当前数据库可分为两种类型：关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库
指采用了关系模型来组织数据的数据库。
关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
当今十大主流的关系型数据库
Oracle，Microsoft SQL Server，MySQL，PostgreSQL，DB2，Microsoft Access， SQLite，Teradata，MariaDB(MySQL的一个分支)，SAP
关系型数据库的优点：
1.容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解
2.使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
3.易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率
关系型数据库存在的问题：
1.网站的用户并发性非常高，往往达到每秒上万次读写请求，对于传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈
2.网站每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的
3.在基于web的结构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。当需要对数据库系统进行升级和扩展时，往往需要停机维护和数据迁移。
4.性能欠佳：在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性，必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。
数据库事务必须具备ACID特性，ACID分别是Atomic原子性，Consistency一致性，
Isolation隔离性，Durability持久性。
非关系型数据库
指非关系型的，分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。
一般称之为NoSQL，全称Not Only SQL。
非关系型数据库以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，不局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。
NoSQL数据库类型
文档数据库——这些数据库通常将每个键与称为文档的复杂数据结构配对。文档可以包含键数组对、键值对甚至嵌套文档。它的特点是可以在海量的数据中快速查询。示例：MongoDB、Apache CouchDB、ArangoDB、Couchbase、Cosmos DB、IBM Domino、MarkLogic、OrientDB。
键值存储——每个单独的项都存储为键值对（key-value）。键值存储是所有NoSQL数据库中最简单的数据库，它的特点是具有极高的并发读写性能。示例：Redis, Memcached, Apache Ignite, Riak。
宽列存储——这些类型的数据库针对大型数据集上的查询进行了优化，它们将数据列存储在一起，而不是行。示例：Cassandra，Hbase，Scylla。
图形存储——这些存储关于图形、网络的信息，例如社会关系、路线图、交通链接。示例：Neo4j，AllegroGraph。
专用于搜索数据的数据库管理系统——主要是用于对海量数据进行近实时的处理和分析处理，可用于机器学习和数据挖掘。示例：Elasticsearch，Splunk，Solr，MarkLogic和Sphinx
NoSQL优点：
1.用户可以根据需要去添加自己需要的字段，为了获取用户的不同信息，不像关系型数据库中，要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。
2.适用于SNS(Social Networking Services)中，例如facebook，微博。系统的升级，功能的增加，往往意味着数据结构巨大变动，这一点关系型数据库难以应付，需要新的结构化数据存储。由于不可能用一种数据结构化存储应付所有的新的需求，因此，非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。
NoSQL不足：
只适合存储一些较为简单的数据，对于需要进行较复杂查询的数据，关系型数据库显的更为合适。不适合持久存储海量数据
参考文章：
https://www.jianshu.com/p/fd7b422d5f93