数据库概述
数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。它不仅存储数据，还提供了高效的数据管理、查询、更新和安全控制功能，是现代信息系统的核心组件。
数据库类型
关系型数据库
基于关系模型，使用表格结构存储数据，支持SQL查询。代表产品包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等。
文档型数据库
以文档形式存储数据，支持JSON格式，适合处理非结构化数据。代表产品包括MongoDB、CouchDB等。
键值数据库
使用简单的键值对存储数据，具有极高的读写性能。代表产品包括Redis、Riak等。
列族数据库
按列族存储数据，适合大规模数据分析和存储。代表产品包括HBase、Cassandra等。
图数据库
专门用于存储和处理图结构数据，适合社交网络、推荐系统等场景。代表产品包括Neo4j、ArangoDB等。
时序数据库
专门用于处理时间序列数据，在物联网、监控等领域广泛应用。代表产品包括InfluxDB、TimescaleDB等。
数据库核心特性
数据持久化
确保数据在系统关闭后仍然保存，不会丢失
事务管理
保证数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性
高效查询
通过索引和优化技术实现快速的数据检索
数据安全
提供访问控制、加密等安全保护机制
扩展性
支持水平扩展和垂直扩展，满足业务增长需求
并发控制
支持多用户同时访问，保证数据一致性
数据库发展历程
1960s
层次数据库
最早的数据库模型之一，采用树形结构组织数据
1970s
关系模型诞生
E.F. Codd提出关系模型，奠定了现代数据库理论基础
1980s
SQL标准化
SQL成为关系数据库的标准查询语言
1990s
对象数据库
面向对象编程思想引入数据库领域
2000s
NoSQL运动
为应对大数据挑战，NoSQL数据库兴起
2010s至今
云原生数据库
数据库技术向云化、智能化、多模态方向发展
数据库对比
| 特性 | 关系型数据库 | NoSQL数据库 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 数据模型 | 表格结构 | 多样化（文档、键值、列族、图） | 根据业务需求选择 |
| 查询语言 | SQL | 各有不同（无统一标准） | SQL熟悉度高的场景 |
| 扩展性 | 垂直扩展为主 | 水平扩展能力强 | 大规模数据场景 |
| 一致性 | 强一致性 | 最终一致性为主 | 金融交易等强一致性需求 |
| 使用场景 | ERP、CRM、金融系统 | 大数据、实时应用、社交网络 | 具体业务需求 |