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1.面向操作的关系型数据库
典型性应用领域:ERP,CRM,信用卡交易,中小型电商
数据储存方法:表格
流行厂商:Oracle Database,Microsoft SQLServer,IBM
DB2,EnterpriseDB(PostgreSQL),MySQL
优点：完善的生态环境保护，事务保证/数据一致性
缺点：严苛的数据模型界定，数据库拓展限制，和非结构型的结合应用较难。
2.面向数据分析的关系型数据库
典型性应用领域:数据仓库，商务智能，数据科学研究
数据储存方法:表格
流行厂商:Oracle Exadata,Oracle Hyperion,Teradata,IBM Netezza,Google BigQuery
优点:信息内容和计算的一致性
缺点:必须由数据库技术专业的IT工作人员维护保养，数据相应通常是分钟级
3.面向操作的非关系型数据库
典型性应用领域:Web,mobile,and IoT applications,social networking,user
recommendations,shopping carts
数据储存方法:有很多存储结构(document,graph,column,key-value,time series)
流行厂商:MongoDB,Amazon DynamoDB,Amazon,Redis
优点:便捷性，协调能力(不用预定义的方式)，水平伸缩(适应大规模数据量)，成本低(开源系统)
缺点:欠缺事务保证
4.面向数据分析的非关系型数据库
典型性应用领域:索引数以百万计的数据点，预测分析,诈骗检验
数据储存方法:Hadoop不用原有的数据构造;数据能够跨好几个服务器存储
流行厂商:Cloudera,Hortonworks,MapR,MarkLogic,Snowflake,DataBricks,ElasticSearch
优点:适用批量处理,并行处理文件;主要是开源的，资金投入较低
缺点:迟缓的响应速度;不宜迅速检索或高速更新
关系型数据库：
选用由列和行构成的二维表来管理数据。利用SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）对数据开展实际操作。
非关系型数据库：
支持的数据格式：
键值（Key-Value）储存数据库；
列储存（Column-oriedted）数据库；
面向文本文档（Document-Oriented）数据库；
图型（Graph）数据库。
非关系型数据库一般不支持ACID特性（Atomic原子性，Consistency一致性，Isolation隔离性，Durability持久性。）。严格上它不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。
非关系型数据库分类
由于非关系型数据库本身天然的多样性，以及出现的时间较短，因此非关系型数据库非常多，并且大部分都是开源的。
这些数据库中，很大一部分都是针对某些特定的应用需求出现的，因此，对于该类应用，具有极高的性能。依据结构化方法以及应用场合的不同，主要分为以下几类：
1).面向高性能并发读写的key-value数据库：key-value数据库的主要特点即使具有极高的并发读写性能，Redis,Tokyo
Cabinet,Flare就是这类的代表
2).面向海量数据访问的面向文档数据库：这类数据库的特点是，可以在海量的数据中快速的查询数据，典型代表为MongoDB以及CouchDB
3).面向可扩展性的分布式数据库：这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷，这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化