访问数据库

程序运行的时候，数据都是在内存中的。当程序终止的时候，通常都需要将数据保存到磁盘上，无论是保存到本地磁盘，还是通过网络保存到服务器上，最终都会将数据写入磁盘文件。

而如何定义数据的存储格式就是一个大问题。如果我们自己来定义存储格式，比如保存一个班级所有学生的成绩单：

我们可以用一个文本文件保存，一行保存一个学生，用,隔开：

Michael,99
Bob,85
Bart,59
Lisa,87

还可以用JSON格式保存，也是文本文件：

[
    {"name":"Michael","score":99},
    {"name":"Bob","score":85},
    {"name":"Bart","score":59},
    {"name":"Lisa","score":87}
]

还可以定义各种保存格式，但是问题来了：

存储和读取需要自己实现，JSON还是标准，自己定义的格式就各式各样了；

不能做快速查询，只有把数据全部读到内存中才能自己遍历，但有时候数据的大小远远超过了内存，根本无法全部读入内存。

为了便于程序保存和读取数据，而且，能直接通过条件快速查询到指定的数据，就出现了数据库（Database）这种专门用于集中存储和查询的软件。

数据库软件诞生的历史非常久远，早在1950年数据库就诞生了。经历了网状数据库，层次数据库，我们现在广泛使用的关系数据库是20世纪70年代基于关系模型的基础上诞生的。

关系模型有一套复杂的数学理论，但是从概念上是十分容易理解的。举个学校的例子：

假设某个XX省YY市ZZ县第一实验小学有3个年级，要表示出这3个年级，可以在Excel中用一个表格画出来：

grade

每个年级又有若干个班级，要把所有班级表示出来，可以在Excel中再画一个表格：

class

这两个表格有个映射关系，就是根据Grade_ID可以在班级表中查找到对应的所有班级：

grade-classes

也就是Grade表的每一行对应Class表的多行，在关系数据库中，这种基于表（Table）的一对多的关系就是关系数据库的基础。

根据某个年级的ID就可以查找所有班级的行，这种查询语句在关系数据库中称为SQL语句，可以写成：

SELECT * FROM classes WHERE grade_id = '1';

结果也是一个表：

类似的，Class表的一行记录又可以关联到Student表的多行记录：

class-students

由于本教程不涉及到关系数据库的详细内容，如果你想从零学习关系数据库和基本的SQL语句，请参考SQL教程。

你也许还听说过NoSQL数据库，很多NoSQL宣传其速度和规模远远超过关系数据库，所以很多同学觉得有了NoSQL是否就不需要SQL了呢？千万不要被他们忽悠了，连SQL都不明白怎么可能搞明白NoSQL呢？

既然我们要使用关系数据库，就必须选择一个关系数据库。目前广泛使用的关系数据库也就这么几种：

付费的商用数据库：

这些数据库都是不开源而且付费的，最大的好处是花了钱出了问题可以找厂家解决，不过在Web的世界里，常常需要部署成千上万的数据库服务器，当然不能把大把大把的银子扔给厂家，所以，无论是Google、Facebook，还是国内的BAT，无一例外都选择了免费的开源数据库：

作为一个Python工程师，选择哪个免费数据库呢？这里我们会介绍SQLite和MySQL，SQLite适合作为嵌入式数据库，优点是不用安装任何软件，直接能用。生产环境下，应当选择MySQL或者PostgreSQL。

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