非关系型数据库与关系型数据库教学研究

2021-01-17 05:40李莉广东白云学院
环球市场 2021年30期
关键词:数据库

李莉 广东白云学院

一、引言

随着当前我国信息技术的不断发展和进步,其对当代人的生活和工作也带来了非常大的改变,翻天覆地的变革产生的同时也随机产生了很多的数据需要进行管理,从而衍生了数据库技术、大数据技术、数据挖掘技术等先进的数据处理与管理技术,其中数据库技术是一种较为便利和高效的数据管理工具,主要可以分为关系型数据库和非关系型数据库两种技术,相对而言,关系型数据库的产生更早,通过模型来进行数据组织,在应用范围上较为广泛,而非关系型数据库在设计模式时主要采用分布式非关系型,并且不提供数据库事务处理基本要素ACID,也具有突出的特点。

关系型数据库通过运用数据库管理系统,能够结合管理目标和工作项目进行专门的设计,从形成分散独立的数据库方便使用,当项目进行拓展时,也能够通过数据库灵活使用满足需求。但是需要注意的是,在进行数据库选取时,必须进行预先筹划,如果未能合理规划,便容易造成存储和使用过程无法保障的问题,使得数据库的维护和拓展过程难以正常实现。关系型数据库主要以数据关联性为基础,通常包含的数据量非常大,因此在数据查找时会消耗较多的时间,从而对使用效率产生一定的影响,当数据量过于庞大时,使用关系型数据库保证效率较为困难。随着当前互联网技术的发展,非关系型数据库逐步进入人们的生活中,并得到了业内研究者的广泛关注和应用,特别是在规模非常庞大的社交网站中具有突出的应用,能够解决关系型数据库暴露的诸多问题,相对来说在数据库读写需求较大、存储访问需求较多、扩展性需求较高的条件下更为适用。同时,关系型数据库在多表关联查询、实时读写、事务一致性等方面的要求也更高,当相关网站难以实现此类条件时,便无法正确发挥其功能,因此业内为了解决这一问题,初步探索和使用非关系型数据库,取得了一定的应用。但是当前依然也存在一些使用中的不足,非关系型数据库的产生较晚,加之使用多样性和复杂性,因此也存在一定的使用难度,通常需要针对不同问题而针对性分析和设计。

二、数据库概述

(一)数据库特点

在信息量逐步庞大的时代背景下,传统的人工数据管理方式已经难以满足现代化管理的需求,必须借助数据库技术得以优化运用。通过对大量数据信息进行结构化的处理,实现的管理和存储能够实现数据仓库的优化运用,因此我们可以将数据库看作是各类数据和文件的电子化文件柜,用户能够便捷地进行电子文件的查找、增加、删除、修改等操作。为了更好地实现数据库相关功能,需要日常对数据库进行常态化的管理。在进行数据库管理前,首先需要对数据进行录入或导入,通过完整的数据结构和数据库相关功能,实现后期的查询等一系列操作,通过运用计算机技术对数据库进行相应的管理和操作,能够显著提升日常办公和使用效率,因此,数据库技术主要应当具备如下五个特点:一是满足数据共享的需要,要保证不同用户在同一时间对数据库中数据的读取和写入,通过各类接口设备的使用,能够避免用户大量重复数据的产生,导致数据冗余,也能够避免数据的不一致和不相容。二是保证数据的独立性,如逻辑独立性和物理独立性等,逻辑独立性需要数据库中的数据与用户应用程序相对独立,使用应用程序进行修改不会对数据内容产生影响;而物理独立性主要指数据的物理结构发生变化不会影响数据的逻辑。三是实现数据的集中控制,与传统管理文件的方法有所不同的是,数据库技术能够实现对文件数据的集中管理与控制,整个过程不再处于分散状态,能够使用更好更高效的数据模型展示数据间的关系。四是保证数据的可维护性和一致性,对数据库中的数据要进行适当的完整性控制、安全性控制等操作,以防出现数据的错误、更新和丢失,从而保证其有效性和正确性,特别是在对一段时间周期内进行多路存取数据,要防止用户之间出现不正常交互,从而切实保障数据的安全性。五是数据库应当具备故障恢复能力和条件,当数据库系统出现逻辑上或物理上的故障,应当能够尽快恢复数据库系统,防止其被破坏或产生毁灭性的损伤。

(二)关系型数据库

关系型数据库一般是在二维表数据模型的基础上创建得到的。通过二维表格存放关系模型中相应的数据实现数据的集合,因此将二维表称作关系,用来表示存储数据对象与代表之间的关系,通过行和列不同的组成形式,展现出多对多、一对多、一对一等不同的关联方法,因此关系型数据库通常是二维表互相关联得到的综合数据结构。SQL是一种结构化查询语言,是进行数据库编辑设计的语言,同时也是数据库脚本文件,能够实现数据控制语言、数据操纵语言、数据查询语言和数据定义语言的统一体,从而实现对数据库内容的全部操作,从查询到录入到修改和删除等全过程都可以在SQL语言的帮助下实现,用户仅需为计算机提供需要操作的指令,不再需要为其设置操作的过程便可以实现系统的自动控制,从而提高了数据的独立性,减少了用户的工作量。在关系型数据库中,一般采用SQL作为标准数据查询语言,从而形成简单易懂数据库管理模式。在数十年的发展经历中,关系型数据库形成了丰富的理论基础和技术产品,是当前数据库领域的主要组成部分,并且具有隔离性、持久性、一致性、原子性的特征,能够解决一系列数据库问题,因此在实际运用中非常广泛,但是关系型数据库由于其结构特点的限制,在进行高效扩展架构时会受到一定的影响,因此非关系型数据库也得到了大家的关注。

(三)非关系型数据库

业内将非关系型数据库也称为NoSQL。主要是指非关系型数据库,不仅仅依靠结构化查询语言,通过非关系型模型中的适当设置,使其不仅能够具有ACID的有关特性,而且能够在关系型传统数据模型基础上更好地满足互联网需求,将开源免费资源更加简单便捷地向用户提供,一方面拥有横纵双向的扩展能力,在多个服务器上布置结构特性,另一方面能够保持结构自由,使得其能够更好地融入云计算环境,为云服务提供可能。

三、关系型数据库和非关系型数据库的对比

关系型数据库与非关系型数据库在具体使用过程中存在较大的差别,因此在各个领域应用时,需要充分考虑实际情况,并发挥出数据库的特有优势。如关系型数据库具有逻辑清晰、结构简单的特点,便于理解。通过位表的使用能够在表与表之间建立复杂的数据查询结构,因此在学习时更加的便捷,同时其具有一致性和完整性的突出特点,在维护时较为方便。但是关系型数据库同时存在结构固定、海量数据读写效率不足,受一致性影响严重的特点。

非关系型数据库具有读写性高、格式灵活、数据种类多样的特点,因其不再需要SQL进行解析,所以在扩展方面较为便捷,具有较好的数据性能。但是由于其不提供SQL支持,因此学习时具有较高的成本,并且事物处理相关功能比较欠缺。

从目前业内情况来看,应用关系型数据库已经较为成熟,但是在非关系型数据库的应用上尚显不足。在当前民众对数据处理相应需求不断提升的背景下,给数据的高扩展性提出了越来越多的要求,因此,业内亟须探索从关系型数据库向非关系型数据库的过渡,更好地适应不同场景的应用。

四、非关系型数据库分类及应用场景

对于非关系型数据库,业内的理解有许多方式,很多人认为其可以看作数据结构化存储方法的集合,而摆脱了严格意义上数据库的概念,其应用的场景主要包括如下一些种类:

(一)基于列式的存储

通过流的方式形成列式存储,能够实现对数据的存储过程,同时形成快速索引,帮助便捷查找数据,通过行检索快速匹配列值,能够实现行的重组,使得系统具有较高的可扩展性,操作也较为方便,此类方法对海量数据的适应性较好,能够良好的满足云计算的相关需求,如当前广泛使用的Google BigTable等。

(二)键值对存储

在非关系型数据库中,最简单的存储方式是键值对存储方式,它可以看作是一个键值集合,每一个键分别对应一个值,存储数据类型受限制较少,既可以是数字,也可以是字符串或封装对象,通过组件的操作可以实现查询与修改的完成,从而对大量数据实现存放和查找,在现实中有很多的应用,如MemcacheDB、Redis数据库等。

(三)文档存储

在进行文档存储时,可以采用键值对存储的形式,也可以让每个key与相应的value对应,虽然这种方式更加的复杂,但是其在文档存储时具有一定的优势,可以将特定文档结构通过特定模式完成存储,便于后期进行复杂计算与查询,当前业内的应用典型包括MongoDB、CouchDB等。

(四)图数据库

当数据库所要面临的问题与图相关时,便涉及图数据库,该图数据库能够给用户提供网状分布数据管理平台,用来管理复杂的数据结构,基于图模型提供数据管理解决方案,分为开源和闭源两种,在社交网络环境中广泛应用,如FrockDB、OrientDB等。

五、结论

在当前网络信息技术不断发展、数据规模不断扩大、数据复杂程度不断提升的背景下,传统的关系型数据库在面对新型的网络环境和数据结构时,经常表现出不足,因此,应当更多的探索非关系型数据库,借助其灵活性、高性能和易拓展的特点,使数据模型得到充分的发展,更好地突出企业具备的优势,虽然非关系型数据库不支持SQL语言,导致学习和使用成本有所提升,在数据完整性和一致性方面也有所不足,但是如果使用时能够充分考虑场景特点,将关系型数据库与非关系型数据库合理选择和应用,便可以实现优势互补,充分发挥各自的特点,使其互相之间成为补充,更好的完善数据库技术的发展与应用。

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