数据库 #

知识点 #

数据格式

• 结构化数据：以规定的形式保存数据，数据可以直接拿来使用。通常一个数据只会出现在一个地方，所以更新数据时只要更新一个地方。
• 非结构化数据：数据格式多种多样，所以使用前需要先进行预处理。
• 半结构化数据：通常以XML或JSON格式保存，有一定扩展性。

数据库一览

• SQL
  • 关系型数据库：通常支持事务，适合交易等有强一致性要求的业务。可以将关系交由应用系统维护来提升性能。
    • MySQL
• NoSQL: Not Only SQL。NoSQL数据库通常无需人工干预即可实现动态扩展。
  • 文档型数据库：使用了半结构化数据，可以保存多列的同时保存关系（关系型数据库存在阻抗不匹配的问题），适合模式经常需要修改的情况。常用场景有用户评论、搜索、商品详情页等。
    • MongoDB、ElasticSearch（全文数据库）
  • 宽列数据库：每次读取可以只选取某些列而不是整行读取，适合据聚合查询和大数据分析。
    • Cassandra、HBase
  • 键值对数据库：适合简单存储，性能优先，频繁访问的情况。常用场景有TopN、临时保存等。
    • Redis、Memcached
  • 图形数据库：适合维护复杂关系（关系型数据库复杂关联查询会影响性能），推荐系统。常用场景有朋友关系、喜欢/购买的东西间的联系、出行路径规划、谷歌页面权重排名等。
    • Neo4j
  • 时序数据库：适合分析和推断结论，处理高频次的连续数据流。常用场景有物联网，传感器监测等。
• Other
  • 应用内缓存：Caffeine、Ehcache、Guava Cache
  • 数据库中间件：Sharding-Sphere、MyCat、canal、TDDL

实际开发系统时一般选择混合持久化方案，根据系统功能需求同时使用多种数据库。