在数据飞速发展的时代，理解数据库的不同类型非常重要。本文探讨了关系数据库和非关系数据库的不同核心方面，目的是帮助项目团队做出明智的选择。关系数据库 (sql)使用结构化表存储数据支持直接数据显示符合 acid 合规性（原子性、一致性、隔离性、持久性）非关系数据库 (nosql)使用动态模式存储非结构化数据优先考虑灵活性、可扩展性和性能遵循 cap 定理
您如何处理数据？哪些方面值得特别考虑？了解关系数据库和非关系数据库之间的差异，以做出明智的决策，并学习如何根据项目需求选择数据库。
什么是关系数据库和非关系数据库？
这显然是为您的项目选择数据库时要解决的第一个问题。了解关系数据库和非关系数据库之间的区别有助于更具体地满足您的需求并利用正确的解决方案。
数据库已经使用了几十年，经历了许多变化和进步。但与此同时，大多数代表都可以称为一种或另一种类型。每个团队通常都面临着非关系型数据库和关系型数据库之间的选择。让我们介绍一下每种解决方案的主要特征，以便做出更明智的决策。当然，我们将从定义开始比较关系型数据库和非关系型数据库。
关系数据库用于以结构化表格形式存储数据。所有数据都易于访问、链接并与支持关系相关。
非关系型数据库以完全不同的方式存储半结构化数据。它们不采用严格的结构，因此为非结构化数据处理引入了更多动态模式。
简单来说，数据库因数据结构而多样化。关系型解决方案专注于预定义模式来定义和操作数据。相比之下，非关系型解决方案以更好的灵活性而闻名，因为它们可以在不修改架构的情况下处理任何类型的数据。
关系数据库的显著特点是它总是使用行和列将数据存储在表中。因此，它支持一种直接直观的数据显示方式。同时，它允许团队根据特定实体形成关系。大多数关系数据库使用结构化查询语言；因此，它们通常被称为 SQL 数据库。
非关系型数据库被认为是一种可行的替代方案，因为并非所有数据都可以以表格格式存储。这种类型涵盖了所有不能遵循关系结构和传统 SQL 语法的数据库类型。这并不意味着它们不应用 SQL 语言。而且，它们中的大多数都使用 SQL 和 UnQL（非结构化查询语言）。因此，这种类型也可以称为 NoSQL（不仅仅是 SQL）数据库。
如果 SQL 数据库属于基于表的类别，那么 NoSQL 数据库可以分为几类。最常见的 NoSQL 数据库类型包括：
文档数据库以类似 JSON 的文档形式收集、处理和检索数据。
键值存储以键值格式排列数据，其中键作为唯一标识符。
图形数据库是用于创建和操作图形的单一用途平台，其中数据以节点、边和属性的形式呈现。
宽列存储将数据组织成灵活的列，以分布在数据库节点和多台服务器上。它支持改变列格式，而不管同一张表中的行如何。
关于关系型数据库和非关系型数据库之间的差异，团队有机会找到满足其需求的合理解决方案。当今的企业收集和处理大量数据，包括处理复杂的查询。概述良好的项目需求为做出明智的决策奠定了基础。
主要思想是，他们需要选择一个能够有效查询数据并支持即时结果的数据库。如果项目利用结构化数据并遵循 ACID 合规性，关系数据库是一个不错的选择。如果数据仍然是非结构化的并且不符合预定义的标准，最好选择非关系数据库。因此，让我们继续讨论对最终选择具有决定性的其他重要细节。
关系型数据库与非关系型数据库的优缺点
讨论关系数据库和非关系数据库之间的区别时，我们想提请大家注意这些数据库类型的主要优点和缺点。这极大地帮助团队做出选择并选择符合既定要求的数据库。主要思想是它允许他们进行全面的研究并保持业务特定性。数据库选择乍一看可能很困难，但考虑更多细节旨在简化最终决策。所以让我们来看看上述类型的数据库，看看它们的优缺点。
关系数据库的优势
符合 ACID 标准
ACID 特性使关系数据库与众不同，并使其占据市场主导地位。它涵盖了所有必要的标准，以保证数据库内交易的可靠性。
简单
由于预定义模式和简单结构，关系数据库是一种相当直接的解决方案。由于团队使用结构化查询语言，因此不需要进行大量的架构工作。
数据准确性
与其他类型的数据库相比，关系数据库的数据准确性更高。它注重防止数据冗余，因为没有重复或重复的信息。
安全
基于表的模型可以更容易地限制对机密数据的访问，并大大降低发生错误的可能性。
关系数据库的缺点
可扩展性
关系数据库具有垂直扩展性，但有一个明显的缺点：可扩展性低。严格的一致性要求限制了水平扩展，而垂直扩展则有一定的限制，并且很大程度上取决于支持的硬件。
灵活性
僵化的模式和约束可能同时成为优点和缺点。
虽然解释数据和识别关系很容易，但对数据结构进行更改仍然很复杂。关系数据库不适合处理海量或非结构化数据。
表现
关系数据库的性能与数据量、表的复杂性及其数量密切相关。这些方面的任何增加都会导致执行查询的时间增加。
非关系数据库的优势
水平扩展
随着非关系数据库的引入，处理大型数据集变得更加容易。此外，水平扩展允许团队容纳、管理和存储更多数据，同时保持较低的成本。
灵活性
非关系型数据库具有灵活的数据模式和非刚性结构，可以组合、处理和存储任何类型的数据。这是非关系型数据库与仅处理结构化数据的关系型数据库的区别之一。非关系型数据库对非结构化数据应用动态模式。
快速查询
如果关系数据库可用于复杂查询，则非关系数据库中的查询速度会更快。主要优点是它采用了最初针对查询优化的数据存储方式。此外，查询不需要关系数据库类型特有的接头。
维护更简单
非关系型数据库的设置和维护更简单、更快捷。其中一些允许开发人员以类似于编程语言的方式映射数据结构。因此，它可以缩短开发时间并减少错误。
非关系数据库的缺点
数据完整性
维护数据完整性很大程度上取决于数据元素之间的关系。非关系型数据库缺乏完整性方法可能会降低整体数据的可靠性、准确性和完整性。开发人员有责任完成从一个阶段到另一个阶段的准确且无错误的数据传输。
一致性
非关系型数据库注重可扩展性和性能，但关注一致性问题。它没有防止数据冗余的必要机制，而是依赖于最终一致性。因此，它们在处理大量数据时效率不高。此外，当数据库类别不同时，用一个数据库实现所有用例是很困难的。
数据分析
对比关系型数据库和非关系型数据库，后者的数据分析功能较少。此外，即使对于最简单的查询，通常也需要编程专业知识来处理分析。此外，许多关系型数据库缺乏与流行的 BI 工具的集成。
何时使用关系数据库和非关系数据库
在比较关系数据库和非关系数据库时，解决常见用例很重要。学习良好的市场实践和他人的经验可以为你的项目选择数据库提供一些额外的见解。显然，一个或另一个类别通常更适合某些需求和要求。团队的任务仍然是学习细节，参考最小的细节。
同时，您不会发现用例的严格区分。不同类型的项目已成功实施了不同类型的数据库。值得一提的是，了解关系数据库和非关系数据库的优缺点是必须的。可以通过详细分析项目规范和解决方案可用性来支持明智的选择。因此，让我们来看看关于在哪里使用关系数据库和非关系数据库的一些有用建议。
关系数据库的用例
高度结构化的数据
除非项目需要不断更改，否则稳定的数据结构是必要的。利用严格、有计划、可预测的模式来处理分布在不同表中的数据是一个很好的选择。此外，它增加了对更多工具的访问，用于测试和分析数据。有组织的和具体的性质使操作和数据查询更加容易。
安全且一致的环境
当安全性和一致性成为首要任务时，团队需要做出正确的决策。关系数据库已成为一种合理的解决方案。由于最新的合规性法规，ACID 原则支持处理数据所需的所有功能。这种类型通常是医疗保健、金融科技、企业等的选择。
支持
广泛的支持可用性可以通过上市时间长短来解释。由于大多数关系数据库都遵循类似的原则，因此找到具有所需专业知识的团队通常更快。此外，它们在集成来自其他系统的数据和使用其他工具方面效率更高。在使用这些类型的数据库时，团队有更多产品选择，包括商业智能工具。
非关系数据库的用例
大量非结构化数据
应用非关系数据库的主要原因之一是并非所有数据都能放入普通表中。例如，项目需要一个有效的工具来容纳各种类型的数据，如视频、文章或社交媒体内容。因此，尽管它支持水平可扩展性，但许多数据仍然是非结构化的。它有助于涵盖多样性并在必要时进行适当的更改。
灵活的开发环境
快速积累率的原因是能够快速轻松地收集数据而无需预先定义。数据通常不受某些格式的限制，可以稍后处理。对于许多团队来说，非关系数据库是一个很好的选择，尤其是当项目要求不完全明确或他们计划进行持续更改或更新时。
时间优先
快速开发环境使产品交付更快、更轻松。更少条理的方法消除了非关系数据库的任何前期准备、规划、准备或设计。团队可以继续进行即时开发。它通常适合 MVP 或一些紧急产品发布的需求。
由于市场上有许多不同类型的数据库，因此总有一种合适的方法来满足项目需求。当然，数据库的选择因项目而异。此外，一些团队发现将多个数据库组合在一起以覆盖所有用例是有效的。
热门数据库：当前市场状况
如果不检查市场可用性，就无法完全解决如何选择数据库的问题。事实上，数据库的选择也受到市场状况和某些数据库的受欢迎程度的影响。此外，其他人的成功经验可以成为一种值得遵循的良好做法。只要团队确定了项目规范，他们就可以继续学习市场上可用数据库的更多细节。
紧跟市场趋势使他们能够保持最新状态并提高杠杆解决方案的效率。市场的快速增长带来了各种各样的数据库可供采用。目前，可用的数据库数量已达到 300 多个。因此，就像我们可以通过类型或功能来多样化数据库一样，按受欢迎程度对数据库进行排名也是常见的做法。
随着我们继续比较关系数据库和非关系数据库，值得一提的是，这两种数据库类型的代表都占据了强势地位。根据最新的 Stack Overflow 开发者调查结果，让我们来看看最受欢迎的数据库。
流行的关系数据库
MySQL
MySQL是最知名的关系数据库之一。它于 1995 年发布，由于其功能和使用方法而广受欢迎。该开源数据库具有强大的支持，并且与大多数库和框架兼容。它适合提供跨平台解决方案，尽管主要用于 SQL 查询，但如果需要，它也具有 NoSQL 支持。
PostgreSQL
PostgreSQL是另一个功能强大的开源对象关系数据库，于 1996 年首次发布。它的一个显着特点是它以对象而不是行和列的形式呈现数据。PostgreSQL 具有高度可扩展性；因此，它适合大型软件解决方案的需求。开发人员可以使用各种编程语言编写代码，因此无需重新编译数据库。
SQLite
SQLite也是一个关系数据库管理系统，于 2000 年发布。它有一个显著的不同，因为它是一个服务器端数据库。这通常会使其速度更快，因为请求是由服务器序列化的。此外，它还与不同的编程语言绑定，并用于各种解决方案，包括物联网和嵌入式系统。
微软 SQL 服务器
Microsoft SQL Server是 Microsoft 于 1989 年推出的知名关系数据库管理系统。他们通过许多独特的功能（如定制、内存分析、集成等）极大地改进了该解决方案。此外，它还支持不同的开发工具和云服务；但是，它仅适用于基于 Windows 的服务器。
流行的非关系型数据库
MongoDB
MongoDB被归类为非关系型解决方案，特别是 2009 年发布的面向文档的数据库。它使用类似 JSON 的对象，因此能够存储不同类型的数据。这种技术解决方案比关系型解决方案运行速度快得多，因为它不需要处理收集的数据。它通常保持非结构化，适合处理大量数据集。
Redis
Redis是一种流行的内存数据存储，也可用作 2009 年推出的键值数据库。这种开源非关系型解决方案采用内存数据结构来支持可扩展性和集群。它允许团队存储大型数据集而无需复杂的结构。Redis 经常与其他数据存储解决方案结合使用，因为它可以用作缓存层。
DynamoDB
DynamoDB是亚马逊于 2012 年推出的非关系型数据库。其技术重点包括对数据结构、文档和键值云服务的支持。高可扩展性和性能仍然是选择此数据库的主要优势，因为它可以运行任何规模的高性能应用程序。
由于功能性强且率先进入市场，关系型解决方案仍然占据了相当大的市场份额。事实上，新代表的引入使得每个人都能加强现有方法并不断推进新的解决方案。
如何选择数据库：关系型数据库与非关系型数据库
收集有关不同类型数据库的所有重要细节对于做出正确的选择至关重要。有了明确的项目需求，团队就会寻找一个符合他们需求并支持解决方案效率的数据库。重要的是，这两种数据库类型都是可行的选择。了解主要差异对选择大有帮助。
| 数据库 | 关系型 | 非关系型 |
| 语言 | 结构化查询语言 (SQL) | 结构化查询语言 (SQL)、非结构化查询语言 (UnQL) |
| 日期安排 | 预定义架构 | 动态模式 |
| 数据库类别 | 基于表格 | 文档、键值、图形和宽列存储 |
| 可扩展性 | 垂直可扩展性 | 水平可扩展性 |
| 表现 | 低的 | 高的 |
| 安全 | 高的 | 安全性较差 |
| 复杂查询 | 用过的 | 未使用 |
| 基本属性 | 支持 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务 | 遵循 CAP（一致性、可用性、分区容忍度）定理 |
| 在线处理 | 用于 OLTP | 用于 OLAP |
| 分层数据存储 | 不宜 | 最适合 |
| 用法 | 更适合多行事务 | 更适合文档或 JSON 等非结构化数据 |
没有糟糕的选择；更重要的是更好地满足需求并获得更多成果的机会。考虑到上述方面，我们还决定关注如何选择数据库的关键方面。
日期安排
非关系型数据库和关系型数据库之间的主要区别在于所应用的数据模式。如果关系型解决方案使用预定义模式并处理结构化数据，那么非关系型解决方案则应用灵活的模式以各种方式处理非结构化数据。重要的是要记住，这个因素通常可以解释数据库选择的其他不同规范。
数据结构
结构化支持定位和访问数据的方式。如果团队选择关系架构，他们将继续使用基于表的结构。表格格式侧重于基于通用数据的链接和关联。非关系解决方案可能因多种结构而有所不同，包括键值、文档、图形或宽列存储。换句话说，它们为关系数据库中无法处理的结构数据带来了替代方案。
扩展
数据库选择还可能受到扩展非关系型数据库与关系型数据库的属性的影响。当负载增加应在单个服务器上完成时，关系型数据库是垂直可扩展的。非关系型解决方案在这里被证明更有效，因为水平扩展允许添加更多服务器，从而处理更高的流量。
安全
利用受到良好保护且高度安全的解决方案始终至关重要。关系数据库符合 ACID 要求，因此更加安全，并且更容易限制对机密数据的访问。非关系类型的数据库被认为不太安全，但以出色的性能和可扩展性而闻名。
分析功能
关系数据库被认为更适合用于数据分析和报告。大多数 BI 工具不允许您查询非关系数据库，但可以很好地处理结构化数据。当然，检查当前数据库的功能很重要，因为其中许多数据库不断引入新的替代方案。
一体化
在选择关系数据库而非非关系数据库时要考虑的另一个方面是将其与其他工具和服务集成的机会。团队始终必须检查其与应用于项目的其他技术解决方案的兼容性。集成需求正在急剧增长，以支持所有业务解决方案的一致性。
支持考虑
让我们关注一下每个代表的支持情况。这涉及到数据库的持续发展及其在市场上的受欢迎程度。缺乏支持总是会导致意想不到的结果，而且往往会失败。确保选择获得良好市场份额、拥有强大社区支持并满足项目需求的数据库。
显然，数据库的选择因项目而异，但最重要的是它应该符合概述的需求。不会有糟糕的选择，因为每个项目都可以从不同的角度来解决。主要思想是选择一个可以带来效率并满足概述的特定项目要求的数据库。
结论
比较关系数据库和非关系数据库的一个很好的方法是对其核心方面、主要优缺点和典型用例进行全面分析。考虑到本文中收集的所有细节，我们可以得出结论，当团队寻求动态查询、高安全性和跨平台支持时，关系数据库是一个不错的选择。如果可扩展性、性能和灵活性仍然是主要优先事项，那么最好选择非关系数据库。
以上就是如何为项目选择关系型数据库和非关系型数据库的详细内容，更多请关注本网内其它相关文章！
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