计算机系为什么要学数据库原理和设计？
那么，计算机系的学子为什么要花费大量时间去钻研数据库的原理和设计呢？这不是为了让你成为一个数据库管理员，更不是仅仅让你学会写 SQL 语句，而是为了赋予你一套构建和管理信息资产的强大思维模式和核心技能。
一、 数据是现代软件的灵魂，数据库是数据的容器与管家
想象一下，任何一个软件应用，无论多么炫酷，其核心都在于“数据”。用户的信息、商品的价格、交易的记录、社交网络的连接……这一切都是数据。如果说代码是软件的骨骼和肌肉，那么数据就是它的生命线。
而数据库，就是那个专门为承载、组织、管理和检索这些生命线而生的系统。它不是随意堆砌的文件，而是一个结构化、有组织、可信赖的“信息仓库”。学习数据库原理与设计，就是让你理解这个“仓库”是如何建造的，它的每个“货架”、“货品”是如何摆放和标识的，以及如何能快速、准确地找到你想要的“货品”。
不仅仅是存储： 数据库远不止简单的文件存储。它提供了一套严谨的机制来定义数据的结构（模式）、数据的关系（关系模型）、数据的约束（确保数据质量）以及数据的一致性（ACID特性）。这些都是确保数据可靠、可用的基础。
高效的检索： 现代应用需要快速响应用户请求，这意味着我们需要高效地从海量数据中提取信息。数据库设计就是关于如何通过合理的结构、索引等手段，将数据的查找时间从“大海捞针”变成“按图索骥”。
数据的一致性与可靠性： 在并发访问、系统故障等复杂情况下，如何保证数据的正确性不被破坏？数据库系统通过事务的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）来解决这个问题。理解这些原理，才能设计出稳定可靠的系统。
二、 软件开发全生命周期的基石
无论你未来从事前端开发、后端开发、移动开发、人工智能、大数据分析，甚至是系统运维，数据库都将是你绕不开的伙伴。
后端开发： 这是最直接的关联。后端工程师需要与数据库打交道，进行数据的增删改查，设计表结构，优化查询性能，处理并发请求。没有数据库知识，后端开发就是无源之水。
前端开发： 即便你不直接操作数据库，你也需要理解前端如何与后端的数据接口交互。数据的结构、数据的获取方式、数据的格式，这些都与数据库设计紧密相关。一个糟糕的数据库设计，会直接导致前端API的混乱和低效。
移动开发： 移动应用同样需要存储和管理数据，无论是本地存储还是通过API与后端交互。理解数据如何在移动端被组织和同步，是开发优秀移动应用的关键。
大数据与人工智能： 大数据处理、机器学习模型训练，其原材料就是海量的数据。如何从各种数据源抽取、清洗、转换、存储这些数据，并为模型提供高效的输入，都离不开对数据组织和存储机制的深入理解。关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等都是大数据技术的重要组成部分。
系统架构与设计： 在设计一个复杂的软件系统时，数据如何存储、如何流动、如何访问，是决定系统性能、可扩展性和维护性的核心要素。数据库的选择、数据库之间的关系、数据分片与复制策略，这些都需要扎实的数据库原理知识作为支撑。
三、 培养严谨的逻辑思维和系统化思考能力
数据库设计的过程，本身就是一种严谨的逻辑思维训练。
需求分析与概念设计： 你需要从模糊的用户需求中提炼出核心的数据实体，理解它们之间的关系，并用 ER 图（实体关系图）等工具将其抽象化。这是一个将现实世界转化为模型的过程，锻炼了你的抽象能力和对业务逻辑的理解能力。
逻辑设计与关系模型： 如何将概念模型转化为计算机可以理解的、有组织的数据结构？关系模型、范式理论、函数依赖等概念，教会你如何避免数据冗余，提高数据独立性，确保数据的一致性。这就像建造一座坚固的建筑，每一个结构都需要精心设计，才能承载未来的重量。
物理设计与性能优化： 同样的数据模型，不同的物理存储方式、索引策略，会导致截然不同的性能表现。你需要学习如何根据应用场景选择合适的存储引擎、如何设计高效的索引、如何分析和优化查询语句。这就像为一辆跑车调校引擎，每一个细节都至关重要。
四、 掌握现代信息技术的通用语言
SQL（Structured Query Language）是与关系型数据库交互的标准语言。掌握 SQL，就如同掌握了一门通用的信息技术语言，让你能够高效地与世界上绝大多数数据库系统进行沟通。
数据的“通用语言”： 无论你使用的数据库是 MySQL、PostgreSQL、Oracle 还是 SQL Server，SQL 都是你沟通的桥梁。
数据分析与洞察： 通过 SQL，你可以从海量数据中提取有用的信息，进行数据分析，发现潜在的规律和趋势，为决策提供支持。
五、 为未来的技术演进做好准备
技术是不断发展的，但数据的核心地位不会改变。从关系型数据库到 NoSQL，再到图数据库、时间序列数据库，数据库技术不断演进，但其核心原理（如何存储、如何检索、如何保证一致性）却有共通之处。
学习数据库原理与设计，让你能够理解这些新技术出现的背景和解决的问题，从而更容易地学习和适应新的技术趋势。例如，理解了关系型数据库的ACID特性，你就能更好地理解NoSQL数据库在一致性模型上的权衡（CAP理论）。
总结来说，计算机系学习数据库原理与设计，是为了让你：
理解并掌握如何高效、可靠地组织和管理信息。
为各种软件开发和数据处理任务打下坚实的基础。
培养严谨的逻辑思维、抽象能力和系统化思考能力。
掌握与数据打交道的通用语言。
为应对未来的技术挑战做好准备。
它不仅仅是一门课程，更是一种思维方式的塑造，让你能够从数据的角度去理解和解决问题，成为一个真正能驾驭信息、创造价值的计算机专业人才。这就像学习建筑学，你不仅仅是学习如何砌砖，而是学习如何构建一座安全的、美观的、功能齐全的建筑，而数据库就是信息时代的建筑。
网友意见
只会写代码的是码农；学好数据库，基本能混口饭吃；在此基础上再学好操作系统和计算机网络，就能当一个不错的程序员。如果能再把离散数学、数字电路、体系结构、数据结构/算法、编译原理学通透，再加上丰富的实践经验与领域特定知识，就能算是一个优秀的工程师了。
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）。常见的软件应用，除了各种模拟仿真、模型训练、视频游戏这些属于计算密集型应用外，绝大多数都属于数据密集型应用。从最抽象的意义上讲，这些应用干的事儿就是把数据拿进来，存进数据库，需要的时候再拿出来。
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。
互联网应用大多属于数据密集型应用，对于真实世界的数据密集型应用而言，除非你准备从基础组件的轮子造起，不然根本没那么多机会去摆弄花哨的数据结构和算法。甚至写代码的本事可能也没那么重要：可能只会有那么一两个Ad Hoc算法需要在应用层实现，大部分需求都有现成的轮子可以使用，主要的创造性工作往往在数据模型与数据流设计上。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。
在最宽泛的意义上，有状态的地方就有数据库。它无所不在，网站的背后、应用的内部，单机软件，区块链里，甚至在离数据库最远的Web浏览器中，也逐渐出现了其雏形：各类状态管理框架与本地存储。“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。绝大多数工程师都不会去从零开始编写存储引擎，因为在开发应用时，数据库已经是足够完美的工具了。关系型数据库则是目前所有数据系统中使用最广泛的组件，可以说是程序员吃饭的主要家伙，重要性不言而喻。
对玩具应用而言，使用内存变量与文件来保存状态也许已经绰绰有余了。但随着系统的增长，我们会遇到越来越多的挑战：软硬件故障把数据搞成一团浆糊（可靠性）；状态太多而内存太小放不下（可伸缩性）；并发访问控制导致代码复杂度发生爆炸（可维护性），诸如此类。这些问题相当棘手，却又相当普遍，数据库就是用来解决这些问题的。分拆是架构演化的重要方法论，数据库将状态管理的职能从应用程序中分拆出来，即所谓的“状态与计算相分离”。数据库将程序员从重复造轮子的泥潭中解救出来，极大地解放了生产力。
每个系统都服务于一个目的，解决一类问题。问题比方法更重要。但现实很遗憾，以大多数学生，甚至相当一部分公司能接触到的现实问题而言，拿几个文件甚至在内存里放着估计都能应付大多数场景了（需求简单到低级抽象就可以Handle）。没什么机会接触到数据库真正要解决的问题，也就难有真正使用与学习数据库的驱动力，更别提数据库原理了。
所以我也理解当前这种填鸭教学现状的苦衷：工作之后很难有这么大把的完整时间来学习原理了，所以老师只好先使劲灌输，多少让学生对这些知识有个印象。等学生参加工作后真正遇到这些问题，也许会想起大学好像还学了个叫数据库的东西，这些知识就会开始反刍。
数据库，尤其是关系型数据库，非常重要。那为什么要学习其原理呢？
对优秀的工程师来说，只会用数据库是远远不够的。学习原理对于当CRUD BOY搬砖收益并不大，但当通用组件真的无解需要自己撸起袖子上时，没有金坷垃怎么种庄稼？设计系统时，理解原理能让你以最少的复杂度代价写出更可靠高效的代码；遇到疑难杂症需要排查时，理解原理能带来精准的直觉与深刻的洞察。
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。
例如数据模型设计中的范式理论，就是为了解决数据冗余这一问题而提出的，它是为了把事情做漂亮（可维护）。它是模型设计中一个很重要的设计权衡：通常而言，冗余少则复杂度小/可维护性强，冗余高则性能好。具体来说，冗余字段能加快特定类型的读取（通过消除连接），但在写入时就需要做更多的工作：维护多对象副本间的一致性，避免多对象事务并发执行时发生踩踏。这就需要仔细权衡利弊，选择合适的规范化等级。数据模型设计，就是生产中的数据结构设计。不了解这些原理，就难以提取良好的抽象，其他工作也就无从谈起。
而关系代数与索引的原理，则在查询优化中扮演重要的角色，它是为了把事情做得快（性能，可扩展）。当数据量越来越大，SQL写的越来越复杂时，它的意义就会体现出来：怎样写出等价但是更高效的查询？当查询优化器没那么智能时，就需要人来干这件事。这种优化往往有四两拨千斤的效果，比如一个需要几秒的KNN查询，如果知道R树索引的原理，就可以通过改写查询，创建GIST索引优化到1毫秒内，千倍的性能提升。不了解索引与查询设计原理，就难以充分发挥数据库的性能。
事务与并发控制的原理，是为了把事情做正确。事务是数据处理领域最伟大的抽象之一，它提供了很多有用的保证（ACID），但这些保证到底意味着什么？事务的原子性让你在提交前能随时中止事务并丢弃所有写入，相应地，事务的持久性则承诺一旦事务成功提交，即使发生硬件故障或数据库崩溃，写入的任何数据也不会丢失。这让错误处理变得无比简单，所有可能的结果被归结为两种情况：要么成功完事，要么失败了事（或重试）。有了后悔药，程序员不用再担心半路翻车会留下惨不忍睹的车祸现场了。
另一方面，事务的隔离性则保证同时执行的事务无法相互影响（在可序列化隔离等级下）。更进一步，数据库提供了不同的隔离等级保证，以供程序员在性能与正确性之间进行权衡。编写并发程序并不容易，在几万TPS的负载下，各种极低概率，匪夷所思的问题都会出现：事务之间相互踩踏，丢失更新，幻读与写入偏差，慢查询拖慢快查询导致连接堆积，单表数据库并发增大后的性能急剧恶化，比如我遇到的一个最灵异的例子是：快慢查询总量都减少，但因相对比例变化导致数据库被压垮。这些问题，在低负载的情况下会潜伏着，随着规模量级增长突然跳出来，给你一个大大的惊喜。现实中真正可能出现的各类异常，也绝非SQL标准中简单的几种异常能说清的。 不理解事务的原理，意味着应用的正确性与数据的完整性可能遭受不必要的损失。
故障恢复与复制的原理，可能对于普通程序员没有那么重要，但架构师与DBA必须清楚。高可用是很多应用的追求目标，但什么是高可用，高可用怎么保证？读写分离？快慢分离？异地多活？x地x中心？说穿了底下的核心技术其实就是复制（Replication）（或再加上自动故障切换（Failover））。这里有无穷无尽的坑：复制延迟带来的各种灵异现象，网络分区与脑裂，存疑事务 ，诸如此类。 不理解复制的原理，高可用就无从谈起。
对于一些程序员而言，可能数据库就是“增删改查”，包一包接口，原理似乎属于“屠龙之技”。如果止步于此，那原理确实没什么好学的，但有志者应当打破砂锅问到底的精神。私认为只了解自己本领域知识是不够的，只有把当前领域赖以建立的上层领域摸清楚，才能称为专家。在数据库面前，后端也是前端；对于程序员的知识栈而言，数据库是一个合适的栈底。
上面讲了WHY，下面就说一下 HOW
数据库教学的一个矛盾是：如果连数据库都不会用，那学数据库原理有个卵用呢？
学数据库的原则是学以致用。只有实践，才能带来对问题的深刻理解；只有先知其然，才有条件去知其所以然。教材可以先草草的过一遍，然后直接去看数据库文档，上手去把数据库用起来，做个东西出来。通过实践掌握数据库的使用，再去学习原理就会事半功倍（以及充满动力）。对于学习而言，有条件去实习当然最好，没有条件那最好的办法就是自己创造场景，自己挖掘需求。
比如，从解决个人需求开始：管理个人密码，体重跟踪，记账，做个小网站、在线聊天App，实用微信小程序。当它演化的越来越复杂，开始有多个用户，出现各种蛋疼问题之后，你就会开始意识到事务的意义。
再比如，结合爬虫，抓一些房价、股价、地理、社交网络的数据存在数据库里，做一些挖掘与分析。当你积累的数据越来越多，分析查询越来越复杂；SQL长得没法读，跑起来慢出猪叫，这时候关系代数的理论就能指导你进一步进行优化。
当你意识到这些设计都是为了解决现实生产中的问题，并亲自遇到过这些问题之后，再去学习原理，才能相互印证，并知其所以然。当你发现查询时间随数据增长而指数增长时；当你遇到成千上万的用户同时读写为并发控制焦头烂额时；当你碰上软硬件故障把数据搅得稀巴烂时；当你发现数据冗余让代码复杂度快速爆炸时；你就会发现这些设计存在的意义。
教材、书籍、文档、视频、邮件组、博客都是很好的学习资源。教材的话华章的黑皮系列教材都还不错，《数据库系统概念》这本就挺好的。但我推荐先看看这本书：《设计数据密集型应用》 ，写的非常好，我觉得不错就义务翻译了一下。
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。写了这么多，不带点“私货”也不合适哈？实践方能出真知，新手上路选哪家？我个人推荐PostgreSQL，如果能再选一样就加个Redis。对开发而言，这是相当实用的组合。PostgreSQL号称世界上最先进的开源关系型数据库，源代码写的非常漂亮，有很多值得学习的地方。很多国外的数据库课程与教科书都使用PostgreSQL作为教学样例。
PostgreSQL在现实世界中也表现不俗，在我们的实践中，在250WTPS与200TB数据的量级下，单一PostgreSQL选型依然能稳如狗地支撑业务。而且其功能丰富到不可思议，能在很可观的规模内做到一专多长，除了本职的OLTP，Pg还在相当长的时间里兼任了缓存，OLAP，批处理，甚至消息队列的角色。当然如“架构演进”一图所示，神龟虽寿，犹有竟时。最终这些兼职功能还是要逐渐分拆出去由专用组件负责，但那已经是近千万日活时的事了。
所以，关系型数据库虽然强大，却绝非数据处理的终章。数据库的世界非常精彩，尽可能地去尝试各种各样的组件吧~。
从问题描述来看你可能选错专业了……
关系模型这么简单的东西都搞不会，离散数学还要不要学了……
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