描述：作为一名运维工程师从业者，每天可能都会接触新技术、新的设备，UP主对于计算机知识的渴望是无穷无尽的，哪怕是一天不学习都有浓浓的罪恶感，所以为了增强自身的综合素质能力（升职加薪），在运维行业中 DBA 方向对于各类数据库的学习、安装、使用、容灾、优化是必不可少的。
为了能和作者UP主公众号【全栈工程师修炼指南】中的【全栈】遥相辉映，从今天开始作者选择一门自己工作中常常使用的到的以及全球最流行的关系型数据库 Oracle 来进行学习，并记录学习过程，以供后续的自己复习回顾和帮助各位看友快速上手，从入门到高新，请各位看友一定要关注、订阅【#Oracle学习之路】专栏。
此专栏主要是为了满足想快速入门学习Oracle的运维从业者(DBA方向)，主要涉及数据库基础概念，Oracle 基础知识，学习环境的准备，以及 Oralce 数据库（11G/12C/19C）的安装使用，RAC集群搭建，DataGuard容灾配置，Oracle 数据库维护管理、优化诊断、以及开发设计等内容，适合各种初级运维/程序开发从业者，以及有志于从事Oracle DBA的看友，可以完全满足开发、测试、简单的业务生产环境。
描述: 数据库技术产生于20世纪六七十年代，伴随着计算机技术的产生和发展而发展，是计算机技术在各行各业的数据管理技术的延伸、渗透、发展的产物，而国内数据库发展相对滞后主要在八十年代后。
在计算机技术应用领域，数据库技术也是一门专业性很强的学科，它涉及到操作系统、数据结构、程序设计等多领域的知识。
描述: 数据库 (Databαse,简称 DB)是按一定的数据模型组织、描述和存储在计算机内的、有组织结构的、可共享的、大量的数据集合。
而数据库技术是通过研究数据库的结构、存储、设计、管理以及应用的基本理论和实现方法，并利用这些理论来实现对数据库中的数据进行处理、分析和理解的技术。
主要特点(简述):
数据信息
1）数据（data）是描述事物的符号，其类型是多种多样的，如数字、文字、图形、声音、视频、动画等。
2）信息（Information）的英文原意为“通知或消息”，信息是客观存在的事物，是通过物质载体所产生的消息、情报等。
Q: 数据”与“信息”在概念上到底有什么样的区别呢？
描述: 早期的计算机主要用于科学计算，它面对的是数量惊人的各种数据，为了有效地管理和利用这些数据，就产生了计算机的数据处理技术，经历了三个阶段：
(1) 人工管理阶段 :
20世纪50年代中期以前，计算机的数据处理技术采用的是人工处理技术，当时硬件的状况是：只有纸带、卡片、磁带等外部存储设备、没有磁盘等直接存取的存储设备。
软件的状况是没有操作系统、没有管理数据的软件
该阶段主要特点是:
(2) 文件系统阶段:
20世纪50年代中期到60年代后期，进入了文件系统阶段。这时硬件方面已经有了磁盘、磁鼓等直接存取的存储设备；
软件方面已经有了“操作系统”，并且“操作系统”中还有专门管理数据的软件，即文件系统。
该阶段主要特点为：
(3) 数据库系统阶段:
20世纪60年代后期以后至今，为了克服文件系统的缺点，人们对文件系统进行了扩充，研制了一种结构化的数据组织和处理方式，即数据库系统，进入了数据库管理阶段。
数据库系统建立了数据和数据之间的有机联系，能对数据进行统一、集中、独立的管理，使得数据的存取独立于使用数据的应用程序，实现了数据的共享。
数据库用户管理分类
描述: 数据库用户数据库的设计、维护、使用必然会涉及到很多人员，按这些人员使用数据库的角度，将他们分成几类，每一类都可以由一个或几个人组成，统称为数据库的用户：
1）数据定义：提供数据定义语言（DDL，Data Definition Language）用于描述数据库的结构（如表、索引、约束等），以便存储数据，并在一定程度上保证数据的完整性。
如表中的每条记录都是唯一的、不能再定义为数字的字段中存储字母。
2）数据操作：提供数据操作语言（DML，Data Manipulation Language）用于对数据库中的数据进行操作 增删改查（如查询、添加、删除、更新等）
3）数据安全性的控制和管理：提供数据控制语言（DCL， Data Control Language）用于规定用户对数据库的操作权限、监控用户操作、防范任何破坏或不轨的意图、提供事物处理功能保证数据库中数据的一致性，处理多用户同时访问数据库时并发控制的问题，执行数据库的备份、恢复、转储、加密的功能。
4）性能和效率监控与优化：通过一些工具软件例如 Prometheus、zabbix，对数据库的性能和效率进行监控，给出进行优化的方案以供参考。
数据库系统的特点(详述)
1）数据结构化
数据库中的数据不再像文件系统中的数据那样属于特定的应用程序，而是面向所有应用程序。
2）数据存取灵活
可以存取数据库中某一个数据项、一个记录或一组记录。可以存取整体数据的各个子集来满足不同的应用需求。
3）数据共享性高、冗余度低（就是重复性）
由于数据库中的数据是按某种数据模型组织成的结构化数据，存取的粒度细到数据项，所以多个应用程序都能共享同一个数据库中的数据，提高了数据利用率。数据的共享，避免了同一数据存在不同副本，因而减少了数据冗余，不一致现象。
4）数据安全可靠（容灾）
数据库中加入了安全保密机制，如用户验证，角色和权限控制，可防止数据的非法使用。由于具有完整性约束和并发控制，所以能保证数据的一致性，另外，还可以对数据进行备份恢复，防止数据丢失或被破坏。
5）数据独立性高: 其包括物理独立性和逻辑独立性。
物理独立性：指应用程序与存储在磁盘上的数据库中的数据是相互独立的，即数据在磁盘上的数据库中是如何存储的，完全由DBMS 来管理，应用程序不需要了解，应用程序只需要了解数据的逻辑结构。逻辑独立性：指应用程序与数据的逻辑结构也可以是相互独立的，即数据的逻辑结构的改变，如数据定义的修改，数据之间的关系变更时，应用程序也不需要改变。
Tips : 数据的独立性使数据和应用程序之间相互独立，互不依赖，不因一方的改变而需要另一方也改变，大大减少了工作量。
描述: 虽然数据库类型、规模可能不同，但大体结构相似，体系结构是指数据库系统的总体框架（Framework）。
我们可以将数据库系统体系结构分为 三级模式结构 与 两级映射,其关系图如下所示
简单介绍:
(1) 三层体系结构如下：
1.面向用户或应用程序员的用户级（外部层） 2.面向数据库设计和维护人员的概念级（概念层） 3.面向系统程序员的物理级（内部层）
(2) 三级模式结构: 从数据库管理系统的角度看，数据库通常采用模式、外模式、内模式三级结构。
1.外模式：又称子模式或用户模式，DB的局部逻辑结构。它是用户与数据库的接口，是用户使用的那部分数据的描述，由若干个外部记录类型组成，即与某一应用有关的数据的一个逻辑表示。注意：外模式是某个用户的数据视图，模式是所有用户的公共数据视图，一个DB只能有一个模式，但可以有多个外模式。
2.模式：又称逻辑模式，DB的全局逻辑结构。它是对数据库中全部数据的整体逻辑结构的描述，由若干个概念记录类型组成，即DB中全体数据的逻辑结构和特征的描述。注意，模式只涉及模型的描述，不涉及具体的值，反映的是数据的结构及其联系。模式不涉及物理存储细节和硬件环境，也与应用程序无关；一个数据库只有一个模式。
3.内模式：又称存储模式。数据的物理结构和存储方式的描述，它是在物理存储方面的描述，定义所有的内部记录类型、索引和文件的组织方式，以及数据控制方面的细节。即DB中数据的内部表示方式。注意：一个数据库只有一个内模式。
(3) 外模式／模式映像 和 模式／内模式映像
为了能够在内部实现数据库三级模式之间的联系和转换，数据库管理系统在这三级模式之间提供了两层映像：
1.外模式／模式映像: 模式描述的是数据库数据的全局逻辑结构，外模式描述的是数据的局部逻辑结构，对应于同一个模式可以有任意多个外模式。对于每一个外模式，数据库系统都有一个外模式／模式映像，它定义该外模式与模式之间的对应关系。作用：模式改变，可修改映像使外模式保存不变，从而使应用程序不必修改，保证了程序和数据的逻辑独立性。
2.模式／内模式映像 定义DB全局逻辑结构和存储结构间的对应关系。一个数据库只有一个模式，也只有一个内模式，因此模式／内模式映像是唯一的。作用：存储结构变化，可修改映像使逻辑结构（模式）保存不变，从而使应用程序不必修改，保证了数据与程序的物理独立性。
描述: 在 1970 年的开创性论文“大型共享数据库的数据关系模型”中，EF Codd 定义了基于数学集合论的关系模型, 当下最广泛使用的数据库模型就是关系模型。
Q: 关系型数据库的本质是?
答: 关系数据库将数据存储在一组简单的关系中(一种关系是一组元组,一个元组是一组无序的属性值。), 数据以行（元组）和列（属性）形式的关系的二维表示，表中的每一行都具有相同的一组列。答: 关系数据库是将数据存储在关系（表）中的数据库。
关系模型主要有以下几个方面：
关系模型的实现是关系数据库管理系统 (RDBMS),RDBMS 将数据移入数据库、存储数据并检索它，以便应用程序可以操作它。
RDBMS 区分以下类型的操作：
Tips : RDBMS 存储和检索数据，以便物理操作对数据库应用程序是透明的。
关系型数据库产品:
描述：非关系型数据库（NoSQL数据库）是一种数据存储和管理的方式 (广泛应用于分布式架构中)，与传统的关系型数据库（SQL数据库）不同。NoSQL数据库不使用表格、行和列的方式来存储数据，而是使用各种灵活的数据模型来处理大量的非结构化和半结构化数据。
非关系型数据库产品类型:
总结：NoSQL数据库提供了一种灵活、高效和可扩展的数据存储解决方案，适用于各种需要处理非结构化数据和大规模数据的应用场景。不同类型的NoSQL数据库各有优劣，根据具体需求选择合适的数据库类型是关键。