数据是架构的中心，程序 = 算法 + 数据结构，那么系统 = 业务逻辑 x 数据。可以说很多架构问题都是出在数据层，例如常见的烟囱式系统带来的种种问题，特别是数据孤岛问题，其实本质上的原因就出在没有将数据层打通。
数据库的使命是什么？最基础的就是当你把数据交给数据库时，它应当把数据存储起来；而后当你向数据库要数据时，它应当把数据返回给你。
对于数据库的期许往往会包含以下几方面，首先是易用与灵活，尽可能可以用贴近业务语言的方式存取数据，而不需要理解太多抽象的语义或者函数；然后是高性能，无论存取皆可以迅速完成；然后是高可用与可扩展，我们能够根据实际的业务需要快速扩展数据库，提供长期的可用性与数据的安全一致，而不会因为数据的爆炸性增长导致数据库的崩溃。
以 Oracle, MySQL, SQLServer, PostgreSQL 为代表的关系型数据库，以行存储的方式结构化地存储数据。搜索引擎擅长文本查询；与 SQL 数据库中的文本匹配（例如 LIKE）相比，搜索引擎提供了更高的查询功能和更好的开箱即用性能。文档存储提供比传统数据库更好的数据模式适应性；通过将数据存储为单个文档对象（通常表示为 JSON），它们不需要预定义模式。列式存储专门用于单列查询和值聚合，在列式存储中，诸如 SUM 和 AVG 之类的 SQL 操作要快得多，因为同一列的数据在硬盘驱动器上更紧密地存储在一起。而 OceanBase, TiDB, Spanner／F1 等 NewSQL 数据库兼具了 SQL 以及可扩展性，数据被拆分成一个个 Range，分散在不同的服务器中，通过增加服务器就可以一定程度上的线性扩容；其通过 Paxos 或者 Raft 保证多副本之间的一致性，通过 2PC，MVCC 支持不同隔离级别的事务等。
实际上，各个数据库之间也并发泾渭分明，多模异构是指在单个数据库平台中支持非结构化结构化数据在内的多种数据类型。一直以来，传统关系型数据库仅支持表单类型的结构化数据存储和访问能力，而对于层次型对象、图片影像等半结构化与非结构化数据管理无能为力。如今，随着应用类型的多样化和存储成本的降低，单一数据类型已经无法满足许多综合性业务平台的需求。数据库层面的多模异构和非结构化数据管理，将能实现结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理，实现非结构化数据的实时访问，大大降低了运维和应用的成本。同时，非关系型数据库在访问模式上也渐渐将 SQL、K/V、文档、宽表、图等分支互相融合，支持除了 SQL 查询语言之外的其他访问模式，大大丰富了过去 NoSQL 数据库单一的设计用途。
本篇即是希望能够概述常见数据库的使用与内部原理，让我们对数据库有更深入的理解。
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