非关系数据库有哪些

Ⅰ 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。

Ⅱ 什么是非关系型数据库

1. 文档数据库，没研究过定义，通常mongodb 就是文档数据库，特点就是数据定义比较灵活。
2. Kv数据库，提供的是kv的数据表示模式。单机的rocksdb，分布式的tikv之类。
3. 图数据库。数据可以用图来定义。
4. 列式数据库。hbase之类，这里可能有争议，很多人把hbase 定义为列存。

Ⅲ 除了关系型数据库数据库还有什么类型的

模糊数据库

指能够处理模糊数据的数据库。一般的数据库都是以二直逻辑和精确的数据工具为基础的，不能表示许多模糊不清的
事情。随着模糊数学理论体系的建立，人们可以用数量来描述模糊事件并能进行模糊运算。这样就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中，从而形成模糊数据库。模糊数据库研究主要有两方面，首先是如何在数据库中存放模糊数据；其次是定义各种运算建立模糊数据上的函数。模糊数的表示主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊集合数和隶属函数等。

统计数据库

管理统计数据的数据库系统。这类数据库包含有大量的数据记录，但其目的是向用户提供各种统计汇总信息，而不是提供单个记录的信息。

网状数据库

处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构，称为系。系类型
是二个或二个以上的记录类型之间联系的一种描述。在一个系类型中，有一个记录类型处于主导地位，称为系主记录类
型，其它称为成员记录类型。系主和成员之间的联系是一对多的联系。网状数据库的代表是DBTG系统。1969年美国的
CODASYL组织提出了一份“DBTG报告”，以后，根据DBTG报告实现的系统一般称 为DBTG系统。现有的网状数据库系统大都是采用DBTG方案的。DBTG系统是典型的三级结构体系：子模式、模式、存储模式。相应的数据定义语言分别称为子模式定义语言SSDDL，模式定义语言SDDL，设备介质控制语言DMCL。另外还有数据操纵语言DML。

演绎数据库

是指具有演绎推理能力的数据库。一般地，它用一个数据库管理系统和一个规则管理系统来实现。将推理用的事实数据存放在数据库中，称为外延数据库；用逻辑规则定义要导出的事实，称为内涵数据库。主要研究内容为，如何有效地计
算逻辑规则推理。具体为：递归查询的优化、规则的一致性维护等。

Ⅳ 非关系型数据库有哪些优缺点

非关系型数据库有他的缺点，也有他的优点，他的优点就是它统计数据数据的速度非常的快。

Ⅳ 主流的非关系型数据库有哪些

现在主流的非关系型数据库有MongoDB和CouchDB。以MongoDB为例，它是一种典型的非关系型数据库，数据以类似文档的方式进行存储，每一个文档都有对应的唯一标识和版本号。当初在传智播客培训时候就学过。

Ⅵ 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。

Ⅶ 什么是非关系数据库非关系数据库如何关联呀

这个与物理学无关，是数据库的一种类型。

关系数据库 - relational database，是一种通过建立索引来储存数据类型和他们之间的关联的技术。随着互联网的发展，有很多数据访问类型不再需要这种大型的关联逻辑，而是需要储存和读取大量的数据。比如Facebook，人人之类的网站，他们的数据类型如果用关系数据库来表示，则又慢又占地方。

所以最近几年兴起的非关系数据库(NOSQL - No Only SQL)，包括键值查询表数据库，图数据库等，就是针对这种不需要关联，不需要多个表JOIN，但是需要储存和读些大量数据的情况而设计的。比如Graph Database，图数据库，储存的是一个Graph上的Node和Edge。这样比如查询你和我之间有多少个共同好友，或者像Linked-In那种查询两个用户之间隔着几个人的查询，只需要做一个Graph Walk就可以。

非关系数据库的并没有关联的概念，它的前提条件就是数据不需要关联。当然，你可以通过Id和索引来读取多个表中的数据，然后手动将他们关联在一起。总的来说，非关系数据库没有为这个情况做任何优化，也不适用于需要大量关联的数据。

Ⅷ 常见的数据库有几种有什么不同（最少说出一种非关系型数据库）

这个都好说了 小意思 MySQL MySQLServer Oracle
根据存储模型划分，数据库类型主要可分为:网状数据库(Network Database)、关系数据库(Relational Database)、树状数据库(Hierarchical Database)、面向对象数据库(Object-oriented Database)等。商业应用中主要是关系数据库，比如Oracle、DB2、Sybase、MS SQL Server、Informax、MySQL等。全部罗列出来是没有意义的，数据库太多了，你不说你的工作是涉及哪方面，恐怕很难提供更适合你的数据库。
初级应用一般是ACCESS 配合的脚本程序一般是 ASP ASP.NET JSPMICROSOFT SQL 比较复杂点 不过功能强大很多 配合的脚本和ACCESS的一样MYSQL和PHP的组合是比较完美的如果你需要处理1000W条数据以上级别的数据,那以上的都不合适,一般用的比较多的是ORACLE 这个入门难度非常大如果想学的话就先学MICROSOFT SQL吧,这个网上教学比较多，ASP.NET 2.0,应用的是非常广泛的。