1、基本概念

• 關係模型：包括關係資料結構、關係操作集合、關係完整性約束三部分
• 關係型資料庫：建立在關係模型基礎上的資料庫。由多張能互相聯接的二維行列表格組成。
• 非關係型資料庫（Nosql（Not Only SQL））：包括鍵-值（Key-Value）儲存資料庫、列儲存資料庫、文件型資料庫、圖形（Graph）資料庫
• RDBMS（Relational Database Management System）：關係型資料庫管理系統。
• SQL（Structured Query Language）：標準資料查詢語言。一種基於關係資料庫的語言，用於執行對關係資料庫中資料的檢索和操作 
• MySQL：一種關係型資料庫管理系統。使用標準的SQL資料語言形式
• MongoDB：一種文件型資料庫資料庫。由C++語言編寫，介於關係型資料庫和非關係型資料庫之間
• Redis：一種鍵-值儲存資料庫，通常用hash table來實現。主要用於處理大量資料的高訪問負載，如內容快取、日誌系統等，查詢速度快
• 資料庫引擎：用於儲存、處理和保護資料的核心服務，可控制訪問許可權並快速處理事務，從而滿足企業內大多數需要處理大量資料的應用程式的要求。MYSQL預設支援三個引擎：ISAM、MYISAM和HEAP。另外兩種常用引擎：INNODB和BERKLEY（BDB）
• ISAM：一種MySQL資料庫引擎。考慮到資料庫被查詢的次數要遠大於更新的次數。ISAM執行讀取操作的速度很快，而且不佔用大量的記憶體和儲存資源
• MyISAM：一種MySQL資料庫引擎。除了提供ISAM裡所沒有的索引和欄位管理的大量功能外，MYISAM還使用一種表格鎖定的機制，來優化多個併發的讀寫操作
• InnoDB：一種MySQL資料庫引擎。INNODB和BDB包括了對事務處理和外來鍵的支援
• Hadoop：一個由Apache基金會所開發的分散式系統基礎架構。使用者可以在不瞭解分散式底層細節的情況下，開發分散式程式。充分利用叢集的威力進行高速運算和儲存。Hadoop框架最核心的設計是HDFS和MapReduce。HDFS為海量的資料提供了儲存，則MapReduce為海量的資料提供了計算
• HDFS（Hadoop Distributed File System）：
• MapReduce：谷歌的MapReduce框架可以把一個應用程式分解為許多平行計算指令，跨大量的計算節點執行非常巨大的資料集。使用該框架的一個典型例子就是在網路資料上執行的搜尋演算法
• YARN：
• IPC（Inter-Process Communication）：程序間通訊
• 叢集（Cluster）
• 高可用（High Availability）
• 心跳（HeartBeat）
• 腦裂（）
• GIL（Global Interpretor Lock）：全域性鎖。
• 中間人攻擊：