1.1 MySQL：数据库的常见分类

1.1 MySQL：数据库的常见分类

早期较为时兴的数据库种类有三种，分别是层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。

而在如今的互联网中，最常见的数据库种类主要有2种，即关系型数据库和非关系型数据库，不是关系型数据库都叫非关系型数据库。

一、按数据的组织方式

在数据库领域，数据从组织的角度上，主要分为结构化数据和非结构化数据两类。

结构化数据是带有固定结构的数据，在组织形式上是整齐格式化的，同一数据对象的所有数据都具有完全相同的结构。比如人员信息数据，定义为“身份证号、姓名、籍贯、出生日期”这种结构后，所有人员的信息都会按照这个固定的格式来组织。结构化数据是数据库中最常见的数据，也是数据库最擅长处理的数据。

非结构化数据可以理解为结构化数据之外的一切数据，这类数据无法预先定义出固定格式，直接的表现就是字段可变，包括字段的多少和类型。比如在即时聊天工具中的数据，可能包含文字、图片、音频、视频。非结构化数据是生活中数量最庞大的数据，尤其是当前由机器生成的数据越来越多，非结构化数据在所有数据中的占比也越来越大。

根据处理的数据的组织方式，数据库可以分为结构化数据库和非结构化数据库。顾名思义，结构化数据库就是存储和处理结构化数据的数据库，而非结构化数据库就是存储和处理非结构化数据的数据库。结构化数据库中通常会使用关系模型表达不同的结构化数据及其之间的关系，因此结构化数据库也被称为关系型数据库，对应的，非结构化数据库就被称为非关系型数据库。

二、按存储介质

数据库存储和管理数据，就一定离不开存储介质。从存储介质角度，数据库通常会为磁盘数据库和内存数据库两种，其中内存数据库在学术界往往被称为主存数据库（Main Memory Database）。

磁盘数据库的数据都存储在磁盘上，具体在磁盘上的存储格式可以是文件系统、裸设备或云存储。磁盘数据库在数据的持久化保存上有明显优势。受限于硬件技术，磁盘数据库是当前的主流。

内存数据库的数据主要存储在内存中，因此有非常高的运算效率。内存数据库并非完全不使用磁盘，数据库的启动信息、初始数据等还是需要存储在磁盘上的，只是数据主要在内存中进行存储和运算。由于内存数据库的数据存储在内存中，数据库主机掉电后数据会丢失，因此在数据库服务关闭前通常都需要把内存中的数据转储到磁盘上，甚至在内存数据库的运行期间，一些数据也会持久化到磁盘存储。随着硬件技术的发展，现在已经出现了非易失性内存设备（Non-Volatile Memory，简称为 NVM），这样的设备为内存数据库的发展提供了助益。

三、按数据处理场景

在业务视角上，传统的数据处理主要分为两类，一类是面向交易、产生数据的场景，业界称为“在线事务处理”场景，简称 OLTP，一类是面向分析、对既有数据进行分析利用的场景，业界称为“在线分析处理”场景，简称OLAP。对应的，分别面向这两种数据处理场景的数据库就是OLTP数据库和OLAP数据库。

OLTP数据库强调数据的强一致性和并发处理性能，这类数据库有强大的事务处理能力，适合处理事务密集型的应用场景，通常以每秒完成的事务数（TPS）来衡量数据库能力。OLTP数据库通常是以单机形式存在的，但在生产环境中往往需要部署高可用集群以保证数据库系统的可用性。

OLAP数据库强调基于海量数据的分析汇总能力，适合处理数据密集型的应用场景，通常需要数据库具备对海量数据进行随机查询、关联查询和分组统计查询的能力。OLAP数据库可以部署为单机形式，但更多的是以MPP集群的形式部署的。

随着数据业务的发展，目前很多场景都需要同时兼顾OLTP能力和OLAP能力，因此在业界出现了HTAP数据库的说法，这类数据库通常是以“存算分离”的架构形式来同时满足OLTP和OLAP应用需要的。

四、按数据分布方式

数据如何被数据库系统存储和管理，是数据库设计的重要内容，也是数据为分类的一种方式。根据数据是如何被管理的，数据库可以分为集中式数据库和分布式数据库两类。

集中式数据库是数据被数据库实例集中管理的数据库类型，数据库实例可以看到和管理全部的数据。集中式数据库通常是以单机形式存在的，生产环境中往往部署为高可用集群。

分布式数据库的数据是由不同实例以分布式的形式对全量数据进行管理的数据库，每个实例仅管理全量数据中的一部分（通常称为分片）。分布式数据库通常是以分布式集群的形式存在的。

五、数据库集群

顺带介绍一下数据库集群。

数据库集群是由多个数据库实例组合在一起、以单一数据库形态对外提供数据服务的组合，在物理上通常由多个服务器组成，在逻辑上是一个数据库服务。集群中的单个数据库实例通常称为节点。

根据集群目标的不同，数据库集群通常分为高可用集群和MPP集群。

高可用集群是以高可用为目标而构建的集群，根据高可用的实现机制，这类集群又可以分为主备集群和共享存储集群。主备集群中的节点有主次之分，集群中必须有一个主节点且只能有一个主节点，但可以有一到多个备节点。共享存储集群的节点可以有主次之分，也可以完全对等，由集群的具体的实现技术决定。

MPP集群是为应对基于海量数据的存储和管理需要而构建的集群，这类集群中有多个计算节点，可能有一个或一组管理节点，也可能没有管理节点。

一、数据库种类有哪些

早期较为时兴的数据库种类有三种，分别是层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。

而在如今的互联网中，最常见的数据库种类主要有2种，即关系型数据库和非关系型数据库，不是关系型数据库都叫非关系型数据库。

二、层次数据库介绍

层次数据库是最开始研制的数据库系统软件，它把数据根据层次构造（树结构）的方法呈现。层次数据库以前是非常热门的数据库，但伴随着关系数据库的逐渐流行，如今早已非常少应用了。

较为具备象征性的层次数据库是IMS（Information Management System）数据库，由IBM企业研发。

三、关系型数据库详细介绍

网络数据库和层次数据库在数据独立性和抽象性级別上有所欠缺，用户开展存储时，需要声明数据的存储结构和相对路径。而关系数据库就可以较切实解决这种问题。

和Excel工作簿一样，关系型数据库也选用由列和行构成的二维表来管理数据，简单易懂。另外，它还利用SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）对数据开展实际操作。

四、非关系型数据库详细介绍

伴随着互联网技术Web2.0的兴起，传统关系型数据库在应对大数据量，比如大规模和高并发的微博、微信或者SNS类型的web2.0动态网页时，已经有些力不从心，曝露了许多难以克服的难题。因此出现了针对大规模数据量场景，以性能卓越和应用便捷为目的的的数据库产品——NOSQL数据库。

非关系型数据库主要是根据“非关系实体模型”的数据库，也称之为NoSQL数据库，NOSQL的原意是“Not only SQL”，而不是“NoSQL”的含意，因而，NoSQL的出现并不是要完全否认关系型数据库，只是做为传统关系型数据库的一个合理补充。NOSQL数据库在特殊的情景下能够充分发挥出无法想象的高效率和卓越性能。

非关系型数据库还能够细分化为四个小项：

    键值（Key-Value）储存数据库；

    列储存（Column-oriedted）数据库；

    面向文本文档（Document-Oriented）数据库；

    图型（Graph）数据库。

五、不同种类数据库应用领域区别

在数据库应用角度来区分的话，数据库还可以分为面向操作型和面向数据分析型，以下是根据实际应用场景的不同对数据库的简单的介绍。

1.面向操作的关系型数据库

    典型性应用领域:ERP,CRM,信用卡交易,中小型电商

    数据储存方法:表格

    流行厂商:Oracle Database,Microsoft SQLServer,IBM DB2,EnterpriseDB(PostgreSQL),MySQL

    优点：完善的生态环境保护，事务保证/数据一致性

    缺点：严苛的数据模型界定，数据库拓展限制，和非结构型的结合应用较难。

2.面向数据分析的关系型数据库

    典型性应用领域:数据仓库，商务智能，数据科学研究

    数据储存方法:表格

    流行厂商:Oracle Exadata,Oracle Hyperion,Teradata,IBM Netezza,Google BigQuery

    优点:信息内容和计算的一致性

    缺点:必须由数据库技术专业的IT工作人员维护保养，数据相应通常是分钟级

3.面向操作的非关系型数据库

    典型性应用领域:Web,mobile,and IoT applications,social networking,user recommendations,shopping carts

    数据储存方法:有很多存储结构(document,graph,column,key-value,time series)

    流行厂商:MongoDB,Amazon DynamoDB,Amazon,Redis

    优点:便捷性，协调能力(不用预定义的方式)，水平伸缩(适应大规模数据量)，成本低(开源系统)

    缺点:欠缺事务保证

4.面向数据分析的非关系型数据库

    典型性应用领域:索引数以百万计的数据点，预测分析,诈骗检验

    数据储存方法:Hadoop不用原有的数据构造;数据能够跨好几个服务器存储

    流行厂商:Cloudera,Hortonworks,MapR,MarkLogic,Snowflake,DataBricks,ElasticSearch

    优点:适用批量处理,并行处理文件;主要是开源的，资金投入较低

    缺点:迟缓的响应速度;不宜迅速检索或高速更新

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