大家好，我是鱼皮，今天来聊聊数据库。
什么是数据库？
这个问题相信对学编程的朋友们来说过于简单了，大家想必都是增删改查的好手。
但如果让你说出10种不同类型的数据库，阁下该如何应对？
这篇文章，是对数据库技术的一个小科普，希望能帮大家了解到更多元化的数据库，便于拓宽学习思路和项目的技术选型。
关系型数据库首先是我们接触最多的、也是入门后端必学的关系型数据库。
在关系型数据库中，数据以表的形式进行组织和存储，每个表就像一个Excel表格，包含多个行和多个列。
就比如我们经典的学生管理系统，把学生信息存储到关系型数据库中，结构大概是这样的：
上述学生表格中，每一行代表一个学生的信息，每一列代表学生的一个属性。我们可以使用结构化查询语言SQL来对关系型数据库表的数据进行灵活地查询、选择、过滤等。
而关系型数据库最大的特点，就是表和表之间可以存在关系。比如学生管理系统中还可以有班级表，结构如下：
那如果我想知道某个学生所属的班级信息，只需要在查询时将学生表的所属班级号和班级表的班号进行关联，而不用把所有表格的列存储在一起，非常灵活。
通过SQL可以连接查询多张表，得到下面的查询结果：
除了查询灵活、数据表间存在关系外，关系型数据库还具有很多其他的优点。
比较重要的是数据一致性，关系型数据库遵循ACID原则（原子性、一致性、隔离性和持久性），支持事务，可以保证多个操作同时进行时，数据的状态保持一致。比如A给B转账，A扣钱的同时B也会加钱，不会出现A扣了钱B却没收到钱的情况。
兼顾查询的灵活和写入的准确性，使得关系型数据库几乎可以被应用于任何项目中！比如CRM（客户关系管理）和HRM（人力资源管理）等各类管理系统、数据分析系统、金融银行系统等。
比较经典的关系型数据库产品有MySQL、Oracle、PostgreSQL、MicrosoftSQLServer等。其中，MySQL由于开源又易学，已经成为后端开发同学必学的数据库技术。
关系型数据库的底层核心实现是基于关系模型的数学理论，最常见的实现方式是使用B+树来存储索引结构，基于其平衡性，能够在存储大量数据时保持高效的查询性能，并且兼顾增删改操作的性能。
对于大多数项目，用MySQL等关系型数据库来存储数据就足够了。但关系型数据库不是银弹！在某些场景下，比如要存储的数据间没有关系时，它并不是最佳的选择。
举个例子，当我们要写一篇文章，没有必要把数据存储到Excel表格里，可能直接将单篇文本放到Word里会更方便阅读和修改。
这个时候，我们就需要与之互补的非关系型数据库。
非关系型数据库非关系型数据库又叫NoSQL。最简单的理解方式：关系型数据库适用于存储相互之间存在关系的数据表，那么非关系型数据库适用于关系不强的、结构相对灵活的、需要被快速访问的数据，比如字符串、JSON等。
实际项目开发中，最常用的非关系型数据库当属KV数据库。
KV即Key-Value，数据是以键值对的方式存储在数据库中的。可以理解为一个HashMap，数据库中存储的每个键都唯一对应一个值。键和值都可以是任意类型的数据，例如字符串、数字、数组等，非常灵活。
比如存储每位用户的个人信息，结构大概是这样的：
由于KV存储的结构简单清晰，我们能够很轻松地根据某个键查找出对应的值，无论是读写数据性能都非常高。
此外，KV数据库还具备良好的可扩展性，由于数据间不存在直接关联，我们可以把键值对放到多个机器上存储，通过数据分片、负载均衡等策略来支持海量数据的高并发访问。
由于高性能和高可扩展性，KV数据库被广泛应用于缓存、分布式会话、分布式锁、实时统计等场景。
最经典的KV数据库当属Redis了，它是开源的、基于内存的、高性能的数据库，不仅支持丰富的数据类型和功能，还有持久化等重要特性，也是后端同学必学的技术。其他的常用KV数据库有LevelDB、RocksDB、ApacheCassandra等。
KV数据库的底层实现比较灵活，常见的实现方式是使用哈希表来存储键值对。不同类型的值对应的实现方式也不同，比如Redis的字符串存储采用简单动态字符串（SDS）实现。
解决特定问题的数据库相信很多同学对数据库的印象就停留在MySQL和Redis。的确，以上两类数据库几乎已经可以解决所有问题！
但是，未必是最适合的。
就像你完全可以用电脑自带的记事本软件来查看和编辑HTML网页文件，但是往往会选择一个更专业的开发工具来替代它。
数据库也是一样，除了传统的关系和非关系型数据库之外，还有很多用于解决特定问题的数据库。它们往往针对特定的数据结构和应用场景进行了专门的优化和设计，能够提供更高效快捷的数据查询和存储，满足特定领域的需求。
比如下面8种数据库：
搜索引擎数据库顾名思义，搜索引擎数据库是为了实现搜索引擎功能的数据库。
它适用于存储和管理大量的文本内容数据，并提供更快速、准确、灵活的全文检索功能。
比如想要让用户更轻松地在你的博客内搜索文章，就可以使用搜索引擎数据库。
为什么它能做到更快更灵活的搜索呢？这是因为在搜索引擎数据库中，数据一般是以倒排索引的方式存储的。
倒排索引和传统的关系表有什么区别呢？
以存储博客文档为例，传统的关系型数据库存储结构是：
我们能够根据id来查找到对应的单篇文档，也可以通过搜索精确的关键词，来查找到多篇文档。
比如搜索“鱼皮”，能搜出文档1、2。
但是，如果你搜索“鱼皮程序员”，是无法得到搜索结果的，因为没有任何一个文档的内容，完全包含“鱼皮程序员”这个词（文档内容2只有“鱼皮”、“程序员”这两个词）。
而在搜索引擎数据库中，首先会将文档内容按照单词进行分割，也就是分词。然后再构建单词到文档id的映射，示例结构如下：
有了上述的倒排索引，当用户搜索“鱼皮程序员”时，搜索引擎数据库会先对搜索词进行分词，得到“鱼皮”和“程序员”，然后根据这两个词汇就能找到文档id1、2了。不用再去遍历表内所有的数据，实现了更灵活、快速的模糊搜索。
此外，搜索引擎数据库还支持相关性排序，能够根据用户的搜索词对所有搜索结果进行打分，把最接近的文档排到最上面。
主流的搜索引擎数据库技术有Elasticsearch、ApacheSolr、ApacheLucene等，一般更建议大家学习Elasticsearch，这玩意更新迭代地老快了。
文档数据库顾名思义，文档数据库适用于存储和管理半结构化的文档数据，比如存储JSON格式。
相比于关系型数据库中明确定义的表格行列，文档数据库的数据结构是类似于文档的层次化结构，每个文档都是独立的，可以包含多个不同类型和格式的数据。
比如存储博客文章，示例结构如下：
当我们要给某个文档新增一个字段时，不需要像关系型数据库一样改变表结构，非常灵活！
除了灵活之外，文档数据库也有很高的可扩展性，适用于内容管理系统（比如博客）、文档协同编辑系统等。
个人比较推荐学习的文档数据库是MongoDB，入门难度极低，对前端同学也很友好。当然，Couchbase也是不错的。
时序数据库时序数据库是一种专门用于高效存储和处理时间序列的数据库系统。
时间序列是指以时间作为主要维度的数据序列，即每个数据单元都包含时间戳。
举个例子，在实时温度监测系统中，我们需要每分钟连续收集并观察当前的温度，数据结构示例如下：
有了这些数据，我们就能够按照时间范围进行高效查询、聚合分析、数据可视化。
因此，时序数据库非常适用于物联网（比如传感器数据）、日志监控、金融交易数据分析等场景。
主流的时序数据库技术有InfluxDB、TimescaleDB等。一般情况下，建议将时序数据库配合Grafana监控看板一起使用，实现数据存储+快速可视化。
不同时序数据库底层的存储方式也不同，我们可以简单理解为，时序数据库会根据时间字段构建索引，查询时通过索引去定位实际数据。比如InfluxDB使用TSM（Time-StructuredMergeTree）作为存储引擎，底层使用B+树来存储时间索引。
向量数据库向量数据库是专门用于存储和处理高维向量数据的数据库系统。
什么是向量？每个向量可以表示一个实体，并且包含多个维度的数值。
举个例子，在人脸识别系统中，我们可以通过人脸的特征来判断是否为熟人。每张人脸图像，都对应一个向量；每个人脸向量有可能包含成百上千个特征，比如鼻子大小、眼睛大小等，每个特征就是一个维度。
对应的数据结构示例如下：
在上述表格中，人脸特征向量是一个浮点数数组。数组的每个下标就表示一个特征（维度），比如下标0的数值表示鼻子的大小，下标1的数值表示眼睛大小，以此类推。。。
我们只需要对比向量，就能够判断出人脸的相似度。
向量数据库能够高效存储多维向量数据、计算向量的相似度、并实现各种不同算法的相似性搜索，适用于图像识别、特征提取和匹配、推荐系统等场景。值得一提的是，AI技术的发展也带来了一波向量数据库技术的热潮，可以利用向量数据库存储投喂给AI的训练Embeddings数据。
主流的向量数据库技术有Milvus、Pinecone、Faiss等，有些数据库（比如PostgreSQL）可能也支持存储向量类型的字段。
关于向量数据库的底层实现，还是比较复杂的。类似于上面提到的时序数据库，向量数据库的实现关键也是索引的设计。常见的向量索引结构有倒排索引、KD树、球树等，可以理解为对相似的向量数据进行了分组和编码，从而实现更快速地检索匹配相似向量。此外，向量数据库往往也会采用并行计算来加速处理。
空间数据库空间数据库是专门用于存储和处理地理空间数据的数据库系统。
地理空间数据是指基于地理坐标系的几何对象，比如某个物体所处的经纬度或三维坐标（点）、某个物体的轮廓（线）、某个物体的表面（面）等。
举个例子，假如你想存储自己房间内每个物体的位置信息，对应的数据结构可能是：
使用空间数据库，能够高效地存储、查询和分析空间数据，比如计算两个空间是否相交、对路径进行规划、可视化地理空间等。
空间数据库不仅是地理信息系统（GIS）的核心组件，还能用于实现位置导航、城市路面规划等场景。
对于具体的空间数据库技术，我了解得不多，只知道可以用PostGIS插件来为PostgreSQL支持空间数据管理能力，朋友们可以帮忙补充下。
至于空间数据库的底层实现，最关键的部分依然是索引。常见的空间索引结构有R树、Quadtree等，这些结构可以对空间数据进行划分、聚合和编码，从而加速空间范围的查询处理。此外，空间数据库涉及大量的空间分析算法，比如最近邻查询、空间关系查询等。时间有限，不做展开说明了。
图形数据库图形数据库是专门用于存储和处理图形结构数据的数据库系统。
注意，这里的图形可不是三角形、长方形，而是指由节点和边构成的图形结构。
比如我们要存储一个朋友圈关系网（即FoF：朋友的朋友），对应的图形可能是：
上图中，每个用户可以表示为一个节点，用户之间的好友关系可以表示为边。
在图形数据库中，需要2个表格来存储。
节点信息表：
边信息表：
通过存储这些节点和边的信息，图形数据库就能实现快速查询及分析朋友圈网中的用户关系，并且挖掘出用户的社交情况、和其他用户的隐藏关系等。
由此，图形数据库非常适于构建社交网络关系图谱、推荐系统、知识图谱等。
比较主流的图形数据库有Neo4j、TigerGraph等，都支持复杂的图形操作和算法、以及分布式扩展，能够通过并行计算加速图形处理。
图形数据库的核心实现相信学过算法的朋友们并不陌生，主要是用了类似邻接表、邻接矩阵等方式实现节点和边数据的存储，并且通过构建图形索引进行加速。
列存数据库这是一种非常主流的数据库！区别于传统的行式数据库，列存数据库以列作为基本的存储单位，把每列的数据存储在一起。
拿鱼皮公司每天的收入来举个例子，传统的行式（关系型）数据库是这么存储的：
而在列存数据库中，底层大概是这么存储的，相当于对矩阵做了一次转置：
这样一来，如果我们要统计这几天公司的总利润，不需要依次读取每一行的数据，直接读取所需的利润那一列进行计算即可，从而提高了数据分析和聚合操作的效率。
此外，从计算机底层来分析，把相同类型的数据在同一列中连续存储，可以实现更好的数据压缩效果、节约空间。
因此，列存数据库适用于实时数据分析、OLAP、大规模数据仓库等场景。
比较主流的列存数据库技术有ApacheHBase、ClickHouse、Druid等，都是大数据方向同学的必修课。
ClickHouse官方演示
多模数据库最后要讲的数据库也最特别，区别于上面所有存储单一数据模型的数据库，多模数据库能够同时存储处理多种不同类型的数据，比如关系型数据、文档数据、图形数据等，非常灵活。
就拿大家学编程时最常做的电商系统来举例。如果没有多模数据库，你要用关系型数据库来存储商品简略信息（比如商品名称、价格），要用文档数据库来存储可能长达几十页的商品详情，要用图数据库来存储商品推荐关系。每次看数据库信息时，要分别到三个数据库中查看。
如果使用多模数据库，可以直接在同一个数据库里统一存储和管理不同类型的数据，非常方便。
此外，多模数据库还支持事务，能够更轻松地实现数据的一致性和完整性，不需要手动实现跨库事务、跨库数据同步等等。
比较常用的多模态数据库技术有ArangoDB、OrientDB等，不过一般情况下，我们在开发中也很少会用到这种数据库，感兴趣的话再学习即可。
OK，不知不觉竟然写了近字！希望这篇文章对大家有收获吧，不过我只列举了应用相对较多的数据库类型，大家如果听说过其他的数据库，欢迎评论区留言分享~