数据库概念

• 数据库 (Database - DB):

它就像是图书馆里，书架上存放的所有书籍和资料。从技术上讲，数据库就是按照一定数据模型组织、描述和储存起来的、可以被各种用户共享的结构化数据的集合。它就是我们最终要存取的核心——信息本身。

• 数据库管理系统 (Database Management System - DBMS):

它就像是整个图书馆的管理系统，包括图书的分类编目规则、借阅归还流程、安全检查系统等等。从技术上讲，DBMS 是一种大型软件，比如我们常用的 MySQL、Oracle、PostgreSQL 软件。它的核心职责是科学地组织和存储数据、高效地获取和维护数据；为我们屏蔽了底层文件操作的复杂性，提供了一套标准接口（如 SQL）来操纵数据，并负责并发控制、事务管理、权限控制等复杂问题。

• 数据库系统 (Database System - DBS):

它就是整个正常运转的图书馆。这是一个更大的概念，不仅包括书(DB)和管理系统(DBMS)，还包括了硬件、应用和使用的人。

• 数据库管理员 (Database Administrator - DBA ):

他就是图书馆的馆长，负责整个数据库系统正常运行。他的职责非常广泛，包括数据库的设计、安装、监控、性能调优、备份与恢复、安全管理等等，确保整个系统的稳定、高效和安全。

Db 和 Dbms 我们通常会搞混，这里再简单提一下：通常我们说“用 Mysql 数据库”，其实是用 Mysql（Dbms）来管理一个或多个数据库（Db）。

关系型数据库

• 除了我们最常用的关系型数据库（RDBMS），比如 MySQL（开源首选）、PostgreSQL（功能最全）、Oracle（企业级），它们基于严格的表结构和 SQL，非常适合结构化数据和需要事务保证的场景，例如银行交易、订单系统。近年来，为了应对互联网应用带来的海量数据、高并发和多样化数据结构的需求，涌现出了一大批 NoSQL 和 NewSQL 数据库。

NoSQL 数据库

• NoSQL 数据库它们的共同特点是为了极致的性能和水平扩展能力，在某些方面（通常是事务）做了妥协。

1. 键值数据库，代表是 Redis。特点： 数据模型极其简单，就是一个巨大的 Map，通过 Key 来存取 Value。内存操作，性能极高。适用场景： 非常适合做缓存、会话存储、计数器等对读写性能要求极高的场景。
2. 文档数据库，代表是 MongoDB。特点： 它存储的是半结构化的文档（比如 JSON/BSON），结构灵活，不需要预先定义表结构。适用场景： 特别适合那些数据结构多变、快速迭代的业务，比如用户画像、内容管理系统、日志存储等。
3. 列式数据库，代表是 HBase, Cassandra。特点： 数据是按列族而不是按行来存储的。这使得它在对大量行进行少量列的读取时，性能极高。适用场景： 专为海量数据存储和分析设计，非常适合做大数据分析、监控数据存储、推荐系统等需要高吞吐量写入和范围扫描的场景。
4. 图形数据库，代表是 Neo4j。特点： 数据模型是节点（Nodes）和边（Edges），专门用来存储和查询实体之间的复杂关系。适用场景： 在社交网络（好友关系）、推荐引擎（用户-商品关系）、知识图谱、欺诈检测（资金流动关系）等场景下，表现远超关系型数据库。

NewSQL 数据库

• 由于 NoSQL 不支持事务，很多对于数据安全要去非常高的系统（比如财务系统、订单系统、交易系统）就不太适合使用了。不过，这类系统往往有存储大量数据的需求。这些系统往往只能通过购买性能更强大的计算机，或者通过数据库中间件来提高存储能力。不过，前者的金钱成本太高，后者的开发成本太高。于是，NewSQL 就来了！

• 简单来说，NewSQL 就是：分布式存储+SQL+事务 。NewSQL 不仅具有 NoSQL 对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持 ACID 和 SQL 等特性。因此，NewSQL 也可以称为 分布式关系型数据库。

• NewSQL 数据库代表：Google 的 F1/Spanner、阿里的 OceanBase、PingCAP 的 TiDB 。

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