不属于关系型数据库的是什么

不属于关系型数据库的是非关系型数据库，也称为NoSQL数据库。关系型数据库是基于关系模型的数据存储和管理系统，使用表格结构和SQL语言进行数据操作和查询。而非关系型数据库则采用其他数据模型，如键值对、文档、列族、图形等，不使用SQL语言进行数据操作。

以下是非关系型数据库的几种常见类型：

1. 键值存储型数据库：以键值对的形式存储数据，如Redis和Memcached。它们主要用于缓存、会话存储和分布式计算等场景。

2. 文档型数据库：以类似JSON或XML的文档格式存储数据，如MongoDB和CouchDB。文档型数据库适合存储半结构化数据，支持复杂的查询和索引。

3. 列族型数据库：以列族的形式存储数据，如HBase和Cassandra。列族型数据库适合存储大规模结构化数据，支持高吞吐量和低延迟的读写操作。

4. 图形数据库：以图形结构存储数据，如Neo4j和OrientDB。图形数据库适合存储具有复杂关系的数据，可以进行复杂的图形遍历和查询。

5. 搜索引擎型数据库：以全文搜索的方式存储数据，如Elasticsearch和Solr。搜索引擎型数据库适合存储大量的文本数据，并提供高效的全文搜索和分布式检索能力。

非关系型数据库相对于关系型数据库具有更好的可伸缩性、高性能和灵活性，适用于大数据处理、实时数据分析和分布式存储等应用场景。然而，非关系型数据库也存在一些限制，如缺乏标准化的查询语言和复杂的数据关联操作。在选择数据库时，需要根据具体的应用需求和数据特点来进行选择。

关系型数据库是一种以关系模型为基础的数据库管理系统，用于存储和管理结构化数据。它使用表格（也称为关系）来组织和表示数据，表格中的行表示记录，列表示数据的属性。关系型数据库具有以下特点：数据具有固定的结构，表格之间可以建立关系（主键和外键），支持事务处理和ACID特性（原子性、一致性、隔离性和持久性），具有强大的查询语言（如SQL）等。

不属于关系型数据库的数据库类型有以下几种：

1. 非关系型数据库（NoSQL）：非关系型数据库是一类不使用传统的关系表格来组织和存储数据的数据库。它们使用不同的数据模型，如键值对、文档、列族、图形等。非关系型数据库通常具有高扩展性、高性能和灵活的数据模型，适用于大规模数据存储和处理。常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis、Cassandra等。

2. 层次型数据库：层次型数据库是一种以树形结构组织数据的数据库。它使用父子关系来表示数据之间的层次关系，每个节点可以有多个子节点但只能有一个父节点。层次型数据库适用于存储具有明确层次结构的数据，如组织结构、文件系统等。不过，层次型数据库的查询和管理相对复杂，不太适合非常灵活的数据操作。

3. 网状型数据库：网状型数据库是一种使用网络结构来组织和存储数据的数据库。它使用节点和关系来表示数据之间的复杂关系，节点可以有多个父节点和多个子节点，关系可以有多个起点和多个终点。网状型数据库适用于存储复杂的关联关系和交叉引用的数据，如电信网络、CAD系统等。然而，网状型数据库的设计和管理相对复杂，不太适合一般的数据应用。

总之，关系型数据库以关系模型为基础，使用表格来组织和表示数据，具有固定的结构和强大的查询语言。而非关系型数据库、层次型数据库和网状型数据库则是其他类型的数据库，它们使用不同的数据模型和组织方式来存储和管理数据。

不属于关系型数据库的是非关系型数据库（NoSQL数据库）。

关系型数据库是指采用了关系模型来组织和管理数据的数据库系统。它使用表格来表示和存储数据，并通过表格之间的关系来建立数据之间的联系。关系型数据库具有良好的数据一致性、数据完整性和数据安全性，是传统的数据库管理系统。

而非关系型数据库（NoSQL数据库）则是一种与关系型数据库不同的数据库存储模型。非关系型数据库不使用表格和固定的模式来存储数据，而是使用键值对、文档、列族等方式来组织和存储数据。非关系型数据库通常具有高可扩展性、高性能和灵活的数据模型，适用于大规模的分布式系统和处理非结构化数据。

常见的非关系型数据库包括：

1. 键值对数据库（Key-Value Database）：以键值对的形式存储数据，例如Redis、Memcached等。
2. 文档数据库（Document Database）：以类似于JSON格式的文档来存储数据，例如MongoDB、CouchDB等。
3. 列族数据库（Column Family Database）：以列族的形式存储数据，例如HBase、Cassandra等。
4. 图数据库（Graph Database）：以图的形式存储数据，例如Neo4j、ArangoDB等。

非关系型数据库在某些场景下具有较好的性能和扩展性，适用于大数据、高并发和分布式系统等应用场景。然而，非关系型数据库也存在一些限制，例如不支持复杂的查询、事务和数据一致性等特性。因此，在选择数据库时需要根据具体的应用需求和场景来进行权衡和选择。