Yun88网数据库的类型，大致可以分为这两块
我们来讲讲关于数据库的类型分类问题 ， 大致可以分为两类——关系数据库与非关系数据库 。 下面将对它们进行具体分析与论述 。
关系数据库
关系管理数据库 ， 存储的格式可以通过直接反映实体经济之间的关系 。 关系型数据库和常见的形式是非常相似的表之间的关系型数据库表 ， 有很多复杂的关系 。 在小型或轻量级的应用程序 ， 它会影响使用关系数据库系统的不同分析的性能非常有限 ， 但在建立大型的应用程序 ， 您将需要根据业务需求和实际应用的性能要求 ， 选择适合自己的关系数据库 。
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虽然有许多关系数据库 ， 但大多数都遵循SQL标准 。 常见的操作包括查询、添加、更新、删除、求和、排序等 。查询：ELECTparamFROMtableWHEREcondition的语句可以从表中解释为查询条件满足以下条件：PARAM场 。新增一个语句：INSERT INTO tableVALUES该语句我们可以直接理解为向table中的param1 ， param2 ， param3字段中分别进行插入value1 ， value2 ， value3 。更新语句：UPDATE表SETparam=new_value WHERE条件 ， 此语句可以理解为将满足条件条件的字段param更新为new_value值 。DELETE语句：DELETE FROM表WHERE条件语句可以理解为所有的数据符合条件的标准擦除 。去重查询：ELECTDITINCTparamFROMtableWHEREcondition该语句我们可以直接理解为从表table中查询出满足社会条件condition的字段param ， 但是param中重复的值只能不断出现进行一次 。排序查询：SELECT PARAM FROM表WHERE条件ORDER BY参数1查询语句将从表PARAM条件满足所示情况表可以理解的 ， 应该按升序参数1进行排序 。总体发展来说 ， 数据库的SELECT ， INSERT ， UPDATE ， DELETE对应了我们国家常用的增删改查四种基本操作 。关系数据库更适合于结构化数据的处理 ， 如成绩 ， 地址等 。 这类数据通常需要使用结构化查询 ， 例如连接 ， 其中关系数据库的性能更好 ， 比NoSQL数据库更准确 。 由于结构化数据的大小不是太大 ， 数据大小的增长通常是可以预测的 ， 所以最好使用关系数据库进行结构化数据 。 关系数据库重视的交易数据一致性的操作 ， 所以在这方面都需要使用关系数据库来说 ， 无疑是一个不错的选择 。非关系型数据库
随着我国近些年信息技术发展方向的不断进行拓展 ， 大量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcache出于简化系统数据库管理结构、避免出现冗余、影响工作性能的表连接、摒弃一些复杂分布式的目的被设计 。
它指的是一个分布式的 ， 非关系 ， 不能保证符合数据存储系统ACID原则 。 NOL数据库技术和CP理论 ， 一致性哈希算法密切相关 。 所谓CAP理论 ， 简直是一个企业分布式管理系统设计不能得到满足可用性 ， 一致性和容错分区这三个方面要求 ， 一次性满足两个要求是通过系统的上限 。 一致性哈希算法是指在NoSQL数据库的应用和开发过程中 ， 为了满足社会工作者的需求 ， 可以生成的一种数据分析算法 。 该算法能够有效地解决实际工作能力中的许多问题 ， 但也存在一些弊端 ， 即工作完成的质量会随着节点的变化而波动 ， 当节点太多时 ， 相关管理工作的结果不能如此准确 。 这一问题影响了整个系统的工作效率 ， 导致整个数据库系统的数据置乱和错误率大大提高 ， 甚至会发生数据节点的内容迁移 ， 导致代码信息错误 。 尽管如此 ， NoSQL的数据库技术仍然具有非常明显的应用的优点 ， 如数据库结构相对简单 ， 良好的读取和大量数据的下写性能；存储在任何时间 ， 以满足大数据处理工作的自定义数据格式 ， 理想的需求 。
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NoSQL数据库 ， 为追求速度和可扩展性 ， 不断变化的业务方案中 。 对于一个更合适的处理非结构化数据 ， 如文章、评论、如全文检索、机器数据 ， 通常只用于模糊 ， 并不需要像结构化数据的准确查询 ， 并将这些数据有数据大小海量的数据量的增加 ， 也往往无法预期 ， 和NoSQL数据库的可扩展性几乎是无限的 ， 所以的NoSQL数据库能够满足这种类型的数据存储 。 NoSQL数据库进行利用key-value可以通过大量的获取需要大量的非结构化数据 ， 并且这些数据的获取工作效率具有很高 ， 但用它查询结构化数据处理效果就比较差 。
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