数据库与数据模型

程序内存中的数据会随着进程重启消失。数据库把数据写入持久介质，并提供并发访问、权限、备份、约束和查询能力。

关系型数据库适合结构清晰、关系明确的业务数据。文件、缓存、搜索索引和日志可能交给其他专用系统。

Project 表包含 id、name、status、owner_id、created_at 等字段，每一行代表一个项目。字段类型限制可存内容，例如整数、文本、日期和布尔值。

约束可以要求名称必填、状态只能来自枚举、编号唯一。数据模型越明确，接口和页面状态越稳定。

Project.id 唯一标识项目，Task.project_id 指向所属项目。这样数据库可以查询某项目的全部任务，也能保证引用关系有效。

一对一适合用户与唯一档案，一对多适合项目与任务，多对多适合用户与项目成员关系，通常通过中间表实现。

SELECT 查询，INSERT 创建，UPDATE 修改，DELETE 删除，JOIN 把相关表连接起来。WHERE 负责筛选，ORDER BY 负责排序，LIMIT 负责分页。

页面上的搜索、筛选、排序和分页最终会变成查询条件。复杂报表可能需要聚合、分组和统计。

没有索引时，数据库可能扫描整张表。索引像按字段建立的快速查找结构，适合高频筛选、排序和关联字段。

索引不是越多越好。每次新增和更新数据都要维护索引，错误索引也可能无法改善查询。性能优化需要结合真实查询和执行计划。

转账需要同时减少一个账户余额并增加另一个账户余额。事务保证这些操作共同成功或共同回滚，避免只完成一半。

事务提供原子性、一致性、隔离性和持久性。跨多个微服务时，传统数据库事务难以覆盖全部系统，需要事件、补偿或其他一致性方案。

MongoDB 以文档组织灵活数据，Redis 提供高速内存访问，Elasticsearch 专注全文搜索。关系型数据库仍然常作为核心业务数据源。

ORM 让开发通过对象和方法访问数据库；Migration 记录表结构如何从一个版本变化到下一个版本，便于团队和环境同步。