非关系型数据库与关系型数据库教学研究

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。