数据库引言
一、数据库简介
1.什么是数据库
数据库其实是一种软件的概念，他是安装在我们操作系统之上，对数据进行操作的管理软件，称作（DB DataBase），用来存储和操作数据，我们常说的mysql，oracle之类，其实是DBMS（数据库管理系统）,只是在开发中常称为数据库
2.数据库的分类
常说的数据库分为两大类：
| 关系型数据库 | 非关系型数据库 | |
|---|---|---|
| 种类 | mysql，oracle，DB2,Sql Server .... | Redis MongoDB ElasticSearch... |
| 联系 | 通过表与表之间，行与列之间的关系进行数据的存储 | 数据以对象的形式存储在数据库中，对象之间的关系通过每个对象自身属性来决定 |
3.数据库概述
1)关系型数据库
关系型数据库的关系主要体现在结构化，其面向记录，创建在二维表格模型的基础上，天然就是表格的形式
2）非关系型数据库
我们常用NoSQL来描述非关系型数据库，网上常用的一个描述是，NoSQL=NOT ONLY SQL 不仅仅是sql 而不是NOT SQL
非关系型数据库的产生是为了应对Web2.0纯动态网站类型的三高：对数据库高并发读写需求 对海量数据高效存储与访问需求 对数据库高扩展性与高可用性需求
3）综合
关系型数据库和非关系型数据库都有各自的特点与应用场景，两者的紧密结合将会给Web2.0的数据库发展带来新的思路。让关系数据库关注在关系上，非关系型数据库关注在存储上。例如，在读写分离的MySQL数据库环境中,可以把经常访问的数据存储在非关系型数据库中，提升访问速度。
二、数据库的区别
1.数据库存储方式不同
关系型和非关系型数据库的主要差异是数据存储的方式，关系型数据天然就是表格形式的，存储在数据库的行和列中，表之间通过关联协作存储，较为容易提取数据。
非关系型数据库常以大块的形式组合在一起，数据常常存储在数据集中，类似文档、键值对或者图结构，影响数据存储和提取的方式就是数据和其特性。
2.数据库扩展方式不同
sql关系型数据库的扩展是纵向扩展的，主要是提高数据处理能力，使用速度更快的计算机，关系型数据库的数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及多个表，需要提高计算机性能来克服，但是纵向扩展总有上限。而NOSQL数据库是横向扩展，非关系型数据库存储天然就是分布式的，可以给资源池添加更多普通数据库服务器节点来分担负载，是没有上限的。
3.对事务性的支持不同
从数据操作的高书屋和复制数据的查询来说，传统的sql数据库性能的优秀和稳定性无疑是最好的选择，sql数据库支持事务原子性细粒度控制，且易于回滚事务。nosql虽然也可以使用事务操作，但是稳定性肯定不能和关系型数据库比较，非关系数据库常用以扩展性和大数据量处理的方面
4.数据库模型不同
非关系型数据库是基于CAP模型，而传统的关系型数据库是基于ACID模型的
三、数据的优缺点
1.关系型数据库
1）优点
1.容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解；
2.使用方便：通用的是SQL语言使得操作关系型数据库非常方便；
3.易于维护: 丰富的完整性（实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性）大大降低了数据冗余和数据不一致的概率；
4.支持SQL: 可用于复杂的查询。
2）缺点
-
为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性比较差；
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不擅长大量数据的写入处理；
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不擅长为有数据更新的表做索引或表机构变更；
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字段不固定时应用不方便；
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不擅长对简单查询需要快速返回结果的处理。
3）关系型数据库的特点及应用场景
特点：
最大的特点，事务的一致性；
通用的SQL语言，使得操作关系型数据库非常方便；
ACID：原子性、一致性、隔离性、持久性
表结构严格，存储数据很难出错
应用场景：
需要做复杂处理的数据；
数据量不是特别大的数据；
对安全性要求高的数据；
数据格式单一的数据。
2.非关系型数据库
1）优点
- 无需经过sql层的解析，读写性能很高；
- 基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展；
- 存储数据的格式：Nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，而关系型数据库则只支持基础类型。
2）缺点
-
不提供sql支持，学习和使用成本较高；
-
无事务处理，附加功能和报表等支持也不好。
3）非关系型数据库的特点及使用场景
特点：
存储结构灵活，没有固定的结构；
对事物支持比较弱，但对数据的并发处理性能高；
大多数不使用SQL语言操作数据。
适用场景：
数据结构不固定场景；
对事物要求不高，但读写并发比较大的场景；
对数据的处理操作比较简单的场景；
缓存（数据查询，短连接，新闻内容，商品内容等），使用最多；
任务队列（秒杀，抢购，12306等）；
应用排行榜；
网站访问统计
数据过期处理（可以精确到毫秒）
分布式集群架构中的session问题。
