常用数据库有哪些(常用数据库软件)

有四种常见的数据库类型:层次数据库、网络数据库、关系数据库和非关系数据库。这些数据库有什么特点？

层次数据库

层次模型的概念:层次模型是数据处理中发展较早、技术上比较成熟的一种数据模型。

层次数据库系统采用层次模型作为数据组织方式。

层次数据库系统的典型代表是IBM的IMSDBMS，它是IBM于1968年推出的第一个大型商用DBMS，并得到了广泛的应用。

层次模型的数据结构:层次模型使用树结构来表示各种实体以及实体之间的关系。在现实世界中，很多实体之间的关系已经呈现出天然的层级关系，比如行政机构、家庭关系等等。其特点是将数据组织成有向有序的树形结构层，由不同层次的节点组成。在数据库中，满足以下两个条件的一组基本层次关系被定义为层次模型:

有且仅有一个节点没有父节点，这个节点称为根节点。

除了根节点之外，所有其他节点只有一个上层节点作为它们的“父节点”，而在它们之下的数千个下层节点作为它们的“子节点& # 34；

网络式数据库

按照网格数据结构建立的数据库系统称为网格数据库系统，其典型代表是DBTG(Data Base Task Group)。网格数据结构可以通过数学方法转换成分层数据结构。

关系型数据库

关系数据库是指使用关系模型组织数据的数据库。

关系模型是由IBM的研究员E.F.Codd博士在1970年首先提出的。在随后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展，并逐渐成为主流数据库结构的主流模型。

简单来说，关系模型是指二维表模型，关系数据库是由二维表及其关系组成的数据组织。

关系模型中常用的概念:

关系:可以理解为一个二维表，每个关系都有一个关系名，俗称表名。

Tuple:可以理解为二维表中的一行，在数据库中通常称为记录。

属性:可以理解为二维表中的一列，在数据库中常称为字段。

域:属性的取值范围，即数据库中某一列的取值限制。

关键字:可以唯一标识元组的一组属性。在数据库中，它通常被称为主键，由一列或多列组成。

关系模式:指对关系的描述。其格式为:关系名(属性1，属性2，...属性n)，它成为数据库中的一个表结构。

非关系型数据库

由于非关系型数据库天然的多样性和出现时间短，能统一全国的数据库有几个，非关系型数据库也很多，而且大部分是开源的。

其实这些数据库大部分实现起来都比较简单，除了一些共性，很大一部分都是针对一些特定的应用需求，所以对于这类应用有着极高的性能。根据构造方法和应用场合的不同，主要分为以下几类:

1).高性能并发读写的键值数据库:键值数据库的特点是极高的并发读写性能，如Redis，Tokyo Cabinet，Flare FLARE。

2).面向文档的海量数据访问数据库:这类数据库的特点是能够在海量数据中快速查询数据，典型代表是MongoDB和CouchDB。

3).可扩展分布式数据库:这类数据库要解决的问题是传统数据库存在可扩展性缺陷，这类数据库能够适应数据量的增加和数据结构的变化。

但常用的数据库类型有:关系型数据库和非关系型数据库。

关系型数据库 V.S. 非关系型数据库

关系数据库最大的特点是事务的一致性:关系数据库传统的读写操作都是事务性的，具有ACID的特性，这使得关系数据库几乎可以用在所有要求一致性的系统中，比如典型的银行系统。

然而，在web应用中，尤其是SNS应用中，一致性并不那么重要。同一个用户C看到的用户A的内容和用户B更新的内容不一致是可以容忍的，或者两个人看到同一个好友更新的数据有几秒钟的时间差是可以容忍的。所以关系数据库最大的特点在这里没用，至少没那么重要。

相反，关系型数据库为保持一致性付出的巨大代价是其糟糕的读写性能，而微博、facebook等SNS的应用对并发读写能力要求极高，关系型数据库已经无法应对(在阅读方面，传统上为了克服关系型数据库的缺陷，提高性能，在静态网页中加入一级memcache，但在SNS中，变化太快，memchache无能为力)，所以必须使用。

关系数据库的另一个特点是有固定的表结构，所以扩展性很差。在SNS中，系统的升级和功能的增加往往意味着数据结构的巨大变化，关系数据库难以应对，需要新的结构化数据存储。

于是，非关系型数据库应运而生。因为一个结构化数据存储不可能满足所有的新需求，所以非关系数据库严格来说不是数据库，而是结构化数据存储方法的集合。

必须强调的是，数据的持久化存储，尤其是海量数据的持久化存储，仍然需要一种关系数据库。

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