average函数求平均值怎么用(average函数用法)

关系型数据库与非关系型数据库在数据存储、查询方式及适用场景上存在显著差异。关系型数据库采用二维表结构存储数据，支持ACID事务特性，适用于金融、电商等需要强一致性的领域。而非关系型数据库（如MongoDB、Redis）采用键值对、文档或图结构存储数据，具有高扩展性和灵活的数据模型，适合社交、物联网等海量数据处理场景。

数据存储结构对比

特性	关系型数据库	非关系型数据库
数据模型	二维表（行/列）	键值对/文档/图
schema约束	严格定义	动态模式
扩展方式	纵向扩展	横向扩展

典型查询操作实现

在关系型数据库中，复杂关联查询通过JOIN语句实现。例如获取用户订单信息需执行：

SELECT  FROM users JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

而在MongoDB中，嵌套文档可直接获取：

db.users.find("orders.status": "shipped")

事务处理机制差异

特性	MySQL	MongoDB
事务支持	原生ACID支持	4.0+版本支持多文档事务
隔离级别	可配置（读未提交/已提交/可重复读/串行化）	仅支持快照隔离
性能开销	锁表/行级锁	基于乐观锁

索引机制对比分析

关系型数据库使用B+树索引，适合范围查询。例如MySQL创建索引：

CREATE INDEX idx_user_name ON users(name);

非关系型数据库采用多样化索引策略：

• Redis：内存哈希表实现O(1)时间复杂度查询
• Elasticsearch：倒排索引支持全文搜索
• Cassandra：基于LSM树的分布式索引

CAP定理下的架构选择

维度	关系型数据库	非关系型数据库
一致性	强一致性（CP）	最终一致性（AP）
可用性	存在单点故障	自动故障转移
分区容错	依赖中间件	原生支持

SQL与NoQL语法对比

关系型数据库使用标准SQL：

SELECT  FROM products WHERE category='electronics';

非关系型数据库发展出专用查询语言：

// CouchDB的Mango查询
  "selector": "category": "electronics"

// Redis的键模式匹配
KEYS _electronics

性能特征对比

操作类型	MySQL	MongoDB	Redis
简单查询	10k QPS	5k QPS	100k QPS
范围查询	5k QPS	2k QPS	-
写入吞吐量	8k TPS	3k TPS	80k TPS

适用场景决策树

• 选择关系型数据库当：
  • 需要复杂事务处理
  • 数据结构化且关系明确
  • 要求强一致性（如金融交易）
• 选择非关系型数据库当：
  • 数据结构多变或非结构化
  • 需要水平扩展能力
  • 允许最终一致性（如社交媒体）

现代数据库技术发展中出现NewSQL（如CockroachDB）和NoSQL增强型（如Document DB）产品，正在模糊两类数据库的边界。企业级应用常采用混合架构，如使用MySQL处理核心交易数据，Redis作为缓存层，MongoDB存储日志和用户生成内容。