关系型数据库：
1、定义：
创建在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据
2、关系模型常用概念：
(1)关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名
(2)元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录
(3)属性：可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段
(4)域：属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制
(5)关键字：一组可以唯一标识元组的属性，数据库中常称为主键，由一个或多个列组成
(6)关系模式：指对关系的描述。其格式为：关系名(属性1，属性2，... ，属性N)，在数据库中成为表结构
3、关系模块中常用的操作：
(1)数据查询：选择、投影、连接、并、交、差、除
(2)数据操作：插入、删除、修改、查询
4、模式结构：
外模式、模式、内模式
5、特点：
(1)基于单一关系模型，结构化存储，有完整性约束
(2)通过二维表建立数据之间的联系
(3)采用结构化查询语言(SQL)做数据读写
(4)操作保存数据的一致性
6、优点：
(1)容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，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
7、缺点：
(1)高并发读写需求：用户并发性非常高，对于传统关系型数据库来说，硬盘 I/O 是一个很大的瓶颈
(2)海量数据的高效率读写：网站每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，
在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的
(3)高扩展性和可用性：在基于web的结构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量
与日俱增时，数据库却没法像 web server 和 app server 那样简单的通过添加更多的硬件
和服务节点来扩展性能和负载能力
非关系型数据库：
1、定义：
(1)对不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称
(2)其数据存储可以不需要固定的表格模式，也经常会避免使用 SQL 的 JOIN 操作，一般有水平可扩展性的特征
2、主要分类：
(1)面向高性能并发读写的 key-value 数据库：key-value数据库的主要特点即使具有极高的并发读写性能，
Redis，Tokyo Cabinet，Flare就是这类的代表
(2)面向海量数据访问的面向文档数据库：这类数据库的特点是，可以在海量的数据中快速的查询数据，
典型代表为 MongoDB 以及 CouchDB
(3)面向可扩展性的分布式数据库：这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷，
可以适应数据量的增加以及数据结构的变化
3、特点：
(1)非结构化的存储
(2)基于多维关系模型
(3)具有特有的使用场景
4、优点：
(1)高并发，大数据下读写能力较强
(2)基本支持分布式，易于扩展，可伸缩
(3)简单，弱结构化存储
5、缺点：
(1)join 等复杂操作能力较弱
(2)事务支持较弱
(3)通用性差
(4)无完整约束复杂业务场景支持较差
总结：
1、关系型数据库和 NoSQL 数据库的选型，往往需要考虑几个指标：
(1)数据量 (2)并发量 (3)实时性
(4)一致性要求 (5)读写分布和类型
(6)安全性 (7)运维成本
2、常见软件系统数据库选型参考如下：
(1)内部使用的管理型系统：如运营系统，数据量少，并发量小，首选考虑关系型
(2)大流量系统：如电商单品页，后台考虑选关系型，前台考虑选内存型
(3)日志型系统：原始数据考虑选列式，日志搜索考虑选倒排索引
(4)搜索型系统：例如站内搜索，非通用搜索，如商品搜索，后台考虑选关系型，前台考虑选倒排索引
(5)事务型系统：如库存，交易，记账，考虑选关系型型+缓存+一致性型协议
(6)离线计算：如大量数据分析，考虑选列式或者关系型也可以
(7)实时计算：如实时监控，可以考虑选内存型或者列式数据库