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文档数据库（Document Database）和传统的关系型数据库（Relational Database）是两种差别的数据管理方式，主要区别体现在数据模子、灵活性、扩展性、查询方式等方面。以下是它们的核心区别：
1. 数据模子
- 文档数据库
- 半结构化数据：以文档（如JSON、XML、BSON）情势存储数据，每个文档是一个自包罗的单元，包罗键值对、嵌套结构或数组。
- 无固定模式（Schema-less）：差别文档可以有差别的字段，无需预先界说表结构，得当快速迭代和动态数据。
- 示例：MongoDB的文档：
json
- {
- "id": "123",
- "name": "Alice",
- "address": {
- "city": "Beijing",
- "zip": "100000"
- }
- }
- 关系型数据库
- 结构化数据：数据存储在严格界说的表中，每行有固定的列（字段），通过外键关联表之间的关系。
- 需预先界说模式（Schema）：修改表结构（如新增列）大概需迁移数据。
- 示例：SQL表的行：
sql
- CREATE TABLE users (
- id INT PRIMARY KEY,
- name VARCHAR(100),
- city VARCHAR(100),
- zip VARCHAR(10)
- );
2. 查询语言
- 文档数据库
- 利用面向文档的查询语言（如MongoDB的查询API），通过嵌套字段或数组查询，得当处置惩罚条理化数据。
- 示例：
javascript
- db.users.find({ "address.city": "Beijing" })
- 关系型数据库
- 利用SQL（结构化查询语言），通过JOIN操纵关联多表数据，得当复杂的关系查询。
- 示例：
sql
- SELECT * FROM users WHERE city = 'Beijing';
3. 扩展性
- 文档数据库
- 水平扩展（横向扩展）：天然支持分布式架构，通太过片（Sharding）将数据分散到多台服务器，得当海量数据和高吞吐场景。
- 终极同等性：部分数据库（如MongoDB）支持读写分离，牺牲强同等性以提拔性能。
- 关系型数据库
- 垂直扩展（纵向扩展）：通常通过增长单机硬件资源（CPU、内存）提拔性能，横向扩展较复杂（需分库分表）。
- 强同等性：遵照ACID变乱（原子性、同等性、隔离性、持久性），得当对同等性要求高的场景（如银行生意业务）。
4. 变乱支持
- 文档数据库
- 早期版本不支持多文档变乱，当代数据库（如MongoDB 4.0+）已支持跨文档ACID变乱，但大概影响性能。
- 单文档操纵通常是原子性的。
- 关系型数据库
- 原生支持多行、多表ACID变乱，得当必要严格同等性的场景（如订单和库存同步更新）。
5. 适用场景
- 文档数据库
- 快速变化的业务需求（如敏捷开发）。
- 分层或非结构化数据（如CMS内容、用户画像、日记数据）。
- 高读写吞吐量（如物联网传感器数据）。
- 必要灵活模式的场景（如交际媒体帖子，差别帖子类型字段差异大）。
- 关系型数据库
- 必要复杂查询和JOIN操纵的场景（如财政报表）。
- 数据关系明确且固定的业务（如ERP系统）。
- 强同等性和变乱支持的场景（如付出系统）。
6. 性能差异
- 文档数据库
- 读写性能高（尤其单文档操纵），但复杂跨文档查询大概较慢。
- 索引支持灵活，可对嵌套字段建索引。
- 关系型数据库
- 擅长复杂查询（如多表关联、聚合函数），但JOIN操纵在大数据量时大概成为瓶颈。
7. 典型代表
- 文档数据库：MongoDB、CouchDB、Firestore。
- 关系型数据库：MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server。
总结选择发起：
- 选文档数据库：若数据模子多变、必要快速迭代、无固定关系或需水平扩展。
- 选关系型数据库：若需严格的变乱、复杂查询或数据高度规范化。
当代数据库如PostgreSQL已融合两者特性（支持JSON文档和关系模子），可根据现实需求混淆利用。
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