什么是数据库

数据库是结构化信息或数据的有序集合，一般以电子形式存储在计算机系统中。通常由数据库管理系统 (DBMS) 来控制。在现实中，数据、DBMS 及关联应用一起被称为数据库系统，通常简称为数据库。

为了提高数据处理和查询效率，当今最常见的数据库通常以行和列的形式将数据存储在一系列的表中，支持用户便捷地访问、管理、修改、更新、控制和组织数据。另外，大多数数据库都使用结构化查询语言 (SQL) 来编写和查询数据。

而数据库又可以分为关系型数据库和非关系型数据库。

关系型数据库

概念

关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库。简单来说，关系模式就是二维表格模型。

主要代表：SQL Server，Oracle,Mysql,PostgreSQL。

优点

• 容易理解，二维表的结构非常贴近现实世界，二维表格，容易理解。
• 使用方便，通用的sql语句使得操作关系型数据库非常方便。
• 易于维护，数据库的ACID属性，大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。

瓶颈

• 海量数据的读写效率。对于网站的并发量高，往往达到每秒上万次的请求，对于传统关系型数据库来说，硬盘I/o是一个很大的挑战。
• 高扩展性和可用性。在基于web的结构中，数据库是最难以横向拓展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库没有办法像web Server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来拓展性能和负载能力。

非关系型数据库

概念

NoSQL非关系型数据库，主要指那些非关系型的、分布式的，且一般不保证ACID的数据存储系统，主要代表MongoDB，Redis、CouchDB。

NoSQL提出了另一种理念，以键值来存储，且结构不稳定，每一个元组都可以有不一样的字段，这种就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式，为了获取用户的不同信息，不需要像关系型数据库中，需要进行多表查询。仅仅需要根据key来取出对应的value值即可。

缺点

但是由于Nosql约束少，所以也不能够像sql那样提供where字段属性的查询。因此适合存储较为简单的数据。有一些不能够持久化数据，所以需要和关系型数据库结合。

分类

非关系数据库大部分是开源的，实现比较简单，大都是针对一些特性的应用需求出现的。根据结构化方法和应用场景的不同，分为以下几类。

• 面向高性能并发读写的key-value数据库，主要特点是具有极高的并发读写性能，例如Redis、Tokyo Cabint等。
• 面向海量数据访问的面向文档数据库，特点是，可以在海量的数据库快速的查询数据。例如MongoDB以及CouchDB.
• 面向可拓展的分布式数据库，解决的主要问题是传统数据库的扩展性上的缺陷。

区别

 数据存储方式不同

• 主要差异在于数据存储的方式，关系型数据库是表格形式存储数据的，存储在鼠标的行和列中。数据表可以彼此关联写作存储，也容易提取数据
• 非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中，而是大块组合在一起。通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素

扩展方式不同

• SQL和NoSQL数据库最大的差别可能是在扩展方式上，要支持日益增长的需求当然要扩展
• 要支持更多并发量，SQL数据库是纵向扩展，也就是说提高处理能力，使用速度更快速的计算机，这样处理相同的数据集就更快了。因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及很多个表，这都需要通过提高计算机性能来客服。虽然SQL数据库有很大扩展空间，但最终肯定会达到纵向扩展的上限
• NoSQL数据库是横向扩展的。因为非关系型数据存储天然就是分布式的，NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载

 对事务性的支持不同

• 1.如果数据操作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划，那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务
• 虽然NoSQL数据库也可以使用事务操作，但稳定性方面没法和关系型数据库比较，所以它们真正闪亮的价值是在操作的扩展性和大数据量处理方面

总结

• 来那种类型数据库的区别：数据存储方式，扩展方式对事务性的支持
• NOSQL主要用来解决纯动态网站三高问题
• 关系型数据库：实例——数据库——表——记录行、数据字段
  非关系型数据库：实例——数据库——集合——键值对，不需要手动建数据库和集合（表）