⑴ 關系型資料庫與非關系型數據應用環境上有什麼區別，如何選擇哪種資料庫類型
關系型資料庫最典型的數據結構是表，由二維表及其之間的聯系所組成的一個數據組織。
優點：
1、易於維護：都是使用表結構，格式一致；
2、使用方便：sql語言通用，可用於復雜查詢；
3、復雜操作：支持SQL，可用於一個表以及多個表之間非常復雜的查詢。
缺點：
1、讀寫性能比較差，尤其是海量數據的高效率讀寫；
2、固定的表結構，靈活度稍欠；
3、高並發讀寫需求，傳統關系型資料庫來說，硬碟I/O是一個很大的瓶頸。
二、非關系型資料庫
非關系型資料庫嚴格上不是一種資料庫，應該是一種數據結構化存儲方法的集合，可以是文檔或者鍵值對等。
優點：
1、格式靈活：存儲數據的格式可以是key,value形式、文檔形式、圖片形式等等，文檔形式、圖片形式等等，使用靈活，應用場景廣泛，而關系型資料庫則只支持基礎類型。
2、速度快：nosql可以使用硬碟或者隨機存儲器作為載體，而關系型資料庫只能使用硬碟；
3、高擴展性；
4、成本低：nosql資料庫部署簡單，基本都是開源軟體。
缺點：
1、不提供sql支持，學習和使用成本較高；
2、無事務處理；
3、數據結構相對復雜，復雜查詢方面稍欠。
非關系型資料庫的分類和比較：
1、文檔型
2、key-value型
3、列式資料庫
4、圖形資料庫
⑵ 關系型資料庫和非關系型區別
一、特點不同
1、關系型資料庫：傳統的關系型資料庫採用表格的儲存方式，數據以行和列的方式進行存儲，要讀取和查詢都十分方便；關系型資料庫按照結構化的方法存儲數據；關系型資料庫採用結構化查詢語言（即SQL）來對資料庫進行查詢。
2、非關系型資料庫：一個Hibari集群是一個分布式系統；個Hibari集群是線性可伸縮的；一個Hibari集群是高度可用；所有的更新都是持久的；所有的更新都是強一致性；所有客戶端操作是無鎖的。
二、功能不同
1、關系型資料庫：關系型資料庫十分強調數據的一致性，並為此降低讀寫性能付出了巨大的代價，雖然關系型資料庫存儲數據和處理數據的可靠性很不錯，但一旦面對海量數據的處理的時候效率就會變得很差，特別是遇到高並發讀寫的時候性能就會下降得非常厲害。
2、非關系型資料庫：可用於雲計算應用，如Web電子郵件、社交網路服務，以及其它日常需要儲存TB和PB級規模數據的服務。
三、應用領域不同
1、關系型資料庫：主要應用於計算機技術，例如在資料庫設計中，指定學生Sstudent，專指本科生。
2、非關系型資料庫：Hibari可用於雲計算環境中，例如 webmail、SNS 和其他要求T/P級數據存儲的環境中。Hibari 支持 Java, C/C++, Python, Ruby, 和 Erlang 語言的客戶端。
⑶ 非關系型資料庫有哪些優缺點
非關系型資料庫嚴格上不是一種資料庫，應該是一種數據結構化存儲方法的集合，可以是文檔或者鍵值對等。當初我在黑馬程序員培訓時候就學過。
優點：
1、格式靈活：存儲數據的格式可以是key,value形式、文檔形式、圖片形式等等，文檔形式、圖片形式等等，使用靈活，應用場景廣泛，而關系型資料庫則只支持基礎類型。
2、速度快：nosql可以使用硬碟或者隨機存儲器作為載體，而關系型資料庫只能使用硬碟；
3、高擴展性；
4、成本低：nosql資料庫部署簡單，基本都是開源軟體。
缺點：
1、不提供sql支持，學習和使用成本較高；
2、無事務處理；
3、數據結構相對復雜，復雜查詢方面稍欠。
非關系型資料庫的分類和比較：
1、文檔型
2、key-value型
3、列式資料庫
4、圖形資料庫
⑷ 聽說非關系型資料庫現在很流行說是它能處理超大量數據我不太理解為什麼非關系型資料庫能處理超大量數
非關系型資料庫，結構比較簡單，邏輯控制相對較少，同等存量下數據量超過關系型資料庫，但是處理能力上還是相對的。由於現在雲技術的廣泛應用，數據間的聯系逐漸大相徑庭，所以非關系型的資料庫開始流行，但是對於數據間有固定模式緊密聯系的還是關系型資料庫要好，索引和統計起來都h好些！
⑸ 大數據中的商業智能以及非關系型資料庫
就目前而言，大數據涉及到了很多技術，這些技術都是能夠幫助大家更好地去理解大數據的相關知識，在這篇文章中我們重點為大家介紹一下商業智能和非關系型資料庫，希望通過我們的介紹能夠讓大家真正了解這些關於大數據的知識。
1.商業智能
商業智能一般被叫做BI，即Business Intelligence的縮寫，商業智能是一套完整的解決方案，用來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速准確的提供報表並提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、聯機分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是數據倉庫、OLAP和數據挖掘等技術的綜合運用。由此可見，有關大數據的詞彙之間都是有一定的聯系的。
2.如何看待商業智能？
把商業智能看成一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取、轉換和裝載，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理，最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供數據支持。這也是商業智能為什麼火熱的原因。
3.非關系型資料庫
非關系型資料庫，簡稱NoSQL。我們通過網路上面得知NoSQL最早出現於1998 年，是由Carlo Storzzi最早開發的個輕量、開源、不兼容SQL 功能的關系型資料庫，2009 年，在一次分布式開源資料庫的討論會上，再次提出了NOSQL 的概念，此時NOSQL主要是指I非關系型、分布式、不提供ACID (資料庫事務處理的四個本要素)的資料庫設計模式。很多數據科學家對NOSQL 最普遍的定義是「非關聯型的」，強調Key-Value存儲和文檔資料庫的優點，至此，NoSQL 開始正式出現在世人面前。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於商業智能以及非關系型資料庫的知識，上述提到的內容都是需要我們去學習和熟悉的內容，如果真的打算大數據行業的朋友一定要認真學起來 喲！
⑹ 對比關系型資料庫，什麼情況下使用非關系型資料庫
你期望一個更高的寫負載
默認情況下，對比事務安全，MongoDB更關注高的插入速度。如果你需要載入大量低價值的業務數據，那麼
MongoDB將很適合你的用例。但是必須避免在要求高事務安全的情景下使用MongoDB，比如一個1000萬美元的交易。
不可靠環境保證高可用性
設置副本集（主-從伺服器設置）不僅方便而且很快，此外，使用MongoDB還可以快速、安全及自動化的實現節點
（或數據中心）故障轉移。
未來會有一個很大的規模
資料庫擴展是非常有挑戰性的，當單表格大小達到5-10GB時，MySQL表格性能會毫無疑問的降低。如果你需要分
片並且分割你的資料庫，MongoDB將很容易實現這一點。
使用基於位置的數據查詢
MongoDB支持二維空間索引，因此可以快速及精確的從指定位置獲取數據。
非結構化數據的爆發增長
給RDBMS增加列在有些情況下可能鎖定整個資料庫，或者增加負載從而導致性能下降，這個問題通常發生在表格
大於1GB（更是下文提到BillRun系統中的痛點——單表格動輒幾GB）的情況下。鑒於MongoDB的弱數據結構模式，添
加1個新欄位不會對舊表格有任何影響，整個過程會非常快速；因此，在應用程序發生改變時，你不需要專門的1個
DBA去修改資料庫模式。
缺少專業的資料庫管理員
如果你沒有專業的DBA，同時你也不需要結構化你的數據及做join查詢，MongoDB將會是你的首選。MongoDB非常
適合類的持久化，類可以被序列化成JSON並儲存在MongoDB。需要注意的是，如果期望獲得一個更大的規模，你必須
要了解一些最佳實踐來避免走入誤區。
⑺ 如何利用非關系型資料庫技術創造價值
現在人們不一定需要將數據結構化，就可以利用NoSQL資料庫架構解決他們的新數據需求，也可以將這些新技術與傳統關系型數據進行整合，從大數據中挖掘出新價值。 直到現在，數據作為深度業務洞察力來源的潛力仍然受其結構的限制。如果沒有新出現的資料庫技術，我們只能採用標準的後台設計方法，將數據限定在死板的架構中，而無法體現實際數據結構的多樣性。由於內部不夠靈活，這些傳統架構將妨礙組織開發結構化與非結構化信息的新用例。 非關系型資料庫架構的持續流行使數據管理出現了轉折點。最新出現的技術是一些新的橫向擴展非結構化資料庫，它們更適合解決一些問題，同時傳統的關系型資料庫仍然在其他領域保持原來位置。 技術的發展使各種組織不再受限於資料庫架構的選擇。隨著競爭領跑者發現了滿足特殊數據需求的資料庫方法，我們在2012年看到了下面三種重大變革：隨著數據架構師開始接受架構與設計工具套件的發展——從關系型資料庫轉變為增加各種成熟的非關系型技術（NoSQL資料庫系統），資料庫領域重新洗牌。由於革命性技術和方法（如具有超大規模數據高效處理能力的Apache Hadoop）的推動，混合數據生態系統越來越流行。響應速度更快的數據管理生態系統的出現，提供了一種靈活實現規模化低成本的原型化交付（經過行業驗證）的新方法。 從現在起，明智的分析主管將致力於將用例具體化到最佳的平台上。他們不會過度關注於新技術的可用性，而是去發現一些整合關系型與非關系型資料庫「契合點」，從中挖掘出超越原始用途的信息價值。 通過利用新的數據架構方法，越來越多的組織將能夠發現和探索數據商業化的突破點。 正如通信運營商從他們處理在大量客戶數據中挖掘出寶貴的B2B收益來源一樣，其他商業公司也將通過更好地利用現有數據來發現新的業務增長點。 重新考慮數據的存儲、處理和細化方式，意味著需要重新評估傳統的數據管理方法。直到現在，數據仍然被視為一種結構化資產和必須維護的成本中心。 新資料庫架構的出現，意味著這種看法將徹底改變。服務主導的數據管理將要求IT主管考慮一個問題：業務如何能夠最輕松地利用現有數據和之前未能獲得的數據？ 敏捷數據服務架構 隨著越來越多架構方法的出現，數據生命周期會縮短，並且變得越來越敏捷。數據管理方法將不再致力於「過度控制」數據，而是逐漸減少條條框框。其中一個主要目標是通過鼓勵和利用數據共享發掘新的潛能。亞馬遜是這個領域的先鋒。通過使用敏捷數據架構建立面向服務的平台，這家公司已經能夠為客戶提供新型雲存儲和數據管理服務——同時使他們自己能夠靈活處理一些未知服務的未來需求。 非關系型資料庫的空前流行復興了常規架構和「傳統」數據管理方法的作用。從現在開始，分析主管們需要轉而採用混合架構，以最佳方式整合兩種技術，去利用現在海量結構化和非結構化信息的全新洞察力。總之，數據管理專業人員的「黃金時代」已經到來。】
⑻ 非關系型資料庫主要包括幾類各有什麼特點
NoSQL描述的是大量結構化數據存儲方法的集合，根據結構化方法以及應用場合的不同，主要可以將NoSQL分為以下幾類。
(1)Column-Oriented
面向檢索的列式存儲，其存儲結構為列式結構，同於關系型資料庫的行式結構，這種結構會讓很多統計聚合操作更簡單方便，使系統具有較高的可擴展性。這類資料庫還可以適應海量數據的增加以及數據結構的變化，這個特點與雲計算所需的相關需求是相符合的，比如GoogleAppengine的BigTable以及相同設計理念的Hadoop子系統HaBase就是這類的典型代表。需要特別指出的是，Big Table特別適用於MapRece處理，這對於雲計算的發展有很高的適應性。
(2)Key-Value。
面向高性能並發讀/寫的緩存存儲，其結構類似於數據結構中的Hash表，每個Key分別對應一個Value,能夠提供非常快的查詢速度、大數據存放量和高並發操作，非常適合通過主鍵對數據進行查詢和修改等操作。Key-Value資料庫的主要特點是具有極高的並發讀/寫性能，非常適合作為緩存系統使用。MemcacheDB、BerkeleyDB、Redis、Flare就是Key-Value資料庫的代表。
(3)Document-Oriented。
面向海量數據訪問的文檔存儲，這類存儲的結構與Key-Value非常相似，也是每個Key分別對應一個Value,但是這個Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文檔來進行存儲。這種存儲方式可以很方便地被面向對象的語言所使用。這類資料庫可在海量的數據中快速查詢數據，典型代表為MongoDB、CouchDB等。
NoSQL具有擴展簡單、高並發、高穩定性、成本低廉等優勢，也存在一些問題。例如，NoSQL暫不提供SQL的支持，會造成開發人員的額外學習成本;NoSQL大多為開源軟體其成熟度與商用的關系型資料庫系統相比有差距;NoSQL的架構特性決定了其很難保證數據的完整性，適合在一些特殊的應用場景使用。
⑼ 什麼是非關系型資料庫，如何定義
憤怒