問答專欄Q & A COLUMN
這里的關系型和非關系型，主要是數據存儲格式的區別，我們常見的關系型數據庫有Mysql、Oracle、DB2、SQL Server等，都是通過關系模型來組織數據，也就是二維表格模型。
而非關系型數據庫，就不是按照這個二維表格來存儲數據了，例如Redis是使用鍵值對（key-value）來組織數據，MongoDB是采用BSON的格式（可以想象成JSON）；并且不局限于固定的結構。
關系型數據庫和非關系型數據庫之間的關系，也不是有你沒有，二者選其一，通常都是配合起來使用的。
關系型數據庫，容易理解，使用方便（通過SQL語言操作），易于維護；但是因為數據在磁盤上存儲，I/O會成為一個很大的瓶頸，如果在高并發的場景下，性能降低的很快；另外，對于關系型數據庫，當單表數據量增加到一定程度的時候，表的操作效率也會很低；表結構固定，當數據量比較大的時候，對表結構的擴展會是災難性的。
非慣性數據庫因為數據結構的“隨性”，用戶可以根據需要增加字段，關系型數據習慣設計成多張表，然后通過表關聯查詢，而非關系型數據庫（文檔性）會把所有字段放到一個集合中，避免多表的關聯。不過缺點也非常明顯，“隨性”也就意味著沒有標準，單集合有好處也有壞處，沒有完整性約束，對于復雜的業務場景支持比較差。
Redis的數據存儲格式是key-value，支持持久化、 支持事務，經常用于緩存、高并發下的讀寫（計數器、最新列表、秒殺），因為單線程的機制也會用于分布式鎖。
MongoDB的數據存儲格式為BSON（類似于JSON），支持快速讀寫，特別是大吞吐量的寫操作；如果表結構不明確，未來可能會發生很大的變化，非常適合使用MongoDB。
架構中可以同時包含關系型數據庫、Redis和MongoDB，各司其職。
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歡迎關注我，一個程序員老司機，和你分享編程、運營、需求等等經驗和趣事。
作為一個多年的程序員，兩種數據庫都使用過現在將自己的一些感受和你分享一下。
兩種數據庫的最大區別在于存儲方式，關系數據庫是將關系存儲到數據庫里面，什么關系呢？就是一對一、一對多和多對多關系，這樣存儲進去之后就能夠通過sql命令查詢到符合客觀需求的數據，但是將關系存儲進行查詢時，有時需要關聯很多個數據表才能夠得到需要的數據，于是就誕生的分關系數據庫，也就是nosql數據庫。
一種是redis數據庫，這種數據庫主要做為緩存使用，它一般配合關系數據庫一起用，也就是先從關系數據庫獲取或者計算數據，然后保存到redis數據庫里面，而mongodb數據庫除了具備redis的特點，也具備關系數據庫的特點，所以一般業務數據還是用它來保存。
因為redis非常小巧和專業,已經將緩存做到了極致。
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相信不少人在工作中都遇到過以下對話：
程序員A：又要到流量高峰期了，感覺數據庫要崩。
程序員B：嗯嗯，趕緊擴容吧。
雖然數據庫很耳熟，但是它究竟是何方神圣呢？今天就給大家科普一下。
數據庫，其實就是互聯網業務存儲、查詢數據的倉庫。通過幾十年的發展歷史讓數據庫衍生出了各種不同的類型。
關系型數據庫，是指采用了關系模型來組織數據的數據庫。例如，某個學生的信息——姓名：張三，性別：男，學號：12345，班級：二年級一班，每一個信息之間是有聯系的，而數據也是以表格形式存儲的。
這就是最早的數據庫形態，1970年IBM的研究員E.F.Codd博士首先提出關系模型，在之后的幾十年中，關系模型的概念得到了充分的發展并逐漸成為主流數據庫結構的主流模型。Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、MySQL等都屬于這一范疇。
但是，這類數據庫的特點是一致性強，缺點是讀寫性能差。
顧名思義，非關系型數據庫是相對關系型數據庫的一個概念，起初指的是“沒有SQL”的數據庫，但現在已經公認為“no relational”（非關系型）。非關系型數據庫是根據特定的應用場景設計出來的，沒有明確的分類標準，但根據應用場景大致可分為幾類：1、文檔數據庫，沒研究過定義，通常mongodb 就是文檔數據庫，特點就是數據定義比較靈活。2、Kv數據庫，提供的是kv的數據表示模式。單機的rocksdb，分布式的tikv之類。3、圖數據庫。數據可以用圖來定義。4、列式數據庫。hbase之類，這里可能有爭議，很多人把hbase 定義為列存。
非關系型數據庫的代表是MongoDB、Redis以及Hbase，其特點與關系型數據庫相反。
之前提到的數據庫都屬于傳統數據庫和開源數據庫，但到了云計算時代，無論是云服務提供商還是用戶，都需要一個完全為云打造的數據庫，于是誕生了全新的產品形態——云原生數據庫。
作為云計算領域的先行者，亞馬遜在2014年11月召開的AWS re:Invent 年度大會上，發布了云原生數據庫Aurora, 讓數據庫行業發生了翻天覆地的變化。
在亞馬遜之后，許多云廠商也紛紛投入云原生數據庫研究。比如2017年9月，ucloud云在國內率先發布自研的云原生數據庫POLARDB，它采用了自主研發分布式存儲引擎，計算服務器和存儲數據分離的架構。
如今，國際社會公認，與傳統商業數據庫相比，云原生數據庫擁有以下幾個大優勢，是未來的大勢所趨。
1）價格更低
傳統商業數據庫按年、按CPU這樣的方式進行售賣，對大體量的企業而言，每年需要數百萬甚至千萬的費用。
云原生數據庫按使用量付費，讓用戶可以以非常低的價格就享受到企業級數據庫的服務。用戶可以根據自己的業務實際發展情況，按需的購買，可以大大降低企業在早期發展過程的成本。
此外，云原生數據庫天然是規模化的，規模化會帶來成本的下降。這也大大降低單個用戶的成本。例如，ucloud云PolarDB價格僅為商業數據庫的1/10。
2）更強的性能
用戶使用傳統的數據庫需要多帶帶購買硬件，然而傳統的數據庫廠商則更傾向于去適配通用的硬件，對于一些特定的、前沿的硬件，不會去專門適配，所以傳統數據庫用戶無法享受新硬件的紅利。
而云原生數據庫的架構可以重復享受硬件變革帶來的紅利，從而實現更強的性能。
3）更快速的迭代，讓數據庫更安全穩定
云原生數據庫可以做到以周，甚至以天為單位來迭代數據庫，這是傳統的數據庫不可能做到的。當系統出現問題時，云原生數據庫可以快速進行升級，而傳統數據庫升級的周期通常是年，級別是出現了非常嚴重的漏洞，升級的周期也是以月為單位來計算的。
4）無需關注部署、運維等，全力專注業務開發
現在是一個快速創新的時代，每家企業都希望將重要的資源聚焦在自己的核心業務開發上。使用云原生數據庫，讓企業不再需要關注數據庫的部署與運維，開箱即用，全力專注在自己的業務開發和用戶價值上。
對于關系型數據庫和非關系型數據庫的區別就先介紹這么多，如果還有更多想知道的，歡迎留言提問。覺得云原生數據庫不錯的，也可以試用一下，也許你會愛上它。
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關系型數據庫在關系代數為基礎建立起來的一種應用，經過嚴密的完備性證明。也就是說理論上關系型數據庫可用于所有場景。當然這僅僅是理論上的說法，實際上，很多文檔和圖形數據很難采用統一的結構，而且這些數據通常都是海量的。為了提高這些數據的處理效率，人們針對不同的場景設計了不同的算法，這就是非關系型數據庫。值得注意的是非關系型數據庫中保留了關系型數據庫的特征，是對關系型數據庫應用的一種擴展。NoSQL=Not Only SQL，不僅僅是SQL。
只要是每行的列都相同的表格都是關系型數據表。這叫第一范型。每行數據都是唯一的關系表叫第二范型。每行數據唯一且能由特定字段確定的關系表叫第三范式，這些特定的字段被稱為主鍵。通常所說的數據庫都滿足第三范型，也就是可用主鍵進行查詢。關系型數據庫有基本的四則運算可以增減列或增減行:選擇，投影，并，交。SQL就是根據這些規則設計出來的。
非關系型數據庫是根據特定的應用場景設計出來的，沒有明確的分類標準，但根據應用場景大致可分為:鍵值存儲，列存儲，文檔型和圖型等幾類。題主所說的Redis是鍵值存儲型的，它不關心文檔的內容，用哈希表存儲了文檔的特征屬性，方便快速查找文檔，多用于文件管理。MongoDb是文檔型數據庫，管理結構化或者半結構化的格式文檔，可對文檔內容進行高速地全文檢索，也可以建立復雜的文檔分類結構，是鍵值存儲的升級版。至于如何選擇，主要看需求，不需要檢索內容時可使用Redis，輕便易安裝。反之，用MongoDb功能強大。
關系型數據庫是一種基本的數據庫，非關系型數據庫是關系型數據庫的擴展應用。我個人很討厭非關系型數據庫這個叫法，它容易讓人產生誤解，以為NoSQL=No SQL。實際上，還有很多使用其他原理的數據庫，比如，在人工智能領域用一定應用的邏輯型數據庫。這類數據庫比較小眾鮮為人知，稱它們為非關系型數據庫比較貼切。
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相信大家在二級數據庫考試的時候都做過這么一道題，關系型數據庫中的關系是什么意思？答案是:數據模型符合滿足一定條件的二維表格式，即是這張二維表中的行都是一個個元素，而列是一個個的屬性，這種結構化的數據通過結構化的查詢語言(SQL)可以以不同的方式進行存取！
所以說，SQL的定義和執行就代表著關系型數據庫結構的數據存取，從where，groupby，order等命令，sum，count等函數就能一目了然的知道，關系型數據庫可以通過字段方便的篩選，分組，統計和運算，并且性能十分高效！
總結來說，關系型數據庫不僅維護著一張二維表中行和列的關系，還維護著多張表中一對多，多對多的關系，并能通過SQL處理這種關系進行存取，還提供事務支持！
而非關系型數據庫是以key-value形式存儲數據，可認為是只有一個主鍵(key)，加一個屬性(value)構成的二維表，其value中的屬性之間的關系無法體現，很難通過其中的某個屬性進行統計，分組等關系型數據庫中的常規操作！
非關系型數據庫更容易維護與擴展，關系型數據庫卻因為分表分庫等有一定難度！非關系型數據庫不支持事務，只能使用別的方式支持數據一致性！
mongodb和redis比較的話，redis更適合用做緩存，消息隊列等，而mongodb適用于文檔結構(json等)等的大容量數據存取！
關系型數據庫和非關系型數據庫在不同的場景都大有所為，可根據實際情況擇優使用！
非關系型數據庫和關系型數據庫的區別就說到這，本人持續更新更多的技術分享，敬請關注！
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