关系型数据库
当前主流的有Oracle、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL、浪潮K-DB等。
优点
- 复杂查询 可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
- 事务支持 使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。
非关系型数据库
NoSQL数据库的四大分类表格分析（NoSQL = Not Only SQL）
实质：非关系型数据库产品是传统关系型数据库的功能阉割版本，通过减少用不到或很少用的功能，来大幅度提高产品性能。
优点
- 性能 NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。
- 可扩展性 同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。
对比
| 分类 | Examples举例 | 典型应用场景 | 数据模型 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 键值（key-value） | TokyoCabinet/Tyrant, Voldemort, Oracle BDB, Redis |
内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。 | Key指向 Value 的键值对，通常用hash table来实现 | 查找速度快 | 数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据 |
| 列存储数据库 | Cassandra, HBase, Riak |
分布式的文件系统。 | 以列簇式存储，将同一列数据存在一起 | 查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展 | 功能相对局限 |
| 文档型数据库 | CouchDB, MongoDb |
Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容） | Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据 | 数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构 | 查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法 |
| 图形(Graph)数据库 | Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph |
社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱 | 图结构 | 利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等 | 很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案 |
