数据库常见类型分为四种：层次式数据库、网络式数据库、关系型数据库、非关系型数据库。那这几种数据库具备什么特点呢？
层次数据库层次模型的概念:层次模型是数据处理中发展较早、技木上也比较成熟的一种数据模型。
层次数据库系统采用层次模型作为数据的组织方式。
层次数据库系统的典型代表是IBM公司的IMSDBMS，这是1968年IBM公司推出的第一个大型的商用DBMS，曾经得到广泛的使用。
层次模型的数据结构:层次模型用树形结构来表示各类实体以及实体间的联系。现实世界中许多实体之间的联系本来就呈现出一种很自然的层次关系，如行政机构、家族关系等。其特点是将数据组织成有向有序的树结构层，由处于不同层次的各个结点组成。在数据库中定义满足下面两个条件的基本层次联系的集合为层次模型:
有且只有一个结点没有双亲结点，这个结点称为根结点。
除根结点外，其余各结点有且仅有一个上一层结点作为其“双亲”，而位于其下的较低一层的若千个结点作为其“子女"
网络式数据库按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统，其典型代表是DBTG(Data Base Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。
关系型数据库关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。
关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型。
简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
关系模型中常用的概念：
关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名
元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录
属性：可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段
域：属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制
关键字：一组可以唯一标识元组的属性，数据库中常称为主键，由一个或多个列组成
关系模式：指对关系的描述。其格式为：关系名(属性1，属性2， ... ... ，属性N)，在数据库中成为表结构
非关系型数据库由于非关系型数据库本身天然的多样性，以及出现的时间较短，因此，不想关系型数据库，有几种数据库能够一统江山，非关系型数据库非常多，并且大部分都是开源的。
这些数据库中，其实实现大部分都比较简单，除了一些共性外，很大一部分都是针对某些特定的应用需求出现的，因此，对于该类应用，具有极高的性能。依据结构化方法以及应用场合的不同，主要分为以下几类：
1).面向高性能并发读写的key-value数据库：key-value数据库的主要特点即使具有极高的并发读写性能，Redis,Tokyo Cabinet,Flare就是这类的代表
2).面向海量数据访问的面向文档数据库：这类数据库的特点是，可以在海量的数据中快速的查询数据，典型代表为MongoDB以及CouchDB
3).面向可扩展性的分布式数据库：这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷，这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化
但是常用数据库类型为：关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库 V.S. 非关系型数据库关系型数据库的最大特点就是事务的一致性：传统的关系型数据库读写操作都是事务的，具有ACID的特点，这个特性使得关系型数据库可以用于几乎所有对一致性有要求的系统中，如典型的银行系统。
但是，在网页应用中，尤其是SNS应用中，一致性却不是显得那么重要，用户A看到的内容和用户B看到同一用户C内容更新不一致是可以容忍的，或者说，两个人看到同一好友的数据更新的时间差那么几秒是可以容忍的，因此，关系型数据库的最大特点在这里已经无用武之地，起码不是那么重要了。
相反地，关系型数据库为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差，而像微博、facebook这类SNS的应用，对并发读写能力要求极高，关系型数据库已经无法应付(在读方面，传统上为了克服关系型数据库缺陷，提高性能，都是增加一级memcache来静态化网页，而在SNS中，变化太快，memchache已经无能为力了)，因此，必须用新的一种数据结构存储来代替关系数据库。
关系数据库的另一个特点就是其具有固定的表结构，因此，其扩展性极差，而在SNS中，系统的升级，功能的增加，往往意味着数据结构巨大变动，这一点关系型数据库也难以应付，需要新的结构化数据存储。
于是，非关系型数据库应运而生，由于不可能用一种数据结构化存储应付所有的新的需求，因此，非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。
必须强调的是，数据的持久存储，尤其是海量数据的持久存储，还是需要一种关系数据库这员老将。
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