数据库存储区别解析：数据的类型、大小、格式都重要！ (数据库能存储什么区别吗)
今天的互联网时代，数据是企业不可或缺的资产，记录着企业的运营、管理、决策等关键信息。因此，如何管理和存储数据变得至关重要。不同的数据库存储方案由于其特点适用于不同的场景和应用，但数据的类型、大小和格式都是决定更适合场景的重要因素。在本文中，我们将深入探讨数据库存储区别的解析，并分析数据的类型、大小、格式对数据库选择的影响。
1. 数据库存储区别解析
当我们谈到数据库存储时，下面这些基础概念须知：
1.1 关系型数据库（RDBMS）
关系型数据库管理系统(RDBMS)是通过基于关系模型存储数据的一种数据库形式，它将数据分解为多个表格，每个表格之间存在主键外键关系。RDBMS以及SQL（结构化查询语言）可简化数据查询和管理，比较流行的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server以及PostgreSQL等。基于其关系模型，RDBMS对数据的约束有一些特殊的要求：
1.1.1 表格要求
每个表格必须定义主键和外键, 主键可以类比于身份证号的唯一性依据, 外键则与其他的表建立关系.
1.1.2 规范化
数据表格要符合某些规范化的步骤(1NF, 2NF, 3NF), 以尽量避免数据冗余。
1.1.3 强一致性
关系型数据库管理系统要求在某一时刻对于同一条记录始终保持一致状态。
1.2 非关系型数据库（NoSQL）
非关系型数据库管理系统(NoSQL)是一种基于其他数据模型存储数据的一种数据库形式。目前用于数据存储的NoSQL转向更高的可伸缩性和灵活性，以便处理大数据对象（BLOBS）和半结构化数据。与关系型数据库不同，NoSQL使用键值对存储数据。NoSQL适用于需求多变、数据不规则和处理大量非结构化信息等场景。
为了更好的理解，与关系型数据库相比较，NoSQL存在以下优点：
• 扩展容易：可在几乎任何硬件上运行，而不用付出额外代价；
• 高度可伸缩： 可根据需要随意调整；
• 更快速： 通常使用关系型数据库进行大规模数据查询时性能不佳，NoSQL在处理大批量数据时可以提高快速定义；
• 数据库稳定性：具有复制和分散式架构时，NoSQL的足迹会更小而且不会积聚太多的资源。
1.3 新型数据库
许多企业对传统的数据库模型仍持怀疑态度，并寻求仍然不是很流行的新型数据库方案。这些方案的典型特点包括使用先进的数据存储和查询方法、另类的数据模型，以及各种云数据库的组合部署方式。
2. 数据类型、大小和格式
在选择数据库存储方案之前，需要考虑数据的类型、大小和格式。这些因素将影响数据存储的大小、性能以及存储方法的适用性。许多处理器、软件和操作系统支持不同的数据存储格式，这使得开发者可以根据其需求定制数据库方案。
2.1 数据类型
选择数据库方案的首要考虑因素是，数据存储的类型。这将影响如何存储数据、如何检索它以及如何分析和使用它。
以下是几种常见的数据类型
2.1.1 数值型(Number)
数值型数据是一个数字，分为有符号型和无符号型，并可细分为浮点数、整数和长整数。
2.1.2 字符型(String)
字符型数据是任何文本数据，基础的文本数据类型。
2.1.3 日期/时间型(Date/Time)
日期/时间型数据包括时间戳等数据。
2.2 数据大小
选择数据库方案的另一个重要注意点是，存储数据的大小。如何处理大数据，存储大数据是巨大挑战，而如何在限制空间内的存储大数据就需要考虑更多的因素，包括：
2.2.1 摘要
摘要的计算方式是为了根据原始数据生成固定大小的一串信息。每个摘要大小固定，因此当我们需要存储大量摘要数据时，摘要的存储空间就十分显要了。
2.2.2 压缩
许多压缩方法可用于压缩数据，尤其是非结构化数据。
2.2.3 分片和分布式
如果数据太大，可以考虑将其分成多个不同的网络节点存储，即分片。这将使处理和传输过程更加高效。
2.3 数据格式
如果数据的格式无法理解，则无法存储、检索、分析和使用数据。因此，在选择数据库方案时，需要考虑所需数据格式的类型。以下是几种常见数据格式类型：
2.3.1 CSV
逗号分隔值(CSV)是一种广泛使用的数据格式，它提供了一种简单的、易于阅读和导入输出的文件格式。CSV文件可以使用简单的电子表格软件制作，很容易在其他程序中使用。
2.3.2 ON
ON (JavaScript对象表示法)是一种结构化的、基于文本的、易于阅读的数据格式。它是一种常用的Web数据交换格式，这个格式越来越流行。
2.3.3 XML
XML（可扩展标记语言）是一种基于文本的数据格式，用于编写文档和数据格式。XML的灵活性和通用性使其成为许多企业使用的标准格式。
3.
在数据存储中，数据库的类型、大小和格式都是非常重要的，同时，也是决定数据库选择适合场景的重要因素。与关系型数据库相比，NoSQL具有更高的可伸缩性和灵活性，是更适用于大数据场景的一种解决方案。其中数据类型、大小和格式，属于考虑数据库存储方案时的重要细节，选择适合的方案可以节省存储资源、节约开发时间。
