平时用的是关系型数据库还是非关系型数据库 你真的知道吗

目前商业决策面临的最大挑战不是缺少数据，而是数据太多了，大部分企业无法发掘数据的价值给公司决策提供支持，决策人员的困惑在于一是海量数据，企业现有的信息无法高效处理；二是数据混乱，根本找不到解决的办法；三是原始数据存放方法通用性差，不便于移植，在不用文件中存储大量重复信息、浪费存储空间、更新不便等。基于这些原因，越来越多的数据库系统应运而生。目前主流的数据库分为关系型数据库和非关系型数据库。

关系数据库，是建立在“有关系”基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成，关系型数据库是由多张能互相联接的二维行列表格组成的数据库。

既然被称为关系型数据库，那么它的关系在哪里体现呢？比如我现在有表单A 和 表单B。其中：表单A 中有一个名为user_id的字段；表单B 中也有一个名为user_id的字段。现在把他们建立一种联系，当我去修改表单A的user_id的值时，表单B 中的user_id的值也会自动进行修改，因为他们建立的关系，使得数据具有一致性。千万数据中，获取有数条直接被安排的明明白白。而非关系型数据库 正如它的名字，每条数据间都是独立存在的，没什么关系。

关系型数据库最典型的数据结构是表，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。两者的区别在于：数据存储方式、拓展方式以及对事务性的支持不同。

关系型数据天然就是表格式的，因此存储在数据表的行和列中。数据表可以彼此关联协作存储，也很容易提取数据。而非关系型数据不适合存储在数据表的行和列中，而是大块组合在一起。非关系型数据通常存储在数据集中，就像文档、键值对或者图结构。你的数据及其特性是选择数据存储和提取方式的首要影响因素。

数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及很多个表，所以要支持更多并发量，SQL数据库是纵向扩展，提高处理能力，使用速度更快的计算机，这样处理相同的数据集就更快了。而NoSQL数据库是横向扩展的。而非关系型数据存储天然就是分布式的，NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器(节点)来分担负载。

如果数据操作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划，那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。

在市场经济的激烈竞争中，企业必须把业务和市场需求联系起来，在此基础上做出科学、正确的决策，由计算机管理代替人手工操作，以此提高工作效率，并将广泛收集的数据集成到数据库加以影响和处理，以便提取有用的信息。帮助企业在业务管理和发展上作出即时、正确的判断。