信息量正在穩(wěn)步增長，需要加以企業(yè)。每個開發(fā)人員都不可避免地需要創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)庫。無論是網(wǎng)站、應用程序還是企業(yè)項目，隨著用戶的增長，沒有適當配置的數(shù)據(jù)庫就無法“生存”。

那么數(shù)據(jù)庫有哪些？常見的數(shù)據(jù)庫有關系數(shù)據(jù)庫(SQL)、非關系數(shù)據(jù)庫、聯(lián)合數(shù)據(jù)庫和云數(shù)據(jù)庫。下面，小編給大家詳細的介紹下。

一、關系數(shù)據(jù)庫(SQL)

Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL、MariaDB、SQLite、Oracle

關系數(shù)據(jù)模型是最常見的模型之一。關系 (SQL) 數(shù)據(jù)庫是一組鏈接在一起的表。表格的行包含有關單個對象（例如，客戶、站點用戶、產(chǎn)品）的數(shù)據(jù)，而列描述這些對象的特征（例如，客戶的電子郵件地址、產(chǎn)品代碼等）。

關系數(shù)據(jù)庫的一個特點是形成“清晰”的關系。外鍵（鏈接到其他表）負責整個數(shù)據(jù)庫表之間的關系。這種規(guī)范化方法提高了完整性并最小化了數(shù)據(jù)庫大小，并且擴展過程變得更加容易。

例如，當我們向表中添加一條新產(chǎn)品的記錄時，我們可以立即將其連接到特定的產(chǎn)品類別（食品、電子產(chǎn)品等）。我們還可以添加和修改類別。在這種情況下，新產(chǎn)品和特定類別將擁有自己的標識符（例如，特定的 id_item 和 id_category 編號）。

SQL語言用于管理關系數(shù)據(jù)庫。DBMS為用戶提供了一個用戶友好的圖形界面，這使得使用數(shù)據(jù)庫變得更加容易，但是基本的SQL命令知識是必要的。

然而，關系數(shù)據(jù)庫的結構化方法也有缺點。通常，我們面臨難以構建和放入表中的數(shù)據(jù)。

二、非關系數(shù)據(jù)庫 (NoSQL)

1、鍵值數(shù)據(jù)庫：Redis、DynamoDB

鍵值數(shù)據(jù)庫是最簡單的非關系數(shù)據(jù)庫。它由一個鍵和一個數(shù)據(jù)對象組成。可以在一個鍵下存儲不同類型的數(shù)據(jù)，并且由于地址存儲，數(shù)據(jù)搜索速度足夠快。

這些數(shù)據(jù)庫的缺點是長時間不按“鍵”而是按“值”進行搜索，無法快速分析和收集統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

2、圖數(shù)據(jù)庫：Neo4j，Dgraph

圖數(shù)據(jù)庫類似于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫，但具有更強的連接，這使得它們很方便，例如，用于社交網(wǎng)絡。它們以易于修改、快速性能和數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)而聞名。

3、列式數(shù)據(jù)庫：卡桑德拉，HBase

與基于行的關系數(shù)據(jù)庫不同，列式數(shù)據(jù)庫使用列。使用列族代替表，每一行都有自己的一組屬性。因此可以在同一個族中存儲具有不同結構的數(shù)據(jù)。

4、時間序列數(shù)據(jù)庫：OpenTSDB、普羅米修斯、InfluxDB、TimescaleDB

在時間序列數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)根據(jù)時間標簽進行分組。我們無法在此處執(zhí)行復雜的分析，但可以處理源源不斷的數(shù)據(jù)流。

5、面向文檔的數(shù)據(jù)庫：MongoDB、RethinkDB

這種類型的數(shù)據(jù)庫看起來像一個層次結構，其中數(shù)據(jù)（文檔）以結構化格式（XML、JSON、BSON）表示。數(shù)據(jù)庫結構從根節(jié)點開始，葉節(jié)點包含最終數(shù)據(jù)。搜索基于key-value原則，不適合復雜的請求。

三、聯(lián)合數(shù)據(jù)庫

1、新SQL：MemSQL、VoltDB

NewSQL方法出現(xiàn)于2010年代初，它結合了關系數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢。盡管需要高資源和技術知識，但此類數(shù)據(jù)庫提供了高可擴展性和性能。

根據(jù)創(chuàng)造NewSQL一詞的分析師馬修·阿斯萊特 (Matthew Aslett)的說法，做出關鍵決策的組織需要此類技術：金融部門、醫(yī)療保健等。

2、多型號：ArangoDB、東方數(shù)據(jù)庫

多模型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢當然是能夠使用不同的數(shù)據(jù)表示模型。用戶有機會使用不同的方法管理不同數(shù)據(jù)庫中的信息。

因此，我們可以擴展、使用不同類型的數(shù)據(jù)，并將它們集成到結構中，而不會影響其完整性。

四、云數(shù)據(jù)庫

使用云技術的云數(shù)據(jù)庫，用戶在云基礎設施上安裝軟件來創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫。SQL或NoSQL數(shù)據(jù)庫類型沒有限制。

云數(shù)據(jù)庫具有更高級別的靈活性，使用云容量的成本僅取決于您花費的資源。一些供應商使用自動化，這降低了人為錯誤的風險。由于機器學習，通常由數(shù)據(jù)庫管理員處理的設置、備份和其他管理活動都實現(xiàn)了自動化。

總結：數(shù)據(jù)庫有哪些？主要有關系數(shù)據(jù)庫(SQL)、非關系數(shù)據(jù)庫、聯(lián)合數(shù)據(jù)庫和云數(shù)據(jù)庫這四種數(shù)據(jù)類型。