資料庫類型可分為層次型、網狀型和關係型。層次型資料庫是把資料依照層次建構（樹結構）的方法呈現；網狀型資料庫是採用網狀原理和方法，以網狀資料模型為基礎建立的資料庫；關係型資料庫是指採用了關係模型來組織資料的資料庫。
本教學操作環境：windows7系統、Dell G3電腦。
資料庫種類有哪些
早期較為時興的資料庫種類有三種，分別是層次型資料庫、網狀型資料庫和關係型資料庫。而在現今的網路中，最常見的資料庫種類主要有2種，即關係型資料庫和非關係型資料庫。
層次資料庫介紹
層次資料庫是最開始研發的資料庫系統軟體，它把資料依照層次建構（樹結構）的方法呈現。層次資料庫以前是非常熱門的資料庫，但伴隨著關聯式資料庫的逐漸流行，如今早已非常少應用了。
特徵：樹的性質決定了樹狀資料模型的特徵
1. 整個模型中有且僅有一個節點沒有父節點，其餘的節點必須有且僅有一個父節點，但是所有的節點都可以不存在子節點；
2. 所有的子節點不能脫離父節點而單獨存在，也就是說如果要刪除父節點，那麼父節點下面的所有子節點都要同時刪除，但是可以單獨刪除一些葉子節點；
3. 每個記錄類型有且僅有一條從父節點通往自身的路徑；
較為具備象徵性的層次資料庫是IMS（Information Management System）資料庫，由IBM企業研發。
網狀型資料庫介紹
定義：以有向圖表示實體和實體之間的聯繫的資料結構模型稱為網狀資料模型。
特徵：
1. 可以存在兩個或多個節點沒有父節點；
2. 允許單一節點存在多於一個父節點；
關係型資料庫詳細介紹
網路資料庫和層次資料庫在資料獨立性和抽象性層級上有所欠缺，使用者開展儲存時，需要宣告資料的儲存結構和相對路徑。而關係資料庫就可以較切實解決這種問題。
關係型資料庫，是指採用了關係模型來組織資料的資料庫，其以行和列的形式儲存數據，以便於使用者理解，關係型資料庫這一系列的行和列被稱為表，一組表組成了資料庫。使用者透過查詢來檢索資料庫中的數據，而查詢則是用於限定資料庫中某些區域的執行程式碼。關係模型可以簡單理解為二維表格模型，而關係型資料庫就是由二維表及其之間的關係所組成的資料組織。
和Excel工作簿一樣，關聯式資料庫也選用由列和行構成的二維表來管理數據，簡單易懂。另外，它也利用SQL（Structured Query Language，結構化查詢語言）對資料進行實際操作。
非關係型資料庫詳細介紹
伴隨著網路科技Web2.0的興起，傳統關聯式資料庫正在處理大數據量，例如大規模和高並發的微博、微信或SNS類型的web2.0動態網頁時，已經有些力不從心，揭露了許多難以克服的難題。因此出現了針對大規模資料量場景，以效能卓越和應用便利為目的的的資料庫產品－NOSQL資料庫。
非關係型資料庫主要是根據“非關聯實體模型”的資料庫，也稱為NoSQL資料庫，NOSQL的原意是“Not only SQL”，而不是“NoSQL”的含意，因而，NoSQL的出現並不是完全否認關係型資料庫，只是做為傳統關係型資料庫的一個合理補充。 NOSQL資料庫在特殊的情境下能夠充分發揮出無法想像的高效率和卓越效能。
非關聯式資料庫也能夠細分化為四個小項：
#鍵值（Key-Value）儲存資料庫；
#列儲存（Column-oriedted）資料庫；
以文字文件為導向（Document-Oriented）資料庫；
圖型（Graph）資料庫。
不同種類資料庫應用領域區別
在資料庫應用角度來區分的話，資料庫還可以分為面向操作型和麵向資料分析型，以下是根據實際應用場景的不同對資料庫的簡單的介紹。
1.操作導向的關係型資料庫
典型性應用領域:ERP,CRM,信用卡交易,中小型電商
資料儲存方法:表格
流行廠商:Oracle Database,Microsoft SQLServer,IBM DB2,EnterpriseDB(PostgreSQL),MySQL
#優點：完善的生態環境保護，交易保證/資料一致性
缺點：嚴苛的資料模型界定，資料庫拓展限制，和非結構型的結合應用較難。
2.以資料分析為導向的關係型資料庫
典型性應用領域：資料倉儲，商務智能，資料科學研究
#資料儲存方法:表格
流行廠商:Oracle Exadata,Oracle Hyperion,Teradata,IBM Netezza,Google BigQuery
# #優點:資訊內容與運算的一致性
缺點:必須由資料庫技術專業的IT工作人員維護保養，資料對應通常是分鐘級
#3.操作導向的非關聯式資料庫
典型性應用領域:Web,mobile,and IoT applications,social networking,user recommendations,shopping carts
資料儲存方法:有許多儲存結構(document,graph,column,key-value,time series)
流行廠商:MongoDB,Amazon DynamoDB, Amazon,Redis
優點:便利性，協調能力(不用預先定義的方式)，水平伸縮(適應大規模資料量)，成本低(開源系統)
缺點:欠缺交易保證
4.資料分析導向的非關係型資料庫
典型性應用領域:索引數以百萬計的資料點，預測分析,詐騙檢驗
資料儲存方法:Hadoop不用原有的資料建構;資料能夠跨好幾個伺服器儲存
流行廠商:Cloudera,Hortonworks,MapR,MarkLogic,Snowflake,DataBricks,ElasticSearch
優點:適用批次處理,並行處理檔案;主要是開源的，資金投入較低
缺點:遲緩的反應速度;不宜迅速檢索或高速更新
程式學習》
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