数据库系统现在叫什么

数据库系统现在被称为：关系型数据库、非关系型数据库、云数据库、分布式数据库、图数据库、时序数据库等。关系型数据库是目前应用最为广泛的一种，其中包括Oracle、MySQL、SQL Server等。关系型数据库以其数据一致性高、查询效率高以及支持复杂查询而闻名。由于它们使用结构化查询语言（SQL）来管理和操作数据，因此在处理结构化数据时表现尤为出色。接下来，我们将详细探讨不同类型的数据库系统及其应用场景。

一、关系型数据库

关系型数据库（RDBMS）是一种基于关系模型的数据库管理系统。关系型数据库的核心是表格（表）结构，其中每个表由行和列组成。列代表数据的属性，行代表具体的数据实例。常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等。

1. Oracle
Oracle是业界领先的关系型数据库管理系统，广泛用于企业级应用。Oracle数据库以其高性能、高可靠性和强大的功能著称。它支持大规模的并发访问和复杂的事务处理，适用于金融、电信等关键业务领域。

2. MySQL
MySQL是开源的关系型数据库管理系统，因其易用性和高性能而受欢迎。MySQL常用于Web应用，如内容管理系统（CMS）、电子商务平台等。由于其开源性质，MySQL拥有广泛的社区支持和丰富的插件。

3. SQL Server
SQL Server是微软开发的关系型数据库管理系统，深度集成于微软的技术生态系统中。SQL Server以其易用性和与其他微软产品的兼容性而著称，在Windows环境下具有显著优势，广泛应用于企业级应用和数据仓库。

二、非关系型数据库（NoSQL）

非关系型数据库，又称为NoSQL数据库，与传统的关系型数据库不同，它们不使用表格结构存储数据。NoSQL数据库主要包括文档数据库、键值数据库、列存储数据库和图数据库。

1. 文档数据库
文档数据库以文档形式存储数据，数据通常以JSON、BSON或XML格式存储。MongoDB是最受欢迎的文档数据库，它具有灵活的架构设计，适用于快速迭代开发和处理海量数据。

2. 键值数据库
键值数据库通过键值对来存储数据，具有高效的读写性能。Redis是广泛使用的键值数据库，因其内存存储特性，适用于实时数据处理、缓存和会话管理。

3. 列存储数据库
列存储数据库将数据按列存储，而不是按行存储，适用于大规模数据分析。HBase是基于Hadoop的列存储数据库，常用于大数据处理和分析场景，如社交媒体分析和用户行为分析。

4. 图数据库
图数据库以图结构存储数据，节点表示实体，边表示实体之间的关系。Neo4j是领先的图数据库，适用于复杂关系查询，如社交网络分析、推荐系统和网络安全。

三、云数据库

云数据库是部署在云计算平台上的数据库服务，提供弹性扩展、高可用性和按需计费等优势。云数据库包括RDS、DynamoDB、Bigtable等。

1. Amazon RDS
Amazon RDS（关系型数据库服务）支持多种数据库引擎，如MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Oracle和SQL Server。RDS简化了数据库的部署、管理和扩展，适用于各种应用场景。

2. DynamoDB
DynamoDB是Amazon提供的完全托管的NoSQL数据库服务，支持键值和文档存储模型。DynamoDB具有高吞吐量和低延迟特性，适用于高频交易、实时数据处理和移动应用。

3. Google Bigtable
Google Bigtable是Google提供的分布式列存储数据库，适用于大规模数据分析和机器学习。Bigtable能够处理PB级数据，广泛应用于广告数据分析、金融风险管理和物联网数据存储。

四、分布式数据库

分布式数据库将数据分布存储在多个节点上，通过分布式计算来实现数据的管理和访问。分布式数据库包括Cassandra、CockroachDB、TiDB等。

1. Cassandra
Cassandra是Apache基金会开发的分布式NoSQL数据库，具有高可用性和无单点故障特性。Cassandra适用于需要高可用性和水平扩展的应用场景，如物联网数据处理和社交媒体分析。

2. CockroachDB
CockroachDB是一种分布式关系型数据库，旨在提供高可用性和一致性的SQL数据库服务。CockroachDB支持自动故障恢复和弹性扩展，适用于金融服务、电子商务和SaaS应用。

3. TiDB
TiDB是PingCAP开发的分布式关系型数据库，兼容MySQL协议，支持水平扩展和强一致性。TiDB适用于需要高扩展性和实时分析的场景，如金融交易分析和实时推荐系统。

五、时序数据库

时序数据库专门用于处理时间序列数据，适用于监控、物联网和金融市场等领域。时序数据库包括InfluxDB、TimescaleDB、Graphite等。

1. InfluxDB
InfluxDB是开源的时序数据库，具有高性能写入和查询能力。InfluxDB适用于实时监控、物联网数据和应用性能管理，支持灵活的查询和数据可视化。

2. TimescaleDB
TimescaleDB是基于PostgreSQL的时序数据库，提供SQL查询支持和高效的时间序列数据存储。TimescaleDB适用于复杂查询和分析，常用于金融市场数据分析和工业物联网监控。

3. Graphite
Graphite是一种开源的时序数据库，主要用于监控和指标数据存储。Graphite具有强大的数据可视化能力，广泛应用于系统监控和性能分析。

六、图数据库

图数据库以图结构存储数据，适用于存储和查询复杂关系数据。图数据库包括Neo4j、ArangoDB、JanusGraph等。

1. Neo4j
Neo4j是领先的图数据库，提供了强大的图查询语言（Cypher）和高效的图数据存储。Neo4j适用于社交网络分析、推荐系统和网络安全，能够高效地处理复杂关系查询。

2. ArangoDB
ArangoDB是一种多模型数据库，支持文档、键值和图数据存储。ArangoDB具有灵活的架构设计，适用于多种应用场景，如内容管理系统和物联网数据处理。

3. JanusGraph
JanusGraph是开源的分布式图数据库，支持水平扩展和高可用性。JanusGraph适用于大规模图数据存储和查询，如社交网络分析和知识图谱构建。

七、内存数据库

内存数据库将数据存储在内存中，提供极高的读写性能。内存数据库包括Redis、Memcached、SAP HANA等。

1. Redis
Redis是开源的内存数据库，支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合。Redis适用于缓存、会话管理和实时数据处理，具有高吞吐量和低延迟特性。

2. Memcached
Memcached是一种高性能的分布式内存缓存系统，主要用于加速动态Web应用。Memcached适用于缓存数据库查询结果和对象，能够显著提升应用的响应速度。

3. SAP HANA
SAP HANA是内存数据库和应用平台，提供实时数据处理和高级分析功能。SAP HANA适用于企业级应用和大数据分析，能够处理复杂的事务和分析任务。

八、嵌入式数据库

嵌入式数据库嵌入到应用程序中，与应用程序一起分发。嵌入式数据库包括SQLite、Berkeley DB、LevelDB等。

1. SQLite
SQLite是开源的嵌入式关系型数据库，广泛用于移动应用和嵌入式系统。SQLite具有小巧、易用和高性能的特点，适用于嵌入式设备和移动应用开发。

2. Berkeley DB
Berkeley DB是高性能的嵌入式数据库，支持键值存储和事务处理。Berkeley DB适用于需要高效数据存储和检索的应用，如嵌入式系统和网络设备。

3. LevelDB
LevelDB是Google开发的嵌入式键值数据库，具有高性能和低延迟。LevelDB适用于需要快速读写的应用场景，如日志系统和实时数据处理。

九、区块链数据库

区块链数据库采用区块链技术，提供去中心化和不可篡改的特性。区块链数据库包括BigchainDB、Hyperledger Fabric、Quorum等。

1. BigchainDB
BigchainDB是高性能的区块链数据库，结合了数据库和区块链的优点。BigchainDB适用于需要去中心化和高吞吐量的应用，如数字资产管理和供应链跟踪。

2. Hyperledger Fabric
Hyperledger Fabric是开源的企业级区块链平台，支持智能合约和模块化架构。Hyperledger Fabric适用于企业级区块链应用，如金融服务和供应链管理。

3. Quorum
Quorum是基于以太坊的企业级区块链平台，提供隐私和权限控制。Quorum适用于需要高隐私和安全性的区块链应用，如金融交易和企业间数据共享。

十、数据仓库

数据仓库是专门用于存储、管理和分析大量历史数据的系统。数据仓库包括Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake等。

1. Amazon Redshift
Amazon Redshift是Amazon提供的完全托管的数据仓库服务，支持PB级数据存储和分析。Redshift适用于大规模数据分析和商业智能，具有高性能和高扩展性。

2. Google BigQuery
Google BigQuery是Google提供的完全托管的数据仓库服务，支持实时数据分析和机器学习。BigQuery适用于大数据分析和实时查询，具有高吞吐量和低延迟特性。

3. Snowflake
Snowflake是云原生的数据仓库服务，支持弹性扩展和多云部署。Snowflake适用于大规模数据存储和分析，具有高性能和易用性。

十一、对象数据库

对象数据库将数据存储为对象，适用于面向对象编程环境。对象数据库包括Db4o、ObjectDB、Versant等。

1. Db4o
Db4o是开源的对象数据库，支持Java和.NET环境。Db4o适用于嵌入式系统和面向对象应用，具有高性能和易用性。

2. ObjectDB
ObjectDB是高性能的对象数据库，支持Java Persistence API（JPA）。ObjectDB适用于企业级应用和复杂数据模型，具有高吞吐量和低延迟特性。

3. Versant
Versant是企业级对象数据库，支持复杂数据模型和分布式存储。Versant适用于需要高性能和高可用性的应用，如电信和金融服务。

十二、列式数据库

列式数据库将数据按列存储，适用于大规模数据分析。列式数据库包括Apache Kudu、ClickHouse、MonetDB等。

1. Apache Kudu
Apache Kudu是开源的列式存储系统，支持实时分析和批处理。Kudu适用于大数据分析和实时查询，具有高性能和低延迟特性。

2. ClickHouse
ClickHouse是高性能的列式数据库，支持实时数据分析和OLAP查询。ClickHouse适用于大规模数据分析和商业智能，具有高吞吐量和低延迟特性。

3. MonetDB
MonetDB是高性能的列式数据库，支持复杂查询和数据分析。MonetDB适用于大数据分析和科学计算，具有高性能和易用性。

通过深入理解和应用这些不同类型的数据库系统，企业和开发者可以根据具体需求选择最适合的数据库解决方案，从而实现高效的数据存储和管理。