com版权)以尺度化为前提，数据更新的开销很小（雷同的字段根本上都只有一处）
3. 可以进行Join等庞杂查询
其中能够坚持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。
关系型数据库的不足：
不善于的处置
1. 大批数据的写入处置
2. 为有数据更新的表做索引或表构造（schema）变革
3. 字段不固定时运用
4. 对简略查询须要迅速返回成果的处置
--大批数据的写入处置
读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站已应用主从复制技巧实现读写分别，以进步读写性能和读库的可扩大性。
所以在进行大批数据操作时，会应用数据库主从模式。数据的写入由主数据库负责，数据的读入由从数据库负责，可以比拟简略地通过增长从数据库来实现范围化，但是数据的写入却完整没有简略的办法来解决范围化问题。
第一，要想将数据的写入范围化，可以斟酌把主数据库从一台增长到两台，作为互相干联复制的二元主数据库应用，确切这样可以把每台主数据库的负荷减少一半，但是更新处置会产生冲突，可能会造成数据的不一致，为了避免这样的问题，须要把对每个表的要求分离分配给适合的主数据库来处置。
第二，可以斟酌把数据库分割开来，分离放在不同的数据库服务器上，比如将不同的表放在不同的数据库服务器上，数据库分割可以减少每台数据库服务器上的数据量，以便减少硬盘IO的输入、输出处置，实现内存上的高速处置。但是由于分离存储字不同服务器上的表之间无法进行Join处置，数据库分割的时候就须要预先斟酌这些问题，数据库分割之后，如果必定要进行Join处置，就必需要在程序中进行关联，这是非常艰苦的。
--为有数据更新的表做索引或表构造变革
在应用关系型数据库时，为了加快查询速度须要创立索引，为了增长必要的字段就必定要转变表构造，为了进行这些处置，须要对表进行共享锁定，这期间数据变革、更新、插入、删除等都是无法进行的。如果须要进行一些耗时操作，例如为数据量比拟大的表创立索引或是变革其表构造，就须要特殊注意，长时光内数据可能无法进行更新。
--字段不固定时的运用
如果字段不固定，应用关系型数据库也是比拟艰苦的，有人会说，须要的时候加个字段就可以了，这样的办法也不是不可以，但在实际应用中每次都进行重复的表构造变革是非常苦楚的。你也可以预先设定大批的准备字段，但这样的话，时光一长很容易弄不消除字段和数据的对应状况，即哪个字段保留有哪些数据。
--对简略查询须要迅速返回成果的处置 （这里的“简略”指的是没有庞杂的查询条件）
这一点称不上是缺陷，但不管怎样，关系型数据库并不善于对简略的查询迅速返回成果，因为关系型数据库是应用专门的sql语言进行数据读取的，它须要对sql与越南进行解析，同时还有对表的锁定和解锁等这样的额外开销，这里并不是说关系型数据库的速度太慢，而只是想告知大家若愿望对简略查询进行高速处置，则没有必要非应用关系型数据库不可。
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NoSQL数据库
关系型数据库运用普遍，能进行事务处置和表衔接等庞杂查询。相对地，NoSQL数据库只运用在特定范畴，根本上不进行庞杂的处置，但它恰恰填补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。
长处：
易于数据的疏散
各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的重要原因，为了进行join处置，关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内，这不利于数据的疏散，这也是关系型数据库并不善于大数据量的写入处置的原因。相反NoSQL数据库本来就不支撑Join处置，各个数据都是独立设计的，很容易把数据疏散在多个服务器上，故减少了每个服务器上的数据量，即使要处置大批数据的写入，也变得更加容易，数据的读入操作当然也同样容易。
典范的NoSQL数据库
临时性键值存储（memcached、Redis）、永久性键值存储（ROMA、Redis）、面向文档的数据库（MongoDB、CouchDB）、面向列的数据库（Cassandra、HBase）
一、 键值存储
它的数据是以键值的情势存储的，虽然它的速度非常快，但根本上只能通过键的完整一致查询获取数据，依据数据的保留方法可以分为临时性、永久性和两者兼具 三种。
（1）临时性
所谓临时性就是数据有可能丧失，memcached把所有数据都保留在内存中，这样保留和读取的速度非常快，但是当memcached停滞时，数据就不存在了。由于数据保留在内存中，所以无法操作超越内存容量的数据，旧数据会丧失。总结来说：
。在内存中保留数据
。可以进行非常迅速的保留和读取处置
。数据有可能丧失
（2）永久性
所谓永久性就是数据不会丧失，这里的键值存储是把数据保留在硬盘上，与临时性比起来，由于必定要产生对硬盘的IO操作，所以性能上还是有差距的，但数据不会丧失是它最大的优势。总结来说：
。在硬盘上保留数据
。可以进行非常迅速的保留和读取处置（但无法与memcached相比）
。数据不会丧失
（3） 两者兼备
Redis属于这种类型。Redis有些特别，临时性和永久性兼具。Redis首先把数据保留在内存中，在满足特定条件（默认是 15分钟一次以上，5分钟内10个以上，1分钟内10000个以上的键产生变革）的时候将数据写入到硬盘中，这样既确保了内存中数据的处置速度，又可以通过写入硬盘来保证数据的永久性，这种类型的数据库特殊合适处置数组类型的数据。总结来说：
。同时在内存和硬盘上保留数据
。可以进行非常迅速的保留和读取处置
。保留在硬盘上的数据不会消逝（可以恢复）
。合适于处置数组类型的数据
二、面向文档的数据库
MongoDB、CouchDB属于这种类型，它们属于NoSQL数据库，但与键值存储相异。
（1）不定义表构造
即使不定义表构造，也可以像定义了表构造一样应用，还省去了变革表构造的麻烦。
（2）可以应用庞杂的查询条件
跟键值存储不同的是，面向文档的数据库可以通过庞杂的查询条件来获取数据，虽然不具备事务处置和Join这些关系型数据库所具有的处置才能，但初次以外的其他处置根本上都能实现。
三、 面向列的数据库
Cassandra、HBae、HyperTable属于这种类型，由于近年来数据量涌现爆发性增加，这种类型的NoSQL数据库尤其引入注视。
普通的关系型数据库都是以行动单位来存储数据的，善于以行动单位的读入处置，比如特定条件数据的获取。因此，关系型数据库也被成为面向行的数据库。相反，面向列的数据库是以列为单位来存储数据的，善于以列为单位读入数据。
面向列的数据库具有搞扩大性，即使数据增长也不会下降相应的处置速度（特殊是写入速度），所以它重要运用于须要处置大批数据的情形。另外，把它作为批处置程序的存储器来百思特网对大批数据进行更新也是非常有用的。但由于面向列的数据库跟现行数据库存储的思维方法有很大不同，故运用起来十分艰苦。
总结：关系型数据库与NoSQL数据库并非对峙而是互补的关系，即通常情形下应用关系型数据库，在合适应用NoSQL的时候应用NoSQL数据库，让NoSQL数据库对关系型数据库的不足进行填补。