关系型数据库和非关系型区别

关系型数据库具有强一致性和非关系型最终一致性。
关系表存储，非关系文档/键值。
关系型垂直扩展，非关系型水平扩展。

MongoDB文档数据库，适用于JavaScript。
Cassandra 提供适合大量数据的分布式存储。
Redis键值存储支持多种语言。

如果业务要求高，应该使用关系类型。
对大规模数据使用非关系数据。

自己掂量一下。

关系型数据库和非关系型数据库区别？

打扰一下，我们来谈谈数据库。
这是一个很大的话题。
在我十年的问答论坛中，我见过很多人在处理数据库、关系数据库和非关系数据库。
这两个家伙都有自己的打球方式。

我们先来说关系数据库。
这个东西就像我们平时用的Excel表格一样。
数据是按照一定的结构存储的。
例如，员工信息，包括姓名、职务、部门，以固定格式放置在表中。
这类似于我们公司的人事档案，里面安排了每个员工的信息。
而且，这个关系数据库照顾到ACID，即原子性、一致性、隔离性和持久性，确保数据不会出现错误。

我曾经在一家制造 ERP 系统的公司工作。
当时我们用的是关系型数据库，比如Oracle、MySQL，都是这样的。
这尤其适合对数据一致性要求较高的情况，例如银行系统、航空公司预订系统。
你不能让顾客在预订航班后拿回钱，对吗？
我们来谈谈非关系数据库。
这个东西比较自由、宽松。
没有必要像关系数据库那样遵循表。
您可以在其中输入任何数据，文档、照片、视频等等。
它没有固定的查询模式。
您可以随心所欲地搜索。
它非常灵活。
然而，这种灵活性也是一把双刃剑，数据一致性可能就没那么有趣了。

我记得当时我负责的项目之一就是使用非关系型数据库MongoDB，它非常擅长处理大数据。
我们公司是一个社交网络，拥有海量的用户数据。
使用关系数据库肯定是不可能的。
非关系型数据库彻底解决了这个问题。

总的来说，关系型数据库和非关系型数据库各有优缺点。
使用哪一种取决于您的需要。
如果您的业务对数据一致性要求较高，选择关系型数据库；如果您的业务变化很快，数据量很大，那么选择非关系型数据库。
这两个男人，一个严厉，一个灵活，就看你选择哪一个了。

关系型数据库和非关系型数据库的区别有哪些？

哦，关于数据库有一些话要说。
我记得有一年我在一家初创公司从事一个项目。
那时，我们使用的是 MySQL 等关系数据库。
那时，我每天都在桌子上工作。
就像将不同的部件组装成机器一样，表通过外键关联。
用户信息表和订单表通过用户ID部分连接。
这类关系数据库的优点是数据结构清晰，易于查询。
与查字典类似，您可以直接引用相应的页码来查找信息。

但是后来项目发展很快，需求变化也很快。
我想这个关系数据库是不是太不灵活了。
与标准模具一样，您可以确保所有零件都符合规格，但当您需要更改形状时，这就变得很麻烦。
我记得当我们由于不断变化的业务需求而不得不添加新字段时。
结果我们要写很多DDL语句来改变表结构，真是头疼。

然后我们开始使用非关系型数据库，例如 MongoDB。
这与关系数据库完全不同。
它不像一个固定的模具，它就像一个柔性袋子。
它可以容纳您放入其中的任何东西，并且您可以随时添加新的东西。
例如，MongoDB 文档类似于 JSON 格式的文件。
字段可以随时添加或删除，数据结构完全由您决定。

使用非关系型数据库的优点是灵活，适合快速重复的业务场景。
记得有一次，我们公司要发布一个新功能，需求变化很快。
对于关系数据库，调整数据库结构可能需要几天的时间，但对于 MongoDB，可以在一天内完成。

但归根结底，这两种数据库都有自己的优势。
关系数据库适用于需要稳定数据结构和复杂查询的场景，例如金融交易系统。
非关系型数据库适用于日志分析、用户画像等数据模型复杂、并发性高的场景。

换句话说，您选择哪个数据库取决于您的具体需求。
就我而言，我根据项目情况使用合适的。
但说实话，非关系数据库使用起来很有趣。
😄