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1. 定义与核心特征
数据库（Database）是按照特定数据结构组织、存储和管理数据的仓库，可视为“电子化的文件柜”。其核心目标是通过集中管理数据，实现高效访问、共享和维护。主要特征包括：
（1）数据共享性：支持多用户并发访问，如企业内部系统共享客户信息。
（2）冗余度低：通过统一存储避免重复数据，节省空间并保证一致性。
（3）独立性：数据逻辑结构与物理存储分离，应用程序修改不影响数据组织。
（4）安全性：通过权限控制和事务管理（ACID特性）保障数据安全。
2. 数据库类型
根据数据模型和应用场景，数据库可分为两大类：
（1）关系型数据库（RDBMS）
特点：以二维表格形式存储数据，通过主键、外键建立表间关联，支持SQL语言。
常见系统：MySQL（轻量级Web应用）、Oracle（企业级事务处理）、PostgreSQL（复杂查询与扩展性）。
适用场景：金融系统、ERP、需强一致性的业务场景。
（2）非关系型数据库（NoSQL）
特点：灵活的数据模型（键值、文档、图等），适合高并发、海量数据场景。
常见类型：
键值存储（如Redis）：用于缓存、实时数据处理。
文档数据库（如MongoDB）：存储半结构化数据（JSON/XML），适用于内容管理。
图数据库（如Neo4j）：处理复杂关系网络（社交网络、推荐系统）。
时序数据库（如InfluxDB）：专用于时间序列数据（传感器日志、监控数据）。
3. 数据库系统组成
数据库系统（DBS）由以下核心组件构成：
数据库（DB）：存储数据的物理或逻辑集合。
数据库管理系统（DBMS）：管理数据的软件，如MySQL、Oracle，提供数据定义（DDL）、操作（DML）、控制（DCL）功能。
应用程序：用户通过前端工具（如ERP系统）与数据库交互。
数据库管理员（DBA）：负责设计、维护、备份与安全策略。
硬件平台：服务器、存储设备等基础设施。
4. 数据模型
数据模型是数据库设计的核心框架，分为两类：
（1）概念模型
实体-联系模型（E-R模型）：用实体（如“学生”）、属性（如“学号”）和联系（如“选课”）描述业务逻辑，常用于需求分析阶段。
示例：学生选课系统中，学生实体与课程实体通过“选修”关系关联，形成多对多联系。
（2）逻辑模型
关系模型：主流模型，以二维表为基础，支持规范化设计（如三范式）。
非关系模型：如键值对、文档结构，强调灵活性与扩展性。
5. 应用场景与选择依据
关系型数据库：适合需强一致性、复杂事务的场景，如银行交易系统。
非关系型数据库：适用于高并发读写（如电商秒杀）、非结构化数据（如日志存储）或分布式架构（如大数据分析）。
混合架构：现代系统常结合两者，如用Redis缓存热点数据，MySQL存储核心业务。