常见的关系型数据库与非关系型数据库对比详解。

1、 数据库分为关系型数据库和非关系型数据库。

关系型数据库（一表或多表）：

• Oracle：是一个开放式商品化关系型数据库管理系统
• DB2：应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，可支持从大型机到单用户环境，应用于所有常见的服务器操作系统平台下
• Microsoft SQL Server：全面的数据库平台，使用集成的商业智能 (BI)工具提供了企业级的数据管理。
• MySQL：是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。（常用）

非关系型数据库（key->value）：

• MongoDB：是一个面向文档的开源NoSQL数据库。（常用）
• Redis：是最著名的键值存储。Redis是用C语言编写的。它是根据BSD授权的。（常用）
• Memcached：是一个开源、高性能、分布式内存缓存系统，旨在通过减少数据库负载来加速动态web应用程序。（常用）
• Cassandra：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。
• HBase：是谷歌为BigTable数据库设计的分布式非关系数据库。
• Neo4j：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。
• Oracle NoSQL：实现了从用户定义的键到不透明数据项的映射。
• Amazon DynamoDB：使用了一个NoSQL数据库模型，它是非关系型的，允许文档、图形和列在它的数据模型之间。
• Couchbase：是一个用于交互式web应用程序的NoSQL文档数据库。它具有灵活的数据模型，易于扩展，提供一致的高性能。
• CouchDB：是一个开源的NoSQL数据库，使用JSON存储信息，JavaScript作为查询语言。

2、关系型与非关系型数据库对比

关系型数据库

优点

• 复杂查询：可以在一表或者多表之间做非常复杂的数据查询（join链表查询，where）
• 一致性：事务处理数据对数据安全性能很高，冗余低，数据完整性好。
• 容易理解：逻辑类似常见的表格的方式展现出来。

缺点

• 每次操作都要进行SQL语句的解析，消耗较大
• 对于高并发项目无法满足需求，读写能力不足
• 进行加锁操作的时候，造成数据库的负担。
• 存储数据的不灵活。比如多表存储的时候。

非关系型数据库

优点

• 高并发，读写能力强
• 弱化数据数据结构一致性，更加灵活
• 扩展性高

缺点

• 没有SQL语句通用好
• 操作灵活，但容易出现错乱喝混乱
• 没有外键关联等复杂的操作

3、常用的数据库对比（MySQL，MongoDB，Redis，Memcached）

1. mysql（关系型数据库） 存久持久化数据，将数据存放在硬盘中，读取速度慢，每次请求访问数据库是都存在I/O操作，反复频繁的访问数据库，反复链接数据库花费大量时间，导致运行效率过慢，负载过高。从而衍生了缓存的概念，当浏览器请求的时候，首先在缓存中查找，如果存在就获取，不存在就访问数据库。
2. . mongDB（NoSQL数据库） 是介于关系型与非关系型数据库的之间的的产品，是分布式文件存储的数据库。他支持结构非常松散，可以存储比价复杂的数据类型，其查询的语法有点类似于面向对象的查询语言，还支持数据建立索引。
3. Redis（内存数据库） 是以key-value存储方式的存储系统(分布式内缓存)。支持存储value类型更多包含string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。redis为了保证效率，数据缓存在内存中。redis周期性将更新的输入写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并在基础上实现master-slave(主从同步)
4. Memcached（内存cache）是一个到性能的分布式对象缓存系统，动态web应用可以减轻数据库的负载。为了加速访问速度，在内存中建立内存缓存数据，减少读写磁盘的次数和保证数据的更新。

4、MySQL，MongoDB，Redis，Memcached的特点

• MySQL
  1、支持多线程，充分利用CPU的资源，优化SQL语句有效提成查询效率
  2、提供做种链接数据库方式，便于管理检查。
  3、大型数据库，尅处理拥有上万条的大型数据
  4、支持多中方式存储引擎
  5、事务处理数据，保证数据的一致和安全性

• MongoDB
  1、可以把不同的结构文档存储在同一数据库里
  2、面向集合的存储，Json格式
  3.、支持索引
  4、支持主从模式，服务器之间数据复制，支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,auto sharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制；
  5、支持水平数据库集群
  6、不支持事务，，采用binlog方式保证数据的持久的可靠性。

• Redis
  1、支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段；
  2、单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题；
  3、通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制， master-slave机制是Redis进行HA的重要手段；
  4、Redis事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行。

• Memcached
  1、可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS。
  2、支持配置session
  3、只支持简单的key/value数据结构，不像Redis可以支持丰富的数据类型；
  4、无法支持数据持久化，数据不能备份，只用于缓存，服务重启，数据会全部丢失。

5、MySQL，MongoDB，Redis，Memcached的应用场景

MySQL：高度事务性的系统。例如银行或者会计系统。web网站系统，日志记录系统，数据仓库系统。
MongoDB：

• 游戏场景，使用 MongoDB 存储游戏用户信息，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新
• 物流场景，使用 MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以 MongoDB内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。
• 社交场景，使用 MongoDB存储存储用户信息，以及用户发表的朋友圈信息，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能
• 物联网场景，使用 MongoDB存储所有接入的智能设备信息，以及设备汇报的日志信息，并对这些信息进行多维度的分析
• 视频直播，使用 MongoDB 存储用户信息、礼物信息等

Redis

1. 用来做缓存-redis的所有数据时放在内存中的
2. 可以在某些特定应用场景下替代传统数据库–比如社交类的应用
3. 在一些大型系统中，巧妙的实现一些特定的功能：session共享、购物车
4. .适用于对读写效率要求都很高，数据处理业务复杂和对安全性要求较高的系统（如新浪微博的计数和微博发布部分系统，对数据安全性、读写要求都很高）。

Memcached

1. 动态系统中减轻数据库负载，提升性能；做缓存，适合多读少写，大数据量的情况（如人人网大量查询用户信息、好友信息、文章信息等）；
2. 用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用sharding）。

5、MySQL，MongoDB，Redis，Memcached实战案例

Mysql网上百度一下一下就有很多。

MongoDB

//记得先配置链接数据库
　　Db::connect('mongodb')
            ->table('user_info')
            ->where(['uid'=>['=',1]])
            ->update();
       //参考：https://www.cnblogs.com/codeninja/p/14817064.html

Redis

//记得先配置链接数据库
$redis = new Redis();
 $redis->handler()->append('demo','    bbbj47848487bbbb');
 //参考：https://blog.csdn.net/qq_27517377/article/details/85693281

Memcached

$memcache = new Memcache;             //创建一个memcache对象
$memcache->connect('localhost', 11211) or die ("Could not connect"); //连接Memcached服务器
$memcache->set('key', 'test');        //设置一个变量到内存中，名称是key 值是test
$get_value = $memcache->get('key');   //从内存中取出key的值
echo $get_value;