非关系型和关系型数据库

架构与功能的对比分析

随着信息技术的飞速发展，数据库技术在各行各业中扮演着至关重要的角色，数据库管理系统（DBMS）是信息系统的核心，它负责数据的存储、检索、更新和管理，数据库主要分为两大类：非关系型数据库和关系型数据库，本文将对这两类数据库的架构、功能和特点进行对比分析,以帮助读者更好地理解它们之间的差异。

关系型数据库

架构特点

关系型数据库（RDBMS）采用关系模型，将数据存储在二维表格中，表格由行和列组成，行代表记录，列代表字段，RDBMS的核心是SQL（结构化查询语言），用于数据的查询、更新、删除和插入。

功能特点

（1）数据完整性：关系型数据库通过主键、外键、约束等机制保证数据的完整性。

（2）事务处理：支持事务处理,确保数据的一致性和可靠性。

（3）查询优化：通过索引、视图等技术提高查询效率。

（4）数据安全：提供用户权限管理,确保数据安全。

非关系型数据库

架构特点

非关系型数据库（NoSQL）不遵循传统的数据库模型，其架构和功能更加灵活，NoSQL数据库通常采用文档、键值对、列族、图等数据模型，适用于大规模、分布式、高并发的场景。

功能特点

（1）可扩展性：NoSQL数据库支持水平扩展,可轻松应对海量数据和高并发访问。

（2）灵活性：数据模型灵活，无需预先定义表结构,便于数据扩展。

（3）高性能：NoSQL数据库通常采用内存存储,读写速度快。

（4）高可用性：支持分布式部署,保证系统的高可用性。

对比分析

数据模型

关系型数据库采用关系模型，数据存储在二维表格中，而NoSQL数据库采用文档、键值对、列族、图等数据模型,更加灵活。

扩展性

关系型数据库采用垂直扩展，即增加硬件资源来提高性能；NoSQL数据库采用水平扩展,通过增加节点来提高性能。

数据一致性

关系型数据库强调数据一致性，支持事务处理；NoSQL数据库则更注重可用性和分区容错性,部分牺牲了数据一致性。

适应场景

关系型数据库适用于结构化数据、复杂查询和事务处理场景；NoSQL数据库适用于非结构化数据、海量数据和高并发场景。

非关系型数据库与关系型数据库各有优缺点，适用于不同的场景，在实际应用中，应根据业务需求、数据特点和技术背景选择合适的数据库，随着技术的发展，两种数据库之间的界限将逐渐模糊,未来可能会有更多的融合和创新。

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请大伙给我解释一下数据库设计的基本原则！

设计数据库不应该有这些： 1数据冗余 2不一致性 3插入异常 4删除异常

这图就出现了问题 如人工智能的学分不一致有两个文化学这就出现了以上的问题 所以要杜绝 我们可以这样分为两个表 如下：

右边的表只要把人工智能的删除一个就好了（画错了不好意思）

在就是函数的一些关系 如函数依赖 ：

v函数依赖设R(U)是一个属性集U上的关系，X和Y是U的子集。如果属性集合X中每个属性的值构成的集合唯一地决定了属性集合Y中每个属性的值构成的集合，则属性集合Y函数依赖于属性集合X，计为：X→Y如下表所示，知道了“课程名”的值，即可知道“授课学时”的值。称“授课学时”函数依赖于“课程名”，或“课程名”可以决定“授课学时”，记作课程名→授课学时。

还有这个

v部分函数依赖：如果非主属性B函数依赖于构成某个候选关键字的一组主属性A的某一个真子集，则称B部分函数依赖于A。 v如“学分”函数依赖于主关键字{学号、课程}。 但决定“学分”的只是“课程”，与“学号”无关，则称“学分”部分函数依赖于{学号、课程} 。

传递关系：

v传递函数依赖的关系：在R (U)中，如存在X，Y，Z包含于U，且满足：X—>Y，Y—>Z，则称Z传递函数依赖于X。 v学生住宿的楼号依赖于学号，学生应交的住宿费是由楼号决定的，即“收费”依赖于“楼号”，“楼号”依赖于“学号”，则“收费”传递函数依赖于“学号”。

接下来的就是要符合范式：

第一范式：

任何符合关系定义的表即满足第一范式。

ID Name Sex Age Male Female 101 张三 Y 20 102 李四 Y 21

v第二范式™定义：如果一个关系不存在部分依赖关系，那么该关系就属于第二范式。 ™凡是以单个属性作为主关键字的关系自动就是第二范式。 因为主关键字只有一个，不会存在部分依赖的情况。 因此，第二范式只是针对主关键字是组合属性的关系。

第三范式v定义：一个关系如果是第二范式的，并且没有传递依赖关系，则该关系就是第三范式。 v每个非主属性不部分依赖于关键字，也不传递依赖于关键字的关系。

关系规范化的目的：解决关系模式中存在的插入、删除异常，以及数据冗余问题，基本思想：围绕函数依赖的主线，对一个关系模式进行分解，使关系从较低级范式变换到较高级范式。

以上也就是设计数据库基本注意的问题 我也是初学者 只能帮忙这些不知道是否对你有用！

大数据云计算好不好学习？

大数据专业还是很好学习的，当前，国家大数据战略实施已经到了落地的关键时期，大数据技术产业创新发展、大数据与实体经济深度融合、以及大数据安全管理与法律规制等方面都进入了攻坚阶段大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。当前整个IT行业对于大数据人才的需求量还是比较大的

（数据库）关系模式的优点和缺点是什么。

关系：优点是建立在严格的数学概念的基础上，概念单一，实体与实体间的联系都用关系表示，故其数据结构简单、清晰，存取路径对用户透明，故有更高的数据独立性和更好的安全保密性。 缺点是查询效率不如非关系型数据库，故必须对查询进行优化，增加了开发数据库管理系统的难度。