数据库
数据库发展简史
什么是数据库？简单来说，就是用于方便查找、保存数据的管理软件。数据库的发展历史，可以简单的分为三个阶段：
第一阶段：人工管理阶段
20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算，外部存储器只有磁带、卡片和纸带等，还没有磁盘等存储设备，同时， 软件系统也只有汇编语言，还没有数据管理方面的软件，数据处理方式主要是批处理。此时的数据不易保存，没有文件的概念。数据不具有独立性。
第二阶段：文件系统阶段
20世纪50后代后期到60年代中期，计算机开始不仅仅用于科学计算，还用于信息管理方面。随着数据量的增加，数据的存储、检索和维护问题成为了紧迫的需要，数据结构和数据管理技术迅速发展起来。 此时数据已经可以长期保存，由文件系统管理数据，文件的形式已经多样化，数据具有一定的独立性。
第三阶段：数据库管理系统阶段
20世纪60年代后期，数据管理技术进入数据库系统阶段。数据库系统克服了文件系统的缺陷，提供了对数据更高级、更有效的管理。这个阶段的程序和数据的联系通过数据库管理系统（DBMS）来实现。 进入21世纪之后，随着数据量的爆发式增长，各类大数据处理技术也应运而生，从中催生了NoSQL和 NewSQL相关技术。
数据库发展史上的重要事件：
- 1950年以前
- 没有文件概念，数据不具有独立性，没有数据管理方面的软件，外部存储器只有磁带、卡片和纸带，没有磁盘等直接存取设备
- 50年代后期到60年代早期
- 计算机从科学计算拓展到信息管理，数据量快速增加
- 1964
- 世界上第一个数据库系统IDS（Integrated Data Storage）
- 1968
- 世界上第一个层次数据库IMS（Information Management System）诞生于IBM
- 1970
- IBM的研究员Edgar F.Codd提出关系数据模型
- 1974
- IBM推出关系模型的原型系统System R，同年IBM的Ray Boyce和Don Chamberlin提出SQL
- 1976
- Peter Chen提出实体关系模型（Entity-Relationship Model，E-R Model）
- 1979
- 第一个商业数据库Oracle Release 1诞生
- 1989
- Postgres发布第一个版本，采用BSD版权
- 1992
- SQL92国际标准草案形成
- 1995
- Andrew Yu 和 Jolly Chen将Postgres增加SQL支持并开源到互联网上
- 1996
- MySQL发布，开源数据库开始发展
- 2000年代
- 非关系型数据库NoSQL开始盛行，主要包括4种类型：文档数据库、列簇式数据库、键值数据库、图数据库
- 2003-2006
- Google发表了奠定了业界大规模分布式存储系统的理论基础的三篇论文：Google File System、Google MapReduce、Google BigTable
- 2010
- 图数据库Neo4j发布
- 2011
- 合SQL和NoSQL的NewSQL概念出现 结
- 2012
- 全球第一个Global Database, Google Spanner诞生
- 2016
- Amazon发表了代表性的云数据库Aurora
- 2018
- Oracle发表自治数据库(Oracle Autonomous Database)
- 2019
- Google推出自学习数据库SageDB
- ...
数据库模型
数据库按照数据结构来组织、存储和管理数据，实际上，数据库一共有三种模型：
- 层次模型
- 网状模型
- 关系模型
层次模型就是以“上下级”的层次关系来组织数据的一种方式，层次模型的数据结构看起来就像一颗树：
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网状模型把每个数据节点和其他很多节点都连接起来，它的数据结构看起来就像很多城市之间的路网：
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关系模型把数据看作是一个二维表格，任何数据都可以通过行号+列号来唯一确定，它的数据模型看起来就是一个Excel表：
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关系型数据库
尽管数据库经过几十年的发展，非关系型数据库得到了长足的发展，但关系型数据库仍然是数据库的主流，基于关系模型的关系数据库获得了绝对市场份额。
因为相比层次模型和网状模型，关系模型理解和使用起来最简单。
关系数据库的关系模型是基于数学理论建立的。我们把域（Domain）定义为一组具有相同数据类型的值的集合，给定一组域D1,D2,...,Dn， 它们的笛卡尔集定义为D1×D2×……×Dn={(d1,d2,...,dn)|di∈Di,i=1,2,...,n}， 而D1×D2×……×Dn的子集叫作在域D1,D2,...,Dn上的关系， 表示为R(D1,D2,...,Dn)，这里的R表示$#%&^@!&$#;!~％¥%:(……算了，根本讲不明白，大家也不用理解。
基于数学理论的关系模型虽然讲起来挺复杂，但是，基于日常生活的关系模型却十分容易理解。我们以学校班级为例，一个班级的学生就可以用一个表格存起来，并且定义如下：
| ID | 姓名 | 班级ID | 性别 | 年龄 | 1 | 小明 | 201 | M | 9 | 2 | 小红 | 202 | F | 8 | 3 | 小军 | 202 | M | 8 | 4 | 小白 | 201 | F | 9 |
|---|
其中，班级ID对应着另一个班级表：
| ID | 名称 | 班主任 | 201 | 二年级一班 | 王老师 | 202 | 二年级二班 | 李老师 |
|---|
通过给定一个班级名称，可以查到一条班级记录，根据班级ID，又可以查到多条学生记录，这样，二维表之间就通过ID映射建立了“一对多”关系。
学生表和班级表在数据库中称为实体，班级表和学生表的一对多的映射称为关系。这样，就建立起了一个实体关系模型（Entity-Relationship）。
数据类型
对于一个关系表，除了定义每一列的名称外，还需要定义每一列的数据类型。关系数据库支持的标准数据类型包括数值、字符串、时间等：
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| INT | 整型 | 4字节整数类型，范围约+/-21亿 |
| BIGINT | 长整型 | 8字节整数类型，范围约+/-922亿亿 |
| REAL | 浮点型 | 4字节浮点数，范围约+/-1038 |
| DOUBLE | 浮点型 | 8字节浮点数，范围约+/-10308 |
| DECIMAL(M,N) | 高精度小数 | 由用户指定精度的小数，例如，DECIMAL(20,10)表示一共20位，其中小数10位，通常用于财务计算 |
| CHAR(N) | 定长字符串 | 存储指定长度的字符串，例如，CHAR(100)总是存储100个字符的字符串 |
| VARCHAR(N) | 变长字符串 | 存储可变长度的字符串，例如，VARCHAR(100)可以存储0~100个字符的字符串 |
| BOOLEAN | 布尔类型 | 存储True或者False |
| DATE | 日期类型 | 存储日期，例如，2018-06-22 |
| TIME | 时间类型 | 存储时间，例如，12:20:59 |
| DATETIME | 日期和时间类型 | 存储日期+时间，例如，2018-06-22 12:20:59 |
选择数据类型的时候，要根据业务规则选择合适的类型。通常来说，BIGINT能满足整数存储的需求，VARCHAR(N)能满足字符串存储的需求，这两种类型是使用最广泛的。
主流关系数据库
目前，主流的关系数据库主要分为以下几类：
- 商用数据库，例如：Oracle，SQL Server，DB2等；
- 开源数据库，例如：MySQL，PostgreSQL等；
- 桌面数据库，以微软Access为代表，适合桌面应用程序使用；
- 嵌入式数据库，以Sqlite为代表，适合手机应用和桌面程序。