请问数据库有哪些种类呢? 数据库有哪些种类？分别是干什么用的？
\u8bf7\u95ee\u6570\u636e\u5e93\u6709\u54ea\u4e9b\u79cd\u7c7b\u5462?\u6570\u636e\u5e93\u901a\u5e38\u5206\u4e3a\uff1a
\u5c42\u6b21\u5f0f\u6570\u636e\u5e93\u3001\u7f51\u7edc\u5f0f\u6570\u636e\u5e93\u548c\u5173\u7cfb\u5f0f\u6570\u636e\u5e93\u4e09\u79cd\u3002
\u800c\u4e0d\u540c\u7684\u6570\u636e\u5e93\u662f\u6309\u4e0d\u540c\u7684\u6570\u636e\u7ed3\u6784\u6765\u8054\u7cfb\u548c\u7ec4\u7ec7\u7684\u3002
\u6570\u636e\u5e93\u6709\u7c7b\u578b\u4e4b\u5206\uff0c\u662f\u6839\u636e\u6570\u636e\u6a21\u578b\u5212\u5206\u7684\u3002\u76ee\u524d\u6210\u719f\u5730\u5e94\u7528\u5728\u6570\u636e\u5e93\u7cfb\u7edf\u4e2d\u7684\u6570\u636e\u6a21\u578b\u6709\uff1a\u5c42\u6b21\u6a21\u578b\u3001\u7f51\u58ee\u6a21\u578b\u548c\u5173\u7cfb\u6a21\u578b\u3002
\u4e00\u3001\u5c42\u6b21\u6a21\u578b\uff1a
\u5c42\u6b21\u6a21\u578b\u662f\u7528\u6811\u7ed3\u6784\u8868\u793a\u8bb0\u5f55\u7c7b\u578b\u53ca\u5176\u8054\u7cfb\u7684\u3002
\u6811\u7ed3\u6784\u7684\u57fa\u672c\u7279\u70b9\u662f\uff1a
1\u3001\u6709\u4e14\u4ec5\u6709\u4e00\u4e2a\u7ed3\u70b9\u65e0\u7236\u7ed3\u70b9\uff1b
2\u3001\u5176\u5b83\u7ed3\u70b9\u6709\u4e14\u6709\u4e00\u4e2a\u7236\u7ed3\u70b9\u3002
\u5728\u5c42\u6b21\u6a21\u578b\u4e2d\uff0c\u6811\u7684\u7ed3\u70b9\u662f\u8bb0\u5f55\u578b\u3002\u4e0a\u4e00\u5c42\u8bb0\u5f55\u578b\u548c\u4e0b\u4e00\u5c42\u8bb0\u5f55\u578b\u7684\u8054\u7cfb\u662f1:n\u7684\u3002
\u5c42\u6b21\u6a21\u578b\u5c31\u8c61\u4e0b\u9762\u6211\u4eec\u7ed9\u51fa\u7684\u4e00\u68f5\u5012\u7acb\u7684\u6811\u3002
\u6ce8\u610f\uff1a\u5728\u5c42\u6b21\u5f0f\u6570\u636e\u5e93\u4e2d\u67e5\u627e\u8bb0\u5f55\uff0c\u5fc5\u987b\u6307\u5b9a\u5b58\u53d6\u8def\u5f84\u3002\u8fd9\u79cd\u5173\u7cfb\u6a21\u578b\u4e0d\u652f\u6301m:n\u8054\u7cfb\u3002
\u4e8c\u3001\u7f51\u72b6\u6a21\u578b\uff1a
\u7f51\u72b6\u6a21\u578b\u4e2d\u7ed3\u70b9\u95f4\u7684\u8054\u7cfb\u4e0d\u53d7\u5c42\u6b21\u9650\u5236\uff0c\u53ef\u4ee5\u4efb\u610f\u53d1\u751f\u8054\u7cfb\uff0c\u6240\u4ee5\u5979\u7684\u7ed3\u6784\u662f\u7ed3\u70b9\u7684\u8fde\u901a\u56fe\u3002
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\u4e8em:n\u8054\u7cfb\u53ef\u5c06\u5176\u8f6c\u5316\u4e3a1:n\u8054\u7cfb\u3002
\u4e09\u3001\u5173\u7cfb\u6a21\u578b\uff1a
\u5173\u7cfb\u6a21\u578b\u7684\u672c\u8d28\u5c31\u662f\u7528\u82e5\u5e72\u4e2a\u4e8c\u7ef4\u8868\u6765\u8868\u793a\u5b9e\u4f53\u53ca\u5176\u8054\u7cfb\u3002
\u5173\u7cfb\u662f\u901a\u8fc7\u5173\u7cfb\u540d\u548c\u5c5e\u6027\u540d\u5b9a\u4e49\u7684\u3002\u4e00\u4e2a\u5173\u7cfb\u53ef\u5f62\u5f0f\u5316\u8868\u793a\u4e3a\uff1a
R(A1\uff0cA2\uff0cA3\uff0c\u2026\uff0cAi\uff0c\u2026)
\u5176\u4e2d\uff1aR\u4e3a\u5173\u7cfb\u540d\uff0cAi\u4e3a\u5173\u7cfb\u7684\u5c5e\u6027\u540d\u3002
\u76ee\u524d\u5e38\u7528\u7684\u6570\u636e\u5e93\u7ba1\u7406\u7cfb\u7edf\u6709\uff1a
ACCESS\u3001SQL Server\u3001 Oracle\u3001MySQL\u3001FoxPro\u548cSybase\u7b49\u3002
ACCESS \u662f\u7f8e\u56fdMicrosoft\u516c\u53f8\u4e8e1994\u5e74\u63a8\u51fa\u7684\u5fae\u673a\u6570\u636e\u5e93\u7ba1\u7406\u7cfb\u7edf.\u5b83\u5177\u6709\u754c\u9762\u53cb\u597d\u3001\u6613\u5b66\u6613\u7528\u3001\u5f00\u53d1\u7b80\u5355\u3001\u63a5\u53e3\u7075\u6d3b\u7b49\u7279\u70b9,\u662f\u5178\u578b\u7684\u65b0\u4e00\u4ee3\u684c\u9762\u6570\u636e\u5e93\u7ba1\u7406\u7cfb\u7edf\u3002
Oracle\u516c\u53f8\u662f\u5168\u7403\u6700\u5927\u7684\u4fe1\u606f\u7ba1\u7406\u8f6f\u4ef6\u53ca\u670d\u52a1\u4f9b\u5e94\u5546\uff0c\u6210\u7acb\u4e8e1977\u5e74\uff0c\u603b\u90e8\u4f4d\u4e8e\u7f8e\u56fd\u52a0\u5dde Redwood shore\u3002Oracle\u63d0\u4f9b\u7684\u5b8c\u6574\u7684\u7535\u5b50\u5546\u52a1\u4ea7\u54c1\u548c\u670d\u52a1\u5305\u62ec\uff1a \u7528\u4e8e\u5efa\u7acb\u548c\u4ea4\u4ed8\u57fa\u4e8eWeb\u7684Internet\u5e73\u53f0\uff1b \u7efc\u5408\u3001\u5168\u9762\u7684\u5177\u6709Internet\u80fd\u529b\u7684\u5546\u4e1a\u5e94\u7528\uff1b \u5f3a\u5927\u7684\u4e13\u4e1a\u670d\u52a1\uff0c\u5e2e\u52a9\u7528\u6237\u5b9e\u65bd\u7535\u5b50\u5546\u52a1\u6218\u7565\uff0c\u4ee5\u53ca\u8bbe\u8ba1\u3001\u5b9a\u5236\u548c\u5b9e\u65bd\u5404\u79cd\u7535\u5b50\u5546\u52a1\u89e3\u51b3\u65b9\u6848...
SQL\u662f\u82f1\u6587Structured Query Language\u7684\u7f29\u5199\uff0c\u610f\u601d\u4e3a\u7ed3\u6784\u5316\u67e5\u8be2\u8bed\u8a00\u3002SQL\u8bed\u8a00\u7684\u4e3b\u8981\u529f\u80fd\u5c31\u662f\u540c\u5404\u79cd\u6570\u636e\u5e93\u5efa\u7acb\u8054\u7cfb\uff0c\u8fdb\u884c\u6c9f\u901a\u3002\u6309\u7167ANSI(\u7f8e\u56fd\u56fd\u5bb6\u6807\u51c6\u534f\u4f1a)\u7684\u89c4\u5b9a\uff0cSQL\u88ab\u4f5c\u4e3a\u5173\u7cfb\u578b\u6570\u636e\u5e93\u7ba1\u7406\u7cfb\u7edf\u7684\u6807\u51c6\u8bed\u8a00\u3002SQL\u8bed\u53e5\u53ef\u4ee5\u7528\u6765\u6267\u884c\u5404\u79cd\u5404\u6837\u7684\u64cd\u4f5c\uff0c\u4f8b\u5982\u66f4\u65b0\u6570\u636e\u5e93\u4e2d\u7684\u6570\u636e\uff0c\u4ece\u6570\u636e\u5e93\u4e2d\u63d0\u53d6\u6570\u636e\u7b49\u3002\u76ee\u524d\uff0c\u7edd\u5927\u591a\u6570\u6d41\u884c\u7684\u662f\u5173\u7cfb\u578b\u6570\u636e\u5e93\u7ba1\u7406\u7cfb\u7edf\u3002
\u5185\u5bb9\u6765\u6e90\u7f51\u7edc\uff0c\u4ec5\u4f9b\u53c2\u8003\uff01
\u6570\u636e\u5e93\u5171\u67093\u79cd\u7c7b\u578b\uff0c\u4e3a\u5173\u7cfb\u6570\u636e\u5e93\u3001\u975e\u5173\u7cfb\u578b\u6570\u636e\u5e93\u548c\u952e\u503c\u6570\u636e\u5e93\u3002
1\u3001\u5173\u7cfb\u6570\u636e\u5e93
MySQL\u3001MariaDB\uff08MySQL\u7684\u4ee3\u66ff\u54c1\uff0c\u82f1\u6587\u7ef4\u57fa\u767e\u79d1\u4eceMySQL\u8f6c\u5411MariaDB\uff09\u3001Percona Server\uff08MySQL\u7684\u4ee3\u66ff\u54c1\u00b7\uff09\u3001PostgreSQL\u3001Microsoft Access\u3001Microsoft SQL Server\u3001Google Fusion Tables\u3001FileMaker\u3001Oracle\u6570\u636e\u5e93\u3001Sybase\u3001dBASE\u3001Clipper\u3001FoxPro\u3001foshub\u3002
\u51e0\u4e4e\u6240\u6709\u7684\u6570\u636e\u5e93\u7ba1\u7406\u7cfb\u7edf\u90fd\u914d\u5907\u4e86\u4e00\u4e2a\u5f00\u653e\u5f0f\u6570\u636e\u5e93\u8fde\u63a5\uff08ODBC\uff09\u9a71\u52a8\u7a0b\u5e8f\uff0c\u4ee4\u5404\u4e2a\u6570\u636e\u5e93\u4e4b\u95f4\u5f97\u4ee5\u4e92\u76f8\u96c6\u6210\u3002
2\u3001\u975e\u5173\u7cfb\u578b\u6570\u636e\u5e93\uff08NoSQL\uff09
BigTable\uff08Google\uff09\u3001Cassandra\u3001MongoDB\u3001CouchDB\u3002
3\u3001\u952e\u503c\uff08key-value\uff09\u6570\u636e\u5e93
Apache Cassandra\uff08\u4e3aFacebook\u6240\u4f7f\u7528\uff09\uff1a\u9ad8\u5ea6\u53ef\u6269\u5c55\u3001Dynamo\u3001LevelDB\uff08Google\uff09\u3002
\u6269\u5c55\u8d44\u6599\uff1a
\u6570\u636e\u5e93\u6a21\u578b\uff1a\u5bf9\u8c61\u6a21\u578b\u3001\u5c42\u6b21\u6a21\u578b\uff08\u8f7b\u91cf\u7ea7\u6570\u636e\u8bbf\u95ee\u534f\u8bae\uff09\u3001\u7f51\u72b6\u6a21\u578b\uff08\u5927\u578b\u6570\u636e\u50a8\u5b58\uff09\u3001\u5173\u7cfb\u6a21\u578b\u3001\u9762\u5411\u5bf9\u8c61\u6a21\u578b\u3001\u534a\u7ed3\u6784\u5316\u6a21\u578b\u3001\u5e73\u9762\u6a21\u578b\uff08\u8868\u683c\u6a21\u578b\uff0c\u4e00\u822c\u5728\u5f62\u5f0f\u4e0a\u662f\u4e00\u4e2a\u4e8c\u7ef4\u6570\u7ec4\u3002\u5982\u8868\u683c\u6a21\u578b\u6570\u636eExcel)\u3002
\u6570\u636e\u5e93\u7684\u67b6\u6784\u53ef\u4ee5\u5927\u81f4\u533a\u5206\u4e3a\u4e09\u4e2a\u6982\u62ec\u5c42\u6b21\uff1a\u5185\u5c42\u3001\u6982\u5ff5\u5c42\u548c\u5916\u5c42\u3002
\u53c2\u8003\u8d44\u6599\u6765\u6e90\uff1a\u767e\u5ea6\u767e\u79d1\u2014\u6570\u636e\u5e93
数据库共有3种类型，为关系数据库、非关系型数据库和键值数据库。
1、关系数据库
MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文维基百科从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品·）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。
几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。
2、非关系型数据库（NoSQL）
BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB。
3、键值（key-value）数据库
Apache Cassandra（为Facebook所使用）：高度可扩展、Dynamo、LevelDB（Google）。
扩展资料：
数据库模型：对象模型、层次模型（轻量级数据访问协议）、网状模型（大型数据储存）、关系模型、面向对象模型、半结构化模型、平面模型（表格模型，一般在形式上是一个二维数组。如表格模型数据Excel)。
数据库的架构可以大致区分为三个概括层次：内层、概念层和外层。
参考资料来源：百度百科—数据库
数据库可以从是否是关系型维度来区分，也可以从面向操作或面向数据分析方面来区分。
Operational-Relational Database：
典型应用场景: ERP, CRM, 信用卡交易处理, 小型电子商务
数据存储方式: 表格
主流厂商: Oracle Database, Microsoft SQL Server, IBM DB2, SAP Hana, Amazon Aurora, Azure SQL Database, Enterprise DB (PostgreSQL), MySQL, MemSQL
优势：成熟的生态环境，事务保证/数据一致性
劣势：严格的数据模型定义，数据库扩展限制，与非结构化的融合使用较难。
Analytical-Relational Database：
典型应用场景: 数据仓库，商务智能，数据科学
数据存储方式: 表格
主流厂商: Oracle Exadata, Oracle Hyperion, Teradata, IBM Netezza, IBM dashDB, Amazon Redshift, Microsoft SQL Data Warehouse, Google BigQuery
优势: 信息和计算的一致性
劣势: 需要针对数据库专业的IT人员维护，数据响应数据通常在分钟级
Operational-Nonrelational Database:
典型应用场景: Web, mobile, and IoT applications, social networking, user recommendations, shopping carts
数据存储方式: 有很多存储结构 (document, graph, column, key-value, time series)
主流厂商: MongoDB, Amazon DynamoDB, Amazon，DocumentDB, Azure CosmosDB, DataStax, Neo4j, Couchbase, MarkLogic, Redis
优势: 易用性，灵活性(不需要预定义的模式)，水平伸缩(以适应大量数据量)，一般低成本(开源)
劣势: 缺乏事务保证
Analytical -Nonrelational Database:
典型应用场景: 索引数以百万计的数据点，预测性分析,欺诈检测
数据存储方式: Hadoop不需要固有的数据结构; 数据可以跨多个服务器存储
主流厂商: Cloudera, Hortonworks, MapR, MarkLogic, Snowflake, DataBricks, ElasticSearch
优势: 适合批量处理, 并行处理文件; 主要是开源的，投入较低
劣势: 缓慢的响应时间; 不适合快速查找或快速更新
数据库共有三种类型，关系数据库、非关系型数据库和键值数据库。
目前关系型数据库主要有MySQL、SQL Server、数蚕数据库、Oracle数据库。
MySQL：免费产品，中小企业使用广泛。
SQL Server：微软的商业化产品，微软SQL语句兼容性好，商业化成熟度高。
数蚕数据库：数蚕科技针对中小型企业的数据库，c++接口特性良好，SQL特性丰富。
Oracle 数据库：商业化程度最高的关系数据库， 优良的性能和企业扩展能力。
非关系型数据库主要有FastDB、Memcached和Redis等主流内存数据库。一般应用于缓存等非关键数据存储，其优点是数据查询速度快，对下层编程接口良好。
根据存储模型划分，数据库类型主要可分为：
网状数据库(Network Database)、关系数据库(Relational Database)、树状数据库(Hierarchical Database)、面向对象数据库(Object-oriented Database)等。
商业应用中主要是关系数据库，比如Oracle、DB2、Sybase、MS SQL Server、Informax、MySQL等。
数据库分类：其实，数据库通常分为网络式数据、层次式数据库库和关系式数据库三种，而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。在现在的应用当中，最常见的数据库模型是关系型数据库和非关系型数据库这两种数据库类型
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