數據庫作爲使用頻率最廣的中間件，作爲一個IT工程師，就算不打算從事數據庫開發或者做DBA，也應該掌握其基礎的知識、原理與基本的使用。
爲此，本篇開始，嘗試對數據庫的基本知識與原理進行講解。
數據庫的類型
關係型數據庫：以前，市面上最常見，使用最廣泛的數據庫，叫做關係型數據庫，例如大名鼎鼎的Oracle、SQL Server（微軟的，也叫MSSQL）、Mysql、DB2（IBM的），都是關係型的數據庫。由於它使用最廣泛、最常見，每個入門的人員都必須要掌握，因此接下來的幾篇《數據庫基本知識與原理》都會圍繞關係型數據庫先展開敘說，後面有機會再介紹No SQL的數據庫。
非關係型數據庫：叫作No SQL數據庫，其實只是個統稱，有各種的列式數據庫，KEY VALUE值的數據庫。
什麼是關係型數據庫？
關係型數據庫的本質就是一張張有關聯關係的二維表。
二維表意思就是有行與列組成的表格，與EXCEL表裏面的單個工作表（sheet）是一個意思。與EXCEL表裏面每個獨立的工作表唯一的不同，是關係型數據庫中的表格，都是有關聯關係的。
假設你的EXCEL表裏面有3個工作表分別叫A、B、C，如果表A有A1、A2、A3列且有內容，B表裏面有B1、B2、B3列且有內容、C也有C1、C2、C3列且有內容，而B2的每個單元格其實是從A2列對應行的單元格里面引用過來的，而C3的單元格也是從B3裏面引用過來的，那麼其實A、B、C三個表格就有關聯關係了。那麼這樣的EXCEL表就更加接近關係型數據庫裏面的表了。
只不過，數據庫裏面的，沒有規定B2的某個單元格一定要引用A2裏面對應行的單元格，可以是任意一行的單元格的值。
爲什麼要用數據庫？
爲什麼要用數據庫而不用EXCEL表？這是一個重要的問題。如果都不知道一個東西有什麼用，能解決什麼問題，那麼花時間學習一個新東西幹嘛？
首先，在數據量很少的情況下，直接用EXCEL表格也是沒有問題的。
但是當數據有2萬行左右的時候，發覺一臺K22的聯想筆記本用EXCEL來打開，可能都要7~8秒才能打開了，這基本上已經到達了用戶可以忍受的延遲時間的極限了，如果一個用戶打開一個網頁，7~8秒都打不開的話，估計他會選擇叉掉這個網頁，然後去其他網站去了。
因此，當數據量很大的時候，我們發覺EXCEL已經無法滿足我們的性能需求了，因此需要使用數據庫。
除了性能之外，使用普通的二維表，還有以下幾個問題：
數據冗餘：大量同樣的數據重複存儲，我們以下面一張很簡單的學生選課記錄表爲例。
| 序號 | 學號 | 學生姓名 | 性別 | 聯繫電話 | 課程名稱 | 授課老師 |
| 1 | 2019063001 | 張三 | 男 | 13900000001 | 語文 | 孫七 |
| 2 | 2019063001 | 張三 | 男 | 13900000001 | 數學 | 周八 |
| 3 | 2019063001 | 張三 | 男 | 13900000001 | 英語 | 吳九 |
| 4 | 2019063002 | 李四 | 男 | 13900000002 | 語文 | 孫七 |
| 5 | 2019063002 | 李四 | 男 | 13900000002 | 數學 | 周八 |
| 6 | 2019063003 | 王五 | 女 | 13900000003 | 數學 | 周八 |
| 7 | 2019063003 | 王五 | 女 | 13900000003 | 英語 | 吳九 |
| 8 | 2019063004 | 趙六 | 女 | 13900000004 | 體育 | 鄭十 |
看到“張三”選了“語文、數學、英語”3門課程，但是“張三”每選修一門課程，他的“學號”、“性別”、“聯繫電話”等數據就會被重複存儲1次，如果有100條關於他的記錄，這些數據就會被重複100次。這樣的數據冗餘會帶來如下問題：
1）浪費存儲空間。
2）導致增加了檢索有效數據的時長（因爲數據總量增多了，搜索的時候遍歷的數據增多了）。
刪除異常：想刪除1個數據，結果會導致不想刪的數據也被刪除了。（依然以上述例子爲例）
| 序號 | 學號 | 學生姓名 | 性別 | 聯繫電話 | 課程名稱 | 授課老師 |
| 8 | 2019063004 | 趙六 | 女 | 13900000004 | 體育 | 鄭十 |
如果“趙六”退學了，我們想要刪除趙六的數據，但是我們會發現只有“趙六”選修了體育課。
這時候一旦刪除了“趙六”，“體育”的課程，“鄭十”這位授課老師，都會無故從這個表格被刪掉，這就叫刪除異常。
修改異常：修改一個數據，卻需要修改多次，並且如果修改不安全，會導致數據不一致。
| 序號 | 學號 | 學生姓名 | 性別 | 聯繫電話 | 課程名稱 | 授課老師 |
| 1 | 2019063001 | 張三 | 男 | 13900000001 | 語文 | 孫七 |
| 2 | 2019063001 | 張三 | 男 | 13900000001 | 數學 | 周八 |
| 3 | 2019063001 | 張三 | 男 | 13900000001 | 英語 | 吳九 |
如果“張三”更換了手機，修改手機號，張三有多少條記錄就需要修改多少次，寫入操作的開銷是大於讀操作的，會帶了額外增加的開銷，並且如果修改不完全，會導致表格中“張三”的聯繫電話不一致。
插入異常：應該插入的數據無法插入。
| 序號 | 學號 | 學生姓名 | 性別 | 聯繫電話 | 課程名稱 | 授課老師 |
| 生物 | 張強 |
數據庫是怎樣處理上面數據的？
數據庫會將上面的一張二維表，拆分爲多張具有關聯關係的二維表進行存儲。注意關鍵詞有2個，1是多張，2是有關聯關係。如下：
1）先將1張二維表拆分爲多張二維表
| 學生表 | ||||
| 序號 | 學號 | 學生姓名 | 性別 | 聯繫電話 |
| 1 | 2019063001 | 張三 | 男 | 13900000001 |
| 2 | 2019063002 | 李四 | 男 | 13900000002 |
| 3 | 2019063003 | 王五 | 女 | 13900000003 |
| 4 | 2019063004 | 趙六 | 女 | 13900000004 |
| 課程表 | ||
| 序號 | 課程ID | 課程名稱 |
| 1 | 0001 | 語文 |
| 2 | 0002 | 數學 |
| 3 | 0003 | 英語 |
| 4 | 0004 | 體育 |
| 老師表 | ||
| 序號 | 老師ID | 老師姓名 |
| 1 | T0001 | 孫七 |
| 2 | T0002 | 周八 |
| 3 | T0003 | 吳九 |
| 4 | T0004 | 鄭十 |
2）爲上面獨立的表格，創建關聯關係，使得他們之間關聯起來
| 選課記錄表 | ||
| 序號 | 學號 | 課程ID |
| 1 | 13900000001 | 0001 |
| 2 | 13900000001 | 0002 |
| 3 | 13900000001 | 0003 |
| 4 | 13900000002 | 0001 |
| 5 | 13900000002 | 0002 |
| 6 | 13900000003 | 0002 |
| 7 | 13900000003 | 0003 |
| 8 | 13900000004 | 0004 |
| 授課記錄表 | ||
| 序號 | 學號 | 課程ID |
| 1 | 0001 | T0001 |
| 2 | 0002 | T0002 |
| 3 | 0003 | T0003 |
| 4 | 0004 | T0004 |
按照上述處理，有什麼效果？
1張表，拆成了上面的5張表，好像把簡單的問題複雜化了。弄這麼複雜，到底有什麼作用呢？解決了什麼問題？
1、解決數據冗餘：
再看一下學生表，同一個學生的信息只存儲了一次，節省了空間、提升了查找性能，解決了數據冗餘的問題。
2、解決刪除異常：
再看一下學生表，如果此時“趙六”退學，需要刪除“學生表”的“趙六”數據，此外，與“學生表”的“學號”字段有關聯關係的“選課記錄表”，會自動刪除“趙六”學號（2019063004）的行，即第8行，就完成操作了。而“體育課”與體育課的授課老師“鄭十”數據會完整保留在“課程表”與“老師表”中，不會被異常刪除，解決了刪除異常的問題。
3、解決修改異常：
現在“趙六”更換了手機，只需要在學生表中，更新“趙六”-“聯繫電話”的字段，其他表格根本沒有保存這個信息，也就是說只需要進行一次的寫操作就完成了，不會出現數據不一致或者多次寫操作，解決了修改異常。
4、解決插入異常：
如果現在新增了“政治課”，沒有授課老師與選修的學生，只需要在課程表裏面增加一行記錄“政治課”就可以了，其他表格需要寫入。不會出現像之前沒有授課老師或者沒有選修學生，連新增的課程都無法插入的問題，解決了插入異常。
綜上，我們需要使用數據庫，來解決上面幾個普通二維表無法解決的問題。
上面說的，大部分都是功能上需要使用數據庫的原因，下一篇我們再來討論一下從性能上，爲啥要使用數據庫。