0 引言

数据管理从手工管理阶段过渡到计算机管理阶段，特别是在当今大数据时代，数据库技术的重要性。介绍了关系模型数据库的发展以及各大厂商定制化二次开发以满足特定性能需求的情况。讨论了非关系型数据库（NoSQL）在大数据时代的优势，以及数据库产品在发展过程中逐渐支持以集群方式部署的趋势。最后介绍了HTAP（Hybrid）的概念和两种实现方式，以及将两种存储引擎进行统一设计以实现HTAP的方法。

1 数据模型

* 数据模型是数据存储、数据组织、数据管理的关键，主要有层次模型、网状模型和关系模型三种类型。

* 层次模型使用树形结构描述实体和它们之间的关系，每个非叶子节点可以有多个子节点，但每一个子节点只允许有一个父节点。

* 网状模型是图状结构，其内部实体可表达的关系比层次模型复杂，允许一个节点同时拥有多个父节点，也可以有多个子节点。

* 关系模型是基于谓词逻辑与集合论的形式化数据库模型，其中的基本关系块是元组，元组是属性的有序集合体。元组可以进行集合操作。

关系模型是最常用的数据库模型之一，可以处理一般性的关系。

2 存储

数据库存储的主要方式，包括基于易失性存储和基于持久化存储的数据库。其中，基于易失性存储的数据库主要将数据存储在内存中，以提高查找和写入效率。而基于持久化存储的数据库主要依赖于磁盘存储，目前更多的数据存储于固态硬盘或专为大数据量定制的磁盘。这两种存储方式各有优缺点，需要根据实际应用场景进行选择。此外，该章节还介绍了两种维护磁盘页的方式，包括链式维护和字典式维护，以及数据库使用内存作为热点数据缓存以提高存取效率的方法。

3 并发

并发控制协议分为乐观与悲观两种，并介绍了乐观并发控制协议的具体实现方法，包括悲观并发控制协议的两阶段锁和悲观并发控制协议的悲观并发控制协议的加解锁阶段、乐观并发控制协议的三个阶段以及其适合的场景。同时，还介绍了基于时间戳排序的并发控制协议和基于多版本并发控制协议的两种乐观并发控制协议的具体实现方式。

4 日志与恢复

日志与恢复在数据库中的重要性，包括Redis中的RDB与AOF、MySQL中的Redo Log以及Aurora数据库中的日志与数据一起在数据中心之间移动。重点讨论了Undo日志和Redo日志的作用和实现方式，以及Buffer Pool的写盘策略对错误处理的影响。此外，还介绍了Shadow Paging与WAL两种容错机制，以及数据库错误恢复时如何利用日志和检查点进行数据恢复。

5 查询

数据库技术中查询的功能、优化方式，以及不同数据库中如何使用高级数据结构优化查询性能。重点内容包括查询的重要性、数据库如何通过建立索引、预读、Bloom Filter等方式优化查询，以及跳表等高级数据结构在Redis等数据库中的应用。同时，也讨论了索引建立机制、索引的空间和时间代价，以及Bloom Filter的假阳性问题。

6 分布式数据库

分布式数据库中的共识算法Raft和分布式事务。Raft算法是一种易于理解和工业实现的共识算法，用于解决多个节点之间如何达成一致的问题。在TiKV中进行了性能优化。分布式事务是指跨多个节点运行的事务，具有原子性、一致性、隔离性和持久性四大特性，在大型电子商务系统、分布式数据库系统等领域都有广泛应用。Spanner采用Paxos共识算法以解决单点故障，增加了系统的通信开销，但不会像之前那样每个节点都需要与协调者通信。两阶段提交示意图如图7所示。

7 机器学习与数据库

机器学习与数据库结合的应用，包括机器学习在数据库优化、自动维护和自我管理等方面的应用。特别地，该章节还介绍了Otter Tune这个能够对数据库进行自动调优的系统，并讨论了参数对数据库性能的影响以及现有技术的索引调优器的局限性。最后，该章节还提到了AI Meets AI团队的研究，即通过将两个方案执行成本的步骤比较表述为机器学习中的分类任务，可以显著提高索引调优准确度，并减少查询执行成本退化情况。

8 结语

数据库技术在大数据时代面临的挑战和未来的发展趋势，强调了数据库技术与人工智能、机器学习、物联网等技术相结合的重要性，并介绍了数据库技术在物联网领域的应用前景。