【關係型數據庫】和【非關係型數據庫】總結！

最近有個項目的功能模塊，爲了處理方便，須要操做集合類型的數據以及其餘緣由。考慮再三最終決定放棄使用MySQL，而選擇MongoDB。

兩個數據庫，你們應該都不陌生。他們最大的區別就是MySQL爲關係型數據庫，而MongoDB爲非關係型數據庫。常見的關係型數據庫有：MySQL、Oracle、DB二、SQL Server、Postgre SQL等，非關係型數據庫有MongoDB、Redis、Memcached、HBse等等。

一、關係型數據庫？ 非關係型數據庫？

關係型數據庫能夠理解爲依賴一個模型來建立的數據庫，好比咱們使用的MySQL中的表是由橫列和縱列組成的一個二維表格。關係型數據庫能夠經過關係模型使多個表的數據關聯起來，好比咱們平時說的 一對1、一對多、多對一。因爲是創建在數據模型的基礎上，因此咱們能夠經過SQL語句很方便的在多個表之間作複雜的查詢操做。關係型數據庫相對安全，由於直接存儲在硬盤中因此忽然的宕機、停電等意外不會致使數據丟失。MySQL的存儲方式是由自身的引擎決定的,經常使用的引擎有Innodb和MyISAM。他們主要的區別就是MyISAM 不支持事務，強調的是性能，執行速度比Innodb要快，Innodb提供支持事務等高級數據庫功能。

非關係型數據庫即咱們常說的NoSQL數據庫，部署起來都比較簡單，沒有關係型數據庫那麼複雜。Mongo的存儲方式爲虛擬內存+持久化存儲，Mongo將數據寫入內存中，再由虛擬內存管理器將其持久化到硬盤中，所以寫操做會比關係型數據庫快不少。NOSQL的存儲格式是key-value形式，能夠像關係型數據庫那樣存儲基礎數據類型的數據，也能夠存儲集合、對象等等。NoSQL雖然性能比較高，可是並不支持事物，也不能進行聯表查詢，通常用於較大規模數據的存儲。

二、他們的優勢、缺點有哪些

關係型數據庫發展了很長一段時間，擁有很是成熟的體系。所佔份額也在逐漸增長。並且支持事物的操做，保證數據的一致性，能夠經過SQL語句完成複雜的操做。可是使用過程當中當數據量到達必定程度時，關係型數據庫的效率會有明顯的降低。一個複雜的查詢操做，一系列的組合索引都會消耗很是多的內存空間，此時咱們須要對數據庫進行讀寫分離操做，或者將數據庫結構進行拆分(水平拆分、垂直拆分)將請求壓力分擔在不一樣的庫中。

垂直拆分是指將一張表拆分紅多個表，表之間經過主鍵進行關聯。

水平拆分是按照某種規則拆分紅多個表，好比經過用戶角色進行拆分

讀寫分離：所謂讀寫分離就是講讀操做(查詢數據)和寫操做(插入&更新)指向不一樣的數據庫節點，他們中間經過某種機制實現數據的同步，如binlog。實際的應用中大部分壓力仍是來自讀操做，因此主要是一主多從的架構。

非關係型數據庫發展的這幾年，深受人們的喜好。免費開源、成本低、部署簡單、非結構化存儲等等明顯的優點。並且它對海量數據處理能力很是強，內存級數據庫，查詢速度也很是快。存儲的數據格式比較豐富，易於擴展，雖然不能使用sql進行復雜的查詢，可是MongoDB支持JavaScript，因此能夠經過js腳本進行復雜的數據庫管理操做。關於NoSQL的缺點我的感受目前就是不支持事物了吧，其餘方面那都不是事兒。

三、何時用mongo

Mongo是用c++編寫的，支持多種語言如：Java、Python、Ruby、PHP、C++、C# 等，有時候針對不一樣的業務需求，選擇Mongo可以避免浪費不少沒必要要的資源

日誌系統

系統運行過程當中產生的日誌信息，通常種類較多、範圍較大、內容也比較雜亂。經過MongoDB能夠將這些雜亂的日誌進行收集管理。不只方便了管理，查找或者導出也會變得很是容易

地理位置存儲

MongoDB支持地理位置、二維空間索引，能夠存儲經緯度，所以能夠很快的計算出兩點之間的距離，等位置信息。如查詢附近的人、或者訂餐系統、配送系統等

數據規模增加很快

前面提到過關係型數據庫數據量過大時，須要進行分庫分表，這樣真正操做起來可能會比較麻煩。若是選擇mongo進行分庫分表操做時，就會變得很簡單。

保證高可用的環境

Mongo自己就擁有高可用及分區的解決方案，設置主從服務器很是方便，除此以外Mongo還能夠快速而且安全的實現故障節點的轉移。

文件存儲需求

GridFS是MongoDB規範，用於存儲和檢索圖片、音頻、視頻等大文件。GridFS雖然是文件存儲的一種方式，能夠存儲超過16M的文件。可是它自己又是存儲在MongoDB集合中的

其餘場景

如遊戲開發中咱們能夠經過MongoDB存儲用戶信息、裝備、積分等，除此以外物流系統、社交系統、甚至物聯網系統，Mongo都能提供完美的數據存儲服務。

結束~