數據庫的類型可根據數據模型、存儲結構、應用場景等多個維度進行劃分。以下是主要分類及其特點：

一、按數據模型劃分

1、關系型數據庫

核心特征：以表格形式存儲數據，通過主鍵、外鍵建立關聯，支持ACID事務和SQL查詢。

代表產品：MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server。

適用場景：金融、電商等需要強一致性和復雜查詢的場景。

2、非關系型數據庫

核心特征：不依賴固定表結構，支持靈活的數據模型，通常高性能、高擴展性。

細分類型：

文檔數據庫：以JSON/BSON文檔存儲數據，適合半結構化數據。

鍵值數據庫：以鍵值對存儲，適用于緩存和快速讀寫。

列族數據庫：按列族存儲，適合大規模分布式數據。

圖數據庫：以節點和邊存儲關系，用于社交網絡分析。

時序數據庫：優化時間戳數據存儲，用于物聯網、日志分析。

3、其他數據模型

層次模型：樹形結構，父子節點關系。

網狀模型：多對多關系，靈活性高但復雜度大。

對象數據庫：直接存儲對象，支持面向對象特性。

XML數據庫：專為存儲和查詢XML數據設計。

二、按存儲結構與功能劃分

1、分布式數據庫

特點：數據分散存儲在多節點，高可用、高擴展性。

適用場景：云計算、全球業務系統。

2、內存數據庫

特點：數據存儲在內存中，極低延遲。

適用場景：實時交易、緩存、游戲引擎。

3、數據倉庫與數據湖

數據倉庫：用于歷史數據分析，支持OLAP。

數據湖：存儲非結構化/半結構化數據，支持大數據分析。

4、云數據庫

特點：由云廠商托管，按需擴展。

優勢：降低運維成本，適合中小企業。

三、按應用場景劃分

1、事務型數據庫

如關系型數據庫，適用于金融、企業ERP等需要強一致性的場景。

2、分析型數據庫

如列式數據庫(HBase)、數據倉庫，優化批量查詢和統計分析。

3、實時處理數據庫

如內存數據庫(Redis)、時序數據庫(InfluxDB)，用于流式數據處理和監控。

4、特定領域數據庫

地理信息系統(GIS)數據庫：存儲空間數據(如PostGIS)。

知識圖譜數據庫：支持語義網絡查詢(如Neo4j)。

數據庫類型多樣，需根據數據特性(結構化/非結構化)、性能需求(低延遲/高吞吐)、擴展性要求(橫向/縱向)及成本綜合選擇。