关系型数据库和非关系型数据库代表了两种不同的数据存储和管理方式。

关系型数据库将数据组织在具有固定行和列的表中，使用 SQL 将多个表中的相关数据连接起来。 它们擅长处理结构化数据，如财务记录和库存系统。

非关系型数据库采用不同的方法。 它们提供灵活的数据格式，可以处理各种类型的信息，从文件和键值对到图表和列。 这使得它们更适合非结构化数据，如社交媒体内容、多媒体文件以及 XML 和 JSON 内容流。

主要区别在于：

• 结构：关系型使用固定表格；非关系型使用其他结构和其他灵活格式
• 数据类型：关系型最适合结构化数据；非关系型可处理各种数据类型
• 一致性：关系型可确保即时一致性；非关系型可能会以某些一致性换取速度和灵活性

在本文中，我们将分析每种数据库类型的优缺点和使用案例。

当今企业主要处理三种类型的数据，每种类型的数据都需要特定的存储和管理方法：

1. 结构化数据：最传统的业务信息形式，可放入有组织的表格中，并定义行和列（关系数据库）。 例如，销售记录、客户数据库和财务数据，使其成为核心业务运营和报告的理想选择。
2. 半结构化数据：具有一些组织元素，但不能整齐地放入死板的数据库表格中的信息（关系型数据库模型最适合处理此类信息）。 想想电子邮件信息、XML 文件和物联网传感器数据，这种类型的数据既结合了有组织和自由形式的元素，又保持了足够的结构以进行有效分析。
3. 非结构化数据：增长最快的一类数据，包括社交媒体帖子、图片、视频和客户反馈等没有预定义组织的信息。 这种类型需要专门的存储解决方案和灵活的数据模型（通常为非关系型），以提取有意义的见解。

数据库管理系统（DBMS）是控制数据库、处理数据存储、检索和安全的软件。

数据库本身只是存储在磁盘上的有序数据——你无法直接 "看到"。 把它想象成一个被锁在密封房间里的文件柜的内容。 这就是数据库管理系统（DBMS）的用武之地。

DBMS 是您实现以下功能的途径：

• 查看数据（就像打开文件柜一样）
• 处理数据（如添加、更改或删除文件）
• 保护数据（就像有一把锁和一把钥匙）
• 整理数据（如设置标签和文件夹）

数据库管理系统（DBMS）主要有两种类型。 关系型数据库管理系统使用 SQL（结构化查询语言）来处理表中的结构化数据。 非关系型数据库管理系统，也称为NoSQL，根据其数据模型采用专门的查询方法，从文档查询到图遍历操作。

例如， InterSystems IRIS支持多种方法，包括：

• 传统数据操作的 SQL 查询
• 文档式数据的文档查询
• 面向对象数据的对象查询
• 专用数据类型的向量和列存储查询
• 高速分析处理
• 本地多模型支持

选择合适的 DBMS 取决于数据类型、可扩展性需求和性能要求。 有少数系统，如 InterSystems IRIS，同时支持关系型和非关系型数据库模型，以提高灵活性。

我们已经知道，关系型数据库使用表格来存储数据和管理信息之间的关系。 它们依靠结构化方法来有效地组织和检索数据。

关系模型是关系型数据库的基础。 它将数据整理成带有行和列的表格，就像 Excel 电子表格一样。 每一行代表一条记录，每一列代表该记录的特定属性。 表格通过键连接。 主键唯一标识表中的每一行，而外键则建立表之间的连接。 这种结构允许复杂的数据关系和高效的查询。

关系型数据库支持数据规范化，这是一种通过将大表分解成更小、更集中的表来减少数据冗余和提高 数据完整性的过程。

SQL 是处理关系数据库的标准语言。 它允许用户创建、读取、更新和删除表中的数据。

一些常用的 SQL 命令包括：

• SELECT：从一个或多个表中检索数据
• INSERT：向表中添加新记录
• UPDATE：更改现有记录
• DELETE：从表中删除记录

SQL 还支持复杂的操作，如：

• 连接表格
• 使用 WHERE 子句过滤数据
• 使用 ORDER BY 对结果排序
• 使用 GROUP BY 对数据进行分组

ACID 属性是关系数据库的关键特性，可确保数据的可靠性：

• 原子性：交易的所有部分一起成功或失败。 这意味着，如果数据库操作的任何部分出现故障，整个操作都会回滚，就像从未发生过一样。
• 一致性：数据根据定义的规则保持有效。 这意味着所有数据库操作都必须遵循预设的约束、格式和关系，确保数据保持准确和逻辑合理。
• 隔离： 并发事务不会相互干扰。 这意味着，当多个用户或进程同时访问数据库时，他们的操作会被当作一个接一个的操作来处理，从而防止数据冲突。
• 持久性：已完成的事务是永久性的，即使在系统发生故障后也是如此。 这意味着一旦交易确认完成，更改就会永久保存到存储中，即使系统随后立即崩溃也不会丢失。

这些特性有助于在多用户环境中保持数据的完整性，防止数据损坏。

在考虑关系型数据库管理系统（RDBMS）时，企业可以在开源解决方案和企业平台之间做出选择：

开源 RDBMS：

• PostgreSQL：先进的功能和强大的可靠性
• MySQL：广泛用于网络应用程序

这些系统具有满足基本数据库需求的强大功能。 然而，现代企业往往需要更全面的解决方案。

InterSystems IRIS 通过提供以下功能，超越了传统 RDBMS 的功能：

• 支持多模型数据库（关系型和非关系型）
• OLTP 和 OLAP（事务和分析）的跨平台能力
• 内置高性能分析功能
• 先进的医疗数据处理能力
• 企业级可扩展性
• 统一的开发平台
• 本地互操作功能

虽然开源解决方案可以很好地满足基本需求，但 InterSystems IRIS 提供了一个完整的平台，无需维护多个数据库系统。

它可以处理从简单的数据存储到复杂的分析等一切问题，所有这些都可以在一个单一、可靠的环境中完成。

非关系型数据库提供灵活的数据存储解决方案，有别于传统的基于表格的模式。 这些系统可处理各种类型的数据，并能很好地扩展大型数据集。

非关系型数据库，也称为 NoSQL 数据库，以表格以外的格式存储数据。 它们可以管理电子邮件、视频和图片等非结构化数据。

NoSQL 系统不需要固定的模式——这意味着不同的记录可以有不同的字段或结构，而无需更新整个数据库，就像您只需在 Excel 的一行中添加新列，而无需更改其他所有行一样。

这些数据库非常适合处理大数据和高流量网站，通常可以快速高效地处理大量信息。

非关系型数据库有以下几种类型：

键值存储

键值存储是最简单的非关系型数据库。 它们的功能类似于基本字典，以成对的方式存储数据，其中每个唯一的键都与特定的值相连。

你可以把它想象成一个巨大的查找表，非常适合管理用户会话、存储偏好或处理缓存数据等快速操作。

文档数据库

文档数据库采用更灵活的方法，以 JSON 样式的记录存储数据。 与僵化的表格结构不同，每个文档都可以包含不同的字段和嵌套信息。

这使它们成为内容管理系统、用户配置文件和产品目录的理想选择，因为不同条目之间的数据结构可能会有所不同。

图形数据库

图形数据库通过使用节点和关系，在处理连接信息方面表现出色。 它们专为涉及复杂关系的数据而设计，因此非常适合社交网络或推荐系统，在这些系统中，了解数据点之间的联系至关重要。

非关系型数据库通常遵循 BASE 模型：

• 基本可用（Basically Available）：即使某些部分出现故障，数据库也能继续运行，优先考虑正常运行时间而非完美的一致性。
• 软状态（Soft State）：即使没有新的输入，数据库的值也可能随着时间的推移而变化，因为更新可能在整个系统的不同时间进行。
• 最终保持一致（Eventually Consistent）：虽然数据库不同部分的数据可能暂时存在差异，但只要时间足够长，所有数据都会同步并保持一致，就像在同步之前，手机和电脑上的电子邮件收件箱可能会显示不同数量的邮件。

这种方法不同于关系型数据库中使用的 ACID 模型。 BASE 优先考虑可用性和分区容差，而不是严格的一致性。 在 BASE 系统中，所有节点的数据可能无法立即保持一致。 它随着时间的推移而变得始终如一。 这种权衡使分布式系统具有更好的可扩展性和性能。

BASE 模型适合于可以容忍一定数据滞后的应用程序。 对于需要实时一致性的系统（如银行交易）来说，它就不那么理想了。

企业数据管理面临的最大挑战之一就是随着数据的增加而保持准确和快速。 数据库系统必须高效处理不断增长的数据量和用户负载。 不同的扩展和优化方法会影响系统性能。

垂直扩展是指在单台服务器上增加更多的功能，就像用更好的处理器和更多的内存来升级计算机一样。 虽然这种方法在应对短期增长时效果很好，但最终会触及物理极限，并且成本越来越高，就像试图让一台计算机拥有无限强大的性能一样。

水平扩展则采用了不同的方法，通过将数据分布在多台服务器上，每台服务器处理一部分工作负载。 你拥有的不是一台超级强大的机器，而是许多共同工作的普通机器。 这种方法提供了几乎无限的增长潜力，因为你可以根据需要不断增加服务器。 它对于处理大量数据或同时处理众多用户特别有用。

非关系型数据库可以通过放弃事务一致性而在水平扩展方面表现出色。

虽然关系型数据库可以通过 分片（在服务器之间分割数据）等技术实现分布式数据存储，但这一过程通常更为复杂，管理起来也更具挑战性。 InterSystems IRIS具有分片功能以及其他方法，如同步和异步镜像，还有独特且强大的分布式缓存同步功能。 这就是所谓的企业缓存协议（ECP）。

随着应用的增长，水平扩展能力变得越来越重要，尤其是对于涉及大数据或高流量应用的用例，因为在这些用例中，工作负载需要分布在多台计算机上。

数据完整性对于维护数据库中的可靠信息至关重要。

关系型数据库使用约束来执行规则并保持数据的准确性。 其中包括：

• 主键约束：确保每条记录都有唯一的标识符
• 检查约束： 在数据添加到数据库之前对其进行验证
• 非空约束：要求某些字段必须有一个值

非关系型数据库处理数据准确性的方式不同。 它们通常依赖于应用级别的检查，而不是内置的约束。

一些NoSQL数据库提供原子操作，以在更新过程中保持数据准确性，防止对数据进行部分或不完整的更改。

参照完整性是关系型数据库的一个关键功能，它使用外键来维护表之间的关系。 这可以确保：

• 相关表格中的数据保持一致
• 防止记录丢失
• 正确处理相关表的更新和删除

非关系型数据库通常不在数据库级别执行参照完整性。 相反，它们可以使用：

• 维护关系的应用逻辑
• 去规范化数据结构，减少对复杂关系的需求

这种方法可以提供更大的灵活性，但需要谨慎管理，以避免数据不一致。

关系型数据库和非关系型数据库满足了现代数据管理的不同需求。 从电子商务平台到复杂的分析系统，每种类型都更适合特定的应用场景。

电子商务平台通常使用这两种类型的数据库。 关系型数据库管理订单、付款和库存。 非关系型数据库可处理产品目录和用户行为数据。

大数据应用通常偏爱非关系型数据库。 它们可以快速处理大量非结构化数据。 它们的用途：

• 客户行为分析
• 推荐引擎
• 欺诈检测系统

商业智能工具通常使用关系型数据库，因为它们能很好地执行复杂的查询并保持数据的完整性。 它们也非常适合生成报告和仪表板。

对于实时分析，非关系型数据库通常是首选。 它们可以快速摄取和处理数据流。 这对以下方面很有用：

• 监测系统
• 物联网设备数据
• 社交媒体情感分析

有些公司将两者混合使用。 他们可能会将原始数据存储在非关系型数据库中，然后将处理过的数据转移到关系型数据库中进行更深入的分析。

管理当今复杂的数据需求需要一种超越传统数据库的解决方案。 InterSystems IRIS在一个统一平台中融合了关系型和非关系型方法的优点。

为什么选择 InterSystems IRIS？

• 处理任意类型的数据——从结构化的患者记录到非结构化的医学影像
• 在同一系统中处理交易和分析
• 随着数据需求的增长而轻松扩展
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