数据库基础(1) . 关系型数据库

1.数据库 database

1.1.数据持久化

数据持久化（Data Persistence）指的是将程序中的数据保存到某种持久化的存储介质（如硬盘、SSD、磁带等）上的过程，使得即使在程序终止后，数据依然可以被保留下来并在下次启动时重新加载。

数据持久化是现代软件开发中的一个重要概念，特别是在构建需要长期存储数据的应用程序时，如数据库管理系统、配置管理系统、日志记录系统等。

1.1.1.持久化的重要性

数据保存：确保数据在系统关闭或崩溃后仍然存在。
数据恢复：在系统重启后可以从持久化存储中恢复数据。
数据共享：使得不同进程或机器之间可以共享数据。
数据备份：提供数据备份和恢复机制，防止数据丢失。

1.1.2.持久化技术

数据持久化可以通过多种方式进行，以下是一些常见的技术手段：

文件系统：
- 文本文件：简单的数据存储方式，适合小规模的数据记录，如配置文件。
- 二进制文件：更紧凑的数据存储格式，适合大量数据的存储，但不如文本文件易读。
数据库：
- 关系型数据库（RDBMS）：如MySQL、PostgreSQL，用于存储结构化数据。
- 非关系型数据库（NoSQL）：如MongoDB、Cassandra，适合存储非结构化或半结构化数据。
对象关系映射（ORM）：
- ORM框架（如Hibernate、Entity Framework）可以简化对象到关系数据库的映射，使得对象模型可以直接用于持久化操作。
内存数据库：
- 虽然主要存储在内存中，但通常会定期将数据刷盘（flush to disk），如Redis。
日志文件：
- 记录关键操作的日志，以便于审计和恢复。
配置管理系统：
- 如Git，不仅用于版本控制，也可以作为配置文件的持久化存储。
状态管理工具：
- 在客户端应用中，如Redux（JavaScript前端应用的状态管理）可以帮助管理应用的状态并持久化。

1.2.关系型数据库

Relational data model

曾经比较流行的数据模型有三种，即层次结构模型和网状结构模型, 以及按关系理论建立的关系结构模型。

关系模型是由Edgar F. Codd在20世纪70年代提出的，他因此获得了图灵奖。在关系模型中，数据被组织成一张或多张表格的形式，每张表格都有一个唯一的名称，称为关系。每张表由行（tuples）和列（attributes）组成，行代表一个特定的对象实例，而列定义了对象的属性或特征。

关键特性

表格化数据：数据以二维表格的形式存储，每一行代表一条记录，每一列代表一种属性。
数据独立性：逻辑结构与物理存储分离，应用程序不依赖于数据的物理存储位置。
数据完整性：提供了多种机制来保证数据的一致性和准确性，如主键约束、外键约束、唯一性约束等。
并发控制：允许多个用户或应用程序同时访问数据库而不发生冲突。
事务处理：支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则，确保数据的一致性和可靠性。
支持复杂的查询：SQL语言强大，支持复杂的查询操作。

1.3.数据库管理系统

(Database Management System) DBMS是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。

1.3.1.MySQL

MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统，由MySQL AB公司开发，后来被Sun Microsystems收购，现在属于Oracle公司。MySQL以其高效、稳定和灵活性著称，特别适用于Web应用程序。

特点：
- 开源：免费使用，社区版提供了丰富的功能。
- 高性能：支持多种存储引擎，如InnoDB、MyISAM等，提供了良好的性能。
- 跨平台：支持Windows、Linux、Unix等多种操作系统。
- 易用性：安装和配置相对简单，支持图形化管理工具如phpMyAdmin。
- 插件式架构：支持多种存储引擎和插件，可以根据需要选择不同的组件。

1.3.2.Oracle Database

Oracle Database 是由Oracle公司开发的企业级关系型数据库管理系统。它是全球最大的企业级数据库之一，以其高可用性、安全性和可扩展性而闻名。

特点：
- 企业级功能：支持高级特性如分区、并行查询等。
- 高可用性：提供多种高可用解决方案，如Real Application Clusters (RAC) 和Data Guard。
- 安全性：具备先进的安全措施，支持细粒度的访问控制。
- 集成性：与其他Oracle产品（如中间件、应用服务器）高度集成。
- 多模型支持：除了关系型数据，还支持JSON、XML等非关系型数据存储。

1.3.3.Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server 是微软推出的关系型数据库管理系统，主要用于Windows操作系统平台，也支持Linux。

特点：
- 集成开发环境：与Visual Studio和.NET Framework紧密集成。
- 分析能力：支持OLAP（在线分析处理）和数据仓库功能。
- 商务智能：提供报表服务、分析服务等功能，方便进行数据分析。
- 云支持：支持Azure SQL Database，可以部署在云端。
- 多平台支持：除了Windows，SQL Server 2017及以后版本也支持Linux和Docker容器。

1.3.4.IBM DB2

IBM DB2 是IBM推出的一种高性能的关系型数据库管理系统，广泛应用于大型企业和金融行业。

特点：
- 高性能：优化的查询处理引擎，适用于大规模数据处理。
- 自动管理：自动索引、自动调优等功能减少管理负担。
- 多平台支持：支持多种操作系统，包括Windows、Linux、Unix、z/OS等。
- 多模型支持：除了关系型数据库，DB2还支持NoSQL、JSON、XML等数据类型。
- 云兼容：支持IBM Cloud和其他公共云平台。

1.3.5.PostgreSQL

PostgreSQL 是一个强大的开源关系型数据库系统，以其稳定性、功能丰富和遵守SQL标准而受到开发者青睐。

特点：
- 标准支持：严格遵循SQL标准，支持SQL:2008标准。
- 扩展性强：支持多种存储引擎，可以通过插件扩展功能。
- 多模型支持：除了关系型数据，还支持JSON、XML等非关系型数据存储。
- 事务处理：支持ACID特性，确保数据一致性。
- 跨平台：支持多种操作系统，包括Windows、Linux、Unix等。

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1.4.非关系型数据库 NoSQL

NoSQL（Not Only SQL）数据库是一种不同于传统关系型数据库的设计理念和技术体系。

NoSQL数据库主要针对大规模数据分布式存储的需求而设计，尤其适合处理大规模的数据集，并且在分布式环境中提供高性能和高可扩展性。

1.4.1.NoSQL 的特点

非关系型：与关系型数据库相比，NoSQL数据库通常不强制使用固定的表格模式。
分布式架构：支持横向扩展，可以在多个服务器上分布存储数据。
高可用性：通过复制和分区来提高数据的可用性和可靠性。
灵活性：数据模型可以是文档、键值对、列族或图等。
高性能：针对特定类型的数据操作进行了优化，通常在读写性能方面优于关系型数据库。

1.4.2.NoSQL 数据库的分类

NoSQL数据库根据其存储数据的方式可以大致分为以下几种类型：

键值存储（Key-Value Stores）
- 特点：数据以键值对的形式存储，每个键对应一个值。
- 用途：适合会话管理、购物车存储等场景。
- 示例：Redis、Voldemort。
文档数据库（Document-Oriented Databases）
- 特点：数据以文档形式存储，常用格式为JSON或BSON。
- 用途：适合存储和查询复杂结构的数据，如博客文章、用户档案等。
- 示例：MongoDB、CouchDB。
列族存储（Column-Family Stores）
- 特点：数据按列族存储，适合分析型应用。
- 用途：适合数据挖掘、实时分析等场景。
- 示例：Apache Cassandra、HBase。
图数据库（Graph Databases）
- 特点：数据以图的形式存储，节点和边表示实体及其关系。
- 用途：适合社交网络分析、推荐系统等。
- 示例：Neo4j、JanusGraph。
内存数据库（In-Memory Databases）
- 特点：数据主要存储在内存中，提供极高的读写性能。
- 用途：适合需要极高读写速度的应用场景。
- 示例：Redis（尽管Redis通常是键值存储，但它也有内存数据库的特点）。