数据库简介

迷南。 2021-09-28 13:28 485阅读 0赞

简单的说，数据库（database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据提供的多种方法来管理数据库里的数据。

1、数据库的种类

数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的[数据结构][Link 1]来联系和组织的。而在当今的互联网中，最常见的数据库模型主要是两种，即关系型数据库和非关系型数据库。

2、关系型数据库

（1）关系型数据库的由来

虽然网状数据库和层次数据库已经很好的解决了数据的集中和共享问题，但是在数据库独立性和抽象级别上扔有很大欠缺。用户在对这两种数据库进行存取时，仍然需要明确数据的存储结构，指出存取路径。而关系型数据库就可以较好的解决这些问题。

（2）、关系型数据库介绍

关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格形式）。在关系型数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据库的管理。

关系型数据库诞生40多年了，从理论产生发展到现实产品，例如：Oracle和MySQL，Oracle在数据库领域上升到霸主地位，形成每年高达数百亿美元的庞大产业市场。

3、非关系型数据库

NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网[web2.0][]网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的[SNS][]类型的web2.0纯[动态网][Link 2]站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSql数据库在特定的场景下可以发挥出难以想象的高效率和高性能，它是作为对传统关系型数据库的一个有效的补充。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是[SQL][]”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的[关系型数据库][Link 3]运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

分类：

（1）键值存储数据库（key-value）

键值数据库就类似传统语言中使用的哈希表。可以通过key来添加、查询或者删除数据库，因为使用key主键访问，所以会获得很高的性能及扩展性。

键值数据库主要使用一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署、高并发。

典型产品：Memcached、Redis、MemcacheDB

（2）列存储（Column-oriented）数据库

列存储数据库将数据存储在列族中，一个列族存储经常被一起查询的相关数据，比如人类，我们经常会查询某个人的姓名和年龄，而不是薪资。这种情况下姓名和年龄会被放到一个列族中，薪资会被放到另一个列族中。

这种数据库通常用来应对分布式存储海量数据。

典型产品：Cassandra、HBase

（3）面向文档（Document-Oriented）数据库

文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件，而且它同第一种键值数据库类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。

面向文档数据库会将数据以文档形式存储。每个文档都是自包含的数据单元，是一系列数据项的集合。每个数据项都有一个名词与对应值，值既可以是简单的数据类型，如字符串、数字和日期等；也可以是复杂的类型，如有序列表和关联对象。数据存储的最小单位是文档，同一个表中存储的文档属性可以是不同的，数据可以使用XML、JSON或JSONB等多种形式存储。

典型产品：MongoDB、CouchDB

（4）图形数据库

图形数据库允许我们将数据以图的方式存储。实体会被作为顶点，而实体之间的关系则会被作为边。比如我们有三个实体，Steve Jobs、Apple和Next，则会有两个“Founded by”的边将Apple和Next连接到Steve Jobs。

典型产品：Neo4J、InforGrid

4、常用关系型数据库产品介绍

（1）ORACLE[数据库][Link 4]

ORACLE[数据库系统][Link 4]是美国ORACLE公司（甲骨文）提供的以[分布式数据库][Link 5]为核心的一组软件产品，是目前最流行的客户/服务器(CLIENT/SERVER)或B/S[体系结构][Link 6]的数据库之一。比如SilverStream就是基于数据库的一种中间件。ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的[数据库管理系统][Link 7]，作为一个通用的[数据库系统][Link 4]，它具有完整的[数据管理][Link 8]功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品；作为[分布式数据库][Link 5]它实现了[分布式处理][Link 9]功能。但它的所有知识，只要在一种机型上学习了ORACLE知识，便能在各种类型的机器上使用它。

（2）MySQL数据库

MySQL（发音为"my ess cue el"，不是"my sequel"）是一种[开放源代码][Link 10]的关系型[数据库管理][Link 11]系统（RDBMS），MySQL[数据库系统][Link 4]使用最常用的数据库管理语言--[结构化查询语言][Link 12]（SQL）进行数据库管理。

由于MySQL是[开放源代码][Link 10]的，因此任何人都可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要[事务][Link 13]化处理的情况下，MySQL是管理内容最好的选择。

5、常用非关系型数据库产品介绍

（1）memcached（key-value）

memcached是一套分布式的快取系统，当初是Danga Interactive为了LiveJournal所发展的，但被许多软件（如MediaWiki）所使用。这是一套开放源代码软件，以BSD license授权协议发布。

memcached缺乏认证以及安全管制，这代表应该将memcached服务器放置在防火墙后。

memcached的API使用32位元的[循环冗余校验][Link 14]（CRC-32）计算键值后，将资料分散在不同的机器上。当表格满了以后，接下来新增的资料会以LRU机制替换掉。由于memcached通常只是当作快取系统使用，所以使用memcached的应用程式在写回较慢的系统时（像是后端的数据库）需要额外的程式码更新memcached内的资料

memcached 是以LiveJournal 旗下Danga Interactive 公司的Brad Fitzpatric 为首开发的一款软件。已成为mixi、hatena、Facebook、Vox、LiveJournal等众多服务中提高Web应用扩展性的重要因素。许多Web应用都将数据保存到[RDBMS][]中，应用服务器从中读取数据并在[浏览器][Link 15]中显示。但随着数据量的增大、访问的集中，就会出现RDBMS的负担加重、[数据库][Link 16]响应恶化、网站显示延迟等重大影响。

这时就该memcached大显身手了。memcached是高性能的分布式[内存][Link 17][缓存服务器][Link 18]。一般的使用目的是，通过[缓存][Link 19][数据库][Link 16]查询结果，减少数据库访问次数，以提高动态Web应用的速度、提高可扩展性。

Memcached 的守护进程（daemon ）是用C写的，但是[客户端][Link 20]可以用任何语言来编写，并通过memcached协议与守护进程通信。但是它并不提供[冗余][Link 21]（例如，复制其hashmap条目）；当某个服务器S停止运行或崩溃了，所有存放在S上的键/值对都将丢失。

Memcached由Danga Interactive开发，其最新版本发布于2010年，作者为Anatoly Vorobey和Brad Fitzpatrick。用于提升LiveJournal . com访问速度的。LJ每秒[动态页面][Link 22]访问量几千次，用户700万。Memcached将[数据库][Link 16]负载大幅度降低，更好的分配资源，更快速访问。

（2） Redis（key-value）

redis是一个key-value[存储系统][Link 23]。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list([链表][Link 24])、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些[数据类型][Link 25]都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了[memcached][]这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C\#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。

Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。从盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。

7、关系型数据库与非关系型数据库区别：

关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。

简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

关系模型中常用的概念：

*  关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名
 *  元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录
 *  属性：可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段
 *  域：属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制
 *  关键字：一组可以唯一标识元组的属性，数据库中常称为主键，由一个或多个列组成
 *  关系模式：指对关系的描述。其格式为：关系名(属性1，属性2， ... ... ，属性N)，在数据库中成为表结构

关系型数据库的优点：

*  容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解
 *  使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
 *  易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率

瓶颈

*  高并发读写需求

网站的用户并发性非常高，往往达到每秒上万次读写请求，对于传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈

*  海量数据的高效率读写

网站每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的

*  高扩展性和可用性

在基于web的结构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移。

对网站来说，关系型数据库的很多特性不再需要了：

*  事务一致性

关系型数据库在对事物一致性的维护中有很大的开销，而现在很多web2.0系统对事物的读写一致性都不高

*  读写实时性

对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性，比如发一条消息之后，过几秒乃至十几秒之后才看到这条动态是完全可以接受的

*  复杂SQL，特别是多表关联查询

任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品阶级角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能极大的弱化了

在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性，我们必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。每个元组字段的组成都是一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于标语表之间进行链接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。

非关系型数据库

由于非关系型数据库本身天然的多样性，以及出现的时间较短，因此，不想关系型数据库，有几种数据库能够一统江山，非关系型数据库非常多，并且大部分都是开源的。

这些数据库中，其实实现大部分都比较简单，除了一些共性外，很大一部分都是针对某些特定的应用需求出现的，因此，对于该类应用，具有极高的性能。依据结构化方法以及应用场合的不同，主要分为以下几类：

*  面向高性能并发读写的key-value数据库：

key-value数据库的主要特点即使具有极高的并发读写性能，Redis,Tokyo Cabinet,Flare就是这类的代表

*  面向海量数据访问的面向文档数据库：

这类数据库的特点是，可以在海量的数据中快速的查询数据，典型代表为MongoDB以及CouchDB

*  面向可扩展性的分布式数据库：

这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷，这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化

关系型数据库：基于E-R模型；使用sql语言进行操作。

1、存储上

Sql通常以数据库表的形式存储，例如存储用户信息，SQL中增加外部关系的话，需要在原表中增加一个外键，来关联外部数据表。NoSql采用key-value的形式存储

2.事务

SQL中如果多张表需要同批次被更新，即如果其中一张表跟新失败的话，其他表也不会更新成功。这种场景可以通过事务来控制，可以在所有命令完成之后，再统一提交事务。在Nosql中没有事务这个概念，每一个数据集都是原子级别的。

3.数据表 VS 数据集

关系型是表格型的，存储在数据表的行和列中。彼此关联，容易提取。而非关系型是大块存储在一起。

4.预定义结构 VS 动态结构

在sql中，必须定义好地段和表结构之后，才能够添加数据，例如定义表的主键、索引、外键等。表结构可以在定义之后更新，但是如果有比较大的结构变更，就会变的比较复杂。

在Nosql数据库中，数据可以在任何时候任何地方添加。不需要预先定义。

5.存储规范 VS 存储代码

关系型数据库为了规范性，把数据分配成为最小的逻辑表来存储避免重复，获得精简的空间利用。但是多个表之间的关系限制，多表管理就有点复杂。

当然精简的存储可以节约宝贵的数据存储，但是现在随着社会的发展，磁盘上付出的代价是微不足知道的。

非关系型是平面数据集合中，数据经常可以重复，单个数据库很少被分开，而是存储成为一个整体，这种整块读取数据效率更高。

6.纵向拓展 VS 横向拓展

为了支持更多的并发量，SQL数据采用纵向扩展，提高处理能力，通过提高计算机性能来提高处理能力。

NoSql通过横向拓展，非关系型数据库天然是分布式的，所以可以通过集群来实现负载均衡。

7.其他方面

比如：关系型是结构化查询语言，NoSql是采用更简单而且精确的数据访问方式；SQl数据库大多比较昂贵，而NoSql大多是开源的。

选择

目前许多大型互联网都会选用MySql+NoSql的组合方案，因为SQL和NoSql都有各自的优缺点。

关系型数据库适合存储结构化数据，比如：用户的账号、地址：

（1）这些数据通常需要做结构化查询，比如说Join，这个时候，关系型数据库就要胜出一筹。

（2）这些数据的规模、增长的速度通常是可以预期的。

（3）事务性、一致性,适合存储比较复杂的数据。

NoSql适合存储非结构化数据，比如：文章、评论：

（1）这些数据通常用于模糊处理，例如全文搜索、机器学习，适合存储较为简单的数据。

（2）这些数据是海量的，并且增长的速度是难以预期的。

（3）按照key获取数据效率很高，但是对于join或其他结构化查询的支持就比较差。

分类：文档型（sqlite，用于移动智能终端，花性能少、耗电低，单人使用）和服务型（多人访问）。

8、数据库三范式

1、第一范式（1nf）

原子性，即数据库表里的字段都是不可分割的

2、第二范式（2nf）

在满足第一范式前提下，表中必须有主键；其他非主属性必须完全依赖主键（不能依赖主键一部分，这是针对联合主键说的）

3、第三范式（3nf）

在满足第二范式前提下，非表中主键字段完全直接依赖主键，不能是传递依赖

可参考：[https://blog.csdn.net/zhen921/article/details/82701159][https_blog.csdn.net_zhen921_article_details_82701159]

9、关系及存储：1对1、1对多、多对多。

1对1：一个对象A对应着一个对象B，一个对象B对应着一个对象A，关系可以存入A或B中。

1对多：一个对象A对应着n个对象B，一个对象B对应着一个对象A，关系存入B对象中。

多对多：一个对象A对应着n个对象B，一个对象B对应着m个对象A，关系存入新建的一个关系表中。

10、数据库服务器是不是mysql？

答：对于数据库存储数据来说，国际上有sql标准，如：列类型，sql语法等是有ISO标准的。

很多软件开发商遵守sql标准，来开发一套软件，用来存储和管理数据。这套软件就可以称为数据库管理系统。

就好比说，看网页可以用火狐、搜狗、谷歌等，而管理数据库可以用mysql、oralce、sqlite

等来管理数据。

[Link 1]: http://baike.baidu.com/view/9900.htm
[web2.0]: http://baike.baidu.com/view/733.htm
[SNS]: http://baike.baidu.com/subview/8258/5896174.htm
[Link 2]: http://baike.baidu.com/view/528572.htm
[SQL]: http://baike.baidu.com/view/34.htm
[Link 3]: http://baike.baidu.com/view/495393.htm
[Link 4]: http://baike.baidu.com/view/7809.htm
[Link 5]: http://baike.baidu.com/view/68389.htm
[Link 6]: http://baike.baidu.com/view/1188494.htm
[Link 7]: http://baike.baidu.com/view/68446.htm
[Link 8]: http://baike.baidu.com/view/14717.htm
[Link 9]: http://baike.baidu.com/view/185352.htm
[Link 10]: http://baike.baidu.com/view/1708.htm
[Link 11]: http://baike.baidu.com/view/600155.htm
[Link 12]: http://baike.baidu.com/view/595350.htm
[Link 13]: http://baike.baidu.com/view/121511.htm
[Link 14]: http://baike.baidu.com/view/1647314.htm
[RDBMS]: http://baike.baidu.com/view/57768.htm
[Link 15]: http://baike.baidu.com/view/7718.htm
[Link 16]: http://baike.baidu.com/view/1088.htm
[Link 17]: http://baike.baidu.com/view/1082.htm
[Link 18]: http://baike.baidu.com/view/2396471.htm
[Link 19]: http://baike.baidu.com/view/907.htm
[Link 20]: http://baike.baidu.com/view/930.htm
[Link 21]: http://baike.baidu.com/view/104445.htm
[Link 22]: http://baike.baidu.com/view/2065821.htm
[Link 23]: http://baike.baidu.com/view/51839.htm
[Link 24]: http://baike.baidu.com/view/549479.htm
[Link 25]: http://baike.baidu.com/view/675645.htm
[memcached]: http://baike.baidu.com/view/794242.htm
[https_blog.csdn.net_zhen921_article_details_82701159]: https://blog.csdn.net/zhen921/article/details/82701159