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为啥需要数据库

问这个问题说明你对计算机还是有一定了解的。那我就从开发人员的角度解释下为什么数据库必不可少。

以一个简单的例子入手，假设现在要求你做一个简单的电影信息检索的网站，以供查询演员信息和电影信息，这些数据都存在普通文件中等待检索请求。

假设在文件中，数据以CVS的格式组织：
Actors.txt（name, gender,country）结构如下：
"Jacky Chan", “male”, "China""Tony Jaa", “male”,"Thailand""Tom Hanks", “male”, "USA"“Jennifer Lawrence”, “female”, ”USA”Movies.txt(name, protagonist, year) 结构如下：
"Rush Hour", “Jacky Chan”, 1998 "Hunger Game", “Jennifer Lawrence”,2012"Saving Private Ryan", “Tom Hanks”, 1998"Sally", “Tom Hanks”, 2016
第一个请求，我要查询Saving Private Ryan上映的年份，是不是得用以下遍历函数：
for line in file: record = parse(line) if "Saving Private Ryan"== record: print int(record)可想而知，当某个文件有几百G的时候，你运行这样的查找程序试试？扫描文件，多次IO会让查询异常缓慢。这样的响应时间，任何应用恐怕都不能接受。即使全部数据全部放在内存，没有索引支撑，遍历一遍也是相当耗时的。然而，有了数据库，各种索引技术、内存缓存技术轻而易举的解决这个问题。

然后，我们再来考虑数据完整的问题（DATA INTEGRITY）。
（1）Movies.txt包含两条Tom Hanks主演电影，如何确保这两条记录里的Tom Hanks是同一个人？如何确定不是重名的演员？
（2）假如有人修改Movies.txt中某条记录的year属性为201y这种无效的年份表达怎么办？
（3）一部电影有多个主演时，这种情况该怎么存储？
显然文件系统不会考虑这些问题，作为网站的开发者，光考虑解决这些问题头都要爆炸了吧。而数据库的各种完整性约束会制定一些规则，保证数据的有效、完整、正确、一致。

此外，作为一个网站，每天成千上万的用户访问必不可少吧。那么当多个用户检索、修改同一文件里的数据时怎么处理？多个线程并发写一个文件、甚至写同一条记录时如何处理？在并发写的情况下，如果像文件系统一样，没有任何保证机制，难以想象数据会被写成什么样子。数据库的并发控制机制（基于锁、基于快照等）专门解决这类问题。

最后，关于数据的持久性。当正在更新某条记录时，系统崩溃了，这条数据会怎么处理？
另外，为防止磁盘损坏数据丢失，如何将数据高效的复制到另一台机器上做备份？文件系统显然不会考虑这些，但数据库系统却有相关机制保证数据持久正确可用。

数据面临的问题实在太多了，如果这些都要应用开发者去亲自处理，那这个工程得巨大到什么程度？这个时候，数据库的重要性就不言而喻了。

■网友
本想从原理上讲讲，但这个问题很简单又很本质，直接针对性举例可能效果更好。
考虑一个很常规的问题：一个中学的全体学生信息库。

如果用文件系统制作学生信息库，完全可以这样设计：
每个文件夹表示一个年度入学的学生，比如2018级、2019级等等，每年新建一个文件夹。
每个文件夹里有几个文件，按照高中部一个文件、初中部一个文件，或是按年级分等等。总之根据实际情况分成少数几个文件，不要做成每个班一个文件，文件太多关联查询会非常困难。
然后每个文件里，可以用Json或CSV或XML格式（甚至可以设计一种高效的二进制格式），保存所有学生的信息。
另外根据需求，还可以添加科目成绩信息等等，做成新的文件，用学生ID与学生总表对应。


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