1、存盤引擎
早期存盤引擎都是把資料庫相關資料固化到磁盤的，在并發上每張表都是表鎖，
后期的存盤引擎（例如innodb,in-memory等）大多都是元資料在磁盤上，索引資料在記憶體中，在并發上每張表都是行鎖
2、磁盤型資料庫索引
資料庫如一本詞典，存盤很多資料，但要快速找到你需要查的詞，就需要目錄，在資料庫中這個目錄就叫索引，索引存的啥呢，
索引存的是被建索引欄位的有序集合，并且每個欄位都跟著一個資料的磁盤物理地址，有了索引表，如何查呢，在我們學習資料
結構與演算法的時候，就接觸到二叉樹查找，那個時候就了解到樹結構在查詢上的優良性能，所以為了提高索引表的查詢性能，索引
表資料是被存在樹結構上的，SQL是b+樹，MongoDB是b樹，簡單區別就是b+樹資料存放在葉子節點，葉子節點上有橫向指標，
這也就確定了SQL在范圍查詢上的優良性能，b樹資料存放在各個節點，這就確定MongoDB在精準資料查詢上的優良性能，
既然大致了解了索引結構，那索引是如何提升查詢性能呢，索引樹存在記憶體上，當你查詢被索引資料時，資料庫會遍歷索引樹，
匹配資料，找到資料磁盤物理地址，取出資料，這個程序因索引樹參與資料匹配，會大大降低掃描的資料量，由此大大提升查詢
性能，從這里我們能看出索引兩大特點，有序集合和樹結構，既然索引這么好，是不是應該給所有欄位建立索引呢，其實非也，
索引會大大提升查詢性能，但也會增加資料插入負擔，因為每插入一條資料，所有相關索引要更新的，所以索引要查詢量大的欄位
上面，查詢量不大想優化性能的要權衡增加的插入負擔，常用的索引型別有三種，有序索引，hash索引，text索引，最常用的是
有序索引，就是上邊講的內容，復合索引是多欄位索引，欄位索參考途常為查詢和排序，如果復合欄位都為查詢功能，則按照主次
建立索引即可，如果復合欄位有查詢也有排序，排序欄位要放在查詢欄位前面建立索引，
索引性能除錯有倆重要引數，毫秒數跟掃描量，具體參考以毫秒數為主，毫秒數和掃描量正相關，但毫秒數跟索引好壞不一定正相關，
這中間還牽涉到一個引數是資料量，
3、查詢語法
關系型資料庫大多遵循SQL語法規范，非關系型資料庫語法各異，
4、存取性能
資料庫按照存盤位置分記憶體型資料庫，磁盤型資料庫，記憶體型資料庫資料存在記憶體中，查詢性能秒殺磁盤資料庫，
5、資料庫管理工具
這個因人而異，我個人比較喜歡Navicat，因為Navicat能連接各種資料庫，并且互動比較友好，界面為中文，
6、資料庫集群
每種資料庫都有組態檔，一個組態檔啟動一個資料庫實體，集群就是配置多個資料庫檔案，可以分布在不同服務器上，
啟動多個實體，建立主仆關系，主少從多， 集群一般為主寫從讀，
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