数据库的类型可根据数据模型、存储结构、应用场景等多个维度进行划分。以下是主要分类及其特点：

一、按数据模型划分

1、关系型数据库

核心特征：以表格形式存储数据，通过主键、外键建立关联，支持ACID事务和SQL查询。

代表产品：MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server。

适用场景：金融、电商等需要强一致性和复杂查询的场景。

2、非关系型数据库

核心特征：不依赖固定表结构，支持灵活的数据模型，通常高性能、高扩展性。

细分类型：

文档数据库：以JSON/BSON文档存储数据，适合半结构化数据。

键值数据库：以键值对存储，适用于缓存和快速读写。

列族数据库：按列族存储，适合大规模分布式数据。

图数据库：以节点和边存储关系，用于社交网络分析。

时序数据库：优化时间戳数据存储，用于物联网、日志分析。

3、其他数据模型

层次模型：树形结构，父子节点关系。

网状模型：多对多关系，灵活性高但复杂度大。

对象数据库：直接存储对象，支持面向对象特性。

XML数据库：专为存储和查询XML数据设计。

二、按存储结构与功能划分

1、分布式数据库

特点：数据分散存储在多节点，高可用、高扩展性。

适用场景：云计算、全球业务系统。

2、内存数据库

特点：数据存储在内存中，极低延迟。

适用场景：实时交易、缓存、游戏引擎。

3、数据仓库与数据湖

数据仓库：用于历史数据分析，支持OLAP。

数据湖：存储非结构化/半结构化数据，支持大数据分析。

4、云数据库

特点：由云厂商托管，按需扩展。

优势：降低运维成本，适合中小企业。

三、按应用场景划分

1、事务型数据库

如关系型数据库，适用于金融、企业ERP等需要强一致性的场景。

2、分析型数据库

如列式数据库(HBase)、数据仓库，优化批量查询和统计分析。

3、实时处理数据库

如内存数据库(Redis)、时序数据库(InfluxDB)，用于流式数据处理和监控。

4、特定领域数据库

地理信息系统(GIS)数据库：存储空间数据(如PostGIS)。

知识图谱数据库：支持语义网络查询(如Neo4j)。

数据库类型多样，需根据数据特性(结构化/非结构化)、性能需求(低延迟/高吞吐)、扩展性要求(横向/纵向)及成本综合选择。