5大数据库种类，若是你所有在实际项目中用过，绝对是大神！

数据是一个企业的核心资产，几乎全部的企业应用系统都是围绕数据来进行的，包括数据的增删改查，数据对企业，甚至国家来讲，有着不可估量的价值，好比，一个企业的全部客户的信息，一个投资机构的投入和收益信息，BAT公司的应用系统的源代码，京东的物流配送信息等等。在数据积累中，虽然有些把数据做为文本文件来保存的，但大多数状况下，为了方便地管理和提取数据，通常都会采用数据库来积累数，随着技术的发展，业务需求的多样化，出现了各类各样的数据库类型。

关系数据库

列式数据库

键值数据库

图像图形数据库

分布式文档数据库

下面分别一一说明其表明的产品以及其主要特色。

关系数据库

关系型数据一直为咱们所用，好比Oracle，MySQL，SQL Server，Postgress.保存到关系数据库的数据必须知足必定要求，用通用的话来讲就是知足必定的数据范式，好比主键，外键，数据的冗余；举个例子，学生的信息能够保存到数据库中，班级的信息也能够保存到数据库中，并且一个班级包括不少学生，他们之间经过外键还能够创建一种1对多的对应关系，这些信息和关系能够经过关系型数据库进行存储，值得注意的是，关系型数据库，须要预先定义其表结构，并且存储前须要定义其对应的数据类型或者长度，一旦有新的属性加入，就要修改其表的结构。传统的关系型数据库其实就是行式数据库，就是一行一行的方式来存储信息的。

列式数据库通常应用于对应大量的字符串数据，实例如HBase，cassandra，Sybase IQ，HP Vertica、EMC Greenplum等。列式数据库从一开始就是面向大数据环境下数据仓库的数据分析而产生，主要适合于批量数据处理和即时查询。下面这2张图形象的说明了什么是列式数据库，什么是行式数据库已经二者之间的区别。

极高的装载速度 （最高能够等于全部硬盘IO 的总和，基本是极限了）

适合大量的数据而不是小数据

实时加载数据仅限于增长（删除和更新须要解压缩Block 而后计算而后从新压缩储存）

高效的压缩率，不只节省储存空间也节省计算内存和CPU，为何具备高压缩率呢？由于存储的数据类型是同样的。

很是适合作聚合操做。

键值数据库

即Key-Value存储，简称KV存储。它是NoSQL存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。KV存储很是适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减小读写磁盘的次数，比SQL数据库存储拥有更好的读写性能。典型的产品有： 亚马逊的DynamoDB，redis。

图形数据库

图形数据库不是专门用来存储图形图像的，而是由于其用图状结构来维持其数据之间的关系，因此叫作图形数据库。Neo4j，Sones就是其典型表明。

在图数据结构中，只有两种基本的数据类型 即节点（Node）和关系(Relationship)，节点（Node）能够拥有属性，关系(Relationship)也能够拥有属性 ，属性都是以键值对的方式存储，节点（Node）与节点（Node）的联系经过关系（Relationship）进行创建，他们创建的关系是有方向的。

Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。Neo4j也能够被看做是一个高性能的图引擎，该引擎具备成熟数据库的全部特性。程序员工做在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——可是他们能够享受到具有彻底的事务特性、企业级的数据库的全部好处。Neo4j因其嵌入式、高性能、轻量级等优点，愈来愈受到关注。其支持几乎全部的主流的开发语言

分布式文档存储数据库

不须要定义，应用灵活，文档存储支持对结构化数据的访问，不一样于关系模型的是，文档存储没有强制的架构。与关系模型不一样的是，文档存储模型支持嵌套结构。例如，文档存储模型支持XML和JSON文档，字段的“值”又能够嵌套存储其它文档。文档存储模型也支持数组和列值键。与键值存储不一样的是，文档存储关心文档的内部结构。这使得存储引擎能够直接支持二级索引，从而容许对任意字段进行高效查询。支持文档嵌套存储的能力，使得查询语言具备搜索嵌套对象的能力，XQuery就是一个例子。MongoDB经过支持在查询中指定JSON字段路径实现相似的功能。好比,CouchDB,MongoDB等。

来源：http://www.360linker.com/dsj/761.jhtml