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关系型数据库,是指采用了“关系模型”来组织数据的数据库,它以“行和列”的形式存储数据,以便于用户理解。关系型数据库一系列的行和列被称为表,一组表组成了数据库。用户通过查询来检索数据库中的数据,而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为“二维表格模型”,而一个关系型数据库,就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。
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1、存储方式:传统的关系型数据库采用表格的储存方式,数据以行和列的方式进行存储,读取和查询都十分方便。
2、存储结构:关系型数据库按照结构化的方法存储数据,每个数据表都必须对各个字段定义好(也就是先定义好表的结构),再根据表的结构存入数据,这样做的好处就是由于数据的形式和内容,在存入数据之前就已经定义好了,所以整个数据表的“可靠性”和“稳定性”都比较高,但带来的问题就是一旦存入数据后,如果需要修改数据表的结构就会十分困难。
3、存储规范:关系型数据库为了避免重复,以规范化数据和充分利用好存储空间,把数据按照最小关系表的形式进行存储,这样数据的管理就可以变得很清晰、一目了然,当然这主要是一张数据表的情况。如果是多张数据表,那么情况就不一样了,由于数据涉及到多张数据表,且数据表之间存在着复杂的关系,随着数据表数量的增加,数据的管理会越来越复杂。
4、扩展方式:由于关系型数据库将数据存储在数据表中,数据操作的瓶颈出现在多张数据表的操作中,而且数据表越多这个问题越严重,如果要缓解这个问题,只能提高处理能力,也就是选择速度更快、性能更高的计算机。这样的方法虽然可以拓展一定的空间,但这样的拓展空间是非常有限的,也就是关系型数据库只具备“纵向扩展能力”。
5.查询方式:关系型数据库采用“结构化查询语言(即SQL)”来对数据库进行查询,SQL早已获得了各个数据库厂商的支持,成为数据库行业的标准,它能够支持数据库的CRUD(增加,查询,更新,删除)操作,具有非常强大的功能。SQL可以采用类似索引的方法来加快查询操作。
6、规范化:在数据库的设计开发过程中,开发人员通常会面对同时需要对一个或者多个数据实体(包括数组、列表和嵌套数据)进行操作,这样在关系型数据库中,一个数据实体一般首先要分割成多个部分,然后再对分割的部分进行规范化。规范化以后再分别存入到多张关系型数据表中,这是一个复杂的过程。好消息是,随着软件技术的发展,有相当多的软件开发平台都提供了一些简单的解决方法,例如,可以利用ORM层(也就是对象关系映射)来将数据库中的对象模型,映射到基于SQL的关系型数据库中去,以及进行不同类型系统的数据之间的转换。
7、事务性:关系型数据库强调“ACID规则”,即:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)),这样可以满足对事务性要求较高或者需要进行复杂数据查询的数据操作,而且可以充分满足数据库操作的高性能和操作稳定性的要求。关系型数据库十分强调数据的“强一致性”,对于事务的操作有很好的支持。关系型数据库可以控制事务的原子性细粒度,并且一旦操作有误或者有需要,可以马上回滚事务。
8、读写性能:关系型数据库十分强调数据的一致性,并为此降低了读写性能。虽然关系型数据库存储数据和处理数据的可靠性很不错,然而一旦面对海量数据的处理时,效率就会变得很差,特别是遇到“高并发读写”的时候,性能就会下降得非常厉害。
9、授权方式:关系型数据库,常见的有: Oracle,SQL Server,DB2,MySQL等。除了MySQL的大多数关系型数据库,如果要使用都需要支付一笔价格高昂的费用。而免费的MySQL,性能受到了诸多的限制。
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