各种类型数据库以及其适用场景
数据库分类
按数据库组织关系分两大类:关系型数据库(RDBMS)和非关系型数据库(NOSQL),这种分类比较宽泛。
一般按数据存储格式来划分数据库类型以及生产实践中的选型,大致分为以下四类:
- 行式存储数据库,经典的关系型数据库基本都是行式存储,如MySQL,Oracle,SQLServer等。他们数据高度结构化,有很好的事务支持,但是扩展性不好,大数据分析困难。
- 键值数据库,很多内存数据库都是键值对数据库,如Redis,Memcached等。他们的方便易用,有很高的查询效率,没有固定的数据结构。
- 列式存储数据库,被大量用于大数据场景下的存储和查询,如Clickhouse, HBase等。一般列式存查被大量用于大数据的(联机分析处理)OLAP, 大多使用场景是要对大量数据进行聚合,分组,排序等。比较好的支持数据的查询和增加,但是对于数据的更新支持不好,所以不适用于正常的CRUD的业务场景。
- 文档型数据库,半结构化数据存储,如MongoDB。有高并发读写能力,海量数据的高效存储于查询,以及高扩展性。
- 图数据库,被用于图结构相关算法,如GraphDB, Nebula Graph等。主要用于分析数据之间的关系,挖掘潜在的商业机会,如商品推荐,知识图谱等,这些由点及面的关系分析。
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