了解 11 种数据库类型：综合指南

数据库是现代数据管理的支柱，提供了存储、检索和管理海量信息所需的结构和效率。 选择合适的数据库会显著影响应用程序的性能和可扩展性。

在本文中，我们将探讨11种不同类型的数据库，深入了解它们的功能、常见用例以及它们所擅长的业务场景。

InterSystems IRIS支持所有主流数据库类型，本文提及的许多类型都包含在内，它提供了一个通用且强大的解决方案，能够以卓越的性能和灵活性满足各种数据库需求。

数据库管理系统（Database Management System）： 与终端用户、应用程序和数据库本身交互的软件应用程序，用于捕获和分析数据，确保高效的数据管理和检索。

云数据库（Cloud Database）：通过云计算技术构建、部署和访问的数据库，提供可扩展性和远程访问功能。

本地部署数据库（On-Premises Database）：在企业自身基础架构内的本地服务器上托管和维护的数据库。

混合数据库（Hybrid Database）：结合云计算和企业内部解决方案的数据库，可充分利用两种环境的优势。

集中式数据库（Centralized Database）：在单一位置存储、维护和管理的数据库，通常位于中央服务器或数据中心内。

结构化数据（Structured Data）：这类数据按照预定义的架构（如关系型数据库中的行和列）进行组织，便于搜索和分析。

非结构化数据（Unstructured Data）：这类数据缺乏预定义的格式或结构，如文本、图像和视频，需要采用先进的处理技术来进行分析和管理。

关系型数据库可能是最著名、使用最广泛的数据库类型。 它们将数据整理成表格，表格由行和列组成。 每个表代表一个不同的实体，这些实体之间的关系通过键和索引来定义。

结构化查询语言（SQL）用于与关系型数据库交互，允许进行功能强大的数据操作和查询。

用例

关系型数据库最适合需要以下功能的应用程序：

• 关系明确的结构化数据
• 高度的数据完整性和一致性
• 复杂查询和事务管理

真实世界案例

• 传统业务应用：关系数据库非常适合需要结构化数据和复杂关系的应用，如客户关系管理 (CRM) 系统和企业资源规划 (ERP) 系统。
• 金融系统：关系数据库能够可靠地处理交易并保持数据的完整性，因此非常适合银行和金融应用。
• 库存管理：关系数据库对关系和事务有强大的支持，非常适合跟踪库存和管理供应链。

关系数据库通常是行存储或列存储，但有时也可能两者兼有。

列族存储将数据按列而非行进行组织，从而能够高效地存储和检索大型数据集。 它们尤其适用于大数据应用。

用例

列族存储最适合有以下要求的应用程序：

• 高效存储和检索大型数据集。
• 可扩展的数据模型。
• 高性能读取和追加操作。

真实世界案例

• 大数据分析：列族存储擅长处理大规模数据处理和分析。
• 历史数据：它们是存储和查询历史数据（如日志和指标）的理想选择。
• 日志：列族存储可有效存储和检索应用程序和系统生成的日志数据。

这种存储方式也称为面向行的数据库，按记录类型组织数据。 这种传统方法通过将与特定记录相关的所有数据相互挨在一起来快速存储数据。

用例

行存储适用于有以下要求的应用程序：

• 频繁插入和更新
• 事务处理

真实世界案例

• 事务型数据库： 任何频繁更新的数据库都能从行存储的特殊性和适应性中获益。
• 用户管理和身份验证：行存储非常适合保持用户信息的准确性和一致性，这是维护安全的两个关键细节。

无论您需要什么来支持业务增长，InterSystems IRIS 都支持行存储和列存储。

NoSQL 数据库提供了一种灵活的数据库设计方法，允许使用各种数据模型。 它们设计用于处理大量非结构化或半结构化数据，是需要各种数据类型的现代应用程序的理想之选。

以下是可供您使用的 No SQL 数据库类型的几个示例：

文档数据库以类似文档的结构存储数据，通常使用 JSON 或 BSON 等格式。 每个文档都是一个独立的单元，可以包含嵌套数据结构，因此具有高度灵活性。

用例

文档数据库最适合需要以下功能的应用程序：

• 内容管理系统：文档数据库非常适合存储和管理网络内容、博客和文章。
• 电子商务平台：它们能有效处理产品目录和客户数据，允许使用可随时间演变的灵活模式。
• 实时分析：文档数据库非常适合需要对 JSON 数据进行实时数据分析和报告的应用。

真实世界案例

• 具有灵活模式的半结构化数据。
• 快速、可扩展的读写操作
• 需要存储在单个文件中的复杂数据结构。

InterSystems IRIS支持面向文档的存储，使企业能够高效地管理半结构化数据，并为内容管理系统和电子商务平台提供灵活的模式。

键值存储是最简单的 NoSQL 数据库类型，以键值对的形式存储数据。

用例

键值存储最适合有以下要求的应用：

• 低延迟的高性能数据检索。
• 简单明了的数据结构
• 处理大量键值数据的可扩展性。

真实世界案例

• 缓存：键值存储非常适合缓存频繁访问的数据，从而减少主数据库的负载。
• 会话管理：它们可以有效管理网络应用程序中的用户会话，提供快速访问会话数据的功能。
• 简单数据存储：键值存储非常适合存储简单的数据结构，如配置和设置。

图形数据库以节点和边为单位存储数据，代表实体及其关系。

用例

图形数据库最适合需要以下功能的应用程序：

• 对数据之间的复杂关系进行建模和查询。
• 高性能图形遍历和分析
• 灵活适应不断变化的数据结构。

真实世界案例

• 社交网络：图数据库是社交联系和互动建模的理想工具。
• 欺诈检测：它们能有效检测金融交易中的模式和异常情况。
• 推荐引擎：图形数据库可分析用户偏好和关系，提供个性化推荐。
  

内存数据库将数据直接存储在系统的主内存（RAM）中，从而实现了极快的数据访问和处理速度。 因此，它们非常适合需要实时性能和低延迟数据检索的应用程序。

用例

内存数据库最适合需要以下功能的应用程序：

• 低延迟数据访问和高速性能。
• 实时数据处理和分析。
• 为事务繁重的应用提供高吞吐量。

真实世界案例

• 实时数据处理：内存数据库非常适合需要实时处理数据的应用，如金融交易平台和物联网数据流。
• 缓存：它们可用于缓存频繁访问的数据，从而大大提高网络应用程序的性能，并减少主数据库的负荷。
• 高速事务处理：内存数据库非常适合需要快速事务处理的应用，如在线游戏和实时竞价系统。

InterSystems IRIS提供内存数据处理功能，确保低延迟访问和实时数据处理，是高速交易和实时分析的理想选择。

时间序列数据库针对存储和查询有时间戳的数据进行了优化，因此非常适合用于跟踪随时间变化的应用。 它们旨在高效处理大规模的时间序列数据，并支持基于时间间隔的复杂查询。

用例

时序数据库最适合需要以下功能的应用程序：

• 高效存储和检索时间戳数据。
• 基于时间间隔的复杂查询。
• 针对大量数据的高写入和读取吞吐量。

真实世界案例

• 物联网数据：时间序列数据库非常适合存储和分析来自物联网（IoT）设备的数据，如传感器读数和遥测数据。
• 金融市场数据：它们能有效处理高频交易数据、股票价格和其他金融指标。
• 监控系统：时间序列数据库非常适合存储和查询来自监控系统的数据，如服务器性能指标和应用程序日志。
  

面向对象数据库以面向对象程序设计中使用的对象形式存储数据。 这使得数据库与应用代码之间能够实现无缝集成，从而支持更自然的数据建模与操作。

截至 2025 年 3 月，InterSystems IRIS 是最受欢迎的 面向对象数据库。

用例

面向对象数据库最适合需要以下功能的应用程序：

• 与面向对象的编程语言无缝集成。
• 复杂数据类型的存储和操作
• 自然直观的数据建模

真实世界案例

• CAD/CAM 系统：面向对象数据库非常适合需要存储和处理复杂数据模型的应用，如计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助制造（CAM）系统。
• 多媒体应用：它们能有效处理复杂的数据类型，如图像、音频和视频文件，因此适合多媒体应用。
• 复杂数据模型：面向对象数据库非常适合需要表示和处理复杂数据结构的应用。

分布式数据库将数据分散到多个节点或地点，提供可扩展性、容错性和高可用性。 它们的设计确保了即使一个或多个节点发生故障，数据仍然可访问。

用例

分布式数据库最适合需要以下功能的应用：

• 可扩展性，以适应不断增长的数据和用户群。
• 高可用性和容错性。
• 跨区域低延迟访问。

真实世界案例

• 全球应用：分布式数据库非常适合需要为不同地理位置的用户提供服务的应用，可确保低延迟和高可用性。
• 可扩展系统：它们非常适合需要横向扩展以处理增加的负载和数据量的应用。
• 高可用性：分布式数据库提供冗余和容错功能，非常适合正常运行时间至关重要的关键任务应用。

InterSystems IRIS支持分布式数据库架构，为高可用性和可扩展性提供强大的解决方案。 其灵活的部署选项使企业能够跨多个节点高效地管理和扩展其应用程序。

多模型数据库在一个数据库系统中支持多种数据模型，如关系型、文档型、图形型和键值型。 这使得在处理多样化数据类型和结构时能够获得更高的灵活性与效率。

用例

多模型数据库最适合需要以下功能的应用程序：

• 处理多种数据模型的多功能性。
• 在单一系统内整合各种数据类型。
• 高效管理混合工作负载

真实世界案例

• 灵活的数据存储：多模型数据库非常适合需要整合各种数据类型（如关系型数据和 JSON 文档）的应用。
• 混合应用：它们能有效处理混合工作负载，同时支持事务性和分析性操作。
• 复杂数据处理：多模型数据库非常适合需要跨不同模型管理和查询复杂数据结构的应用程序。

InterSystems IRIS是一个强大的多模型数据库平台，可无缝支持各种数据模型，包括关系型、文档型和键值型。 这种多功能性使企业能够高效地管理复杂数据，并将多种数据类型整合到一个统一的系统中。

图形数据库，将数据存储在由节点、边和属性组成的图形结构中。 它们旨在表示和查询数据中的复杂关系，因此非常适合涉及相互关联数据点的应用程序。

用例

图形数据库最适合需要以下功能的应用程序：

• 对数据之间的复杂关系进行建模和查询。
• 高性能图形遍历和分析
• 灵活适应不断变化的数据结构。

真实世界案例

• 社交网络：图形数据库非常适合建模和分析用户之间的社交联系和互动。
• 欺诈检测：它们可以有效检测金融交易中的模式和异常，帮助识别欺诈活动。
• 推荐引擎：图形数据库分析用户偏好和关系，提供个性化推荐。
  

分层数据库使用树状结构来组织数据，每条记录都有一个父记录和多个子记录。 这种模式对于数据元素之间具有明确层次关系的应用程序尤为有效。

用例

分层数据库最适合需要以下功能的应用程序：

• 清晰的分层数据关系。
• 简单的树形结构数据组织。
• 分层背景下的高效数据检索。

真实世界案例

• 传统遗留系统：在传统遗留应用程序和系统中，你经常会发现分层数据库，在这些应用程序和系统中，数据关系自然是分层的。
• 文件管理系统：可有效管理文件目录和组织结构。
• 地理信息系统（GIS）：分层数据库可用于存储嵌套区域的地理数据。
  

网状数据库使用与分层数据库类似的图结构，但关系更为复杂。 每条记录可以有多个父节点和子节点，从而可以建立更复杂的数据模型。

用例

网状数据库最适合需要以下功能的应用程序：

• 多对多关系建模
• 复杂和动态的数据结构
• 高效管理相互连接的数据点

真实世界案例

• 电信行业：网络数据库非常适合对网络连接和关系进行建模和管理。
• 运输网络：它们能有效处理运输系统中的复杂关系和路线。
• 复杂的库存系统：网络数据库非常适合需要管理具有多方面关系的库存的应用。

空间数据库经过优化，可用于存储和查询空间数据，如地理坐标、地图和几何图形。 它们提供处理空间查询和分析空间关系的专门功能。

用例

空间数据库最适合需要以下功能的应用程序：

• 空间数据的存储和查询。
• 分析空间关系和地理特征。
• 高效管理定位信息。

真实世界案例

• 地理信息系统（GIS）：空间数据库对于存储和分析地理数据（如地图和空间特征）至关重要。
• 基于位置的服务：它们可以为基于用户位置提供服务的应用程序（如导航应用程序和地理围栏）有效管理数据。
• 城市规划：空间数据库有助于对城市基础设施、土地利用和环境数据进行建模和分析。

InterSystems IRIS 是一个综合性数据平台，旨在满足现代企业的各种需求。 它集成了多种数据模型，包括关系型、文档型、键值型和 列存储型，使企业能够在单一系统内处理多种数据类型。

InterSystems IRIS专为高性能而设计，提供低延迟数据访问和快速事务处理功能。 其可扩展的架构确保企业能够在不牺牲性能的前提下，管理不断增长的数据量和用户需求。

该平台支持实时数据分析，助力企业快速获取洞察并做出数据驱动的决策。

InterSystems IRIS 具有出色的互操作性，可与现有系统和数据源无缝集成。 它支持行业标准协议和应用程序接口（API），可轻松连接各类应用程序并简化运营流程。

其全面的安全功能（如数据加密、访问控制和审计能力）可帮助企业保护敏感数据，并确保符合监管要求。

InterSystems IRIS凭借其集成开发环境和对多种编程语言的支持，简化了开发和部署过程。 该平台提供灵活的部署选项，包括内部部署、云和混合环境，以满足各种业务需求。

无论您的企业如何管理数据，InterSystems IRIS 都能为您提供帮助。 如需了解更多信息，请联系我们或访问 InterSystems IRIS 产品页面。