本文主要是介绍20210630拦截器和过滤器的区别，关系型数据库与非关系型数据库区别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、二者理解
过滤器（Filter）
过滤器，是在java web中将你传入的request、response提前过滤掉一些信息，或者提前设置一些参数。然后再传入Servlet或Struts2的 action进行业务逻辑处理。比如过滤掉非法url（不是login.do的地址请求，如果用户没有登陆都过滤掉），或者在传入Servlet或Struts2的action前统一设置字符集，或者去除掉一些非法字符。
拦截器（Interceptor）
拦截器，是面向切面编程（AOP，Aspect Oriented Program）的。就是在你的Service或者一个方法前调用一个方法，或者在方法后调用一个方法。比如动态代理就是拦截器的简单实现，在你调用方法前打印出字符串（或者做其它业务逻辑的操作），也可以在你调用方法后打印出字符串，甚至在你抛出异常的时候做业务逻辑的操作。
通俗理解：
（1）过滤器（Filter）：当你有一堆东西的时候，你只希望选择符合你要求的某一些东西。定义这些要求的工具，就是过滤器。（理解：就是一堆字母中取一个B）
（2）拦截器（Interceptor）：在一个流程正在进行的时候，你希望干预它的进展，甚至终止它进行，这是拦截器做的事情。（理解：就是一堆字母中，干预它，通过验证的少点，顺便干点别的东西）
二、拦截器与过滤器的区别
区别：
①：拦截器是基于java的反射机制的，而过滤器是基于函数的回调。
②：拦截器不依赖于servlet容器，而过滤器依赖于servlet容器。
原因：拦截器是spring的各容器自己实现的，过滤器是servlet实现的；
filter 和 servlet 是 java servlet api
interceptor 是spring web mvc api
③：拦截器只对action请求起作用，而过滤器则可以对几乎所有的请求起作用。
④：拦截器可以访问action上下文、值、栈里面的对象，而过滤器不可以。
⑤：在action的生命周期中，拦截器可以多次被调用，而过滤器只能在容器初始化时被调用一次。
⑥：拦截器可以获取IOC容器中的各个bean，而过滤器不行，这点很重要，在拦截器里注入一个service，可以调用业务逻辑。
三、拦截器与过滤器的触发时机
拦截器与过滤器触发时机不一样
过滤器是在请求进入容器后，但请求进入servlet之前进行预处理的。请求结束返回也是，是在servlet处理完后，返回给前端之前。
过滤器包裹servlet，servlet包裹住拦截器
四、使用场景
SpringMVC的处理器拦截器类似于Servlet开发中的过滤器Filter，用于对处理器进行预处理和后处理。
1、日志记录：记录请求信息的日志，以便进行信息监控、信息统计、计算PV（Page View）等。
2、权限检查：如登录检测，进入处理器检测检测是否登录，如果没有直接返回到登录页面；
3、性能监控：有时候系统在某段时间莫名其妙的慢，可以通过拦截器在进入处理器之前记录开始时间，在处理完后记录结束时间，从而得到该请求的处理时间（如果有反向代理，如apache可以自动记录）；
4、通用行为：读取cookie得到用户信息并将用户对象放入请求，从而方便后续流程使用，还有如提取Locale、Theme信息等，只要是多个处理器都需要的即可使用拦截器实现。
5、OpenSessionInView：如hibernate，在进入处理器打开Session，在完成后关闭Session。
五、图解
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非关系型数据库和关系型数据库区别，优势比较？
非关系型数据库的优势：
1. 性能
NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。
2. 可扩展性
同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。
关系型数据库的优势：
1. 复杂查询
可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
2. 事务支持
使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。
对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。
1. 数据存储结构：
首先关系型数据库一般都有固定的表结构，并且需要通过DDL语句来修改表结构，不是很容易进行扩展，而非关系型数据库的存储机制就有很多了，比如基于文档的，K-V键值对的，还有基于图的等，对于数据的格式十分灵活没有固定的表结构，方便扩展，因此如果业务的数据结构并不是固定的或者经常变动比较大的，那么非关系型数据库是个好的选择
2. 可扩展性
传统的关系型数据库给人一种横向扩展难，不好对数据进行分片等，而一些非关系型数据库则原生就支持数据的水平扩展(比如mongodb的sharding机制)，并且这可能也是很多NoSQL的一大卖点，其实象Mysql这种关系型数据库的水平扩展也并不是难，即使NoSQL水平扩展容易但对于向跨分片进行joins这种场景都没有什么太好的解决办法，不管是关系型还是非关系型数据库，解决水平扩展或者跨分片Joins这种场景，在应用层和数据库层中间加一层中间件来做数据处理也许是个好的办法
3. 数据一致性
非关系型数据库一般强调的是数据最终一致性，而不没有像ACID一样强调数据的强一致性，从非关系型数据库中读到的有可能还是处于一个中间态的数据，因此如果你的业务对于数据的一致性要求很高，那么非关系型数据库并不一个很好的选择，非关系型数据库可能更多的偏向于OLAP场景，而关系型数据库更多偏向于OLTP场景
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