數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)模型，真實(shí)世界的事物和聯(lián)系都是由數(shù)據(jù)模型來描述的，數(shù)據(jù)庫中各種操作功能的實(shí)現(xiàn)都是基于不同的數(shù)據(jù)模型，因此，數(shù)據(jù)庫的核心問題就是模型問題。下面就由小編為您帶來數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心是什么的相關(guān)介紹。

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   數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)描述。資料模型大致可分為兩類：一類是獨(dú)立于計(jì)算機(jī)而存在的，它不涉及信息在計(jì)算機(jī)中的表達(dá)方式；另一類是直接面向計(jì)算機(jī)的資料模型，它以記錄為單位，如數(shù)據(jù)庫中常用的層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型等概念模型。

一、數(shù)據(jù)庫的分類

   數(shù)據(jù)庫的類型粗略來說可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，詳細(xì)的分類如下：

1、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫Relational Database

   關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的使用最為普遍流行，排名前十的數(shù)據(jù)庫里就有6個(gè)是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如Oracle、MySQL、微軟的SQL Server、PostgreSQL、IBM的DB2以及裝機(jī)量最多的數(shù)據(jù)庫SQLite以及大數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫Hive

2、文檔型數(shù)據(jù)庫Document Database

常見的有前端開發(fā)和爬蟲的最愛MongoDB、Couchbase、Firebase、CouchDB

3、鍵值數(shù)據(jù)庫Key-value Database

鍵值數(shù)據(jù)庫常見的有Redis、Memcached

4、搜索引擎Search Engine

比如大廠必備的Elasticsearch、日志數(shù)據(jù)庫Splunk

5、寬列數(shù)據(jù)庫Wide Column

分布式數(shù)據(jù)庫，常見的有Cassandra、HBase

6、圖形數(shù)據(jù)庫Graph

常見的有Neo4j

7、時(shí)序數(shù)據(jù)庫Time Series

常見的有InfluxDB

   早期較為時(shí)興的數(shù)據(jù)庫種類有三種，分別是層次式數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)式數(shù)據(jù)庫和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。而在如今的互聯(lián)網(wǎng)中，最常見的數(shù)據(jù)庫種類主要有2種，即關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

二、層次數(shù)據(jù)庫介紹

   層次數(shù)據(jù)庫是最開始研制的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)軟件，它把數(shù)據(jù)根據(jù)層次構(gòu)造（樹結(jié)構(gòu)）的方法呈現(xiàn)。層次數(shù)據(jù)庫以前是非常熱門的數(shù)據(jù)庫，但伴隨著關(guān)系數(shù)據(jù)庫的逐漸流行，如今早已非常少應(yīng)用了。

   較為具備象征性的層次數(shù)據(jù)庫是IMS（Information Management System）數(shù)據(jù)庫，由IBM企業(yè)研發(fā)。

數(shù)據(jù)庫種類

三、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫詳細(xì)介紹

   網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫和層次數(shù)據(jù)庫在數(shù)據(jù)獨(dú)立性和抽象性級別上有所欠缺，用戶開展存儲時(shí)，需要聲明數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)和相對路徑。而關(guān)系數(shù)據(jù)庫就可以較切實(shí)解決這種問題。

   Excel工作簿一樣，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也選用由列和行構(gòu)成的二維表來管理數(shù)據(jù)，簡單易懂。另外，它還利用SQL（Structured Query Language，結(jié)構(gòu)化查詢語言）對數(shù)據(jù)開展實(shí)際操作。

四、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫詳細(xì)介紹

   伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)Web2.0的興起，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在應(yīng)對大數(shù)據(jù)量，比如大規(guī)模和高并發(fā)的微博、微信或者SNS類型的web2.0動態(tài)網(wǎng)頁時(shí)，已經(jīng)有些力不從心，曝露了許多難以克服的難題。因此出現(xiàn)了針對大規(guī)模數(shù)據(jù)量場景，以性能卓越和應(yīng)用便捷為目的的的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品——NOSQL數(shù)據(jù)庫。

    非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要是根據(jù)“非關(guān)系實(shí)體模型”的數(shù)據(jù)庫，也稱之為NoSQL數(shù)據(jù)庫，NOSQL的原意是“Not only SQL”，而不是“NoSQL”的含意，因而，NoSQL的出現(xiàn)并不是要完全否認(rèn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，只是做為傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的一個(gè)合理補(bǔ)充。NOSQL數(shù)據(jù)庫在特殊的情景下能夠充分發(fā)揮出無法想象的高效率和卓越性能。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫還能夠細(xì)分化為四個(gè)小項(xiàng)：

鍵值（Key-Value）儲存數(shù)據(jù)庫；

列儲存（Column-oriedted）數(shù)據(jù)庫；

面向文本文檔（Document-Oriented）數(shù)據(jù)庫；

圖型（Graph）數(shù)據(jù)庫。

五、不同種類數(shù)據(jù)庫應(yīng)用領(lǐng)域區(qū)別

在數(shù)據(jù)庫應(yīng)用角度來區(qū)分的話，數(shù)據(jù)庫還可以分為面向操作型和面向數(shù)據(jù)分析型，以下是根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場景的不同對數(shù)據(jù)庫的簡單的介紹。

1.面向操作的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

典型性應(yīng)用領(lǐng)域:ERP,CRM,信用卡交易,中小型電商

數(shù)據(jù)儲存方法:表格

流行廠商:Oracle Database,Microsoft SQLServer,IBM DB2,EnterpriseDB(PostgreSQL),MySQL

優(yōu)點(diǎn)：完善的生態(tài)環(huán)境保護(hù)，事務(wù)保證/數(shù)據(jù)一致性

缺點(diǎn)：嚴(yán)苛的數(shù)據(jù)模型界定，數(shù)據(jù)庫拓展限制，和非結(jié)構(gòu)型的結(jié)合應(yīng)用較難。

2.面向數(shù)據(jù)分析的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

典型性應(yīng)用領(lǐng)域:數(shù)據(jù)倉庫，商務(wù)智能，數(shù)據(jù)科學(xué)研究

數(shù)據(jù)儲存方法:表格

流行廠商:Oracle Exadata,Oracle Hyperion,Teradata,IBM Netezza,Google BigQuery

優(yōu)點(diǎn):信息內(nèi)容和計(jì)算的一致性

缺點(diǎn):必須由數(shù)據(jù)庫技術(shù)專業(yè)的IT工作人員維護(hù)保養(yǎng)，數(shù)據(jù)相應(yīng)通常是分鐘級

3.面向操作的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

典型性應(yīng)用領(lǐng)域:Web,mobile,and IoT applications,social networking,user recommendations,shopping carts

數(shù)據(jù)儲存方法:有很多存儲結(jié)構(gòu)(document,graph,column,key-value,time series)

流行廠商:MongoDB,Amazon DynamoDB,Amazon,Redis

優(yōu)點(diǎn):便捷性，協(xié)調(diào)能力(不用預(yù)定義的方式)，水平伸縮(適應(yīng)大規(guī)模數(shù)據(jù)量)，成本低(開源系統(tǒng))

缺點(diǎn):欠缺事務(wù)保證

4.面向數(shù)據(jù)分析的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

典型性應(yīng)用領(lǐng)域:索引數(shù)以百萬計(jì)的數(shù)據(jù)點(diǎn)，預(yù)測分析,詐騙檢驗(yàn)

數(shù)據(jù)儲存方法:Hadoop不用原有的數(shù)據(jù)構(gòu)造;數(shù)據(jù)能夠跨好幾個(gè)服務(wù)器存儲

流行廠商:Cloudera,Hortonworks,MapR,MarkLogic,Snowflake,DataBricks,ElasticSearch

優(yōu)點(diǎn):適用批量處理,并行處理文件;主要是開源的，資金投入較低

缺點(diǎn):遲緩的響應(yīng)速度;不宜迅速檢索或高速更新

      通過提供面向社區(qū)和個(gè)人兩種模式的統(tǒng)一信息資源的部署、集成、發(fā)布和共享，支持多社區(qū)、多租戶模式的聯(lián)機(jī)服務(wù)和開發(fā)，實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用程序和操作系統(tǒng)平臺的相對物理數(shù)據(jù)源的完全可移植性。利用云數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，可以處理分布的異構(gòu)資源數(shù)據(jù)。 以上就是小編為您介紹的數(shù)據(jù)庫種類有哪些？，希望對您有所幫助。