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数据库作为使用频率最广的中间件，作为一个IT工程师，就算不打算从事数据库开发或者做DBA，也应该掌握其基础的知识、原理与基本的使用。
为此，本篇开始，尝试对数据库的基本知识与原理进行讲解。
数据库的类型
关系型数据库：以前，市面上最常见，使用最广泛的数据库，叫做关系型数据库，例如大名鼎鼎的Oracle、SQL Server（微软的，也叫MSSQL）、Mysql、DB2（IBM的），都是关系型的数据库。由于它使用最广泛、最常见，每个入门的人员都必须要掌握，因此接下来的几篇《数据库基本知识与原理》都会围绕关系型数据库先展开叙说，后面有机会再介绍No SQL的数据库。
非关系型数据库：叫作No SQL数据库，其实只是个统称，有各种的列式数据库，KEY VALUE值的数据库。
什么是关系型数据库？
关系型数据库的本质就是一张张有关联关系的二维表。
二维表意思就是有行与列组成的表格，与EXCEL表里面的单个工作表（sheet）是一个意思。与EXCEL表里面每个独立的工作表唯一的不同，是关系型数据库中的表格，都是有关联关系的。
假设你的EXCEL表里面有3个工作表分别叫A、B、C，如果表A有A1、A2、A3列且有内容，B表里面有B1、B2、B3列且有内容、C也有C1、C2、C3列且有内容，而B2的每个单元格其实是从A2列对应行的单元格里面引用过来的，而C3的单元格也是从B3里面引用过来的，那么其实A、B、C三个表格就有关联关系了。那么这样的EXCEL表就更加接近关系型数据库里面的表了。
只不过，数据库里面的，没有规定B2的某个单元格一定要引用A2里面对应行的单元格，可以是任意一行的单元格的值。
为什么要用数据库？
为什么要用数据库而不用EXCEL表？这是一个重要的问题。如果都不知道一个东西有什么用，能解决什么问题，那么花时间学习一个新东西干嘛？
首先，在数据量很少的情况下，直接用EXCEL表格也是没有问题的。
但是当数据有2万行左右的时候，发觉一台K22的联想笔记本用EXCEL来打开，可能都要7~8秒才能打开了，这基本上已经到达了用户可以忍受的延迟时间的极限了，如果一个用户打开一个网页，7~8秒都打不开的话，估计他会选择叉掉这个网页，然后去其他网站去了。
因此，当数据量很大的时候，我们发觉EXCEL已经无法满足我们的性能需求了，因此需要使用数据库。
除了性能之外，使用普通的二维表，还有以下几个问题：
数据冗余：大量同样的数据重复存储，我们以下面一张很简单的学生选课记录表为例。
| 序号 | 学号 | 学生姓名 | 性别 | 联系电话 | 课程名称 | 授课老师 |
| 1 | 2019063001 | 张三 | 男 | 13900000001 | 语文 | 孙七 |
| 2 | 2019063001 | 张三 | 男 | 13900000001 | 数学 | 周八 |
| 3 | 2019063001 | 张三 | 男 | 13900000001 | 英语 | 吴九 |
| 4 | 2019063002 | 李四 | 男 | 13900000002 | 语文 | 孙七 |
| 5 | 2019063002 | 李四 | 男 | 13900000002 | 数学 | 周八 |
| 6 | 2019063003 | 王五 | 女 | 13900000003 | 数学 | 周八 |
| 7 | 2019063003 | 王五 | 女 | 13900000003 | 英语 | 吴九 |
| 8 | 2019063004 | 赵六 | 女 | 13900000004 | 体育 | 郑十 |
看到“张三”选了“语文、数学、英语”3门课程，但是“张三”每选修一门课程，他的“学号”、“性别”、“联系电话”等数据就会被重复存储1次，如果有100条关于他的记录，这些数据就会被重复100次。这样的数据冗余会带来如下问题：
1）浪费存储空间。
2）导致增加了检索有效数据的时长（因为数据总量增多了，搜索的时候遍历的数据增多了）。
删除异常：想删除1个数据，结果会导致不想删的数据也被删除了。（依然以上述例子为例）
| 序号 | 学号 | 学生姓名 | 性别 | 联系电话 | 课程名称 | 授课老师 |
| 8 | 2019063004 | 赵六 | 女 | 13900000004 | 体育 | 郑十 |
如果“赵六”退学了，我们想要删除赵六的数据，但是我们会发现只有“赵六”选修了体育课。
这时候一旦删除了“赵六”，“体育”的课程，“郑十”这位授课老师，都会无故从这个表格被删掉，这就叫删除异常。
修改异常：修改一个数据，却需要修改多次，并且如果修改不安全，会导致数据不一致。
| 序号 | 学号 | 学生姓名 | 性别 | 联系电话 | 课程名称 | 授课老师 |
| 1 | 2019063001 | 张三 | 男 | 13900000001 | 语文 | 孙七 |
| 2 | 2019063001 | 张三 | 男 | 13900000001 | 数学 | 周八 |
| 3 | 2019063001 | 张三 | 男 | 13900000001 | 英语 | 吴九 |
如果“张三”更换了手机，修改手机号，张三有多少条记录就需要修改多少次，写入操作的开销是大于读操作的，会带了额外增加的开销，并且如果修改不完全，会导致表格中“张三”的联系电话不一致。
插入异常：应该插入的数据无法插入。
| 序号 | 学号 | 学生姓名 | 性别 | 联系电话 | 课程名称 | 授课老师 |
| 生物 | 张强 |
数据库是怎样处理上面数据的？
数据库会将上面的一张二维表，拆分为多张具有关联关系的二维表进行存储。注意关键词有2个，1是多张，2是有关联关系。如下：
1）先将1张二维表拆分为多张二维表
| 学生表 | ||||
| 序号 | 学号 | 学生姓名 | 性别 | 联系电话 |
| 1 | 2019063001 | 张三 | 男 | 13900000001 |
| 2 | 2019063002 | 李四 | 男 | 13900000002 |
| 3 | 2019063003 | 王五 | 女 | 13900000003 |
| 4 | 2019063004 | 赵六 | 女 | 13900000004 |
| 课程表 | ||
| 序号 | 课程ID | 课程名称 |
| 1 | 0001 | 语文 |
| 2 | 0002 | 数学 |
| 3 | 0003 | 英语 |
| 4 | 0004 | 体育 |
| 老师表 | ||
| 序号 | 老师ID | 老师姓名 |
| 1 | T0001 | 孙七 |
| 2 | T0002 | 周八 |
| 3 | T0003 | 吴九 |
| 4 | T0004 | 郑十 |
2）为上面独立的表格，创建关联关系，使得他们之间关联起来
| 选课记录表 | ||
| 序号 | 学号 | 课程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 |
| 授课记录表 | ||
| 序号 | 学号 | 课程ID |
| 1 | 0001 | T0001 |
| 2 | 0002 | T0002 |
| 3 | 0003 | T0003 |
| 4 | 0004 | T0004 |
按照上述处理，有什么效果？
1张表，拆成了上面的5张表，好像把简单的问题复杂化了。弄这么复杂，到底有什么作用呢？解决了什么问题？
1、解决数据冗余：
再看一下学生表，同一个学生的信息只存储了一次，节省了空间、提升了查找性能，解决了数据冗余的问题。
2、解决删除异常：
再看一下学生表，如果此时“赵六”退学，需要删除“学生表”的“赵六”数据，此外，与“学生表”的“学号”字段有关联关系的“选课记录表”，会自动删除“赵六”学号（2019063004）的行，即第8行，就完成操作了。而“体育课”与体育课的授课老师“郑十”数据会完整保留在“课程表”与“老师表”中，不会被异常删除，解决了删除异常的问题。
3、解决修改异常：
现在“赵六”更换了手机，只需要在学生表中，更新“赵六”-“联系电话”的字段，其他表格根本没有保存这个信息，也就是说只需要进行一次的写操作就完成了，不会出现数据不一致或者多次写操作，解决了修改异常。
4、解决插入异常：
如果现在新增了“政治课”，没有授课老师与选修的学生，只需要在课程表里面增加一行记录“政治课”就可以了，其他表格需要写入。不会出现像之前没有授课老师或者没有选修学生，连新增的课程都无法插入的问题，解决了插入异常。
综上，我们需要使用数据库，来解决上面几个普通二维表无法解决的问题。
上面说的，大部分都是功能上需要使用数据库的原因，下一篇我们再来讨论一下从性能上，为啥要使用数据库。
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