关于数据库应用的一些思考

数字化转型给企业带来了无穷尽的数据，在数据为王的时代，数据就是金钱。而数据库，顾名思义就是数据的仓库。数据怎么存，怎么取、如何让数据高效的流动，怎么保证数据安全等等，这些都是数据库要解决的问题。也可以说，因为有这么多数据要存取，所以才需要数据库。

但想要在存储、查询、安全等各方面做到极致是不可能，而且在市场上，不同类型，不同规模的公司对数据库的需求也不一样，所以市场上才会出现各种数据库。

2020 年中国的数据库的市场格局以关系型数据库为主流，市场份额在 90%左右。关系型数据库最重要的特性是 ACID，既

原子性（Atomicity）：数据库的操作要么全部执行，要么全部回滚。

一致性（Consistency）：每个事务操作看到的数据是保持一致的。

隔离性（Isolation）：多个事务并发访问时，事务之间是隔离的，互不干扰。

持久性（Durability）：为了防止意外事故，如断电导致数据缺失，数据库保证事务对所做的修改永久保存，不会被回滚。

关系型数据库长期排名前三的是 Oracle、MySQL、SqlServer。总体来说关系型数据库的优点是安全、容易理解，使用方便。

但关系型数据的缺点也很明显：读写性能差、并发能力不强、不易于横向扩展。而随着大型互联网业务兴起，NoSQL 数据库开始流行。

非关系型数据库（NoSQL）的特点是，速度快、效率高，可以轻松维护海量的数据和处理，可以实现数据的分布式部署，支持高并发。所以现在很多企业都是关系型数据库与非关系型数据库一起使用。当然关系型数据也在努力改进，想办法在自身系统增强海量数据并行处理的能力。比如 TiDB，一个中国团队做的，它融合了关系型数据库和 NoSQL。还有 CockroachDB 兼容了 PostgreSQL。

NoSQL 目前有四种数据库类型：键值（Key-Value）数据库，如 Redis；面向文档（Document-Oriented）数据库，如 MongoDB；列存储（Wide Column Store/Column-Family）数据库，如 Cassandra；图（Graph-Oriented）数据库，如 Neo4J。

不同类型的数据库是解决不同场景的问题。比如 Redis，经常用来做缓存。存储用户不常变动，但又请求十分频繁的数据。比如淘宝的首页，我们需要根据用户 id，查询对应推荐商品配置信息。这种根据 key-value 查询出来的数据结构，就非常适用于 redis。

MongoDB 适用那些内嵌数组形式存储的数据。比如订单物流信息，这一次查询就能将订单所有的变更读取出来。再比如，朋友圈的信息流。

其实从上面两个例子也可以看出，现在 NoSQL 数据库更多是在业务上起到缓存的作用，这样方便前端高并发的访问。比如淘宝的首页，显示的商品数据是从 NoSQL 数据库里查出来的，然后每隔一段时间从关系型数据库里同步新的缓存，这样就减少了关系型数据库的访问压力。

最后，我们可以预见的是，多个数据库组合使用会成为常态，企业需要针对特定业务场景选择不同的数据库，在使用的过程中，会总结出更多经验教训，这些都是企业需要持续关注的。