需要了解的有关数据库的一切：类型、功能、示例

数据库的概念是指有组织、有结构的大量信息。数据库可能用于个人目的，但数据库经常用于商业项目。数据库有多种类型，您可以根据信息形式选择一种。

信息量不断增长，需要组织起来。每个开发人员都不可避免地需要创建数据库。无论是网站、应用程序还是企业项目，随着用户的增长，如果没有正确配置的数据库，您就无法“生存”。那么，数据库定义和示例是什么？数据库有哪些类型和功能呢？

什么是数据库？

数据库是一组以某种方式结构化的信息。数据库中数据分布的逻辑取决于其类型和项目任务。

当今最常见的数据库都是以表格的形式出现的。它们看起来与我们在 Excel 中制作的电子表格类似，但它们有根本的区别：

• 普通电子表格通常只供单个用户使用，如果多个用户同时访问，控制和功能就会受到限制。数据库不存在这个问题：用户可以同时、独立地进行更改，并且不受限制。
• 如果我们谈论的是项目，电子表格中存储的信息量可能只够维持很短的时间。另一方面，数据库可以处理大量数据，并提供更广泛的更改数据的机会。

DBMS（数据库管理系统）用于管理数据库。DBMS 作为软件，可让您：

• 创建、编辑和管理数据库；
• 与多个用户同时使用数据库；
• 简化数据库工作，包括报告、备份、基本数据库操作等。

数据库管理的一个重要属性是结构化查询语言( SQL )。最初，这种语言是使用数据库的基础，允许您在数据库中创建表，添加、修改和删除表中的记录，执行数据采样等。随着时间的推移，SQL 变得越来越复杂，并开始为数据库用户提供更多功能。

在某些时候，DBMS 所有者开始使用与原始标准不同的 SQL 方言。如今，只有不同类型的数据库(DBMS) 的创建者才负责遵守标准。

由于关系型数据库管理系统（我们将在下文介绍）使用了 SQL 语言，因此在 2000 年代后半期，noSQL 的追随者开始出现。他们放弃了关系模型，所以今天，我们有了图形、面向文档和其他类型的数据库。

数据库有什么用途？

数据库的创建和开发主要是为了满足收集、存储和处理大量数据的需求。在这种情况下，信息需要结构化，因为它会被定期使用和更改。

普通的数据存储方式不允许您无限制地在多用户模式下管理数据。数据库通过允许多个用户同时添加和修改数据解决了这个问题。他们的操作彼此不依赖，因此不受限制。

商业组织通常需要存储大量信息，因此需要适当的安全级别。数据库的信息安全意味着防止未经授权的访问、信息破坏以及软件和硬件错误。

数据库类型

即使在今天，你也可以找到使用最简单的数据库类型的案例。例如，以文本形式（txt、csv 等）。分层数据库可以表示为树结构，它们之间存在连接，但连接方式有限。网络数据库已经可以具有更复杂的连接，但仍存在局限性。

更复杂和常见的数据模型包括关系型、非关系型和组合型数据库。以下是一些数据库系统的示例。

关系数据库 (SQL)

Microsoft SQL 服务器、MySQL、PostgreSQL、MariaDB、SQLite、Oracle

关系数据模型是最常见的数据模型之一。关系 (SQL) 数据库是一组链接在一起的表。表的行包含有关单个对象（例如，客户、站点用户、产品）的数据，列描述这些对象的特征（例如，客户的电子邮件地址、产品代码等）。

关系数据库的一个特点是形成“清晰”的关系。外键（链接到其他表）负责整个数据库的表之间的关系。这种规范化方法提高了完整性并最小化了数据库大小，扩展过程变得更加容易。

例如，当我们在表中添加新产品的记录时，我们可以立即将其与特定的产品类别（食品、电子产品等）联系起来。我们还可以添加和修改类别。在这种情况下，新产品和特定类别将具有自己的标识符（例如，特定的 id_item 和 id_category 编号）。

SQL 语言用于管理关系数据库。DBMS 为用户提供了用户友好的图形界面，使数据库的使用更加简单，但需要掌握基本的 SQL 命令。

然而，关系数据库的结构化方法也是一个缺点。我们经常会遇到难以结构化并放入表中的数据。

非关系数据库 (NoSQL)

• 键值数据库

Redis、DynamoDB

键值数据库是最简单的非关系型数据库，由一个键和数据对象组成，一个键下可以存储不同类型的数据，并且由于采用地址存储，数据搜索速度足够快。

这些数据库的缺点是搜索时间长，不是通过“键”而是通过“值”，并且无法快速分析和收集统计数据。

• 图形数据库

Neo4j，Dgraph

图形数据库与网络数据库类似，但连接性更强，因此非常方便用于社交网络等。图形数据库以易于修改、性能快速和数据可视化呈现而闻名。

• 列式数据库

Cassandra、HBase

与基于行的关系数据库不同，列式数据库使用列。使用列族代替表，每行都有自己的一组属性。因此，可以在同一族中存储具有不同结构的数据。

• 时间序列数据库

OpenTSDB、Prometheus、InfluxDB、TimescaleDB

在时间序列数据库中，数据根据时间标签分组。您无法在这里执行复杂的分析，但可以处理恒定的数据流。

• 面向文档的数据库

MongoDB、RethinkDB

这种类型的数据库看起来像一个层次结构，其中数据（文档）以结构化格式（XML、JSON、BSON）表示。数据库结构从根节点开始，叶节点包含最终数据。搜索基于键值原则，因此不适合复杂的请求。

合并数据库

• 新SQL

MemSQL、VoltDB

NewSQL 方法出现于 2010 年代初，它结合了关系型数据库和 NoSQL 数据库的优势。尽管对资源要求较高且需要技术知识，但此类数据库提供了高可扩展性和性能。

据创造 NewSQL 一词的分析师 Matthew Aslett 称，做出关键决策的组织都需要此类技术：金融部门、医疗保健部门等。

• 多模型

ArangoDB、OrientDB

多模型数据库的优点当然是可以使用不同的数据表示模型。用户有机会用不同的方法管理不同类型的数据库中的信息。

因此，您可以扩展、使用不同类型的数据并将它们集成到结构中，而不会损害其完整性。

云数据库

另外，我们来重点介绍一下使用云技术的云数据库。用户在云基础设施上安装软件来创建数据库。对 SQL 或 NoSQL 数据库类型没有任何限制。

云数据库具有更高的灵活性，使用云容量的成本仅取决于您花费的资源。一些提供商使用自动化，从而降低了人为错误的风险。得益于机器学习，通常由数据库管理员处理的设置、备份和其他管理活动都实现了自动化。

如何选择数据库

所有类型的数据库都为任何类型的业务、网站、项目或应用程序提供了良好的选择。选择数据库时要依赖什么：

• 您的项目任务（站点数据管理、应用程序、分析等）
• 信息存储方式
• 信息的结构和访问方式
• 要上传到数据库的数据量

如果您想根据其他用户的受欢迎程度做出选择，DB-Engines会对不同类型的数据库(DBMS)进行排名。例如，2023 年 2 月，排名前 5 的分别是 Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、PostgreSQL 和 MongoDB。

在大量信息的重要性日益增加的时代，数据库是必需的。数据库定义包括数据的必要结构。这对于信息的未来管理是必要的。由于数据模型的方法不同，商业和非营利组织可以选择 DBMS。选择特定模型的问题取决于谁将管理数据库以及项目的目标。