关系型数据库管理系统（RDBMS）与非关系型数据库（NoSQL）之间的区别

简介

关系型数据库管理系统（RDBMS）用来操做创建在关系模型基础上的数据库，主要表明有：Microsoft SQL Server，Oracle，MySQL（开源）。

非关系型数据库（NoSQL），主要表明有：MongoDB，Redis。

 

ACID vs BASE

ACID	BASE
原子性(Atomicity)	基本可用(Basically Available)
一致性(Consistency)	软状态/柔性事务(Soft state)
隔离性(Isolation)	最终一致性 (Eventual consistency)
持久性 (Durable)

 

ACID

ACID是关系型数据库强一致性（Strong consistency）的四个要求。

(1) 原子性（Atomicity）：事务里的全部操做要么全都执行完成，要么全都不执行。只要有一个操做失败，整个事务就失败，事务会回滚至它们最初的状态。

(2) 一致性（Consistency）：数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库本来的一致性约束。

(3) 隔离性（Isolation）：事务的执行不被其余事务干扰。若是一个事务要访问的数据正在被另一个事务修改，只要另一个事务未提交，它所访问的数据就不受未提交事务的影响。

(4) 持久性（Durable）：一旦事务提交后，它所作的修改将会永久的保存在数据库上，即便出现系统故障也不会丢失。

 

（注：事务（Transaction）是用户定义的一个操做序列。）

 

BASE

BASE是基于CAP理论逐步演化而来的，核心思想是即使不能达到强一致性，可是能够根据应用的特色采用适当的方式来达到最终一致性（Eventual consistency）。

(1) 基本可用（Basically Available）：分布式系统在出现故障的时候，容许损失部分可用性，即保证核心功能或者当前最重要功能可用。

(2) 软状态/柔性事务（Soft-state）：状态能够有一段时间的不一样步。

(3) 最终一致性（Eventual consistency）：当全部服务逻辑执行完成后，系统最后将回到一个一致的状态。

 

ACID和BASE并无一个严格的界限，它们取决与组织和系统决定在哪里和如何架构这个系统的场景。它们可能容许在某些关键领域采起严格的ACID事务，其余领域标准稍微放松一些。

 

区别

1. 事务控制模型不一样

RDBMS采用ACID模型，而不少NoSQL系统基本采用BASE模型。虽然有些NoSQL系统支持ACID，但只适用于单个条目。NoSQL不采用ACID的主要缘由是其可扩展性方面的限制，若是文档横跨几个服务器，事务控制将会很难实施。

总的来讲，RDBMS关注一致性，而NoSQL系统则关注可用性。BASE系统显著的特色是要保证在短期内，即便有不一样步的风险，也要容许新数据可以被存储。BASE系统倾向于简单和迅速，由于它们没必要编写处理锁定和释放资源的代码，它们的任务是保证流程运转并稍后处理出错的部分。

 

2. 数据结构不一样

第一，关系型数据库一般是以表格形式（行列）存储数据，而NoSQL系统有多种存储方式，包括列存储（Cassandra）、key/value存储（Redis）、文档存储（MongoDB）以及图存储（Neo4j）等。

第二，若要在关系型数据库中存储数据，必须先定义好模式（schemas），也就是用一种预约义的结构向数据库说明：要有哪些表格，表中有哪些列，每一列都存放何种类型的数据。相比之下，NoSQL数据库的数据存储就比较随意了。键值数据库能够把任何数据存放在一个”键”的名下。文档数据库实际上也如此，它对所存储的文档结构没有限制。

 

3. 可扩展性不一样

第一，在关系型数据库里，增删字段是一件很是麻烦的事情。好比若是想删除某列，若是此列和其余数据关联，那么就没法轻易删除。NoSQL由于数据之间无关系，所以很是容易扩展。一旦发现了新东西，只要把它们加入数据库中就好。

第二，从架构的层面上讲，RDBMS是垂直扩展，当RDBMS数据库负载增长时，须要用更大更好的服务器来扩展数据库（由于RDBMS须要支持join，union等操做，通常不支持分布式集群）。而NoSQL数据库是横向扩展，能够自动对数据进行分片，并将分片存储在分布式系统（distributed system）上，这样，就能够经过增长更多的服务器来进行扩展。

 

4. 数据读写速度不一样

当关系型数据库的数据量达到必定规模时，因为关系型数据库的系统逻辑很是复杂，使得其很是容易发生死锁等并发问题，致使其读写速度下滑很是严重。而NoSQL数据库得益于它的数据库结构很是简单，且具备良好的集成缓存能力，读写性能很是好。

 

5. 成熟度不一样

关系型数据库使用SQL语言，各类数据库之间的区别很是小。而NoSQL数据库没有统一的标准，其产品包括各类不一样存储类型的数据库。 

 

6. 成本不一样

第一，关系型数据库软件价格昂贵，而NoSQL数据库基本都是开源软件，不须要花费大量成本购买使用，相比关系型数据库价格便宜。

第二，因为ACID模型很是复杂，维持高端的RDBMS系统是很昂贵的，须要训练有素的人管理数据库。而NoSQL数据库部署简单，一般使用廉价的服务器，管理也较少。

 

如下再摘录一份MongoDB官网上的资料：https://www.mongodb.com/nosql-explained

NoSQL vs. SQL Summary

	SQL Databases	NoSQL Databases
Types	One type (SQL database) with minor variations	Many different types including key-value stores, document databases, wide-column stores, and graph databases
Development History	Developed in 1970s to deal with first wave of data storage applications	Developed in late 2000s to deal with limitations of SQL databases, especially scalability, multi-structured data, geo-distribution and agile development sprints
Examples	MySQL, Postgres, Microsoft SQL Server, Oracle Database	MongoDB, Cassandra, HBase, Neo4j
Data Storage Model	Individual records (e.g., 'employees') are stored as rows in tables, with each column storing a specific piece of data about that record (e.g., 'manager,' 'date hired,' etc.), much like a spreadsheet. Related data is stored in separate tables, and then joined together when more complex queries are executed. For example, 'offices' might be stored in one table, and 'employees' in another. When a user wants to find the work address of an employee, the database engine joins the 'employee' and 'office' tables together to get all the information necessary.	Varies based on database type. For example, key-value stores function similarly to SQL databases, but have only two columns ('key' and 'value'), with more complex information sometimes stored as BLOBs within the 'value' columns. Document databases do away with the table-and-row model altogether, storing all relevant data together in single 'document' in JSON, XML, or another format, which can nest values hierarchically.
Schemas	Structure and data types are fixed in advance. To store information about a new data item, the entire database must be altered, during which time the database must be taken offline.	Typically dynamic, with some enforcing data validation rules. Applications can add new fields on the fly, and unlike SQL table rows, dissimilar data can be stored together as necessary. For some databases (e.g., wide-column stores), it is somewhat more challenging to add new fields dynamically.
Scaling	Vertically, meaning a single server must be made increasingly powerful in order to deal with increased demand. It is possible to spread SQL databases over many servers, but significant additional engineering is generally required, and core relational features such as JOINs, referential integrity and transactions are typically lost.	Horizontally, meaning that to add capacity, a database administrator can simply add more commodity servers or cloud instances. The database automatically spreads data across servers as necessary.
Development Model	Mix of open-source (e.g., Postgres, MySQL) and closed source (e.g., Oracle Database)	Open-source
Supports multi-record ACID transactions	Yes	Mostly no. MongoDB 4.0 and beyond support multi-document ACID transactions. Learn more
Data Manipulation	Specific language using Select, Insert, and Update statements, e.g. SELECT fields FROM table WHERE…	Through object-oriented APIs
Consistency	Can be configured for strong consistency	Depends on product. Some provide strong consistency (e.g., MongoDB, with tunable consistency for reads) whereas others offer eventual consistency (e.g., Cassandra).

 

结论

传统的关系型数据库具备不错的性能，稳定性好，久经历史考验，积累了大量的成功案例。而NoSQL数据库的出现，则弥补了关系型数据库在某些方面的不足，能极大地节省开发成本和维护成本。

 

二者都有各自的特色和应用场景，将由你的应用业务需求决定适合使用传统的RDBMS仍是NoSQL系统。

 

对于金融业，可用性和性能都不是最重要的，而一致性是最重要的，用户能够容忍系统故障而中止服务，但毫不能容忍账户上的钱无端减小(固然，无端增长是能够的)，此外，金融业还要求全部报表必须始终保持一致性和可信性，所以RDBMS ACID系统是理想的选择。

 

而对于购物网站，可用性是最重要的，若是用户生成订单，无论什么状况，咱们都不但愿此信息受到阻塞。此外，用户的我的信息，社交网络，地理位置等用户生成的数据呈几何倍增加，若是要对这些用户数据进行挖掘，那SQL数据库已经不适合了， NoSQL数据库却能很好地处理这些大数据。

 

固然也能够把关系型数据库和NoSQL结合起来使用，各取所长，须要使用关系特性的时候就使用关系型数据库，须要使用NoSQL特性的时候咱们使用NoSQL数据库。好比用户评论的存储，评论大概有主键id、评论的对象aid、评论内容content、用户uid等字段。咱们能肯定的是评论内容content确定不会在数据库中用where content="..."查询，评论内容也是一个大文本字段，那么咱们能够把主键id、评论对象aid、用户uid存储在关系型数据库，评论内容存储在NoSQL，这样关系型数据库就节省了存储content占用的磁盘空间，从而节省大量IO。

 

此外，还能够把NoSQL做为缓存服务器，把热点数据进行内存cache，非热点数据存储到磁盘以节省内存占用。