La diferencia entre una base de datos relacional y una base de datos no relacional
Las diferencias entre bases de datos relacionales y bases de datos no relacionales: diferente consistencia de datos, diferentes métodos de almacenamiento de datos y diferentes métodos de expansión.
1. La consistencia de los datos es diferente
Las bases de datos no relacionales generalmente enfatizan la consistencia final de los datos, pero no enfatizan la fuerte consistencia de los datos como ACID. Los datos leídos pueden estar todavía en un estado intermedio.
Entonces, si la empresa tiene altos requisitos de coherencia de datos, las bases de datos no relacionales no son una buena opción. Las bases de datos no relacionales están más sesgadas hacia los escenarios OLAP, mientras que las bases de datos relacionales son más preferidas para los escenarios OLTP.
2. Diferentes métodos de almacenamiento de datos
La principal diferencia entre bases de datos relacionales y no relacionales es el método de almacenamiento de datos. Los datos relacionales son naturalmente tabulares y, por lo tanto, se almacenan en filas y columnas de tablas de datos. Las tablas de datos se pueden almacenar asociadas entre sí y se pueden recuperar fácilmente.
Por el contrario, los datos no relacionales no caben en las filas y columnas de una tabla de datos, sino que se agrupan en grandes trozos. Los datos no relacionales normalmente se almacenan en conjuntos de datos, como documentos, pares clave-valor o estructuras gráficas. Sus datos y sus características son los principales factores que influyen a la hora de elegir cómo almacenar y recuperar sus datos.
3. Diferentes métodos de expansión
La mayor diferencia entre las bases de datos SQL y NoSQL puede estar en los métodos de expansión. Para soportar la creciente demanda, por supuesto, se requiere expansión. Para admitir una mayor concurrencia, las bases de datos SQL escalan verticalmente, lo que significa aumentar la potencia de procesamiento y utilizar computadoras más rápidas para que el mismo conjunto de datos pueda procesarse más rápido.
Debido a que los datos se almacenan en tablas relacionales, el cuello de botella en el rendimiento de la operación puede involucrar muchas tablas, lo que debe resolverse mejorando el rendimiento de la computadora. Aunque las bases de datos SQL tienen mucho espacio para expandirse, eventualmente alcanzarán el límite superior de expansión vertical.
La base de datos NoSQL es escalable horizontalmente y el almacenamiento de datos no relacionales se distribuye de forma natural. La expansión de la base de datos NoSQL puede compartir la carga agregando más servidores de bases de datos comunes (nodos) al grupo de recursos.
Bases de datos no relacionales comunes
1. MongoDB: Es la base de datos NoSQL más famosa. Es una base de datos de código abierto orientada a documentos. MongoDB es una base de datos escalable y accesible. Está en c.
MongoDB también se puede utilizar como sistema de archivos. En MongoDB, JavaScript se puede utilizar como lenguaje de consulta. MongoDB escala horizontalmente mediante fragmentación. Es muy útil en marcos de JavaScript populares.
2. Cassandra: Desarrollada por Facebook para búsqueda en la bandeja de entrada. Cassandra es un sistema de almacenamiento de datos distribuido para procesar grandes cantidades de datos estructurados. Normalmente, estos datos se distribuyen entre muchos servidores comunes.
También se puede agregar capacidad de almacenamiento de datos para mantener su servicio en línea, una tarea que puede realizar fácilmente. Dado que todos los nodos del clúster son idénticos, no es necesario lidiar con configuraciones complejas.
3. Redis: es un almacén clave-valor. Además, es la tienda de valores clave más famosa. Redis admite algo de C, PHP, Ruby, Python, Perl, Scala, etc. Redis está escrito en lenguaje C. Además, tiene licencia BSD.
Referencia del contenido anterior: Baidu Encyclopedia-Database