数据库,相信对大家而言都不陌生,近期也有很多人问小编:我打算学习Python知识,请问需要学习数据库吗?接下来我们就来看看吧。

当然了!学习Python的小伙伴,无论从事Python哪个方向的工作,都离不开数据库,比如说网络爬虫、数据挖掘、金融量化分析、人工智能等等,所以说数据库有着十分重要的作用。下面跟着小编一起来学习一下有关数据库的知识吧。

数据库的分类介绍:

早期数据库模型有三种,分别为层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。在当今互联网中,通常把数据库分为两种,即关系型数据库和非关系型数据库。

主流的关系型数据库有哪些?

1. MySQL:目前使用最广泛的开源、多平台的关系型数据库,支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范。

2. SQL Server:支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范,属于商业软件,需要注意版权和licence授权费用。

3. Oracle:支持事务,符合关系型数据库原理,符合ACID,支持多数SQL规范,功能最强大、最复杂、市场占比最高的商业数据库。

4. Postgresql:开源、多平台、关系型数据库,功能最强大的开源数据库,需要Python环境,基于postgresql的time scaleDB,是目前比较火的时序数据库之一。

非关系型数据库有哪些?

非关系型数据库也被称为nosql,作为关系型数据库的一个补充,能在特定场景和特点问题下发挥高效率和高性能。

常见的非关系型数据库类型有键值存储数据库和面向文档数据库。

键值存储数据库类似hash,通过key做添加、删除、查询、性能高,优势在于简单、易部署、高并发,主要产品有:

Redis:开源、Linux平台、key-value键值型nosql数据库,简单稳定,非常主流的、全数据in-momory,定位于快的键值型nosql数据库。

Memcaced:一个开源的、高性能的、具有分布式内存对象的缓存系统,通过它可以减轻数据库负载,加速动态的web应用。

面向文档数据库以文档的形式存储,每个文档是一系列数据项的集合,每个数据项有名称与对应的值,主要产品有:

MongoDB:开源、多平台、文档型nosql数据库,最像关系型数据库,定位于灵活的nosql数据库。适用于网站后台数据库、小文件系统、日志分析系统。