这份 数据库知识体系 面向后端学习、工程实践和面试复习，按“数据库基础 -> SQL -> MySQL -> Redis -> NoSQL 与搜索”的顺序整理本站数据库相关文章。

数据库知识基础，这部分内容一定要理解记忆。虽然这部分内容只是理论知识，但是非常重要，这是后面学习 MySQL 数据库的基础。PS: 这部分内容由于涉及太多概念性内容，所以参考了维基百科和百度百科相应的介绍。

MySQL 字符编码集中有两套 UTF-8 编码实现：utf8 和 utf8mb4。

如果使用 utf8 的话，存储 emoji 符号和一些比较复杂的汉字、繁体字就会出错。

为什么会这样呢？这篇文章可以从源头给你解答。

字符集是什么？

字符是各种文字和符号的统称，包括各个国家文字、标点符号、表情、数字等等。 字符集 就是一系列字符的集合。字符集的种类较多，每个字符集可以表示的字符范围通常不同，就比如说有些字符集是无法表示汉字的。

NoSQL 是什么？

NoSQL（Not Only SQL 的缩写）泛指非关系型的数据库，主要针对的是键值、文档以及图形类型数据存储。并且，NoSQL 数据库天生支持分布式，数据冗余和数据分片等特性，旨在提供可扩展的高可用高性能数据存储解决方案。

一个常见的误解是 NoSQL 数据库或非关系型数据库不能很好地存储关系型数据。NoSQL 数据库可以存储关系型数据—它们与关系型数据库的存储方式不同。

NoSQL 数据库代表：HBase、Cassandra、MongoDB、Redis。

Elasticsearch 相关的面试题为我的知识星球（点击链接即可查看详细介绍以及加入方法）专属内容，已经整理到了《Java 面试指北》中。

MongoDB 是典型的文档数据库，适合半结构化数据、灵活字段模型和快速迭代的业务场景。学习 MongoDB 时，建议重点理解文档模型、索引、副本集、分片、聚合和事务能力，而不是把它简单看成“可以存 JSON 的数据库”。

适合谁看

• 想了解 MongoDB 和文档数据库核心概念的后端开发者。
• 准备 MongoDB、NoSQL、文档模型相关面试题的同学。
• 需要在关系型数据库和文档数据库之间做选型的工程师。
• 已经接触过 MongoDB，但对索引、副本集、分片和事务机制不够熟的读者。

少部分内容参考了 MongoDB 官方文档的描述，在此说明一下。

MongoDB 基础

MongoDB 是什么？

MongoDB 是一个基于 分布式文件存储 的开源 NoSQL 数据库系统，由 C++ 编写的。MongoDB 提供了 面向文档 的存储方式，操作起来比较简单和容易，支持“无模式”的数据建模，可以存储比较复杂的数据类型，是一款非常流行的 文档类型数据库 。

MongoDB 索引

MongoDB 索引有什么用?

和关系型数据库类似，MongoDB 中也有索引。索引的目的主要是用来提高查询效率，如果没有索引的话，MongoDB 必须执行 集合扫描 ，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。如果查询存在合适的索引，MongoDB 可以使用该索引来限制它必须检查的文档数量。并且，MongoDB 可以使用索引中的排序返回排序后的结果。

虽然索引可以显著缩短查询时间，但是使用索引、维护索引是有代价的。在执行写入操作时，除了要更新文档之外，还必须更新索引，这必然会影响写入的性能。因此，当有大量写操作而读操作少时，或者不考虑读操作的性能时，都不推荐建立索引。

SQL 是后端开发绕不开的数据库基本功。无论后续学习 MySQL 索引、执行计划，还是做慢 SQL 优化，都需要先把查询、过滤、聚合、连接、子查询和数据修改这些基础语义掌握扎实。

适合谁看

• 正在学习数据库基础和 SQL 语法的后端开发者。
• 准备 SQL 基础、SQL 查询题、数据库 CRUD 相关面试题的同学。
• 写过简单 SQL，但对 JOIN、GROUP BY、HAVING、子查询和执行顺序不够熟的读者。
• 想在学习 MySQL 索引和 SQL 优化前补齐 SQL 基本功的工程师。

题目来源于：牛客题霸 - SQL 必知必会

检索数据

SELECT 用于从数据库中查询数据。

从 Customers 表中检索所有的 ID

现有表 Customers 如下：