导读

在大数据中，我们需要处理的数据来自不同的渠道，其中有一个很重要的渠道就是关系型数据库中存储的数据。在企业中，会把业务数据存储在关系型数据库中，一般以 MySQL 居多。另外，我们在后续的学习中需要学习 Hive、SparkSQL、Flink SQL 等内容，而这些内容共同的基础就是 SQL 语法。所以，我们需要借助 MySQL 学习 SQL 语法的使用，熟练的掌握基础的增删改查的操作与多表的查询操作，为后续的课程学习打好扎实的基础。

另外，在大数据的数据处理流程中，有时候我们需要将处理之后的数据导出给其他的业务场景使用，而导出业务数据最常用的，也是导出到 MySQL 数据库中，因此这部分的课程需要重点去学习！

数据库（DataBase，DB）：指长期保存在计算机的存储设备上，按照一定规则组织起来，可以被各种用户或应用共享的数据集合。

数据库管理系统（DataBase Management System，DBMS）：指一种操作和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，对数据库进行统一管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过数据库管理系统访问数据库中的数据。

数据库发展史

层次数据库阶段（1960s）

层次数据库是数据库管理系统的早期形式。这种数据库系统采用了层次结构来组织数据，数据被分层存储，每个层级包含一组相关的数据。这种数据库模型的缺点是数据之间的关系比较复杂，查询和更新数据比较困难。网状数据库阶段（1960s-1970s）

网状数据库模型是对层次模型的改进。它采用了一种更加灵活的数据结构，可以将一个数据节点连接到多个其他节点。这种数据库模型的缺点是数据结构比较复杂，维护难度大。关系数据库阶段（1970s-至今）

关系数据库是目前应用最广泛的一种数据库类型。这种数据库模型采用了关系模型来组织和管理数据，数据以表格的形式呈现，表格之间通过关系进行连接。关系数据库可以更好地处理数据之间的关系，同时也更容易进行查询和更新操作。对象数据库阶段（1980s-至今）

对象数据库是一种将面向对象技术应用于数据库管理系统的方法。它将对象思想引入到数据库中，将数据和操作封装在一起，提高了数据的抽象程度和复用性。NoSQL 数据库阶段（2000s-至今）

NoSQL 数据库是一种非关系型数据库，它不采用关系模型来存储数据，而是采用其他数据模型，如文档、键值对、图等。NoSQL 数据库具有高可扩展性、高性能、高可用性等优点，适用于大规模数据存储和处理场景。

SQL 和 NoSQL 型数据库的区别

数据存储结构不同：

SQL 数据库采用表格结构，数据以行和列的形式存储。

NoSQL 数据库采用键值对、文档、图形等不同的数据结构，数据之间的关系不是固定的，更加灵活。数据查询方式不同：

SQL 数据库使用结构化查询语言（SQL）进行查询，具有较高的查询灵活性和复杂性。

NoSQL 数据库则使用自己的查询语言（如 MongoDB 的查询语言），查询方式相对简单，但不支持复杂查询。数据规模不同：

SQL 数据库适用于小型到大型数据存储和管理，但对于大规模数据和高并发访问，性能和扩展性有限。

NoSQL 数据库适用于大规模数据和高并发访问，具有高可扩展性和高性能的特点。应用场景不同：

SQL 数据库适用于需要处理事务的应用场景，如金融、电商等。

NoSQL 数据库适用于需要快速处理大量数据的应用场景，如社交网络、大数据分析等。

SQL 和 NoSQL 型数据库的分类

关系型数据库(sql)Oracle: 是 Oracle 公司的数据库产品Mysql: 最早属于瑞典的 MysqlAB 公司的，后被 Sun 公司收购，Sun 在 2009 年 4 月 20 号被 Oracle 收购。SQLServer: 微软旗下的数据库产品Access: 微软旗下的数据库产品DB2: IBM 公司旗下的数据库产品非关系型数据库(nosql)HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库，并提供多种语言的 APINeo4j 采用图形数据模型存储数据，数据以节点和关系的形式组织存储。这种存储方式非常适合处理复杂的数据关系

MySQL 数据库

mysql

MySQL 是一种开源的、关系型的数据库管理系统，它是最流行的关系型数据库之一。MySQL 由 Oracle 公司开发，支持多种操作系统和编程语言，包括 Linux、Windows、Java、Python 等。MySQL 的主要特点包括：

支持标准 SQL 语言：MySQL 支持标准 SQL 语言，用户可以使用 SQL 语言进行数据的增删改查等操作。灵活的数据存储：MySQL 支持多种数据类型，可以存储各种类型的数据，包括文本、数字、图片等。高可靠性和安全性：MySQL 提供了完善的安全机制，支持数据的备份和恢复，可以保证数据的可靠性和安全性。高性能：MySQL 采用了多种优化技术，如索引、缓存等，可以提高数据库的性能和响应速度。易于集成和部署：MySQL 支持多种编程语言和操作系统，可以轻松地集成到各种应用程序中，并且易于部署和管理。

MySQL 广泛应用于各种领域，包括 Web 应用程序、电子商务、金融、医疗等。由于 MySQL 具有开源、免费、易于使用等优点，因此它也成为了许多开发者和企业的首选数据库。

DB-Engines Ranking 根据数据库管理系统的受欢迎程度对它们进行排名。该排行榜是按搜索、谷歌趋势、 Stack Overflow 网站、LinkedIn、Twitter 等社交网络中的关注度， 综合比较进行的排名。该排名涵盖全球 388 个数据库系统，排名每月更新一次，我们可以发现 Mysql 的使用占比还是非常高的。

MySQL 在大数据领域的作用

数据的存储和管理：MySQL 可以作为大数据系统中的一个数据存储和管理的工具。在大数据系统中，MySQL 通常用于存储与业务相关的结构化数据，如用户信息、订单信息、产品信息等。同时，MySQL 还可以与其他大数据工具进行集成，如 Hadoop、Spark 等，实现数据的存储和管理。数据的清洗和处理：在大数据系统中，原始数据往往需要进行清洗和处理，以便进行后续的分析。MySQL 可以作为数据清洗和处理的工具，通过 SQL 语言进行数据的筛选、聚合、分组等操作，为后续的数据分析提供准备。数据分析和挖掘：MySQL 可以作为数据分析和挖掘的工具，通过 SQL 语言和各种分析函数进行数据挖掘和分析。同时，MySQL 还可以与其他数据分析工具进行集成，如 Tableau、PowerBI 等，实现更加复杂的数据分析和可视化。数据可视化和报表：MySQL 可以作为数据可视化和报表的工具，通过各种 BI 工具进行数据的可视化和报表制作。通过 MySQL 的数据存储和管理能力，可以为 BI 工具提供高质量的数据源，实现更加精准和有价值的数据分析和报表制作。

综上所述，MySQL 在大数据领域具有重要作用，它可以作为数据存储和管理、数据清洗和处理、数据分析和挖掘、数据可视化和报表等方面的工具，为大数据系统提供有力的支持。