一、经典案例 1.抖音红包雨 从抖音的账户上扣除一个小目标 给羊老师的账户加上一个小目标
UPDATE account_table SET balance = balance - '小目标’WHERE name =‘抖音’; UPDATE account_table SET balance = balance +'小目标’WHERE name =‘羊老师’; 2.事务ACID
事务(Transaction): 是由一组SQL语句组成的一个程序执行单元(Unit)，它需要满足ACID特性 BEGIN; UPDATE account table SET balance = balance - '小目标 WHERE name =“抖音'; UPDATE account_table SET balance = balance +'小目标' WHERE name =杨洋'; COMMIT; ACID 原子性(Atomicity): 事务是一个不可再分割的工作单元，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。 一致性(Consistengy): 数据库事务不能破坏关系数据的完整性以及业务逻辑上的一致性。 隔离性(solation): 多个事务并发访问时，事务之间是隔离的，一个事务不应该影响其它事务运行效果。 持久性(Durability): 在事务完成以后，该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。
3、红包雨与ACID
原子性：当抖音已经已经扣除一个亿，假设服务器挂了，那么就抖音亏一个亿，羊老师也没加上，所以必须保证同时成功或同时失败，不存在中间状态。 一致性：假设抖音只剩0.5亿，但又扣除一个亿，那么就为负了。这样是不合法的，所以必须要保证每个操作都是合法的，从一个有效的状态变到另一个有效状态。 隔离性：如果羊老师从抖音和头条同时强了1个亿，那么他们同时给老师转1个亿，结果老师却只加了1个亿，因为两个操作互相影响了。两个操作在同个账户并发进行，应该是互不影响的，表现是串行操作。 持久性：如果你已经成功拿到抖音一个亿了，抖音也扣了一个亿。但是服务器挂机了，没持久化数据，那么最后还是没有拿到。所以必须保证在操作成功之后，更新的结果被永久保留下来，不会因为宕机而丢失。 高并发：全国14亿人抢红包，如果1秒只执行1个请求，那么要31年才能完成。所以必须得支持高并发，每秒执行1000w请求，只需要1分多钟 高可靠：假设除夕晚上大家正在愉快的从抖音身上“羊毛”，这时候服务器挂了，程序员花了一个小时，头发都掉光了，终于修好了。"抖音宕机"秒上热搜，所以，必须保证高可靠。 二、发展历史
1、前DBMS时代-人工管理 在现代计算机发明出来以前，通过人工的方式进行数据记录和管理，如结绳记事，钱庄账本，用于人工普查的打孔机，这些都需要人工操作。 2、前DBMS时代-文件系统
1950s，现代计算机的雏形基本出现。1956年IBM发布了第一个的磁盘驱动器--Model 305 RAMAC,从此数据存储进入磁盘时代。在这个阶段，数据管理直接通过文件系统来实现。 从写到纸上变成写到文件里，变了个马甲 3、DBMS时代 1960s，传统的文件系统已经不能满足人们的需要，数据库管理系统(DBMS)应运而生. DBMS:按照某种数据模型来组织、存储和管理数据的仓库.所以通常按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类.
网状数据库所基于的网状数据模型建立的数据之间的联系，能反映现实世界中信息的关联，是许多空间对象的自然表达形式。优点：能直接描述现实世界，存取效率较高。缺点：结构复杂，用户不易使用 ，访问程序设计复杂。 层次数据模型，即使用树形结构来描述实体及其之间关系的数据模型。优点：结构简单，查询效率高，可以提供较好的完整性支持。缺点：无法表示M:N的关系 ，插入、删除限制多，遍历子节点必须经过父节点，访问程序设计复杂。 关系数据模型：优点：实体及实体间的的联系都通过二维表结构表示，可以方便的表示M:N关系，数据访问路径对用户透明。缺点：关联查询效率不够高，关系必须规范化。
