本文讨论了在高数据量系统中，关系型数据库的标准规范化可能导致性能下降。随着数据量增加，连接操作的开销增大，查询延迟加长。通过数据扁平化和列式压缩可以提高查询速度。建议识别高延迟查询，优化表结构，减少连接操作，以提升数据库性能。使用列式存储可显著减少存储占用并提高查询效率。

本文介绍了如何将聊天记录持久化到关系型数据库，以便用户在会话中断后继续对话。通过创建.NET控制台应用程序，使用Entity Framework Core和SQLite实现聊天记录的存储与读取，确保用户体验的连续性。

PostgreSQL 是一种功能强大且高度可扩展的开源关系型数据库，教程包括安装、核心操作、高级特性和性能优化等内容。

系统设计面试中，数据库知识至关重要。本文介绍了10种开发者必知的数据库类型，如关系型数据库、NoSQL、文档数据库和键值存储等。了解这些数据库的优缺点，有助于在面试和实际系统设计中做出明智选择。

关系型数据库（如PostgreSQL、MySQL）适合结构化数据和复杂查询，而文档导向数据库（如MongoDB）则灵活存储，适合高吞吐量。两者各有优缺点，选择应基于应用需求。

本文讨论了持久性存储的重要性，介绍了内存、文件和数据库三种数据存储方式。数据库因其有效管理复杂关系而被视为最佳选择。文中解释了数据库的基本概念，包括表、行、列和主键，并提到关系型数据库（如PostgreSQL、MySQL）和文档数据库（如MongoDB）。最后提及了SQL语言及相关工具Beekeeper Studio。

选择数据库时需权衡关系型与非关系型数据库。关系型数据库适合结构化数据和复杂查询，但扩展性差；非关系型数据库灵活，适合大数据和快速扩展，但标准化支持较弱。最终选择应基于具体需求和数据结构。

SQL和NoSQL是两种数据库管理系统。SQL是关系型数据库，数据存储在结构化表中，适合复杂查询和事务，常见的有MySQL和Oracle。NoSQL是非关系型数据库，灵活性高，适合处理大量非结构化数据，如MongoDB和Redis。了解两者的优缺点有助于开发者选择合适的数据库。

在现代数据处理系统中，选择关系型数据库（SQL）或NoSQL数据库非常重要。关系型数据库适合结构化数据和复杂关系，而NoSQL数据库则更灵活，适合非结构化数据和大规模扩展。选择应基于项目需求。

关系型数据库通过表格存储结构化数据，使用SQL进行操作。NoSQL数据库灵活，支持非结构化数据，分为文档、键值、列族和图形等类型。云数据库具备可扩展性，面向对象数据库适合复杂结构，层次型和网络数据库则以树状或图形结构组织数据。时间序列和向量数据库专注于时间戳数据和机器学习应用。

关系型数据库（如Postgres、MySQL）适合结构化数据；宽列数据库（如Cassandra）适合大数据；时间序列数据库（如InfluxDB）用于时间索引数据；图数据库（如Neo4j）管理互联数据；文档数据库（如MongoDB）存储半结构化数据；键值数据库（如Redis）用于快速数据存取。

关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）使用结构化表格，支持SQL查询，适合复杂数据；NoSQL数据库（如MongoDB）灵活无模式，适合实时分析。ACID确保数据完整性，BASE强调可用性和扩展性。规范化减少冗余，反规范化提高读取性能。CAP定理描述分布式系统的权衡，PostgreSQL注重一致性，MongoDB优先可用性。数据库安全需关注加密、访问控制和定期备份。