最近在梳理人工智能產品經理技術知識體系，順便將之前的技術知識整理成文檔，便於自我查看，便於和未來的技術知識體系對比，同時也爲了結實同好
適合人羣：適合非技術背景產品經理，非技術背景互聯網從業
數據庫是如何工作的
什麼是數據庫
數據庫是用來進行數據存儲和管理的容器，產品在使用過程中發成的行爲和業務數據都會存儲在數據庫中
1.數據庫在哪
答：數據庫運行在服務器上，屬於後端的一部分
2.數據庫與服務端有什麼關係和區別
答：服務端程序處理業務邏輯，然後調用數據庫進行後端操作
數據庫分類
關係型數據庫，以表的形式進行存儲
非關係型數據庫，以文本的形式進行存儲，比如存儲用戶行爲
不同數據庫廠商提供的數據庫基礎能力類似，但是用場景和基礎能力有所不同，銀行需要大規模數據庫，如處理速度，功耗，價格等
數據庫是如何工作的
數據庫的工作原理
1.被服務端調用，進行數據的增刪改查
2.服務端程序通過SQL語句操作數據庫，SQL語句通過工程師寫代碼的方式實現
3.數據庫運行在服務器上，數據存儲在服務器硬盤中
數據庫表和關係結構
實體關係結構
反應客觀世界中實體本身和相互之間的關係結構，實體間關係可以是一對一，一對多，多對多
例如
實體A：父親（姓名，年齡，職業....）
實體B：兒子（姓名，年齡，學校....）
A-B的關係是父子關係（1:n）
數據庫反應的也是實體世界中的客觀關係
數據庫“表”
數據庫“表”對應客觀世界中的一個實體，“表”的名就是實體名，“表”的字段就是實體屬性
實體“人”——用戶“表”
實體“商品”——商品“表”
實體“訂單”——訂單“表”
表與表之間通過“主鍵”相互關聯
“主鍵”：每個表中唯一標識一條數據的字段
例如：
商品表的主鍵：productID（商品編號）
訂單表的主鍵：orderID（訂單編號）
數據庫字段和字段類型
數據表“字段”
字段對應實體對象中的屬性，在數據庫表結構中，字段是基本組成要素
user表字段：userID，username，sex，age
字段可以有無限多個，數據庫表字段命名通常用英文，可以用下劃線區分
例如：user_id,user_name
數據表“字段類型”
每一個字段都對應一種字段類型，字段類型表示該字段存儲的值屬於哪種類型，常用的字段類型：整數型，字符型，日期類型
user表字段類型
userID：字符型
username：字符型
sex：字符型
age：整數型
order表字段類型
time：日期類型
字段和字段類型的使用
字段映射的是客觀世界中實體的屬性，每個屬性都需要對應的數據類型
字段和字段類型是數據結構的基礎，接口裏的參數和值對應的都是數據庫的字段和字段類型，工程師都是基於字段和字段類型來定義接口（API），產品經理對數據庫表，字段，字段類型有了瞭解後，可以更好的理解接口設計和功能邏輯
數據庫操作語言SQL
數據庫操作語言——SQL
SQL（structured query language）全稱叫做結構化查詢語言，是一種用來操作關係型數據庫的編程語言，可以理解爲對數據庫對操作命令
SQL語句被嵌入在服務端程序中，後端工程師除了編寫業務邏輯代碼外，還需要對數據庫進行操作
數據是如何被呈現到客戶端界面的
客戶端發起請求，服務端處理，調用數據庫進行查詢，通過接口將數據返回給客戶端並顯示
案例：查詢user表用戶數據並顯示到客戶端用戶信息界面
常用SQL語句
user表的建立，新增，查詢，修改，刪除
建表：create table user(userid varchar(30), primary key, username varchar(50), age number)
新增：insert into user values(1003, joy, 20)
查詢：select *from user where userid='1001'
修改：update user set age='19' where userid='1002'
刪除：delete from user where userid='1003'
數據庫表索引是什麼
什麼是數據庫索引
索引是基於數據庫表某一列或幾列建立的結構，通過索引能極大提高數據的查詢效率。基於user表建立的userid索引結構，就能快速定位查詢某一條具體數據
傳統做法是通過SQL語句select * from user where userid='1001111'，查詢第1111條數據，按行遍歷
通過userid索引就可以快速定位到userid=1001111的數據項
數據庫索引的缺點
1.索引需要消耗一定的物理存儲空間，索引單獨維護
2.每次對數據表更新的同時需要更新維護索引表
3.需要花費較多的時間去建立和維護索引，隨着數據總量的增加，花費的時間也將增加