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一、关系型数据库
关系型数据库最典型的数据结构是表，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织
当今十大主流的关系型数据库 Oracle，Microsoft SQL Server，MySQL，PostgreSQL，DB2， Microsoft Access， SQLite，Teradata，MariaDB(MySQL的一个分支)，SAP
优点： 1、易于维护：都是使用表结构，格式一致； 2、使用方便：SQL语言通用，可用于复杂查询； 3、复杂操作：支持SQL，可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。
缺点： 1、读写性能较差，尤其是海量数据的高效率读写； 2、硬盘I/O要求高：网站的用户并发性非常高，往往达到每秒上万次读写请求，对于传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈 3、拓展困难：在基于web的结构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。当需要对数据库系统进行升级和扩展时，往往需要停机维护和数据迁移。 4、性能欠佳：在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。
二、非关系型数据库
指非关系型的，分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。
面向高性能并发读写的key-value数据库：
是一种以键值对存储数据的一种数据库，类似Java中的map，主要特点是具有极高的并发读写性能。 主流代表为Redis， Amazon DynamoDB， Memcached， Microsoft Azure Cosmos DB和Hazelcast
面向海量数据访问的面向文档数据库：
主要特点是在海量的数据中可以快速的查询数据。文档存储通常使用内部表示法，可以直接在应用程序中处理，主要是JSON。JSON文档也可以作为纯文本存储在键值存储或关系数据库系统中。 主流代表为MongoDB，Amazon DynamoDB，Couchbase， Microsoft Azure Cosmos DB和CouchDB
面向搜索数据内容的搜索引擎：
搜索引擎是专门用于搜索数据内容的NoSQL数据库管理系统。 主要是用于对海量数据进行近实时的处理和分析处理，可用于机器学习和数据挖掘。主流代表为Elasticsearch，Splunk，Solr，MarkLogic和Sphinx
面向可扩展性的分布式数据库：
主要特点是具有很强的可拓展性，普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的，擅长以行为单位的读入处理，比如特定条件数据的获取。因此，关系型数据库也被成为面向行的数据库。相反，面向列的数据库是以列为单位来存储数据的，擅长以列为单位读入数据。 这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷，这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化，将数据存储在记录中，能够容纳大量动态列。由于列名和记录键不是固定的，并且由于记录可能有数十亿列，因此可扩展性存储可以看作是二维键值存储。 主流代表为Cassandra，HBase，Microsoft Azure Cosmos DB， Datastax Enterprise和Accumulo
CAP理论
一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)、P(分区容错性/严格性)三个基本需求，并且最多只能满足其中的两项。对于一个分布式系统来说，分区容错是基本需求，否则不能称之为分布式系统，因此需要在C和A之间寻求平衡
一致性是指更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。可用性是指服务一直可用，而且是正常响应时间。分区容错性是指分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。
优点： 1、格式灵活：存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型。 2、查询便捷：可以根据需要去添加自己需要的字段，为了获取用户的不同信息，不像关系型数据库中，要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。 3、速度快：nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体，而关系型数据库只能使用硬盘； 4、高扩展性：Nosql基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。 5、成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。
缺点： 1、不提供sql支持，学习和使用成本较高； 2、无事务处理； 3、只适合存储一些较为简单的数据，对于需要进行较复杂查询的数据，关系型数据库显的更为合适。 4、不适合持久存储海量数据
分类和比较：
1、文档型 2、key-value型 3、列式数据库 4、图形数据库
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