什么不是常见的数据库

1. NoSQL数据库：传统的关系型数据库（如MySQL、Oracle）是常见的数据库类型，但NoSQL（Not Only SQL）数据库却不是常见的数据库类型。NoSQL数据库采用非关系型的数据存储方式，适用于大规模数据的高性能处理和分布式系统。

2. 图数据库：图数据库是一种专门用于处理图结构数据的数据库，它以节点和边的形式存储数据，适用于复杂的关系分析和图算法计算。与传统的关系型数据库不同，图数据库提供了高效的图遍历和查询操作。

3. 时序数据库：时序数据库是一种专门用于存储和处理时间序列数据的数据库，适用于物联网、金融、能源等领域的数据分析和监控。时序数据库具有高效的时间序列数据存储和查询能力，能够处理大规模的时间序列数据。

4. 列式数据库：列式数据库是一种以列为存储单位的数据库，与传统的行式数据库不同。列式数据库适用于大规模数据的分析和查询，能够提供更高的查询性能和压缩比。

5. 文档数据库：文档数据库是一种以文档为存储单位的数据库，适用于半结构化数据的存储和查询。文档数据库以JSON或类似的格式存储数据，支持灵活的数据模型和查询语言。

需要注意的是，尽管这些数据库类型不是常见的数据库，但它们在特定的应用场景下具有独特的优势，并且在近年来得到了广泛的关注和应用。

常见的数据库包括关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server）、NoSQL数据库（如MongoDB、Redis、Cassandra）、列式数据库（如HBase、Vertica）、图形数据库（如Neo4j、OrientDB）等。而不常见的数据库则指的是使用较少或较为特殊的数据库。

以下是一些不常见的数据库：

1. CouchDB：CouchDB是一个面向文档的NoSQL数据库，使用JSON格式存储数据。它支持离线访问和数据同步，适用于需要离线操作的应用程序。

2. Riak：Riak是一个分布式的NoSQL数据库，具有高可用性和可伸缩性。它使用基于键值对的数据模型，支持数据的分区和复制。

3. InfluxDB：InfluxDB是一个时间序列数据库，专门用于存储和查询时间相关的数据。它被广泛应用于监控、物联网和大数据等领域。

4. ArangoDB：ArangoDB是一个多模型数据库，支持图形、文档和键值对等多种数据模型。它提供了灵活的查询语言和事务支持。

5. VoltDB：VoltDB是一个内存数据库，专门用于处理实时数据。它具有高吞吐量和低延迟的特点，适用于需要实时处理大量数据的应用程序。

6. MarkLogic：MarkLogic是一个文档导向的NoSQL数据库，支持XML、JSON和二进制等多种数据格式。它提供了全文检索和语义搜索等功能。

7. OrientDB：OrientDB是一个图形数据库和文档数据库的混合型数据库。它支持图形、文档和对象等多种数据模型，并提供了SQL语言的支持。

这些不常见的数据库虽然使用较少，但在特定的应用场景下具有一定的优势和特点。选择数据库时，需要根据具体的需求和技术要求进行评估和选择。

除了常见的关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis、Elasticsearch）之外，还有一些不太常见的数据库类型。

1. 图数据库（Graph Database）：图数据库是一种专门用于存储和查询图结构数据的数据库。它适用于处理复杂的关系和连接，比如社交网络、推荐系统、网络拓扑等。图数据库采用图的数据结构，以节点（vertex）和边（edge）的形式存储数据，并通过图的遍历和查询算法实现高效的数据访问和查询。

2. 时间序列数据库（Time Series Database）：时间序列数据库是一种用于存储和处理时间序列数据的数据库。它主要用于存储和分析按时间顺序排列的数据，比如传感器数据、日志数据、金融数据等。时间序列数据库具有高效的时间序列数据存储和查询能力，能够快速处理大规模的时间序列数据。

3. 文档数据库（Document Database）：文档数据库是一种专门用于存储和查询文档型数据的数据库。它采用类似于JSON格式的文档结构存储数据，每个文档都可以包含不同的字段和值。文档数据库适用于存储和查询半结构化的数据，比如日志文件、配置文件、博客文章等。

4. 列式数据库（Columnar Database）：列式数据库是一种将数据按列存储的数据库。相比于传统的行式数据库，列式数据库能够提供更高的数据压缩率和查询性能。它适用于OLAP（联机分析处理）场景，能够高效地进行复杂的数据分析和聚合操作。

5. 内存数据库（In-Memory Database）：内存数据库是一种将数据存储在内存中的数据库。相比于磁盘存储的数据库，内存数据库具有更快的数据访问速度和响应时间。它适用于对实时性要求较高的应用场景，比如高频交易系统、实时数据分析等。

除了上述几种不太常见的数据库类型，还有一些特定领域的数据库，比如地理空间数据库、文本搜索数据库、图像数据库等。这些数据库都是为了满足特定领域的数据存储和查询需求而设计的。