数据库是数字存储在计算机，服务器或云中的信息集合。根据数据的结构和组织，数据库可能非常简单或非常复杂。数据库系统通常由信息本身和数据库管理系统（DBMS），允许用户轻松访问，更新，分析和管理信息。
数据库有许多类型。最常见的和传统的类型是关系数据库，该数据库将数据组织成由行和列组成的关系表。数据可以包括包含联系信息，库存记录，销售记录，财务信息等的客户列表。关系数据库用于支持许多类型的应用程序，包括电子商务，库存跟踪，客户关系管理应用程序等。
几乎所有关系数据库都使用结构化查询语言（SQL）添加，更新，查询和删除存储在关系数据库中的数据。SQL是IBM最初于1970年代开发的一种编程语言。当用户想要创建或更改数据库，操纵数据，检索特定信息并运行各种报告时，这是关系数据库使用的语言。
其他类型的数据库包括键值，文档，宽列和图形数据库 - 统称为非关系或NOSQL数据库。非关系数据库与关系数据库不同，因为它们以非尾部格式组织数据并使用SQL以外的其他方法来操纵数据，这使它们有利于各种用例。但是，非关系数据库存在缺点，包括一些缺乏支持酸交易。
数据库对于当今具有任何数字足迹的每个组织仍然至关重要。实际上，即使是最新的应用程序和业务服务也需要数据库才能操作。
数据库的工作方式
数据库允许用户以各种方式输入信息结构或非结构化。然后，通过软件程序，用户可以根据需要操纵数据，从而在信息部分之间形成关系。
如前所述，所有数据库都需要DBM。DBMS是数据库的“大脑”，也是用作数据本身与用户之间的桥梁的组件。这些系统使用户可以操纵数据，而无需精确知道数据的存储方式以及如何存储。相反，系统处理独立识别和访问数据的系统。DBMSES不仅允许用户添加，删除，更改，更新和组织信息，而且还具有一系列管理功能，包括备份和恢复以及性能监视和优化。
根据DB引擎的最新排名，当今最受欢迎的DBMSES包括：
- Oracle
- mysql
- Microsoft SQL Server
- Postgresql
- mongodb
- Redis
- IBM DB2
- Elasticsearch
- sqlite
- Microsoft访问
数据库和电子表格之间有什么区别？
像数据库一样，电子表格通常用于存储和组织数据。但是它们不是同一件事。电子表格（例如Microsoft Excel中通常使用）比数据库简单得多，通常是针对单个用户或一些用户而不是数十万，数百或数千或更多用户的用户。
数据库和电子表格之间的最大差异是（1）如何存储，访问和操纵数据，（2）可以存储多少信息，以及（3）谁可以访问该信息。
数据库可以在简单的电子表格中存储大量的数据，这些数据可以在简单的电子表格中笨拙，许多用户可以访问和操纵数据库中的数据。用户还可以查询数据库，以使用比电子表格更复杂，更全面的参数查找特定信息。
数据库的组件
数据库结构的变化很大，但它们通常包括以下五个主要组成部分：
硬件- 数据库软件运行的物理计算机，存储系统和设备。
软件- DBMS或系统可以使用户控制和访问数据，该数据通常具有用户友好的界面和控制面板。
数据- 数据库中存储的实际信息，该信息是为了更轻松的访问和管理而组织的。
数据访问语言- DBM使用的编程语言，例如SQL，用于管理和组织数据。用户还需要此语言来编写命令并查询数据库。
程序- 用户遵循的定义规则访问数据并通过DBMS组织数据。
数据库是用什么？
企业使用数据库来存储，组织，访问和管理重要信息，从大型大都会医院的患者健康记录到Corner Florists商店的销售记录，再到全球通信提供商的社交媒体使用统计和模式。有了这些数据，企业可以：
管理交易应用的数据
几乎所有数据库都用于管理与应用程序关联的数据。相反，任何使用数据的应用程序都需要数据库。例如，一个使客户能够购买产品和服务的电子商务网站需要一个数据库来记录每笔交易。客户关系管理应用程序需要一个数据库来组织与每个客户关联的数据，并跟踪并存储对数据进行的任何更改。从广义上讲，这些类型的应用程序称为交易应用。经常添加，更新和删除与交易应用程序相关的数据。这需要一个支持频繁读取（查看数据的过程）和写入（更改或操纵数据的行为）的数据库。
启用数据分析
除了交易应用程序外，数据库还支持分析应用程序。分析应用程序使用户可以轻松查看隐藏在数据中的趋势，并发现可以使业务受益的见解。这些类型的应用程序需要通过分析数据库中的数据来读取和查询大量数据的数据库，领导者可以对公司的未来更加明智，因此更聪明地决定。使用当今的高级数据分析平台，他们可以深入研究自己的数据，并获得无法识别自己的可行信息。人工智能和机器学习正在改变数据分析，并使组织在其行业中具有竞争优势。例如，通过保留销售，库存，客户等的数据，企业可以识别模式并检测可以帮助他们改善业务流程，客户体验和成本效益的因素。
数据库的挑战
随着组织继续处理越来越多的数据，当今的数据库变得比以往任何时候都变得更加庞大和复杂。这带来了更多的挑战，通常包括：
- 处理大量且成长的数据和用户需求。仅数据库的庞大规模就使管理和组织该数据更加复杂。潜在的需求是在需要时快速，有效地访问特定数据，对于数据库管理员来说，这可能令人生畏。
- 使开发人员容易访问数据库。如前所述，几乎所有应用程序都需要一个数据库来管理与之关联的数据。当软件开发人员为现有应用程序构建新应用程序或新功能时，他们通常需要部署并运行数据库来支持它。确保开发人员可以快速，轻松地访问数据库，以支持快速，敏捷开发对于DBA和运营团队来说是一项具有挑战性但至关重要的任务。
- 充分保护数据。每年泄露数据的数量继续增加，勒索软件猖ramp。组织需要对其数据库保持良好的保护，尤其是因为原始数据通常是恶意参与者的目标。患者数据，销售数字，收入，产品规格和人事记录都非常有吸引力和可观的“获取”。
- 确保对数据库的持续访问和性能。不管他们有多大，都必须定期维护和更新组织的数据库。修补和更新多个大型数据库可能具有挑战性，但是当用户和应用程序访问数据库信息时，组织的成功是在保持持续高性能和可用性的能力上。
- 随着业务的增长，无缝扩展。随着组织的发展，它必须能够相应地扩展数据库。越来越多的用户需要从更遥远的位置访问，随着业务的扩展，系统涌入了系统。数据库管理员和运营团队可能很难为增长做准备，并预测业务在几个月或一年内需要的数据库容量。但是，在需要时拥有这种能力对于平稳和可持续的增长至关重要。
- 保持数据隐私，居住权和主权。随着政府和行业增加围绕隐私，数据居住权和数据主权的监管，对于数据库管理员来说，事情变得复杂。目前尚不清楚哪些法规适用于哪些数据，但是在这一领域犯错误的情况会带来巨大的处罚和大量麻烦。
- 确保可以集成并有效地分析所有数据源。既然数据正在从许多不同来源的组织中涌入，从物联网系统和监视摄像机到在线购买和CRM系统，重要的是他们必须有一种将所有这些不同数据集成在一起的方法。许多企业依靠数据湖泊和数据仓库来存储信息，这可以使用户仍然可以使用单个数据库接口访问和管理信息。
Nutanix如何帮助克服这些挑战
Nutanix可以通过两种关键方式帮助其客户更好地运行和管理数据库。
第一的，Nutanix云平台（NCP）是完美的解决方案关键业务应用和混合多云环境中的数据库。它提供了一致的性能，可满足最终用户，增强的可用性，更强的全栈安全性，并使更大的敏捷性能够满足动态的业务需求，同时降低了运营成本和管理的复杂性。NCP是同类解决方案的唯一解决方案，可让您在所需的任何地方（本地，云和边缘）部署旧版和现代业务应用程序和数据库。
其次，Nutanix可以大大简化数据库管理，并通过Nutanix数据库服务（NDB）。NDB是唯一的数据库-AS-A服务这简化并自动化了Microsoft SQL Server，Oracle数据库，PostgreSQL，MySQL和MongoDB数据库的本地和公共云的数据库生命周期管理。它使DBA和平台团队能够有效，安全地管理数百个数据库，以满足性能，可伸缩性，安全性，高可用性，灾难恢复和成本要求，而无需牺牲控制或灵活性。而且，它使数据库提供简单，快速且安全，以支持敏捷应用程序开发的开发人员。
数据库的未来
数据库管理只会出于三个主要原因而变得更具挑战性。
首先，当今的组织正在构建和部署比以往任何时候都更多的应用程序 - IDC估计，到2025年，将有超过7.5亿个新的现代应用程序 - 几乎每个应用程序都需要数据库。结果，组织必须管理的数据库数量只会越来越大。组织运行的数据库越多，挑战就越多，就是管理和保护它们，并为开发人员提供便捷的访问。
其次，在单个数据库平台上标准化的组织的日子已经消失了。如今，开发人员已被授权自己决定要使用哪种技术，并且越来越多地寻找传统的商业关系数据库。他们想与传统的关系数据库一起使用开源数据库和非关系数据库。这意味着大多数组织将需要管理多种不同类型的数据库，从而增加更复杂的性能。
第三，大多数组织都采用混合多云策略，意味着它们是或计划在多个操作环境中运行其应用程序和数据库 - 本地数据中心和私有云的某些组合，一个或多个公共云，托管设施和优势。每个环境都有自己的操作模型，要求开发人员，DBA，IT和操作团队学习多个API并使用不同的工具和流程来管理其数据库，从而进一步提高数据库管理的复杂性。
好消息是技术超融合基础架构和数据库-AS-A服务可以帮助组织克服这些与数据库相关的挑战，以便他们更好地为客户提供服务，并从数据中获得最大的价值。
