如今，數據的重要性已經滲透到各個領域，并已成為每個行業發展和轉型的必要元素。但是，我們仍然需要數據庫來幫助我們存儲和組織這些數據。在Internet時代，擁有可用功能的單個數據庫的時代已經過去，對數據庫的新需求也在不斷出現。隨著這些新要求的提出，越來越多的公司意識到使用傳統數據庫來滿足不同需求的“一刀切”方法已不再有效。因此數據庫類型也在逐漸的增多，以此來滿足需求。那么數據庫類型有哪些？如何選擇合適的數據庫類型？

　　數據庫類型有哪些？

　　1.關系型數據庫

作為被廣泛采用的數據庫類型，關系型數據庫在很多場景下，比如企業的 ERP，CRM，財務系統和交易系統等，具有獨特的優勢。這些場景下，客戶通常會有對于數據有強一致性的需求，要求數據庫支持事務性處理（Transactional Processing）。基于客戶這一需求，AWS 為此構建了 Amazon Aurora 數據庫。Amazon Aurora 是一個針對云構建的與 MySQL 和 PostgreSQL 兼容的關系型數據庫，它結合了高端商業數據庫的性能和可用性，以及開源數據庫的簡單性和成本效益。

　　2.鍵 - 值型數據庫

在移動互聯網，電商，游戲以及物聯網等很多新型場景中，數據庫需要面對超大規模的數據處理，同時又需要低延遲的性能保障。對于這些需要極高的吞吐量和并發性、低延遲以及可靠性的需求，我們提供了 Amazon DynamoDB。這是一款適用于任何規模的快速靈活的 NoSQL 數據庫服務。

　　3.文檔型數據庫

很多客戶將 MongoDB 用作文檔數據庫，用于存儲、檢索和管理半結構化數據。由于設置和管理 MongoDB 集群所帶來的復雜性，在 MongoDB 上構建可以快速擴展到多兆字節（TB）和每秒數十萬次讀寫的高性能、高可用性的應用程序極具挑戰性。為此，AWS提供了Amazon DocumentDB，它是一項快速、可擴展、高度可用且完全托管的文檔數據庫服務，支持 MongoDB 工作負載。作為一個文檔數據庫，Amazon DocumentDB 使得存儲、查詢和索引 JSON 數據變得簡單。

　　如何選擇合適的數據庫類型？

個人的理解是結合以下幾個方面來考慮：

　　1讀寫速度

這存儲數據方式往往決定讀寫的速度。

1）Mysql無論數據還是索引都存放在硬盤中。到要使用的時候才交換到內存中。能夠處理遠超過內存總量的數據。

2）MongoDB的所有數據實際上是存放在硬盤的，所有要操作的數據通過mmap的方式映射到內存某個區域內。然后，MongoDB就在這塊區域里面進行數據修改，避免了零碎的硬盤操作。

3）Redis所有數據都是放在內存中的。但是它也支持數據持久化到硬盤中。

我們都知道磁盤讀取數據的效率遠遠低于內存。所以在一般情況下，這三者的讀寫數據的速度排序是：Redis>MongoDB>Mysql

　　2是否支持事務以及復雜查詢

MySql是關系型數據庫，支持事務操作以及join方式的復結構化查詢。而MongoDB是非關系型數據庫，既不支持事務操作，也不支持join操作。Redis同樣不支持。

因此，針對以下場景應考慮使用MySql：

1）業務數據中有大量結構化數據，如用戶賬號、地址等。因為這些數據通常需要做結構化查詢。

2）業務存在許多事務性操作，需要保證事務的強一致性。

　　3業務數據量增長速度

在一到兩年內，業務數據的增長量不在預測范圍內，優先考慮使用MongoDB。

因為MongoDB內建了sharding、很多數據分片的特性，容易水平擴展，比較好的適應大數據量增長的需求。而MySql在這方面表現要遜色些，MySql單表數據量達到5-10G時會出現明細的性能降級，需要做數據的水平和垂直拆分、庫的拆分完成擴展。

Redis由于內存容量限制，不會用來存儲大量數據。一般拿它做緩存。

　　4表結構是否明確

如果在業務場景中，數據庫表接口不明確，數據還在不斷增加。例如以下場景，內容管理平臺，用戶社交平臺，優先考慮使用MangDB。

因為MongoDB是非結構化文檔數據庫，擴展字段很容易且不會影響原有數據。

上述就是關于數據庫類型有哪些，以及如何選擇合適的數據庫類型的全部內容，想了解更多關于數據庫的信息，請繼續關注中培偉業。