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碳十四数据库(4)

2019-09-07 18:46栏目:首页
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摘要: 常见关系型数据库是二维网状结构,非关系型的有key-value形式。非关系型数据库适合SNS类型高并发大数据的应用。

1. 关系型数据库

关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库。

关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的,在之后的几十年中,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型。

简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

关系模型中常用的概念:

  • 关系:可以理解为一张二维表,每个关系都具有一个关系名,就是通常说的表名

  • 元组:可以理解为二维表中的一行,在数据库中经常被称为记录

  • 属性:可以理解为二维表中的一列,在数据库中经常被称为字段

  • 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:

  • 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

  • 使用方便:通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便

  • 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

2. 关系型数据库瓶颈

  • 高并发读写需求

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

  • 海量数据的高效率读写

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

  • 高扩展性和可用性

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。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说,对数据库系统进行升级和扩展 是非常痛苦的事情,往往需要停机维护和数据迁移。

 

对网站来说,关系型数据库的很多特性不再需要了:

  • 事务一致性

关系型数据库在对事物一致性的维护中有很大的开销,而现在很多web2.0系统对事物的读写一致性都不高

  • 读写实时性

对关系数据库来说,插入一条数据之后立刻查询,是肯定可以读出这条数据的,但是对于很多web应用来说,并不要求这么高的实时性,比如发一条消息之后,过几秒乃至十几秒之后才看到这条动态是完全可以接受的

  • 复杂SQL,特别是多表关联查询

任何大数据量的web系统,都非常忌讳多个大表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询,特别是SNS类型的网站,从需求以及产品阶级角度,就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询,以及单表的简单条件分页查询,SQL的功能极大的弱化了

 

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,我们 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。每个元组字段的组成都是一样,即使不是每个元组都需要所有的字段, 但数据库会为每个元组分配所有的字段,这样的结构可以便于标语表之间进行链接等操作,但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。

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