完全不相关的数据库叫什么

完全不相关的数据库通常被称为非关系型数据库（NoSQL）。这是一种与传统关系型数据库（如MySQL、Oracle）不同的数据库管理系统。

1. 定义：非关系型数据库是指那些不使用传统的表格结构来存储数据的数据库。它们使用不同的数据模型，如键值对、文档、列族和图形等，以提供更高的性能和可伸缩性。

2. 特点：非关系型数据库具有许多特点。首先，它们不需要固定的模式，可以动态地添加或删除字段，因此更适合存储半结构化或非结构化数据。其次，非关系型数据库具有较高的可伸缩性，可以处理大量的数据和高并发访问。此外，它们通常具有较低的延迟和高吞吐量，适用于处理实时数据。最后，非关系型数据库通常支持分布式架构，可以在多个服务器上分布数据，提供高可用性和容错性。

3. 类型：非关系型数据库分为多种类型，包括键值存储数据库（如Redis）、文档数据库（如MongoDB）、列族数据库（如HBase）和图形数据库（如Neo4j）等。每种类型都有其特定的用途和优势，可以根据具体的应用场景选择合适的数据库。

4. 应用：非关系型数据库在许多领域都有广泛的应用。例如，社交媒体网站可以使用非关系型数据库来存储用户的个人资料和社交关系。物联网系统可以使用非关系型数据库来存储传感器数据。大规模网站和电子商务平台可以使用非关系型数据库来处理大量的用户访问和交易数据。

5. 挑战：尽管非关系型数据库具有许多优势，但也面临一些挑战。首先，由于不采用传统的SQL查询语言，非关系型数据库的查询和操作方式可能较为复杂。其次，由于数据模型的灵活性，数据一致性和完整性的维护可能较为困难。此外，非关系型数据库的生态系统相对较新，支持和工具可能不如传统关系型数据库成熟。

总之，非关系型数据库是一种与传统关系型数据库不同的数据库管理系统，具有许多特点和应用。在选择数据库时，需要根据具体的需求和场景来评估和选择适合的数据库类型。

完全不相关的数据库通常被称为异构数据库或非关系型数据库（NoSQL）。这些数据库与传统的关系型数据库有很大的差异，不使用表格和行列的结构来组织数据。异构数据库采用了不同的数据模型和存储机制，以适应不同的应用场景和数据类型。

异构数据库的种类繁多，每种数据库都有其独特的特点和适用范围。以下是一些常见的异构数据库类型：

1. 文档数据库（Document Database）：以文档为单位存储数据，常用的文档数据库有MongoDB和Couchbase。

2. 列存储数据库（Columnar Database）：按列存储数据，适用于大量数据的聚合和分析，常用的列存储数据库有Apache Cassandra和Apache HBase。

3. 键值数据库（Key-value Database）：以键值对的方式存储数据，适用于高速读写的场景，常用的键值数据库有Redis和Memcached。

4. 图数据库（Graph Database）：以图的方式存储数据，适用于复杂的关系分析和图算法，常用的图数据库有Neo4j和ArangoDB。

5. 时间序列数据库（Time Series Database）：专门用于存储时间序列数据，适用于监控、日志和传感器数据等场景，常用的时间序列数据库有InfluxDB和OpenTSDB。

6. 对象数据库（Object Database）：以对象的方式存储数据，适用于面向对象的应用开发，常用的对象数据库有db4o和Versant.

这些异构数据库具有不同的特点和优势，可以根据具体的需求选择合适的数据库类型。在实际应用中，也可以将不同类型的异构数据库进行组合使用，构建适应复杂应用需求的多模型数据库系统。

在数据库领域，完全不相关的数据库通常被称为无关数据库（Unrelated Database）或异构数据库（Heterogeneous Database）。

无关数据库是指不同数据库系统之间缺乏直接的关联和交互能力的数据库。这些数据库可能采用不同的数据模型、数据结构、查询语言和存储方式，导致难以进行数据共享和集成。常见的无关数据库包括关系型数据库、面向对象数据库、XML数据库等。

异构数据库是指由不同类型的数据库组成的数据库系统。这些数据库可能属于不同的厂商、不同的数据模型、不同的操作系统平台等。异构数据库的存在使得数据共享和集成变得复杂，需要使用特定的技术和工具来实现数据的互操作性。

无关数据库和异构数据库的应用场景包括企业内部的多个部门使用不同的数据库系统、跨组织间的数据共享与集成、跨平台的数据迁移和整合等。

为了解决无关数据库和异构数据库之间的互操作性问题，可以采用以下方法和技术：

1. 数据转换和映射：通过定义和实现转换规则和映射关系，将不同数据库之间的数据进行转换和映射，以实现数据的互通和共享。常用的数据转换和映射技术包括ETL（Extract-Transform-Load）工具、数据集成工具、数据中间件等。

2. 数据同步和复制：通过实时或定期的数据同步和复制机制，将不同数据库之间的数据进行同步和复制，以保持数据的一致性。常用的数据同步和复制技术包括数据库复制、数据库镜像、数据库日志传输等。

3. 数据访问中间件：通过引入数据访问中间件，将不同数据库之间的访问请求进行统一管理和处理，以实现对异构数据库的透明访问。常用的数据访问中间件包括ODBC（Open Database Connectivity）、JDBC（Java Database Connectivity）等。

4. 数据集成工具和平台：通过使用数据集成工具和平台，实现对不同数据库之间的数据集成和共享。这些工具和平台提供了图形化的界面和功能，简化了数据集成的操作和配置。常用的数据集成工具和平台包括Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage等。

总之，解决无关数据库和异构数据库之间的互操作性问题需要综合运用多种方法和技术，根据具体的需求和场景选择合适的解决方案。