非關系型數據庫與關系型數據庫教學研究

李莉 廣東白云學院

一、引言

隨著當前我國信息技術的不斷發展和進步，其對當代人的生活和工作也帶來了非常大的改變，翻天覆地的變革產生的同時也隨機產生了很多的數據需要進行管理，從而衍生了數據庫技術、大數據技術、數據挖掘技術等先進的數據處理與管理技術，其中數據庫技術是一種較為便利和高效的數據管理工具，主要可以分為關系型數據庫和非關系型數據庫兩種技術，相對而言，關系型數據庫的產生更早，通過模型來進行數據組織，在應用范圍上較為廣泛，而非關系型數據庫在設計模式時主要采用分布式非關系型，并且不提供數據庫事務處理基本要素ACID，也具有突出的特點。

關系型數據庫通過運用數據庫管理系統，能夠結合管理目標和工作項目進行專門的設計，從形成分散獨立的數據庫方便使用，當項目進行拓展時，也能夠通過數據庫靈活使用滿足需求。但是需要注意的是，在進行數據庫選取時，必須進行預先籌劃，如果未能合理規劃，便容易造成存儲和使用過程無法保障的問題，使得數據庫的維護和拓展過程難以正常實現。關系型數據庫主要以數據關聯性為基礎，通常包含的數據量非常大，因此在數據查找時會消耗較多的時間，從而對使用效率產生一定的影響，當數據量過于龐大時，使用關系型數據庫保證效率較為困難。隨著當前互聯網技術的發展，非關系型數據庫逐步進入人們的生活中，并得到了業內研究者的廣泛關注和應用，特別是在規模非常龐大的社交網站中具有突出的應用，能夠解決關系型數據庫暴露的諸多問題，相對來說在數據庫讀寫需求較大、存儲訪問需求較多、擴展性需求較高的條件下更為適用。同時，關系型數據庫在多表關聯查詢、實時讀寫、事務一致性等方面的要求也更高，當相關網站難以實現此類條件時，便無法正確發揮其功能，因此業內為了解決這一問題，初步探索和使用非關系型數據庫，取得了一定的應用。但是當前依然也存在一些使用中的不足，非關系型數據庫的產生較晚，加之使用多樣性和復雜性，因此也存在一定的使用難度，通常需要針對不同問題而針對性分析和設計。

二、數據庫概述

（一）數據庫特點

在信息量逐步龐大的時代背景下，傳統的人工數據管理方式已經難以滿足現代化管理的需求，必須借助數據庫技術得以優化運用。通過對大量數據信息進行結構化的處理，實現的管理和存儲能夠實現數據倉庫的優化運用，因此我們可以將數據庫看作是各類數據和文件的電子化文件柜，用戶能夠便捷地進行電子文件的查找、增加、刪除、修改等操作。為了更好地實現數據庫相關功能，需要日常對數據庫進行常態化的管理。在進行數據庫管理前，首先需要對數據進行錄入或導入，通過完整的數據結構和數據庫相關功能，實現后期的查詢等一系列操作，通過運用計算機技術對數據庫進行相應的管理和操作，能夠顯著提升日常辦公和使用效率，因此，數據庫技術主要應當具備如下五個特點：一是滿足數據共享的需要，要保證不同用戶在同一時間對數據庫中數據的讀取和寫入，通過各類接口設備的使用，能夠避免用戶大量重復數據的產生，導致數據冗余，也能夠避免數據的不一致和不相容。二是保證數據的獨立性，如邏輯獨立性和物理獨立性等，邏輯獨立性需要數據庫中的數據與用戶應用程序相對獨立，使用應用程序進行修改不會對數據內容產生影響；而物理獨立性主要指數據的物理結構發生變化不會影響數據的邏輯。三是實現數據的集中控制，與傳統管理文件的方法有所不同的是，數據庫技術能夠實現對文件數據的集中管理與控制，整個過程不再處于分散狀態，能夠使用更好更高效的數據模型展示數據間的關系。四是保證數據的可維護性和一致性，對數據庫中的數據要進行適當的完整性控制、安全性控制等操作，以防出現數據的錯誤、更新和丟失，從而保證其有效性和正確性，特別是在對一段時間周期內進行多路存取數據，要防止用戶之間出現不正常交互，從而切實保障數據的安全性。五是數據庫應當具備故障恢復能力和條件，當數據庫系統出現邏輯上或物理上的故障，應當能夠盡快恢復數據庫系統，防止其被破壞或產生毀滅性的損傷。

（二）關系型數據庫

關系型數據庫一般是在二維表數據模型的基礎上創建得到的。通過二維表格存放關系模型中相應的數據實現數據的集合，因此將二維表稱作關系，用來表示存儲數據對象與代表之間的關系，通過行和列不同的組成形式，展現出多對多、一對多、一對一等不同的關聯方法，因此關系型數據庫通常是二維表互相關聯得到的綜合數據結構。SQL是一種結構化查詢語言，是進行數據庫編輯設計的語言，同時也是數據庫腳本文件，能夠實現數據控制語言、數據操縱語言、數據查詢語言和數據定義語言的統一體，從而實現對數據庫內容的全部操作，從查詢到錄入到修改和刪除等全過程都可以在SQL語言的幫助下實現，用戶僅需為計算機提供需要操作的指令，不再需要為其設置操作的過程便可以實現系統的自動控制，從而提高了數據的獨立性，減少了用戶的工作量。在關系型數據庫中，一般采用SQL作為標準數據查詢語言，從而形成簡單易懂數據庫管理模式。在數十年的發展經歷中，關系型數據庫形成了豐富的理論基礎和技術產品，是當前數據庫領域的主要組成部分，并且具有隔離性、持久性、一致性、原子性的特征，能夠解決一系列數據庫問題，因此在實際運用中非常廣泛，但是關系型數據庫由于其結構特點的限制，在進行高效擴展架構時會受到一定的影響，因此非關系型數據庫也得到了大家的關注。

（三）非關系型數據庫

業內將非關系型數據庫也稱為NoSQL。主要是指非關系型數據庫，不僅僅依靠結構化查詢語言，通過非關系型模型中的適當設置，使其不僅能夠具有ACID的有關特性，而且能夠在關系型傳統數據模型基礎上更好地滿足互聯網需求，將開源免費資源更加簡單便捷地向用戶提供，一方面擁有橫縱雙向的擴展能力，在多個服務器上布置結構特性，另一方面能夠保持結構自由，使得其能夠更好地融入云計算環境，為云服務提供可能。

三、關系型數據庫和非關系型數據庫的對比

關系型數據庫與非關系型數據庫在具體使用過程中存在較大的差別，因此在各個領域應用時，需要充分考慮實際情況，并發揮出數據庫的特有優勢。如關系型數據庫具有邏輯清晰、結構簡單的特點，便于理解。通過位表的使用能夠在表與表之間建立復雜的數據查詢結構，因此在學習時更加的便捷，同時其具有一致性和完整性的突出特點，在維護時較為方便。但是關系型數據庫同時存在結構固定、海量數據讀寫效率不足，受一致性影響嚴重的特點。

非關系型數據庫具有讀寫性高、格式靈活、數據種類多樣的特點，因其不再需要SQL進行解析，所以在擴展方面較為便捷，具有較好的數據性能。但是由于其不提供SQL支持，因此學習時具有較高的成本，并且事物處理相關功能比較欠缺。

從目前業內情況來看，應用關系型數據庫已經較為成熟，但是在非關系型數據庫的應用上尚顯不足。在當前民眾對數據處理相應需求不斷提升的背景下，給數據的高擴展性提出了越來越多的要求，因此，業內亟須探索從關系型數據庫向非關系型數據庫的過渡，更好地適應不同場景的應用。

四、非關系型數據庫分類及應用場景

對于非關系型數據庫，業內的理解有許多方式，很多人認為其可以看作數據結構化存儲方法的集合，而擺脫了嚴格意義上數據庫的概念，其應用的場景主要包括如下一些種類：

（一）基于列式的存儲

通過流的方式形成列式存儲，能夠實現對數據的存儲過程，同時形成快速索引，幫助便捷查找數據，通過行檢索快速匹配列值，能夠實現行的重組，使得系統具有較高的可擴展性，操作也較為方便，此類方法對海量數據的適應性較好，能夠良好的滿足云計算的相關需求，如當前廣泛使用的Google BigTable等。

（二）鍵值對存儲

在非關系型數據庫中，最簡單的存儲方式是鍵值對存儲方式，它可以看作是一個鍵值集合，每一個鍵分別對應一個值，存儲數據類型受限制較少，既可以是數字，也可以是字符串或封裝對象，通過組件的操作可以實現查詢與修改的完成，從而對大量數據實現存放和查找，在現實中有很多的應用，如MemcacheDB、Redis數據庫等。

（三）文檔存儲

在進行文檔存儲時，可以采用鍵值對存儲的形式，也可以讓每個key與相應的value對應，雖然這種方式更加的復雜，但是其在文檔存儲時具有一定的優勢，可以將特定文檔結構通過特定模式完成存儲，便于后期進行復雜計算與查詢，當前業內的應用典型包括MongoDB、CouchDB等。

（四）圖數據庫

當數據庫所要面臨的問題與圖相關時，便涉及圖數據庫，該圖數據庫能夠給用戶提供網狀分布數據管理平臺，用來管理復雜的數據結構，基于圖模型提供數據管理解決方案，分為開源和閉源兩種，在社交網絡環境中廣泛應用，如FrockDB、OrientDB等。

五、結論

在當前網絡信息技術不斷發展、數據規模不斷擴大、數據復雜程度不斷提升的背景下，傳統的關系型數據庫在面對新型的網絡環境和數據結構時，經常表現出不足，因此，應當更多的探索非關系型數據庫，借助其靈活性、高性能和易拓展的特點，使數據模型得到充分的發展，更好地突出企業具備的優勢，雖然非關系型數據庫不支持SQL語言，導致學習和使用成本有所提升，在數據完整性和一致性方面也有所不足，但是如果使用時能夠充分考慮場景特點，將關系型數據庫與非關系型數據庫合理選擇和應用，便可以實現優勢互補，充分發揮各自的特點，使其互相之間成為補充，更好的完善數據庫技術的發展與應用。