非关系型数据库和关系型数据库--一起学习吧之数据库

非关系型数据库和关系型数据库是两种不同类型的数据库管理系统，它们在设计、数据存储、数据结构和应用场景等方面有着显著的区别。

一、概念区别

关系型数据库是建立在关系数据库模型基础上的数据库，通过外键关联来建立表与表之间的关系。它使用二维表的形式来存储数据，具有固定的数据结构，并且数据之间具有关联关系。关系型数据库通过集合代数等概念和方法来处理数据，支持复杂的数据查询和事务处理。常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、DB2等。

相比之下，非关系型数据库则通常指数据以对象的形式存储在数据库中，而对象之间的关系通过每个对象自身的属性来决定。它不受固定的数据结构限制，可以存储各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。非关系型数据库通常使用键值对（key-value）存储方式，可以直接根据键来查找数据，不需要连接多个表格，因此读写速度更快。此外，非关系型数据库通常具有高度的可扩展性，可以随着数据量的增加而扩展。

二、应用场景

关系型数据库和非关系型数据库各自在特定的应用场景中表现优异。

关系型数据库的应用场景主要包括：

1. 复杂业务逻辑和事务处理：由于其结构化和强一致性特性，关系型数据库在需要ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）支持的应用程序中表现优异。例如，金融、电商、物流等领域的事务处理系统，都需要保证数据的一致性和可靠性，因此关系型数据库是首选。
2. 数据仓库和分析系统：关系型数据库能够存储大量的数据，并支持复杂的查询和分析，因此适用于需要进行数据挖掘、数据分析、业务分析等领域。
3. 在线管理系统：关系型数据库能够提供高效的数据存储和查询能力，适用于各种在线管理系统，如学生管理系统、人力资源管理系统、客户关系管理系统等，帮助这些系统实现对学生、员工、客户信息和相关教务、薪资、销售记录等信息的全面管理和快速查询。

而非关系型数据库的应用场景则主要集中在：

1. 大规模数据存储和处理：在大数据场景下，非关系型数据库的横向扩展能力优于关系型数据库。非关系型数据库采用无模式（Schema-less）的存储方式，适合处理大量的非结构化和半结构化数据。例如，社交媒体平台和物联网应用通常需要存储和分析大规模的日志数据，这些场景下非关系型数据库是更好的选择。
2. 分布式应用：非关系型数据库借助分布式的特性，能够水平扩展，提供高可用性和可伸缩性。在需要处理大量并发请求、分布式架构和高可扩展性的应用场景，如分布式缓存和用户管理系统，非关系型数据库表现出色。

综上所述，关系型数据库更适合处理结构化数据、复杂查询和事务处理，而非关系型数据库则更适用于大规模数据存储、高并发读写和分布式应用。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的数据库类型。

三、举个栗子

关系型数据库的应用场景举例：

1. 金融行业：在银行业，关系型数据库被广泛用于存储和管理客户的账户信息、交易记录、持仓数据等。这些数据库系统确保了数据的完整性和安全性，支持风险分析、交易执行和报告生成等重要业务功能。
2. 零售和电子商务：电商平台如淘宝、京东等使用关系型数据库来跟踪和管理商品库存、销售订单、客户信息等。通过关系型数据库，商家可以分析销售数据、制定营销策略，并通过在线订单系统实现实时库存管理和客户服务。
3. 社交媒体：在社交媒体平台如微博、微信等，关系型数据库被用于存储和管理用户信息、好友关系、帖子、评论等。这些数据库支持高效的用户数据查询和推荐系统，为用户提供个性化的体验。

非关系型数据库的应用场景举例：

1. 游戏行业：在在线游戏应用中，非关系型数据库常被用于存储玩家的个人信息、游戏进度、虚拟物品等。由于游戏数据需要快速读写和实时更新，非关系型数据库的高并发和分布式存储特性使其成为理想的选择。
2. 物联网：在物联网应用中，非关系型数据库用于存储和分析从各种传感器和设备收集的大量实时数据。这些数据通常是半结构化或非结构化的，非关系型数据库能够灵活地处理这些数据，并支持实时分析和决策。