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原始碼精品專欄
關係型資料庫（Relational DataBase Management System），簡稱 RDBMS。說起關係型資料庫，我們腦海中會立即浮現出 Oracle、MySQL、SQLServer 等資料庫，這些都是我們常用的關係型資料庫。
關係型資料庫最大的特點就是在其關係這個詞，它可以儲存資料庫中的各種關係。那麼這個關係如何理解呢？我們就拿學校的一個例子來講吧。
在學校裡，我們有老師（Teacher）、學生（Student）、課程（Course）這幾個物體，而這幾個物體之間都是有一定關係的。
例如：一個老師能教多個學生，一個學生也能被多個老師教，所以老師和學生之間的關係是N:N的關係。於此類似，學生與課程也是N:N的關係。
在1979年，Larry Ellison 使用彙編和C語言主導開發了第一個商用關係型資料庫 Oracle。在此之後的接近16年內的時間，Oracle 資料庫一路奔跑，成為了世界上最流行的關係型資料庫。
在1989年，微軟（Microsoft）也釋出了一個關係型資料庫 SQL Server，但其同樣也是一個收費的商業型資料庫。
直到1995年，瑞典公司MySQL AB釋出了 MySQL 資料庫的第一個版本，從此終結了關係型資料庫只能用 Oracle、SQL Server 這些收費軟體的神話。
在 MySQL 誕生後，因為其開源、免費的特性，所以其得到了眾多中小使用者的擁護，其使用者量增長迅猛。而在這期間，MySQL的主人也幾易其手。
在2008年，Sun 公司收購了 MySQL AB 公司，同時也獲得了 MySQL 資料庫的管理權。在 2010 年的時候，Oracle 公司收購了 Sun 公司，獲得了 MySQL 的管理權。
而就在 Oracle 收購 Sun 公司的當天，因為擔心被 Oracle 收購後MySQL的前景會受到限制，被稱為 MySQL 之父的 Michael Widenius fork 了 MySQL 的一個分支，啟動了 MariaDB 專案。
果不其然，在被收購不久後，MySQL隨即推出了相關的收費版本。雖然原來的免費版本仍然可以使用，但在可預見的未來，Oracle 投入到 MySQL 中的精力可能很有限。畢竟Oracle是一個商業公司，也是要養家餬口的。
現在我們可以瞭解到現在主流關係型資料庫的誕生和發展概況，主要可以分為下麵幾個階段：
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1979年，Oracle 資料庫誕生
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1989年，SQL Server 資料庫誕生
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1995年，MySQL 資料庫誕生
那這些關係型資料庫都有什麼差異呢？
它們各自的適用場景又是哪些呢？
2
MySQL與Oracle的恩怨情仇
說到上面這三個資料庫，很多人的印象是 Oracle 很大，但是很難使用。MySQL 使用很方便，似乎是最好的選擇。SQL Server 是最沒有存在感的一個資料庫，基本上處於高不成低不就的狀態。
從 db-engines.com 網站關係型資料庫市場份額排名來看，現在市場份額最高的還是 Oracle 資料庫，MySQL 次之，接下來則是 SQL Server 資料庫。
這個排名似乎遠遠顛覆了我們的日常認知，因為在我們周邊貌似很少人使用Oracle，但為什麼其市場份額能這麼高呢？
任何事情都不可能空穴來風，Oracle能佔有這麼大市場份額是因為其在海量資料的處理上更具有優勢，並且能提供一整套的資料儲存解決方案。
所以在一些非常大的企業裡，這些企業擁有龐大的資金能力，所以它們會選擇用錢購買解決方案，而不是自己僱傭人員使用 MySQL 去維護。
總的來說，Oracle比起MySQL具有下麵的優點：
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眾多的資料庫特性，能滿足企業的多樣性需求
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海量資料處理的優勢
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一整套資料解決方案
但是 Oracle 的缺點也很明顯，那就是價格昂貴。
因為Oracle有上面這些特性，所以Oracle更加適合那些大型跨國企業。因為這些企業資金充足，能承擔得起Oracle的昂貴費用。
另一方面，這些企業的資料量也是非常龐大，它們更註重資料的安全性和高效儲存，並且關心的出現問題的時候能快速解決，Oracle提供的一系列服務正好符合它們的需求。
而對於一些中小型企業或者個人使用者來說，一方面Oracle軟體非常笨重，另一方面Oracle授權費用昂貴，對於它們來說無法承受。
而它們的資料庫又恰好不是特別大，所以對於這些使用者來說，使用MySQL已經能夠解決它們的需求了。那麼也就無需去付費使用Oracle的資料庫了。
3
總結
如果單單是從資料庫效能來比較的話，那麼Oracle資料庫無疑是天下第一、弔打MySQL的，畢竟Oracle比MySQL誕生早了10多年。
但很多時候還是得結合具體的使用場景來做出合適的選擇，畢竟殺雞不用牛刀嘛，能不用錢解決的，為何要付費解決呢！
所以當你的資料量很大，並且你自身並不缺錢，那麼你直接上Oracle吧！如果資金有限，資料量也不大，那麼就用MySQL吧！
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目前在知識星球（https://t.zsxq.com/2VbiaEu）更新瞭如下 Dubbo 原始碼解析如下：
01. 除錯環境搭建
02. 專案結構一覽
03. API 配置（一）之應用
04. API 配置（二）之服務提供者
05. API 配置（三）之服務消費者
06. 屬性配置
07. XML 配置
08. 核心流程一覽
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