五大问题： 1.数据库怎么保证数据不丢? 写入磁盘 2.数据库怎么处理多人同时修改的问题? 对操作的方法加锁 3.为什么用数据库，除了数据库还能存到别的存储系统吗?主存 4.数据库只能处理结构化数据吗? 还能处理非结构化数据，例如文字信息 5.有哪些操作数据库的方式,要用什么编程语言?增删改查，要用sql语句 为了保证单机存储系统做到高性能/高性价比/高可靠性，引入了RAID（Redundant Array of Inexpensive Disks），因为有一个事实： 1.单块大容量磁盘的价格>多块小容量磁盘 2.单块磁盘的写入性能<多块磁盘的并发写入性能 3.单块磁盘的容错能力有限，不够安全
目前存在： 1.RAID0：主要是注重速度，高并发条带化存入数据； 2.RAID1：对数据进行备份，提高容错率，但是空间利用率只有百分之五十； 3.RAID0+1：主要结合两方面的优点
关系型数据库中存储的数据是有关系的，按照二维表格的形式来操作数据，并且具有强大的ACID属性。 A：原子性，事务内的操作要么全做，要么全不做 C: 一致性，数据提交之后，数据的状态是一致的，简单的理解就是数据的提交不存在bug I：隔离性，可能存在多个用户对数据库进行操作，因此可能同时存在多个事务，所以要对事务进行隔离，不让多个事务之间产生影响（这也取决与隔离级别） D：持久性，对数据库的某一个事务进行提交之后，数据应是永久性存储在数据库中的，不会失效。 数据库分为单机数据库和分布式数据库，单机数据库分为两大数据结构：Index Node与Direction Entry。Index Node类似于索引节点；Direction Entry类似于改进后的目录项。 单机数据库又分为关系型数据库与非关系型数据库。关系型数据库适合存储结构化的数据，采用表格存储
非关系型数据库主要是以键值对的形式存储信息。比较有名的是MongoDB、Redis、Elasticsearch，对数据操作没有一个统一的准则
Elasticsearch的特点：
1.面向文档存储
2.文档可序列化成JSON，支持嵌套
3.存在【index】，index=文档的集合
4.存储和构造索引能力依赖Lucence引擎
5.实现了大量搜索数据结构&算法
6.逐渐支持SQL
mongoDB的特点（比较灵活、可以存任何数据）：
1，面向文档存储
2.可序列化为JSON，支持嵌套
3.存在collection，没有表的概念
4.构造索引依靠wiredTiger（纯c写的）
5.4.0之后开始支持事务
6.常用SDK交互，逐渐支持SQL
redis的特点：
五大数据结构（hash，string，set，zset，list）
c语言实现，超高性能
主要基于内存，但支持AOF/RDB持久化
常用语言提供的SDK进行交互
分布式数据库主要是利用网络来实现对数据库节点的操作，可以解决单机数据库的容量问题、弹性问题、解决性价比问题。
1.容量问题
单点系统的容量有限
引入存储池（动态扩容，数据库不用担心）
2.解决弹性问题
扩容与缩容不方便
存储池可以解决这个问题，感知负载利用网络进行分配节点
3.解决性价比问题
缺啥扩啥（也是用存储池）
