1. 关系型数据库（RDBMS）
MySQL
• 特点：开源、免费，社区版功能强大且稳定。支持大量的并发连接，常用于Web应用。
• 适用场景：中小型网站、博客、电商等。
PostgreSQL
• 特点：功能丰富，支持复杂的查询、外键、触发器等。开源且社区活跃，支持地理空间数据类型等高级功能。
• 适用场景：需要复杂查询和高级功能的Web应用、数据分析等。
Oracle
• 特点：商业数据库，功能强大且稳定。支持大量并发和大数据量处理，有丰富的企业级特性。
• 适用场景：大型企业系统、银行、电信等需要高可靠性和性能的场景。
SQL Server
• 特点：微软开发，与Windows平台集成度高。支持丰富的企业级功能，如全文搜索、数据挖掘等。
• 适用场景：Windows平台上的企业应用、数据分析等。
2. 非关系型数据库（NoSQL）
MongoDB
• 特点：面向文档的数据库，使用BSON（Binary JSON）格式存储数据。支持灵活的数据模型，易于扩展。
• 适用场景：内容管理系统、实时分析、大数据应用等。
Redis
• 特点：键值对存储，支持多种数据类型（如字符串、列表、集合等）。内存数据库，读写速度极快。
• 适用场景：缓存、会话存储、实时分析等需要高速访问的场景。
Cassandra
• 特点：分布式、无单点故障的数据库。支持高并发写入和大数据量存储，适合大规模分布式系统。
• 适用场景：物联网、云计算、金融交易等需要高可用性和可扩展性的场景。
3. 列式数据库
HBase
• 特点：基于Hadoop的列式存储数据库。适合处理大量、稀疏的数据集，支持分布式存储和查询。
• 适用场景：大数据分析、实时查询等需要处理海量数据的场景。
4. 图数据库
Neo4j
• 特点：专门用于存储和查询图结构数据的数据库。支持复杂的关系查询和优化。
• 适用场景：社交网络、推荐系统、知识图谱等需要处理复杂关系网的场景。
选择数据库的建议
• 根据应用需求选择：了解你的应用需要哪些特性（如事务支持、查询性能、扩展性等），然后选择最适合的数据库。
• 考虑数据量和并发性：对于大数据量和高并发的应用，选择能够支持这些特性的数据库。
• 考虑成本和运维：开源数据库通常成本较低，但可能需要更多的运维工作；商业数据库则提供了更全面的支持和
