关系型数据库与非关系型数据库

关系型数据库：mysql /oracle/sql server/sqlite

优点：

1.易于维护：都是使用表结构，格式一致；

2.使用方便：sql语言通用，可用于复杂查询

3.复杂操作：可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询

缺点：

1.读写性能比较差，尤其海量数据的高效率读写；

2.固定的表结构，灵活度不够

3.高并发读写需求，传统的关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈

非关系型数据库(nosql)：redis / hbase /mongoDB

类型：

文档数据库、键值数据库、宽列存储和图形数据库

优点：

1.格式灵活：存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型

2.速度快：nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体，而关系型数据库只能使用硬盘

3.高扩展性

4.成本低

缺点：

1.不提供sql支持

2.无事务处理

3.数据结构相对复杂，复杂查询方面稍欠

Mysql数据库的四大特征、四大隔离级别、三大范式、三大现象

一.数据概念

在数据库系统中，多个事务并发执行时，针对数据库不同的隔离级别，可能会出现一些问题。可能出现的问题有：脏读，不可重复读，幻读

1.脏读：

假设A和B两个事务都出现了并发，A先读取了表的数据，然后更新了表，但是这时A事务还没提交。此时B事务读取了表数据，这时候B实际上读取的是A

事务更新完的表数据。如果A事务提交，那么该数据有意义；如果A事务回滚，B读取的数据就没有意义，这就是脏读

2.不可重复读：

就是字面意思，不能重复读同一个数据，如果重复读的话，有可能返回的结果不一样。事务A先读取了表的数据，没有进行提交。然后事务B更新了表的数据，

此时事务A又读取了表的数据，两次数据不一样，A无法处理。

3.幻读：

事务A读了一次表，最后得到的ID是3.事务B也读了一次表，得到ID是3.此时事务A先插入了一条数据，然后读了表，最新的ID是4；然后事务B也插入了一条

数据，读取表，得到ID是5.此时就是幻读。 删除数据，修改数据都会有类似发生的情况

二.数据库的隔离级别

读未提交、读已提交、可重复读、可串行化

读未提交：隔离级别最低，隔离度最弱。 脏读、不可重复读、幻读都可能会发生

读已提交： 解决了脏读问题，存在不可重复读、幻读问题

可重复读：存在一定的幻读可能，Mysql默认的隔离级别

可串行化：级别最高，问题都解决，但是性能最低

三.事务的四大特性：

事务简介：

1.在Mysql中只有使用了Innodb数据库引擎的数据库或者表才支持事务

2.事务处理可以用来维护数据库的完整性，保证成批的SQL语句要么全部执行，要么全部不执行

3.事务用来管理insert，update，delete语句

特性：原子性、一致性、隔离性、持久性

1.原子性(Atomic):事务包含的所有数据库操作，要么全部都成功，要么全部失败，不可以分开执行

2.一致性(Consistent)：将一个大事务拆分成若干小事务，小事务完成的数据状态与使用一个大事务完成后的数据状态一致

3.隔离性(Isolated)：一个事务的执行不会被另一个事务干扰

4.持久性(Durable)：事务执行的结果持久化到磁盘中

事务的操作：

start transaction;  #开启事务

#sql语句 增删改查

savepoint 节点名;  #保存节点

rollback;    #取消全部事务 回滚

rollback to 节点名 #回到某个节点

commit    #提交

四.数据库设计的三大范式

1.第一范式(确保每列保持原子性)

比如某个人的地址，可以拆分成 (省份 城市 详细住址)三个字段，这样对用户进行分类非常方便，也会提高数据库的性能

2.第二范式(确保表中的每列都和主键相关)

3.第三范式(确保每列都和主键列直接相关，而不是间接相关)

五.Mysql数据库中常用的几种引擎以及区别

常用的包括三种：InnoDB、Myisam、Memory

InnoDB和Myisam的默认索引是B+ tree，Memory的默认索引是hash

区别：

1.InnoDB支持事务，支持外键，支持行级锁，写入数据时操作快

2.Myisam不支持事务，不支持外键，支持表级锁，支持全文索引，读取数据快

3.Memory所有的数据都保留在内存中，不需要进行磁盘的IO所以读取的速度很快，但是一旦关机的话表的结构会保留但是数据就会丢失，表支持Hash索引，因此查找速度很快

Redis，MongoDb的特点

Redis

优点：

1.支持多种数据结构，如 string(字符串)、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合)、zset(排序set)、

2.支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失　　的手段。

3.支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。

4.单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题。

5.支持pub/sub消息订阅机制，可以用来进行消息订阅与通知。

6.支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟

缺点：

1.Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒(取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右)。

2.支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点。

3.Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict(hash表)压缩存储以降低内存耗用

MongoDb

优点：

1.更高的写负载，MongoDB拥有更高的插入速度。

2.处理很大的规模的单表，当数据表太大的时候可以很容易的分割表。

3.高可用性，设置M-S不仅方便而且很快，MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点(数据中心)故障转移。

4.快速的查询，MongoDB支持二维空间索引，比如管道，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内存资源相当丰富的话，这将极大地提高数据库的查询速度。

5.非结构化数据的爆发增长，增加列在有些情况下可能锁定整个数据库，或者增加负载从而导致性能下降，由于MongoDB的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响，整个过程会非常快速。

缺点：

1.不支持事务。

2.MongoDB占用空间过大 。

3.MongoDB没有成熟的维护工具