非关系型数据库

关系型数据库 采用关系模型组织数据，使用二维表格模型，由表和关系组成。 非关系型数据库 不使用关系模型，存储方式灵活多变。

Redis 是一种高性能键值对分布式内存数据库。 作为 NoSQL 数据库，它基于内存运行，并支持持久化。 持久化方案包括 RDB（定期将内存数据写入快照文件）和 AOF（记录每个写操作并追加到日志文件）。 特点： 拥有 16 个数据库（DB0-DB15）。 单线程（最新版本支持多线程）。 支持数据库主从复制（全量或增量同步）。 哨兵模式可监控主服务器状态并实现自动故障转移。

非关系型数据库（NoSQL）在现代信息管理中扮演着越来越重要的角色。随着数据量的急剧增长和应用场景的多样化，NoSQL技术不断创新，为数据存储和处理提供了全新的解决方案。

MongoDB是一种非关系型数据库，其特性包括灵活的文档存储、高性能、水平扩展能力强等。它的工作方式基于文档模型，支持丰富的查询语法和数据复制、分片等高级功能。GridFS API允许存储和检索大型文件，使其在大数据存储和处理中广泛应用。

Redis是一种NoSQL数据库，数据存储在内存中，支持数据持久化到磁盘。与Memcached相比，Redis支持更多数据结构，包括字符串、列表（队列和栈）、集合、有序集合和哈希表。

NoSQL（Not Only SQL）数据库与传统的关系型数据库（如MySQL）不同，它采用灵活的数据模型，适用于处理大规模分布式数据。本实验涉及Redis、MongoDB和HBase三种NoSQL数据库的使用。Redis是一个内存中的数据存储系统，支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合。MongoDB是文档型数据库，以JSON-like文档形式存储数据。实验中展示了如何操作这些数据库，包括安装配置、数据插入查询和Java API的使用。此外，使用MySQL作为对比，说明了NoSQL数据库在大数据场景下的优势。

随着信息技术的不断演进，关系型数据库和非关系型数据库在数据管理领域扮演着不同的角色。关系型数据库以表格形式存储数据，适合复杂查询和事务处理；而非关系型数据库则更注重数据的高性能处理和灵活性。两者各有优劣，根据具体应用场景选择合适的数据库结构至关重要。

MySQL 是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，其核心内容涵盖了数据库的基本概念、操作、优化以及管理等多个方面。以下是对这些知识点的详细解析。 1. 数据库基本介绍 数据库概念：数据库是一个组织和存储数据的系统，提供数据的检索、更新和管理功能。 常用数据库：包括 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 等。 Web应用三大软件分工：通常由 Web 服务器（如 Apache 或 Nginx）、应用服务器（如 Tomcat）和 数据库服务器（如 MySQL）组成。 PHP 动态语言特点：PHP 主要用于 Web 开发，能高效处理数据。 数据的存放：数据在脚本运行时存储在内存中，执行完毕后可能存储在硬盘上。 2. 关系型数据库 关系 + 二维表：关系型数据库基于表格模型，每个表由多行多列组成，行表示记录，列表示字段。 常见关系型数据库：除了 MySQL，还有 Oracle、SQL Server 等。 关系型数据库特点：数据结构固定，即使没有数据也会分配存储空间。 3. 非关系型数据库 键值对型：如 Redis，以键值对形式存储数据。 常见非关系型数据库：包括 MongoDB、CouchDB 等。 非关系型数据库特点：通常内存运行，数据同步到硬盘。 4. SQL SQL 概念：结构化查询语言，用于管理关系数据库系统。 DDL：数据定义语言，用于创建和修改数据库对象。 DML：数据操纵语言，包括插入、更新和删除数据。 DQL：数据查询语言，用于查询数据。 DCL：数据控制语言，用于设置权限和角色。 5. MySQL 基础 MySQL 软件介绍：MySQL 采用客户端/服务器架构。 MySQL 操作步骤：包括安装、配置、连接和执行 SQL 语句。 存储引擎：如 InnoDB（支持事务处理）和 MyISAM（查询速度快）。 6. MySQL 数据对象 服务器：MySQL 服务器负责处理客户端请求。 数据库：逻辑数据容器，包含多个表。 数据表：数据的实际存储位置，由列和行组成。 字段：数据表中的列，用于定义数据的属性。

优势 高扩展性: 非关系型数据库通常采用分布式架构，可以轻松扩展以处理大量数据和高并发访问。 高性能: 非关系型数据库在特定场景下，如高频读写、键值存储等，可以提供比关系型数据库更高的性能。 灵活性: 非关系型数据库的schema设计更加灵活，可以适应快速变化的数据模型。 局限性 事务支持有限: 大多数非关系型数据库不支持ACID特性，这在需要强一致性的场景下可能成为限制。 数据一致性挑战: 分布式架构带来了数据一致性的挑战，需要额外的机制来保证数据最终一致性。 查询能力受限: 非关系型数据库的查询语言和功能通常不如关系型数据库强大，对于复杂查询的支持有限。 优化策略 选择合适的数据库类型: 根据具体的应用场景选择合适的非关系型数据库类型，例如键值存储、文档数据库、图数据库等。 数据模型设计: 设计高效的数据模型以充分利用非关系型数据库的优势。 性能调优: 通过调整数据库配置、优化查询语句等方式提高数据库性能。 数据一致性策略: 根据应用需求选择合适的数据一致性模型，并使用相应的技术手段保证数据一致性。 总结 非关系型数据库在可扩展性、性能和灵活性方面具有优势，但也存在事务支持、数据一致性和查询能力方面的局限性。通过选择合适的数据库类型、优化数据模型和性能、采取合适的数据一致性策略，可以有效地利用非关系型数据库的优势并克服其局限性。

本 PPT 包含 17 个文件，详细介绍了关系型数据库 (MySQL) 的概念。关系型数据库以行和列的形式组织数据，形成易于理解的表。多个表共同构成一个数据库。