常用的数据库及分类
数据库 (Database，DB) 是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。根据数据结构可分为
关系型数据库和非关系型数据库。
一、关系型数据库
关系型数据库（Relational database）是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格形式）
在关系型数据库中，对数据的操作建立在一个或多个关系表格上。在大型系统中通常有多个表，且表之间有各种关系。实际使用就是通过对这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据库的管理。
常见的关系型数据库：
1、MySQL
MySQL 是一款开放源代码的关系型数据库管理系统。因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。在 WEB 应用方面，MySQL 是最好的应用软件之一。
开放源码，自主性强、使用成本低。 体积小，安装使用简单，易于维护。 性能卓越，服务稳定；且支持多种操作系统。
优势：
- 开放源码，自主性强、使用成本低；
- 体积小，安装使用简单，易于维护；
- 性能卓越，服务稳定，且支持多种操作系统。
劣势：
- 规模小，功能有限；
- 数据量大时处理性能不及 Oracle。
2、Oracle
Oracle 是目前世界上流行的关系型数据库之一，是一种高效率、可靠性好、适应高吞吐量的数据库方案。
优势：
- 能在所有主流平台上运行；
- 性能高，保持开放平台下 TPC-D 和 TPC-C 世界记录；
- 获得最高认证级别—— ISO 标准认证，安全性高。
劣势：
- 价格昂贵。
3、SQL Server
该数据库属于B/S结构，主要应用于大型的管理系统中。它提供了丰富的编程接口工具，拥有更大的选择余地。
优势：
- 真正的客户机/服务器体系结构；
- 图形化的用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单；
- 丰富的编程接口工具，为用户进行程序设计提供了更大的选择余地；
- 与 WinNT 完全集成，利用了 NT 的许多功能，如发送和接受消息，管理登录安全性等，SQL Server 也可以很好地与 Microsoft BackOffice 产品集成；
- 提供数据仓库功能，这个功能只在 Oracle 和其他昂贵的 DBMS 中才有。
劣势：
- 只能在 Windows 下运行。
4、PostgreSQL
PostgreSQL 是一个免费的对象-关系数据库服务器 (ORDBMS)，在灵活的 BSD 许可证下发行。
优势：
- 稳定性极强，Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步；
- 性能高速度快。任何系统都有它的性能极限，在高并发读写，负载逼近极限下，PG 的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线，到顶峰之后不再下降；
- 多年来在 GIS 领域处于优势地位，有丰富的几何类型和大量字典、数组、bitmap 等数据类型；
- 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统；
- 对数据量大的文本以及 SQL 处理较快。
二、非关系型数据库
非关系型数据库（NoSQL）根据应用场景又可分为键值（Key-Value）数据库、列存储数据库、面向文档数据库、图形数据库、搜索引擎数据库等。
键值存储数据库：使用简单键值来存储数据的数据库。将数据存储为键值对集合，其中键作为唯一标识符。常见的有：
- Redis
- Memcached
列存储数据库：传统的行存储数据，读取时通常将一行数据完全读出，如果只需其中几列数据，就会存在冗余列；而列存储每次读取的数据是集合的一段或全部，不存在冗余性问题，使查询性能得到极大的提升。常见的有：
- HBase
面向文档数据库：可存放并获取 XML、JSON、BSON 等格式的文档，文档数据库所存放的文档，就相当于键值数据库所存放的“值”，文档数据库可视为其值可查的键值数据库。常见的有：
- MongoDB
- CouchDB
图形数据库：存储图形关系的数据库，应用图形理论存储实体之间的关系信息。常见的有：
- Neo4J
- InfoGrid
搜索引擎存储：应用在搜索引擎领域的数据存储形式，由于搜索引擎会爬取大量的数据，并以特定的格式进行存储，这样在检索的时候才能保证性能最优。常见的有：
1、MongoDB
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。而且还是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
优势：
- 弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度；
- 查询与索引方式灵活，是最像 SQL 的 NoSQL；
- 内置 GridFS，支持大容量的存储；
- 内置 Sharding，支持复制集、主备、互为主备、自动分片等特性；
- 第三方支持丰富；
- 性能优越；
劣势：
- 单机可靠性比较差；
- 磁盘空间占用比较大；
- 大数据量持续插入，写入性能有较大波动。
2、Redis
Redis（REmote DIctionary Server）是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统，是跨平台的非关系型数据库。
优势：
- 支持内存缓存，这个功能相当于 Memcached；
- 支持持久化存储，这个功能相当于 MemcacheDb，ttserver；
- 数据类型更丰富。比其他 key-value 库功能更强；
- 支持主从集群，分布式；
- 支持队列等特殊功能。
3、Elasticsearch
优势：
- Elasticsearch 兼容在每个平台上运行，因为它是用 Java 开发的；
- 它是一个实时搜索引擎，这意味着只有一秒钟之前添加的文档可以在这个引擎中搜索；
- Elasticsearch 提供了网关的概念，可以轻松创建完整备份；
- 它是面向分布式文档的，易于在大型组织中扩展。开发人员可以通过扩展它轻松地将其集成到任何大型组织中；
- 与 Apache Solr 相比，在 Elasticsearch 中可以轻松处理多租户；
- 支持所有文档类型（不支持文本渲染的除外）
劣势：
- Elasticsearch 中可能会出现脑裂问题；
- 与 Apache Solr 不同，Elasticsearch 不支持处理请求和响应数据的多语言；
- 与 MongoDB、Hadoop 等其他选项相比，Elasticsearch 不是一个很好的数据存储。它在小型用例中表现良好，但在每天传输 TB 数据的情况下，它要么阻塞，要么丢失数据；
- 是一个灵活而强大的数据存储搜索引擎，但学习成本较高。尤其是在企业搜索使用方面，它并不像开箱即用的搜索那么简单。
三、总结
| 项目 | MySQL（关系型） | MongoDB（非关系型） | Redis（非关系型） |
|---|---|---|---|
| 数据规模 | ★★☆ | ★★☆ | ☆☆☆ |
| 随机读取 | ★★☆ | ★★☆ | ★★★ |
| 顺序读取 | ★★☆ | ★★☆ | ★★★ |
| 随机写入 | ★☆☆ | ★☆☆ | ★★★ |
| 顺序写入 | ★★☆ | ★★☆ | ★★★ |
| 检索功能 | ★☆☆ | ★★☆ | ☆☆☆ |
| 关联查询 | ★★★ | ★☆☆ | ☆☆☆ |
| 硬件要求 | 低 | 中 | 低 |
| 事务支持 | ACID | ACID9 | ACID8 |
| CS架构 | 是 | 是 | 是 |
| 主键索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 二级索引 | 支持 | 支持 | 不支持 |
1、MySQL or MongoDB
MySQL 适用于：
- 注重安全性；
- 数据结构稳定；
例如会计或银行系统。
MongoDB 适用于：
- 处理大量数据；
- 数据结构不固定；
例如云计算服务（具备云服务需要的水平可伸缩性和灵活性）
2、Redis or MongoDB
Redis 适用于：
- TPS（事务数/秒）要求高，高并发；
适用于数据量较小但操作频繁的场景，如点赞、直播弹幕。
MongoDB 适用于：
- 处理大量数据；
例如推送、评论。