大数据&云计算|一文讲透数据库，以后别说你不懂数据库( 二 )
关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格形式） 。 在关系型数据库中 ， 对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上 ， 通过这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理 。
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关系型通俗的理解是 ， 数据作为二维数组存在 ， 你可以理解为图书馆的图书排列 。
书架、楼层你可以理解为关系型的数据结构 ， 书作为数据存在 ， 而所有图书馆管理员就是数据库的进程 ， 用于不同的工作 。 有人救火（数据修复、备份） ， 有人整理书架、书籍（数据整理、归档） ， 而用户进程就是指的来到图书馆的顾客 ， 他们看书、移动书籍 ， 而管理员就会对着维护 。
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关系型数据库诞生距今已有40多年了 ， 从理论产生到发展到实现产品 ， 例如：常见的MySQL和Oracle ， oracle在数据库领域里上升到了霸主地位 ， 形成每年高达数百亿美元的庞大产业市场 ， 而MySQL也是不容忽视的数据库 ， 以至于被Oracle重金收购了 。
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非关系型数据库也被称为NoSQL数据库 ， 本意是“Not Only SQL” ， 作为传统数据库的一个有效补充 。 NoSQL数据库在特定的场景下可以发挥难以想象的高效率和高性能 。
因为随着web2.0网站的兴起 ， 海量数据对关系型数据库存储的容量要求高 ， 单机无法满足需求 ， 很多时候需要用集群来解决问题 ， 关系型数据库就显得力不从心了 。
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非关系型数据库因而诞生 ， 实际上非关系型数据库就是针对特定场景 ， 以高性能和使用便利为目的功能特异化的数据库产品 ， 比如Google的BigTable与Amazon的Dynamo 。
SQL与数据库的关系这个时候很多人就会把sql与数据库的概念搞混了 ， 很多新人就以为Sql就是用来存储数据的数据库 ， 还有的以为sql是数据库的一种 。
为了方便大家理解 ， 我给大家打个比方：
如果数据就是一张张的表格 ， 我们就可以按照不同的表格关系放在不同的文件夹里 ， 这个文件夹就相当于数据库的基础构成要素——数据表 。
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而当我们的文件夹也非常繁多复杂的时候 ， 我们就可以将文件夹按照不同的构成分类储存在文件柜中 ， 每个文件柜中可能有非常多的分类用来存放不同的文件夹 ， 这个文件柜就相当于数据库 。
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而当我们想要从文件柜中找到某份文件的时候 ， 我们需要按照一定的规则去寻找 ， 比如说“合同文件放在第三层第四排的架子上” ， 这种查找规则的实施就需要数据库管理系统（DBMS）来实现 ， 相当于一名文件管理员 ， 帮助我们管理数据库中的数据 。
最常见的数据库管理系统包括SqlServer、MySql、Oracle等 。
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而我们如果想要对文件管理员下达指令 ， 就需要一种沟通语言 ， 这种沟通语言就是SQL ， 所以SQL就是一种结构化的查询语言 ， 用来操作数据库管理系统 。
他们之间的关系可以这样表示：
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