㈠ 关系数据模型和非关系数据模型的优缺点
关系型数据库：sqlServer、Oracle、mysql等
特性：
①采用关系模型来组织数据的数据库；
②事务的一致性；
③简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
优点：
①容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解；
②使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便；
③易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率；
④支持SQL，可用于复杂查询。
缺点：
①为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差；
②固定的表结构；
③高并发读写需求；
④海量数据的高效率读写；
非关系型数据库：MongoDb、redis、HBase等
特性：
①使用键值对存储数据；
②分布式；
③一般不支持ACID特性；
④非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。
优点：
①无需经过sql层的解析，读写性能很高；
②基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展；
③存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，而关系型数据库则只支持基础类型。
缺点：
①不提供sql支持，学习和使用成本较高；
②无事务处理，附加功能bi和报表等支持也不好；
㈡ NoSQL非关系数据库和关系型数据库的区别是什么
非关系型数据库：非关系型数据库产品是传统关系型数据库的功能阉割版本，通过减少用不到或很少用的功能，来大幅度提高产品性能。
非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。
关系型数据库：是指采用了关系模型来组织数据的数据库。
关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
对于安全性能很高的数据访问要求可以实现。
价格
目前基本上大部分主流的非关系型数据库都是免费的。而比较有名气的关系型数据库，比如Oracle、DB2、MSSQL是收费的。虽然Mysql免费，但它需要做很多工作才能正式用于生产。
功能
实际开发中，有很多业务需求，其实并不需要完整的关系型数据库功能，非关系型数据库的功能就足够使用了。这种情况下，使用性能更高、成本更低的非关系型数据库当然是更明智的选择。
对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。
㈢ 有哪些轻型的非关系型数据库
常见的非关系型数据库有：1、mongodb；2、cassandra；3、redis；4、hbase；5、neo4j。其中mongodb是非常着名的NoSQL数据库，它是一个面向文档的开源数据库。
常见的几种非关系型数据库：
1、MongoDB
MongoDB是最着名的NoSQL数据库。它是一个面向文档的开源数据库。MongoDB是一个可伸缩和可访问的数据库。它在c++中。MongoDB同样可以用作文件系统。在MongoDB中，JavaScript可以作为查询语言使用。通过使用sharding MongoDB水平伸缩。它在流行的JavaScript框架中非常有用。
人们真的很享受分片、高级文本搜索、gridFS和map-rece功能。惊人的性能和新特性使这个NoSQL数据库在我们的列表中名列第一。
特点：提供高性能；自动分片；运行在多个服务器上；支持主从复制；数据以JSON样式文档的形式存储；索引文档中的任何字段；由于数据被放置在碎片中，所以它具有自动负载平衡配置；支持正则表达式搜索；在失败的情况下易于管理。
优点：易于安装MongoDB；MongoDB Inc.为客户提供专业支持；支持临时查询；高速数据库；无模式数据库；横向扩展数据库；性能非常高。
缺点：不支持连接；数据量大；嵌套文档是有限的；增加不必要的内存使用。
2、Cassandra
Cassandra是Facebook为收件箱搜索开发的。Cassandra是一个用于处理大量结构化数据的分布式数据存储系统。通常，这些数据分布在许多普通服务器上。您还可以添加数据存储容量，使您的服务保持在线，您可以轻松地完成这项任务。由于集群中的所有节点都是相同的，因此不需要处理复杂的配置。
Cassandra是用Java编写的。Cassandra查询语言(CQL)是查询Cassandra数据库的一种类似sql的语言。因此，Cassandra在最佳开源数据库中排名第二。Facebook、Twitter、思科(Cisco)、Rackspace、eBay、Twitter、Netflix等一些最大的公司都在使用Cassandra。
特点：线性可伸缩；；保持快速响应时间；支持原子性、一致性、隔离性和耐久性(ACID)等属性；使用Apache Hadoop支持MapRece；分配数据的最大灵活性；高度可伸缩；点对点架构。
优点：高度可伸缩；无单点故障；Multi-DC复制；与其他基于JVM的应用程序紧密集成；更适合多数据中心部署、冗余、故障转移和灾难恢复。
缺点：对聚合的有限支持；不可预知的性能；不支持特别查询。
3、Redis
Redis是一个键值存储。此外，它是最着名的键值存储。Redis支持一些c++、PHP、Ruby、Python、Perl、Scala等等。Redis是用C语言编写的。此外，它是根据BSD授权的。
特点：自动故障转移；将其数据库完全保存在内存中；事务；Lua脚本；将数据复制到任意数量的从属服务器；钥匙的寿命有限；LRU驱逐钥匙；支持发布/订阅。
优点：支持多种数据类型；很容易安装；非常快（每秒执行约11万组，每秒执行约81000次）；操作都是原子的；多用途工具（在许多用例中使用）。
缺点：不支持连接；存储过程所需的Lua知识；数据集必须很好地适应内存。
4、HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
5、neo4j
Neo4j被称为原生图数据库，因为它有效地实现了属性图模型，一直到存储层。这意味着数据完全按照白板的方式存储，数据库使用指针导航和遍历图。Neo4j有数据库的社区版和企业版。企业版包括Community Edition必须提供的所有功能，以及额外的企业需求，如备份、集群和故障转移功能。
特点：它支持唯一的约束；Neo4j支持完整的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)规则；Java API: Cypher API和本机Java API；使用Apache Lucence索引；简单查询语言Neo4j CQL；包含用于执行CQL命令的UI: Neo4j Data Browser。
优点：容易检索其相邻节点或关系细节，无需连接或索引；易于学习Neo4j CQL查询语言命令；不需要复杂的连接来检索数据；非常容易地表示半结构化数据；大型企业实时应用程序的高可用性；简化的调优。
缺点：不支持分片
㈣ 非关系型数据库主要包括几类各有什么特点
非关系型数据库（NoSQL）是一种不依赖于关系模型的数据库，它提供了一种更灵活、可扩展的数据存储方式。非关系型数据库主要包括以下几类：
列存储型数据库：这种数据库通常把数据存储在一列中，并支持快速的列计算和分布式计算。它适用于处理海量的结构化数据，比如日志、传感器数据等。
文档型数据库：这种数据库通常把数据存储在文档中，并支持对数据的灵活查询和复杂的聚
㈤ 关系型数据库和非关系型区别
一、特点不同
1、关系型数据库：传统的关系型数据库采用表格的储存方式，数据以行和列的方式进行存储，要读取和查询都十分方便；关系型数据库按照结构化的方法存储数据；关系型数据库采用结构化查询语言（即SQL）来对数据库进行查询。
2、非关系型数据库：一个Hibari集群是一个分布式系统；个Hibari集群是线性可伸缩的；一个Hibari集群是高度可用；所有的更新都是持久的；所有的更新都是强一致性；所有客户端操作是无锁的。
二、功能不同
1、关系型数据库：关系型数据库十分强调数据的一致性，并为此降低读写性能付出了巨大的代价，虽然关系型数据库存储数据和处理数据的可靠性很不错，但一旦面对海量数据的处理的时候效率就会变得很差，特别是遇到高并发读写的时候性能就会下降得非常厉害。
2、非关系型数据库：可用于云计算应用，如Web电子邮件、社交网络服务，以及其它日常需要储存TB和PB级规模数据的服务。
三、应用领域不同
1、关系型数据库：主要应用于计算机技术，例如在数据库设计中，指定学生Sstudent，专指本科生。
2、非关系型数据库：Hibari可用于云计算环境中，例如 webmail、SNS 和其他要求T/P级数据存储的环境中。Hibari 支持 Java, C/C++, Python, Ruby, 和 Erlang 语言的客户端。
㈥ 非关系型数据库主要包括几类各有什么特点
NoSQL描述的是大量结构化数据存储方法的集合，根据结构化方法以及应用场合的不同，主要可以将NoSQL分为以下几类。
(1)Column-Oriented
面向检索的列式存储，其存储结构为列式结构，同于关系型数据库的行式结构，这种结构会让很多统计聚合操作更简单方便，使系统具有较高的可扩展性。这类数据库还可以适应海量数据的增加以及数据结构的变化，这个特点与云计算所需的相关需求是相符合的，比如GoogleAppengine的BigTable以及相同设计理念的Hadoop子系统HaBase就是这类的典型代表。需要特别指出的是，Big Table特别适用于MapRece处理，这对于云计算的发展有很高的适应性。
(2)Key-Value。
面向高性能并发读/写的缓存存储，其结构类似于数据结构中的Hash表，每个Key分别对应一个Value,能够提供非常快的查询速度、大数据存放量和高并发操作，非常适合通过主键对数据进行查询和修改等操作。Key-Value数据库的主要特点是具有极高的并发读/写性能，非常适合作为缓存系统使用。MemcacheDB、BerkeleyDB、Redis、Flare就是Key-Value数据库的代表。
(3)Document-Oriented。
面向海量数据访问的文档存储，这类存储的结构与Key-Value非常相似，也是每个Key分别对应一个Value,但是这个Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文档来进行存储。这种存储方式可以很方便地被面向对象的语言所使用。这类数据库可在海量的数据中快速查询数据，典型代表为MongoDB、CouchDB等。
NoSQL具有扩展简单、高并发、高稳定性、成本低廉等优势，也存在一些问题。例如，NoSQL暂不提供SQL的支持，会造成开发人员的额外学习成本;NoSQL大多为开源软件其成熟度与商用的关系型数据库系统相比有差距;NoSQL的架构特性决定了其很难保证数据的完整性，适合在一些特殊的应用场景使用。
㈦ 什么是非关系型数据库与关系型数据库区别是啥
我谈一点个人的见解吧。
记得之前看过一篇帖子，讲的是可能我们所说的非关系型数据库是我们翻译错了。年代久远，找不到原贴了，但是大概说的是非关系型数据库的名字叫Not Only Sql，我们简化过来就叫NoSql，所以看着就像是非关系型数据库，然后我们再顾名思义，就是数据之间没有关系的数据库，这个理解我不赞同。
如果从名字上来看，我觉得可以叫做不仅仅是关系型的数据库，更为恰当，当然，我们也不能否认，这类数据库确实在数据关联之间更为自由，约束条件更少，（甚至没有），但是这并不能阻挡它的发展，以“键值对”为基础的NoSql在性能上可以说是碾压对手，大家都知道NoSql不需要经过Sql层的解析的，相比关系型数据库数据之间的高耦合性，这让它具有更高的平行扩展性，当然这方面你需要去看一下相关的知识，高耦合低聚合等等概念需要理解一下。
大概就是我的理解了吧，关系型数据库就不用说了吧，我们常常用到，现在的主流数据库我们也都在接触，大到Oracle，小到Sqlite，相信你也比较熟悉，这些数据库都是支持事务和相当复杂的查询的，往往我们一条查询语句可以上百行（一子句一行）甚至上千行，这些都是NoSql做不到的，（注意我说的是一条查询语句），事务这个概念我也不多提了，这个网上就太多了，如果涉及到高并发之类的，可以多线程+事务，效率更高一些。
最后再补两句，好像现在的NoSql数据库的发展趋势很微妙，描述在往一些关系型数据库的基础模型延伸。
㈧ 非关系型数据库有哪些优缺点
非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。当初我在黑马程序员培训时候就学过。
优点：
1、格式灵活：存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型。
2、速度快：nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体，而关系型数据库只能使用硬盘；
3、高扩展性；
4、成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。
缺点：
1、不提供sql支持，学习和使用成本较高；
2、无事务处理；
3、数据结构相对复杂，复杂查询方面稍欠。
非关系型数据库的分类和比较：
1、文档型
2、key-value型
3、列式数据库
4、图形数据库
㈨ 关系型数据库和非关系型数据库的区别百度百科
关系型数据库和非关系型数据库的区别在于：
关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。
层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统，用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。
㈩ 关系型数据库和非关系型区别
关系型数据库和非关系型区别是扩展方式不同，数据存储方式不同、对事务性的支持不同。
1、扩展方式不同
如果数据操作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划，那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择。SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制，并且易于回滚事务。