本篇文章探讨了超越关系数据库的术语与技术。文章指出，不属于关系数据库范畴的术语包括如文档数据库、键值存储等，并揭示了这些技术与关系数据库的差异与优势。通过深入了解这些技术，我们可以更好地认识数据库领域的多样性。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据库技术也在不断演进，关系数据库因其成熟的理论体系、强大的功能以及广泛的适用性，一直占据着数据库市场的主导地位，随着大数据、云计算等新兴技术的崛起，关系数据库逐渐暴露出一些局限性，本文将探讨那些不属于关系数据库范畴的术语与技术，以期帮助读者拓展视野，了解数据库技术的全貌。
非关系型数据库
1、文档型数据库：以文档为单位存储数据，支持结构化和非结构化数据，如MongoDB、CouchDB等。
2、键值存储数据库：以键值对的形式存储数据，具有高性能、可扩展等特点，如Redis、Memcached等。
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3、列存储数据库：以列为单位存储数据，适用于分析型应用，如HBase、Cassandra等。
4、图数据库：以图结构存储数据，用于表示实体及其关系，如Neo4j、OrientDB等。
分布式数据库
1、分布式关系数据库：在多个节点上存储数据，通过分布式技术实现数据一致性和高可用性，如Oracle RAC、MySQL Cluster等。
2、分布式文档数据库：以分布式方式存储文档型数据，具有高可用性和可扩展性，如Couchbase、MongoDB等。
3、分布式键值存储数据库：以分布式方式存储键值对数据，具有高性能和可扩展性，如Redis Cluster、Memcached Cluster等。
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内存数据库
1、内存关系数据库：将数据存储在内存中，具有高性能、低延迟等特点，如Oracle TimesTen、Microsoft SQL Server In-Memory OLTP等。
2、内存非关系数据库：以内存为存储介质，具有高性能、可扩展性等特点，如Redis、Memcached等。
云数据库
1、公有云数据库：由云服务提供商提供，具有弹性、可扩展等特点，如阿里云RDS、腾讯云MySQL等。
2、私有云数据库：在企业内部部署，具有安全性、可控性等特点，如VMware vSphere、OpenStack等。
数据仓库与大数据技术
1、数据仓库：以支持决策分析为目的，对大量数据进行整合、存储和处理，如Oracle Exadata、Teradata等。
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2、大数据技术：处理和分析海量数据的技术，如Hadoop、Spark等。
数据流处理与实时计算
1、数据流处理：对实时数据进行分析和处理，如Apache Kafka、Apache Flink等。
2、实时计算：对实时数据进行计算，如Apache Storm、Spark Streaming等。
关系数据库并非数据库技术的全部，随着技术的发展，越来越多的新型数据库应运而生，它们在特定场景下具有各自的优势，了解这些不属于关系数据库范畴的术语与技术，有助于我们更好地选择合适的数据库产品，以满足日益复杂的业务需求。
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