数据库与服务端

啥是数据库？

​ 数据库是存储数据的地方，我们平时使用电脑或者手机，接触到的都是图形化界面，不能直接接触到数据库，其实，数据库无处不在，我们使用的绝大多数需要记录的数据都存储在数据库中，可以说，现如今的便捷生活，就是建立在数据库的基础上的。登录网站时，用户的账号和密码都存储在服务器的数据库中。

1）服务器

​ 数据库本身是存储数据的软件，既然是软件，就要在硬件中运行，这个硬件就是服务器，中小型企业使用一台服务器就可以存储所有的数据，对大公司而言，数据较多，一台服务器不能存储所有的数据，通常多台数据库服务器共同来存储。

2）数据库

​ 数据库服务器可以有多个数据库，比如，对电商平台而言，会建立用户数据库、商品数据库、卖家数据库等，不同的数据库之间可以相互独立，也可以存在数据上的联系。

3）数据表

​ 每个数据库又可以有很多个数据表。比如用户数据库，可以有多张数据表，不同数据表用来存储用户的不同数据，用户的账号、密码存储在用户数据表中，用户的购买记录存储在购买记录数据表中，用户操作数据存储在操作记录数据表中。

​ 下面的表格就是个简单的数据表，跟我们经常使用的Excel很像，包括行和列，每一列代表一个属性，每一行代表一条记录。这个用户数据表，有5列，分别是id、name、password、gender、birthday，分别代表编号、姓名、密码、性别、出生时间，有3行，分别表示小明、小红、小军的个人等信息。

SQL、NoSQL数据库

​ 数据库大致可以分为两大类，SQL数据库和NoSQL数据库。SQL (Structured Query Language) 数据库，指关系型数据库，主要代表有SQL Server，Oracle，MySQL。NoSQL（Not Only SQL）指非关系型数据库，主要代表有MongoDB，Redis。

​ SQL、NoSQL在存储数据类型和存储方式上有较大的不同。

• 第一，储存数据类型不同。

1. 关系型数据库适合存储结构化数据，如用户的帐号、地址等。这些数据通常需要做结构化查询，比如选出所有的90后用户，使用SQL查询就非常方便，这时候，关系型数据库就要胜出一筹。
2. NoSQL适合存储非结构化数据，如发微博、文章、评论等。一方面，这些数据通常是海量的，增长的速度难以预期，NoSQL数据库通常可以存储这些无限增长的数据。另一方面，这些数据类型比较复杂，可能同时包括文字、图片、音频、视频等，使用SQL无法直接存储，只能借助NoSQL。

• 第二，储存方式不同。

数据类型不同，造成存储的方式也不同：

1. SQL数据存在特定结构的表中，而NoSQL则更加灵活和可扩展，存储方式可以是JSON文档或者其他方式。比如，储存用户账号、密码、性别、出生日期，使用SQL存储的数据表如下。

2. NoSQL存储方式比较灵活，比如使用类JSON文件存储上表中的个人信息。

SQL和NoSQL存储的数据类型、存储方式有较大不同，在某种程度上是互补关系，因此许多大型互联网项目都会采用SQL+NoSQL的组合存储方案。

服务端是干啥的？

• 服务端是与前端对应的概念。前端包括Web网页、Android客户端、iOS客户端等，负责与用户交互，服务端则为前端提供支持。

​ 比如，用户注册登录的时候，前端会显示对话框，用户输入账号、密码之后，数据会被传递到服务端，由服务端实现账号、密码的验证。再比如，用户使用新闻客户端查看新闻的时候，手机APP显示新闻列表，每条新闻还有对应的标题、正文、图片，这些数据都存储在服务器上，手机APP从服务端获取这些数据并显示在手机屏幕上。

• 服务器端的开发通常使用Java、PHP、Python语言，数据库通常使用MySQL、Oracle数据库。

更具体地，服务端实现下列功能。

第一，储存和传递信息。

数据存储在服务器中，当我们访问网页时，服务器可以返回HTML网页数据，也可以返回PDF、图片、视频等类型的文件。服务器同样可以实现数据转发，比如，我们使用的微信、QQ等，发送的消息都是先传递到腾讯的服务器中，接收方再从服务器中接收。

将数据放在服务器中，可以实现客户端之间的切换，比如用户使用浏览器看电影时，服务器会存储播放记录，当用户切换到手机端观看时，可以接着看。

第二，控制访问内容。

服务器允许站点限制对用户的访问，并仅提供允许用户查看的信息，这就保证了数据的安全。除此之外，将数据集中存放，比分开放在不同的地方，维护起来更简单，也更能避免出现数据泄露等风险。

第三，数据分析。

服务器还可以对存储的数据进行分析，比如个性推荐，服务器会收集用户搜索、购买、点击、停留时间等数据，这些数据都存储在数据库中，服务端的软件可以实现数据挖掘、个性推荐。

常见的服务器架构

（1）最简单的服务器架构

最初，服务器的架构非常简单，应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。比如使用Linux作为操作系统、Apache作为服务器软件、MySQL作为数据库、PHP作为服务端编程语言，这个组合被称为LAMP。简单、成本低，可以满足日常的需求，个人网站和小公司网站通常就使用这种服务器架构，但是对于更大的公司，这种方式就不能满足对速度、存储容量的需求了。

（2）应用服务和数据服务分离

随着系统访问量的增加，服务器的带宽和响应速度成为系统的瓶颈，特别是访问图片、视频等较大的文件时，下载速度会特别慢。

为了提高相应速度，通常会将应用程序、数据库、文件分别放置在不同的服务器中，提供处理能力，即使用应用服务器、文件服务器、数据服务器，分别实现相应的功能。

（3）使用缓存改善性能

从数据库中读取数据要花费较长的时间，为了提高响应速度，会将一些经常访问的内容拿出来，放在缓存中，提高响应速度。比如，微博热搜的访问量非常大，通常都有几千万甚至上亿的访问量，如果把热搜数据保存在数据库中，每次都需要从数据库中读取，会花费大量的时间，但是如果把热搜的数据直接保存在缓存中，就不需要每次都从数据库读取，响应速度会大大提高。有时候，为了提高缓存的容量，还会建一个缓存服务器。

（4）使用应用服务器集群和分布式数据库

​ 随着用户、数据量的进一步增加，原有的系统已经不能满足响应速度和存储容量需求，服务器集群和分布式数据库应运而生。

​ 服务器集群主要解决服务器响应速度问题。举个例子，有1万个用户同时访问服务器，应用服务器的访问量只有1万，服务器可以实现在短时间内响应。但如果有1000万个用户同时访问服务器，单个应用服务器端服务器的访问量就有1000万，此时系统根本无法响应，就需要多个服务器同时工作，比如有1000个服务器，平均每台服务器只有1万个用户。

​ 为了分配访问流量，通常还需要负载均衡。比如1000万个用户，1000个服务器，如果没有负载均衡，在1000万个用户可能会访问1000个服务器中的某些服务器，造成局部过载，添加了负载均衡，可以是1000万个用户较为均匀分配在这1000台服务中。

​ 单个数据库服务器、文件服务器无法满足系统对存储容量和响应速度的要求，同样要使用多个数据服务器和文件服务器，也就是采用分布式数据库和分布式文件系统，据统计，Google的数据中心有7万台服务器同时工作！

服务端与客户端的数据交互

​ 服务端与客户端通过网络进行数据传输，那又是如何传输数据的呢？比如用户使用账号、密码登录，但这些数据并不能直接传递，而是需要编码之后才能传递，否则在传输的过程中很容易出现错误，密码等敏感信息通常还会加密。

常见的有两种编码方式，分别是XML编码和JSON编码。

• 扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ，用于标记数据使其具有结构性，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML格式统一，跨平台和语言，早已成为业界公认的标准。概念有些拗口，我们举个例子，比如中国部分省市。

使用XML表示这些数据。

• JSON(JavaScript Object Notation)一种轻量级的数据交换格式，具有良好的可读和便于快速编写的特性，可在不同平台之间进行数据交换，使用JSON表示上面的表格：

  

从编码效率上看，XML包含很多重复的标记字符，长度也要长很多，相比之下JSON要短不少，因此JSON的通信效率更高。因为上面的这些原因，JSON的使用范围比XML使用范围要更广。