常用数据库有哪些？开发者视角盘点

关系型数据库

1.关系型数据库概述

关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，以行和列的形式存储数据，这一系列的行和列便构成了表，多个表组成数据库。在关系型数据库中，数据以表格形式呈现，每一行代表一个记录，每一列代表一个字段，且每个表都有一个主键，用于唯一标识记录。

关系型数据库有着诸多突出特点。它支持事务处理和并发控制，能确保数据操作的完整性与一致性。事务具有原子性、一致性、隔离性和持久性四个特性，可保证一系列操作要么全部成功，要么全部失败回滚。关系型数据库还支持SQL查询语言，方便用户进行复杂的数据查询与操作。

关系型数据库的优势在于数据结构化程度高，易于理解和使用，数据更新和事务处理快，且支持事务的ACID特性，能保证数据的完整性和一致性。不过它也存在着一些不足，如对于海量高并发的数据处理，扩展性相对较差，面对复杂的数据结构，处理效率也不够高。

关系型数据库的代表有MySQL、Oracle、PostgreSQL等，这些数据库在不同的应用场景中都发挥着重要作用，广泛应用于金融、电商、教育、医疗等众多领域，是数据存储和管理的重要工具。

2.常见关系型数据库品牌

MySQL是一款由瑞典MySQL AB公司开发的关系型数据库管理系统，后被Oracle公司收购。它具有高性能、高可靠性以及开放源代码的特点，且体积小、速度快、总体拥有成本低。MySQL支持多种存储引擎，如InnoDB、MyISAM等，适用于各种不同的应用场景，如网站建设、数据分析等。

PostgreSQL是一款强大的开源对象关系型数据库系统，它起源于加州大学伯克利分校的POSTGRES项目。PostgreSQL具有非常丰富的功能，支持事务、SQL标准、存储过程、触发器等多种特性，且对JSON、XML等复杂数据类型也有很好的支持。它在可靠性、数据一致性以及并发控制方面表现出色，被广泛应用于政府、金融、科研等领域。

Oracle数据库是由甲骨文公司开发的一款关系数据库管理系统，是数据库领域的佼佼者。它具有高性能、高安全性、可移植性好等特点，支持大容量数据存储和处理，广泛应用于大型企业和关键业务系统。Oracle提供了丰富的功能和工具，如数据仓库、数据挖掘、数据复制等，能够满足企业级应用的各种需求。

这些关系型数据库品牌各有特色，在不同的应用场景下发挥着重要作用，用户可根据自身的需求选择合适的数据库产品。

3.瀚高数据库在关系型数据库中的表现

HGDB V9.0（Enterprise Edition）是瀚高面向企业级核心交易型业务处理打造的关系型数据库产品，融合了多年数据库开发经验与大量企业级应用实践积累，拥有完全国产自主知识产权。该系统基于插件式体系架构设计，支持参数化实例方式，并采用多语法解析器架构，可满足用户"一库多用"的需求。通过多端口访问机制，一套瀚高数据库能够同时接入Oracle、MySQL和SQL Server协议，方便用户进行统一选型和统一运维，这在异构环境下降低了数据库选型与管理的复杂度。

在关系型数据库的核心能力上，HGDB V9.0支持双节点、多节点集群架构，以及全量、增量、差异等备份方式，其中包含物理块级备份能力。系统已可支撑以金融类总账系统Oracle EBS为代表的复杂数据类型和业务逻辑。在兼容性方面，企业版提供高度Oracle兼容特性，兼容Oracle的varchar2、number、clob等数据类型，兼容connect by、rownum等SQL语法，兼容PL/SQL存储过程和函数，Oracle字典表与视图兼容数量达到40个以上。依托双语法解析器架构，降低了从Oracle迁移和运维的门槛，基于Oracle的应用系统可快速迁移，大部分场景可平滑迁移，无需修改或仅需少量修改。

在性能优化方面，系统通过智能查询优化器自动选择执行计划，优化内存管理以减少磁盘I/O，增强索引创建和更新效率，支持并行查询以充分利用多核资源，并在高并发场景下强化连接处理能力。同时提供管道查询模式以提升复杂查询处理效率，支持大批量数据快速导入、读写分离将读请求分发至备节点提升整体吞吐量，以及大表分区管理。系统支持千万级事务处理能力，并提供PDR性能诊断工具，可周期性收集性能统计数据并生成HTML格式诊断报告，辅助运维人员进行性能调优。

HGDB产品线还涵盖标准版、企业版和安全版等不同版本，以适配不同场景需求。标准版在PostgreSQL基础上新增作业调度器、第三方数据库兼容、数据库设置与优化建议工具、图形化管理器、数据库状态监视器和数据迁移工具，支持Linux、Windows及国产操作系统，支持PL/pgSQL、PL/Java、PL/Python等多种存储过程语言。企业版在标准版基础上进一步扩展Oracle兼容包、中文全文检索、数据库防火墙、高可用集群支持，以及企业级备份与恢复工具，支持在线备份、日志归档和PITR时间点恢复。

非关系型数据库

1.非关系型数据库概述

非关系型数据库，也称NoSQL数据库，与关系型数据库有着明显区别。关系型数据库以表格形式存储数据，有固定的数据结构，通过SQL语言操作。而非关系型数据库并不局限于固定的表格结构，数据存储格式多样，可采用键值对、文档、列族和图形等多种方式。

在存储方式上，关系型数据库将数据按行和列有序组织在表中，非关系型数据库则可根据不同数据类型和需求，选择合适的存储格式。如键值存储直接通过键值对存取，文档数据库以文档形式存储，列存储数据库将同一列数据存储在一起，图形数据库以节点和边的形式存储图形数据。

非关系型数据库的数据结构更为灵活，能很好地应对海量数据和高并发场景。它无需事先定义数据结构，可动态扩展，适应快速变化的业务需求。在处理非结构化和半结构化数据时，也更具优势。不过它在事务处理和复杂查询方面，相对关系型数据库可能有所不足。

2.常见非关系型数据库类型

键值存储数据库是最简单的NoSQL数据库，以键值对形式存储数据，键是唯一的标识符，值可以是任意类型的数据。它具有极高的读写性能，常用于缓存系统、分布式锁等场景，如Redis、Memcached等。

文档数据库将数据存储为文档，文档可以是XML、JSON等格式。每个文档都有唯一的标识符，可包含多个键值对，且不同文档的结构可以不同。它适用于存储复杂的数据结构，如博客文章、用户信息等，MongoDB是典型的文档数据库。

列存储数据库以列族的形式存储数据，将同一列的数据存储在一起。它在处理大规模数据分析时性能优异，因为只需读取需要的列数据，减少I/O操作，如HBase、Cassandra等。

图形数据库以节点、边和属性的形式存储数据，节点表示实体，边表示实体之间的关系，属性用于描述节点和边的特征。它非常适合处理具有复杂关系的数据，如社交网络、推荐系统等，Neo4j是常用的图形数据库。

这些非关系型数据库类型各有特点，可根据不同的应用场景和需求选择合适的类型，以满足数据存储和管理的需要。

3.瀚高数据库在非关系型数据库领域的应用

瀚高数据库在同一引擎内集成了多模态能力，覆盖了传统关系型模型之外的多类数据形态。HGDB V9.0原生支持向量数据，可通过pgvector和pgvectorscale扩展实现高效的向量相似度搜索，这一能力面向AI原生应用场景，为知识库问答、RAG应用和智能体应用提供支撑。系统同时支持GIS地理信息，原生集成PostGIS扩展；支持时序数据，可通过TimescaleDB扩展处理；支持图分析，可通过AGE图数据库扩展实现图结构数据分析；支持JSON和JSONB文档存储，满足半结构化文档数据的存取需求；并提供中文全文检索能力。系统内置40余个扩展插件，并为各能力提供对应的API或SQL接口。

在此基础上，瀚高面向AI时代推出的HigoBase智能数据基座进一步强化了多模态数据管理能力。HigoBase采用多模一体化存储引擎，统一存储结构化、向量、时序、文档等各类数据，改变了以往多种数据库产品各自管理不同类型数据所带来的数据碎片化状况。该平台内置pgvector和pgvectorscale，支持向量检索；原生支持PostGIS、TimescaleDB、AGE等40余种扩展，能够在一个统一平台上集中管理GIS、时序、图分析、文档和向量数据。平台提供Schema to API能力，元数据可自动生成RESTful与GraphQL接口，无需编写后端代码，降低了应用开发的复杂度。

在数据应用方式上，HigoBase提供AI就绪混合负载引擎，采用HTAP架构实现OLTP与OLAP的协同调度，支持SQL级模型调用，使数据查询与模型推理实现一体化融合。通过知识图谱与向量库联合索引，形成"数据优化模型、模型优化数据"的双向驱动机制，从而在存储、计算与智能应用之间建立完整闭环。这一架构适用于AI原生应用、智能体应用、多模态智能体记忆与知识管理、企业级后端、实时应用以及多模态数据管理等场景，可以统一管理结构化、向量、时序、文档和GIS数据。

其他类型数据库

1.时序数据库

时序数据库是一种专门针对时间序列数据设计的数据库管理系统。时间序列数据具有随时间变化而变化的特点，广泛存在于物联网、传感器网络、金融、医疗、工业等诸多领域，如气象数据、交通流量、股票价格、心电图数据等。

时序数据库的主要应用场景包括工业物联网监控、金融市场实时分析、智能家居数据管理、IT系统性能监控等。在这些场景中，需要实时收集、处理和分析大量带有时间戳的数据，以便及时做出决策或响应。

相较于传统的关系型数据库和非关系型数据库，时序数据库有着独特的特点。它具备高速的数据写入和查询能力，能轻松应对高吞吐量和低延迟的数据访问需求。支持数据的压缩存储，可有效减少存储空间占用。还能通过时间序列索引等优化技术，快速定位和检索数据，在处理海量时序数据时表现出色。

2.图数据库

图数据库是一种非关系型数据库，它以图结构进行语义查询，使用顶点、边和属性等方式来表示和存储数据。在图数据库中，顶点表示实体，边表示实体之间的关系，属性则用于描述顶点和边的特征。

图数据库的数据模型主要有属性图、Resource Description Framework(RDF)和三重存储模型等。其中，属性图模型应用最为广泛，它通过节点表示实体，边连接节点，并可为节点和边附加属性来描述详细信息。

图数据库特别适合处理具有复杂关系网络的数据。在社交网络领域，可用来分析用户之间的关系网络，发现关键人物和社群。在推荐系统方面，能够基于用户行为和商品之间的关系进行精准推荐。在知识图谱构建上，图数据库可将各种知识以图的形式组织起来，方便进行知识推理和查询。在金融风控场景中，可利用图数据库分析交易网络，快速识别出潜在的欺诈行为。

3.瀚高数据库在其他类型数据库的发展

在传统关系型数据库之外，瀚高围绕特定数据形态和应用场景持续扩展产品能力。HGDB V9.0在同一引擎中支持时序数据（TimescaleDB）、图分析（AGE）、GIS地理信息（PostGIS）、文档数据（JSON/JSONB）和向量数据（pgvector/pgvectorscale），通过内置的40余个扩展插件为不同数据类型提供相应的API或SQL接口，从而在一个统一平台上承载多样化数据负载，减少多套异构数据库的运维成本。

在安全类数据库方向，瀚高推出了全密态数据库产品，集成隐私计算技术，实现数据在"可用与不可见"状态下处理，数据库中的数据在任何时候都不以明文形式存在，同时兼顾数据库性能。该产品已获得"新一代信息技术创新产品"奖项，并在医疗互联网服务场景中得到实际应用。安全版数据库系统（V4.5）则采用三权分立安全机制，包括系统管理员（SYSDBA）、安全保密管理员（SYSSSO）和审计员（SYSSAO）三个相互独立、相互制约的角色，提供强制访问控制、数据加密存储、安全审计、数据脱敏、资源控制和数据库防火墙等能力，符合国家信息安全等级保护要求，适用于政务、金融、军工等高安全场景。

在集群与中间件产品方面，瀚高提供高可用集群软件HGHA（V4.2），基于流复制技术实现主库故障自动检测与秒级切换，支持一主多备架构、脑裂防护与仲裁机制、虚拟IP漂移实现业务透明切换，并可与HGDB V9深度集成。读写分离集群软件HGPROXY（V6.0）则将读请求分发至备节点，通过读写流量智能分离与路由、多读节点负载均衡策略、节点间流复制同步延迟监控和连接池管理，提升数据库整体吞吐量，并可与高可用集群联动部署。

在数据融合与同步方向，瀚高ByteSynch数据融合平台支持基于事务日志变更捕获的增量数据同步，通过解析源端Redo/WAL/Binlog日志捕获变更，源端零性能损耗且无需安装Agent，支持毫秒到秒级的端到端同步延迟，兼容Oracle、DB2、MySQL、PostgreSQL、HGDB等主流数据库的任意方向同步，提供100%事务一致性、数据传输压缩与加密、数据脱敏、高效数据快照和完备的数据比对能力。平台支持x86 Linux/Windows、AIX IBM、HP-UX以及多种国产操作系统组合，适用于跨操作系统、异构数据源的数据融合场景。

数据库选择因素

1.数据类型和结构

数据类型和结构是选择数据库时至关重要的因素。关系型数据具有明确的结构，存在着实体间的关系，适合用关系型数据库来存储。这类数据可通过表格形式呈现，利用行和列来组织，借助外键等建立表与表之间的关系，实现数据的关联查询和完整性约束。比如在企业资源规划系统中，客户信息、订单信息和产品信息等关系型数据，就非常适合用关系型数据库进行存储和管理，能方便地进行数据的增删改查和事务处理。

而非关系型数据，如文档、图片、视频等非结构化或半结构化数据，其结构较为灵活多变，关系型数据库处理起来较为繁琐且效率不高。这时选择非关系型数据库更为合适。像键值存储数据库可直接通过键值对存取，适用于缓存场景；文档数据库能存储复杂文档，方便博客文章等数据的存储。通过根据数据类型和结构选择合适的数据库，能让数据的存储和管理更加高效便捷，满足不同业务场景的需求。

2.数据量和性能需求

数据量和性能需求在数据库选择过程中起着关键作用。对于数据量较小、性能要求不高的场景，传统的关系型数据库就能很好地满足需求，它能提供快速的数据查询和事务处理。

但当面临大数据量时，分布式数据库就成了更好的选择。分布式数据库将数据分散存储在多个节点上，通过并行处理来提高数据处理能力，能够轻松应对PB级别的数据存储和查询。例如在互联网、金融、电信等行业，每天产生的数据量巨大，单个数据库节点难以承受，分布式数据库就能有效解决这一问题。它通过水平扩展，增加节点数量来提高整体性能，满足业务对数据处理速度和吞吐量的要求。而且分布式数据库还能提供高可用性，当某个节点出现故障时，其他节点仍能正常工作，保证业务的连续性。

3.事务处理和一致性要求

事务处理和一致性要求是数据库选型中不可忽视的因素。在需要强一致性事务的场景，如金融交易、订单处理等，关系型数据库是优质选择。关系型数据库支持事务的ACID特性，原子性保证事务中的操作要么全部成功，要么全部失败；一致性确保事务执行前后数据保持一致状态；隔离性让多个事务并发执行时互不干扰；持久性使事务一旦提交，其结果永久保存。

这些特性能够确保在事务处理过程中数据的完整性和一致性，避免出现数据混乱或错误的情况。而在一些对一致性要求不那么高，更注重性能和扩展性的场景，如内容推荐系统，非关系型数据库可能更为适用，它通过牺牲一定程度的一致性来换取更高的性能和可扩展性。所以根据业务对事务处理和一致性要求的高低，选择合适的数据库，才能保障业务的正常运行和数据的安全。

4.安全性和可靠性需求

安全性和可靠性需求在选择数据库时同样需要重点考量。对于安全性要求高的场景，如政府、军事、金融等领域，需要选择具备强大安全机制的数据库。

数据库应提供数据加密功能，对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据泄露。还应支持访问控制、身份认证和审计等功能，确保只有授权用户才能访问数据，并记录所有操作，以便追踪和审计。

在可靠性方面，数据库应提供完善的备份和恢复机制，能够定期备份数据，并在系统出现故障时快速恢复数据，减少数据丢失的风险。一些数据库还提供高可用性方案，如主从复制、集群等，通过多个副本来保证数据的高可用性和容灾能力。只有选择具备高安全性和可靠性的数据库，才能保障数据的安全存储和业务的不间断运行。

瀚高数据库的综合优势

1.技术优势

瀚高数据库在技术上形成了覆盖兼容性、性能、高可用、安全、易用性和原厂服务等多方面的能力体系。兼容性方面，企业版兼容Oracle数据类型、SQL语法和PL/SQL存储过程，Oracle字典表与视图兼容数量达40个以上，同时通过多端口访问机制支持一套数据库同时接入Oracle、MySQL和SQL Server协议，独立多语法解析架构使不同端口可使用各自熟悉的SQL方言，迁移工具支持从Oracle、SQL Server、DB2、MySQL、Sybase、PostgreSQL等主流数据库平滑迁移，迁移工具可自动完成数据类型转换和语法适配，降低迁移风险与成本。

性能方面，系统通过智能查询优化器、高效数据缓冲、增强索引维护、并行计算增强、连接高并发优化、管道查询模式、高性能数据加载、读写分离和表分区等机制优化整体性能，支持千万级事务处理能力，并提供PDR性能诊断报告工具辅助性能调优。高可用方面，主库故障可自动检测并秒级切换，支持自动修复、虚拟IP漂移、脑裂防护与仲裁机制，支持主备复制、流复制、逻辑复制等多种数据同步方式，支持一主多备架构及同步/异步复制模式切换，同时支持在线无阻塞DDL，亿级大表在线增加带缺省值的列可在毫秒级完成。

安全方面，瀚高提供安全版数据库的三权分立机制、强制访问控制、透明加密、细粒度审计、数据脱敏和数据库防火墙，全密态数据库实现数据"可用与不可见"状态下的处理，并支持国密算法SM2/SM3/SM4，覆盖身份认证、数据传输、数据存储等全链路安全场景。在开源生态方面，瀚高在PostgreSQL国际社区活跃贡献，向开源社区提交Patch 800余个、Bug 300余个，涉及代码150余万行，深度参与核心功能评审与测试。其主导发起的IvorySQL开源数据库基于Apache-2.0许可，与PostgreSQL内核保持同步，社区提交超50,000个Commit，开源代码贡献量超95万行，并已纳入开放原子开源基金会生态。

2.行业应用案例

瀚高数据库产品解决方案已深入50余个关键行业，完成数百个国产化替换项目，覆盖政务、金融、能源电力、通信、医疗、交通、地理信息和教育科研等领域。在金融行业，有外资银行完成银行跑批业务的国产数据库替代，有财险公司全国保单核心系统全量运行于瀚高数据库之上，也有金融数科公司通过开源IvorySQL与合研的数据库技术路线，为商业银行核心业务系统底层提供对Oracle数据库的深度兼容支撑。中国人保的国产化数据库替代方案实现了秒级跨版本升级、零应用修改和无缝兼容周边工具。

在通信行业，中国移动河北公司O域业务系统替代项目完成了124.3TB数据迁移，采用四节点集群拓扑，实现零数据丢失交付，重点解决超大规模迁移、复杂系统交叉调用和高可用运维问题。在能源电力行业，南瑞继保电网综合自动化系统国产化项目面向双机、无人值守、强安全要求的电力场站，形成一键部署、db_ha高可用和双主双写同步三类成熟方案；金风科技依托一主一备高可用架构、多PING点检测及双份数据实时落盘机制打造高可用集群解决方案，国内前十风电主机厂商中超六成已开展合作；某国有发电集团为燃料管理、项目管理等六大核心系统提供关键支撑。

在医疗行业，瀚高数据库覆盖全国20余省市医疗机构。河南科技大学第一附属医院完成HIS、EMR、数据中心及集成平台等5大类86个应用改造，51个核心业务系统平稳上线，并在数字中国创新大赛中从全国690个参赛项目中获得二等奖。山东大学附属儿童医院将全密态数据库部署于"便捷就医"小程序，为超过100万用户的互联网医疗服务数据实现全链路加密保护。在政务领域，济南市新一代智慧公积金系统实现Oracle、DB2向瀚高数据库替换，是服务千万级人口城市的公积金核心业务系统；商务部食品安全追溯全国性项目为各级商务局部署100多套瀚高数据库；深圳巴士集团财务数字化建设项目则支撑央国企财务数字化改造。

3.服务与支持

瀚高构建了"四维一体"服务网络体系，覆盖呼叫中心、区域服务、总部支持和合作伙伴四个维度。呼叫中心提供7×24小时专家服务；区域服务设有应用适配和项目交付专人团队，全国拥有400余家服务合作伙伴；总部支持提供内核源码级定制服务；合作伙伴的售后服务能力经三方认证。在此基础上，瀚高提供7×24小时在线服务、迁移适配服务、远程DBA服务和现场服务等多种服务形式。

在国产化适配方面，瀚高数据库支持龙芯、海光、兆芯、飞腾等国产CPU（覆盖ARM、x86、MIPS、LoongArch、SW64架构），支持银河麒麟、中标麒麟、中科方德、统信UOS等国产操作系统，并可无缝衔接"飞腾+麒麟"系统环境。IvorySQL 5.0支持一键安装主流架构并适配麒麟、统信等国产操作系统。HigoBase支持云端部署与本地私有化安装，兼容主流Linux及麒麟、统信等国产操作系统，提供99.99%的SLA可用性承诺及金融级故障自动切换与数据备份恢复能力。ByteSynch数据融合平台亦支持龙芯+麒麟、海光+麒麟、兆芯+中科方德等多种国产操作系统组合。在工具支持方面，瀚高提供开发管理工具、运维实施工具、监管分析平台等，提供图形化与命令行两种安装方式，并有一站式企业级工具包涵盖开发、评估、迁移、实施运维等功能。