关系型数据库：MysqL /oracle/sql server/sqlite
优点：
1.易于维护：都是使用表结构，格式一致；
2.使用方便：sql语言通用，可用于复杂查询
3.复杂操作：可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询
缺点：
1.读写性能比较差，尤其海量数据的高效率读写；
2.固定的表结构，灵活度不够
3.高并发读写需求，传统的关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈
非关系型数据库(nosql)：redis / hbase /mongoDB
类型：
文档数据库、键值数据库、宽列存储和图形数据库
优点：
1.格式灵活：存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型
2.速度快：nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体，而关系型数据库只能使用硬盘
3.高扩展性
4.成本低
缺点：
1.不提供sql支持
2.无事务处理
3.数据结构相对复杂，复杂查询方面稍欠
MysqL数据库的四大特征、四大隔离级别、三大范式、三大现象
一.数据概念
在数据库系统中，多个事务并发执行时，针对数据库不同的隔离级别，可能会出现一些问题。可能出现的问题有：脏读，不可重复读，幻读
1.脏读：
假设A和B两个事务都出现了并发，A先读取了表的数据，然后更新了表，但是这时A事务还没提交。此时B事务读取了表数据，这时候B实际上读取的是A
事务更新完的表数据。如果A事务提交，那么该数据有意义；如果A事务回滚，B读取的数据就没有意义，这就是脏读
2.不可重复读：
就是字面意思，不能重复读同一个数据，如果重复读的话，有可能返回的结果不一样。事务A先读取了表的数据，没有进行提交。然后事务B更新了表的数据，
此时事务A又读取了表的数据，两次数据不一样，A无法处理。
3.幻读：
事务A读了一次表，最后得到的ID是3.事务B也读了一次表，得到ID是3.此时事务A先插入了一条数据，然后读了表，最新的ID是4；然后事务B也插入了一条
数据，读取表，得到ID是5.此时就是幻读。 删除数据，修改数据都会有类似发生的情况
二.数据库的隔离级别
读未提交、读已提交、可重复读、可串行化
读未提交：隔离级别最低，隔离度最弱。 脏读、不可重复读、幻读都可能会发生
读已提交： 解决了脏读问题，存在不可重复读、幻读问题
可重复读：存在一定的幻读可能，MysqL默认的隔离级别
可串行化：级别最高，问题都解决，但是性能最低
三.事务的四大特性：
事务简介：
1.在MysqL中只有使用了Innodb数据库引擎的数据库或者表才支持事务
2.事务处理可以用来维护数据库的完整性，保证成批的sql语句要么全部执行，要么全部不执行
3.事务用来管理insert，update，delete语句
特性：原子性、一致性、隔离性、持久性
1.原子性(Atomic):事务包含的所有数据库操作，要么全部都成功，要么全部失败，不可以分开执行
2.一致性(Consistent)：将一个大事务拆分成若干小事务，小事务完成的数据状态与使用一个大事务完成后的数据状态一致
3.隔离性(Isolated)：一个事务的执行不会被另一个事务干扰
4.持久性(Durable)：事务执行的结果持久化到磁盘中
事务的操作：
start transaction; #开启事务
#sql语句 增删改查
savepoint 节点名; #保存节点
rollback; #取消全部事务 回滚
rollback to 节点名 #回到某个节点
commit #提交
四.数据库设计的三大范式
1.第一范式(确保每列保持原子性)
比如某个人的地址，可以拆分成 (省份 城市 详细住址)三个字段，这样对用户进行分类非常方便，也会提高数据库的性能
2.第二范式(确保表中的每列都和主键相关)
3.第三范式(确保每列都和主键列直接相关，而不是间接相关)
Redis，MongoDb的特点
Redis
优点：
1.支持多种数据结构，如 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、
2.支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失 的手段。
3.支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。
4.单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题。
5.支持pub/sub消息订阅机制，可以用来进行消息订阅与通知。
6.支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟
缺点：
1.Redis只能使用单线程，性能受限于cpu性能，故单实例cpu最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。
2.支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点。
3.Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用
MongoDb
优点：
1.更高的写负载，MongoDB拥有更高的插入速度。
2.处理很大的规模的单表，当数据表太大的时候可以很容易的分割表。
3.高可用性，设置M-S不仅方便而且很快，MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点（数据中心）故障转移。
4.快速的查询，MongoDB支持二维空间索引，比如管道，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内存资源相当丰富的话，这将极大地提高数据库的查询速度。
5.非结构化数据的爆发增长，增加列在有些情况下可能锁定整个数据库，或者增加负载从而导致性能下降，由于MongoDB的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响，整个过程会非常快速。
缺点：
1.不支持事务。
2.MongoDB占用空间过大 。
3.MongoDB没有成熟的维护工具
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