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关系型数据库和非关系型区别关系型数据库和非关系型区别：数据一致性不同、数据存储方式不同、扩展方式不同 。
关系型数据库和非关系型区别是扩展方式不同，数据存储方式不同、对事务性的支持不同 。扩展方式不同 因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及很多个表，这都需要通过提高计算机性能来客服 。
关系型数据库和非关系型在成本、查询速率、储存格式、可扩展性、数据一致性、事务处理上有区别 。成本：Nosql数据库易部署 ， 不用像Oracle那般花费较高成本选购 。
应用领域不同 关系型数据库：主要应用于计算机技术，例如在数据库设计中，指定学生Sstudent，专指本科生 。非关系型数据库：Hibari可用于云计算环境中，例如 webmail、SNS 和其他要求T/P级数据存储的环境中 。
实质 。非关系型数据库的实质：非关系型数据库产品是传统关系型数据库的功能阉割版本 ， 通过减少用不到或很少用的功能 ， 来大幅度提高产品性能 。2/7 价格 。目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的 。
关系型数据库与非关系型数据库的区别 非关系型数据库的优势： 性能 NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高 。
文档数据库?．文档（Document）：在Lotus Notes中，信息是以文档的形式保存在数据库中的，一个文档相当于关系型数据库中的一个记录 。
键值存储数据库（Key-Value Store）文档型数据库（Document Database）图形数据库（Graph Database）表格数据库（Table-Based Database）键值存储数据库是一种简单的数据存储方式，它使用一个键和一个值来存储数据 。
【mongodb关联查询效率 mongodb关联】文档型数据库 。文档型数据库有些格式和数据是可以随时修改的，而关系型数据库一开始设置的格式就是固定的，游戏开发到后面出现bug肯定要及时修改的 ， 所以使用文档型数据库更加方便便捷 。
数据库的文档一般有顺排文档、倒排文档两种类型 。一般地说，一个数据库至少包括一个顺排文档和一个倒排文档 。
数据库的文档一般有主文件，日志文件两种 。主文件是数据库的核心组成部分，它包含了所有数据记录和索引 。主文件通常以固定大小的块、页或区域组成，每个块包含一定数量的数据记录和索引 。
文档数据库与传统的关系数据库差异显著 。关系数据库通常将数据存储在相互独立的表中，这些表由程序开发者定义 ， 一个单一的对象可能散布在若干表中 。
MongoDB挑战传统数据库:非结构化数据库的迭新不容小觑数据模型自由：MongoDB 允许用户创建自由的数据模型，无需遵循传统的关系型数据库中的严格模式 。这使得 MongoDB 非常适合存储非结构化或半结构化数据 。
MongoDB通常被归类为面向文档的数据库 ， 而不是传统的关系型数据库 。与关系型数据库不同，MongoDB使用的是类似JSON格式的文档来表示数据，这些文档可以包含任意数量和类型的字段 ， 并且每个文档都可以具有自己的结构 。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的 。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型 。
比较mongodb和mysql在存储结构化数据时的异同1、如果每条记录的记录格式是固定的 ， 不是不定列的，优先SQL，SQL体系发展了这么久，事件、索引等技术不是近年的NoSQL可比 。mongodb是基于文档式的，对于记录格式不等倒是不错，索引方面……还是不要提了 。
2、在不同的引擎上有不同 的存储方式 。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高 。开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长 。缺点：在海量数据处理的时候效率会显著变慢 。
3、将数据存储为一个文档 比较 稳定性 索引，索引放在内存中，能够提升随机读写的性能 。
4、所以我们所熟知的那些SQL语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言 。关系型数据库-MySQL 在不同的引擎上有不同的存储方式 。查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高 。
5、或是后端日志收集分析 。考虑到mongodb属于nosql型数据库，sql语句与数据结构不如mysql那么亲和 ，也会有很多时候将mongodb做为辅助mysql而使用的类redis memcache 之类的缓存db来使用 。亦或是仅作日志收集分析 。
6、MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，所以完全可以替代MySQL 。与MySQL等关系型数据库相比，MongoDB的优点如下：①弱一致性，更能保证用户的访问速度 。

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