理解数据库面试题：关系型与非关系型的对比及其关键技术

本文档主要围绕数据库面试题展开讨论，涉及数据库的两大类型：关系型数据库和非关系型数据库，以及它们各自的特点和应用场景。 **1. 关系型数据库** - 特点： - 基于ACID属性：关系型数据库强调一致性，遵循原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）原则，这是其核心优势，尤其适用于对一致性要求高的系统，如金融领域。 - 性能与限制：虽然一致性确保了系统的稳定性，但牺牲了读写性能，导致在高并发场景下表现不佳。因此，关系型数据库更适合处理低至中等规模的数据存储和事务处理。 **2. 非关系型数据库** - 类型及特点： - Key-Value数据库：这类数据库以高效并发读写能力见长，如Redis、TokyoCabinet和Flare，适合需要大量读取操作的应用场景。 - 面向文档的数据库（Documentstore）：如MongoDB和CouchDB，它们支持快速查找海量数据，特别适合处理半结构化或非结构化数据。 - 分布式数据库(ObjectStore)：比如Google Appengine的BigTable，解决传统数据库扩展性问题，支持大规模数据和动态数据结构，特别适合与MapReduce配合使用。 **3. 数据库系统的三级模式和两级映射** - 数据库体系结构： - 三级模式模型：包括外模式（子模式或用户模式）、模式（逻辑模式）和内模式（物理模式）。 - 外模式（用户模式）：特定用户看到的数据库视图，是逻辑表示，是模式的子集，仅包含用户访问所需的有限数据。 - 模式（逻辑模式）：数据库的整体逻辑结构，定义了所有用户都能访问的数据结构。 - 内模式（物理模式）：数据库在存储介质上的实际组织方式，具体实现细节。 总结来说，本文档深入剖析了数据库领域的核心概念，突出了关系型和非关系型数据库之间的差异，以及数据库设计中的模式映射，这对于理解数据库在不同场景下的选择和优化至关重要。掌握这些知识点可以帮助面试者展示他们在数据库设计、优化和性能调优方面的专业技能。