深度解析数据库分类，学会正确选择数据库种类

随着数据量的不断增加，数据库的重要性也越来越明显。在当前的互联网时代，各类企业和个人开发者都需要合理使用和管理数据库。但对于初学者和业余爱好者来说，选择正确的数据库类型并不容易。

数据库通常分为关系型数据库和非关系型数据库两类。根据不同的需求和应用场景，还有数据仓库和数据湖等特殊类型的数据库。

关系型数据库

关系型数据库最为广泛使用，采用类似表格的形式来保存数据。这种数据库能够保证数据之间的一致性和完整性。同时，也具备更好的事务处理能力和查询性能。基于SQL语言，关系型数据库使用广泛，最常见的莫过于MySQL和***。

非关系型数据库

相对于关系型数据库，非关系型数据库不需要严格的数据结构，更为灵活。适用于需要扩展性和高性能的场景。非关系型数据库适合大规模数据存储，像MongDB和Redis被广泛地应用于互联网行业。

数据仓库

通常来说，数据仓库是一种经过精心设计的、用于分析大量类似数据的数据库。数据仓库由于存储大量的数据，因此需要高度的稳定性和可靠性。数据仓库适用于商业智能和大数据分析的场景，目前最流行的数据仓库是Snowflake和Amazon Redshift。

数据湖

数据湖是一种不限制数据模式或者格式的储蓄库，并能在数据中保存多种存储层次。数据湖可以涵盖整个企业数据的存储和分析，其更为灵活的存储数据形式，可以储存结构化数据、非结构化数据、半结构化数据，适用于数据科学家和分析师。

综上所述，选择适合自己的数据库类型需要考虑各种因素。无论是刚刚入行的开发者还是企业级用户，都需要仔细分析自己的具体需求，选择最适合的数据库类型。建议新手从SQL入手，较为简单易学，在此基础上逐步学习其他类型的数据库。