计算机其实就是存储/IO/CPU三大件； 而计算说穿了就是两个东西：数据与算法（状态与转移函数）。
实际生产中，数据表就是数据结构，索引与查询就是算法。而应用代码往往扮演的是胶水的角色，处理IO与业务逻辑，其他大部分工作都是在数据系统之间搬运数据。
抽象是应对复杂度的最强武器。操作系统提供了对存储的基本抽象：内存寻址空间与磁盘逻辑块号。文件系统在此基础上提供了文件名到地址空间的KV存储抽象。而数据库则在其基础上提供了对应用通用存储需求的高级抽象。
“数据库”可以简单地只是内存中的哈希表/磁盘上的日志，也可以复杂到由多种数据系统集成而来。关系型数据库只是数据系统的冰山一角（或者说冰山之巅），实际上存在着各种各样的数据系统组件：
- 数据库：存储数据，以便自己或其他应用程序之后能再次找到（PostgreSQL，MySQL，Oracle）
- 缓存：记住开销昂贵操作的结果，加快读取速度（Redis，Memcached）
- 搜索索引：允许用户按关键字搜索数据，或以各种方式对数据进行过滤（ElasticSearch）
- 流处理：向其他进程发送消息，进行异步处理（Kafka，Flink，Storm）
- 批处理：定期处理累积的大批量数据（Hadoop）
架构师最重要的能力之一，就是了解这些组件的性能特点与应用场景，能够灵活地权衡取舍、集成拼接这些数据系统。
1、存储管理；2、事务；3、查询语言；4、效率与性能；
数据库是一个博大精深的领域，存储I/O计算无所不包。其主要原理也可以粗略分为几个部分：数据模型设计原理（应用）、存储引擎原理（基础）、索引与查询优化器的原理（性能）、事务与并发控制的原理（正确性）、故障恢复与复制系统的原理（可靠性）。 所有的原理都有其存在意义：为了解决实际问题。
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