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关系型数据库
关系型数据库（Relational Database）是最常见的数据库类型，它以表格的形式存储数据，通过行和列来组织数据，关系型数据库的核心是关系模型，即表格模型，它具有以下特点：
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1、结构化：数据以表格形式存储，行代表记录，列代表字段。
2、数据一致性：通过定义数据约束，如主键、外键、唯一性约束等，保证数据的一致性。
3、查询语言：支持结构化查询语言（SQL），方便用户进行数据查询、更新、删除等操作。
4、事务处理：支持事务处理，确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性）。
5、应用场景：关系型数据库适用于处理结构化数据，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）等。
非关系型数据库
非关系型数据库（Non-relational Database）又称NoSQL数据库，它不遵循传统的表格模型，具有以下特点：
1、数据模型：支持多种数据模型，如键值对、文档、列族、图形等。
2、可扩展性：支持水平扩展，通过增加节点提高系统性能。
3、高性能：读写速度快，适合处理大量数据。
4、应用场景：适用于处理非结构化、半结构化数据，如社交网络、物联网、大数据等。
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分布式数据库
分布式数据库（Distributed Database）将数据分散存储在多个节点上，通过网络连接实现数据共享，它具有以下特点：
1、数据分散：数据分散存储在多个节点上，提高数据访问速度。
2、高可用性：通过数据冗余，提高系统可靠性。
3、数据一致性和容错性：采用一致性算法，保证数据一致性和容错性。
4、应用场景：适用于处理大规模、高并发、分布式环境下的数据存储。
内存数据库
内存数据库（In-memory Database）将数据存储在内存中，具有以下特点：
1、高性能：读写速度快，适用于处理实时数据。
2、低延迟：数据存储在内存中，减少数据访问延迟。
3、应用场景：适用于处理高速数据、高频交易等场景。
时序数据库
时序数据库（Time-series Database）专门用于存储和处理时间序列数据，具有以下特点：
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1、时间序列数据：以时间戳为索引，存储时间序列数据。
2、高性能：针对时间序列数据优化，提高查询速度。
3、应用场景：适用于处理物联网、金融、气象等领域的时间序列数据。
图数据库
图数据库（Graph Database）以图结构存储数据，通过节点和边表示实体及其关系，具有以下特点：
1、图结构：以节点和边表示实体及其关系。
2、高效查询：支持复杂关系查询，如路径查询、社区检测等。
3、应用场景：适用于处理社交网络、推荐系统、生物信息等领域的关系型数据。
数据库分类丰富多样，每种数据库都有其独特的特点和适用场景，在实际应用中，根据业务需求和数据特点选择合适的数据库类型，以提高系统性能和降低开发成本。
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