关系数据库系统有哪些局限性

❶ 关系数据库存在哪些局限性

首先是不适合数据量大(PB级别)而增删改查又很简单的应用..例如社交网络很多用的是NoSQL,BigTable这类非关系型数据库.其次应该是不适合数据仓储,那需要进行反规范化(denormalize),即把拆得很细的,符合各种范式的表重新归并成大表.

不过一般关系数据库还是使用最普遍的.

❷ 数据库关系模型有哪些优缺点

关系模型数据库的优点：

1、关系模型和格式化模型不同，它是简历在严格的数学概念的基础上的。

2、关系模型的概念单一。无论实体还是实体之间的联系都用关系来表示。对数据库的检索和更新结果也是关系（即表）。所以其数据结构简单、清晰，用户易懂易用。

3、关系模型的存取路径对用户透明，从而具有更高的数据独立性、更好的安全保密性，也简化了程序员的工作和数据库开发建立的工作。

关系模型数据库的缺点：

1、由于存取路径岛屿用户是隐蔽的，查询效率往往不如格式化数据模型。

2、为了提高性能，数据库管理系统必须到用户的查询请求进行优化，因此增加了开发数据库管理系统的难度。

(2)关系数据库系统有哪些局限性扩展阅读：

其他数据库的优缺点：

层次数据库的优点：

1、数据结构比较简单清晰。

2、层次数据库的查询效率高。因为层次模型中记录之间的联系用有向边表示，这种练习在DBMS中常常用指针来实现，因此这种练习也就是记录之间的存取路径。当药存取某个节点的记录值，DBMS就沿着这一条路径很快找到该记录值，所以层次数据库的性能优于关系数据库，不低于网状数据库。

3、层次数据模型提供了良好的完整性支持。

层次数据库的缺点：

1、现实世界中很多联系都是非层次性的。

2、对插入和产出操作的限制比较多，因此应用程序的编写比较复杂、

3、由于结构严密，层次命令趋于程序化。

❸ 关系型数据库有哪些优缺点

关系型数据库有哪些优秀的，他九点去弄得特别清楚，确定是他的数据不好整理。

❹ 关系型数据库的局限性有哪些难以满足高并发读写的需求

随着互联网web2.0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。而传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：

1、High performance——对数据库高并发读写的需求

Web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求，例如像JavaEye网站的实时统计在线用户状态，记录热门帖子的点击次数，投票计数等，因此这是一个相当普遍的需求。

2、Huge Storage——对海量数据的高效率存储和访问的需求

类似Facebook，twitter，Friendfeed这样的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。

3、High Scalability && High Availability——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

在基于web的架构当中，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的时候，你的数据库却没有办法像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。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？

在上面提到的“三高”需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：

1. 数据库事务一致性需求

很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。

2. 数据库的写实时性和读实时性需求

对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性，比方说我（JavaEye的robbin）发一条消息之后，过几秒乃至十几秒之后，我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。

3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求

任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。

因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生，现在这两年，各种各样非关系数据库，特别是键值数据库(Key-Value Store DB)风起云涌，多得让人眼花缭乱。前不久国外刚刚举办了NoSQL Conference，各路NoSQL数据库纷纷亮相，加上未亮相但是名声在外的，起码有超过10个开源的NoSQLDB，例如：

Redis，Tokyo Cabinet，Cassandra，Voldemort，MongoDB，Dynomite，HBase，CouchDB，Hypertable， Riak，Tin， Flare， Lightcloud， KiokuDB，Scalaris， Kai， ThruDB， ......

这些NoSQL数据库，有的是用C/C++编写的，有的是用Java编写的，还有的是用Erlang编写的，每个都有自己的独到之处，看都看不过来了，我(robbin)也只能从中挑选一些比较有特色，看起来更有前景的产品学习和了解一下。

❺ 在大数据时代，关系型数据库有哪些缺点

在大数据时代，关系型数据库有哪些缺点

关系型数据库的主要特征
1）数据集中控制，在文件管理方法中，文件是分散的，每个用户或每种处理都有各自的文件，这些文件之间一般是没有联系的，因此，不能按照统一的方法来控制、维护和管理。而数据库则很好地克服了这一缺点，可以集中控制、维护和管理有关数据。
2）数据独立，数据库中的数据独立于应用程序，包括数据的物理独立性和逻辑独立性，给数据库的使用、调整、优化和进一步扩充提供了方便，提高了数据库应用系统的稳定性。
3）数据共享，数据库中的数据可以供多个用户使用，每个用户只与库中的一部分数据发生联系；用户数据可以重叠，用户可以同时存取数据而互不影响，大大提高了数据库的使用效率。
4）减少数据冗余，数据库中的数据不是面向应用，而是面向系统。数据统一定咐锋瞎义、组织和存储，集中管理，避免了不必要的数据冗余，也提高了数据的一致性。
5）数据结构化，整个数据库按一定的结构形式构成，数据在记录内部和记录类型之间相互关联，用户可通过不同的路径存取数据。
6）统一的数据保护功能，在多用户共享数据资源的情况下，对用户使用数据有严格的检查，对数据库规定密码或存取权限，基喊拒绝非法用户进入数据库，以确保数据的安全性、一致性和并发控制。

关系型数据库和实时数据库都有哪些？

很多了。。关系型的有：SQLServer、Sybase、Informix
mysql 。等等。。
实时的我知道的有：Lotus Notes。。包括XML也可以做为实时数据库的。

要那么多来干什么啊？现在的数据库大多都是关系型数据库啊。Oracle、SQLServer、Sybase、Informix、aess、DB2、mysql、vfp、人大金仓（国产的，我用过）只要你认为可以，什么xml都可以作为关系型数据库啊。恰好10个。 希望我的回答对你有帮助！

关系型数据库有哪些啊？

目前主流的大型数据库、中型数据库以及个人及小型数据库几乎都是关系型数据库，例如ORACLE、SQL SERVER、MySQL、SyBase、Aess等等。

关系型数据库都有哪些

大型的有：
oracle、sqlserver、db2、infomix、Sybase 等
开源的有：
MySQL、Postpresql 等
文件型的有：
Aess、SQL Anywhere、sqlite、interbase

大数据与关系型数据库水火不容吗

不冲突，各有用处。
很多大数据应用还是基于关系型数据库。
大数据一般和具体应用相关，关系型数据库是一种工具。

常用的关系型数据库有哪些？

1、存储引擎：MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文衡空件（或者内存）中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应用的整体功能。

2、索引设计：索引和表一般要创建在不同的表空间中，以提高IO性能。因为索引不会在空值上生效，所以如果某列有空值且希望建立索引，那么可以考虑建立组合索引(colName, 1)。

3、sql优化器（商业数据库竞争的核心）：由于移动设备的资源限制，嵌入式移动数据库一般和应用系统集成在一起，作为整个应用系统的前端而存在，而它所管理的数据集可能是后端服务器中数据集的子集或子集的副本。

4、事务管理与并发控制：在事务处理中，一旦某个操作发生异常，则整个事务都会重新开始，数据库也会返回到事务开始之前的状态，在事务中对数据库所做的一切操作都会取消。事务要是成功的话，事务中所有的操作都会执行。

5、容灾与恢复技术：基于数据同步复制技术，通过实时同步I/O，实现服务器和数据库数据从源端到目标端的持续捕获（RPO趋近于0，注：RPO=最后备份与发生灾难之间的时间，也是业务系统所允许的在灾难过程中的最大数据丢失），并且可以全自或手动创建数据恢复点，以确保数据发生错误时，恢复数据到最新的时间点。

vertica是关系型数据库么

一般情况vertical-align用的地方不多是因为其兼容性不好。
在及其特殊的情况下才会用到它，在需要汉字和图片对齐的地方我从来不用它。
在父元素高度一定的情况下用height和line-height可以实现垂直对齐。
垂直居中还和字体有一定的影响，字体不一样可能看着就不太绝对居中。
vertica-align不是所有标签内都有效。在td内用向你说的有中英文差异的话不如在外边再加个div使div居中里面的自然也就居中了。
需要图文都居中的地方建议使用height和line-height同值的方法。