什么是数据库？数据库是近年来最热门的基础软件领域。无论是开发者、创业者、投资者、爱好者，越来越多的人投身于数据库及相关领域。数据库无处不在，应用在各个行业和方向，发挥着非常重要的作用。在当今数据爆炸的时代，各种数据量呈指数级增长。对数据的安全性、可靠性、存储性能等提出了更高的要求，也造就了数据库及相关领域的繁荣。什么是数据库？数据库可以简单的认为是数据的集合，这些数据之间相互关联，映射了一些现实世界的数据模型，比如studentsinaclass,student-lessons,teachersInclass(teacher-lesson),students都会有考试成绩（student-grade），它们是相互关联，相互影响的。在数据库的上层，有一种语言供用户查询数据，最常见的就是SQL（StructuredQueryLanguage）。本课程主要侧重于如何实现功能完备的数据库系统，而不是教我们如何使用数据库。设计要点让我们抛开MySQL、PostgreSQL、Oracle等知名数据库系统，看看如果自己设计一个数据库系统应该怎么做，需要考虑和权衡哪些因素。最直观的想法是将数据存储在CSV文件中。文件中的每一行都是一条记录，每个文件存储的是同一类型的数据。比如我们有两类数据，歌手（artist）和唱片（album），artist数据有三个属性，分别是歌手的名字，出生年份，国家，album数据也有三个属性，专辑名称、所属艺术家和发行年份。数据存储如下：如果我们需要访问这个数据库，我们只能加载解析这个文件，然后逐行找到需要的行。这样的实现有什么问题？简单总结一下，大致如下：数据控制访问：相册年份字段数据被无效字符串覆盖怎么办？?如果一个专辑数据需要对应多个艺术家数据怎么办？?相册中的数据被删除后会发生什么？实现细节：如何查找记录？?如果有多个线程同时向文件写入数据怎么办？持久性：如果机器在更新一条数据时崩溃了怎么办？?如何将数据复制到多台机器以实现高可用性？这些问题都需要数据库来解决。一个功能完备的数据库系统需要屏蔽所有细节，让用户可以安心存储和查询数据，不用担心数据丢失等安全问题。关系模型70年代，数据存储没有统一的概念和实现，每个应用程序都需要实现一套数据存储方案，不利于应用程序和程序的移植。于是TedCodd在1970年提出了关系模型的概念，主要有以下三个要点：数据以简单的数据结构存储，通过高级语言可以访问数据库物理存储的细节；交给数据库管理系统实现的数据模型（datamodel）是指描述数据库中数据的概念集合。常见的数据模型有以下几种：RelationalKey/ValueGraphDocumentColumn-familyArray/MatrixHierarchicalNetwork其中，关系型是最常见、应用最广泛的关系型模型。大多数常见的数据库系统，如MySQL、PostgreSQL、Oracle都是关系模型；K/V、Graph、Document、ColumnFamily都是NoSQL类型，比如rocksdb、neo4j、MongoDB、Redis；Array/Matrix常用于机器学习领域，如TileDB；Hierarchical和Network分别表示层次模型和网状模型，是一种非常古老的数据模型，目前已经过时。关系模型主要有三个关键点：结构：定义关系（relation）的结构，属性完整性：保证数据库中的数据满足预期的限制，比如某些字段的数据类型限制操作：如何访问以及修改数据库中的数据，其中关系可以看作是一张表，而元组是表示表中一条记录的元组。一个关系通常有一个主键（primarykey），它标识一个唯一的元组。如果用户没有指定主键，大多数数据库会自动创建一个内置主键。关系的外键通常标识将一个关系映射到另一个关系的元组。这节课主要讲数据库需要解决的问题，以及一些设计要点，然后了解几种常见的数据模型。本课程主要关注关系数据模型。下一节课，我们将学习数据库的操作语言——SQL基础知识。
