数据库种类有哪些,各有什么特点? - 知乎

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数据库种类繁多，各有其特点与应用场景。以下是对几种主流数据库的简要介绍：

1. **SQL数据库与NoSQL数据库**：
SQL数据库通常指的是关系型数据库，例如Oracle、MySQL、PostgreSQL和SQLite。它们结构清晰，数据通过表格形式组织，适用于事务处理和数据完整性要求高的场景。例如，Oracle适用于银行等对数据安全性、稳定性和性能要求高的领域。NoSQL数据库则适应于非结构化数据和海量数据存储，如文档存储、键值对存储等。常见的NoSQL数据库有HBase、Cassandra、MongoDB等，它们在处理大规模数据和高并发读写时表现出色。

2. **OLTP与OLAP**：
OLTP（在线事务处理）数据库主要用于日常交易操作，如银行交易、在线购物等，常见的是传统的关系型数据库。OLAP（在线分析处理）数据库则侧重于数据分析和报表生成，如Hive、Impala和Kylin等，适合于大数据分析和多维度查询。

3. **关系型数据库**：
Oracle是商业级数据库，性能和稳定性强，但成本较高。SQL Server则只能在Windows系统上运行。MySQL开源、体积小，适合互联网行业，PostgreSQL功能强大，与多种开源工具兼容。SQLite轻量级，适合嵌入式或小型应用。

4. **NoSQL数据库**：
HBase适用于大型宽表数据，提供键值对存储。Phoenix基于HBase，作为关系型数据库引擎，适用于OLTP场景。Cassandra提供键值对存储，适用于OLTP场景，维护相对简单。

5. **文档数据库**：
MongoDB是一种基于文档的NoSQL数据库，适用于非结构化数据存储，其数据以JSON格式存储，灵活性高。Redis和memcached都是基于内存的Key-Value数据库，Redis功能强大，适用于高性能缓存和消息中间件，memcached则提供更简单的Key-Value缓存。

6. **OLAP引擎**：
Hive基于Hadoop，Impala和Presto支持HDFS、HBase和Kudu存储，提供并行计算能力。Greenplum基于PostgreSQL，提供并行计算的OLAP能力，性能稍逊于Impala、Presto。Kylin基于Hadoop，提供MOLAP能力，通过预计算提升查询性能。

7. **实时查询引擎**：
ClickHouse是一种高性能列存储数据库，单表查询性能优异，适用于高并发的实时查询场景。

8. **搜索引擎**：
Elasticsearch提供倒索引和分词功能，适用于以搜索为主的业务，如日志搜索和分析。

9. **数据处理与分析工具**：
Spark和Flink是高性能的并行计算引擎，分别适用于批处理和实时流处理。BI工具如Tableau和PowerBI用于数据可视化。

10. **整体系统架构**：
K8S用于容器部署，SpringCloud提供微服务架构，Keycloak用于认证，Kafka管理数据流，Spark/Flink处理数据，ELK收集和分析日志，PG/MySQL存储基本数据，NoSQL数据库处理大数据量业务数据，OLAP数据库进行数据分析，BI工具提供数据可视化。