关系型数据库和非关系型区别

关系型数据库和非关系型数据库的主要区别体现在以下几个方面： 一、数据存储方式 关系型数据库： 表格形式存储：数据以行和列的形式存储，类似于电子表格。

每张表有固定的字段，字段和数据类型需要预先定义。

结构化存储：数据按照结构化的方式存储，便于理解和查询。

非关系型数据库（NoSQL数据库）： 非表格形式存储：数据以键值对、文档、图形或时间序列等方式存储，没有固定的表结构。

灵活存储：支持存储非结构化或半结构化数据，数据可以随时增加或删除字段。

二、数据模型 关系型数据库： 关系模型：基于关系模型构建，通过表与表之间的关系来组织和管理数据。

规范化设计：数据表的设计遵循规范化原则，避免数据冗余，确保数据的一致性和完整性。

非关系型数据库： 无固定模式：没有固定的数据模式，数据模型更加灵活。

多种数据模型：支持键值存储、列族存储、文档存储和图形存储等多种数据模型。

三、扩展性 关系型数据库： 纵向扩展：主要通过增加服务器硬件资源来提升性能，扩展性相对有限。

复杂迁移：要实现从单台服务器扩展到多台服务器，需要进行分库分表等操作，迁移复杂。

非关系型数据库： 横向扩展：通过增加节点来扩展存储容量和处理能力，扩展性更强。

简易扩展：可以轻松通过在多台服务器上存储同一份数据来实现分布式扩展。

四、事务支持 关系型数据库： 支持事务：支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，确保数据的一致性和可靠性。

回滚机制：在事务执行过程中发生错误时，可以回滚事务，恢复数据到一致状态。

非关系型数据库： 事务支持有限：一般不保证ACID事务，有些数据库只支持部分事务特性。

最终一致性：通常采用最终一致性模型，数据的一致性在一段时间内可能得不到保证。

五、查询方式 关系型数据库： 结构化查询语言（SQL）：使用SQL语言进行数据库查询操作，支持复杂的查询和数据分析。

索引优化：可以通过索引来优化查询性能。

非关系型数据库： 非结构化查询语言：查询语言各异，如MongoDB使用JSON样式查询，Redis使用键值对访问等。

简单查询：通常支持简单的查询操作，对于复杂查询的支持不如关系型数据库。

六、性能 关系型数据库： 读写性能：在面对海量数据的处理和高并发读写时，性能可能会下降。

数据一致性：强调数据的一致性，为此可能会牺牲一定的读写性能。

非关系型数据库： 高性能：通常具有更高的读取和写入性能，适用于高并发和低延迟的应用场景。

数据一致性：对数据一致性的要求较低，可以在一定程度上提高性能。

七、应用场景 关系型数据库： 适用于需要保证数据一致性和完整性的场景：如银行、金融、保险等行业，对数据的一致性和完整性要求较高。

结构化数据存储：如用户信息、订单数据等结构化数据的存储和管理。

非关系型数据库： 适用于需要处理大量非结构化或半结构化数据的场景：如社交媒体、物联网、大数据分析等领域。

高并发和低延迟：如实时数据分析、在线游戏、金融交易等需要高并发和低延迟的应用场景。

八、授权方式 关系型数据库： 商业授权：大多数关系型数据库如Oracle、DB2、SQL Server等都是商业数据库，需要支付高昂的授权费用。

开源数据库：也有部分关系型数据库如MySQL、PostgreSQL等是开源的，但开源版本可能存在一定的功能限制。

非关系型数据库： 开源数据库：大多数非关系型数据库如MongoDB、Redis、HBase等都是开源的，可以免费使用。

社区支持：开源数据库通常拥有庞大的社区支持，可以方便地获取帮助和资源。

总结来看，关系型数据库和非关系型数据库各有优劣，适用于不同的应用场景。

在选择使用哪种数据库时，需要根据具体的需求和场景进行综合考虑。