⑴ 資料庫關系模型的主要優點有
兩種典型的GIS數據模型
1、拓撲關系數據模型
拓撲關系數據模型以拓撲關系為基礎組織和存儲各個幾何要素，其特點是以點、線、面間的拓撲連接關系為中心，它們的坐標存貯具有依賴關系。該模型的主要優點是數據結構緊湊，拓撲關系明晰，系統中預先存儲的拓撲關系可以有效提高系統在拓撲查詢和網路分析方面的效率，但也有不足：
對單個地理實體的操作效率不高。由於拓撲數據模型面向的是整個空間區域，強調的是各幾何要素之間的連接關系，在另一方面對具有完整、獨立意義的地理實體作為個體存在的事實沒有足夠的重視，因此增加、刪除、修改某一地理實體時，將會牽涉到一系列文件和關系資料庫表格，這樣不僅使程序管理工作變得復雜，而且會降低系統的執行效率。
難以表達復雜的地理實體。由於拓撲關系組織的要求，一個完整的簡單實體在拓撲關系模型中有時需要被分解為多個幾何要素（比如一條公路本是一個完整的實體，但為了記錄其拓撲鄰接信息，只有對其在與其它公路實體鄰接的地方進行分段，這樣一個完整的實體就被分成多個幾何要素。所有的實體都進行如此處理，所以我們說拓撲數據模型是面向整個區域、面向不被分割的幾何要素的，而不是面向用戶眼中的地理實體）。復雜地理實體由多個簡單實體組合而成，自然也常常被分解，拓撲數據模型的整體組織特性註定了它不可能有效地表達這一由多個獨立實體構成的有機集合體。
難以實現快速查詢和復雜的空間分析。由於在拓撲數據模型中，地理實體被分解為點、線、面基本幾何要素存儲在不同的文件和關系表中，因而凡涉及到獨立地理實體的操作、查詢和分析都將花費較多的CPU時間，在大區域的復雜空間分析方面表現尤為明顯。
局部更新困難，系統難於維護與擴充。由於地理空間的數據組織和存儲是以基本幾何要素（點、弧段和多邊形）為單元進行的，系統中存儲的復雜拓撲關系是GIS工作的數據基礎，當局部一些實體發生變動時，整層拓撲關系將不得不隨之重建，這樣的系統牽一發而動全身，在維護和擴充方面需要更多的精力，並且容易出錯。
值得說明的是，拓撲關系數據模型也能以面向對象的方式實現，但此時面向的對象是不被其它要素從中間分割的幾何要素，往往是一個獨立地理實體的一部分，而不是一個完整的、獨立的地理實體。這一點是拓撲關系數據模型與下一節面向實體數據模型本質不同的重要表現之一。
2、面向實體的數據模型
里稱為「面向實體」，是為了強調這種數據模型是以單個空間地理實體為數據組織和存儲的基本單位的。
與上述拓撲模型相反，該模型以獨立、完整、具有地理意義的實體為基本單位對地理空間進行表達。在具體組織和存儲時，可將實體的坐標數據和屬性數據（如建立了部分拓撲，拓撲關系也放在表中保存）分別存放在文件系統和關系資料庫中，也可以將二者統一存放在關系資料庫中（可以將坐標數據和屬性數據放在同一個表中，也可以將二者分成兩個表，ESRI公司SDE的存貯模式是分成四個表格，它還增加了一個Layers表和一個空間索引表。Layers表位於伺服器端，用於層的管理和維護；空間索引表（伺服器端）採用網格索引，用於實體的快速搜索）。
面向實體的數據模型在具體實現時採用的是完全面向對象的軟體開發方法，每個對象（獨立的地理實體）不僅具有自己獨立的屬性（含坐標數據），而且具有自己的行為（操作），能夠自己完成一些操作。雖然面向實體的數據模型在內部組織上可以按照拓撲關系進行，但是作者這里所說的模型強調對象的坐標存貯之間（尤其是面與線的坐標存貯）不具有依賴關系，這是它與拓撲關系模型的本質不同點。該模型能夠很好地克服拓撲關系數據模型的幾個缺點，具有實體管理、修改方便，查詢檢索、空間分析容易的優點，更重要的是它能夠方便地構造用戶需要的任何復雜地理實體，而且這種模式符合人們看待客觀世界的思維習慣，便於用戶理解和接受。同時，面向實體的數據模型自然地具有系統維護和擴充方便的優點。
這種模型是當今流行GIS軟體採用的最新數據模型，但也有一些缺點：
拓撲關系需臨時構建。由於面向實體的數據模型是以地理實體為中心的，並未以拓撲關系為基礎組織、存儲地理實體，表達地理空間，因此拓撲關系並不是一開始就存在，而是在需要時才臨時導出各種拓撲關系，這需要消耗一定的系統資源。也許有觀點認為，以實體為單位組織數據時，也可以將拓撲關系一開始就保存在實體的屬性表中，拓撲關系並不一定是臨時構建出來的。但仔細分析便可發現，這種方案對由多個幾何要素組成的實體（如一條組成要素不同的河流）不可行，因為拓撲關系不能有效准確地記錄。實際上這種方案只對由一個幾何要素組成的實體適用，但其本質上仍是拓撲關系數據模型，其缺點表徵與上面2.1節描述的完全相同，因而不是真正的面向實體數據模型。
動態分段、網路分析效率降低。在結點---弧段---多邊形拓撲關系鏈中，顯式的拓撲表有四個：結點---弧段表，弧段---結點表，弧段---多邊形表和多邊形---弧段表。有了這四個關系表，我們就能直接查找任意結點、弧段和多邊形的拓撲屬性，便於進行動態分段和網路分析等其它與拓撲關系有關的拓撲分析，基於拓撲數據模型的GIS可以很方便地做到這一點。但由於將四個拓撲表全部存貯會使系統的空間開銷成倍增大，因此一些軟體只存貯其中2個（如早期的System 9版本）或將弧段—結點、弧段—多邊形表合二為一（Arc/Info 8.0以前版本），被隱含的表可由顯示存在的表導出。即便這樣，基於拓撲數據模型的GIS在涉及拓撲關系的查詢和分析上仍然有較高的效率，而面向實體的數據模型由於要根據需要臨時構建拓撲關系，自然會使拓撲查詢和分析的效率降低。當然構建好的拓撲關系可存放起來，供以後使用。
實體間的公共點和公共邊重復存貯。由於面向實體的數據模型是以地理實體為基本單位進行數據組織和空間表達的，對每一個地理實體都進行完整存貯（存貯到點一級），在存貯坐標時是各對象獨立存貯，不再依賴其它對象，那麼就必然會導致實體間共有的公共點和公共邊重復存貯。
難以將管理、分析和處理定位到幾何要素一級。幾何要素是指點、弧段和多邊形等簡單圖形，有時構成同一實體的各個幾何要素之屬性差別較大（例如組成一塊宗地的各邊之面積不一樣，某一交通閉合環路的組成道路類型不一樣等），需要在地理實體的下一級---幾何要素一級上進行處理，拓撲數據模型可以直接進行處理，而面向實體的數據模型則需要首先對相關地理實體進行定位、分解，因而降低系統在這方面的性能。從本質上分析，我們不難得到，由於該種模型認為組成同一實體的幾何要素之屬性相同，因而忽略了幾何要素間的屬性差異，從而導致在系統存貯和處理機制上難以定位到幾何要素一級。
難以實現跨圖層的拓撲查詢和分析。如果這個問題放在拓撲關系模型中，則比較容易解決，因為各個要素的鄰接要素已事先存在，不僅已經是分層的，而且具有實際的地理屬性，因此只要順藤摸瓜查找鄰接要素並取得其地理屬性即可。但對於面向實體的數據模型，則不能有效地解決，因為臨時生成拓撲關系時其中的幾何要素一般屬於同一層，不可能自動生成跨圖層的地理屬性，必須做進一步的處理方才有可能解決。顯然，這種方法的效率不高。
⑵ 關系型資料庫和非關系型資料庫區別
1、數據存儲方式不同。
關系型和非關系型資料庫的主要差異是數據存儲的方式。關系型數據天然就是表格式的，因此存儲在數據表的行和列中。數據表可以彼此關聯協作存儲，也很容易提取數據。
與其相反，非關系型數據不適合存儲在數據表的行和列中，而是大塊組合在一起。非關系型數據通常存儲在數據集中，就像文檔、鍵值對或者圖結構。你的數據及其特性是選擇數據存儲和提取方式的首要影響因素。
2、擴展方式不同。
sql和NoSQL資料庫最大的差別可能是在擴展方式上，要支持日益增長的需求當然要擴展。
要支持更多並發量，SQL資料庫是縱向擴展，也就是說提高處理能力，使用速度更快速的計算機，這樣處理相同的數據集就更快了。
因為數據存儲在關系表中，操作的性能瓶頸可能涉及很多個表，這都需要通過提高計算機性能來客服。雖然SQL資料庫有很大擴展空間，但最終肯定會達到縱向擴展的上限。而NoSQL資料庫是橫向擴展的。
而非關系型數據存儲天然就是分布式的，NoSQL資料庫的擴展可以通過給資源池添加更多普通的資料庫伺服器(節點)來分擔負載。
3、對事務性的支持不同。
如果數據操作需要高事務性或者復雜數據查詢需要控制執行計劃，那麼傳統的SQL資料庫從性能和穩定性方面考慮是你的最佳選擇。SQL資料庫支持對事務原子性細粒度控制，並且易於回滾事務。
雖然NoSQL資料庫也可以使用事務操作，但穩定性方面沒法和關系型資料庫比較，所以它們真正閃亮的價值是在操作的擴展性和大數據量處理方面。
參考資料來源：網路——關系型資料庫
參考資料來源：網路——非關系型資料庫
⑶ 關系型資料庫和非關系型資料庫區別
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1.實質。非關系型資料庫的實質：非關系型資料庫產品是傳統關系型資料庫的功能閹割版本，通過減少用不到或很少用的功能，來大幅度提高產品性能。
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2.價格。目前基本上大部分主流的非關系型資料庫都是免費的。而比較有名氣的關系型資料庫，比如Oracle、DB2、MSSQL是收費的。雖然Mysql免費，但它需要做很多工作才能正式用於生產。
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3.功能。實際開發中，有很多業務需求，其實並不需要完整的關系型資料庫功能，非關系型資料庫的功能就足夠使用了。這種情況下，使用性能更高、成本更低的非關系型資料庫當然是更明智的選擇。
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傳統的SQL資料庫有3個缺點
許可費用昂貴
不能自動Sharding
嚴格的Schema
互聯網公司一般都是技術密集型的，就自己根據自己的需求搞了一套數據存儲，犧牲了嚴格一致性，滿足互聯網伸縮性的要求。
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nosql 當年是為了處理 雜亂的非結構化數據來設計的 比如 網頁訪問信息 那就如樓上說的 閹割了sql 的 acid 特性 這樣當然快了啊 比如插入數據
相反如果是一些 交易數據 數據的安全穩定 壓倒一切的時候 rdbms 就顯現威力了 但是rdbms 在面對nosql的 一些挑戰之後 大力優化了 對於一些 非結構化數據的支持 比如json 數據 同時rdbms 對於 olap and oltp 的支持 也要比 nosql快的你是一點半點
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非關系型資料庫的優勢：1. 性能NOSQL是基於鍵值對的，可以想像成表中的主鍵和值的對應關系，而且不需要經過SQL層的解析，所以性能非常高。2. 可擴展性同樣也是因為基於鍵值對，數據之間沒有耦合性，所以非常容易水平擴展。
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關系型資料庫的優勢：1. 復雜查詢可以用SQL語句方便的在一個表以及多個表之間做非常復雜的數據查詢。2. 事務支持使得對於安全性能很高的數據訪問要求得以實現。對於這兩類資料庫，對方的優勢就是自己的弱勢，反之亦然。
⑷ 資料庫關系模型有哪些優缺點
關系模型資料庫的優點：
1、關系模型和格式化模型不同，它是簡歷在嚴格的數學概念的基礎上的。
2、關系模型的概念單一。無論實體還是實體之間的聯系都用關系來表示。對資料庫的檢索和更新結果也是關系（即表）。所以其數據結構簡單、清晰，用戶易懂易用。
3、關系模型的存取路徑對用戶透明，從而具有更高的數據獨立性、更好的安全保密性，也簡化了程序員的工作和資料庫開發建立的工作。
關系模型資料庫的缺點：
1、由於存取路徑島嶼用戶是隱蔽的，查詢效率往往不如格式化數據模型。
2、為了提高性能，資料庫管理系統必須到用戶的查詢請求進行優化，因此增加了開發資料庫管理系統的難度。
(4)關系型資料庫優勢擴展閱讀：
其他資料庫的優缺點：
層次資料庫的優點：
1、數據結構比較簡單清晰。
2、層次資料庫的查詢效率高。因為層次模型中記錄之間的聯系用有向邊表示，這種練習在DBMS中常常用指針來實現，因此這種練習也就是記錄之間的存取路徑。當葯存取某個節點的記錄值，DBMS就沿著這一條路徑很快找到該記錄值，所以層次資料庫的性能優於關系資料庫，不低於網狀資料庫。
3、層次數據模型提供了良好的完整性支持。
層次資料庫的缺點：
1、現實世界中很多聯系都是非層次性的。
2、對插入和產出操作的限制比較多，因此應用程序的編寫比較復雜、
3、由於結構嚴密，層次命令趨於程序化。
⑸ 關系數據模型和非關系數據模型的優缺點
關系型資料庫：SQLServer、Oracle、mysql等
特性：
①採用關系模型來組織數據的資料庫；
②事務的一致性；
③簡單來說，關系模型指的就是二維表格模型，而一個關系型資料庫就是由二維表及其之間的聯系所組成的一個數據組織。
優點：
①容易理解：二維表結構是非常貼近邏輯世界一個概念，關系模型相對網狀、層次等其他模型來說更容易理解；
②使用方便：通用的SQL語言使得操作關系型資料庫非常方便；
③易於維護：豐富的完整性(實體完整性、參照完整性和用戶定義的完整性)大大減低了數據冗餘和數據不一致的概率；
④支持SQL，可用於復雜查詢。
缺點：
①為了維護一致性所付出的巨大代價就是其讀寫性能比較差；
②固定的表結構；
③高並發讀寫需求；
④海量數據的高效率讀寫；
非關系型資料庫：MongoDb、redis、HBase等
特性：
①使用鍵值對存儲數據；
②分布式；
③一般不支持ACID特性；
④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。
優點：
①無需經過sql層的解析，讀寫性能很高；
②基於鍵值對，數據沒有耦合性，容易擴展；
③存儲數據的格式：nosql的存儲格式是key,value形式、文檔形式、圖片形式等等，文檔形式、圖片形式等等，而關系型資料庫則只支持基礎類型。
缺點：
①不提供sql支持，學習和使用成本較高；
②無事務處理，附加功能bi和報表等支持也不好；
⑹ 什麼是關系型資料庫
關系型資料庫，是指採用了關系模型來組織數據的資料庫，其以行和列的形式存儲數據，以便於用戶理解，關系型資料庫這一系列的行和列被稱為表，一組表組成了資料庫。
用戶通過查詢來檢索資料庫中的數據，而查詢是一個用於限定資料庫中某些區域的執行代碼。關系模型可以簡單理解為二維表格模型，而一個關系型資料庫就是由二維表及其之間的關系組成的一個數據組織。
關系型資料庫設計的過程可大體分為四個時期七個階段。
存儲結構：關系型資料庫按照結構化的方法存儲數據，每個數據表都必須對各個欄位定義好（也就是先定義好表的結構），再根據表的結構存入數據，這樣做的好處就是由於數據的形式和內容在存入數據之前就已經定義好了，所以整個數據表的可靠性和穩定性都比較高，但帶來的問題就是一旦存入數據後，如果需要修改數據表的結構就會十分困難。
(6)關系型資料庫優勢擴展閱讀：
關系型資料庫相比其他模型的資料庫而言。有著以下優點：
1、容易理解：關系模型中的二維表結構非常貼近邏輯世界，相對於網狀、層次等其他模型來說更容易理解。
2、使用方便：通用的SQL語言使得操作關系型資料庫非常方便，只需使用SOL語言在邏輯層面操作資料庫，而完全不必理解其底層實現。
3、易於維護：豐富的完整性(實體完整性、參照完整性和用戶定義的完整性)大大降低了數據冗餘和數據不一致的概率。
⑺ 關系資料庫系統的特點是什麼
關系資料庫的主要特點列舉如下：
1.數據集中控制，在文件管理方法中，文件是分散的，這些文件之間一般是沒有聯系的，因此不能按照統一的方法來控制、維護和管理。而資料庫則可以集中控制、維護和管理有關數據。
2.數據獨立，資料庫中的數據獨立於應用程序，包括數據的物理獨立性和邏輯獨立性，給資料庫的使用、調整、優化和進一步擴充提供了方便。
3.數據共享，資料庫中的數據可以供多個用戶使用，每個用戶只與庫中的一部分數據發生聯系；用戶數據可以重疊，用戶可以同時存取數據而互不影響。
4.減少數據冗餘，資料庫中的數據不是面向應用，而是面向系統。數據統一定義、組織和存儲，集中管理，避免了不必要的數據冗餘。
5.數據結構化，整個資料庫按一定的結構形式構成，數據在記錄內部和記錄類型之間相互關聯，用戶可通過不同的路徑存取數據。
6.統一的數據保護功能，在多用戶共享數據資源的情況下，對用戶使用數據有嚴格的檢查，對資料庫規定密碼或存取許可權，以確保數據的安全性、並發控制。
(7)關系型資料庫優勢擴展閱讀：
關系資料庫，是建立在關系資料庫模型基礎上的資料庫，藉助於集合代數等概念和方法來處理資料庫中的數據，同時也是一個被組織成一組擁有正式描述性的表格，這些表格中的數據能以許多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新組織資料庫表格。
關系資料庫的定義造成元數據的一張表格或造成表格、列、范圍和約束的正式描述。每個表格（有時被稱為一個關系）包含用列表示的一個或更多的數據種類。 每行包含一個唯一的數據實體，這些數據是被列定義的種類。
參考資料：網路——關系資料庫