在现代应用程序中，数据库作为数据存储和管理的核心，承担着至关重要的角色。随着技术的发展，出现了多种类型的数据库，每种数据库都针对不同的应用场景进行了优化。这篇文章介绍几种常见的数据库类型，看看你用过多少种。
1：关系型数据库
关系型数据库以表格形式存储数据，具有预定义的模式和表间关系。它非常适合需要复杂查询和 ACID 事务的应用程序。
• 应用场景：金融系统、ERP 系统等需要高度一致性和事务性的应用。
• 代表数据库：MySQL、PostgreSQL。
2：键值存储（K/V）
键值存储以键值对的形式存储数据，能够快速检索，非常适合缓存、会话存储和实时数据访问的场景。
• 应用场景：缓存系统、实时排行榜、会话管理等。
• 代表数据库：Redis、Amazon DynamoDB。
3：文档型数据库
文档型数据库存储数据为灵活的半结构化格式，如 JSON 或 XML，适用于非结构化或快速变化的数据。
• 应用场景：内容管理系统、博客平台等。
• 例子：MongoDB、Couchbase。
4：图数据库 (Graph Database)
图数据库通过节点和边的形式存储数据，适合表达复杂关系的场景，如推荐引擎和社交网络。
• 应用场景：社交网络、推荐系统等。
• 代表数据库：Neo4j。
5：宽表存储
宽表存储通过灵活的列存储数据，优化了特定属性的读取，适合处理大数据和运行分析查询的场景。
• 应用场景：大数据分析、物联网数据处理等。
• 代表数据库：Cassandra、HBase。
6：内存数据库
内存数据库将整个数据库存储在RAM中，能够提供极快的数据访问速度，适用于缓存和高吞吐量事务。
• 应用场景：高速缓存、实时交易系统等。
• 代表数据库：Redis、Memcached。
7：时序数据库
时序数据库针对存储和查询时间戳数据进行了优化，适用于监控系统、金融数据和实时分析。
• 应用场景：物联网监控、股票市场数据分析等。
• 代表数据库：InfluxDB、Prometheus。
8：面向对象数据库
面向对象数据库按照面向对象编程的原则存储数据，适合具有复杂数据模型的应用程序。
• 应用场景：CAD/CAM 系统、嵌入式应用程序等。
• 代表数据库：ObjectDB、db4o。
9：文本搜索数据库
文本搜索数据库优化了文本数据的索引和搜索，适合内容量大的应用程序，如搜索引擎。
• 应用场景：全文搜索、企业文档管理等。
• 代表数据库：Elasticsearch、Solr。
10：空间数据库
空间数据库用于存储和查询基于位置的数据，适合地理信息系统 (GIS) 和地图应用程序。
• 应用场景：地图服务、位置查询系统等。
• 代表数据库：PostGIS、Oracle Spatial。
11：Blob存储
Blob存储优化了大对象（如图片、文件）的存储和检索，适合内容分发网络和备份系统。
• 应用场景：内容交付网络、云存储等。
• 代表数据库：Amazon S3、HDFS。
12：分布式账本
分布式账本提供不可变、只追加的记录系统，适用于区块链应用，如供应链和金融交易。
• 应用场景：区块链、分布式金融系统等。
• 代表数据库：QLDB、Hyperledger Fabric。
1. 层次型数据库
层次型数据库按照树状结构组织数据，适合表示层次结构的场景，如文件系统和 XML 文档。
• 应用场景：文件系统、配置管理等。
• 代表数据库：IBM IMS、Windows Registry。
14：向量数据库
向量数据库专为存储和搜索高维向量设计，适用于AI应用和相似性搜索，如推荐系统、图像/视频搜索。
• 应用场景：推荐系统、图像搜索等。
• 代表数据库：Faiss、Milvus。
15：嵌入式数据库
嵌入式数据库是轻量级数据库，嵌入到应用程序中使用，适用于桌面、移动应用和物联网设备。
• 应用场景：移动应用、IoT 设备等。
• 代表数据库：SQLite、RocksDB。
随着技术的进步，数据库种类日益增多，不同类型的数据库为各种不同应用场景提供了优化的解决方案，上述70%的数据库我都使用过，也算不错~
