1.数据
1.1数据的流动
graph TD
用户 --> 后端 --> 数据库
1.2数据的持久化
检验数据的合法性，即数据是否存在 --> 用高效的数据结构组织数据修改内存 --> 以寿命&性能友好的方式写入硬件
1.3 事务
事物具有：
A，事务内的操作要么全做，要么不做
C，事务执行前后，数据状态是一致的
I,可以隔离多个并发事务，避免影响
D,事务一旦提交成功，数据保持持久性
2.存储系统
一个提供读写、控制类接口，能够安全有效的把数据持久化的软件，就可以称为存储系统。
特点
作为后端的底座，性能敏感。 存储系统代码，既"简单"又"复杂"。 存储系统软件架构，容易受硬件影响。
3. 数据库
3.1 关系型数据库特点
关系型数据库是存储系统，但是在存储之外 结构化友好 支持事务 支持复杂性语言
3.2 非关系型数据库特点
关系型数据库是存储系统，但是在存储之外 半结构化友好 可能支持事务 可能支持复杂性语言
4.单机存储
4.1 本地文件系统
Linux经典哲学：一切皆文件
文件系统的管理单元：文件
文件系统接口：文件系统繁多，如Ext2/3/4,sysfs,rootfs等，但都遵循VFS的统一抽象接口
Linux文件系统的两个数据结构：Index Node & Directory Entry
Index Node:
记录文件元数据，如id、大小、权限、磁盘位置等
inode是一个文件的唯一标识，会被存储到磁盘上
inode的总数在格式化文件系统时就被固定了
Directory Entry:
记录文件名、inode指针、层级关系等
dentry是内存结构，与inode的关系是N：1（hardlink的实现）
5.分布式存储
5.1 HDFS
堪称大数据的基石
时代背景：专用的高级硬件很贵，同时数据存量很大，要求超高吞吐
核心特点：
支持海量数据存储
高容错性
弱ROSIX语义
使用普遍x86服务器，性价比高
5.2 Ceph
开源分布式存储系统里的万金油
核心特点：
一套系统支持对象接口、块接口、文件接口，但是一切皆对象。
数据写入采用主备复制模型
数据分布模型采用CRUSH算法
6.单机数据库
单个计算机节点上的数据库系统。事务在单机内执行，也可能通过网络交互实现分布式事务
6.1 关系型数据库
商业产品Oracle称王，开源产品MySQL & PostageSQL称霸
通用组件：
Query Engine —— 负责解析query，生成查询计划
Txn Manager —— 负责事务并发管理
Lock Manager —— 负责锁相关策略
Storage Engine —— 负责组织内存/磁盘数据结构
Replication —— 负责主责同步
关键内存数据结构：B-Tree、B+-Tree、LRU List等
关键磁盘数据结构：WriteAheadLog（Redolog）、Page
6.2 非关系型数据库
MongoDB、Redis、Elasticearch三足鼎立
关系型数据库一般直接用SQL交互，而非关系型数据库交互方式各不相同
非关系型数据库的数据结构千奇百怪，没有关系约束后，schema相对灵活
不管是否关系型数据库，大家都在尝试支持 SQL（子集）和 “事务”
