数据库的一个小小的区分
1、 首先主要是关系型数据库、nosql数据库和缓存数据库的区别；我觉的：
关系型数据库（mysql、Oracle）就想当于一个储物柜，里边分了各种小格子，把各种数据有序的保存在里边，查询时非常方便；有比较完善的sql语句；
mysql免费开源，自动提交事务，是基于表级别的一个事务，而Oracle不自动提交，是基于行级别的事务；mysql安装包小，使用简单，Oracle安装包较大，还会收费，更适合于大数据的处理、并发量高；
mysql用limit进行分页，第一个参数表示启始数，第二个参数表示要查询的条数。
oracle用伪列rownum来进行分页，因为伪列只能用小于，不能用大于，所以需要一个两层的嵌套查询。
mysql主键可以自增。Oracle必须用序列（sequence）；
字段类型有些区别；
mysql一般都是先有用户，然后创建库、创建表。而Oracle一般是，先创建数据库，然后创建临时表空间、物理表空间，再创建用户，创建表。
nosql数据库（mongdb）就相当于一个仓库，比如把衣服放在一堆，书本放在一堆，这样他的存储效率肯定很高，但是查找时，不方便精确查找。所以nosql更适合于数据量比较大，但是数据之间关系不是特别强，或者不是特别重要的数据；比如：电商里边的评论数据；
他的collection相当于数据库，document相当于表，document中数据主要以json格式存储；
缓存数据库（redis、memcached）：缓存数据库由于是保存在内存中的，所以他的存储效率非常高；但是他不适合持久化存储数据，尽管redis支持持久化，但是他也仅仅是在一定程度上保证了数据的安全性，还是有很多情况会造成数据丢失的，比如redis穿透、雪崩等。
所以他仅仅适合做为数据库和应用程序直接的中间层使用，不能作为真正的存储数据库使用。即使使用，也只能是一些不是特别重要的数据，比如购物车，在B2C的项目中，用户购物车一般都是临时存储，如果放入购物车长时间不提交，那么用户再购买的可能性很小了，所以即使丢了，也不会造成太多的损失。以这个，来换取项目的运行效率非常划算；
优化的切入点
1、 数据库选型：首先应该从数据库的选型来看，首先是关系型数据库，目前最流行的是mysql和Oracle，mysql更适合于中小型项目，安装使用比较简单，免费开源。Oracle适合于大型项目，安装包比较大，使用比较耗内存，收费，但是效率高、可靠性好，使用行级锁，比mysql的表级锁粒度更细，对并发性的支持要好的多。NOSQL数据库（比如：mongdb），事务性比较差，但效率高，主要适用于数据量比较大，但关系型要求不是很强的数据，比如评论数据。缓存数据库（比如：redis），由于保存在内存中，所以速度特别快，但是不适应持久化保存。所以缓存数据库一般作为应用和数据库的中间层来使用。
2、 设计规范：其次应该从数据库设计规范来考虑。好的规范，可以是数据库运行效率更高，优化更方便。以mysql为例；
由于mysql对大小写在windows和linux上敏感型不一致，为了避免麻烦，我们一般建议数据库名、表名、字段名都用小写+下划线命名；
数据库名最后于项目名称一致。
表名最好采用：“数据库名_表名”的方式；
字段名最后见名知意，不要太长；
字段选用合适的字段类型，比如姓名可以用varchar（10），而不要用默认的长度255，日期最好用date或datetime或时间戳。金额最好用decimal，而不是double、float等。
关联表以外的表最好都有主键id、创建时间、创建人、最后修改时间、最后修改人字段。
数据库设计时，以三大范式为参考，但是必要时，可以使用冗余；
对于预期数据量特别大的表，可能没有都会有很大增长的表，要考虑水平分表，比如系统日志表，可以考虑表名中加入月份，每月生成新表。
对于字段比较多的表，比如企业信息表，可以考虑纵向分表，把表分成两张1对1的表。把经常查询的字段放在一张表里，不经常用到的和大文本字段放在另外一张表里。
开发阶段，介意每个表只有主键，不应该包含其他外键。因为开发过程中，系统不稳定，可能出现很多垃圾数据，有了外键，数据的清理会给我们开发照成很多不便。要求开发人员用代码维护表之间的关系，这样更能增加代码的健壮性。
3、 索引：开发测试完成以后，一定要记得给数据库添加索引，增加sql的执行效率。添加索引也要注意，索引应该添加到经常作为查询条件或者排序字段、或者作为外键的列上。而那些不经常查询的字段、大文本字段、可选值比较少的字段（比如性别）等不需要创建索引。另外，sql中的不等于、is null、函数、like两边同时使用%等，会使索引失效，应该尽量避免使用；
4、 配置：数据库的配置优化（my.ini)，比如：最大连接数、最大缓存数、最大线程数、物理内存等；
5、 读写分离、主从复制优化。因为一般查询多、修改少，索引可以增加查询效率，但会影响修改效率。所以做了读写分离以后，可以把索引只建立在读的数据库上。并且查询不需要事务，所以可以用非事务行引擎；
数据库集群，数据库压力过大时，用集群来分担压力是个很不错的方案；
