聊一聊：数据库都有哪些类型？

2 02 2 年，我参与了一个城市的大数据项目。
当时我们面临一个难题：如何处理海量的非结构化数据。
当时我认为关系数据库可能不是一个好的解决方案，因为它在处理非结构化数据方面很弱。
所以，我们开始考虑非关系型数据库，比如 MongoDB，它支持 JSON 格式，看起来很合适。

当时我很困惑，不知道该选择哪一个。
接下来查了资料，发现NoSQL数据库虽然灵活，但是对事务的支持较弱，复杂查询有限，学习成本较高。
后来我意识到也许我太极端了。

我们团队对此讨论了很长时间，最终决定使用 NewSQL 数据库，比如 TiDB，它结合了 SQL 的易用性和 NoSQL 的可扩展性，支持 ACID 和水平分片，看起来相当适合我们的金融级分布式系统。

项目进行到一半的时候，我发现数据库选型真的很复杂。
不仅要考虑数据结构、应用场景、功能特点，还要考虑业务需求、数据规模、团队技术栈。
当时我很困惑，但后来我意识到，没有绝对最优的数据库，只有最合适的解决方案。

数据库类型有哪些

嘿，你的数据库分类相当完整。
只需复制并粘贴教科书内容即可。
但我必须告诉你的是实际的工作经验，而不仅仅是理论。

上周一位客户问我有关选择数据库的问题。
他正在建设一个电子商务网站，问我MySQL是否足够。
我说：你们流量有多少？他说每天的收入只有几千块。
我直接推荐他用MySQL，省钱。
你看，尽管PostgreSQL有更强大的功能，但是中小型企业谁能用得起呢？
至于非关系型数据库，我是2 02 3 年在上海一家互联网公司看到的，使用的是MongoDB。
原因是它们存储的用户行为数据是半结构化的，用SQL检查速度非常慢。
但随后他们又重新使用 MySQL 来创建报告。
关系数据库非常适合聚合查询。

我每天都会遇到Redis。
我们内部的系统缓存、登录状态、闪购库存等都存储在Redis中。
为什么？因为它快！与内存操作和硬盘操作相比，速度差距不是一点点。
但请注意，如果Redis出现故障，所有数据都将丢失，因此必须对重要数据进行备份。

你提到的类别都是正确的，但是选择数据库确实不取决于品种。
如果您正在处理财务系统，则需要使用 Oracle 或 SQL Server。
事务隔离级别高，数据不可能出错。
如果你想搭建一个博客系统，MariaDB就足够了。

了解架构层面的理论就够了。
实际使用时，你只需盯着显示器并调整较慢的那个即可。
我也用ODBC，数据迁移很方便。

不管怎样，无论理论多么透彻，在选择数据库时，还是要根据具体需求来选择。
您列出的类别是正确的，但如果您确实必须选择，则必须将它们一一分类以找到最适合您的类别。

公安的八大数据库

嘿兄弟，让我告诉你一件事。
两年前，我在家乡公安系统工作时，遇到了一个情况。

当时有一个案例。
经过反复排查，最终依靠“全国逃犯信息资源库”解决。
想想看，如果那个图书馆没有嫌疑人的详细资料和照片，我们就得天天蹲着，腿断了也没用。
那些家伙像泥鳅一样躲了起来。

以前我们查车也很麻烦。
我们只好一一去4 S店和保险公司。
嗯，现在是“全国机动车/驾驶人信息资源库”。
如果你想查哪辆车，只需点击车牌号，几秒钟之内车主信息、违章记录等就会出来。
去年夏天，我帮一个朋友检查他的车是否有交通违规，这比独自开车去DMV还要快。

哦，对了，还有一次，我帮邻居找到被盗汽车，并将信息直接上报到“全国被盗抢汽车信息资源库”。
后来听说警方根据奈久里的情报，竟然在下一个省找到了。
这些盗贼最终落入了这个数据库。

但是我这个外行人无法准确解释这些数据库是如何工作的。
不管怎样，我亲眼看到他们发挥了很大的作用，帮助警方解决了很多问题。
如果您遇到问题，您真的可以感谢这些数据库。