前言
上一篇内容回顾：MidwayJS 全栈开发（二）HelloWorld实战 。
大家应该知道，写业务后端主要的关注点就是数据库表设计以及增删改查。 在正式实战使用数据库之前，我们先调研下数据库技术（SQL），以便我们日后技术选型参考，选择合适的数据库解决问题。
数据库介绍
数据库，主要目的就是存储和管理数据，简单理解就是一个“仓库”，通常存储在硬盘中实现数据持久化，同时基于某种规则或方法将数据组织起来。比如：对于关系型数据库，提供索引机制实现快速查询表中的特定数据；通过外键实现不同表数据的关联查询等等。
这里我们按数据库的数据结构进行划分，可以分为两类：
- 关系型数据库：表格数据结构设计，列表示字段（column），行表示一条数据记录（Record）。
- 主要场景是存储类似于 Excel 的数据，比较流行的数据库管理系统（RDBMS）包括：
MySQL、SQLite、PostgreSQL。
- 主要场景是存储类似于 Excel 的数据，比较流行的数据库管理系统（RDBMS）包括：
- 非关系型数据库：简称 NoSQL，即不采用表格架构的数据库。
- 它可能存储为简单的键值对，比如：
Redis； - 也可以是 JSON 大对象、xml 文档，比如：
MongoDB;
- 它可能存储为简单的键值对，比如：
这里我们针对前面的分类列出来的数据库产品，逐一介绍下。
关系型数据库
首先是关系型数据库，目前开源比较流行的包括：MySQL、SQLite、PostgreSQL。
MySQL
基本介绍
MySQL 一直都是企业应用程序中最受欢迎的开源数据库。功能丰富，性能稳定，可以说应该没有哪位后端同学不会使用它。目前已经被 Oracle 收购后推出了企业收费版本，具有一定商业性质。
核心特性
- CS架构（Client\Server）：监听端口，提供服务
- 安全：支持用户身份验证、加密连接、访问权限控制等
- 复制：支持数据库服务器见库表复制能力，常用于备份、故障切换、负载均衡等场景。
- 可靠稳定可伸缩：支持事务回滚，提交和崩溃恢复、容量扩展理论最高 8TB
- 社区强大：三方扩展和工具非常多，各种操作系统、编程开发语言全支持
使用场景
简单来讲，可以说 MySQL 是国内互联网企业分布式应用程序不错的选择。绝大部分互联网企业都在用它（当然也有历史原因等 dog~）。
- 支持多用户功能
- 高性能并发
- 大数据存储
值得一提，因为 MySQL 真的很流行，其它数据库产品很多都以它作为事实标准做了 API 向后兼容。
安装使用
- 安装参考 菜鸟教程 - MySQL 安装。
- 使用的话，MySQL 基本遵循 SQL 标准语法，一通百通。
SQlite
基本介绍
SQLite 一款流行的轻量级嵌入式数据库。和 MySQL 不同，采用非CS架构，它的数据库就是一个文件，从而无需服务器配置启动进程服务，就可以使用它，直接访问其存储文件。
核心特性
- 轻量级：体积小到最低 250kb、零配置、无服务、低开销
- 单文件：备份直接复制文件、数据量不是很大情况下，读写速度快
- 嵌入式：可移植性强，直接内嵌在应用程序中
使用场景
SQlite 产品本身定位非常清晰，主要用于自给自足的嵌入式应用场景。比如：微信聊天记录就是使用 SQLite 存储在手机本地的。
- 数据是否通过网络与应用程序分开？ → 选择客户端/服务器
- 多个并发用户？ → 选择客户端/服务器
- 大数据？ → 选择客户端/服务器
- 否则 → 选择 SQLite！
参考官方建议如下图：
安装使用
- 安装参考 菜鸟教程 - SQLite 安装。
- 使用的话，SQlite 遵循 SQL92 标准大多数查询语言功能，满足大部分诉求，当然可能存在一定局限性，值得注意。
PostgreSQL
基本介绍
PostgreSQL 简称 PG，也是一款基于CS架构的开源数据库。值得一提的是，官方自称是世界上最先进的开源数据库，完全由社区驱动维护。
核心特性
- 最先进：上述 Mysql 支持的基本特性，PG 都支持，并且支持的更好、更强大
- 标准健全：在 SQL 标准实现方面十分完善，几乎支持所有 SQL 标准
- 一专多技：号称全栈型数据库，支持JSON\XML、全文检索、图数据、缓存等能力
使用场景
- PG 号称是全栈型数据库，极大地削减项目额外复杂度，同时也能节省很多成本。作为全栈工程师，非常值得推荐入手。
- 同时，PG 作为最先进的库，功能丰富、更关注数据一致性，针对高可用、高数据一致性要求的领域也非常适合，比如银行、电信等业务。
- 另外，PG 基于 BSD 协议，所以可以基于 PG 源码进行修改，最终打造成自己的数据库产品出来卖钱。
安装使用
- 安装参考 菜鸟教程 - PostgreSQL 安装。
小结
首先是 SQLite，极小的占用空间和极高的可移植性，对于嵌入式应用程序场景，那么可以毫不犹豫的选择它。
对于 PostgreSQL，个人认为大概率是未来的趋势，更适合大型复杂的业务场景，并且具备一打十的全栈型能力，值得花时间学习。
对于 MySQL，我相信它能满足绝大部分互联网 CRUD 的业务，作为最流行的数据库，我相信遇到问题总会有社区解决方案。
非关系型数据库
接下来是非关系型数据库的介绍，目前流行的主要包括 Redis、MongoDB 等。
Redis
基本介绍
一款基于内存的高性能键值对存储的开源数据库。
核心特性
- 键值对：支持
Key-Value数据存储：key唯一不能重复；value支持List、Set、Object等数据结构 - 速度快：数据存在内存中，官方称可达 10w OPS
- 数据持久化：可以将内存中的数据存储到磁盘，重启时自动加载恢复使用
- 线程安全：基于单线程模型实现、无需并发加锁控制
- 数据备份：支持数据的备份和还原
使用场景
- 缓存：发挥内存读取速度快的优势。比如缓存常用数据：登录用户的信息，减少查库时间开销。
- 高频计数：发挥内存花销小的优势。比如统计某评论点赞数，减少高频操作（点赞）对服务器的压力。
安装使用
- 安装参考 菜鸟教程 - Redis 安装。
MongoDB
基本介绍
一款基于文件存储的开源文档型数据库。将数据存储为一个文档，数据结构由键值对提供。
核心特性
- 灵活：无强 Schema 格式约束，存储数据模型类似于 JSON 对象格式。
- 文档存储：以文档结构进行存储，支持大容量存储
值得一提的是，灵活意味着不可控，如果使用不当对存储的数据结构没有很好的设计，往往导致交付一时爽，维护火葬场。
使用场景
- 由于 MongoDB 灵活的特性，对于数据量大且数据结构不固定的业务场景非常适合。比如：前端低代码动态Schema 配置。
- 另外，对于创新型产品前期也可以使用 MongoDB 进行过渡，满足对数据表结构频繁修改的诉求，支持业务快速迭代和交付。
安装使用
- 安装参考 菜鸟教程 - MongoDB 安装。
小结
关于非关系型数据库，主要介绍了 Redis（一般用于缓存） 和 MongoDB（一般用于普通非结构化 JSON 对象数据存储等）。其实它们各自场景定位都非常明确，互不竞争，在一个项目中甚至同时都会用到，所以大家合理选择使用。
除此之外，还有非常流行的其他领域的 NoSQL，比如：
- 用于搜索引擎，支持全文检索的 Elasticsearch；
- 用于表示图形节点及关系（比如知识图谱），支持图快速遍历的 Neo4J；
- 。。。
大家根据不同业务场景合理选择即可，基本上 Redis 和 MongoDB 满足绝大多数 Web 应用场景，后面会在实战中介绍使用。
全文总结
本篇主要介绍了数据库概念以及分类，以及目前比较流行的数据库之间的对比和使用场景介绍。
- 对于结构化数据存储场景，推荐使用 PostgreSQL > MySQL（对于初学者找工作推荐学习 MySQL）
- 对于缓存场景，推荐使用 Redis；
- 对于数据量大非结构化数据存储场景，一般使用 MongoDB；
- 有其他特殊领域场景的，按照本文的思路，按需选择对应数据库即可。
