数据库可分为哪几种类型？

关系型数据库：MySQL，1 9 8 5 年发布，用于金融交易。
非关系型数据库：MongoDB于2 009 年发布，用于社交网络。

不分享那么多了，看现场吧。

关系型数据库的优点

关系数据库有很多优点。

数据完整性。
通过约束获得。
例如，主键确保记录是唯一的。
外键保证表之间的关联。
在我朋友的项目中， 如果没有限制，数据重复是一件很严重的事情。
后来我花了很多时间清理它。
设计良好的数据库可以及早避免出现问题。
数据系统稳定。

数据一致性。
核心是交易机制。
ACID 原则很重要。
原子性，要么每个人都成功，要么都失败。
可以使用财务系统。
例如银行转账、 如果操作出错，可以恢复。
数据保持一致。

SQL语言非常标准。
方便查看、添加、编辑、删除。
开发人员可以轻松使用它。
学习成本低。
不同的数据库有许多常见的用途。
可以提高开发效率。

生态系统成熟。
有各种工具。
设计、管理和监控工具。
MySQL工作台， pg管理员， 普罗米修斯+格拉法纳。
这些工具有很大帮助。
数据库开发、运维简单。

查看真实示例。
一个电子商务平台， 开始使用 NoSQL 并快速扩展。
但随着业务的发展，问题也随之出现。
相关查询很慢， 数据一致性很难保证。
最后迁移到关系数据库。
系统更加稳定。
可靠性显着提高。
业务逻辑复杂处理， 保证数据完整性， 保持关系有好处。

总而言之。
关系数据库， 根据结构设计， 诚信保证机制， 标准化语言， 成熟的生态系统。
这些方面共同发挥作用。
在金融、电商等领域， 对数据完整性和一致性要求高， 我还是比较喜欢它。

但是选择数据库取决于您的业务需求。
考虑到所有事情。

数据库类型有哪几种

坦率地说，数据库选择因业务需求而变得复杂。

我们去年在仓库系统中测试的分层数据库，适用于树关系特别清晰的场景，比如组织结构，但必须在底层添加新的节点，效率不高。
至于网络类型，比如银行征信系统管理很多连接，理论上性能不错，但维护成本却让我们摇头。
关系方法是王道。
去年的电子商务项目价值 3 ,000 美元，并且直接得益于 MySQL。
为了什么？因为增删改查就够了，而且SQL写起来特别刺激。

说实话，这很令人困惑。
很多人不关注关系数据库的范式设计。
例如，去年有一个项目，使用ID直接链接订单和产品表。
结果，主键冲突在并发高峰期降低了整个系统的速度。
一开始我以为分布式事务很高级，后来发现Redis缓存雪崩效应更致命，直接把主库搞垮了。
用行话来说，这称为雪崩效应。
事实上，前部的一点延迟导致整个后部下降。

另一个非常关键的细节是数据独立性。
去年我们对ERP系统进行了重构，划分了业务表和基础表。
我们发现物理迁移过程中不需要修改半成品程序，这是值得的。
等等，还有一件事。
关系型数据库索引的优化也不容忽视。
该项目使用全表扫描来烧录服务器CPU。
这是一个深刻的教训。

建议新手先关注关系型，但要了解索引和事务，不要只关注分布式事务。