关系模型中常用的概念：
关系：一张二维表，每个关系都具有一个关系名，也就是表名
元组：二维表中的一行，在数据库中被称为记录
属性：二维表中的一列，在数据库中被称为字段
域：属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制
关键字：一组可以唯一标识元组的属性，数据库中常称为主键，由一个或多个列组成
关系模式：指对关系的描述。其格式为：关系名(属性1，属性2， ... ... ，属性N)，在数据库中成为表结构

关系型数据库的优点：

1.容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解
2.使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
3.易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率

关系型数据库存在的问题

1.网站的用户并发性非常高，往往达到每秒上万次读写请求，对于传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈
2.网站每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的
3.在基于web的结构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。当需要对数据库系统进行升级和扩展时，往往需要停机维护和数据迁移。
4.性能欠佳：在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性，必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。

数据库事务必须具备ACID特性，ACID分别是Atomic原子性，Consistency一致性，
Isolation隔离性，Durability持久性。

当今十大主流的关系型数据库

Oracle，Microsoft SQL Server，MySQL，PostgreSQL，DB2，
Microsoft Access， SQLite，Teradata，MariaDB(MySQL的一个分支)，

补充：横向扩展和纵向扩展

你有一台API服务器，每天几百万次请求，吃不消了。现在要提升性能：

横向扩展：多增加几台API服务器，一起服务。
纵向扩展：把API服务器换成性能更好的机器。

横向扩展也叫水平扩展，用更多的节点支撑更大量的请求。如成千上万的蚂蚁完成一项搬运工作
纵向扩展又叫垂直扩展，扩展一个点的能力支撑更大的请求。如利用1个人的能力，如蜘蛛侠逼停火车。
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数据库中的横向扩展和纵向扩展

1. 概述

扩展，也称为伸缩性，指的系统不断增加其承载能力的能力。

数据库的扩展可以简单分为两类：向上扩展和横向扩展（水平扩展）。向上扩展是提高硬件，横向扩展是通过副本（读写分离）、垂直切分和水平切分的方式，把不同的数据放在不同的节点（物理部署的MySQL实例）中。

2. 向上扩展

向上扩展，买更好的服务器，这种方式比较简单，一般情况下向上扩展就可以解决问题，但是如果代价太大了（规格越高的硬件需要花费的钱越多），就不可取了。而且向上扩展总有极限的。

3. 横向扩展

横向扩展是通过副本（读写分离）、垂直切分，水平切分的方式，把不同的数据放在不同的节点（物理部署的MySQL实例）中。

读写分离：给数据库（主数据库）增加一个从数据库，主数据库负责文本的写操作（增，删，改），从数据库负责数据读的操作，如下图所示。也可以一主多从（一个主数据库，多个从数据库），不过需要进行负载均衡。

垂直切分：按照功能模块划分数据，举一个例子：一个电商网站，数据库中可能有库存管理的数据，用户管理的数据，订单管理的数据，他们属于不同的功能，可以将一个数据库分成三个数据库，库存管理的数据库，用户管理的数据库，订单管理的数据数据库。

水平切分：将同一个表中的数据进行分片保存到不同的数据库中。例如：一个用户表，我们可以将用户分片保存的不同的数据库中，可以根据用户的ID（userID），userID%3==0的用户放到一个库中，userID%3==1 放到一个库中，userID%3==2放到一个库中，如下图所示。

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非关系型数据库

非关系型数据库：指非关系型的，分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。

非关系型数据库结构

非关系型数据库以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，不局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。

优点

1.用户可以根据需要去添加自己需要的字段，为了获取用户的不同信息，不像关系型数据库中，要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。
2.适用于SNS(Social Networking Services)中，例如facebook，微博。系统的升级，功能的增加，往往意味着数据结构巨大变动，这一点关系型数据库难以应付，需要新的结构化数据存储。由于不可能用一种数据结构化存储应付所有的新的需求，因此，非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。

不足：

只适合存储一些较为简单的数据，对于需要进行较复杂查询的数据，关系型数据库显的更为合适。不适合持久存储海量数据

非关系型数据库的分类

非关系型数据库都是针对某些特定的应用需求出现的，因此，对于该类应用，具有极高的性能。依据结构化方法以及应用场合的不同，主要分为以下几类：

面向高性能并发读写的key-value数据库：

key-value数据库的主要特点是具有极高的并发读写性能
Key-value数据库是一种以键值对存储数据的一种数据库，类似Java中的map。可以将整个数据库理解为一个大的map，每个键都会对应一个唯一的值。
主流代表为Redis， Amazon DynamoDB， Memcached，
Microsoft Azure Cosmos DB和Hazelcast

面向海量数据访问的面向文档数据库：

这类数据库的主要特点是在海量的数据中可以快速的查询数据
文档存储通常使用内部表示法，可以直接在应用程序中处理，主要是JSON。JSON文档也可以作为纯文本存储在键值存储或关系数据库系统中。
主流代表为MongoDB，Amazon DynamoDB，Couchbase，
Microsoft Azure Cosmos DB和CouchDB

面向搜索数据内容的搜索引擎：

搜索引擎是专门用于搜索数据内容的NoSQL数据库管理系统。
主要是用于对海量数据进行近实时的处理和分析处理，可用于机器学习和数据挖掘
主流代表为Elasticsearch，Splunk，Solr，MarkLogic和Sphinx

面向可扩展性的分布式数据库：

这类数据库的主要特点是具有很强的可拓展性
普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的，擅长以行为单位的读入处理，比如特定条件数据的获取。因此，关系型数据库也被成为面向行的数据库。相反，面向列的数据库是以列为单位来存储数据的，擅长以列为单位读入数据。
这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷，这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化，将数据存储在记录中，能够容纳大量动态列。由于列名和记录键不是固定的，并且由于记录可能有数十亿列，因此可扩展性存储可以看作是二维键值存储。
主流代表为Cassandra，HBase，Microsoft Azure Cosmos DB，
Datastax Enterprise和Accumulo

CAP理论

NoSQL的基本需求就是支持分布式存储，严格一致性与可用性需要互相取舍
CAP理论：一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)、P(分区容错性)三个基本需求，并且最多只能满足其中的两项。对于一个分布式系统来说，分区容错是基本需求，否则不能称之为分布式系统，因此需要在C和A之间寻求平衡
C(Consistency)一致性
一致性是指更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。与ACID的C完全不同
A(Availability)可用性
可用性是指服务一直可用，而且是正常响应时间。
P(Partition tolerance)分区容错性
分区容错性是指分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

关系型与非关系型数据库的比较

1.成本：Nosql数据库简单易部署，基本都是开源软件，不需要像使用Oracle那样花费大量成本购买使用，相比关系型数据库价格便宜。
2.查询速度：Nosql数据库将数据存储于缓存之中，而且不需要经过SQL层的解析，关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及Nosql数据库。
3.存储数据的格式：Nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式，而数据库则只支持基础类型。
4.扩展性：关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。Nosql基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。
5.持久存储：Nosql不使用于持久存储，海量数据的持久存储，还是需要关系型数据库
6.数据一致性：非关系型数据库一般强调的是数据最终一致性，不像关系型数据库一样强调数据的强一致性，从非关系型数据库中读到的有可能还是处于一个中间态的数据，
Nosql不提供对事务的处理。

作者：意识流丶
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来源：简书
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