数据库架构是构建高效数据管理系统的核心基础，理解其设计原理能帮助开发者优化存储与查询性能。以下是关键知识点梳理：
1. 📌 架构基本概念
- 数据存储模型：关系型（SQL）与非关系型（NoSQL）的差异
- 分层结构：通常包含应用层、逻辑层（SQL引擎）、物理层（存储引擎）
- ACID特性：原子性、一致性、隔离性、持久性是关系型数据库的核心保障
- CAP定理：分布式数据库需在一致性、可用性、分区容忍性间权衡
2. 🧩 常见架构类型
| 类型 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 集中式 | 数据统一存储于单一服务器 | 小规模应用或测试环境 |
| 分布式 | 数据分片存储于多节点 | 高并发、大数据量场景 |
| 云原生 | 基于云平台的弹性扩展架构 | 微服务系统与SaaS应用 |
| 多模态 | 支持文档、键值、表格等多种数据格式 | 全栈数据管理需求 |
3. 🛠️ 设计原则
- 范式理论：通过规范化减少数据冗余，但需权衡查询效率
- 冗余控制：适度冗余可提升读性能，需通过触发器或应用层维护
- 备份策略：建议采用全量+增量混合备份，结合异地灾备
- 安全架构：通过角色权限控制（RBAC）与数据加密保障安全性
4. 📈 优化技巧
- 索引优化：避免过度索引，优先为高频查询字段建立复合索引
- 查询优化：使用EXPLAIN分析执行计划，减少全表扫描
- 分库分表：按业务流量或数据冷热划分，需配合分布式事务处理
- 缓存架构：通过Redis等工具降低数据库直接访问压力
📚 扩展阅读
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