資料庫是存放數據的倉庫。它的存儲空間很大，可以存放百萬條、千萬條、上億條數據。但是資料庫並不是隨意地將數據進行存放，是有一定的規則的，否則查詢的效率會很低。當今世界是一個充滿著數據的網際網路世界，充斥著大量的數據。即這個網際網路世界就是數據世界。數據的來源有很多，比如出行記錄、消費記錄、瀏覽的網頁、發送的消息等等。除了文本類型的數據，圖像、音樂、聲音都是數據。 [2]
資料庫是一個按數據結構來存儲和管理數據的計算機軟體系統。資料庫的概念實際包括兩層意思：
（1）資料庫是一個實體，它是能夠合理保管數據的「倉庫」，用戶在該「倉庫」中存放要管理的事務數據，「數據」和「庫」兩個概念結合成為資料庫。
（2）資料庫是數據管理的新方法和技術，它能更合適的組織數據、更方便的維護數據、更嚴密的控制數據和更有效的利用數據。
發展現狀
在資料庫的發展歷史上，資料庫先後經歷了層次資料庫、網狀資料庫和關係資料庫等各個階段的發展，資料庫技術在各個方面的快速的發展。特別是關係型資料庫已經成為目前資料庫產品中最重要的一員，80年代以來， 幾乎所有的資料庫廠商新出的資料庫產品都支持關係型資料庫，即使一些非關係資料庫產品也幾乎都有支持關係資料庫的接口。這主要是傳統的關係型資料庫可以比較好的解決管理和存儲關係型數據的問題。隨著雲計算的發展和大數據時代的到來，關係型資料庫越來越無法滿足需要，這主要是由于越來越多的半關係型和非關係型數據需要用資料庫進行存儲管理，以此同時，分布式技術等新技術的出現也對資料庫的技術提出了新的要求，於是越來越多的非關係型資料庫就開始出現，這類資料庫與傳統的關係型資料庫在設計和數據結構有了很大的不同， 它們更強調資料庫數據的高並發讀寫和存儲大數據，這類資料庫一般被稱為NoSQL（Not only SQL）資料庫。 而傳統的關係型資料庫在一些傳統領域依然保持了強大的生命力。 [3]
資料庫管理系統編輯
資料庫管理系統是為管理資料庫而設計的電腦軟體系統，一般具有存儲、截取、安全保障、備份等基礎功能。資料庫管理系統可以依據它所支持的資料庫模型來作分類，例如關係式、XML；或依據所支持的計算機類型來作分類，例如伺服器群集、行動電話；或依據所用查詢語言來作分類，例如SQL、XQuery；或依據性能衝量重點來作分類，例如最大規模、最高運行速度；亦或其他的分類方式。不論使用哪種分類方式，一些DBMS能夠跨類別，例如，同時支持多種查詢語言。 [1]
資料庫管理系統是資料庫系統的核心組成部分，主要完成對資料庫的操縱與管理功能，實現資料庫對象的創建、資料庫存儲數據的查詢、添加、修改與刪除操作和資料庫的用戶管理、權限管理等。它的安全直接關係到整個資料庫系統的安全，其防護手段主要有： [4]
（1）使用正版資料庫管理系統並及時安裝相關補丁。 [4]
（2）做好用戶帳戶管理，禁用默認超級管理員帳戶或者為超級管理員帳戶設置複雜密碼；為應用程式分別分配專用帳戶進行訪問；設置用戶登錄時間及登錄失敗次數限制， 防止暴力破解用戶密碼。 [4]
（3）分配用戶訪問權限時，堅持最小權限分配原則，並限制用戶只能訪問特定資料庫，不能同時訪問其他資料庫。 [4]
（4）修改資料庫默認訪問埠，使用防火牆屏蔽掉對 外開放的其他埠，禁止一切外部的埠探測行為。
（5）對資料庫內存儲的重要數據、敏感數據進行加密存儲，防止資料庫備份或數據文件被盜而造成數據洩露。 [4]
（6）設置好資料庫的備份策略，保證資料庫被破壞後能迅速恢復。 [4]
（7）對資料庫內的系統存儲過程進行合理管理，禁用掉不必要的存儲過程，防止利用存儲過程進行資料庫探測與攻擊。 [4]
（8）啟用資料庫審核功能，對資料庫進行全面的事件跟蹤和日誌記錄。 [4]
類型編輯
關係資料庫
關係型資料庫，存儲的格式可以直觀地反映實體間的關係。關係型資料庫和常見的表格比較相似，關係型資料庫中表與表之間是有很多複雜的關聯關係的。 常見的關係型資料庫有Mysql，SqlServer等。在輕量或者小型的應用中，使用不同的關係型資料庫對系統的性能影響不大，但是在構建大型應用時，則需要根據應用的業務需求和性能需求，選擇合適的關係型資料庫。 [2]
標準SQL語句
雖然關係型資料庫有很多，但是大多數都遵循SQL（結構化查詢語言，Structured Query Language）標準。 常見的操作有查詢，新增，更新，刪除，求和，排序等。 [2]
查詢語句：SELECT param FROM table WHERE condition 該語句可以理解為從 table 中查詢出滿足 condition 條件的欄位 param。 [2]
新增語句：INSERT INTO table （param1，param2，param3） VALUES （value1，value2，value3） 該語句可以理解為向table中的param1，param2，param3欄位中分別插入value1，value2，value3。 [2]
更新語句：UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 該語句可以理解為將滿足condition條件的欄位param更新為 new_value 值。 [2]
刪除語句：DELETE FROM table WHERE condition 該語句可以理解為將滿足condition條件的數據全部刪除。 [2]
去重查詢：SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 該語句可以理解為從表table中查詢出滿足條件condition的欄位param，但是param中重複的值只能出現一次。 [2]
排序查詢：SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1該語句可以理解為從表table 中查詢出滿足condition條件的param，並且要按照param1升序的順序進行排序。 [2]
總體來說， 資料庫的SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE對應了我們常用的增刪改查四種操作。 [2]
關係型資料庫對於結構化數據的處理更合適，如學生成績、地址等，這樣的數據一般情況下需要使用結構化的查詢，例如join，這樣的情況下，關係型資料庫就會比NoSQL資料庫性能更優，而且精確度更高。由於結構化數據的規模不算太大，數據規模的增長通常也是可預期的，所以針對結構化數據使用關係型資料庫更好。關係型資料庫十分注意數據操作的事務性、一致性，如果對這方面的要求關係型資料庫無疑可以很好的滿足。 [3]
非關係型資料庫（NoSQL）
隨著近些年技術方向的不斷拓展，大量的NoSql資料庫如MongoDB、Redis、Memcache出於簡化資料庫結構、避免冗餘、影響性能的表連接、摒棄複雜分布式的目的被設計。 [5]
指的是分布式的、非關係型的、不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。NoSQL資料庫技術與CAP理論、一致性哈希算法有密切關係。所謂CAP理論，簡單來說就是一個分布式系統不可能滿足可用性、一致性與分區容錯性這三個要求，一次性滿足兩種要求是該系統的上限。而一致性哈希算則指的是NoSQL資料庫在應用過程中，為滿足工作需求而在通常情況下產生的一種數據算法，該算法能有效解決工作方面的諸多問題但也存在弊端，即工作完成質量會隨著節點的變化而產生波動，當節點過多時，相關工作結果就無法那麼準確。這一問題使整個系統的工作效率受到影響，導致整個資料庫系統的數據亂碼與出錯率大大提高，甚至會出現數據節點的內容遷移，產生錯誤的代碼信息。但儘管如此，NoSQL資料庫技術還是具有非常明顯的應用優勢，如資料庫結構相對簡單，在大數據量下的讀寫性能好；能滿足隨時存儲自定義數據格式需求，非常適用於大數據處理工作。 [6]
NoSQL資料庫適合追求速度和可擴展性、業務多變的應用場景。 [5] 對於非結構化數據的處理更合適，如文章、評論，這些數據如全文搜索、機器學習通常只用於模糊處理，並不需要像結構化數據一樣，進行精確查詢，而且這類數據的數據規模往往是海量的，數據規模的增長往往也是不可能預期的，而NoSQL資料庫的擴展能力幾乎也是無限的，所以NoSQL資料庫可以很好的滿足這一類數據的存儲。NoSQL資料庫利用key-value可以大量的獲取大量的非結構化數據，並且數據的獲取效率很高，但用它查詢結構化數據效果就比較差。 [3]
目前NoSQL資料庫仍然沒有一個統一的標準，它現在有四種大的分類：
（1）鍵值對存儲（key-value）：代表軟體Redis，它的優點能夠進行數據的快速查詢，而缺點是需要存儲數據之間的關係。 [3]
（2）列存儲：代表軟體Hbase，它的優點是對數據能快速查詢，數據存儲的擴展性強。而缺點是資料庫的功能有局限性。 [3]
（3）文檔資料庫存儲：代表軟體MongoDB，它的優點是對數據結構要求不特別的嚴格。而缺點是查詢性的性能不好，同時缺少一種統一查詢語言。 [3]
（4）圖形資料庫存儲：代表軟體InfoGrid，它的優點可以方便的利用圖結構相關算法進行計算。而缺點是要想得到結果必須進行整個圖的計算，而且遇到不適合的數據模型時，圖形資料庫很難使用。 [3]
NoSQL 與關係型資料庫的區別編輯
存儲方式
傳統的關係型資料庫採用表格的儲存方式， 數據以行和列的方式進行存儲，要讀取和查詢都十分方便。而非關係型數據不適合這樣的表格存儲方式，通常以數據集的方式，大量的數據集中存儲在一起，類似於鍵值對、圖結構或者文檔。 [3]
存儲結構
關係型資料庫按照結構化的方法存儲數據， 每個數據表都必須對各個欄位定義好（也就是先定義好表的結構），再根據表的結構存入數據，這樣做的好處就是由於數據的形式和內容在存入數據之前就已經定義好了，所以整個數據表的可靠性和穩定性都比較高，但帶來的問題就是一旦存入數據後，如果需要修改數據表的結構就會十分困難。而NoSQL資料庫由於面對的是大量非結構化的數據的存儲，它採用的是動態結構，對於數據類型和結構的改變非常的適應，可以根據數據存儲的需要靈活的改變資料庫的結構。 [3]
存儲規範
關係型資料庫為了避免重複、規範化數據以及充分利用好存儲空間，把數據按照最小關係表的形式進行存儲，這樣數據管理的就可以變得很清晰、一目了然，當然這主要是一張數據表的情況。如果是多張表情況就不一樣了，由於數據涉及到多張數據表，數據表之間存在著複雜的關係，隨著數據表數量的增加，數據管理會越來越複雜。而NoSQL資料庫的數據存儲方式是用平面數據集的方式集中存放，雖然會存在數據被重複存儲，從而造成存儲空間被浪費的問題（從當前的計算機硬體的發展來看，這樣的存儲空間浪費的問題微不足道），但是由於基本上單個資料庫都是採用單獨存放的形式，很少採用分割存放的方式，所以這樣數據往往能存成一個整體，這對於數據的讀寫提供了極大的方便。 [3]
擴展方式
當前社會和科學飛速發展，要支持日益增長的資料庫存儲需求當然要求資料庫有良好的擴展性能，並且要求資料庫支持更多數據並發量，擴展方式是NoSQL資料庫與關係型資料庫差別最大的地方，由於關係型資料庫將數據存儲在數據表中，數據操作的瓶頸出現在多張數據表的操作中，而且數據表越多這個問題越嚴重，如果要緩解這個問題，只能提高處理能力，也就是選擇速度更快性能更高的計算機，這樣的方法雖然可以一定的拓展空間，但這樣的拓展空間一定有非常有限的，也就是關係型資料庫只具備縱向擴展能力。而NoSQL資料庫由於使用的是數據集的存儲方式，它的存儲方式一定是分布式的，它可以採用橫向的方式來開展資料庫，也就是可以添加更多資料庫伺服器到資源池，然後由這些增加的伺服器來負擔數據量增加的開銷。 [3]
查詢方式
關係型資料庫採用結構化查詢語言（即SQL）來對資料庫進行查詢，SQL早已獲得了各個資料庫廠商的支持，成為資料庫行業的標準，它能夠支持資料庫的CRUD（增加，查詢，更新，刪除）操作，具有非常強大的功能，SQL可以採用類似索引的方法來加快查詢操作。NoSQL資料庫使用的是非結構化查詢語言（UnQL），它以數據集（像文檔）為單位來管理和操作數據，由於它沒有一個統一的標準，所以每個資料庫廠商提供產品標準是不一樣的，NoSQL中的文檔Id與關係型表中主鍵的概念類似，NoSQL資料庫採用的數據訪問模式相對SQL更簡單而精確。 [3]
規範化
在資料庫的設計開發過程中開發人員通常會面對同時需要對一個或者多個數據實體（包括數組、列表和嵌套數據）進行操作，這樣在關係型資料庫中，一個數據實體一般首先要分割成多個部分，然後再對分割的部分進行規範化，規範化以後再分別存入到多張關係型數據表中，這是一個複雜的過程。好消息是隨著軟體技術的發展，相當多的軟體開發平臺都提供一些簡單的解決方法，例如，可以利用ORM層（也就是對象關係映射）來將資料庫中對象模型映射到基於SQL的關係型資料庫中去以及進行不同類型系統的數據之間的轉換。對於NoSQL資料庫則沒有這方面的問題，它不需要規範化數據，它通常是在一個單獨的存儲單元中存入一個複雜的數據實體。 [3]
事務性
關係型資料庫強調ACID規則（原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）），可以滿足對事務性要求較高或者需要進行複雜數據查詢的數據操作，而且可以充分滿足資料庫操作的高性能和操作穩定性的要求。並且關係型資料庫十分強調數據的強一致性，對於事務的操作有很好的支持。關係型資料庫可以控制事務原子性細粒度，並且一旦操作有誤或者有需要，可以馬上回滾事務。而NoSQL資料庫強調BASE原則（基本可用（Basically Availble）、軟狀態（Soft-state）、最終一致性（Eventual Consistency）），它減少了對數據的強一致性支持，從而獲得了基本一致性和柔性可靠性，並且利用以上的特性達到了高可靠性和高性能，最終達到了數據的最終一致性。NoSQL資料庫雖然對於事務操作也可以使用，但由於它是一種基於節點的分布式資料庫，對於事務的操作不能很好的支持，也很難滿足其全部的需求，所以NoSQL資料庫的性能和優點更多的體現在大數據的處理和資料庫的擴展方面。 [3]
讀寫性能
關係型資料庫十分強調數據的一致性，並為此降低讀寫性能付出了巨大的代價，雖然關係型資料庫存儲數據和處理數據的可靠性很不錯，但一旦面對海量數據的處理的時候效率就會變得很差，特別是遇到高並發讀寫的時候性能就會下降的非常厲害。而NoSQL資料庫相對關係型資料庫優勢最大的恰恰是應對大數據方面，也就是對於大量的每天都產生非結構化的數據能夠高性能的讀寫，這是因為NoSQL資料庫是按key-value類型進行存儲的，以數據集的方式存儲的，因此無論是擴展還是讀寫都非常容易，並且NoSQL資料庫不需要關係型資料庫繁瑣的解析，所以NoSQL資料庫大數據管理、檢索、讀寫、分析以及可視化方面具有關係型資料庫不可比擬的優勢。 [3]
授權方式
關係型資料庫常見的有Oracle，SQLServer，DB2，Mysql，除了Mysql大多數的關係型資料庫如果要使用都需要支付一筆價格高昂的費用，即使是免費的Mysql性能也受到了諸多的限制。而對於NoSQL資料庫，比較主流的有redis，HBase，MongoDb，memcache等產品，通常都採用開源的方式，不需要像關係型資料庫那樣，需要一筆高昂的花費。 [3]
分布式資料庫編輯
所謂的分布式資料庫技術，就是結合了資料庫技術與分布式技術的一種結合。具體指的是把那些在地理意義上分散開的各個資料庫節點，但在計算機系統邏輯上又是屬於同一個系統的數據結合起來的一種資料庫技術。既有著資料庫間的協調性也有著數據的分布性。這個系統並不注重系統的集中控制，而是注重每個資料庫節點的自治性，此外為了讓程式設計師能夠在編寫程序時可以減輕工作量以及系統出錯的可能性，一般都是完全不考慮數據的分布情況，這樣的結果就使得系統數據的分布情況一直保持著透明性。 [7]
數據獨立性概念在分布式資料庫管理系統中同樣是十分重要的一環，但是不僅如此，分布式數據管理系統還增加了一個叫分布式透明性的新概念。這個新概念的作用是讓數據進行轉移時使程序正確性不受影響，就像數據並沒有在編寫程序時被分布一樣。 [7]
在分布式資料庫裡，數據冗雜是一種被需要的特性，這點和一般的集中式資料庫系統不一樣。第一點是為了提高局部的應用性而要在那些被需要的資料庫節點複製數據。第二點是因為如果某個資料庫節點出現系統錯誤，在修復好之前，可以通過操作其他的資料庫節點裡複製好的數據來讓系統能夠繼續使用，提高系統的有效性。 [7]
參見編輯
資料庫理論信息技術審核LDAP（輕量級數據訪問協議）SQL（結構化查詢語言）
參考資料
1.王珊 薩師煊．資料庫系統概率（第5版）：高等教育出版社，2014：42.探究關係型資料庫 ．萬方．2019[引用日期2019-08-05]3.NoSQL資料庫與關係型資料庫對比 ．萬方．2019[引用日期2019-08-05]4.淺談資料庫系統安全防護 ．萬方．2019[引用日期2019-08-05]5.關係型資料庫(Sql)與非關係型資料庫(NoSql)的對比與業務協作 ．萬方．2019[引用日期2019-08-05]6.大數據下的NoSQL資料庫技術 ．萬方．2019[引用日期2019-08-05]7.分布式資料庫應用技術研究 ．萬方．2019[引用日期2019-08-05]