从关系型数据库到大数据存储：你需要了解的数据库类型

随着数字化程度不断提高，数据已经成为各行各业的核心资产。为了更好地存储和管理海量的数据，各种类型的数据库应运而生。因此，了解数据类型和选择适合自己的数据库类型是开展业务的重要前提之一。本文将会为大家介绍常见的数据库类型，让读者了解每种类型的特点和使用场景，以此来更好地选择数据库存储方案。

一、关系型数据库

当用户需要存储的数据之间有较强的联系时，关系型数据库就会适用。关系型数据库是一种基于表格形式储存数据并使用 SQL（结构化查询语言）操作数据的数据库系统。它采用了固定的表格模式，使得表格之间的键值为唯一且具有确切的关系。关系型数据库可以用来储存各种类型的数据，如银行账户、订单、学生信息等。

主流的关系型数据库包括 MySQL、Oracle、SQL Server 等。

二、非关系型数据库

非关系型数据库亦被称为 NoSQL(Not Only SQL)，它不是基于严格的数据模式，可以适应更加自由的数据储存。非关系型数据库采用键值/文档方式储存数据，通过查找键值对或者搜索整个集合进行处理。与关系型数据库不同的是，非关系型数据库采用了非表格模式，没有固定的字段和数据类型。

之所以非关系型数据库出现是因为它们可以处理非结构化的数据，例如 JSON 格式的数据或者储存较大的文档对象。它们也更适合于 NoSQL 储存系统，并为高可用性的分布式计算带来了一种方法。

主流的非关系型数据库包括 MongoDB、CouchDB、Redis 等。

三、大数据存储

随着数据量的指数级增长，传统的数据库系统不再具备储存海量数据的能力。因此，大数据存储成为了一种储存和处理海量数据的新型技术。大数据存储有强大的储存能力，可以快速检索数据、进行分析和可视化，同时也可以保证数据的完整性和安全性。

大数据存储还可以更好地处理分布式集群的数据。大型组织、科学研究、金融机构、医疗保健等领域的大量数据都需要使用大数据存储。

主流的大数据存储系统包括 Hadoop、MapReduce、Apache Spark、Amazon S3 等。

四、数据挖掘

数据挖掘是一种从数据中提取信息的技术。通过使用统计学和机器学习技术来发现数据中的模式、关联和规律。数据挖掘可以帮助企业优化决策和升级业务流程。数据挖掘还可以用于商业情报、金融分析、医疗诊断、网络安全和市场分析等领域。

主流的数据挖掘应用包括IBM's Watson Analytics、RapidMiner、KNIME、SAS Enterprise Miner、Tableau 和Cloudera等。

结论

选择适合自己的数据库类型并不容易，因为不同的数据库类型往往会出现在不同的场合，并且针对不同的需求做出不同的选择。关系型数据库和非关系型数据库可用来储存各种数据类型，如果你需要储存海量数据，大数据存储是最好的选择。如果你需要分析数据背后的信息，数据挖掘则是最好的选项。了解这些不同类型的数据存储方案，并根据自己的业务应用场景选择最佳技术方案，可以掌握先进的数据存储技术，以“大数据时代”的核心资产发挥优势并获得优势。