事务型数据库

关系型数据库 采用关系模型组织数据，使用二维表格模型，由表和关系组成。 非关系型数据库 不使用关系模型，存储方式灵活多变。

在数据库事务管理中，事务状态主要分为以下几种： 初始状态：事务刚开始执行，所有操作尚未生效。 活动状态：事务在正常执行中，所有指令依次执行。 部分提交状态：在执行了最后一条语句后，事务已达成全部操作，但还未永久写入数据库。 失败状态：事务遇到错误，导致其无法继续正常执行。 中止状态：事务由于错误或用户要求被回滚，数据库恢复到事务开始前的状态。 提交状态：最后一条语句被执行并成功完成，事务的所有更改永久写入数据库。 通过了解不同的事务状态，有助于更好地管理和控制数据库的事务回滚和数据恢复，确保数据一致性和完整性。

本 PPT 包含 17 个文件，详细介绍了关系型数据库 (MySQL) 的概念。关系型数据库以行和列的形式组织数据，形成易于理解的表。多个表共同构成一个数据库。

这是数据库基础课件，设计初衷是为了让数据库初学者能够轻松理解和掌握关系型数据库的基本概念和操作方法。

事务调度的概念在数据库管理中至关重要，它决定了事务的执行顺序和并发控制策略。

MongoDB 的文档型数据结构挺灵活，拿来做 Web 后台存储或者内容管理系统还挺顺手的。它不是传统的表格结构，而是用 JSON 一样的文档来存数据，嵌套字段随你搞，扩展性也强。 MongoDB 的水平扩展挺实用，数据量一大，直接加节点就行，性能也能跟上。而且它不用提前定义好字段类型，结构爱怎么变就怎么变，开发效率确实高。 查询也不复杂，用的就是类似 JSON 的查询语法，比如按条件查、聚合统计啥的，写起来直观。写个复杂点的查询也不算难，上手挺快。 还有一点挺关键的，就是复制集这块。你一部署复制集，它就能自动搞定主从、切换、备份这些事，挂一台也不怕，挺稳。 如果你正做需要快速开发、又得大量数

随着信息技术的不断演进，关系型数据库和非关系型数据库在数据管理领域扮演着不同的角色。关系型数据库以表格形式存储数据，适合复杂查询和事务处理；而非关系型数据库则更注重数据的高性能处理和灵活性。两者各有优劣，根据具体应用场景选择合适的数据库结构至关重要。

Redis 是一种高性能键值对分布式内存数据库。 作为 NoSQL 数据库，它基于内存运行，并支持持久化。 持久化方案包括 RDB（定期将内存数据写入快照文件）和 AOF（记录每个写操作并追加到日志文件）。 特点： 拥有 16 个数据库（DB0-DB15）。 单线程（最新版本支持多线程）。 支持数据库主从复制（全量或增量同步）。 哨兵模式可监控主服务器状态并实现自动故障转移。

MongoDB 的文档型结构真的挺灵活，适合前端项目里那些结构老变的数据。你不用提前设计好表，想加字段就加字段，省心多了。而且它的数据格式跟 JSON 几乎一样，前后端交互顺，响应也快，代码也简单。 文档型存储让 MongoDB 在用户信息、文章内容、日志数据这种非结构化数据时表现稳。举个例子，做个博客系统，每篇文章的字段不完全一样——用 MongoDB 就挺合适的。 高性能是 MongoDB 的另一个优点，热点数据能直接放内存里，读取速度贼快。再配合它的索引机制，查询效率也不错，尤其是在数据量大的时候。 扩展方面它也比较友好，支持分片，你可以横向拓展，一台不够就加机器，而且故障转移也有，主库

长事务问题是指需要太长时间而不允许其他事务获取所需锁的事务。长事务可能出现在传统的DBMS应用中，尽管通常数据库应用主要处理短事务。设计系统中，不同设计者同时工作在不同成分上，工作时间可能长达数小时或数天。工作流系统中的过程集合可能包括由软件单独执行的过程，需要人的交互的过程，以及仅涉及人的活动的过程。