数据库类型：关系型、NoSQL、云数据库、向量数据库

更新于 2026-02-04

Moez Ali 2024-05-22

主要的数据库类型包括用于结构化数据的关系型数据库、用于灵活性的 NoSQL 数据库、用于远程访问的云数据库，以及用于机器学习应用的向量数据库。

在当今这个数据驱动的世界中，我们面临一个重大挑战：如何高效地存储、管理和从数据中提取有意义的洞察？数据库提供了一种解决方案，为组织和访问信息提供了结构化的存储库。

然而，为了满足各种数据结构和用例的独特需求，不同类型的数据库应运而生。

在本文中，我们将探讨在数据科学领域中最常遇到的四种主要数据库类型：关系型数据库、NoSQL 数据库、云数据库和向量数据库。

数据库的重要性

数据库是数字世界中的关键工具。它们是有组织的数据集合，便于存储、检索、管理和操作信息。

从根本上说，数据库旨在以结构化格式保存数据，使用户和应用程序能够高效地访问和更新所需信息。

数据库的重要性几乎遍及所有领域，但在数据科学中尤为关键。数据科学项目通常涉及分析大量数据，以获得洞察、做出预测或支持决策。

如果没有数据库，随着数据规模和复杂性的增长，管理这些数据将变得繁琐且容易出错。数据库提供了一种系统化的方式来存储数据，并确保其完整性、安全性和可访问性。

例如，一家零售公司需要跟踪销售、客户互动、库存和供应商信息。数据库构成了该公司运营的支柱，使其能够分析趋势、预测需求、优化库存水平并提升客户体验。

如果没有数据库，公司将难以处理每天产生的海量数据，更不用说利用这些数据做出明智的业务决策了。

数据库类型：快速概览

不同类型的数据库反映了各种用例的需求差异以及其所处理数据的复杂性。开发不同类型的数据库是为了优化性能、增强功能并满足特定用例的需求。

这种多样性不仅仅是技术丰富性的体现，更是应对不同用例中出现的独特挑战和需求的必要之举。不同类型数据库的需求源于数据结构、访问模式、可扩展性要求和一致性需求等方面的差异。

例如，传统业务应用程序通常依赖于结构化数据，这些数据非常适合具有预定义模式的表格，因此关系型数据库成为理想选择。

然而，随着大数据、社交网络和实时分析的兴起，关系型数据库在处理非结构化数据、横向扩展或管理高度关联数据方面的局限性变得明显。

这促使了 NoSQL 数据库的出现，这类数据库旨在为不符合传统数据库严格结构的某些类型数据提供灵活性、可扩展性和性能优势。 同样，物联网（IoT）和时间敏感型应用的出现也催生了专为高效处理时序数据而优化的时间序列数据库。

云数据库也日益受到重视，通过在远程服务器上托管数据，提供可扩展性和可访问性。

此外，向量数据库也已崭露头角，专门满足机器学习应用的特定需求，高效地存储和查询高维向量。

流行的数据库管理系统

DB-Engines 2024 年 5 月的排名列出了基于流行度的顶级数据库管理系统（DBMS）。该排名每月更新一次，涵盖 420 个系统。截至 2024 年 5 月，排名前四的数据库均为关系型数据库：Oracle、MySQL、Microsoft SQL 和 PostgreSQL。

db-engines 排名前 10 的数据库管理系统截图

来源：db-engines

值得注意的是，MongoDB 和 Redis 等 NoSQL 数据库也在排名中占据重要位置，反映出市场对能够处理非结构化数据和高流量应用的灵活、可扩展解决方案日益增长的需求。这些 NoSQL 系统的年同比增长显著，表明数据库架构正朝着更加多样化的方向发展。

该排名还揭示了云数据库日益增长的受欢迎程度，例如 Snowflake 提供了一个完全托管、可扩展的数据仓库解决方案。Elasticsearch 作为一种强大的搜索引擎和分析平台，其排名也不断上升，凸显了现代数据管理中搜索和分析能力的重要性。

数据库流行趋势

现在让我们看一下下面的折线图，它展示了 2014 年至 2024 年数据库流行度的动态变化。

db-engines 显示所有数据库管理系统历史流行趋势图的截图

来源：db-engines

一个关键结论是，Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server 和 PostgreSQL 等关系型数据库管理系统（RDBMS）的持续主导地位。在过去十年中，它们始终保持着领先地位，突显了其在处理结构化数据和支持各种应用程序中的复杂查询方面的重要性。

然而，该图表也揭示了近年来的一个显著变化。尽管 RDBMS 系统的受欢迎程度逐渐下降，但 MongoDB 和 Redis 等 NoSQL 数据库却经历了显著增长。这一上升趋势反映了这些灵活、可扩展的解决方案在管理非结构化数据和适应高流量应用方面的采用率不断提高。

另一个有趣的趋势是云数据库的崛起。Databricks 是一个基于云的数据工程和机器学习平台，其受欢迎程度飙升，展示了市场对提供可扩展性、易用性和强大分析能力的云解决方案的需求不断增长。

同样，Snowflake 作为一个完全托管的云数据仓库，也实现了显著增长，突显了其可扩展且易于使用的架构的吸引力。

关系型数据库

关系型数据库以表格形式存储数据，表格由行和列组成。每一行代表一条唯一记录，每一列代表该记录的一个特定属性。

可以将它们想象成精心组织的电子表格，其中数据存储在由行（记录）和列（属性）组成的表格中。每一行代表一个独立的实体，如客户或产品，而每一列则捕获一个特定特征，如姓名、地址或价格。

关系型数据库的真正优势在于它们能够使用关系将这些表格链接在一起。通过外键建立的关系使我们能够连接不同表格中的数据，从而创建统一的信息视图。

例如，在客户关系管理（CRM）系统中，客户表可能与订单表相关联，使我们能够跟踪客户的购买历史。

结构化查询语言（SQL）

为了与关系型数据库交互，我们使用结构化查询语言（SQL）。这种强大的语言使我们能够查询、插入、更新和删除数据，以及执行连接多个表格数据等复杂操作。SQL 的结构化特性通过 ACID 属性确保数据的完整性和一致性：

  • 原子性（Atomicity）：事务中的所有操作被视为一个单元，确保要么全部提交，要么全部不提交。
  • 一致性（Consistency）：在整个事务过程中，数据保持有效状态，遵守预定义的约束和规则。
  • 隔离性（Isolation）：事务独立执行，如同数据库上只发生该操作一样。
  • 持久性（Durability）：一旦事务提交，其更改将是永久的，即使在系统故障的情况下也是如此。

何时使用关系型数据库

关系型数据库在以下情况下非常适用：

  • 强一致性：确保所有用户同时看到相同的数据。
  • 复杂查询：从多个表格连接数据以获得洞察。
  • ACID 合规性：为关键应用程序保证可靠的事务处理。

然而，它们可能不太适合：

  • 非结构化数据：处理不适合表格格式的数据（例如社交媒体帖子、传感器数据）。
  • 大规模可扩展性：当您的应用程序需要在众多服务器上横向扩展时。

流行的关系型数据库

一些流行的关系型数据库管理系统（RDBMS）选项包括：

  • MySQL：开源，以其易用性、速度和可靠性著称，常用于 Web 应用程序。
  • PostgreSQL：开源且高度可扩展，提供高级功能并严格遵守 SQL 标准。
  • Oracle Database：全面的企业级解决方案，以其性能、可扩展性和安全性著称。
  • Microsoft SQL Server：与 Microsoft 生态系统紧密集成，提供广泛的商业智能和分析工具。

NoSQL 数据库

NoSQL 数据库（“不仅仅是 SQL”的缩写）已成为关系型数据库的强大替代方案，特别是在灵活性、可扩展性和高性能至关重要的场景中。

与关系型数据库不同，NoSQL 数据库可以处理非结构化或半结构化数据，而不受固定模式的约束。这意味着我们可以以各种格式存储数据，例如 JSON 文档、键值对或图结构，而无需事先定义严格的结构。

这些数据库通常提供跨多台服务器和集群横向扩展的功能，使其适用于分布式数据环境。

查询 NoSQL 数据库

与使用结构化查询语言（SQL）的关系型数据库不同，NoSQL 数据库没有通用的查询语言。相反，每种类型的 NoSQL 数据库通常都有其独特的查询语言或 API，针对其特定的数据模型和结构进行了定制。

虽然 NoSQL 数据库优先考虑灵活性和可扩展性，但它们通常会放宽关系型数据库中的一些 ACID 属性。例如，一些 NoSQL 数据库优先考虑最终一致性而非即时一致性，这意味着更改可能不会立即在所有节点上反映出来。这种权衡允许更好的性能和可扩展性，但在设计依赖严格数据一致性的应用程序时需要仔细考虑。

何时使用 NoSQL 数据库

NoSQL 数据库特别适用于以下场景：

  • 敏捷性至关重要：快速开发周期和不断演变的数据模型。
  • 可扩展性是优先事项：数据呈指数级增长或高流量的应用程序。
  • 性能至关重要：需要快速读/写操作的实时应用程序。
  • 数据类型多样：各种数据类型（例如社交媒体帖子、传感器数据）。

常见用例包括：

  • 大数据分析：处理海量数据集。
  • 实时应用程序：提供最新信息。
  • 内容管理系统：存储和管理多样化内容。
  • 物联网（IoT）：处理连续数据流。
  • 个性化引擎：定制用户体验。

尽管提供了显著优势，NoSQL 数据库可能不适合需要强事务保证或复杂关系查询的应用程序。许多组织采用混合方法，同时使用关系型和 NoSQL 数据库，以发挥各自的优势。

流行的 NoSQL 数据库

一些最流行的 NoSQL 数据库包括：

  • MongoDB：面向文档的数据库，非常适合存储具有动态模式的类 JSON 文档。
  • Redis：键值存储，常用于缓存和作为快速内存数据存储。
  • Cassandra：列族存储，以其可扩展性和容错性著称。
  • Neo4j：图数据库，在管理和查询高度关联的数据方面表现出色。

云数据库

云数据库通过利用云计算平台的庞大资源和可扩展性，彻底改变了数据管理。这些数据库驻留在远程服务器上，通过互联网访问，消除了组织投资和维护自身硬件及基础设施的需求。

云数据库采用按需付费模式，我们只需为实际使用的资源付费。这消除了传统本地数据库的前期成本和持续维护费用。云提供商负责底层基础设施，包括服务器、存储和网络，而您可以专注于构建和管理应用程序。

查询云数据库

查询云数据库通常涉及使用与本地数据库相同的工具和语言。对于云中的关系型数据库，我们将使用 SQL 与数据交互。云中的 NoSQL 数据库通常有自己的查询语言或 API，类似于其本地对应物。

云提供商通常提供额外的工具和服务来简化数据库管理和查询。这些可能包括基于 Web 的控制台、命令行界面以及各种编程语言的 SDK。

何时使用云数据库

云数据库在以下情况下是绝佳选择：

  • 可扩展性至关重要：轻松适应不断变化的需求。
  • 灵活性是优先事项：提供广泛的数据库选项。
  • 全球可访问性很重要：为全球用户提供低延迟访问。
  • 成本效益是关注点：按需付费模式和可扩展资源。

流行的云数据库

领先的云提供商提供一系列数据库服务，每种服务都有其自身的优势和专长：

  • Amazon RDS：支持多种数据库引擎，如 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle，提供托管的关系型数据库服务。
  • Google Cloud SQL：完全托管的服务，允许在云中运行 MySQL、PostgreSQL 和 SQL Server 数据库。
  • Azure SQL Database：在 Microsoft Azure 云中提供可扩展、智能且完全托管的数据库服务。

向量数据库

向量数据库作为一种专门工具出现，用于处理人工智能和机器学习应用的独特需求。

向量数据库旨在存储、索引和管理向量嵌入，这些是机器学习模型中常用的高维数据表示。这使得高效的相似性搜索成为可能，数据库可以根据余弦相似度或欧几里得距离等距离度量快速识别与给定查询向量“接近”的向量。

这些特性使其适用于图像识别、推荐系统和自然语言处理等应用。它们利用索引结构优化基于距离度量的相似向量检索。

查询向量数据库

查询向量数据库通常涉及以下步骤：

  1. 嵌入查询：使用适当的嵌入模型将输入查询（例如图像、文本片段）转换为向量嵌入。
  2. 相似性搜索：向量数据库执行相似性搜索，以在向量空间中找到查询嵌入的最近邻。这通常使用近似最近邻（ANN）算法来确保大规模下的效率。
  3. 返回结果：数据库返回识别出的最近邻及其关联的元数据或原始数据对象。

不同的向量数据库可能提供各种查询选项和参数，例如指定要返回的最近邻数量或设置距离阈值。一些数据库还支持基于元数据的过滤或将向量搜索与传统的标量过滤结合。

何时使用向量数据库

向量数据库特别适用于以下场景：

  • 相似性搜索至关重要：如图像识别或推荐系统等应用。
  • 涉及高维数据：传统数据库效率低下。
  • 需要实时性能：如推荐系统等 AI 应用。

流行的向量数据库

  • Faiss：由 Facebook AI Research 开发，提供高效的密集向量相似性搜索和聚类。
  • Milvus：开源向量数据库，支持可扩展的相似性搜索和 AI 应用。
  • Pinecone：向量数据库服务，简化生产环境中相似性搜索的部署和扩展。

其他类型的数据库

虽然关系型、NoSQL、云数据库和向量数据库涵盖了广泛的用例，但还存在其他几种数据库类型，每种都针对特定的数据模型和访问模式进行了定制。让我们简要探讨一些这些专门的解决方案。

时间序列数据库

时间序列数据库针对存储和分析带时间戳的数据进行了优化，例如传感器读数、股票价格或服务器日志。它们擅长处理高容量数据摄入，并高效地基于时间范围查询数据点。流行选项包括 InfluxDB、TimescaleDB 和 Prometheus。

面向对象数据库

面向对象数据库（OODB）以对象形式存储数据，类似于面向对象编程。这可以简化复杂数据结构和关系的建模。然而，由于标准化和查询优化方面的挑战，OODB 并未得到广泛应用。流行选项包括 ObjectDB 和 Versant Object Database。

图数据库

图数据库在表示和查询实体之间的关系方面表现出色。它们将数据存储为节点（实体）和边（关系），使其非常适合社交网络、推荐引擎、欺诈检测系统和知识图谱。流行选项包括 Neo4j、Amazon Neptune 和 JanusGraph。

层次数据库

层次数据库以树状结构组织数据，记录之间存在父子关系。这种结构适用于某些专门应用，但对于复杂数据模型可能不够灵活。尽管历史上很重要，但层次数据库在现代应用中已较少见。

网状数据库

网状数据库类似于层次数据库，但允许记录之间存在更复杂的关系。虽然它们提供了灵活性，但也可能更难管理和查询。在大多数应用中，网状数据库已被关系型和图数据库所取代。

结论

在本概述中，我们探索了多样化的数据库领域，每种类型都针对特定的数据挑战进行了定制。从关系型数据库中的结构化数据到 NoSQL 的灵活性、云解决方案的可扩展性以及向量数据库的专门功能，我们看到了这些工具如何支撑现代数据管理。

选择合适的数据库是一个关键决策，取决于理解每种类型的独特优势和权衡。通过仔细评估您的具体需求和约束，您可以选择最适合赋能您的数据驱动应用程序和计划的数据库。