关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）

关系型数据库（RDBMS）

• 特点：

• 结构化数据：数据以表格形式存储，每个表由行和列组成。
• 模式（Schema）：数据具有预定义的模式，所有数据必须符合该模式。
• SQL 查询：使用结构化查询语言（SQL）进行数据操作和查询。
• 事务支持：支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，确保数据一致性和可靠性。
• 关系：表与表之间可以通过外键建立关系。

• 常见的关系型数据库:MySQL、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server、SQLite

非关系型数据库（NoSQL）

• 特点

• 灵活的数据模型：数据可以是文档、键值对、列族或图结构，无需预定义模式。
• 高扩展性：通常设计为分布式系统，易于水平扩展。
• 多种查询语言：根据不同的数据库类型，使用不同的查询语言和方法。
• CAP 定理：在分布式系统中，通常在一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）之间进行权衡。
• 适用于大数据和实时应用：特别适合处理大规模数据和高并发读写操作。

• 常见的非关系型数据库
  • MongoDB（文档型）
  • Redis（键值型）
  • Cassandra（列族型）
  • Neo4j（图型）
  • CouchDB（文档型）

选择建议

1. 结构化数据和复杂查询：如果你的应用需要处理结构化数据、复杂查询和事务处理，关系型数据库是更好的选择。

   • 示例：金融系统、ERP 系统、库存管理系统等。

2. 大规模数据和高并发：如果你的应用需要处理大规模数据、高并发请求和灵活的数据模型，非关系型数据库是更好的选择。

   • 示例：社交网络、内容管理系统、实时分析系统等。

3. 混合场景：在某些情况下，你可能需要同时使用关系型数据库和非关系型数据库，以满足不同的数据存储和处理需求。

   • 示例：使用关系型数据库存储核心业务数据，使用非关系型数据库处理日志、缓存和实时分析数据。