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如何理解非关系型数据库的‘非关系’特点
非关系型数据库的 “非关系” 主要体现在以下几个方面,与关系型数据库形成鲜明对比:
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数据存储结构
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非关系型数据库 :数据存储结构相对灵活多样,不采用关系型数据库那种严格的表格形式。例如,在键值(Key - Value)存储类型的非关系型数据库(如 Redis)中,数据是以键值对的形式存储,键是唯一的标识,值可以是各种类型的数据,如字符串、数字、对象等。就像一个巨大的字典,通过键来快速查找对应的值。文档型数据库(如 MongoDB)则以文档(通常是 JSON 或 BSON 格式)为单位存储数据,每个文档可以包含不同的字段和数据结构,不需要像关系型数据库那样有固定的表结构。
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对比关系型数据库 :关系型数据库的数据存储在固定的表格结构中,每个表都有明确的列(字段)定义,数据必须按照这些列的格式进行存储。例如,在一个学生信息表中,列名可能是 “学号”“姓名”“年龄”“性别” 等,每一行数据都必须包含这些列对应的值,数据存储结构相对固定和严格。
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数据关系处理
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非关系型数据库 :通常不强调数据之间的关系,或者以一种相对松散的方式来处理数据关系。以图数据库(如 Neo4j)为例,它主要关注数据之间的关系(用边来表示),但这些关系不像关系型数据库中的外键关系那样严格定义和约束。在图数据库中,可以灵活地添加、删除或修改节点(代表数据实体)之间的关系,不需要像关系型数据库那样维护复杂的外键约束和事务完整性。
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对比关系型数据库 :关系型数据库的核心是通过外键等机制来建立和维护表与表之间的关系,这些关系是严格定义的。例如,在一个订单管理系统中,“订单” 表可能通过 “客户 ID” 外键与 “客户” 表关联,这种关系在数据库设计阶段就需要明确,并且在数据操作过程中要严格遵守关系约束,以保证数据的一致性和完整性。
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查询方式
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非关系型数据库 :查询方式通常比较简单直接,主要基于数据的存储结构进行查询。例如,在键值存储数据库中,查询通常是通过键来直接获取对应的值,查询语句相对简单。文档型数据库的查询也是围绕文档的字段和内容展开,可以使用类似于 JSON 查询语法来筛选符合条件的文档。列存储数据库(如 Cassandra)则是按照列族和列来进行数据查询,查询操作主要针对特定的列数据进行聚合或检索。
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对比关系型数据库 :关系型数据库的查询主要使用 SQL 语言,可以进行复杂的多表连接查询、子查询、分组查询等各种操作。例如,要查询某个公司所有员工的姓名和他们所在部门的名称,可能需要连接 “员工” 表和 “部门” 表,通过 SQL 的 JOIN 语句来实现复杂的查询逻辑,这在非关系型数据库中通常是难以实现或者需要通过其他方式来间接完成的。
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数据完整性约束
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非关系型数据库 :对数据完整性的约束相对较弱。它不像关系型数据库那样有严格的事务机制(ACID 特性)来保证数据的原子性、一致性、隔离性和持久性。非关系型数据库更注重数据的可用性和扩展性,在数据完整性方面可能会有一定的权衡。例如,一些非关系型数据库在处理高并发写入操作时,可能会牺牲部分数据一致性来提高性能。
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对比关系型数据库 :关系型数据库通过事务机制来严格保证数据的完整性。在事务执行过程中,要么所有的操作都成功,要么所有的操作都回滚,确保数据库从一个一致状态转移到另一个一致状态。例如,在银行转账业务中,从一个账户扣款和向另一个账户存款必须作为一个事务同时成功,否则事务回滚,保证银行资金的完整性。
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