什么是数据库？
数据库是按照特定结构组织、存储和管理数据的仓库。想象一个巨大的电子表格系统，但它能存储数十亿条记录，支持多人同时访问，并能在毫秒内找到你需要的数据。
你每天使用的应用背后都有数据库：微信的聊天记录、淘宝的商品信息、银行的账户余额，都存储在数据库中。
📊 数据的爆炸
全球每天产生2.5万亿字节的数据。一个大型电商平台可能要管理数十亿条商品信息、数百亿条交易记录。没有数据库，现代互联网根本无法运作。
关系型数据库
关系型数据库是最传统也是最常用的数据库类型。它用"表"来组织数据，表与表之间可以建立"关系"。使用SQL（结构化查询语言）来操作数据。
核心概念
- 表（Table）：存储数据的基本单位，像Excel表格
- 行（Row）：一条记录，如一个用户的信息
- 列（Column）：一个字段，如用户名、年龄
- 主键（Primary Key）：唯一标识一条记录的字段
- 外键（Foreign Key）：建立表与表之间的关系
主流关系型数据库
🐬 MySQL
最流行的开源数据库，被Facebook、Twitter等大公司使用
🐘 PostgreSQL
功能最强大的开源数据库，以严谨和可靠著称
🔷 SQL Server
微软的企业级数据库，与Windows生态深度整合
🔴 Oracle
商业数据库的标杆，大型企业和银行的首选
NoSQL数据库
Not Only SQL——不仅仅是SQL。为了应对大数据和高并发场景，NoSQL数据库应运而生。它们放弃了关系型数据库的某些特性，换来了更高的性能和更灵活的数据模型。
NoSQL的类型
- 文档数据库：存储JSON/BSON文档（MongoDB）
- 键值数据库：简单的key-value存储（Redis）
- 列式数据库：按列存储，适合分析场景（Cassandra）
- 图数据库：存储节点和关系，适合社交网络（Neo4j）
SQL：与数据库对话
SQL（Structured Query Language）是操作关系型数据库的标准语言。学会基本的SQL，你就能查询、添加、修改和删除数据。
-- 查询所有用户
SELECT * FROM users;
-- 查询特定条件的数据
SELECT name, email FROM users WHERE age > 18;
-- 插入新数据
INSERT INTO users (name, email, age) VALUES ('张三', 'zhangsan@example.com', 25);
-- 更新数据
UPDATE users SET age = 26 WHERE name = '张三';
-- 删除数据
DELETE FROM users WHERE name = '张三';
数据库的ACID特性
关系型数据库保证数据的一致性和可靠性，通过ACID特性：
- 原子性（Atomicity）：事务要么全部成功，要么全部失败
- 一致性（Consistency）：数据始终保持有效状态
- 隔离性（Isolation）：并发事务互不干扰
- 持久性（Durability）：一旦提交，数据永久保存
💰 银行转账的例子
从A账户转100元到B账户，需要两步操作：A减100、B加100。如果中间出错，两个操作都要撤销，否则钱就"凭空消失"了。这就是原子性的作用。
数据库索引
索引就像书的目录，帮助数据库快速找到数据，而不需要扫描整个表。没有索引，查询一亿条记录可能需要几分钟；有了索引，可能只需要几毫秒。
但索引也有代价：占用存储空间，且在插入、更新时需要维护。所以要根据查询需求合理创建索引。
数据库的未来
- 云数据库：无需运维，按需付费（AWS RDS、阿里云RDS）
- NewSQL：兼具SQL的易用性和NoSQL的扩展性
- 分布式数据库：数据分布在多个节点，提高性能和可用性
- AI增强：自动优化查询、自动运维