1.1. 缩写词ACID是在20世纪80年代末期出现的一个合成词，含义是保证数据库事务可靠性不可或缺的约束

1.2. 原子性(Atomicity)

1.2.1. 所有操作要么都完成，要么一个也不完成

1.2.2. 如果事务中的某部分失败，那么整个事务就都会失败

1.3. 一致性(Consistency)

1.3.1. 事务必须时刻完全符合系统定义的规则，未完成的事务必须回退

1.4. 隔离性(Isolation)

1.4.1. 每个事务都是独立的

1.5. 持久性(Durability)

1.5.1. 事务一旦完成，就不可撤销

2.1. 通常在大数据环境里会使用BASE类型的系统，如大型互联网公司和社交媒体公司

2.1.1. 它们的业务场景任何时候都不需要立即准确地拿到所有数据

2.2. 基本可用(Basically Available)

2.2.1. 即使节点发生故障，系统仍然能保证一定级别数据的可用性

2.2.2. 数据可能过时，但系统仍然会给出响应

2.3. 软状态(Soft State)

2.3.1. 数据处于持续流动的状态，当给出响应时，数据不保证是最新的

2.4. 最终一致性(Eventual Consistency)

2.4.1. 数据在所有节点、所有数据库上最终状态是一致的，但并非每时每刻在每个事务里都是一致的

3.1. CAP定理（也称为“布鲁尔定理”）是集中式系统在朝着分布式的系统方向发展过程中提出的理论

3.1.1. CAP定理指的是分布式系统不可能同时满足ACID的所有要求

3.1.2. 系统规模越大，满足的要求点越少

3.2. 一致性(Consistency)

3.2.1. 系统必须总是按照设计和预期的方式运行

3.3. 可用性(Availability)

3.3.1. 请求发生时系统时刻都保持可用状态，并对请求作出响应

3.4. 分区容错(Partition Tolerance)

3.4.1. 偶尔发生数据丢失或者部分系统故障发生时，系统依然能够继续运行提供服务

3.5. 3项要求最多只可能同时满足其中两项

3.6. Lambda架构是通过两种路径方式来使用数据

3.6.1. 当可用性和分区容错更重要时采用Speed路径（效率优先）

3.6.2. 当一致性和可用性更重要时采用Batch路径

4.1. 数据能存放到各种介质里

4.1.1. 最常见的用法是磁盘和存储区域网络(Storage Area Networks, SAN)、内存和列压缩解决方案、虚拟存储区域网络(Virtual SAN, VSAN)、基于云的存储解决方案、射频识别技术(Radio Frequency Identification, RFID)、数字钱包、数据中心和私有云、公有云及混合云存储

4.2. 磁盘和存储区域网络(SAN)

4.2.1. 磁盘存储是一种非常稳定的存储永久数据的方法

4.2.2. 同一个系统里，可以用多种不同类型的磁盘

4.2.3. 可根据数据访问频率的不同，采用不同的存储介质

4.2.4. 访问频率较低的数据，适合存储在比高性能磁盘系统更廉价的慢速磁盘上

4.2.5. 磁盘阵列可以组成SAN

4.2.5.1. SAN内的数据可以直接通过背板上的光口或电口移动，不需要通过网络

4.3. 内存

4.3.1. 每当系统启动时，内存数据库(In-Memory Database, IMDB)从永久存储中将数据加载到内存中，所有的数据处理都在内存中完成

4.3.2. 如果能将应用相关的大部分或者全部数据加载到内存中，那么使用内存数据库将会获得显著的性能提升

4.3.3. 相比磁盘存储系统，IMDB能够在更可期待的时间内获取数据，当然，这需要更大的资金投入

4.4. 列压缩方案

4.4.1. 列式数据库(Columnar-based Databases)是为处理那些数据值存在大量重复的数据集而设计的

4.4.2. 列式存储按列的方式存储数据并使用压缩技术，可以降低对I/O带宽的占用

4.5. 闪存

4.5.1. 内存存储(Flash Memory)技术的发展日新月异，闪存和SSD固态盘成为磁盘最有吸引力的替代品

4.5.2. 闪存具有集内存的访问速度和存储持久性于一体的特点

5.1. DBA团队要实施QA环境的各种变更，并且还是对生产环境变更唯一负责的团队

5.1.1. 生产环境变更必须严格遵守标准流程和实施步骤

5.1.2. 专用硬件的类型包括数据库一体机，特别为数据转换和数据分布而设计的服务器

5.2. 生产环境

5.2.1. 生产环境是指处理所有生产业务流程发生的技术环境

5.2.2. 生产环境非常关键，如果它停止运行，所有业务流程都会停止，最终导致业务损失，同时会给那些无法访问服务的客户造成负面影响

5.2.3. 在紧急情况下或者公共服务系统中，非计划的业务功能失效可能是灾难性的

5.3. 非生产环境

5.3.1. 系统的变更在真正部署到生产环境之前，需要在非生产环境下进行开发和测试

5.3.2. 在非生产环境下，变更引发的问题可以被提前检查和处理掉，不会影响到正常的业务流程

5.3.3. 为了尽可能检测出潜在的问题，非生产环境的配置要与生产环境非常接近

5.3.4. 出于空间和成本的考虑，通常不可能配置与生产环境完全一致的非生产环境

5.3.4.1. 非生产环境越接近生产环境，它的配置也就越需要尽可能赶上生产环境的配置

5.3.4.2. 任何与生产环境配置的偏差，都可能会产生与变更无关的问题或错误，使问题的研究和处理变得复杂

5.3.5. 开发环境

5.3.5.1. 开发用的环境通常是生产环境的精简配置版本，相对而言是更少量的磁盘空间、更少的CPU及内存等

5.3.5.2. 大型企业可能会给个别开发人员独立的环境，通过恰当的权限进行开发管理

5.3.5.3. 开发环境应该是任何补丁或更新进行测试的第一场所

5.3.5.4. 应该与生产环境隔离开来，使用不同的物理硬件

5.3.5.5. 如果没有确定清楚法律法规限制了些什么，不要从生产环境复制数据出来

5.3.6. 测试环境

5.3.6.1. 测试环境通常用于执行质量保证和用户验收测试，有些情况下，也用于压力测试或性能测试

5.3.6.2. 为了防止测试结果因为环境差异而失真，理想的测试环境应该与生产环境使用完全一样的软硬件配置，这一点对于性能测试来说尤为重要

5.3.6.3. 测试环境永远不要写数据到生产系统

5.3.6.4. 质量保证测试(QA)

5.3.6.4.1. 依据需求进行功能测试

5.3.6.5. 集成测试

5.3.6.5.1. 将独立开发或更新的多个模块作为一个整体系统进行测试

5.3.6.6. 用户验收测试(UAT)

5.3.6.6.1. 从用户视角进行系统功能测试

5.3.6.6.2. 测试用例是最常见的测试输入

5.3.6.7. 性能测试

5.3.6.7.1. 任何时候都可考虑进行的高复杂度或大容量的测试，而不必等到下班后，或者对生产系统的高峰时间产生不利的影响

5.3.7. 数据沙盒或实验环境

5.3.7.1. 数据沙盒是允许以只读的方式访问和管理生产数据的另一个环境

5.3.7.2. 数据沙盒用于实验开发或者验证相关假设的数据，或者将用户自己开发的数据或从外部获得的补充数据与生产数据进行合并

5.3.7.3. 数据沙盒的价值如同进行一场概念验证(Proof-of Concept, POC)

5.3.7.4. 沙盒环境可以是与生产处理隔离的生产系统的一个子集，也可以是一个完全独立的环境

5.3.7.5. 数据沙盒的使用者经常在他们自己的空间中有CRUD权限，方便他们快速验证一些计划落实到生产系统上的想法

5.3.7.6. DBA除了帮他们构建沙盒、赋予权限和监控使用情况之外，几乎不用做什么

5.3.7.7. 如果沙盒区域位于生产数据库系统内，为避免对生产系统产生负面影响，就必须对他们进行隔离，以杜绝这些环境的数据回写到生产系统

6.1. 数据存储系统提供了一种将数据放入磁盘并管理和处理这些数据所需指令的封装方法

6.2. 3种形式进行组织：层次型、关系型和非关系型，这种归类并非是完全互斥的

6.3. 一些数据库系统可以同时读写以关系型和非关系型结构组织的数据

6.4. 层次型数据库

6.4.1. 层次型数据库可以映射成关系型表结构

6.4.2. 一些数据库系统可以同时读写以关系型和非关系型结构组织的数据

6.4.3. 层次型数据库(Hierarchical Database)是最古老的数据库类型，在早期的大型数据库管理系统中使用，它的结构要求最为严格

6.4.4. 在层次型数据库中，数据被组织成具有强制的父子关系的树型结构：每个父级可以有多个子级，但每个子级只有一个父级（也称为一对多关系）

6.4.5. 目录树是层次数据库的一个示例

6.4.5.1. XML使用的也是层次模型，尽管实际的结构是树的遍历路径，但可以表示成关系数据库

6.5. 关系型数据库

6.5.1. 关系型数据库(Relational Databases)基于集合理论和关系代数，其中数据元素或属性（列）与元组（行）相关

6.5.2. 表是指具有相同结构的关系集

6.5.3. 集合操作（如Union、Intersect和Minus）以结构化查询语言(SQL)的形式从关系型数据库中组织或检索数据

6.5.4. 要写入数据，必须提前知道表的结构（模式），所以称之为“写入时进行处理的模式”

6.5.5. 关系型数据库是面向行(Row)的

6.5.6. 多维数据库

6.5.6.1. 多维数据库(Multidimensional Database)技术将数据存储在一种数据结构中，它允许同时对多个数据元素过滤器进行搜索

6.5.6.2. 常用于数据仓库(DW)和商务智能(BI)

6.5.6.3. 多维数据库对数据的访问使用的是SQL的一个变体多维表达式(Multidimensional eXpression, MDX)

6.5.7. 时态数据库

6.5.7.1. 时态数据库(Temporal Database)是一种内置了支持处理涉及时间数据的关系型数据库

6.5.7.2. 面向时间的特性通常包括有效时间和事务时间

6.5.7.3. 有效时间

6.5.7.3.1. 现实世界中一个真实事件或实体对象发生的时间范围

6.5.7.4. 事务时间

6.5.7.4.1. 存储在数据库中的事实被认为是真实的时间段

6.6. 非关系型数据库

6.6.1. 非关系型数据库(Non-relational Database)可以将数据存储为简单的字符串或者完整的文件

6.6.2. 简化设计、水平扩展性以及对可用性更好的控制

6.6.3. 非关系型数据库通常被称为NoSQL数据库（代表“Not Only SQL”）

6.6.4. 主要区别是存储结构，数据结构不再绑定到表格关系中设计

6.6.4.1. 可能是树、图、网络或键值对

6.6.5. 通常是高度优化的数据存储，用于简单的检索和插入操作

6.6.6. 目的是提高性能，特别是在延迟和吞吐量方面比较明显

6.6.7. NoSQL数据库在大数据和实时Web应用程序中的应用越来越多