一：数据库的全览图
1. 数据库全览图
二：数据库的种类
DataBase是存储数据的一个媒介，自发展以来，已经有太多针对于不同场景的DataBase，比如几年前，刚开始接触Mysql的时候，发现Mysql常用的两种存储引擎，就很好奇，觉得MyIsam比Innodb差远了，为什么还有存在的价值，后来明白原来是场景不同，一个偏向OLTP、一个偏向OLAP；下面就从场景的角度，对我接触过的DataBase分类：
1.关系型数据库 RDB
关系型数据库一般都有固定的表结构，且有一定的范式的理论支撑，对数据的格式和结构要求较多，常见的有 SQL Server、Oracle、Mysql、PostgreSQL；RDB的优点在于有完善的DDL、指出复杂的SQL，一致性上保证比较好；缺点在于扩展性、灵活性较差；
2.NoSQL Not only SQL
NoSQL某种意义上是在互联网场景下发展起来的，一般都不使用关系型数据库的设计，他们往往牺牲了数据的强一致性，他们往往用来弥补或替换RDB的一些不试用的场景，比如Redis是为了弥补单机RDB的请求量限制，MongoDB来解决数据需要严格设计的弱点，Cassandra使用列存储，也可以支持一些半结构化数据；
NoSQL的场景也比较多，有做Key-value：比如Redis、Memcached，常作为缓存使用；有文档存储型，比如MongoDB，还有列存储的Cassandra、HBase等；
3. New SQL
1）New SQL解决的问题
NoSQL主要是弥补和替换RDB的一些场景的，比如解决存储非结构化数据，但是还是替代不了RDB；而RDB在单机上是有限制的，为了保留RDB的特点，且增强DB的扩展性，提出了New SQL，常见的有 TiDB、Mysql Cluster；(PS :也有一些数据库中间件来解决类似的问题，比如Sharding-Sphere，Sharding-JDBC是它的一部分) 总体来讲：NewSQL即保持NoSQL的高可扩展和高性能，并且保持关系模型；
2）NewSQL的结构设计的重点
容灾和高可用性：多副本；
SQL引擎优化：会提供SQL的解析、Sharding、转发的功能，增删改查应该都需要跨节点
一致性：分布式的一致性，比如2PC、Paxos、Raft等一致性协议
高扩展性：可以水平扩展，比如有中心控制或数据迁移等
4.OLAP、OLTP
即Online Analytical processing 和Online transaction processing，他们之间的区别有点类似于 计算密集型和IO密集型的区别，OLTP一般的瓶颈在IO，SQL语句也偏向于短小；OLAP一般的瓶颈在CPU；
比如MyIsam比较适用于OLAP，表锁、存储、不支持事务等；
三：准备总结的内容
1.mysql相关
1）使用方面：explain
2）语句的原理：join、group by、in查询
3）存储相关
4）索引相关
5）事务相关
6）锁、死锁等
2.扩展
1）分库分表：Sharding-JDBC、mysql Cluster
2）NoSQL：Cassandra，简单介绍下MongoDB
3）TiDB
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