常用数据库类型及核心功能详解
数据库作为信息系统的核心组件，是高效存储、管理和检索数据的基石。根据数据模型与技术特点，主流数据库可分为关系型、非关系型、文档型、键值型、列式存储及图数据库等类型。其中，关系型数据库以MySQL、PostgreSQL为代表，通过结构化查询语言（SQL）实现数据操作，强调ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），广泛应用于金融、电商等对数据一致性要求高的场景；非关系型数据库（NoSQL）则涵盖MongoDB（文档型）、Redis（键值型）、Cassandra（列式存储）等，以灵活的数据模型和高扩展性著称，适用于大数据、实时缓存等场景。选择数据库时，需结合业务数据结构、读写性能需求、扩展性及成本等多维度因素，确保技术方案与业务目标精准匹配。
关系型数据库与非关系型数据库的核心区别是什么？
关系型数据库与非关系型数据库的本质区别在于数据模型、设计理念及适用场景，具体可从五个维度分析：
数据结构：关系型数据库采用二维表结构，数据需预定义模式（Schema），字段类型、约束规则固定，如MySQL的InnoDB引擎通过主键、外键维护表间关系；非关系型数据库则采用灵活的数据模型，如MongoDB的文档型存储允许字段动态变化，Redis的键值型支持多种数据结构（字符串、哈希、列表等），无需严格预定义结构。ACID与BASE特性：关系型数据库严格遵循ACID原则，确保事务的可靠性与一致性，例如银行转账场景中，通过事务保证转账前后账户总额不变；非关系型数据库多遵循BASE理论（基本可用、软状态、最终一致性），牺牲部分一致性换取高可用性，如社交媒体的点赞功能，允许短暂延迟后更新总数。扩展性：关系型数据库以垂直扩展为主（提升单机性能），如增加CPU、内存，但扩展成本高；非关系型数据库支持水平扩展（通过分布式节点横向扩展），如Cassandra可通过增加节点线性提升存储容量与并发处理能力，适合海量数据场景。应用场景：关系型数据库适用于结构化数据、强事务需求场景，如企业管理系统、订单处理；非关系型数据库则擅长非结构化数据、高并发读写场景，如物联网时序数据存储、实时消息队列。查询语言：关系型数据库依赖标准SQL进行复杂查询，支持多表连接、聚合函数等；非关系型数据库多采用专用API或简化查询语法，如MongoDB使用类JSON的查询语言，Redis通过命令直接操作数据结构。MySQL与PostgreSQL作为开源关系型数据库，技术选型时应如何权衡？
MySQL与PostgreSQL均为主流开源关系型数据库，但架构设计与功能特性差异显著，选型需结合业务需求深度对比：
文档型数据库：以MongoDB、CouchDB为代表，数据以文档（JSON/BSON格式）存储，支持嵌套结构，无需预定义模式。典型应用包括内容管理系统（如博客文章存储，允许动态字段）、用户画像系统（存储用户行为等非结构化数据），优势在于灵活性与查询效率，适合数据结构多变场景。键值型数据库：以Redis、DynamoDB为代表，通过键值对存储数据，查询速度极快（O(1)时间复杂度）。典型应用包括缓存系统（Redis缓存热点数据，如商品详情页）、实时排行榜（利用Redis的有序集合实现）、分布式锁（通过SET命令实现互斥访问），优势在于高性能与简单性，适合高并发读写场景。列式存储数据库：以Cassandra、HBase为代表，数据按列存储，适合大规模数据分析与批量写入。典型应用包括物联网时序数据存储（如传感器数据，按时间列存储）、日志分析系统（Cassandra存储海量日志，支持按时间范围快速查询），优势在于高写入性能与列级压缩，适合海量结构化数据分析场景。图数据库：以Neo4j、ArangoDB为代表，以图结构（节点、边、属性）存储数据，擅长处理复杂关系。典型应用包括社交网络好友关系查询（Neo4j快速计算共同好友）、金融风控（构建用户-交易关系图，发现异常路径），优势在于高效的关系遍历，适合强关联数据场景。
