关系模型与文档模型之间的区别

在数据库管理系统领域，有两种流行的数据组织和管理方法：关系模型和文档模型。每种模型都有其独特的优势，并且适用于不同类型的应用程序。本文将对关系模型和文档模型进行深入比较，探讨它们的底层概念、数据组织方法、查询语言、可扩展性以及不同用例的适用性。通过了解不同模型之间的差异，数据库设计者和开发人员可以为他们的特定需求选择最佳模型。

在数据库管理系统 (DBMS) 的背景下，选择正确的数据模型对于有效管理、存储和检索数据至关重要。关系模型和文档模型是当今仍然广泛使用的两种流行数据模型。每种模型都有其独特的特征、优势和劣势。为了深入了解这两种模型的结构差异、查询技术、可扩展性以及特定场景的适用性，本文试图探讨它们的主要区别。

1. 关系模型

埃德加·科德（Edgar F. Codd）在 1970 年提出的关系模型，其核心思想是将数据表示为关系，这些关系对用户来说就像表格一样。所有表格都由行和列组成，记录存储在这些列和行中，其中一行定义为一个属性。数据完整性和一致性是关系模型高度关注的问题。引用完整性是与二级键和外键一起实施的完整性条件之一。

1.1 数据组织

在关系模型中，数据被组织成表，每个表代表一个关系，并提供单一的视角。关系被规范化，以形成效率和逻辑性。为了减少数据冗余，采用了规范化技术，例如第一范式 (1NF)、第二范式 (2NF) 和第三范式 (3NF)，以确保每条数据实例都位于单个存储空间。

1.2 查询语言

应用程序通常使用结构化查询语言 (SQL) 来访问关系数据库。SQL 提供了强大的查询、更新和管理关系数据的功能。这是因为它能够全面工作，并且通常可以绕过方法的一些特定限制。这样，就可以找到用户所需的数据密集型信息。就 SQL 系统操作而言，通过执行SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、JOIN 和 GROUP BY 等大量操作的能力，可以实现复杂的数据操作和分析。

1.3 可扩展性

它们的堆栈起源是垂直的，即通过增加单个服务器的处理能力、内存或存储空间来支持增长。在数据量较低的情况下，相同的方法可能有效，但随着数据集的增长，这种方案会变得昂贵且难以扩展。关系数据库确实支持水平扩展，即分片方法，但其实现通常需要分区技术，这会增加管理复杂性。

1.4 用例

当然，关系范例是处理复杂查询、事务和ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性的最佳选择。它经常应用于金融、企业系统以及其他数据一致性和完整性至关重要的系统中。

2. 文档模型

这种方法使用文档作为数据存储的类型，采用无模式文档模型。它们是独立的MongoDB数据或文件，使用BSON（二进制 JavaScript 对象表示法）或JSON（JavaScript 对象表示法）格式存储。主要的数据结构是键值对、数组和嵌套结构，您可以根据需要选择数据的当前形式。

2.1 数据组织

与关系数据模型中表的组织方式类似，文档模型中数据按文档进行分组。集合不像表那样有严格的结构。另一方面，通过允许每个集合中的文档具有其独特的架构，还可以实现异构数据存储系统。这种适应性可以促进模式演进，并使数据需求的变化过程更加平缓。

2.2 查询语言

持久化集合的一个例子是著名的面向文档的非关系型数据库 MongoDB，它还配备了强大的查询语言，称为MongoDB 查询语言 (MQL)。MQL 提供了运算符集，可以实现文档聚合、过滤、投影和查询等日常操作。可用的查询模式包括范围匹配、文本匹配、地理位置匹配查询以及创建、读取、更新和删除操作等。

2.3 可扩展性

MongoDB 采用水平可扩展性，已被证明是一种非常适应性的模型，能够处理海量数据并实现高写入吞吐量。

MongoDB 使用分布式架构和 NoSQL 数据库，数据分布在多个集群节点上。

因此，它通过在集群过载、数据量或其他需求增加时引入新节点来保证平滑扩展。

2.4 用例

文档模型适用于所有使用新兴模式设计、半结构化数据、敏捷方法等的应用程序。这种灵活的数据模型广泛应用于各种用例，例如实时分析系统、在线应用程序和内容管理软件。

3. 比较分析

现在，让我们从几个不同的角度比较关系模型和文档模型。

3.1 数据结构

• 关系模型：数据在关系模型中被组织和制成表格，由行和列组成。行代表记录；列代表属性；例如，字段。
• 文档模型：JSON 或 BSON 结构是表示数据的一种常见方式，这些数据进一步组织成具有单个文档语义的层次化文档。单个文档可以包含键值对、数组或树状结构；因此，有可能创建具有各种形式的复杂数据表示。

3.2 查询语言

• 关系模型：用于实现 SQL 的可部署代码套件，可增强与数据和当前事务的连接性。
• 文档模型：基于 MQL（MongoDB 查询语言）的编写，可以构建代码作为指令集，供 MongoDB 执行所需的数据操作。

3.3 可扩展性

• 关系模型：传统上，关系数据库通过纵向扩展进行扩展，即通过增加单个服务器的 CPU 和 RAM。这在可扩展性方面存在限制，并且可能变得昂贵。
• 文档模型：可扩展性和灵活性是分布式模型架构的关键特性。这种设计同时支持水平和垂直扩展，允许添加节点和未来的更改。

3.4 用例

• 关系模型：这些编程服务应具备这些系统，以确保数据具有完整性、数据保护、安全性和处理系统。
• 文档模型：适用于数据集合进行频繁更改或需要中间数据模式的可修改或动态模式构建。

3.5 模式

• 关系模型：关系数据库严格要求模式，该模式由表、列和关系组成，固定了数据的基本结构。必须遵循关系，否则数据将无法使用。
• 文档模型：模式内容灵活的文档数据库通常允许为每个文档创建不同的结构。这些功能意味着用户无需适应不断变化的数据查询需求，因此，该解决方案可以提高敏捷性。

3.6 数据完整性

• 关系模型：为防止数据重复和不一致，关系数据库中的数据完整性标准非常严格，例如唯一索引、主键和外键约束等等。
• 文档模型：由于文档数据库采用大数据方法，数据完整性受到限制较小。与文档数据库不同，关系数据库可以在不同文档匹配时在一定程度上保证引用完整性。尽管一些文档数据库包含验证和索引，但这并非默认行为。

3.7 规范化与反规范化

• 关系模型：规范化通过将数据分离到具有关系的不同表中，可以减少重复，并提供完整一致的数据格式。
• 文档模型：非关系型文档数据库通常是反规范化的，数据被嵌入到单个文档中进行存储，而这些数据在关系数据库中通常会分散到不同行的表中。随着交叉引用减少，读取功能会更好，但仍然存在奇怪和重复数据的可能性。

3.8 数据建模的模式

• 关系模型：尽管在关系数据库中操作层次化或嵌套数据结构可能很困难，但您仍然可以通过使用多个表和 JOIN 语句来实现良好的查询速度。
• 文档模型：开发人员可以表达数据，将数据表示为一组文档，这些文档可以与应用程序软件的数据结构非常相关。这可以实现更简单的开发，并增加实现预期结果的搜索的可能性。这对于数组应用程序尤其适用，特别是那些使用相对长而复杂的数据集的应用程序。

3.9 事务支持

• 关系模型：为实现不间断和可靠的数据库事务处理，提供了 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务支持。关系数据库通常提供此功能。
• 文档模型：由于分布式情况，文档数据库可能是最终一致而不是即时一致。尽管文档数据库可以支持多文档事务，但事务支持的程度可能会有所不同。

3.10 生态系统和社区

• 关系模型：由于其长达数十年的存在，关系数据库拥有蓬勃发展的开发社区、成熟的生态系统和丰富的工具。这有助于发现信息、获得帮助和积累知识。
• 文档模型：近年来，随着社区的不断扩大、强大的生态系统以及广泛的工具和库支持，文档数据库变得越来越受欢迎。但是，它们可能不如关系数据库那样成熟和广泛使用。

结论

由于关系模型和文档模型在数据管理和组织策略上存在差异，我们需要根据要求采用不同的方法。文档模型提供了扩展和灵活更改系统的可能性，无论是在敏捷编程还是处理半结构化数据方面。与关系模型不同，它提供了一种表格化的、面向模式的方法，同样适用于需要纯数据一致性的应用程序。开发人员必须能够理解这些模型之间的差异，以便为应用程序选择最佳数据模型，确保每个模型都能服务于最终目的。