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此外还有一类数据库,数据逻辑层与关系型数据库相比,在表现形式上相当灵活,主要有四种形式:一是键值模型,这种模型在表现形式上比较单一,但却有很强的扩展性。二是列式模型,这种模型相比于键值模型能够支持较为复杂的数据,但扩展性相对较差。三是文档模型,这种模型对于复杂数据的支持和扩展性都有很大优势。四是图模型,这种模型的使用场景不多,通常是基于图数据结构的数据定制的。之所以需要这样的数据库,是因为有些工作场景对数据库的逻辑结构并不明确,对于数据的扩展速度和扩展量同样也并不明确,要是利用关系型数据库来存储的话,将会随时面临不稳定的行列调整,在一个已经存放有海量数据的关系型数据库中,随时进行的列的增删,将是一场困难甚至无法实现的灾难。
因此非关系型数据库,都是用来对付需要方便扩展,数据量极大,性能要求极高,可用性极高,数据模型灵活的应用场景。
因为这类数据库存储数据的方式比较离散,因此被称作非关系型数据库。它们基本都是为了解决海量数据,高增长数据的实际运用问题而生的,因此又被周至称为「工科狗数据库」。
非关系数据库中有一类较为特殊的数据块,其数据逻辑层是基于图论为数据基础的数据管理系统。
图是一组点和边的集合,「点」表示实体,「边」表示实体间的关系。在图数据库中,数据间的关系和数据本身同样重要,它们被作为数据的一部分存储起来。
这样的架构使图数据库能够快速响应复杂关联查询,因为实体间的关系已经提前存储到了数据库中。
图数据库可以直观地可视化关系,是存储、查询、分析高度互联数据的最优办法。
这样的数据结构直接存储了节点之间的依赖关系,除了把数据间关联作为数据的一部分特征进行存储外,在关联上还可以添加标签、方向以及属性,这也是图数据库在关系查询上相比其他类型数据库有巨
第两千零四十六章 文科狗数据库-->>(第1/3页),请点击下一页继续阅读。
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