一、数据库基本概念
（一）数据存储
（二）数据管理
（三）关系型数据库与非关系型数据库的区别
1. 数据模型
关系型数据库（RDB）
基于关系模型，数据以表的形式组织，表由行（记录）和列（字段）组成。表与表之间通过外键建立关系。例如，在一个电商系统中，有用户表（包含用户 ID、用户名、密码等字段）和订单表（包含订单 ID、用户 ID、订单金额等字段），订单表中的用户 ID 就是外键，用于关联用户表。
非关系型数据库（NoSQL）
没有固定的表结构，常见的数据模型有键值对、文档型、列族型、图形型等。
例如，键值对数据库（如 Redis）以键值对的形式存储数据，像存储用户的登录状态信息，键可以是用户 ID，值可以是登录时间和 IP 地址等信息；文档型数据库（如 MongoDB）以文档（类似 JSON 格式）存储数据，在博客系统中，可以将一篇博客文章作为一个文档存储，文档中包含文章标题、作者、内容、发布时间等信息。
2. 数据一致性
关系型数据库
强调强一致性，通过事务机制保证数据的准确性和完整性。例如，在银行转账系统中，从一个账户转出一笔钱并转入另一个账户，这两个操作必须作为一个事务来处理，要么全部成功，要么全部失败，以确保账户余额的准确性。
非关系型数据库
根据不同的数据模型，在数据一致性上有不同的处理方式。一些非关系型数据库（如 Cassandra）采用最终一致性模型，即数据在经过一段时间后最终会达到一致状态，但在操作后的瞬间可能存在数据不一致的情况。
3. 扩展性
关系型数据库
通常在扩展时较为复杂，尤其是在处理海量数据和高并发访问时。当数据量增加到一定程度，可能需要对数据库进行垂直扩展（升级硬件）或水平扩展（分布式数据库），但这往往需要复杂的架构设计和数据迁移。
非关系型数据库
很多非关系型数据库设计之初就考虑了扩展性，能够较容易地进行水平扩展。例如，在大数据存储场景下，HBase（列族型数据库）可以通过增加节点来存储更多的数据和处理更多的并发访问。
4. 查询语言
关系型数据库
使用结构化查询语言（SQL）进行数据操作。SQL 具有统一的标准，功能强大，能够进行复杂的查询、连接操作等。例如，使用 SQL 查询出所有购买了某商品的用户信息，通过用户表和订单表的连接操作来实现。
非关系型数据库
没有统一的查询语言。不同类型的非关系型数据库使用各自的查询方式。例如，MongoDB 使用类似 JSON 的查询语法，在查询特定作者的博客文章时，可以通过指定作者字段的值来查询。
二、MySQL 的发展历程
三、MySQL 的特点
四、MySQL 的应用场景
五、MySQL 的安装
（一）Windows 系统下的安装
（二）Linux 系统下的安装
（三）macOS 系统下的安装
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