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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：
| 名字 | 成绩 |
|---|---|
| Michael | 99 |
| Bob | 85 |
| Bart | 59 |
| Lisa | 87 |
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：
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：
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：
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：
| grade_id | class_id | name |
|---|---|---|
| 1 | 11 | 一年级一班 |
| 1 | 12 | 一年级二班 |
| 1 | 13 | 一年级三班 |
类似的，Class 表的一行记录又可以关联到 Student 表的多行记录：
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。
NoSQL
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？
数据库类别
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：
- Oracle，典型的高富帅；
- SQL Server，微软自家产品，Windows 定制专款；
- DB2，IBM 的产品，听起来挺高端；
- Sybase，曾经跟微软是好基友，后来关系破裂，现在家境惨淡。
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：
- MySQL，大家都在用，一般错不了；
- PostgreSQL，学术气息有点重，其实挺不错，但知名度没有 MySQL 高；
- SQLite，嵌入式数据库，适合桌面和移动应用。
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。
