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知识清单 - 数据库 ​

数据库

不同数据库的不同适用场景。

1. 数据库设计： ​

  • 关系型数据库设计： 学会设计关系型数据库表结构，包括确定表的字段、主键、外键和索引。理解规范化和反规范化的概念，以便在设计中做出明智的选择。

    • 规范化（Normalization）和反规范化（Denormalization）是与关系型数据库设计相关的两个重要概念。它们涉及到如何组织和存储数据库中的数据以优化查询性能和数据完整性。
    • 规范化是一种数据库设计方法，旨在消除数据重复，提高数据完整性，并减少数据更新异常的发生。这个过程将数据库中的数据分解成多个相关的表，以避免存储冗余数据。规范化通常通过将数据分成多个规范化的表（通常是三个规范化的形式，也称为第一范式、第二范式和第三范式）来实现。
    • 规范化的好处包括数据一致性、更新的效率和降低存储开销。但它也可能导致在某些情况下需要进行多表连接的复杂查询，从而降低了查询性能。
    • 反规范化是相对于规范化的概念，它是一种数据库设计方法，通过将数据合并到一个或多个表中，来提高查询性能。反规范化的目标是减少表之间的连接次数，从而加速查询。
    • 反规范化通常在以下情况下使用：
    • 1）频繁执行复杂的多表连接查询，这可能降低性能。
    • 2）存储大量历史数据或者需要进行报表查询的数据。
    • 3）数据仓库或分析型数据库中，为了提高查询性能。

  • NoSQL 数据库设计： 了解不同类型的 NoSQL 数据库（如文档型、键值对、列族型、图数据库等），并根据应用需求选择适当的数据模型。设计 NoSQL 数据库的文档、键和值。

    • 文档型数据库（Document-Oriented Database）：
      • 数据模型： 文档型数据库以文档为单位存储数据，文档通常使用类似 JSON 或 XML 的格式表示。
      • 查询语言： 支持复杂的查询，可以根据文档内容进行查询。
      • 示例数据库： MongoDB、Couchbase、CouchDB。
    • 键值对数据库（Key-Value Store）：
      • 数据模型： 键值对数据库使用键值对存储数据，每个键都唯一标识一个值。
      • 查询语言： 通常只支持简单的读写操作，根据键来检索数据。
      • 示例数据库： Redis、Amazon DynamoDB、Riak。
    • 列族型数据库（Column-Family Store）：
      • 数据模型： 列族型数据库以列族（column family）为单位存储数据，每个列族包含一组相关的列。
      • 查询语言： 通常支持分布式查询，适用于大规模数据集。
      • 示例数据库： Apache Cassandra、HBase、Amazon SimpleDB。
    • 图数据库（Graph Database）：
      • 数据模型： 图数据库以图（Graph）数据结构存储数据，包括节点和边。
      • 查询语言： 支持图查询，适用于复杂的关系数据。
      • 示例数据库： Neo4j、Amazon Neptune、ArangoDB。
    • 对象数据库（Object Database）：
      • 数据模型： 对象数据库以面向对象的方式存储数据，支持对象和关联。
      • 查询语言： 支持对象导航和查询，适用于面向对象的应用程序。
      • 示例数据库： db4o、ZODB。
    • 注意：不同数据库的不同适用场景。

  • 数据模型： 学习如何设计和维护逻辑数据模型，包括实体-关系图（ER 图）和文档结构（如 JSON 或 XML 文档）。

2. SQL 编程： ​

  • SQL 查询语言： 掌握 SQL 查询语言，包括 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句。了解如何过滤、排序和连接数据。
  • 事务管理： 学习如何管理数据库事务，包括开启、提交和回滚事务，以确保数据的一致性和完整性。

3. 数据库管理系统（DBMS）： ​

  • 安装和配置： 了解如何安装和配置不同类型的数据库管理系统，包括关系型和 NoSQL 数据库。
  • 备份和恢复： 学会制定和执行数据库备份和恢复策略，以确保数据的安全性和可用性。
  • 性能优化： 掌握数据库性能优化技巧，包括索引设计、查询优化和缓存配置。

4. 安全性和权限管理： ​

  • 访问控制： 学习如何设置和管理用户权限，以确保只有授权用户可以访问和修改数据。
  • 安全性策略： 理解数据库安全性的最佳实践，包括加密、漏洞管理和安全审计。

5. NoSQL 数据库特定技能： ​

  • MongoDB： 学会使用 MongoDB 的查询语言和数据建模，以及 MongoDB 的分布式特性。
  • Redis： 了解 Redis 的内存数据库特性，包括键值存储、发布/订阅和数据持久化。

6. 数据库版本控制： ​

  • 版本管理： 使用版本控制工具（如 Git）来管理数据库架构和数据迁移脚本，以确保更改可追踪和可恢复。

7. 数据库云服务： ​

  • 云数据库： 理解如何在云平台上部署、管理和扩展数据库，如 AWS RDS、Azure SQL Database 等。

8. 故障排除和监控： ​

  • 故障排除： 学会识别和解决数据库问题，包括性能问题、错误和故障。
  • 监控： 设置数据库监控工具，以及如何分析性能指标并采取适当的行动。