常见的关系型数据库和非关系型数据库有哪些

简介

数据库是存储、组织和管理数据的必备工具。它们在各种应用程序中发挥着至关重要的作用，从电子商务网站到企业资源规划 (ERP) 系统。

根据数据模型，数据库可以分为两大类：关系型数据库和非关系型数据库。每种数据库类型都有其独特的优势和劣势，适用于不同的用例。

关系型数据库

关系型数据库遵循关系数据模型，该模型将数据组织成表。每个表由行（记录）和列（字段）组成。表通过键关联在一起，键是在每个表中唯一标识记录的字段。

优点：

数据完整性： 关系型数据库实施了严格的数据类型和约束，以确保数据的准确性和一致性。
事务支持： ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）事务支持可确保数据库中操作的完整性和可靠性。
查询灵活性： SQL（结构化查询语言）是一个功能强大的查询语言，允许用户从关系型数据库中高效检索所需的数据。
成熟度： 关系型数据库技术已经发展了几十年，因此有大量的工具、库和支持资源可用。

缺点：

可扩展性： 随着数据量的增长，关系型数据库可能会面临可扩展性问题，特别是当涉及到联接复杂查询时。
成本高昂： 关系型数据库需要专门的硬件和软件，这可能会增加许可、维护和管理的成本。
模式固定： 一旦关系型数据库模式创建，更改它可能会很复杂且耗时。

常见的关系型数据库：

MySQL
PostgreSQL
Oracle
Microsoft SQL Server

非关系型数据库

非关系型数据库不遵循关系数据模型，而是使用其他数据模型，例如键值、文档或图形。这种灵活性使其能够存储和处理传统关系型数据库难以处理的大量 unstructured 或 semi-structured data。

优点：

可扩展性： 非关系型数据库高度可扩展，可以轻松处理大数据量，即使在分布式环境中也是如此。
成本低廉： 大多数非关系型数据库都是开源的，这意味着无需许可费用。此外，它们通常是云原生，这进一步降低了成本。
灵活模式： 非关系型数据库具有灵活的模式，允许轻松添加、删除或修改字段。
高性能： 非关系型数据库通常在处理大量非结构化数据方面性能优越。

缺点：

数据完整性： 与关系型数据库相比，非关系型数据库对数据完整性缺乏严格的约束。
查询功能： 非关系型数据库的查询功能通常不如关系型数据库强大。
事务支持： 并非所有非关系型数据库都提供完善的事务支持。

常见的非关系型数据库：

MongoDB
Cassandra
Redis
Elasticsearch

关系型与非关系型数据库的比较

以下表格总结了关系型和非关系型数据库之间的关键差异：

| 特性 | 关系型数据库 | 非关系型数据库 |
|—|—|—|
| 数据模型 | 表 | 键值、文档、图形 |
| 可扩展性 | 相对较差 | 高度可扩展 |
| 成本 | 高昂 | 低廉 |
| 模式灵活性 | 固定 | 灵活 |
| 数据完整性 | 严格 | 较弱 |
| 查询功能 | 强大 | 相对较弱 |
| 事务支持 | ACID 事务 | 通常没有完善的事务支持 |