有哪些数据库,数据库的品种与特色
1. 联系型数据库（RDBMS）： MySQL PostgreSQL SQL Server Oracle SQLite
2. NoSQL数据库： 文档型数据库：MongoDB, CouchDB 键值对存储：Redis, Amazon DynamoDB 列存储：Cassandra, HBase 图数据库：Neo4j, Amazon Neptune
3. 时序数据库： InfluxDB TimescaleDB Prometheus
4. 内存数据库： Redis Memcached
5. 新式数据库： NewSQL：Google Spanner, CockroachDB 多模型数据库：ArangoDB
6. 大数据存储和核算： Hadoop Spark
7. 云数据库服务： Amazon RDS, Redshift Google Cloud Spanner, Bigtable Microsoft Azure SQL Database, Cosmos DB
8. 数据仓库： Amazon Redshift Google BigQuery Snowflake
9. 数据湖： Amazon S3 Azure Data Lake Storage Google Cloud Storage
10. 物联网（IoT）数据库： AWS IoT Core Azure IoT Hub
这些数据库各有其特色和适用场景，用户能够依据详细需求挑选适宜的数据库。跟着技能的开展，新的数据库类型和产品也在不断涌现。
数据库的品种与特色
在信息化年代，数据库作为存储、办理和处理数据的体系，已经成为各行各业不可或缺的基础设施。跟着技能的开展，数据库的品种日益丰厚，每种数据库都有其共同的特色和适用场景。
联系型数据库（RDBMS）是最传统的数据库类型，它依据联系模型，由E.F. Codd在20世纪70年代提出。联系型数据库运用结构化查询言语（SQL）进行数据操作，以表格的方式存储数据，表与表之间经过外键树立联系。
数据结构化：数据存储在固定的表结构中，每条数据都有清晰的预界说列和数据类型。
业务一致性：支撑ACID特性（原子性、一致性、阻隔性、持久性），保证数据操作的可靠性和完整性。
杂乱查询才能：SQL供给了强壮的查询言语，能够进行杂乱的联接、分组、排序等操作。
数据完整性：经过束缚（如主键、唯一键、外键等）保护数据的完整性。
非联系型数据库（NoSQL）是为了处理很多分布式数据而规划的，不严厉遵从表格联系模型，更着重灵活性、可扩展性和高功用。
键值存储数据库：如Redis、Memcached，数据以键值对方式存储，适宜快速读写操作。
文档型数据库：如MongoDB、CouchDB，每个文档都是一个数据项，能够包括多个字段和杂乱的数据结构，适用于内容办理体系、用户配置文件等。
列族存储数据库：如HBase、Cassandra，以列族为单位存储数据，适宜处理大规模数据。
图形数据库：如Neo4J、OrientDB，以图结构存储数据，适用于杂乱的联系图谱构建。
时序数据库是专门为处理时刻序列数据而规划的数据库，具有高吞吐量和低推迟的特色，适用于记载实时数据。
读写功用优越：时序数据库在平等情况下比联系数据库有更好的读写功用。
不支撑业务和相关：时序数据库一般不支撑业务和相关操作，适用于存储时刻序列数据。
基因功用数据库用于存储和查询基因序列、表达、骤变、蛋白质互作等信息，为基因研讨供给数据支撑。
基因序列和注释数据库：如NCBI、Ensembl。
基因表达和调控数据库：如Gene Expression Omnibus (GEO)、Human Protein Atlas (HPA)。
基因骤变和变异数据库：如1000 Genomes Project、dbSNP。
蛋白质互作和通路数据库：如BioGRID、STRING。
疾病和骤变数据库：如ClinVar、OMIM。
代谢数据库用于存储和查询代谢物谱图信息，为代谢组学研讨供给数据支撑。
METLIN：供给代谢物谱图信息。
MassBank：供给代谢物谱图信息。
mzCloud：供给代谢物谱图信息。
HMDB：供给人类代谢组学归纳数据库。
KEGG：供给代谢通路信息。
MetaCyc：供给代谢网络信息。
Lipidmaps：供给脂质代谢信息。
MS-Dial：供给代谢物判定信息。
数据库作为信息年代的重要基础设施，其品种繁复，功用各异。了解不同类型数据库的特色和适用场景，有助于咱们依据实践需求挑选适宜的数据库，进步数据办理和处理功率。
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