摘要： 在数据分析中，我们可能需要使用各种数据库，目前大概有七种常用数据库，包括4种常用的关系型数据库，3种常用nosql数据库(NoSQL = Not Only SQL 泛指非关系型的数据库)。
这些数据库作为业务底层的存储选型，每种数据库都有各自的定位和特点，结合业务，有各自的适用场景。
第一种：mysql数据库
1、定位：开源、多平台、关系型数据库
目前使用最广泛、流行度最高的的开源数据库。
2、特点：
功能：
支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，以二维表方式组织数据，有插件式存储引擎，支持多种存储引擎格式
安装部署：
这里使用Docker安装启动
安装
docker pull MySQL:5.7
启动
docker run -p 3307:3307 --name mysql-3307 -v /data/mysql/3307/conf/my.conf:/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf -v /data/mysql/3307/mysql_data:/var/lib/mysql --net=host --privileged -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql:5.7
通过
docker exec -it 88dab2f338c6（容器id）
bash 命令可进入容器进行修改密码、客户端连接权限等操作
使用：
使用标准的SQL语句进行数据库管理，简单SQL语句的并发和性能较好，对视图、存储过程、函数、触发器等支持的不是太好
监控：
在命令行界面有一些常用的命令显示状态和性能，在图形界面方面，有比较多的开源监控工具来监控和记录数据库的状态，比如zabbix，nagios，cacti，lepus等
备份：
逻辑备份 mysqldump/mysqldumper ，物理备份 用xtrabackup等工具进行备份；
高可用：
MySQL高可用有多种方案，官方有基础的master-slave主从复制，新版本的innodb cluster，第三方的有MHA等高可用方案；
扩展：
MySQL水平拆分，可以通过水平拆分proxy中间进行逻辑映射和拆分，扩大MySQL数据库的并发能力和吞吐量。当然，也可以使用数据库集群管理。
3、适用场景：
默认的innodb存储引擎，支持高并发，简单的绝大部分OLTP场景；
Tokudb存储引擎，使用高并发insert的场景；
Inforbright存储引擎，可以进行列压缩和OLAP统计查询场景；
4、选择注意：
使用MySQL进行OLTP业务时，需要注意数据量级，如果数据量级过大，需要进行水平拆分；
如果有OLAP需求，可以结合其他架构综合考虑。
第二种：mongodb数据库
1、定位：开源、多平台、文档型nosql数据库
非常主流的文档型nosql数据库，“最像关系型数据库”，定位于“灵活”的nosql数据库
2、特点：
功能：数据文件存储格式为BSON，模式自由，整体架构与关系型数据库有对应关系，具有较好的高可用性和伸缩性，有插件式存储引擎，新版本默认是writedtiger存储引擎；
部署： 部署比较简答，下载软件，设置好配置文件即可启动服务；
使用：不支持SQL语句，使用与SQL对应的json方式管理数据库；
监控：有比较丰富的监控和性能命令，官方有比较完善的图形监控系统，但需要购买；
备份：支持冷备份和热备份，可以使用mongoexport/mongimport进行逻辑备份，也可以使用基于oplog的mongodump/mongorestore物理热备份；
高可用：MongoDB master-slave主从复制：在master节点上加 —master参数，从数据库加 -slave和-source参数，就可以实现同步，这种目前不建议；
ReplicaSets复制集，在mongodb 1.6之后，开发了新的 replicaset，着呢家了故障自动切换和自动修复成员节点，各个DB将数据一致，建议使用这种方式；可以测试读写分离和故障转移；
扩展：mongodb海量数据水平拆分，将数据分别存储在sharding各个节点上，构建出分布式集群。Sharding架构由 底层多个mongodb Shared Server，config水平拆分配置库config server，前端路由 route process，三部分构成。Sharding集群底层可以是mongodb单实例，也可以高可用的replicaSet复制集。
3、适用场景：
网站后台数据库：mongodb非常适合实话实说插入、更新与查询，并可以实时复制和高伸缩性，适合更新迭代快、需求变更多、以对象为主的网站应用；
小文件系统：对于json文件，二进制数据，适合用mongodb进行存储和查询
日志分析系统：对于数据量大的日志文件，IM会话消息记录，适合用mongodb来保存和查询；
缓存系统：mongodb数据库也会使用大量的内存，合理的设计，也可以作为缓存系统使用；不过目前缓存系统使用更多的方案是 memcached和redis。
4、选择注意：
Mongodb不适合的场景：
高度事务性的系统：即传统的OLTP业务，mongodb，乃至其他nosql，对事务性支持都不太好；
传统的统计分析应用：即传统的OLAP业务，需要高度优化的查询方式，mongodb支持不好；
使用SQL语句比较方便的业务：mongodb是json类型的查询方式，虽然也灵活，但不如用SQL方便，如果业务和适合SQL，则就不太合适mongodb了。
第三种：Redis数据库
1、定位：
开源、Linux平台、key-value键值型Nosql数据库
简单稳定，非常主流的、全数据in-momory、定位于“快”的键值型nosql数据库
2、特点：
功能： 命令执行速度非常看，读写性能可达10万/秒；数据结构是key-value类似字典的功能，可以键过期-缓存，发布订阅-消息系统，简单的事物功能；
部署： 用下载软件介质，编译安装的方式，可以很快完成数据库部署；服务启动redis-server，可以用默认配置、运行参数配置、配置文件启动，三种方式；redis在Linux平台支撑较好，官方没有Windows版本，微软维护了一个分支；
使用：用redis-cli客户端连接，一般用简单的 set ,get,del 进行数据管理； 在单实例redis的基础上，进行可以数据持久化，主从复制，高可用和分布式等功能；
监控：在命令行界面有一些常用的命令显示状态和性能，在图形界面方面，有开源监控工具来监控和记录数据库的状态，比如cachecloud；
备份：直接备份成物理问价的RDB持久化，基于AOF日志的实时AOF持久化
高可用：官方的 redis sentinel哨兵高可用集群
扩展：官方基于分配槽的 redis cluster分布式集群
3、适用场景：
缓存
基础消息队列系统
排行榜系统
计数器使用
社交网站的点赞、粉丝、下拉刷新等应用；
4、选择注意：
Redis的使用场景，是redis适合的解决的问题，也有不适合解决的问题。
从数据规模角度讲，小数据规模使用redis比较合适，大数据规模使用redis不合适；（大数据规模，在一定程度上，可以用SSDB替代redis使用）；
从数据冷热角度看，热数据适合放在redis中，冷数据不适合放在redis中。
第四种：Oracle数据库
1、定位：商业、多平台、关系型数据库
功能最强大、最复杂、市场占比最高的商业数据库
2、特点：
功能：支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，以二维表方式组织数据
部署：Oracle单实例数据库部署相对容易，但Oracle RAC集群环境，部署的步骤和依赖条件都比较多；
使用：通常使用命令行工具，进行各种数据库的管理，通常也可以用shell脚本和python脚本提高Oracle数据库管理效率；各种管理功能，都比较强大；
监控：Oracle官方有比较全面的监控工具，常用的第三方监控平台，如zabbix,cacti,lepus等都有对Oracle数据库的各项指标的完善监控；
备份：支持冷备份和热备份，可以用 exp/imp , expdp/impdp等进行逻辑备份和恢复，可以使用强大的RMAN工具进行专业的物理热备份和恢复；
高可用：Oracle数据库的高可用架构，可以用第三方双机热备软件，结合Oracle单实例实现；可以使用Oracle Dataguard，实现master和standby的备份；可以使用 Oracle RAC集群实现实例级别的高可用和负载均衡，使用ASM实现存储级别的高可用；
扩展：由于Oracle集群采用共享存储的方式，一般只能通过垂直硬件升级进行升级；
3、适用场景：绝大多数OLTP场景，部分OLAP
4、选择注意：Oracle从架构到运维，可以说是最难的数据库，学习和使用难度较高。
第五种：postgresql数据库
1、定位：开源、多平台、关系型数据库，功能最强大的开源数据库。
2、特点：
功能：支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，以二维表方式组织数据；
部署： postgresql需要先准备好Python等环境，然后编译安装软件，初始化数据库，启动实例，整个部署过程相对比较清晰；
使用： postgresql数据库可以使用命令行方式进行管理，也可以通过pgadmin图形工具进行管理；各种管理功能，都比较强大；
监控： 可以再命令行中查看各种性能视图和状态视图；相对其他其他数据库，并没有太好的图形监控工具和平台；
备份：支持冷备份和热备份，可以用 COPY命令进行逻辑导出和导入；用pgdump和pgrestore进行物理备份和恢复；
高可用：postgresql 官方支持 master-standby复制；也可以用Slony-I第三方组件进行数据库同步；
扩展：postgresql可以通过修改源码实现的postgres-XC实现水平扩展；
3、适用场景：
绝大多数OLTP场景，部分OLAP
适合目前互联网需要的一些信息，比如地理位置信息处理；
以postgresql作为底层数据库的greenplum数据仓库，是主流的MPP数据仓库；
基于postgresql的TimeScaleDB，是目前比较火的时序数据库之一；
4、选择注意：
Postgresql的架构、使用难度、功能性介于Oracle数据库和MySQL数据库之间，但因其开源的推动，各方面也有不错的发展；
Postgresql目前还没有比较主流和好用的监控平台，这是postgresql数据库目前存在的一个不足。
第六种：Memcache数据库
1、定位：Memcached主要是用来提高访问关系型数据库的效率问题，只局限于访问。
2、特点
可靠性：MemCached不支持数据持久化，断电或重启后数据消失，但其稳定性是有保证的。Redis支持数据持久化和数据恢复，允许单点故障，但是同时也会付出性能的代价。
3、适用场景
Memcached：动态系统中减轻数据库负载，提升性能；做缓存，适合多读少写，大数据量的情况（如人人网大量查询用户信息、好友信息、文章信息等）。
4、选择注意
MongoDB 的主要适用场景为：数据不是特别重要（例如通知，推送这些），数据表结构变化较为频繁，数据量特别大，数据的并发性特别高，数据结构比较特别（例如地图的位置坐标），这些情况下用 MongoDB
第七种：SQLite数据库
1、定位：免费、多平台、进程内的轻量级嵌入式数据库
数据库就是一个文件，实现了自给自足、无服务器、零配置的、事务性的SQL数据库引擎。
2、特点：
- 不需要一个单独的服务器进程或操作的系统（无服务器的）。
- SQLite 不需要配置，这意味着不需要安装或管理。
- 一个完整的 SQLite 数据库是存储在一个单一的跨平台的磁盘文件。
- SQLite 是非常小的，是轻量级的，完全配置时小于 400KiB，省略可选功能配置时小于250KiB。
- SQLite 是自给自足的，这意味着不需要任何外部的依赖。
- SQLite 事务是完全兼容 ACID 的，允许从多个进程或线程安全访问。
- SQLite 支持 SQL92（SQL2）标准的大多数查询语言的功能。
- SQLite 使用 ANSI-C 编写的，并提供了简单和易于使用的 API。
- SQLite 可在 UNIX（Linux, Mac OS-X, Android, iOS）和 Windows（Win32, WinCE, WinRT）中运行。3、区别：它是一个零配置的数据库，这就体现出来SQLite与其他数据库的最大的区别： 4、适用场景： 两大用途：
用于简单数据写入和海量、结构简单数据查询的业务场景；
用于成为其他数据库备份和下沉的数据库；5、选择注意： sqlite3的锁及事务类型 sqlite3总共有三种事务类型：BEGIN [DEFERRED /IMMEDIATE / EXCLUSIVE] TRANSCATION，
五种锁，按锁的级别依次是：UNLOCKED /SHARED /RESERVERD /PENDING /EXCLUSIVE。
当执行select即读操作时，需要获取到SHARED锁（共享锁），当执行insert/update/delete操作(即内存写操作时)，需要进一步获取到RESERVERD锁（保留锁），当进行commit操作(即磁盘写操作时)，需要进一步获取到EXCLUSIVE锁（排它锁）。
对于RESERVERD锁，sqlite3保证同一时间只有一个连接可以获取到保留锁，也就是同一时间只有一个连接可以写数据库(内存)，但是其它连接仍然可以获取SHARED锁，也就是其它连接仍然可以进行读操作（这里可以认为写操作只是对磁盘数据的一份内存拷贝进行修改，并不影响读操作）。
对于EXCLUSIVE锁，是比保留锁更为严格的一种锁，在需要把修改写入磁盘即commit时需要在保留锁/未决锁的基础上进一步获取到排他锁，顾名思义，排他锁排斥任何其它类型的锁，即使是SHARED锁也不行，所以，在一个连接进行commit时，其它连接是不能做任何操作的（包括读）。
PENDING锁（即未决锁），则是比较特殊的一种锁，它可以允许已获取到SHARED锁的事务继续进行，但不允许其它连接再获取SHARED锁，当已存在的SHARED锁都被释放后（事务执行完成），持有未决锁的事务就可以获得commit的机会了。sqlite3使用这种锁来防止writer starvation（写饿死）。死锁的情况 死锁的情况：当两个连接使用begin transaction开始事务时，
第一个连接执行了一次select操作（已经获取到SHARED锁），第二个连接执行了一次insert操作（已经获取到了RESERVERD锁），此时第一个连接需要进行一次insert/update/delete（需要获取到RESERVERD锁），
第二个连接则希望执行commit（需要获取到EXCLUSIVE锁），由于第二个连接已经获取到了RESERVERD锁，根据RESERVERD锁同一时间只有一个连接可以获取的特性，第一个连接获取RESERVERD锁的操作必定失败，而由于第一个连接已经获取到SHARED锁，第二个连接希望进一步获取到EXCLUSIVE锁的操作也必定失败。就导致了事务死锁。事务类型的使用原则 在用”begin transaction”显式开启一个事务时，默认的事务类型为DEFERRED，锁的状态为UNLOCKED，即不获取任何锁，如果在使用的数据库没有其它的连接，用begin就可以了。如果有多个连接都需要对数据库进行写操作，那就得使用BEGIN IMMEDIATE/EXCLUSIVE开始事务了。
使用事务的好处是：
1.一个事务的所有操作相当于一次原子操作，如果其中某一步失败，可以通过回滚来撤销之前所有的操作，只有当所有操作都成功时，才进行commit，保证了操作的原子特性；
2.对于多次的数据库操作，如果我们希望提高数据查询或更新的速度，可以在开始操作前显式开启一个事务，在执行完所有操作后，再通过一次commit来提交所有的修改或结束事务。对SQLITE_BUSY的处理 当有多个连接同时对数据库进行写操作时，根据事务类型的使用原则，我们在每个连接中用BEGIN IMMEDIATE开始事务，即多个连接都尝试取得保留锁的情况，根据保留锁同一时间只有一个连接可以获取到的特性，其它连接都将获取失败，即事务开始失败，
这种情况下，sqlite3将返回一个SQLITE_BUSY的错误，如果我们不希望操作就此失败而返回，就必须处理SQLITE_BUSY的情况，
sqlite3提供了sqlite3_busy_handler或sqlite3_busy_timeout来处理SQLITE_BUSY，对于sqlite3_busy_handler，我们可以指定一个busy_handler来处理，并可以指定失败重试的次数。
而sqlite3_busy_timeout则是由sqlite3自动进行sleep并重试，当sleep的累积时间超过指定的超时时间时，最终返回SQLITE_BUSY。
需要注意的是，这两个函数同时只能使用一个，后面的调用会覆盖掉前次调用。
从使用上来说，sqlite3_busy_timeout更易用一些，只需要指定一个总的超时时间，然后sqlite自己会决定多久进行重试以及重试的次数，直到达到总的超时时间最终返回SQLITE_BUSY。
并且，这两个函数一经调用，对其后的所有数据库操作都有效，非常方便。
通过对上面几种数据库的描述，也可以看到目前常用数据库的使用脉络和选择顺序，对应一个业务，可以优先选择最流行的开源数据库——MySQL；如果出于稳定和商业版考虑，可以选择Oracle数据库 ；如果想用开源，有想要有足够的功能来应对各种场景，可以使用 postgresql数据库。这四种数据库，都是关系型数据库，可以很好地满足大多数业务场景，解决通用性问题。
对于一些特殊性问题，尤其是想要在扩展性方面有比较高的要求，可以考虑nosql数据库。Mongodb数据库，介于关系型数据库和非关系型数据库之间，兼具两者的特点，是非常流行的文档型nosql数据库；Redis、Memcached定位于内存型键值nosql数据库；hbase是海量文件存储的列式nosql数据库。根据合适的业务场景，选择适合的nosql数据库，可以对某一类，或某几类业务问题有很好的解决，可以作为关系型数据库的一种补充。
这里附一张DB-Engines数据库排行榜前10名的最新数据库排名已做参考。
