数据库是在 20 世纪 60 年代末发展起来的一项重要技术，20 世纪 70 年代以来数据库技术得到迅猛发展，已经成为计算机科学与技术的一个重要分支。数据库技术和系统已经成为信息基础设施的核心技术和重要基础，数据库技术作为数据管理的最有效的手段，极大地促进了计算机应用的发展。数据库技术主要是用来解决数据处理的非数值计算问题，数据处理的主要内容是数据的存储、查询、修改、排序和统计等。

中文名：数据库

外文名：DAtabase

概念：电子化的文件柜

作用：对数据进行存储以及删除等操作

功能：组织、存储和管理数据

类别分类：关系数据库、非关系数据库

数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思：

（1）数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。

（2）数据库是数据管理的新方法和技术，它能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。

数据库作为最重要的基础软件，是确保计算机系统稳定运行的基石。

随着云计算的发展和大数据时代的到来，越来越多的半关系型和非关系型数据需要进行存储管理；同时，海量数据使得单个数据中心无法存储所有的数据，所以需要使用以分布式进行数据存储。于是越来越多的非关系型数据库就开始出现， 它们有更好的高并发读写性也更利于存储海量数据，非关系型数据库的英文名字是NOSQL（Not only SQL）数据库。

数据库管理系统是数据库系统的核心组成部分，主要完成对数据库的操作与管理功能，实现数据库对象的创建、数据库存储数据的查询、添加、修改与删除操作和数据库的用户管理、权限管理等。它的安全直接关系到整个数据库系统的安全，其防护手段主要有：

（1）使用正版数据库管理系统并及时安装相关补丁。

（2）做好用户账户管理，禁用默认超级管理员账户或者为超级管理员账户设置复杂密码；为应用程序分别分配专用账户进行访问；设置用户登录时间及登录失败次数限制， 防止暴力破解用户密码。

（3）分配用户访问权限时，坚持最小权限分配原则，并限制用户只能访问特定数据库，不能同时访问其他数据库。

（4）修改数据库默认访问端口，使用防火墙屏蔽掉对 外开放的其他端口，禁止一切外部的端口探测行为。

（5）对数据库内存储的重要数据、敏感数据进行加密存储，防止数据库备份或数据文件被盗而造成数据泄露。

（6）设置好数据库的备份策略，保证数据库被破坏后能迅速恢复。

（7）对数据库内的系统存储过程进行合理管理，禁用掉不必要的存储过程，防止利用存储过程进行数据库探测与攻击。

（8）启用数据库审核功能，对数据库进行全面的事件跟踪和日志记录。

关系型数据库

关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。 常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。

存储方式

传统的关系型数据库采用表格的储存方式，数据以行和列的方式进行存储，要读取和查询都十分方便。而非关系型数据不适合这样的表格存储方式，通常以数据集的方式，大量的数据集中存储在一起，类似于键值对、图结构或者文档。

存储结构

关系型数据库按照结构化的方法存储数据，每个数据表都必须对各个字段定义好（也就是先定义好表的结构），再根据表的结构存入数据，这样做的好处就是由于数据的形式和内容在存入数据之前就已经定义好了，所以整个数据表的可靠性和稳定性都比较高，但带来的问题就是一旦存入数据后，如果需要修改数据表的结构就会十分困难。而NoSQL数据库由于面对的是大量非结构化的数据的存储，它采用的是动态结构，对于数据类型和结构的改变非常的适应，可以根据数据存储的需要灵活的改变数据库的结构。

存储规范

关系型数据库为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间，把数据按照最小关系表的形式进行存储，这样数据管理的就可以变得很清晰、一目了然，当然这主要是一张数据表的情况。如果是多张表情况就不一样了，由于数据涉及到多张数据表，数据表之间存在着复杂的关系，随着数据表数量的增加，数据管理会越来越复杂。而NoSQL数据库的数据存储方式是用平面数据集的方式集中存放，虽然会存在数据被重复存储，从而造成存储空间被浪费的问题（从当前的计算机硬件的发展来看，这样的存储空间浪费的问题微不足道），但是由于基本上单个数据库都是采用单独存放的形式，很少采用分割存放的方式，所以这样数据往往能存成一个整体，这对于数据的读写提供了极大的方便。

扩展方式

当前社会和科学飞速发展，要支持日益增长的数据库存储需求当然要求数据库有良好的扩展性能，并且要求数据库支持更多数据并发量，扩展方式是NoSQL数据库与关系型数据库差别最大的地方，由于关系型数据库将数据存储在数据表中，数据操作的瓶颈出现在多张数据表的操作中，而且数据表越多这个问题越严重，如果要缓解这个问题，只能提高处理能力，也就是选择速度更快性能更高的计算机，这样的方法虽然可以一定的拓展空间，但这样的拓展空间一定有非常有限的，也就是关系型数据库只具备纵向扩展能力。而NoSQL数据库由于使用的是数据集的存储方式，它的存储方式一定是分布式的，它可以采用横向的方式来开展数据库，也就是可以添加更多数据库服务器到资源池，然后由这些增加的服务器来负担数据量增加的开销。

查询方式

关系型数据库采用结构化查询语言（即SQL）来对数据库进行查询，SQL早已获得了各个数据库厂商的支持，成为数据库行业的标准，它能够支持数据库的CRUD（增加，查询，更新，删除）操作，具有非常强大的功能，SQL可以采用类似索引的方法来加快查询操作。NoSQL数据库使用的是非结构化查询语言（UnQL），它以数据集（像文档）为单位来管理和操作数据，由于它没有一个统一的标准，所以每个数据库厂商提供产品标准是不一样的，NoSQL中的文档Id与关系型表中主键的概念类似，NoSQL数据库采用的数据访问模式相对SQL更简单而精确。

规范化

在数据库的设计开发过程中开发人员通常会面对同时需要对一个或者多个数据实体（包括数组、列表和嵌套数据）进行操作，这样在关系型数据库中，一个数据实体一般首先要分割成多个部分，然后再对分割的部分进行规范化，规范化以后再分别存入到多张关系型数据表中，这是一个复杂的过程。好消息是随着软件技术的发展，相当多的软件开发平台都提供一些简单的解决方法，例如，可以利用ORM层（也就是对象关系映射）来将数据库中对象模型映射到基于SQL的关系型数据库中去以及进行不同类型系统的数据之间的转换。对于NoSQL数据库则没有这方面的问题，它不需要规范化数据，它通常是在一个单独的存储单元中存入一个复杂的数据实体。

事务性

关系型数据库强调ACID规则（原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）），可以满足对事务性要求较高或者需要进行复杂数据查询的数据操作，而且可以充分满足数据库操作的高性能和操作稳定性的要求。并且关系型数据库十分强调数据的强一致性，对于事务的操作有很好的支持。关系型数据库可以控制事务原子性细粒度，并且一旦操作有误或者有需要，可以马上回滚事务。而NoSQL数据库强调BASE原则（基本可用（Basically Available）、软状态（Soft-STATe）、最终一致性（Eventual Consistency）），它减少了对数据的强一致性支持，从而获得了基本一致性和柔性可靠性，并且利用以上的特性达到了高可靠性和高性能，最终达到了数据的最终一致性。NoSQL数据库虽然对于事务操作也可以使用，但由于它是一种基于节点的分布式数据库，对于事务的操作不能很好的支持，也很难满足其全部的需求，所以NoSQL数据库的性能和优点更多的体现在大数据的处理和数据库的扩展方面。

读写性能

关系型数据库十分强调数据的一致性，并为此降低读写性能付出了巨大的代价，虽然关系型数据库存储数据和处理数据的可靠性很不错，但一旦面对海量数据的处理的时候效率就会变得很差，特别是遇到高并发读写的时候性能就会下降的非常厉害。而NoSQL数据库相对关系型数据库优势最大的恰恰是应对大数据方面，也就是对于大量的每天都产生非结构化的数据能够高性能的读写，这是因为NoSQL数据库是按key-value类型进行存储的，以数据集的方式存储的，因此无论是扩展还是读写都非常容易，并且NoSQL数据库不需要关系型数据库繁琐的解析，所以NoSQL数据库大数据管理、检索、读写、分析以及可视化方面具有关系型数据库不可比拟的优势。

授权方式

关系型数据库常见的有Oracle，SQLServer，DB2，Mysql，除了Mysql大多数的关系型数据库如果要使用都需要支付一笔价格高昂的费用，即使是免费的Mysql性能也受到了诸多的限制。而对于NoSQL数据库，比较主流的有redis，HBase，MongoDb，memcache等产品，通常都采用开源的方式，不需要像关系型数据库那样，需要一笔高昂的花费。

分布式数据库

分布式数据库就是结合了数据库技术与分布式技术的数据库。对于分布式数据库来说，各个数据库节点在空间上是分散开的，但在逻辑上又是属于同一个数据库系统。数据分布在多个计算机节点上，这些节点通过网络连接协同工作。这个系统并不注重系统的集中控制，而是注重每个数据库节点的自治性，此外为了让程序员能够在编写程序时可以减轻工作量以及系统出错的可能性，一般都是完全不考虑数据的分布情况，这样的结果就使得系统数据的分布情况一直保持着透明性。

数据独立性概念在分布式数据库管理系统中同样是十分重要的一环，但是不仅如此，分布式数据管理系统还增加了一个叫分布式透明性的新概念。这个新概念的作用是让数据进行转移时使程序正确性不受影响，就像数据并没有在编写程序时被分布一样。

在分布式数据库里，数据冗杂是一种被需要的特性，这点和一般的集中式数据库系统不一样。第一点是为了提高局部的应用性而要在那些被需要的数据库节点复制数据。第二点是因为如果某个数据库节点出现系统错误，在修复好之前，可以通过操作其他的数据库节点里复制好的数据来让系统能够继续使用，提高系统的有效性。

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