今天和大家聊聊數據庫。

什么是數據庫？

這個問題相信對學編程的朋友們來說過于簡單了，大家想必都是增刪改查的好手。

但如果讓你說出 10 種不同類型的數據庫，閣下該如何應對？

這篇文章，是對數據庫技術的一個小科普，希望能幫大家了解到更多元化的數據庫，便于拓寬學習思路和項目的技術選型。

關系型數據庫

首先是我們接觸最多的、也是入門后端必學的 關系型數據庫 。

在關系型數據庫中，數據以 表 的形式進行組織和存儲，每個表就像一個 Excel 表格，包含多個 行 和多個 列 。

就比如我們經典的學生管理系統，把學生信息存儲到關系型數據庫中，結構大概是這樣的：

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上述學生表格中，每一行代表一個學生的信息，每一列代表學生的一個屬性。我們可以使用結構化查詢語言 SQL 來對關系型數據庫表的數據進行靈活地查詢、選擇、過濾等。

而關系型數據庫最大的特點，就是表和表之間可以 存在關系 。比如學生管理系統中還可以有班級表，結構如下：

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那如果我想知道某個學生所屬的班級信息，只需要在查詢時將學生表的 所屬班級號 和班級表的 班號 進行關聯，而不用把所有表格的列存儲在一起，非常靈活。

通過 SQL 可以連接查詢多張表，得到下面的查詢結果：

除了查詢靈活、數據表間存在關系外，關系型數據庫還具有很多其他的優點。

比較重要的是 數據一致性 ，關系型數據庫遵循 ACID 原則（原子性、一致性、隔離性和持久性），支持事務，可以保證多個操作同時進行時，數據的狀態保持一致。比如 A 給 B 轉賬，A 扣錢 的同時 B 也會加錢，不會出現 A 扣了錢 B 卻沒收到錢的情況。

兼顧查詢的靈活和寫入的準確性，使得關系型數據庫幾乎可以被應用于任何項目中！比如 CRM（客戶關系管理）和 HRM（人力資源管理）等各類管理系統、數據分析系統、金融銀行系統等。

比較經典的關系型數據庫產品有 MySQL、Oracle、PostgreSQL、Microsoft SQL Server 等。其中，MySQL 由于開源又易學，已經成為后端開發同學必學的數據庫技術。

關系型數據庫的底層核心實現是 基于關系模型的數學理論 ，最常見的實現方式是使用 B+ 樹來存儲索引結構，基于其平衡性，能夠在存儲大量數據時保持高效的查詢性能，并且兼顧增刪改操作的性能。

對于大多數項目，用 MySQL 等關系型數據庫來存儲數據就足夠了。但關系型數據庫不是銀彈！在某些場景下，比如要存儲的數據間沒有關系時，它并不是最佳的選擇。

舉個例子，當我們要寫一篇文章，沒有必要把數據存儲到 Excel 表格里，可能直接將單篇文本放到 Word 里會更方便閱讀和修改。

這個時候，我們就需要與之互補的 非關系型數據庫 。

非關系型數據庫

非關系型數據庫又叫 NoSQL。最簡單的理解方式：關系型數據庫適用于存儲相互之間 存在關系的數據表 ，那么非關系型數據庫適用于關系不強的、結構相對靈活的、需要被快速訪問的數據，比如字符串、JSON 等。

實際項目開發中，最常用的非關系型數據庫當屬 KV 數據庫。

KV 即 Key-Value，數據是以 鍵值對 的方式存儲在數據庫中的。可以理解為一個 HashMap，數據庫中存儲的每個鍵都 唯一對應 一個值。鍵和值都可以是任意類型的數據，例如字符串、數字、數組等，非常靈活。

比如存儲每位用戶的個人信息，結構大概是這樣的：

由于 KV 存儲的結構簡單清晰，我們能夠很輕松地根據某個鍵查找出對應的值，無論是讀寫數據性能都非常高。

此外，KV 數據庫還具備良好的可擴展性，由于數據間不存在直接關聯，我們可以把鍵值對放到多個機器上存儲，通過數據分片、負載均衡等策略來支持海量數據的高并發訪問。

由于高性能和高可擴展性，KV 數據庫被廣泛應用于緩存、分布式會話、分布式鎖、實時統計等場景。

最經典的 KV 數據庫當屬 Redis 了，它是開源的、基于內存的、高性能的數據庫，不僅支持豐富的數據類型和功能，還有持久化等重要特性，也是后端同學必學的技術。其他的常用 KV 數據庫有 LevelDB、RocksDB、Apache Cassandra 等。

KV 數據庫的底層實現比較靈活，常見的實現方式是使用哈希表來存儲鍵值對。不同類型的值對應的實現方式也不同，比如 Redis 的字符串存儲采用簡單動態字符串（SDS）實現。

解決特定問題的數據庫

相信很多同學對數據庫的印象就停留在 MySQL 和 Redis。的確，以上兩類數據庫幾乎已經可以解決所有問題！

但是，未必是最適合的。

就像你完全可以用電腦自帶的記事本軟件來查看和編輯 HTML 網頁文件，但是往往會選擇一個更專業的開發工具來替代它。

數據庫也是一樣，除了傳統的關系和非關系型數據庫之外，還有很多用于解決特定問題的數據庫。它們往往針對特定的數據結構和應用場景進行了專門的優化和設計，能夠提供更高效快捷的數據查詢和存儲，滿足特定領域的需求。

比如下面 8 種數據庫：

搜索引擎數據庫

顧名思義，搜索引擎數據庫是為了實現搜索引擎功能的數據庫。

它適用于存儲和管理大量的文本內容數據，并提供更快速、準確、靈活的全文檢索功能。

比如想要讓用戶更輕松地在你的博客內搜索文章，就可以使用搜索引擎數據庫。

為什么它能做到更快更靈活的搜索呢？這是因為在搜索引擎數據庫中，數據一般是以 倒排索引 的方式存儲的。

倒排索引和傳統的關系表有什么區別呢？

以存儲博客文檔為例，傳統的關系型數據庫存儲結構是：

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我們能夠根據 id 來查找到對應的單篇文檔，也可以通過搜索精確的關鍵詞，來查找到多篇文檔。

比如搜索 “魚皮”，能搜出文檔 1、2。

但是，如果你搜索 “魚皮程序員”，是無法得到搜索結果的，因為沒有任何一個文檔的內容，完全包含 “魚皮程序員” 這個詞（文檔內容 2 只有 “魚皮”、“程序員” 這兩個詞）。

而在搜索引擎數據庫中，首先會將文檔內容按照單詞進行分割，也就是 分詞 。然后再構建單詞到文檔 id 的映射，示例結構如下：

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有了上述的倒排索引，當用戶搜索 “魚皮程序員” 時，搜索引擎數據庫會先對搜索詞進行分詞，得到 “魚皮” 和 “程序員”，然后根據這兩個詞匯就能找到文檔 id 1、2 了。不用再去遍歷表內所有的數據，實現了更靈活、快速的 模糊搜索 。

此外，搜索引擎數據庫還支持 相關性排序 ，能夠根據用戶的搜索詞對所有搜索結果進行打分，把最接近的文檔排到最上面。

主流的搜索引擎數據庫技術有 Elasticsearch、Apache Solr、Apache Lucene 等，一般更建議大家學習 Elasticsearch，這玩意更新迭代得老快了。

文檔數據庫

顧名思義，文檔數據庫適用于存儲和管理 半結構化的 文檔數據，比如存儲 JSON 格式。

相比于關系型數據庫中明確定義的表格行列，文檔數據庫的數據結構是類似于文檔的層次化結構，每個文檔都是獨立的，可以包含多個不同類型和格式的數據。

比如存儲博客文章，示例結構如下：

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當我們要給某個文檔新增一個字段時，不需要像關系型數據庫一樣改變表結構，非常靈活！

除了靈活之外，文檔數據庫也有很高的可擴展性，適用于內容管理系統（比如博客）、文檔協同編輯系統等。

個人比較推薦學習的文檔數據庫是 MongoDB，入門難度極低，對前端同學也很友好。當然，Couchbase 也是不錯的。

時序數據庫

時序數據庫是一種專門用于高效存儲和處理 時間序列 的數據庫系統。

時間序列是指以時間作為主要維度的數據序列，即每個數據單元都包含 時間戳 。

舉個例子，在實時溫度監測系統中，我們需要 每分鐘連續 收集并觀察當前的溫度，數據結構示例如下：

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有了這些數據，我們就能夠按照時間范圍進行高效查詢、聚合分析、數據可視化。

因此，時序數據庫非常適用于物聯網（比如傳感器數據）、日志監控、金融交易數據分析等場景。

主流的時序數據庫技術有 InfluxDB、TimescaleDB 等。一般情況下，建議將時序數據庫配合 Grafana 監控看板一起使用，實現數據存儲 + 快速可視化。

不同時序數據庫底層的存儲方式也不同，我們可以簡單理解為，時序數據庫會根據 時間 字段構建索引，查詢時通過索引去定位實際數據。比如 InfluxDB 使用 TSM（Time-Structured Merge Tree）作為存儲引擎，底層使用 B+ 樹來存儲時間索引。

向量數據庫

向量數據庫是專門用于存儲和處理 高維向量數據 的數據庫系統。

什么是向量？每個向量可以表示一個實體，并且包含多個維度的數值。

舉個例子，在人臉識別系統中，我們可以通過人臉的 特征 來判斷是否為熟人。每張人臉圖像，都對應一個向量；每個人臉向量有可能包含成百上千個特征，比如鼻子大小、眼睛大小等，每個特征就是一個維度。

對應的數據結構示例如下：

在上述表格中，人臉特征向量是一個浮點數數組。數組的每個下標就表示一個特征（維度），比如下標 0 的數值表示鼻子的大小，下標 1 的數值表示眼睛大小，以此類推。。。

我們只需要對比向量，就能夠判斷出人臉的相似度。

向量數據庫能夠高效存儲多維向量數據、計算向量的相似度、并實現各種不同算法的相似性搜索，適用于圖像識別、特征提取和匹配、推薦系統等場景。值得一提的是，AI 技術的發展也帶來了一波向量數據庫技術的熱潮，可以利用向量數據庫存儲投喂給 AI 的訓練 Embeddings 數據。

主流的向量數據庫技術有 Milvus、Pinecone、Faiss 等，有些數據庫（比如 PostgreSQL）可能也支持存儲向量類型的字段。

關于向量數據庫的底層實現，還是比較復雜的。類似于上面提到的時序數據庫，向量數據庫的實現關鍵也是索引的設計。常見的向量索引結構有倒排索引、KD 樹、球樹等，可以理解為對相似的向量數據進行了分組和編碼，從而實現更快速地檢索匹配相似向量。此外，向量數據庫往往也會采用并行計算來加速處理。

空間數據庫

空間數據庫是專門用于存儲和處理 地理空間數據 的數據庫系統。

地理空間數據是指基于地理 坐標系 的 幾何對象 ，比如某個物體所處的經緯度或三維坐標（點）、某個物體的輪廓（線）、某個物體的表面（面）等。

舉個例子，假如你想存儲自己房間內每個物體的位置信息，對應的數據結構可能是：

使用空間數據庫，能夠高效地存儲、查詢和分析空間數據，比如計算兩個空間是否相交、對路徑進行規劃、可視化地理空間等。

空間數據庫不僅是地理信息系統（GIS）的核心組件，還能用于實現位置導航、城市路面規劃等場景。

對于具體的空間數據庫技術，我了解得不多，只知道可以用 PostGIS 插件來為 PostgreSQL 支持空間數據管理能力，朋友們可以幫忙補充下。

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至于空間數據庫的底層實現，最關鍵的部分依然是索引。常見的 空間索引 結構有 R 樹、Quadtree 等，這些結構可以對空間數據進行劃分、聚合和編碼，從而加速空間范圍的查詢處理。此外，空間數據庫涉及大量的空間分析算法，比如最近鄰查詢、空間關系查詢等。時間有限，不做展開說明了。

圖形數據庫

圖形數據庫是專門用于存儲和處理 圖形結構數據 的數據庫系統。

注意，這里的圖形可不是三角形、長方形，而是指 由節點和邊構成 的圖形結構。

比如我們要存儲一個朋友圈關系網（即 FoF：朋友的朋友），對應的圖形可能是：

上圖中，每個用戶可以表示為一個節點，用戶之間的好友關系可以表示為邊。

在圖形數據庫中，需要 2 個表格來存儲。

節點信息表：

邊信息表：

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通過存儲這些節點和邊的信息，圖形數據庫就能實現快速 查詢及分析 朋友圈網中的用戶關系，并且挖掘出用戶的社交情況、和其他用戶的隱藏關系等。

由此，圖形數據庫非常適于構建社交網絡關系圖譜、推薦系統、知識圖譜等。

比較主流的圖形數據庫有 Neo4j、TigerGraph 等，都支持復雜的圖形操作和算法、以及分布式擴展，能夠通過并行計算加速圖形處理。

圖形數據庫的核心實現相信學過算法的朋友們并不陌生，主要是用了類似鄰接表、鄰接矩陣等方式實現節點和邊數據的存儲，并且通過構建圖形索引進行加速。

列存數據庫

這是一種 非常主流 的數據庫！區別于傳統的行式數據庫，列存數據庫以列作為基本的存儲單位，把每列的數據存儲在一起。

拿某公司每天的收入來舉個例子，傳統的行式（關系型）數據庫是這么存儲的：

而在列存數據庫中，底層大概是這么存儲的，相當于對矩陣做了一次轉置：

這樣一來，如果我們要統計這幾天公司的總利潤，不需要依次讀取每一行的數據，直接 讀取所需 的利潤那一列進行計算即可，從而提高了數據分析和聚合操作的效率。

此外，從計算機底層來分析，把相同類型的數據在同一列中連續存儲，可以實現更好的數據壓縮效果、節約空間。

因此，列存數據庫適用于實時數據分析、OLAP、大規模數據倉庫等場景。

比較主流的列存數據庫技術有 Apache HBase、ClickHouse、Druid 等，都是大數據方向同學的必修課。

ClickHouse 官方演示

多模數據庫

最后要講的數據庫也最特別，區別于上面所有存儲單一數據模型的數據庫，多模數據庫能夠 同時存儲處理多種不同類型的數據 ，比如關系型數據、文檔數據、圖形數據等，非常靈活。

就拿大家學編程時最常做的電商系統來舉例。如果沒有多模數據庫，你要用關系型數據庫來存儲商品簡略信息（比如商品名稱、價格），要用文檔數據庫來存儲可能長達幾十頁的商品詳情，要用圖數據庫來存儲商品推薦關系。每次看數據庫信息時，要分別到三個數據庫中查看。

如果使用多模數據庫，可以直接在同一個數據庫里統一存儲和管理不同類型的數據，非常方便。

此外，多模數據庫還支持事務，能夠更輕松地實現數據的一致性和完整性，不需要手動實現跨庫事務、跨庫數據同步等等。

比較常用的多模態數據庫技術有 ArangoDB、OrientDB 等，不過一般情況下，我們在開發中也很少會用到這種數據庫，感興趣的話再學習即可。

編輯：黃飛

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