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关系型数据库
关系型数据库（Relational Database）是应用最广泛的数据库类型之一，它以表格形式存储数据，表格由行和列组成，每行代表一条记录，每列代表一个字段，关系型数据库的核心是关系模型，通过关系代数和SQL（Structured Query Language）进行数据查询、更新、删除等操作。
1、类型
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（1）传统关系型数据库：如Oracle、SQL Server、MySQL等，它们遵循SQL标准，具有强大的数据管理功能。
（2）对象关系型数据库：如PostgreSQL，它结合了关系型数据库和面向对象数据库的优点，能够存储复杂的数据类型。
（3）分布式关系型数据库：如Cassandra、HBase等，它们支持分布式存储和计算，适用于大规模数据。
2、特点
（1）数据结构清晰：表格形式存储数据，便于理解和维护。
（2）数据完整性：通过主键、外键、约束等机制保证数据一致性。
（3）查询性能高：SQL查询优化器对查询进行优化，提高查询效率。
（4）数据安全性：支持用户权限管理、数据加密等安全机制。
3、适用场景
（1）企业级应用：如ERP、CRM、SCM等系统。
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（2）事务处理：如在线支付、股票交易等高并发场景。
（3）数据仓库：如BI、数据分析等场景。
非关系型数据库
非关系型数据库（Non-relational Database）是一种不同于关系型数据库的数据库类型，它不依赖于关系模型，以数据模型为核心，非关系型数据库具有多种类型，适用于不同的场景。
1、类型
（1）键值存储数据库：如Redis、Memcached等，以键值对形式存储数据，查询速度快。
（2）文档存储数据库：如MongoDB、CouchDB等，以文档形式存储数据，支持JSON格式。
（3）列存储数据库：如HBase、Cassandra等，以列族形式存储数据，适用于大规模数据。
（4）图数据库：如Neo4j、OrientDB等，以图结构存储数据，适用于社交网络、推荐系统等场景。
2、特点
（1）灵活的数据模型：不受关系型数据库的约束，可存储复杂的数据结构。
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（2）可扩展性：支持水平扩展，易于扩展存储和处理能力。
（3）高性能：针对特定场景进行优化，查询速度快。
（4）分布式存储：支持分布式部署，提高数据可用性和可靠性。
3、适用场景
（1）大数据处理：如日志分析、实时计算等场景。
（2）实时应用：如移动应用、物联网等场景。
（3）分布式系统：如微服务架构、云服务等场景。
关系型数据库和非关系型数据库各有优缺点，适用于不同的场景，在选择数据库时，需根据实际需求、数据规模、性能要求等因素进行综合考虑，随着技术的发展，关系型数据库和非关系型数据库之间的界限逐渐模糊，越来越多的企业采用混合型数据库架构，以满足多样化的业务需求。
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