五个常见的数据库 5种常用关系型数据库

数据库的类型可以分为四大类：层次型数据库、网络型数据库、关系型数据库和非关系型数据库。那么，这些不同类型的数据库各自具备哪些特点呢？

层次型数据库

层次型数据库是一种较为早期的数据模型，它在数据管理方面技术成熟，且运用较为广泛。层次型数据库使用树状结构来数据，这种模型特别适合表示那些具有天然层级关系的现实世界实体，如企业的结构或家族谱系等。每一个层次结构中的节点代表一种数据实体，而层次结构中的各个节点之间通过父子关系进行连接。

层次型数据库系统的典型代表是IBM公司在1968年推出的IMSDBMS。这是IBM首个商业化的大型数据库管理系统，它曾在多个行业中广泛使用。该系统的基础就是层次模型，数据以树形结构呈现，每一个数据节点都有明确的父节点和子节点。根节点是树的起点，其他节点都有一个唯一的父节点，而每个父节点下面则有一个或多个子节点。

网络型数据库

与层次型数据库类似，网络型数据库也采用了图形结构来数据，不同的是，它允许节点之间形成更加复杂的多对多关系。网络型数据库的代表系统是DBTG（DataBase Task Group）。在数学上，网络模型其实可以转化为层次模型，它也继承了层次型数据库的某些特点。网络型数据库能够支持更加灵活的数据连接，适用于那些需要多重连接的复杂应用场景。

关系型数据库

关系型数据库的核心思想是基于关系模型，它于1970年由IBM的研究员Codd博士首次提出。经过几十年的发展，关系模型已经成为最为主流的数据库结构类型。关系型数据库以二维表格的形式数据，每个表格代表一个“关系”，其中的每一行（元组）表示一个记录，每一列（属性）表示字段。

关系型数据库常见的概念包括：

关系

：即表格的形式，每个表格代表一个关系，表名即是关系名。

元组

：即表格中的一行记录。

属性

：表格中的一列，通常被称为字段。

：定义属性的取值范围，也就是数据列的取值限制。

关键字

：一组可以唯一标识元组的属性，通常称为主键。

关系模式

：关系的定义，包括关系名和属性列表。

关系型数据库的优点在于它的标准化和一致性，特别是在事务管理上，支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性，这使得关系型数据库在金融、电商等对数据一致性要求极高的应用场景中得到广泛应用。

非关系型数据库

与关系型数据库相比，非关系型数据库的出现则主要是为了应对大数据时代的多样化需求。由于非关系型数据库在技术发展上较为年轻，因此其种类繁多，大部分为开源系统。这些数据库设计上更加灵活，能适应不同的应用场景。

非关系型数据库按照不同的存储和应用需求，可以分为以下几类：

Key-Value数据库

：这种数据库专注于高并发的读写操作，性能非常高，典型代表包括Redis、TokyoCabinet和Flare。

文档型数据库

：主要用于快速查询海量数据中的特定文档，MongoDB和CouchDB是其中的代表。

分布式数据库

：这种数据库主要解决的是传统数据库在扩展性上的瓶颈，能够应对大数据量和复杂数据结构的变化。

非关系型数据库具有很高的灵活性和可扩展性，但它们通常没有关系型数据库那么强的一致性保障。虽然非关系型数据库能提供较好的读写性能和高并发支持，但在需要高一致性的场景下，如金融行业，关系型数据库依然占据主导地位。

关系型数据库与非关系型数据库的选择

在许多传统应用中，关系型数据库由于其强大的数据一致性和事务支持，依然是主流选择。尤其是在银行系统和其他对数据一致性要求极高的应用中，ACID特性使得关系型数据库成为不可替代的技术。在某些场景下，如社交网络（SNS）应用，数据的一致性要求较低，用户对实时性和高并发的需求远高于对数据一致性的要求，因此传统的关系型数据库已难以满足这些需求。

例如，在微博、等社交平台中，用户A和用户B看到同一用户C的内容更新时间可能会有几秒钟的差异，用户通常能够接受这种小小的不一致性。这种情况下，非关系型数据库便可以提供更高的读写性能，并且其扩展性更强，能够应对快速增长的用户数据。

关系型数据库的一个缺点是其表结构固定，这使得在系统更新和功能扩展时，数据结构经常需要做出大的调整。而社交平台等应用往往需要灵活变化的数据结构，以应对不断变化的需求。

非关系型数据库的出现为这些需求提供了新的解决方案。尽管如此，对于大规模的数据持久化存储，尤其是需要高一致性的场景，关系型数据库仍然是最合适的选择。

数据库的发展经历了从层次型到网络型，再到关系型、非关系型的演变。不同类型的数据库各有其优缺点，具体使用哪一种数据库，取决于应用场景和具体需求。虽然非关系型数据库在高并发、大数据量的场景中展现出了强大的优势，但关系型数据库仍然是许多企业系统中不可或缺的重要组件。