数据库分类

按数据库组织关系分两大类：关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库(NOSQL)，这种分类比较宽泛。
一般按数据存储格式来划分数据库类型以及生产实践中的选型，大致分为以下四类：

• 行式存储数据库，经典的关系型数据库基本都是行式存储，如MySQL，Oracle，SQLServer等。他们数据高度结构化，有很好的事务支持，但是扩展性不好，大数据分析困难。
• 键值数据库，很多内存数据库都是键值对数据库，如Redis，Memcached等。他们的方便易用，有很高的查询效率，没有固定的数据结构。
• 列式存储数据库，被大量用于大数据场景下的存储和查询，如Clickhouse, HBase等。一般列式存查被大量用于大数据的(联机分析处理)OLAP， 大多使用场景是要对大量数据进行聚合，分组，排序等。比较好的支持数据的查询和增加，但是对于数据的更新支持不好，所以不适用于正常的CRUD的业务场景。
• 文档型数据库，半结构化数据存储，如MongoDB。有高并发读写能力，海量数据的高效存储于查询，以及高扩展性。
• 图数据库，被用于图结构相关算法，如GraphDB, Nebula Graph等。主要用于分析数据之间的关系，挖掘潜在的商业机会，如商品推荐，知识图谱等，这些由点及面的关系分析。