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关系型数据库与非关系型数据库的区别
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非关系型数据库的优势：
性能
NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。
可扩展性
同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。
关系型数据库的优势：
复杂查询
可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
事务支持
使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。
对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
看了CNode社区的一篇文章，非常好，果断转，a href=""想看点我/a
基础架构
AWS分布在全球12个区域里
每个区域对应着一个地理位置，里面含有多个Availability
Zones(可用区)。这些区域设置在北美，南美，欧洲，中东，非洲，亚太区。
每个AZ实质上是单个数据中心，尽管它们可由多个数据中心构建。
每个AZ有着独立的供电系统和互联网连接。
不同AZ之间以低延迟网络进行连接，这种快速网络可消除物理位置带来的速度影响。
每个区域含有至少两个AZ，共计32个AZs。
借助AZ可创建高可用性的程序架构。
AWS在全球还分布有53个偏远区域(Edge locations)
偏远区域的使用对象是CloudFront，这是Amazon的内容分发网络(CDN)和DNS服务器。
偏远区域的存在使得全球用户都可以享用低延迟网络而不论他们身在何处。建立区块服务(Block Services)
Amazon透过AWS创建了大量高可用和高容错的服务，具体的服务清单可点击这里查看。
缴纳一定的费用，你就可以在个人的应用中使用这些服务而不必为高可用性而忧心。
部分服务位于一个AZ中：CloudFront, Route 53, S3, DynamoDB, Elastic Load
Balancing, EFS, Lambda, SQS, SNS, SES, SWF。
即使是使用单个AZ的服务，其高可用架构也是足够强大的。
1个用户
在这个时候，开发者=用户。你的架构看起来是这样的：
运行单个实例，如t2.micro。你可以为你的服务器选择不同的CPU，内存，存储设备和网络环境。
该服务器承载了全部web任务，如：web应用，数据库，管理器等。
使用AmazonRoute 53进行DNS管理。
为该实例附加一个Elastic IP地址。
那么随着用户数的增加，我们需要如何进行升级改造，直至能为千万用户提供优质的服务呢？强调文字
优化策略
采用多主机模式
尝试使用Amazon数据库服务，如Amazon RDS(关系数据库)，Amazon DynamoDB(NoSQL数据库)，Amazon Redshift。
逐步从SQL数据库转为NoSQL数据库，特别是数据量超过5TB，你的应用对低延迟敏感的时候。
使用Elastic Load Balancer(弹性负载均衡器)，它可以对主机进行健康检测以确保网络的通畅，同时可以帮助实现网络的扩展。
垂直升级
需要更强的实例类型，例如c4.8xlarge或者m3.2xlarge。
停止使用当前的服务器，换用功能更强大的机器，如：244GB RAM，40核CPU。
某些Amazon服务提供了Provisined IOPS选项以便用户自行配置变更，这样一来用户可以使用类似DynamoDB的扩展服务。
类似上面的做法就叫做垂直升级。但其有个缺点，就是一旦机器出错，你的网站也会停止运作了。所以要尽量避免单个实例的做法。
自动扩展
如果你一直在为峰值负载而努力，如黑色星期五，那么其实是在浪费金钱。更好的解决方案
列表内容
是按需分配，这就是Auto Scaling(自动扩展)，在计算机群组中实现自动化的大小变更。
你可以为你的容量池定义最大值和最小值。
CloudWatch是一个管理服务，已内置到所有的Amazon应用中。
CloudWatch事件会触发扩展。
触发事件可以是CPU占用率，时间延迟，网速等等。
你也可以向CloudWatch导入自定义基线，按照你的意愿来触发扩展。
架构分解
使用SOA/微服务，使你的服务层组件化。
这样做的好处是单独的服务可以独立地进行扩展，从而大大增加了灵活性和可用性。
SOA是Amazon提供的重要架构组件。
避免重复劳动
把精力投入到能使你的业务与众不同的事情上。
Amazon提供了很多高容错的服务。例如，排队(SQS服务)，邮件，转码，搜索，数据库，监控等等。所以类似的服务都不必再次编写了。
用户数千万+
当用户达到千万级别的时候，你考虑的策略应该是这样的：
多AZs模式
在不同层之间执行ELB(弹性负载平衡)。除了web层，在应用层，数据层等层里也需要进行ELB。
能够自动扩展
使用面向服务的架构
缓存架构内和外的数据
使用Amazon S3和CloudFront。S3用于存储静态数据，如js，CSS，图像等，具有足够的扩展性。CloudFront可对数据进行缓存。
使用Amazon SES来进行邮件发送。
使用CloudWatch进行监控。
对数据写入执行如下的策略：
联结 – 根据功能划分不同的数据库。
分表 – 把一个数据集分解到多个主机上。
把部分功能放到其他类型的数据库上（NoSQL,graph等）。
不断优化你的应用和整个架构堆栈，针对瓶颈进行分析并找出解决方法。
在大数据时代，“多种架构支持多类应用”成为数据库行业应对大数据的基本思路，数据库行业出现互为补充的三大阵营，适用于事务处理应用的OldSQL、适用于数据分析应用的NewSQL和适用于互联网应用的NoSQL。但在一些复杂的应用场景中，单一数据库架构都不能完全满足应用场景对海量结构化和非结构化数据的存储管理、复杂分析、关联查询、实时性处理和控制建设成本等多方面的需要，因此不同架构数据库混合部署应用成为满足复杂应用的必然选择。不同架构数据库混合使用的模式可以概括为：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三种主要模式。下面通过三个案例对不同架构数据库的混合应用部署进行介绍。
OldSQL+NewSQL 在数据中心类应用中混合部署
采用OldSQL+NewSQL模式构建数据中心，在充分发挥OldSQL数据库的事务处理能力的同时，借助NewSQL在实时性、复杂分析、即席查询等方面的独特优势，以及面对海量数据时较强的扩展能力，满足数据中心对当前“热”数据事务型处理和海量历史“冷”数据分析两方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在数据中心类应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NewSQL不适合事务处理的不足，NewSQL弥补了OldSQL在海量数据存储能力和处理性能方面的缺陷。
商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL数据库满足各业务系统数据的归档备份和事务型应用，NewSQL MPP数据库集群对即席查询、多维分析等应用提供高性能支持，并且通过MPP集群架构实现应对海量数据存储的扩展能力。
商业银行数据中心存储架构
与传统的OldSQL模式相比，商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，数据加载性能提升3倍以上，即席查询和统计分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可扩展性能够应对新的业务需求，可随着数据量的增长采用集群方式构建存储容量更大的数据中心。
OldSQL+NoSQL 在互联网大数据应用中混合部署
在互联网大数据应用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能够很好的解决互联网大数据应用对海量结构化和非结构化数据进行存储和快速处理的需求。在诸如大型电子商务平台、大型SNS平台等互联网大数据应用场景中，OldSQL在应用中负责高价值密度结构化数据的存储和事务型处理，NoSQL在应用中负责存储和处理海量非结构化的数据和低价值密度结构化数据。OldSQL+NoSQL模式在互联网大数据应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NoSQL在ACID特性和复杂关联运算方面的不足，NoSQL弥补了OldSQL在海量数据存储和非结构化数据处理方面的缺陷。
数据魔方是淘宝网的一款数据产品，主要提供行业数据分析、店铺数据分析。淘宝数据产品在存储层采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom组成。由于OldSQL强大的语义和关系表达能力，在应用中仍然占据着重要地位，目前存储在MyFOX中的统计结果数据已经达到10TB，占据着数据魔方总数据量的95%以上。另一方面，NoSQL作为SQL的有益补充，解决了OldSQL数据库无法解决的全属性选择器等问题。
淘宝海量数据产品技术架构
基于OldSQL+NoSQL混合架构的特点，数据魔方目前已经能够提供压缩前80TB的数据存储空间，支持每天4000万的查询请求，平均响应时间在28毫秒，足以满足未来一段时间内的业务增长需求。
NewSQL+NoSQL 在行业大数据应用中混合部署
行业大数据与互联网大数据的区别在于行业大数据的价值密度更高，并且对结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等都比互联网大数据有更高的要求。行业大数据应用场景主要是分析类应用，如：电信、金融、政务、能源等行业的决策辅助、预测预警、统计分析、经营分析等。
在行业大数据应用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在结构化数据分析处理方面的优势，以及NoSQL在非结构数据处理方面的优势，实现NewSQL与NoSQL的功能互补，解决行业大数据应用对高价值结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等要求，以及对海量非结构化数据存储和精确查询的要求。在应用中，NewSQL承担高价值密度结构化数据的存储和分析处理工作，NoSQL承担存储和处理海量非结构化数据和不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的低价值密度结构化数据的工作。
当前电信运营商在集中化BI系统建设过程中面临着数据规模大、数据处理类型多等问题，并且需要应对大量的固定应用，以及占统计总数80%以上的突发性临时统计(ad-hoc)需求。在集中化BI系统的建设中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在复杂分析、即席查询等方面处理性能的优势，及NoSQL在非结构化数据处理和海量数据存储方面的优势，实现高效低成本。
集中化BI系统数据存储架构
集中化BI系统按照数据类型和处理方式的不同，将结构化数据和非结构化数据分别存储在不同的系统中：非结构化数据在Hadoop平台上存储与处理;结构化、不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的数据保存在NoSQL数据库或Hadoop平台;结构化、需要关联分析或经常ad-hoc查询的数据，保存在NewSQL MPP数据库中，短期高价值数据放在高性能平台，中长期放在低成本产品中。
结语
当前信息化应用的多样性、复杂性，以及三种数据库架构各自所具有的优势和局限性，造成任何一种架构的数据库都不能完全满足应用需求，因此不同架构数据库混合使用，从而弥补其他架构的不足成为必然选择。根据应用场景采用不同架构数据库进行组合搭配，充分发挥每种架构数据库的特点和优势，并且与其他架构数据库形成互补，完全涵盖应用需求，保证数据资源的最优化利用，将成为未来一段时期内信息化应用主要采用的解决方式。
目前在国内市场上，OldSQL主要为Oracle、IBM等国外数据库厂商所垄断，达梦、金仓等国产厂商仍处于追赶状态;南大通用凭借国产新型数据库GBase 8a异军突起，与EMC的Greenplum和HP的Vertica跻身NewSQL市场三强;NoSQL方面用户则大多采用Hadoop开源方案。
普通。就是学习数据库的操作而已。读取,编辑,删除这三种操作逻辑。只要记忆力好,把那几种命令语句背下来,基本的操作就没问题。这对今后的其他课程尤其是编程是有帮助的,因为有些软件会设计到数据库的读写操作。尤其是一些网站,肯定会连接数据库。不会数据库操作,就没办法制作动态网站。
