常见的数据库有哪些？

下表给出了一些常热门数据库的类型：

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常见的数据库简介

MySQL数据库

MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，它由 MySQL AB开发、发布和支持。MySQL AB是一家基于MySQL开发人员的商业公司，它是一家使用了一种成功的商业模式来结合开源价值和方法论的第二代开源公司。MySQL是MySQL AB的注册商标。

MySQL是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器。MySQL服务器支持关键任务、重负载生产系统的使用，也可以将它嵌入到一个大配置(mass- deployed)的软件中去。MySQL具有以下特点：

• 支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，以二维表方式组织数据，有插件式存储引擎，支持多种存储引擎格式
•  用编译安装的方式，或者二进制包的方式，按照“安装软件-创建实例-库表用户初始化”，可以很快完成数据库部署
• 使用标准的SQL语句进行数据库管理，简单SQL语句的并发和性能较好，对视图、存储过程、函数、触发器等支持的不是太好
• 在命令行界面有一些常用的命令显示状态和性能，在图形界面方面，有比较多的开源监控工具来监控和记录数据库的状态，比如zabbix，nagios，cacti，lepus等
• 逻辑备份 mysqldump/mysqldumper ，物理备份 用xtrabackup等工具进行备份；
• MySQL高可用有多种方案，官方有基础的master-slave主从复制，新版本的innodb cluster，第三方的有MHA等高可用方案；
• MySQL水平拆分，可以通过水平拆分proxy中间进行逻辑映射和拆分，扩大MySQL数据库的并发能力和吞吐量。

Microsoft SQL Server数据库

SQL Server是由微软开发的数据库管理系统，是Web上最流行的用于存储数据的数据库，它已广泛用于电子商务、银行、保险、电力等与数据库有关的行业。
目前最新版本是SQL Server 2005，它只能在Windows上运行，操作系统的系统稳定性对数据库十分重要。并行实施和共存模型并不成熟，很难处理日益增多的用户数和数据卷，伸缩性有限。
SQL Server 提供了众多的Web和电子商务功能，如对XML和Internet标准的丰富支持，通过Web对数据进行轻松安全的访问，具有强大的、灵活的、基于Web的和安全的应用程序管理等。而且，由于其易操作性及其友好的操作界面，深受广大用户的喜爱。SQL Server具有以下特点：

• 支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，以二维表方式组织数据
• 在Windows平台，用图形界面进行软件安装；
• 使用：在Windows平台，使用SQL Server Mangement Studio图形界面进行安装；
• 一般通过Windows资源管理和SQL server图形工具进行系统和数据库性能显示；
• 通常用第三方备份恢复软件进行备份恢复；
• 高可用：通过共享存储和双机热备的方式，可以实现SQL Server数据库的高可用；
• SQL Server数据库集群采用共存存储的方式，通过硬件垂直升级来对数据库集群进行扩展；

Oracle数据库

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的 适应高吞吐量的数据库解决方案。Oracle具有以下特点：

• 支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，以二维表方式组织数据
• Oracle单实例数据库部署相对容易，但Oracle RAC集群环境，部署的步骤和依赖条件都比较多；
• 通常使用命令行工具，进行各种数据库的管理，通常也可以用shell脚本和python脚本提高Oracle数据库管理效率；各种管理功能，都比较强大；
• Oracle官方有比较全面的监控工具，常用的第三方监控平台，如zabbix,cacti,lepus等都有对Oracle数据库的各项指标的完善监控；
• 支持冷备份和热备份，可以用 exp/imp , expdp/impdp等进行逻辑备份和恢复，可以使用强大的RMAN工具进行专业的物理热备份和恢复；
• Oracle数据库的高可用架构，可以用第三方双机热备软件，结合Oracle单实例实现；可以使用Oracle Dataguard，实现master和standby的备份；可以使用 Oracle RAC集群实现实例级别的高可用和负载均衡，使用ASM实现存储级别的高可用；
• 由于Oracle集群采用共享存储的方式，一般只能通过垂直硬件升级进行升级；

Redis数据库

Redis 是遵循 BSD 开源协议的存储系统，数据存储在内存中，因此具备极高的性能，可用作数据库、缓存和消息中间件。Redis 支持多种类型的数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、带范围查询的有序集合、位图、hyperloglogs 和带半径查询的地理空间索引。
Redis 内置了复制、脚本语言编程、最近最少使用（LRU）淘汰、事务以及不同级别的磁盘持久化等功能，通过 Redis Sentinel 和集群自动分区机制实现高可用性。Redis 采用 C 语言编写，能运行在 Windows、MacOS X、Linux、Solaris 等操作系统上，不过 Linux 是其最佳的运行平台，无须第三方依赖，它提供了最广泛的编程语言接口。

Neo4j数据库

Neo4j 是一个用 Java 语言开发的图数据库，它将结构化数据存储在由“点—边”组成的网络（数学术语叫“图”）上而不是表中。与关系数据库相比，图数据库擅长处理大量复杂、互连接、低结构化的数据。这些数据变化迅速，需要频繁查询，如果使用关系数据库，那么这些查询会导致大量的表连接，因此会产生性能上的问题。Neo4j 重点解决了拥有大量连接的传统关系数据库在查询时出现的性能衰退问题。Neo4j 还提供了非常快的图算法、推荐系统和 OLAP 风格的分析，而这一切在目前的关系数据库系统中都无法实现。Neo4j 提供了广泛使用的 REST 接口，能够方便地集成到基于 Java、PHP、.NET 和 JavaScript 的环境里。

Elasticsearch数据库

Elasticsearch 是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎，用于存储、搜索和近乎实时地分析大规模数据。Elasticsearch 常被人们用于构建具备复杂搜索功能的应用系统，比如维基百科和优步的搜索，再比如网店中搜索商品、商业智能、日志收集与分析、价格告警等。利用 Elasticsearch 实现的数据采集、存储和可视化套件 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）在日志分析领域应用最为广泛。

Hbase数据库

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。HBase具有以下特点：

• 命令执行速度非常看，读写性能可达10万/秒；数据结构是key-value类似字典的功能，可以键过期-缓存，发布订阅-消息系统，简单的事物功能；
• 相对其他数据库，hbase的部署比较复杂，依赖Hadoop，zookeeper等组件，Hbase集群包括一个mater节点，多个regionServer，zookeeper管理所有regionServer，需要依次部署Hadoop、zookeeper之后，再部署HBASE集群；
• 用redis-cli客户端连接，一般用简单的 set ,get,del 进行数据管理； 在单实例redis的基础上，进行可以数据持久化，主从复制，高可用和分布式等功能；
• 在命令行界面有一些常用的命令显示状态和性能，在图形界面方面，有开源监控工具来监控和记录数据库的状态，比如cachecloud；
• Hbase一般用作海量数据的仓库，本身通过多层副本来保证数据安全性，不用进行专门的备份
• HBASE集群基于Hadoop，需要依次部署Hadoop单机模式、集群模式、HA模式，通过Hadoop HA实现高可用；
• HBASE以集群形式，依次是单机模式，伪分布模式，完全分布模式，底层基于HDFS，zookeeper可以很好地进行扩展；

InfluxDB

InfluxDB 是一个开源的时间序列数据库，能应付极高的写和查询并发数，主要用于存储大规模的时间戳数据（每条记录自动附加时间戳），如 DevOps 监控数据、应用系统运行指标数据、物联网感应器采集的数据及实时分析的结果数据等。InfluxDB 具备如下特点：

• 全部用 Go 语言编写，并被编译成单一运行程序，无须第三方依赖。
• 简洁、高效地写和查询 HTTP（S）编程接口（API）。
• 通过插件能与其他的数据采集工具集成，如 Graphite、collectd、OpenTSDB。
• 可以搭建高可用性的 InfluxDB 环境。
• 量身定制化的类-SQL 语言。
• 允许给序列数据附加标签来创建索引，以便快速高效查询。
• 通过定义策略轻松实现自动失效过时的数据。
• 基于 Web 的管理界面。