Python数据库实战

数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。

数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思：

（1）数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。

（2）数据库是数据管理的新方法和技术，它能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。

关系数据库

关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。 常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。

标准SQL语句

虽然关系型数据库有很多，但是大多数都遵循SQL（结构化查询语言，Structured Query Language）标准。 常见的操作有查询，新增，更新，删除，求和，排序等。

查询语句：SELECT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从 table 中查询出满足 condition 条件的字段 param。

新增语句：INSERT INTO table （param1，param2，param3） VALUES （value1，value2，value3） 该语句可以理解为向table中的param1，param2，param3字段中分别插入value1，value2，value3。

更新语句：UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的字段param更新为 new_value 值。

删除语句：DELETE FROM table WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的数据全部删除。

去重查询：SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从表table中查询出满足条件condition的字段param，但是param中重复的值只能出现一次。

排序查询：SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1该语句可以理解为从表table 中查询出满足condition条件的param，并且要按照param1升序的顺序进行排序。

总体来说， 数据库的SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE对应了我们常用的增删改查四种操作。

关系型数据库对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询，例如join，这样的情况下，关系型数据库就会比NoSQL数据库性能更优，而且精确度更高。由于结构化数据的规模不算太大，数据规模的增长通常也是可预期的，所以针对结构化数据使用关系型数据库更好。关系型数据库十分注意数据操作的事务性、一致性，如果对这方面的要求关系型数据库无疑可以很好的满足。

非关系型数据库（NoSQL）

随着近些年技术方向的不断拓展，大量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcache出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。

指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论，简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求，一次性满足两种要求是该系统的上限。而一致性哈希算法则指的是NoSQL数据库在应用过程中，为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法，该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端，即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动，当节点过多时，相关工作结果就无法那么准确。这一问题使整个系统的工作效率受到影响，导致整个数据库系统的数据乱码与出错率大大提高，甚至会出现数据节点的内容迁移，产生错误的代码信息。但尽管如此，NoSQL数据库技术还是具有非常明显的应用优势，如数据库结构相对简单，在大数据量下的读写性能好；能满足随时存储自定义数据格式需求，非常适用于大数据处理工作。

NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。对于非结构化数据的处理更合适，如文章、评论，这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理，并不需要像结构化数据一样，进行精确查询，而且这类数据的数据规模往往是海量的，数据规模的增长往往也是不可能预期的，而NoSQL数据库的扩展能力几乎也是无穷的，所以NoSQL数据库可以很好的满足这一类数据的存储。NoSQL数据库利用key-value可以大量的获取大量的非结构化数据，并且数据的获取效率很高，但用它查询结构化数据效果就比较差。

目前NoSQL数据库仍然没有一个统一的标准，它现在有四种大的分类：

（1）键值对存储（key-value）：代表软件Redis，它的优点能够进行数据的快速查询，而缺点是需要存储数据之间的关系。

（2）列存储：代表软件Hbase，它的优点是对数据能快速查询，数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。

（3）文档数据库存储：代表软件MongoDB，它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好，同时缺少一种统一查询语言。

（4）图形数据库存储：代表软件InfoGrid，它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想得到结果必须进行整个图的计算，而且遇到不适合的数据模型时，图形数据库很难使用。