关系型数据库和非关系型数据库有什么区别？（mongodb怎么将字段设置为主键）

关系型数据库和非关系型数据库有什么区别？

相信不少人在工作中都遇到过以下对话：

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程序员A：又要到流量高峰期了，感觉数据库要崩。

程序员B：嗯嗯，赶紧扩容吧。

虽然数据库很耳熟，但是它究竟是何方神圣呢？今天就给大家科普一下。

数据库，其实就是互联网业务存储、查询数据的仓库。通过几十年的发展历史让数据库衍生出了各种不同的类型。

关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。例如，某个学生的信息——姓名：张三，性别：男，学号：12345，班级：二年级一班，每一个信息之间是有联系的，而数据也是以表格形式存储的。

这就是最早的数据库形态，1970年IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出关系模型，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型。Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、MySQL等都属于这一范畴。

关系型数据库遵循acid（原子性，一致性，隔离性，持久性），非关系型数据库只要遵循cap（一致性，可用性和分区容忍性），那么这些属性的差异也就决定了性能的快慢和建表的数据结构的类型，其中mongodb和redis都属于nosql，不过mongodb属于文档型数据库，redis属于内存数据库

先说说关系型数据库和非关系型数据库有什么区别

这里的关系型和非关系型，主要是数据存储格式的区别，我们常见的关系型数据库有Mysql、Oracle、DB2、SQL Server等，都是通过关系模型来组织数据，也就是二维表格模型。

而非关系型数据库，就不是按照这个二维表格来存储数据了，例如Redis是使用键值对（key-value）来组织数据，MongoDB是采用BSON的格式（可以想象成JSON）；并且不局限于固定的结构。

关系型数据库和非关系型数据库之间的关系，也不是有你没有，二者选其一，通常都是配合起来使用的。

关系型数据库，容易理解，使用方便（通过SQL语言操作），易于维护；但是因为数据在磁盘上存储，I/O会成为一个很大的瓶颈，如果在高并发的场景下，性能降低的很快；另外，对于关系型数据库，当单表数据量增加到一定程度的时候，表的操作效率也会很低；表结构固定，当数据量比较大的时候，对表结构的扩展会是灾难性的。

非惯性数据库因为数据结构的“随性”，用户可以根据需要增加字段，关系型数据习惯设计成多张表，然后通过表关联查询，而非关系型数据库（文档性）会把所有字段放到一个集合中，避免多表的关联。不过缺点也非常明显，“随性”也就意味着没有标准，单集合有好处也有坏处，没有完整性约束，对于复杂的业务场景支持比较差。

Redis的数据存储格式是key-value，支持持久化、 支持事务，经常用于缓存、高并发下的读写（计数器、最新列表、秒杀），因为单线程的机制也会用于分布式锁。

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作为一个多年的程序员，两种数据库都使用过现在将自己的一些感受和你分享一下。

最大的区别

两种数据库的最大区别在于存储方式，关系数据库是将关系存储到数据库里面，什么关系呢？就是一对一、一对多和多对多关系，这样存储进去之后就能够通过sql命令查询到符合客观需求的数据，但是将关系存储进行查询时，有时需要关联很多个数据表才能够得到需要的数据，于是就诞生的分关系数据库，也就是nosql数据库。

两种常见的非关系数据库

一种是redis数据库，这种数据库主要做为缓存使用，它一般配合关系数据库一起用，也就是先从关系数据库获取或者计算数据，然后保存到redis数据库里面，而mongodb数据库除了具备redis的特点，也具备关系数据库的特点，所以一般业务数据还是用它来保存。

那为什么不用mongodb来代替redis

因为redis非常小巧和专业,已经将缓存做到了极致。

如何用python爬取网站数据？

谢邀！这篇文章是小编看到的一篇实践型文章，《用Python爬取某东商品信息并可视化》，纯属搬运分享。

对于Ajax加载的网页已经分析了好几回，这回来说说利用selenium自动化获取网页信息。

通常对于异步加载的网页，我们需要查找网页的真正请求，并且去构造请求参数，最后才能得到真正的请求网址。而利用selenium通过模拟浏览器操作，则无需去考虑那么多，做到可见即可爬。

当然带来便捷的同时，也有着不利，比如说时间上会有所增加，效率降低。可是对于业余爬虫而言，更快的爬取，并不是那么的重要。

首先在电脑的PyCharm上安装selenium，然后下载与电脑上谷歌浏览器相对应版本的ChromeDriver。由于我的Mac系统版本较新，需要先关闭Rootless内核保护机制，才能够安装，所以也是折腾一番后才成功安装。

这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为例，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事百科网站数据为例

1.这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：

对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：

2.对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：

程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：

到此，以上就是小编对于mongodb主键默认格式的问题就介绍到这了，希望这2点解答对大家有用。

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