数据库是一个组织和存储数据的系统。它可以用来管理大量的数据，并提供方便的数据访问、查询和更新功能。数据库可以通过结构化方式存储数据，使得数据可以被有效地组织、管理和检索。
1️⃣ 导读
2️⃣ 介绍
常见的数据库分类方式主要有以下几种：
按数据模型分类：根据数据的组织结构和关系来分类数据库。常见的数据模型包括层次型、网状型、关系型和非关系型等。
按数据存储方式分类：根据数据在数据库中的存储方式来分类。常见的分类包括关系型数据库、文档型数据库、键值型数据库、列存储数据库和图数据库等。
按使用场景分类：根据数据库的应用场景和特点来分类。常见的分类包括企业应用数据库、物联网数据库、移动应用数据库、社交媒体数据库等。
按部署方式分类：根据数据库的部署方式来分类。常见的分类包括单机数据库和分布式数据库。
按数据访问方式分类：根据数据库的主要用途和数据访问方式来分类。常见的分类包括OLTP数据库（联机事务处理）、OLAP数据库（联机分析处理）、混合型数据库、数据仓库和实时数据库等。
按数据模型分类
- 关系型数据库（Relational Database）
- 介绍：使用表格结构组织数据，通过行和列的方式存储数据，并使用SQL进行数据查询和操作。
- 场景：适用于结构化数据，如企业应用系统。
- 数据库：常见的关系型数据库包括MySQL、Oracle、SQL Server等。
- 非关系型数据库（NoSQL Database）
- 介绍：不使用传统的表格结构，而是使用键值对、文档、列族或图形等方式来存储和管理数据。
- 场景：适用于半结构化或非结构化数据，如社交媒体数据、日志数据。
- 数据库：常见的非关系型数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等。
- 层次型数据库（Hierarchical Database）
- 介绍：数据以树状结构组织，每个节点可以有多个子节点，但只能有一个父节点。
- 场景：适用于具有明确层次结构的数据，如文件系统。
- 数据库：
- 网状型数据库（Network Database）
- 介绍：数据以网状结构组织，每个节点可以有多个子节点和多个父节点。
- 场景：适用于具有复杂关系的数据，如CAD系统。
- 数据库：
按数据存储方式分类
- 文件型数据库：
- 介绍：将数据以文件的形式存储在磁盘上。
- 场景：
- 数据库：如SQLite。
- 键值对数据库：
- 介绍：将数据以键值对的方式存储，通过键来访问数据。
- 场景：
- 数据库：如Redis、Riak。
- 列族数据库：
- 介绍：将数据按列族进行存储，每个列族可以包含多个列。
- 场景：
- 数据库：如HBase、Cassandra。
- 文档型数据库：
- 介绍：将数据以文档的形式存储，通常使用JSON或类似的格式。
- 场景：
- 数据库：如MongoDB、CouchDB。
- 图形数据库：
- 介绍：将数据以图的形式存储，以节点和边表示数据之间的关系。
- 场景：
- 数据库：如Neo4j、ArangoDB。
按使用场景分类
- 事务处理数据库（OLTP）：
- 介绍：用于处理大量的短期事务，支持高并发的读写操作。适用于需要实时处理和更新数据的应用场景，如电子商务、银行系统等。
- 场景：
- 数据库：常见的事务处理数据库包括Oracle、MySQL、SQL Server等。
- 决策支持数据库（OLAP）：
- 介绍：用于处理大规模的数据分析和查询，支持复杂的数据聚合和多维分析。适用于需要进行复杂的数据分析和决策支持的应用场景，如商业智能、数据仓库等。
- 场景：
- 数据库：常见的决策支持数据库包括Oracle OLAP、Microsoft Analysis Services、IBM Cognos等。
- 实时数据库：
- 介绍：用于处理实时的数据流，支持高速的数据插入和查询。适用于需要实时处理和分析数据的应用场景，如物联网、实时监控系统等。
- 场景：
- 数据库：常见的实时数据库包括Apache Kafka、Apache Flink、Redis等。
- 文档数据库：
- 介绍：以文档的形式存储数据，通常使用JSON或类似的格式。适用于半结构化或非结构化数据的存储和查询，如内容管理系统、博客平台等。
- 场景：
- 数据库：常见的文档数据库包括MongoDB、CouchDB等。
- 图数据库：
- 介绍：将数据以图的形式存储，以节点和边表示数据之间的关系。
- 场景：适用于需要处理复杂关系和图形数据的应用场景，如社交网络分析、推荐系统等。
- 数据库：常见的图数据库包括Neo4j、ArangoDB等。
按部署方式分类
- 单机数据库
- 介绍：数据库运行在单个计算机上，适用于小规模应用和个人使用。
- 场景：
- 数据库：常见的单机数据库有SQLite、Microsoft Access等。
- 客户端-服务器数据库
- 介绍：数据库被分为客户端和服务器两部分，客户端通过网络连接到服务器进行数据操作。适用于中小规模应用和多用户访问的场景。
- 场景：
- 数据库：常见的客户端-服务器数据库有Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL等。
- 分布式数据库
- 介绍：数据库分布在多个计算机节点上，通过网络协同工作，提供高可用性和可伸缩性。适用于大规模应用和高并发访问的场景。
- 场景：
- 数据库：常见的分布式数据库有Cassandra、HBase、MongoDB、Redis等。
- 云数据库
- 介绍：数据库运行在云平台上，提供云服务商提供的弹性计算和存储资源，可以根据需求进行扩展和缩减。适用于需要灵活扩展和高可用性的场景。
- 场景：
- 数据库：常见的云数据库有Amazon RDS、Azure SQL Database、Google Cloud Spanner等。
- 边缘数据库
- 介绍：数据库运行在边缘设备上，用于处理边缘计算和物联网场景中的数据。适用于需要在边缘设备上进行数据处理和分析的场景。
- 场景：
- 数据库：常见的边缘数据库有AWS IoT Greengrass、Microsoft Azure IoT Edge等。
按数据访问方式分类
- OLTP数据库（联机事务处理）
- 介绍：用于处理大量的短期事务，支持实时的数据插入、更新和查询操作，支持高并发的读写操作。
- 场景：
- 数据库：常见的OLTP数据库包括Oracle、MySQL、SQL Server等。
- OLAP数据库（联机分析处理）
- 介绍：用于处理大规模的数据分析和决策支持，支持复杂的数据查询、数据聚合和多维分析。
- 场景：
- 数据库：常见的OLAP数据库包括Oracle OLAP、Microsoft Analysis Services、IBM Cognos等。
- 混合型数据库
- 介绍：结合了OLTP和OLAP的特性，既能处理实时的事务处理，又能进行复杂的数据分析。
- 场景：
- 数据库：常见的混合型数据库包括SAP HANA、Teradata等。
- 数据仓库
- 介绍：用于存储和分析大量结构化数据（历史数据）的数据库，支持复杂的数据查询和分析，通常用于商业智能和数据分析。
- 场景：
- 数据库：常见的数据仓库包括Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQuery等。
- 实时数据库
- 介绍：用于处理实时的数据流，提供实时数据处理和查询能力，支持高速的数据插入和查询，适用于需要快速响应和更新数据的应用场景，如金融交易系统。
- 场景：
- 数据库：常见的实时数据库包括Apache Kafka、Apache Flink、Redis等。