数据库从字面上的理解就是数据的仓库，其实我们平时说的数据库是指数据库管理系统(Database Management System)，它是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，简称DBMS。严格来说数据库是数据库管理系统的实例，一个数据库管理系统可以有多个数据库实例。

数据库种类很多，我们平时接触最多的恐怕就是Oracle数据库，或者MySQL数据。两者是应用最广泛的关系型数据。如图1是2018年12月份使用情况排名，从排名也可以看出上述两个数据库分别排第一名和第二名。

图1 数据库排名

数据库的分类

如果仔细看图1的排名就可以看到，数据库不仅仅有我们平时学到的关系型数据库，还有键值（Key-Value）数据库、列存储数据库、文档数据库和搜索引擎等类型。下面本文将简单介绍一下各种类型的数据。

关系型数据库： 这种类型的数据库是最古老的数据库类型，关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格形式）， 如图2是一个二维表的实例。通常该表第一行为字段名称，描述该字段的作用，下面是具体的数据。在定义该表时需要指定字段的名称及类型。

图2 数据库表实例

在关系型数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上。在大型系统中通常有多个表，且表之间有各种关系。实际使用就是通过对这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据库的管理。

键值存储数据库：键值数据库是一种非关系数据库，它使用简单的键值方法来存储数据。键值数据库将数据存储为键值对集合，其中键作为唯一标识符。

图2 键值数据库基本原理

如图2是某公有云的键值存储示意图，其中键包含分区键和排序键，而值包含更多的实际信息。比如实际使用是可以以学号为键，姓名、性别、年龄和班级等信息为值进行存储。实际存储形式很灵活，是业务需求自行定义即可。

列存储数据库：列式存储(column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的。简单来说两者的区别就是对表中数据的存储形式的差异。

图3 列存储数据

如图3是传统行数据库和列数据库表中数据在磁盘上的存储形式的差异对比。对于行存储数据库，表中的数据是以行为单位逐行存储在磁盘上的；而对于列存储数据库，表中的数据则是以列为单位逐列存储在磁盘中。

列存储解决的主要问题是数据查询问题。我们知道，平时的查询大部分都是条件查询，通常是返回某些字段（列）的数据。对于行存储数据，数据读取时通常将一行数据完全读出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。而列存储，每次读取的数据是集合的一段或者全部，不存在冗余性问题。这样，通过这种存储方式的调整，使得查询性能得到极大的提升。

面向文档数据库：此类数据库可存放并获取文档，可以是XML、JSON、BSON等格式，这些文档具备可述性（self-describing），呈现分层的树状结构（hierarchical tree data structure），可以包含映射表、集合和纯量值。数据库中的文档彼此相似，但不必完全相同。文档数据库所存放的文档，就相当于键值数据库所存放的“值”。文档数据库可视为其值可查的键值数据库。

图形数据库：图形数据库顾名思义，就是一种存储图形关系的数据库。图形数据库是NoSQL数据库的一种类型，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。关系型数据用于存储明确关系的数据，但对于复杂关系的数据存储却有些力不从心。如图4这种人物之间的关系，如果用关系型数据库则非常复杂，用图形数据库将非常简单。

图4 图形数据库示例

搜索引擎存储：搜索引擎数据库是应用在搜索引擎领域的数据存储形式，由于搜索引擎会爬取大量的数据，并以特定的格式进行存储，这样在检索的时候才能保证性能最优。

不同类型数据库软件

关系型数据库： 关系型数据库最为经典的开源软件就是MySQL，它最流行的开源关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。

SUN被甲骨文收购后，MySQL 的原创人员有拉出另外一个分支，命名MariaDB 。该数据库被维基百科，Facebook 甚至 Google 等技术巨头使用。 MariaDB 是一种可为 MySQL 提供插件替换功能的数据库服务器。开发人员的首要关注点是安全性，在每个版本发布时，开发人员还会合并所有 MySQL 的安全修补程序，并在需要时对其进行增强。

除此之外，还有很多开源的关系型数据库，比如经典的文件数据库SQLite和针对Web服务进行优化的CUBRID 等。

键值存储数据库：键值数据库目前应用最多的应该是Redis，Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。Redis通常最为普通关系型数据库的缓存层，用于降低数据库的访问压力，提升系统性能。

列存储数据库：列存储数据库中最为出名的恐怕就是HBase了，HBase是 BigTable 的开源 java 版本。是建立在 HDFS 之上，提供高可靠性、高性能、列存储、 可伸缩、实时读写 NoSQL 的数据库系统。

面向文档数据库：文档数据库种类繁多，包括MongoDB、CouchDB、 Terrastore、RavenDB和OrientDB等多大十几个。其中MongoDB是目前最为流行的文档数据库，其介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。其最大的特点是分布式部署，可以随着负载的增大动态扩容，从而满足企业业务增长的需求。

图形数据库：图形种类很多，比如Neo4J、ArangoDB、OrientDB、FlockDB、GraphDB、InfiniteGraph、Titan和Cayley等。其中Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务，在属性图中，图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点，边也称作关系，每个节点和关系都可以由一个或多个属性。Neo4j创建的图是用顶点和边构建一个有向图，其查询语言cypher已经成为事实上的标准。

搜索引擎存储：搜索引擎数据库最近比较火的包括Solr和Elasticsearch等。Solr是Apache 的一个开源项目，基于业界大名鼎鼎的java开源搜索引擎Lucene。在过去的十年里，solr发展壮大，拥有广泛的用户群体。solr提供分布式索引、分片、副本集、负载均衡和自动故障转移和恢复功能。如果正确部署，良好管理，solr就能够成为一个高可靠、可扩展和高容错的搜索引擎。

Elasticsearch构建在Apache Lucene库之上，同是开源搜索引擎。Elasticsearch在Solr推出几年后才面世的，通过REST和schema-free的JSON文档提供分布式、多租户全文搜索引擎。并且官方提供Java，Groovy，PHP，Ruby，Perl，Python，.NET和Javascript客户端。目前Elasticsearch与Logstash和Kibana配合，部署成日志采集和分析，简称ELK，它们都是开源软件。最近新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash。

好了，今天先到这，关于数据库更为详细的文章，请参考本号之后的文章。