熟悉主流的数据库主要包括关系型数据库和非关系型数据库两大类。关系型数据库主要有：Oracle、MySQL、SQL Server、DB2和PostgreSQL等。这类数据库主要是以表的形式存储数据，并且这些表之间存在关联关系。非关系型数据库主要有：Redis、MongoDB、Cassandra、HBase和Neo4j等。这类数据库不需要预定义数据结构，可以存储各种类型的数据。其中，MySQL是最受欢迎的关系型数据库之一，它是一个开源的数据库管理系统，被广泛应用于网站系统和软件。
一、关系型数据库
关系型数据库是使用关系模型来组织数据的数据库。关系模型意味着将数据分割成一些预定义的表，这些表由行和列组成。每一行代表一个对象，每一列代表该对象的某个属性。关系型数据库的主要特点是数据结构化，适合存储结构化数据。
二、ORACLE
Oracle是由美国Oracle公司（甲骨文公司）生产的一款关系型数据库管理系统。Oracle系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，可在众多操作系统上运行。
三、MYSQL
MySQL是最流行的关系型数据库管理系统，在WEB应用方面，MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。它是一种连接型数据库，能够处理大量数据，所以常用于大型网站和重要的系统。
四、SQL SERVER
SQL Server是由微软公司推出的关系型数据库管理系统。它的主要竞争对手是Oracle数据库和IBM的DB2。SQL Server常被用于较大规模的企业级应用。
五、DB2
DB2是IBM公司推出的关系型数据库产品，具有可移植性强，支持大型数据库，数据处理能力强等特点。
六、POSTGRESQL
PostgreSQL是一个强大的开源对象-关系数据库系统，它使用并扩展了SQL语言结合了许多安全的功能，允许您构建容错性的复杂应用。
七、非关系型数据库
非关系型数据库，不需要预定义数据结构，可以存储各种类型的数据。在高并发、大数据的环境下，非关系型数据库具有更高的性能和更好的扩展性。
八、REDIS
Redis是一个开源的使用ANSI C编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
九、MONGODB
MongoDB是一种面向文档的数据库，所谓“面向文档”是指它以类似json的形式存储数据，能够更加灵活地存储复杂的数据类型。
十、CASSANDRA
Cassandra是一种分布式的非关系型数据库，它可以存储大量数据的同时，还能提供高可用性和无单点故障的特性。
十一、HBASE
HBase是一个开源的非关系型分布式数据库，它是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分。HBase主要用于存储非结构化或半结构化的大数据。
十二、NEO4J
Neo4j是一个高性能的、企业级的、以事务为基础的持久性图形数据库。Neo4j的一个主要特点是包含了图形数据库的所有优点：灵活性、性能、易用性。
相关问答FAQs：
1. 什么是主流的数据库？
主流的数据库是指在市场上广泛使用和被接受的数据库管理系统（DBMS）。这些数据库具有稳定性、可靠性和高性能，能够满足各种不同规模和需求的企业和组织。
2. 主流的数据库有哪些？
目前，主流的数据库包括关系型数据库和非关系型数据库两大类。
关系型数据库主要有以下几种：
- MySQL：MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于Web应用程序和企业级解决方案。
- Oracle：Oracle是一种功能强大的商业关系型数据库，被广泛用于大型企业和组织的数据管理。
- SQL Server：SQL Server是微软开发的关系型数据库管理系统，适用于Windows平台上的企业应用程序。
- PostgreSQL：PostgreSQL是一种功能强大的开源关系型数据库，具有可扩展性和高度的数据完整性。
非关系型数据库主要有以下几种：
- MongoDB：MongoDB是一种开源的文档数据库，适用于大数据处理和实时分析。
- Redis：Redis是一种高性能的键值存储数据库，用于缓存、消息队列等场景。
- Cassandra：Cassandra是一种分布式数据库系统，具有高可用性和可扩展性，适用于大规模数据存储和处理。
3. 如何选择适合自己的主流数据库？
选择适合自己的主流数据库应根据项目需求、数据规模、性能要求和预算等因素来进行评估和比较。
对于小型项目或初创企业，可以考虑使用开源数据库，如MySQL或MongoDB，这些数据库具有低成本和简单易用的特点。
对于大型企业或需要处理大量数据的项目，可以考虑使用商业数据库，如Oracle或SQL Server，这些数据库具有更高的性能和可靠性。
此外，还可以考虑数据库的扩展性、数据完整性、安全性和生态系统支持等因素。可以通过评估不同数据库的技术文档、用户案例和社区支持来做出决策。
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