數據庫vs文件系統：數據共享性好，冗餘度低，數據獨立性好，彈性大，易擴充。數據庫將對數據的結構化任務從某個應用程序中解耦出來，交由數據庫管理系統操作，減少應用程序的維護和修改，簡化了應用程序的編寫。
數據庫的三級模式：外模式、模式和內模式。模式是數據庫全體數據的邏輯結構和特徵的描述。例如層次模型，網狀模型，關係模型這些在模式這一級定義。內模式是數據物理結構和存儲方式的描述，也被稱爲存儲模式，更爲底層。外模式也稱子模式，是數據庫用戶能看見和使用的局部數據的邏輯結構和特徵的描述，與具體應用有關。三層模式之間的解耦是使用映像實現的。
概念模型：實體，屬性，碼，實體型，實體集，聯繫。實體-聯繫方法（E-R模型）
常用數據模型：層次模型，網狀模型，關係模型，面向對象數據模型，對象關係數據模型，半結構化數據模型。
層次模型：基本層次聯繫——兩個記錄以及它們之間的一對多，一對一的聯繫。雙親結點，子女結點。現實中很多實體之間的聯繫很自然地是層次關係。樹狀能夠帶來高查詢效率，但插入和刪除操作的設計就較爲複雜。另外有很多聯繫是非層次型的。一個結點可能有多個雙親結點，此時的層次模型就很笨拙。
網狀模型：當層次聯繫集合中，一個以上的結點無雙親，一個結點可以有多於一個的雙親，這個就是網狀模型。其存取性能較高。缺點是結構複雜，當數據類型越來越多時，數據庫的結構就越來越複雜，不利於用戶最終掌握。記錄之間的聯繫通過存取路徑實現，加重了編寫程序的負擔。
關係模型：從用戶角度看，關係模型由一組關係構成。每個關係的數據結構是一張規範化的二維表。元組——表中的一行。屬性——表中的一列。碼——某個屬性組可以唯一確定一個元組。域——一組具有相同數據類型的值的集合，可以理解爲某個屬性是一個變量，這個變量的值域。分量——元組中的一個屬性值。關係模式——對關係的描述：關係名（屬性1，屬性2，...，屬性n）。關係模型要求關係是規範化的。表中不能有表。關係模型將存取路徑向用戶隱蔽，用戶只需進行查詢和修改，提高了獨立性。關係模型的操作包括查詢操作和插入、刪除、修改操作兩大部分，查詢操作又分爲選擇，投影，連接，除，並，差，交，笛卡爾積等。關係操作的特點是集合操作，即操作的對象和結果都是集合。早期關係操作能力，分別有關係代數和關係演算。結構化查詢語言SQL介於關係代數與關係演算之間。詳細的關係模型的知識主要涉及各種碼，主碼，完整性，範式，完備性的東西。
NoSQL系統：一種解釋爲非關係數據庫；另一種介紹所Not Only SQL，即數據管理技術不僅僅是SQL。NoSQL系統支持的數據模型通常有4種：Key-value模型、BigTable模型、文檔模型和圖模型。
Key-value模型：記爲KV，類似字典，按照Key值來存儲和提取Value值。Value值是無結構的二進制碼或純字符串，在應用層進行解析。代表系統：Cassandra，Redis。
BigTable模型：支持結構化的數據，包括列、列簇、時間戳以及版本控制等元數據的存儲。代表系統：HBase，Big Table。
文檔模型：它的Value值支持複雜的結構定義，通常是被轉換成JSON或類似於JSON格式的結構化文檔。支持數據庫索引的定義，索引主要按照字段名組織。代表系統：MongoDB。
圖模型：記爲G(V, E)，每個結點V具有若干屬性，邊E也有若干屬性。該模型支持圖結構的各種基本算法。
NewSQL系統是融合NoSQL與SQL的新型數據庫系統。SQL擴展性差， 成本高，難以應對海量數據挑戰，而NoSQL靈活性高，擴展性好，但不支持SQL，導致應用程序開發困難，特別不支持事務ACID特性（原子性（Atomicity），一致性（Consistency），隔離性（lsolation），持久性（Durability））。NewSQL則結合了兩者優勢。
MapReduce：MapReduce是一種並行編程模型，2004年Google提出，用於解決大規模並行計算問題。以key/value的分佈式存儲系統爲基礎。計算結點和存儲結點通常是同一個結點，即MapReduce框架和Hadoop分佈式文件系統（HDFS）。將並行數據庫與MapReduce兩者結合起來的數據庫設計有並行數據庫主導型、MapReduce主導型、並行數據庫和MapReduce集成型。
內存數據庫（MMDB）：將數據庫的全部或大部分數據放在內存中的數據庫系統。其目的是有效利用內存的優勢來提高數據庫的性能。它具有高吞吐率，低延時訪問，良好並行處理能力等特性。
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