数据库章节总览（2026 全栈版）
章节导览 ⭐ 入门
💡 章节定位
本章覆盖 2026 年所有主流数据存储——不再只有 MySQL + Redis 两件套。从经典 OLTP（MySQL / PostgreSQL）、分布式 NewSQL（TiDB / Spanner）、NoSQL（MongoDB / Cosmos DB / DynamoDB / Cassandra）、OLAP 数仓（Snowflake / BigQuery / Databricks）到专用存储（向量库 / 对象存储 / 全文搜索），按面试高频度梳理。
章节地图（按面试频率排序）
🔥 必背基础（OLTP 关系型）
| 主题 | 核心知识点 | 重要度 |
|---|---|---|
| MySQL 架构 | 一条 SQL 的执行流程、InnoDB vs MyISAM、Buffer Pool | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 索引原理 | B+ 树、聚簇索引、覆盖索引、最左前缀、索引失效 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 事务与锁 | ACID、隔离级别、MVCC、行锁/间隙锁/临键锁、死锁 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| SQL 优化 | EXPLAIN、ICP/MRR/覆盖索引、慢 SQL 5 大场景 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| MySQL 日志 | redo log、undo log、binlog、两阶段提交 | ⭐⭐⭐⭐ |
| PostgreSQL 深度 🆕 | MVCC（与 MySQL 差异）、JSONB、PG vs MySQL 决策 | ⭐⭐⭐⭐ |
🔥 扩展与分布式
| 主题 | 核心知识点 | 重要度 |
|---|---|---|
| 分库分表 | 垂直/水平拆分、分片策略、分布式 ID、跨库 JOIN | ⭐⭐⭐⭐ |
| 分布式数据库 NewSQL 🆕 | TiDB / CockroachDB / Spanner / OceanBase、Raft / Percolator / TrueTime | ⭐⭐⭐⭐ |
🔥 NoSQL 与缓存
| 主题 | 核心知识点 | 重要度 |
|---|---|---|
| Redis 核心 | 数据类型、持久化、缓存穿透/击穿/雪崩、集群、HLL/Bitmap/GEO | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| NoSQL 全景 🆕 | MongoDB / Cosmos DB（5 API + 5 一致性）/ DynamoDB / Cassandra / ScyllaDB | ⭐⭐⭐⭐ |
🔥 分析与数据栈（OLAP）
| 主题 | 核心知识点 | 重要度 |
|---|---|---|
| 数据仓库与 Lakehouse 🆕 | Snowflake / BigQuery / Databricks / Redshift / Synapse、Iceberg / Delta Lake、ClickHouse | ⭐⭐⭐⭐ |
| Elasticsearch 全文搜索 🆕 | 倒排索引、ES 8 新特性、OpenSearch、向量混合检索 | ⭐⭐⭐ |
🔥 专用存储
| 主题 | 核心知识点 | 重要度 |
|---|---|---|
| 向量数据库选型 🆕 | Milvus / Qdrant / pgvector / Pinecone、HNSW / IVF-PQ、混合检索 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 对象存储与云存储 🆕 | Azure Blob / S3 / GCS / OSS / MinIO、分层 / 安全 / 数据湖 | ⭐⭐⭐⭐ |
数据库选型快速决策（2026 必背）
面试 Top 题："给你一个业务场景，怎么选数据库？"
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你的核心需求是什么？
│
├─ ① OLTP 强事务 + 关系模型
│ ├─ 单库容量 < 1TB → MySQL / PostgreSQL
│ ├─ 已有 PG + 半结构化 → PostgreSQL JSONB
│ ├─ 1-10TB → MySQL 分库分表（[sharding](./sharding)）
│ └─ > 10TB + 跨节点 JOIN → TiDB / CockroachDB（[NewSQL](./distributed-databases)）
│
├─ ② 高速缓存 / Session / 排行榜
│ └─ Redis（[Redis 核心](./redis)）
│
├─ ③ 文档型 / 灵活 schema
│ ├─ 先考虑 PG JSONB（够用就别上 MongoDB）
│ └─ 否则 → MongoDB / Cosmos DB（[NoSQL 全景](./nosql-databases)）
│
├─ ④ 海量写 / 时序 / 日志
│ ├─ 时序专门 → TimescaleDB / InfluxDB / VictoriaMetrics
│ └─ 宽列大规模 → Cassandra / ScyllaDB
│
├─ ⑤ OLAP 分析 / BI / 数仓
│ ├─ 单表大宽表实时聚合 → ClickHouse / Doris / StarRocks
│ ├─ 云数仓（多云）→ Snowflake
│ ├─ 完全 Serverless（GCP）→ BigQuery
│ └─ Lakehouse + ML → Databricks（[数仓](./data-warehouse)）
│
├─ ⑥ 全文搜索 + 复杂查询
│ └─ Elasticsearch / OpenSearch（[全文搜索](./elasticsearch)）
│
├─ ⑦ 向量检索（RAG / 推荐 / 相似度）
│ └─ [向量数据库选型](./vector-database-selection)
│
└─ ⑧ 文件 / 图片 / 视频 / 备份 / 数据湖底座
└─ [对象存储](./cloud-storage)（Azure Blob / S3 / GCS）2026 数据库技术全景图
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┌──────────────────────────────────┐
│ 应用层 │
└────────────┬─────────────────────┘
│
┌────────────────────────┼─────────────────────────────┐
│ │ │
┌───────▼──────┐ ┌────────────▼──────────┐ ┌───────────▼────────┐
│ 事务型 │ │ 分析型 │ │ 专用存储 │
│ OLTP │ │ OLAP │ │ │
├──────────────┤ ├────────────────────────┤ ├─────────────────────┤
│ MySQL │ │ Snowflake │ │ Vector │
│ PostgreSQL │ │ BigQuery │ │ - Milvus │
│ TiDB │ │ Databricks │ │ - Qdrant │
│ OceanBase │ │ Redshift / Synapse │ │ - pgvector │
│ CockroachDB │ │ ClickHouse / Doris │ │ │
│ Spanner │ │ │ │ Search │
│ │ │ ↓ Lakehouse 底层格式 │ │ - Elasticsearch │
│ │ │ Iceberg / Delta / Hudi │ │ - OpenSearch │
└──────────────┘ └────────────────────────┘ │ │
│ Object │
┌──────────────────┐ │ - Azure Blob │
│ 缓存 / KV │ │ - AWS S3 │
├──────────────────┤ │ - MinIO │
│ Redis │ └─────────────────────┘
│ Memcached │
│ DynamoDB │ ┌──────────────────┐
└──────────────────┘ │ 时序 │
├──────────────────┤
┌──────────────────┐ │ TimescaleDB │
│ Document │ │ InfluxDB │
├──────────────────┤ │ VictoriaMetrics │
│ MongoDB │ └──────────────────┘
│ Cosmos DB │
└──────────────────┘ ┌──────────────────┐
│ Graph │
┌──────────────────┐ ├──────────────────┤
│ Wide Column │ │ Neo4j │
├──────────────────┤ │ TigerGraph │
│ Cassandra │ └──────────────────┘
│ ScyllaDB │
│ HBase │ ┌──────────────────┐
└──────────────────┘ │ 统一查询引擎 │
├──────────────────┤
│ Trino / Presto │
│ DuckDB │
│ Spark │
└──────────────────┘
↓ 所有数据最终落到对象存储 ↓
┌────────────────────────────────────────┐
│ Azure Blob / S3 / GCS / OSS / MinIO │
└────────────────────────────────────────┘推荐学习顺序（按职业阶段）
校招 / 1-3 年（必背基础）
3-5 年（中级工程师）
- PostgreSQL 深度 → 2026 大量场景已优于 MySQL
- 分库分表 + 分布式数据库 → 应对单库瓶颈
- NoSQL 全景 → 文档/宽列/KV 选型
- Elasticsearch → 搜索 + 复杂查询
5+ 年（架构师 / 数据工程）
- 数据仓库与 Lakehouse → OLAP / BI / 数据栈
- 向量数据库选型 → AI / RAG 时代必备
- 对象存储与云存储 → 云原生底座
2026 必懂的 5 个范式变革
1. PostgreSQL "扩展即特性"成 2026 主流
- 已不止是关系数据库：pgvector（向量）/ TimescaleDB（时序）/ PostGIS（GIS）/ AGE（图）
- "一个 PG 解决 80% 数据需求"成为新共识
- 详见 PostgreSQL 深度
2. NewSQL 进入生产成熟期
- TiDB 8.0（2024）原生支持向量索引
- OceanBase 全 HTAP 落地金融
- Spanner 全球外部一致性已是标杆
- 详见 分布式数据库
3. Lakehouse 取代独立数据湖
- Iceberg 成事实标准（Databricks 2024 收购 Tabular）
- Snowflake / BigQuery / Databricks 三巨头都支持 Iceberg 外表
- "存数据用 Iceberg，查数据用任意引擎"
- 详见 数据仓库
4. 向量数据库爆发
- RAG 系统标配 → Milvus / Qdrant / Pinecone / pgvector
- 混合检索（向量 + BM25 + Reranker）成生产标准
- 详见 向量数据库选型
5. 对象存储成"统一底座"
- 所有数据最终落在 S3 / Azure Blob / GCS
- 数据湖、AI 训练权重、备份归档都基于对象存储
- 详见 对象存储与云存储
数据库 + 微服务时代的关联章节
- 分布式事务（跨库一致性）
- 缓存策略（多级缓存与 Redis 实战）
- 系统设计 — 数据库选型方法论（综合决策框架）
- 分布式 ID 生成（Snowflake / Leaf / UUID v7）
- 消息队列（CDC / 异步解耦 / Exactly-Once）
看到什么就先想到这类（速查）
- "强事务 + 关系模型" → MySQL / PostgreSQL
- "高速缓存 / 排行榜" → Redis
- "灵活 schema / JSON" → PG JSONB（首选）或 MongoDB
- "百亿大数据 + JOIN" → TiDB / 分布式 NewSQL
- "AWS Key-Value" → DynamoDB
- "Azure 全球多 API" → Cosmos DB
- "BI 分析 / 数仓" → Snowflake / BigQuery / Databricks
- "实时 OLAP 单表聚合" → ClickHouse / Doris / StarRocks
- "全文搜索" → Elasticsearch / OpenSearch
- "向量检索 / RAG" → Milvus / Qdrant / pgvector
- "图片视频备份日志" → Azure Blob / S3
- "时序 / IoT / 监控指标" → TimescaleDB / InfluxDB / VictoriaMetrics
- "社交关系链 / 风控图" → Neo4j