今天這篇文章，我們來(lái)聊聊數(shù)據(jù)庫(kù)。

什么是數(shù)據(jù)庫(kù)

對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)，大家應(yīng)該都不會(huì)覺(jué)得陌生。作為重要的基礎(chǔ)軟件，數(shù)據(jù)庫(kù)在我們的工作和生活無(wú)處不在。

最簡(jiǎn)單的，我們電腦里有很多的excel表，其實(shí)也可以算是一個(gè)“微型數(shù)據(jù)庫(kù)”。

從定義上來(lái)看，數(shù)據(jù)庫(kù)，是一個(gè)存放和管理數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)?；蛘哒f(shuō)，是一個(gè)數(shù)據(jù)集合。

那么，我們硬盤上也有大量的數(shù)據(jù)，是不是硬盤也是一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)呢？

當(dāng)然不是。

硬盤是一個(gè)硬件?；谟脖P構(gòu)建的文件系統(tǒng)，存儲(chǔ)了大量的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)是以不同類型文件的形式存在的，彼此獨(dú)立。

而數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)軟件層面的概念。它對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了登記和整理，形成了一個(gè)整體系統(tǒng)，既包括了數(shù)據(jù)，也包括了數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，如果有一個(gè)倉(cāng)庫(kù)，你往里面放了各種類型的物品，例如家具、花草、書籍等。那么，硬盤就像是這個(gè)倉(cāng)庫(kù)，文件就是這些物品。

如果你在倉(cāng)庫(kù)里劃分了一個(gè)區(qū)域，安排了一個(gè)管理員，負(fù)責(zé)存放物品并進(jìn)行登記。那么，這個(gè)區(qū)域（這套體系），就是數(shù)據(jù)庫(kù)。

廣義的數(shù)據(jù)庫(kù)，是一種數(shù)據(jù)集合。我們口頭上所說(shuō)的數(shù)據(jù)庫(kù)（狹義），大部分是指那些用于搭建、使用和維護(hù)廣義數(shù)據(jù)庫(kù)的系統(tǒng)軟件，叫做數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（DBMS）。

數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一控制管理，以保證數(shù)據(jù)的完整性和安全性。它還具有對(duì)外的標(biāo)準(zhǔn)接口，方便其它應(yīng)用軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行讀寫操作。

我們比較熟悉的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，包括MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、Redis、MongoDB等。

數(shù)據(jù)庫(kù)的作用和優(yōu)勢(shì)

之所以要有數(shù)據(jù)庫(kù)，主要是為了方便管理和使用數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫(kù)是信息時(shí)代最重要的基礎(chǔ)軟件之一，地位僅次于操作系統(tǒng)。

如今，大量的信息化系統(tǒng)遍布社會(huì)的每個(gè)角落，每時(shí)每刻都在產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。如果沒(méi)有一個(gè)高效的系統(tǒng)和平臺(tái)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理，那么，效率就會(huì)下降。

數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)了海量的多類型數(shù)據(jù)。用戶可以通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)、查找數(shù)據(jù)、修改數(shù)據(jù)、刪除數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、共享數(shù)據(jù)。

對(duì)于個(gè)人、企業(yè)甚至國(guó)家部門，數(shù)據(jù)庫(kù)有著不可替代的作用?，F(xiàn)在整個(gè)社會(huì)都在講數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘。AI的三大要素里，也包括了數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的價(jià)值在提升，數(shù)據(jù)庫(kù)的價(jià)值也隨之提升。

一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，需要具備以下幾個(gè)方面的優(yōu)勢(shì)。

首先，是性能。

數(shù)據(jù)庫(kù)涉及到大量的數(shù)據(jù)讀寫操作，所以，性能就顯得非常重要。

如果數(shù)據(jù)庫(kù)的用戶少，問(wèn)題倒是不大。但是如果用戶多，例如12306、淘寶雙11等場(chǎng)景，瞬時(shí)并發(fā)讀寫特別大，就要看數(shù)據(jù)庫(kù)是否能hold得住。

這里就要提到著名的ACID（原子性、一致性、隔離性、持久性）特性。

原子性（Atomicity）：為避免糾紛，數(shù)據(jù)庫(kù)中的事務(wù)執(zhí)行被視作原子不可再分，事務(wù)（例如轉(zhuǎn)賬）中的操作要么全部執(zhí)行，要么失敗回滾（Rollback）。

一致性（Consistency）：為保證業(yè)務(wù)邏輯的一致性，數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)設(shè)置約束和觸發(fā)器來(lái)保證其完整性約束不被破壞，即每個(gè)事務(wù)能夠看到的數(shù)據(jù)總是保持一致。

隔離性（Isolation）：為防止事務(wù)之間的臟讀、幻讀、不可重復(fù)讀，數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)加鎖，保證多個(gè)事務(wù)并發(fā)訪問(wèn)時(shí)，事務(wù)之間是隔離的，互不干擾。

持久性（Durability）：為防止意外事故（例如斷電）導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失，數(shù)據(jù)庫(kù)保證事務(wù)對(duì)其所作的修改被永久保存，不會(huì)被回滾。

其次，是容量。

數(shù)據(jù)庫(kù)要存放數(shù)據(jù)，所以，容量要滿足設(shè)計(jì)需求。

現(xiàn)在業(yè)務(wù)需求變化很快，數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)很可能迅猛增長(zhǎng)。所以，數(shù)據(jù)庫(kù)也需要具備一定的擴(kuò)展性和彈性，能夠靈活地變大或者變小，滿足需求和成本之間的平衡。

第三，是安全性。

數(shù)據(jù)安全的重要性，無(wú)需多言。一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)庫(kù)，需要擁有完善的安全機(jī)制，保護(hù)數(shù)據(jù)免受未授權(quán)的訪問(wèn)，以及來(lái)自外部的攻擊。

數(shù)據(jù)庫(kù)也需要有完善的備份和恢復(fù)機(jī)制，在極端情況下，能夠快速恢復(fù)到最近的狀態(tài)。

第四，是兼容性。

數(shù)據(jù)庫(kù)需要遵循開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)的API，使得自身更容易與其它應(yīng)用和服務(wù)集成，促進(jìn)數(shù)據(jù)共享和互操作性。

總之，數(shù)據(jù)庫(kù)的作用遠(yuǎn)不止于簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)存放。作為一個(gè)核心組件，它必須經(jīng)過(guò)嚴(yán)格且縝密的設(shè)計(jì)，能夠?yàn)楦黝悜?yīng)用程序提供穩(wěn)定可靠的支撐，保障數(shù)據(jù)的安全性、完整性和高效利用。

數(shù)據(jù)庫(kù)的類別

接下來(lái)，我們?cè)倏纯磾?shù)據(jù)庫(kù)的類別。

數(shù)據(jù)庫(kù)的種類很多，分類方法也很多。我們不妨就以歷史時(shí)間線的維度，對(duì)幾種主要的分類方式進(jìn)行介紹。

• 1960-1970：萌芽階段

上世紀(jì)60年代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，越來(lái)越多的大型機(jī)開(kāi)始應(yīng)用于金融證券、航空航天、工業(yè)制造、軍事國(guó)防等領(lǐng)域，掀起了一場(chǎng)信息化革命。

有了信息化，就催生了大量的數(shù)據(jù)。為了更好地管理這些數(shù)據(jù)，就有人開(kāi)始提出數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的概念。

1961年，美國(guó)通用電氣公司的查爾斯·巴赫曼（Charles Bachman），成功開(kāi)發(fā)出世界上第一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)——IDS（IntegratedData Store，集成數(shù)據(jù)存儲(chǔ)），奠定了網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)，并在當(dāng)時(shí)得到了廣泛的發(fā)行和應(yīng)用。

1968年，IBM公司創(chuàng)建了層次式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)IMS（Information Management System），是世界上首個(gè)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。

• 1970-2000：關(guān)系型、事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)

又過(guò)了兩年，到了1970年，IBM公司的研究員埃德加·弗蘭克·科德（Edgar Frank Codd）發(fā)表了一篇名為《大型共享數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的關(guān)系模型》的重磅論文。在論文中，他提出了數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系模型，開(kāi)創(chuàng)了關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)代。

1973年，IBM啟動(dòng)了System R項(xiàng)目。后來(lái)，在System R項(xiàng)目的基礎(chǔ)上，加利福尼亞大學(xué)柏克萊分校啟動(dòng)了ingres項(xiàng)目。

這兩個(gè)項(xiàng)目的意義極為重大。1970-80年代出現(xiàn)的多個(gè)經(jīng)典數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，包括Oracle、DB2、Informix、Sybase、SQL Server，都是基于System R和ingres項(xiàng)目衍生出來(lái)的。這些數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，極大地助力了當(dāng)時(shí)的信息化浪潮，為計(jì)算機(jī)的普及發(fā)揮了重要作用。

剛才提到的這些數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，全部都是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。

數(shù)據(jù)庫(kù)有很多種模型。比較原始的，是層次模型和網(wǎng)狀模型。比較主流的，是關(guān)系模型和非關(guān)系模型。

關(guān)系模型的最大特點(diǎn)，就是可以使用表格來(lái)表示實(shí)體和實(shí)體之間的關(guān)系。每一行代表一個(gè)實(shí)體實(shí)例，每一列代表實(shí)體的一個(gè)屬性。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，每個(gè)表有唯一的名字。表的每一行代表了一組值之間的聯(lián)系，稱為元組（Tuple）。每一列是實(shí)體的描述，具有相同的數(shù)據(jù)類型，稱為屬性（Attribute）或者字段（Field）。

大家應(yīng)該注意到了，很多關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（包括SQL Server、MySQL、PostgreSQL），都有一個(gè)SQL。

SQL的意思，是Structured Query Language，結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言。

這是一種用于訪問(wèn)和處理“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)”的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言。SQL語(yǔ)句既可以查詢數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，也可以添加、更新和刪除數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，還可以對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行管理和維護(hù)操作。

例如，下面這個(gè)，就是一個(gè)典型的SQL命令，表示要插入一條數(shù)據(jù)：

INSERT INTO students (id, name, age) VALUES (1, '張三', 20);

80-90年代的主流數(shù)據(jù)庫(kù)，除了基本屬于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)之外，在業(yè)務(wù)類型上，也屬于事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)（交易型數(shù)據(jù)庫(kù)），即OLTP（Online Transactional Processing）。

這類數(shù)據(jù)庫(kù)主要用于管理實(shí)時(shí)交易（銀行、電商、訂票等），主要特點(diǎn)是能夠支持大量的讀寫操作（簡(jiǎn)短的、小規(guī)模），能夠確保數(shù)據(jù)庫(kù)的完整性和一致性。

• 2000-2010：非關(guān)系型、分析型數(shù)據(jù)庫(kù)
  

上世紀(jì)90年代末，數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展進(jìn)入一個(gè)新的階段。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始崛起。

1998年，卡羅·斯特羅茲（Carlo Strozzi）開(kāi)發(fā)了一個(gè)輕量、開(kāi)源、不提供SQL功能的數(shù)據(jù)庫(kù)，即NoSQL。

值得一提的是，NoSQL并不是“No SQL”（拒絕SQL）意思，而是“Not Only SQL”（不只是SQL）。

NoSQL并非完全替代關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，而是為了應(yīng)對(duì)Web 2.0時(shí)代互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用快速增長(zhǎng)所帶來(lái)的挑戰(zhàn)。它針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，提供了更多選擇。

非關(guān)系數(shù)據(jù)模型并不遵循傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)模型及其SQL查詢語(yǔ)言。它的出現(xiàn)，能夠解決關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在擴(kuò)展性和靈活性方面的一些局限性。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)包括了很多子類型，例如鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)、列族數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)、圖數(shù)據(jù)庫(kù)等。具體類型和典型產(chǎn)品如下：

除了非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)之外，數(shù)據(jù)庫(kù)也從事務(wù)性向分析型發(fā)展，即OLAP（Online Analytical Processing）。

這也是由時(shí)代決定的。因?yàn)閿?shù)據(jù)除了用于查詢和記錄之外，要開(kāi)始為大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析等新興業(yè)務(wù)服務(wù)。

分析型數(shù)據(jù)庫(kù)允許用戶對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的查詢和分析，以揭示隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)，為上層決策提供支持。

需要注意的是，那一時(shí)期，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse）的概念出現(xiàn)了。

所謂數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，就是數(shù)據(jù)庫(kù)的一種演進(jìn)。它集成了來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，并經(jīng)過(guò)清洗、轉(zhuǎn)換和整合，以便于進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)分析和報(bào)告。

限于篇幅，關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和待會(huì)提到的數(shù)據(jù)湖，小棗君后續(xù)會(huì)專門介紹。

• 2010-現(xiàn)在：融合、云化、AI、國(guó)產(chǎn)
  

2010年之后，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)繼續(xù)蓬勃發(fā)展，出現(xiàn)了很多新的趨勢(shì)。

首先，繼SQL、NoSQL之后，又出現(xiàn)了NewSQL的概念。

NewSQL是一類新型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，結(jié)合了SQL和NoSQL的優(yōu)點(diǎn)。

它解決了傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和高并發(fā)訪問(wèn)時(shí)的性能瓶頸，同時(shí)保留ACID特性以及對(duì)SQL查詢語(yǔ)言的支持，非常適用于需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和高并發(fā)訪問(wèn)的場(chǎng)景。

NewSQL的代表產(chǎn)品，包括Google Spanner、CockroachDB、TiDB等。

其次，繼事務(wù)性、分析型之后，出現(xiàn)了混合型數(shù)據(jù)庫(kù)（HTAP，Hybrid Transactional / Analytical Processing）。

這也是一種融合趨勢(shì)。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，HTAP是結(jié)合了OLTP和OLAP的優(yōu)點(diǎn)。它是一種新興的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)，能夠同時(shí)支撐OLTP和OLAP場(chǎng)景，避免傳統(tǒng)架構(gòu)中大量數(shù)據(jù)交互造成的資源浪費(fèi)和沖突。

第三，是云數(shù)據(jù)庫(kù)和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的崛起。

這個(gè)比較好理解。以前都是單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)。后來(lái)，數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)越來(lái)越大，對(duì)安全要求越來(lái)越高，就有了主從數(shù)據(jù)庫(kù)，再然后，就是分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)分布在多臺(tái)服務(wù)器上，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接協(xié)同工作。這樣一來(lái)，既可以擴(kuò)展存儲(chǔ)和處理能力，也可以提高系統(tǒng)的可用性和容錯(cuò)性。

當(dāng)然，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，管理和維護(hù)方面會(huì)更復(fù)雜一些。

云數(shù)據(jù)庫(kù)，是響應(yīng)云計(jì)算的發(fā)展，把本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)遷移到云端。

第四，繼數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之后，又出現(xiàn)了數(shù)據(jù)湖、湖倉(cāng)一體。

限于篇幅，后續(xù)專門給大家介紹這幾個(gè)概念。

第五，是數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始引入AI，走向智能化。

將AI人工智能引入數(shù)據(jù)庫(kù)，也是一個(gè)重要趨勢(shì)。

AI能發(fā)揮的作用很多。一方面，可以實(shí)現(xiàn)更高的查詢和存儲(chǔ)效率，并自動(dòng)化處理各種任務(wù)。另一方面，可以分析大量數(shù)據(jù)記錄，標(biāo)記異常值和異常模式，自動(dòng)防范惡意訪問(wèn)與攻擊，提升安全性。

除此之外，AI還可以主動(dòng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的智能調(diào)優(yōu)，提升數(shù)據(jù)庫(kù)的整體性能?；蛘撸詣?dòng)進(jìn)行系統(tǒng)維護(hù)操作，減少運(yùn)營(yíng)維護(hù)成本，也避免人為錯(cuò)誤。

第六，是國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)替代的加速。

最近十多年，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展速度極快。在信創(chuàng)戰(zhàn)略的推動(dòng)下，越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)企業(yè)和政府部門開(kāi)始啟用國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行國(guó)產(chǎn)化替代。

圖片引用來(lái)源：艾瑞咨詢

結(jié)語(yǔ)

好啦，以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)的基本介紹。

數(shù)據(jù)是21世紀(jì)最有價(jià)值的無(wú)形資產(chǎn)。存儲(chǔ)和利用數(shù)據(jù)，對(duì)每個(gè)人、每個(gè)企業(yè)、每個(gè)政府都意義重大。像數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖這樣的數(shù)據(jù)平臺(tái)，是充分利用數(shù)據(jù)價(jià)值的前提，也是發(fā)展AI的前提。

相信未來(lái)幾年，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)還將保持高速發(fā)展，涌現(xiàn)出更多的創(chuàng)新。