本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
关系型数据库与非关系型数据库的区别
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据结构
| 类型 | 数据结构特点 |
| 关系型数据库 | 以表格形式存储数据，行代表记录，列代表字段，这些表格遵循严格的关系模式，通过主键和外键来建立表与表之间的关系，在一个包含学生信息、课程信息和选课信息的数据库中，学生表中的主键（如学生学号）可能会作为选课表中的外键，以表示学生与选课之间的关系，关系型数据库的结构较为固定，一旦定义好表结构，修改起来相对复杂。 |
| 非关系型数据库 | 数据结构更加灵活多样，常见的有键 - 值对存储（如Redis），其中每个键对应一个值，值可以是简单的数据类型（如字符串、数字），也可以是复杂的数据结构（如对象、数组等）；文档型数据库（如MongoDB）以文档（类似JSON格式）为基本存储单元，一个文档可以包含不同类型的字段，并且不需要像关系型数据库那样遵循预定义的表结构；还有图数据库（如Neo4j），专门用于存储节点和边，以表示各种实体之间的复杂关系，例如社交网络中的用户关系。 |
数据一致性
| 类型 | 数据一致性机制 |
| 关系型数据库 | 强调强一致性，通过事务机制来保证数据的一致性，事务具有原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）的ACID特性，在一个银行转账的场景中，从一个账户扣除金额和向另一个账户增加金额这两个操作被视为一个事务，如果其中一个操作失败，整个事务将回滚，以确保数据库的状态始终保持一致，这种强一致性机制适用于对数据准确性要求极高的场景，如金融交易系统。 |
| 非关系型数据库 | 不同的非关系型数据库在数据一致性方面有不同的策略，一些非关系型数据库（如MongoDB在某些配置下）提供最终一致性，即数据的更新可能不会立即在所有副本中反映出来，但最终会达到一致的状态，而像Cassandra等分布式非关系型数据库也有自己的一致性级别可以配置，如强一致性、弱一致性等，这种灵活性使得非关系型数据库可以根据具体的应用场景（如大规模互联网应用中的某些对实时性要求不高的部分）进行选择。 |
扩展性
| 类型 | 扩展方式与特点 |
| 关系型数据库 | 传统的关系型数据库在扩展方面存在一定的局限性，垂直扩展（增加单个服务器的资源，如CPU、内存等）相对容易实现，但水平扩展（增加服务器数量）比较复杂，因为关系型数据库的结构使得数据在多台服务器之间的分布和同步需要考虑很多因素，如数据的分片策略、事务的一致性等，在大规模数据和高并发访问的情况下，关系型数据库的扩展可能会面临性能瓶颈。 |
| 非关系型数据库 | 非关系型数据库通常在扩展性方面具有优势，分布式的非关系型数据库可以很容易地通过添加节点来实现水平扩展，以键 - 值存储的Redis集群为例，新的节点可以方便地加入到集群中，数据会根据一定的算法（如哈希槽）分布到不同的节点上，文档型数据库MongoDB也支持分片（sharding）技术，将数据分散到多个服务器上，从而提高存储和处理能力，这种良好的扩展性使得非关系型数据库适合处理海量数据和高并发的互联网应用场景。 |
查询语言
| 类型 | 查询语言 |
| 关系型数据库 | 使用结构化查询语言（SQL）进行数据查询和操作，SQL是一种标准化的语言，具有很强的表达能力，可以进行复杂的查询操作，如多表连接查询、嵌套查询、聚合函数查询等，可以使用SQL语句从多个相关的表中查询出满足特定条件的记录，并对结果进行分组、排序等操作，SQL的通用性使得开发人员可以方便地在不同的关系型数据库系统（如MySQL、Oracle、SQL Server等）之间进行切换，只要遵循基本的SQL标准。 |
| 非关系型数据库 | 不同类型的非关系型数据库有各自的查询方式，对于键 - 值对数据库，查询通常是基于键来获取值，文档型数据库MongoDB使用类似JSON的查询语法，可以使用类似于{"name": "John"}这样的查询条件来查找名字为John的文档，图数据库Neo4j使用Cypher查询语言，它专门用于处理图结构数据的查询，如查找两个节点之间的最短路径等，非关系型数据库的查询语言通常针对其特定的数据结构进行优化，与关系型数据库的SQL有很大的不同。 |
性能
| 类型 | 性能特点及影响因素 |
| 关系型数据库 | 在处理复杂的事务和多表关联查询时，关系型数据库的性能会受到一定影响，由于需要维护数据的一致性和完整性，在高并发写入操作时可能会出现锁竞争的情况，导致性能下降，在一个同时有大量用户进行订单创建（涉及多个表的插入和关联操作）的电商系统中，如果数据库设计不合理或者硬件资源不足，可能会出现响应时间过长的问题，对于一些对数据准确性和一致性要求较高、数据规模相对较小且查询模式相对固定的场景，关系型数据库可以通过合理的索引设计等方式提供较好的性能。 |
| 非关系型数据库 | 非关系型数据库在某些特定场景下具有较好的性能表现，键 - 值对数据库如Redis，由于其简单的数据结构和内存存储（部分支持持久化）的特性，在处理高速缓存、简单的计数器等场景时，能够提供非常高的读写性能，文档型数据库MongoDB在处理大量文档数据的写入和读取时，如果数据结构设计合理，可以避免复杂的表连接操作，从而提高性能，非关系型数据库通常可以根据应用的具体需求进行性能优化，例如调整数据的存储格式、分片策略等。 |
适用场景
| 类型 | 典型适用场景 |
| 关系型数据库 | 适用于对数据完整性和一致性要求极高的企业级应用，如金融系统（银行账户管理、交易处理）、企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等，这些系统通常需要处理复杂的业务逻辑，涉及多表关联操作，并且数据量相对稳定，增长速度相对较慢，在一个制造企业的ERP系统中，关系型数据库可以很好地管理产品信息、库存信息、订单信息等，并且保证这些数据在复杂的业务流程中的一致性。 |
| 非关系型数据库 | 适合于大规模数据存储和高并发访问的互联网应用场景，社交网络平台（如Facebook、Twitter等）使用非关系型数据库来存储用户动态、社交关系等海量的、结构相对灵活的数据，电商平台在处理商品推荐、用户浏览历史等场景时，也可以利用非关系型数据库的优势，在物联网（IoT）领域，非关系型数据库可以用来存储大量设备产生的传感器数据，这些数据具有高并发写入、数据结构不固定等特点。 |
评论列表