一、数据库的发展背景（Why）
过去的现实
企业数据库选择很少
往往先选数据库，再想业务
自 1970s 起，关系型数据库（Relational DB）成为主流
结果：绝大多数企业核心系统（银行、ERP、CRM）都建立在关系型数据库之上
二、什么是关系型数据库（Relational Database）
1️⃣ 核心概念
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| Table（表） | 数据的集合 |
| Row（行 / Record） | 一条完整记录 |
| Column（列） | 数据属性 |
| Relationship（关系） | 表与表之间的关联 |
示例
Books 表
Authors 表
Sales 表
通过 Author ID / ISBN 建立关系
2️⃣ Schema（模式）
关系型数据库是 强 Schema
表结构（列、类型）提前定义
上线后 修改 Schema 成本高
这也是后来 NoSQL 出现的重要原因之一
三、什么是 RDBMS（关系型数据库管理系统）
RDBMS = 管理关系型数据库的软件
常见 RDBMS
MySQL
PostgreSQL
Oracle
SQL Server
Amazon Aurora（AWS 自研）
SQL（结构化查询语言）
SELECT * FROM table_name;SQL 的核心能力
查询
过滤
聚合
JOIN（跨表关联）
JOIN 是关系型数据库的灵魂
四、关系型数据库的核心优势（考试高频）
✅ 优点总结
1️⃣ Joins（表关联）
- 能表达复杂业务关系
2️⃣ Reduced Redundancy（减少冗余）
- 数据只存一份，用外键引用
3️⃣ Familiarity（成熟、通用）
学习成本低
行业标准
4️⃣ ACID（数据一致性保障）
| ACID | 含义 |
|---|---|
| Atomicity | 原子性 |
| Consistency | 一致性 |
| Isolation | 隔离性 |
| Durability | 持久性 |
📌 金融系统 / 交易系统 必须 ACID
五、关系型数据库的典型使用场景
✅ 适合关系型数据库的应用
1️⃣ Schema 稳定的应用
Lift & Shift（原样迁移上云）
老系统上云
2️⃣ 强一致性业务
ERP
CRM
电商 / 金融交易
订单 / 支付系统
一句话：“核心业务系统 = 关系型数据库”
六、AWS 上的三种数据库运行方式（重点！）
这是本章最核心的思想
1️⃣ On-Premises（传统本地）
你负责 一切
| 内容 | 责任 |
|---|---|
| 机房、电力 | 你 |
| 服务器 | 你 |
| 操作系统 | 你 |
| 数据库 | 你 |
| 备份、HA | 你 |
✅ 控制最大
❌ 运维成本最高
2️⃣ Unmanaged Database（EC2 自建数据库）
👉 在 EC2 上装 MySQL / Oracle
AWS 负责
物理机
网络
EC2 硬件
你负责
EC2 管理
数据库安装
备份
补丁
高可用
📌 特点：
比 on-prem 轻
但 数据库仍然是你管
3️⃣ Managed Database（AWS 托管数据库 ⭐）
👉 Amazon RDS / Aurora
AWS 负责
EC2 + OS
数据库安装
自动备份
自动补丁
高可用（Multi-AZ）
故障恢复
你仍然负责
表设计
SQL
索引
- 数据安全（逻辑层）
📌 特点：
最省心
控制权最少
最常用
七、Unmanaged vs Managed 一句话对比
| 维度 | EC2 自建 | RDS / Aurora |
|---|---|---|
| 运维 | 高 | 低 |
| 控制 | 高 | 中 |
| 自动备份 | ❌ | ✅ |
| 高可用 | 自己做 | 内置 |
| 推荐程度 | 低 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
八、AWS 数据库选型核心思维（面试常问）
问自己 3 个问题：
Schema 是否稳定？
是否需要 ACID？
你想不想自己运维？
大多数场景：
“能用托管，就不要自己搭”
九、这一章你必须记住的 10 个关键词
Relational Database
Table / Row / Column
Schema
RDBMS
SQL
JOIN
ACID
Lift and Shift
Unmanaged vs Managed
Amazon RDS / Aurora
