各种主流数据库 如何选择最适合您的？ (各种主流数据库)
在现代科技领域，数据库是至关重要的。它们是帮助企业、组织和个人管理数据的关键工具。数据库可以存储不同类型和大小的数据，并可随时访问和更新。但是，选择适合你的数据库需要认真考虑各种因素。在本文中，我们将研究主流数据库的不同优缺点，并探讨选择最适合您需求的方法。
MySQL和MariaDB
MySQL是开源的关系型数据库管理系统(RDBMS)，它用于管理大型数据集。MySQL被广泛用于Internet应用，例如在线购物网站和具有高负载的网站。MariaDB是MySQL的分支，是一个兼容性高且性能更优的数据库。它提供了许多增强功能，例如安全升级和速度优化。如果您需要处理大量事务数据，并且需要可靠的关系型数据库解决方案，则MySQL和MariaDB可能会是一个不错的选择。
Oracle
Oracle是一个具有广泛使用的高性能关系型数据库管理系统。它被广泛应用于大型企业和金融机构，如银行和证券公司。Oracle带来了极高的数据处理效率以及强大而复杂的功能。仅是设置和配置Oracle就可以有很多工作，但是它为数据管理和安全性提供了更高级别的服务。但是，Oracle需要花费大量的资金，并且需要更高的技术能力。
MongoDB
MongoDB是一个开源非关系型数据库系统（NoSQL），它具有快速数据写入和查询速度。MongoDB的灵活性很高，因为它可以轻松地扩展到多个服务器上并支持分片。它也适合于“松散结构”的数据，因为它不需要数据使用严格的表结构进行存储。MongoDB适合存储大量的非结构化或半结构化数据，例如日志或事件数据。
PostgreSQL
PostgreSQL是一个开源的关系型数据库管理系统(RDBMS)，它提供了广泛的标准和扩展功能。PostgreSQL可以处理非常大的数据集，并提供高质量、稳定、可靠的数据存储系统。它特别适合处理复杂和高级数据类型，如多段、阵列和ON文本。如果您需要一个免费的关系型数据库解决方案，但又需要一个对扩展性和复杂查询提供支持的数据库，则PostgreSQL是一个不错的选择。
如何选择？
当您选择数据库时，需要考虑以下多个因素。
需要选择一个能够满足您业务需求的合适类型的数据库。如果您需要管理更多结构化数据，则关系型数据库是不错的选择。但是，如果您需要处理更多的非结构化数据，则非关系型数据库则是一个更好的选择。
需要考虑数据库的性能和扩展能力。这是特别重要的，根据实际使用情况进行选择。如果您需要处理大量数据，那么您需要选择一个能轻松扩展并具有良好性能的数据库。
成本也是重要的考虑因素。某些数据库可能很贵，而且往往需要额外的许可证和支持费用。如果您具有有限的预算，则可以选择一个免费的数据库，如MySQL或PostgreSQL。
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选择适合你的数据库需要考虑多个因素。需要确定您的业务需求，性能和扩展能力，以及成本因素。要选择正确的数据库，更好了解每个主流数据库的不同优缺点。对于大多数场景，关系型数据库会是不错的选择，如MySQL和PostgreSQL。但是，对于非结构化数据，像MongoDB则更适合一些。Oracle是许多企业和金融机构的首选，但需要注意其高成本和复杂性。
相关问题拓展阅读：
当前主流的数据库系统通常采用哪几种模型
目前最主流的
sql server
、oracle、mysql、db2都是
关系型数据库
。随着
社交网站
、视频网站等互联网新业务模式的兴起，各种非关系数据库模型也在不断涌现。
以下是copy的：
数据模型概述
1.关系模型
关系模型使用记录（由
元组
组成亏首）进行存储，记录存储在表中，表由架构界定。表中的每个列都有销亮数名称和类型，表中的所有记录都要符合表的定义。SQL是专门的查询语言，提供相应的语法查找符合条件的记录，如表联接（Join）。表联接可以基于表之间的关系在多表之间查询记录。
表中的记录可以被创建和删除，记录中的字段也可以单独更新。
关系模型数据库通常提供事务处理机制，这为涉及多条记录的自动化处理提供了解决方案。
对不同的
编程语言
而言，表可以被看成数组、记录列表或者结构。表可以使用B树和
哈希表
进行索引，以应对高性能访问。
2.键值存储
键值存储提供了基于键对值的访问方式。
键值对可以被创建或删除，与键相关联的值可以被更新。
键值存储一般不提供事务处理机制。
对不同的编程语言而言，键值存储类似于哈希表。对此，不同的编程语言有不同的名字（如，Java称之为“HashMap”，Perl称之为“hash”，Python称之为“dict”，PHP称之为“associative array”），C++则称之为“boost::unordered_map”。
键值存储支持键上自有的隐式索引。
键值存储看起来好像不太有用，但却可以在“值”上存储大量信息。“值”可以是一个
XML文档
，一个ON对象，或者其它任何序列化形式。
重要的是，键值存储引擎并不在意“值”的内部结构，它依赖客户端对“值”进行解释和管理。
3.文档存储
文档存储支持对
结构化数据
的访问，不同于关系模型的是，文档存储没有强制的架构。
事实上，文档存储以封包键值对的方式进行存储。在这种情况下，应用对要检索的封包采取一些约定，或者利用存储引擎的能力将不同的文档划分成不同的，以管理数据。
与关系模型不同的是，文档存储模型支持嵌套结构。例如，文档存储模型支持XML和ON文档，字段的“值”又可以嵌套存储其它文档。文档存储模型也支持数组和列值键。
与键值存储不同的是，文档存储关心文档的内部结构。这使得存储引擎可以直接支持二级索引，从而允许对任意字段进行高效查询。支持文档嵌套存储的能力，使得查询语言具有搜索嵌套对象的键悄能力，XQuery就是一个例子。MongoDB通过支持在查询中指定ON字段路径实现类似的功能。
4.列式存储
如果翻转数据，列式存储与关系存储将会非常相似。与关系模型存储记录不同，列式存储以流的方式在列中存储所有的数据。对于任何记录，索引都可以快速地获取列上的数据。
Map-reduce的实现Hadoop的流数据处理效率非常高，列式存储的优点体现的淋漓极致。因此，HBase和Hypertable通常作为非关系型
数据仓库
，为Map-reduce进行
数据分析
提供支持。
关系类型的列标对数据分析效果不好，因此，用户经常将更复杂的数据存储在列式数据库中。这直接体现在Cassandra中，它引入的“column family”可以被认为是一个“super-column”。
列式存储支持行检索，但这需要从每个列获取匹配的列值，并重新组成行。
5.图形数据库
图形数据库存储顶点和边的信息，有的支持添加注释。
图形数据库可用于对事物建模，如社交图谱、真实世界的各种对象。IMDB（Internet Movie Database）站点的内容就组成了一幅复杂的图像，演员与电影彼此交织在一起。
图形数据库的查询语言一般用于查找图形中断点的路径，或端点之间路径的属性。Neo4j是一个典型的图形数据库。
选择哪一种数据模型？
数据模型有着各自的优缺点，它们适用于不同的领域。不管是选择关系模型，还是非关系模型，都要根据实际应用的场景做出选择。也许你会发现单一的数据模型不能满足你的解决方案，许多大型应用可能需要集成多种数据模型。
关于各种主流数据库的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
