数据库分类

早期数据库模型有三种，分别为层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。

而在当今的互联网中，通常把数据库分为两类，即关系型数据库和非关系型数据库。

关系型数据库

关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，而关系模型是由二维表及其联系组成的数据组织。

优点：

1、易于维护：都是使用表结构，格式一致；

2、使用方便：SQL语言通用，可用于复杂查询；

3、复杂操作：支持SQL，可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。

缺点：

1、读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写；

2、固定的表结构，灵活度稍欠；

3、高并发读写需求，传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。

目前主流的关系型数据库有

MYSQL

目前使用最广泛的开源、多平台的关系型数据库，支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范

SQL Server

支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范，属于商业软件，需要注意版权和licence授权费用

Oracle

支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，功能最强大、最复杂、市场占比最高的商业数据库

Postgresql

开源、多平台、关系型数据库，功能最强大的开源数据库，需要python环境，基于postgresql的TimeScaleDB，是目前比较火的时序数据库之一。(更多学习内容，请点击python学习网)

非关系型数据库

非关系型数据库也称为NOSQL(Not Only SQL)，作为关系型数据库的一个补充，能在特定场景和特点问题下发挥高效率和高性能。

常见的非关系型数据库类型有键值(Key-Value)存储数据库和面向文档数据库(Document-oriented)

键值存储数据库类似hash，通过key做添加、删除、查询，性能高，优势在于简单、易部署、高并发，主要产品有

Redis

开源、Linux平台、key-value键值型Nosql数据库，简单稳定，非常主流的、全数据in-momory、定位于“快”的键值型nosql数据库

Memcaced

一个开源的、高性能的、具有分布式内存对象的缓存系统，通过它可以减轻数据库负载，加速动态的web应用

面向文档数据库以文档的形式存储，每个文档是一系列数据项的集合，每个数据项有名称与对应的值，主要产品有

MongoDB

开源、多平台、文档型nosql数据库，“最像关系型数据库”，定位于“灵活”的nosql数据库。适用于网站后台数据库(更新快、实时复制)、小文件系统(json，二进制)、日志分析系统(数据量大的文件)。

知识点扩展：

Python的数据库支持

经过两个多月的学习，我们对Python的基础语法大概都已经学完了，接下来我们要把我们学到的东西逐步用到应用的层面上。今天，我们要学的是，用Python实现数据库的对接。

我们先来讲一下什么是api，在编程语言的学习中，我们经常会接触到api这个词，那么究竟什么是api，简单来说就是一个接口，像java的api，有一个专门的api文档提供查询。Python数据库的api是DB API。我们主要讲的api版本是DB API2.0。

Python DB API有三个模块属性：

1、apilevel：这个属性主要是用来定义使用的Python DB API 的版本，像我们上面说的DB API 2.0；

2、threadsafety：这个是用来定义模块的线程安全度；

该参数是一个0到3的整数，0表示线程不能共享模块，1表示线程可共享模块本身，2表示线程可共享模块和连接， 但不能共享游标，3表示模块是绝对线程安全的。

3、paramstyle：这个属性定义在SQL查询中使用哪种参数风格，这里说明一下，SQL是指数据库的意思。

这个我们就不具体讲了，因为现在刚接触新知识，引入这个知识点，会很容易感到迷茫。

到此这篇关于python可以用哪些数据库的文章就介绍到这了,更多相关python支持哪些数据库内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

本文标题: python可以用哪些数据库

本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/322251.html