1、数据库的分类有哪些

数据库可以根据不同的特征和功能进行分类。以下是常见的数据库分类：
1. 关系型数据库：采用关系模型来组织数据的数据库系统，常见的有MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等。
2. 非关系型数据库（NoSQL）：不使用传统的关系模型，而采用其他数据模型的数据库系统，常见的有MongoDB、Redis、Cassandra等。
3. 分布式数据库：用于✆在多台计算机上分布存储和处理数据的数据库系统，常见的有Hadoop和HBase。
4. 内存数据库：数据存储在计算机内存中而不是磁盘中，从而提高数据处理速度，常见的有Redis和Memcached。
5. 文档数据库：将数据以文档的形式存储在数据库中，常见的有MongoDB和CouchDB。
6. 图数据库：使用图结构来组织和处理数据的数据库系统，常见的有Neo4j和ArangoDB。
7. 时间序列数据库：专门用于存储和处理时间序列数据的数据库系统，常见的有InfluxDB和OpenTSDB。
8. 空间数据库：用于存储和处理空间数据（如地理信息系统）的数据库系统，常见的有PostGIS和Oracle Spatial。
9. OLAP数据库：用于在线分析处理（Online Analytical Processing）的数据库系统，常见的有Microsoft Analysis Services和SAP HANA。
10. 数据仓库：用于集成和分析各种来源数据的数据库系统，常见的有Teradata和IBM InfoSphere.
以上是一些常见的数据库分类，不同的分类适用于不同的应用场景和需求。

2、【必知必会】面对不同的业务场景，如何选择

NoSQL和SQL看上去很像，以至于不少人把两者混为一谈，其实这两者完全是两类东西，虽然在开发中经常看见两者配合使用，但两者的定位不同，服务场景也是不同◆的。

随着NoSQL数据库的兴起，不少人觉得未来NoSQL会取代传统的数据库，也有人认为NoSQL和SQL最终会融合在一起。未来的事情不好猜测，但在这里我们可以分析下两者的定位。

什么是NoSQL？什么是SQL？

1、NoSQL不能光看字面意思，不能理解为“没有SQL”，其实它是“Not Only SQL”的简称，它是非关系型数据库的统称，它的特点就是：非关系型、半结构化、分布式、无ACID特性。

NoSQL代表有：Redis、MemCache、MongoDB等。

2、SQL本意是指结构化查询语句，它其实是一种特殊的编程语言，是用于关系型数据库的查询语言。只不过现在很多不严谨的开发者将SQL视为数据库的统称。

SQL数据库代表有：MySQL、Orache、SQL Server。

NoSQL与SQL数据库的各自特点

1、NoSQL数据库

存储数据不需要特定的模式；
使用类JSON格式的文档（半结构化）来存储键值对；
没有原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）这4种特性。

NoSQL数据库更适合存储非结构化数据、不确定需求的数据，数据是碎片化的。数据一般是存储在内存中的（个别的支持持久化到硬盘上），操作速度极快。

2、SQL数据库

存储数据前需明确定义字段模式；
使用表来存储结构化的数据；
保证数据的事务性、一致性要求。

关系型数据库更适合存储结构化数据、数据要求严谨，数据模式是固定不变的。数据是存储在硬盘上的，数据量过❣大时操作速度会受到影响。

NoSQL与SQL数据库如何选择？

在开头时就提及NoSQL与SQL的争议，我更倾向于说未来NoSQL和SQL可能会融合在一起。在如今的技术架构中我们通常也都是这样去搭配使用的：SQL数据库作为最终数据落地存储方案，而NoSQL则用来缓存热点数据，提升数据查询和操作速度。

以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流 ~ 我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！

3、redis、memcache和mongo

搬运自己的答案，mongodb不应和redis/memcache比较，因为两者的适用场景是完全不同的。

mongodb是一款介于内存数据库和关系数据库的数据库，是高性能、无模式的文档型数据库。

mongodb数据存储在磁盘，只有在需要时通过mmap映射到内存，在内存中修改，修改完毕由操作系统负责flush到磁盘。

优点：支持复杂的数据结构，能存储海量的数据，能提供类似关系数据库般强大的查询。

redis是一个开源的key-value存储系统，所有数据都是放在内存中的，持久化是使用RDB或者aof。仅支持key、string、hash、list、set几种结构，优点：读写速度非常快。缺点：受内存限制无法存储过多的数据，也无法提供强大的查询，只使用单核。

memcache是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。memcache仅支持简单的key-value结构，但使用多核。

在爬虫中，经常采用redis+mongodb的，Mongodb用于存储爬取的海量的数据，而redis则用于去重和保存待爬取的url。

4、怎么提高api接口的稳定性

在日常的开发工作中，API随处可见，现在市面上也有专门的数据类公司提供各种各样的API服务。API的稳定性直接关系到应用的稳定，那该如何提高API接口的稳定性呢？下面我来逐步和大家讲解一下以供参考。

API是什么？

API是应用程序编程接口的简称，其实可以理解为是某种服务的一种封装形式，通过API就可以获得某种服务而不需要了解其内部实现原理，基本上每款软件应用都有自己的API，供内部或外部调用。

API本身也是属于应用软件（开发人员通过编程语言开发的），它的表现形式有很多种，主要的有：

RPC
SOAP
RESTful

API的稳定性会受✏哪些因素影响？

API性能会受到很多因素影响的，比如说：

API所在服务器的配置直接影响了API的性能（如：并发、响应速度）；
API被调用的次数；
API受到黑客攻击；
不同网络环境下访问API时的速度存在差异等。

如何提高API接口的稳定性？

1、API的高可用方案

什么是高可用呢？高可用是指通过一些技术手段，避免服务出现异✎常、或减少异常导致的服务不可用时间。

API部署时也需要考虑高可用，我们推荐的方案是：

API多节点部署（同一个API服务部署多个），然后通过负载均衡进行分流；
API作好容错机制；
做好限流，避免某用户访问API次数过多导致API负载较高；
必要的熔断机制，如果API存在多级调用的情况，那熔断机制就很重要了，因为当某个API不可用时可能会导致请求阻塞，严重时会影响整台服务器的稳定；
做好权限认证，必须是合法用户才能访问API接口。

2、API的性能优化

API其实也是一种应用，同样是由开发人员开发的，因为API充当的是服务的核心，所以API的性能尤为重要，我们在开发API时需要注意以下几点：

API需要做好解耦，如果耦合度过高容易导致API性能下降、出现问题时不好定位；
API涉及到数据库操作时，SQL语句要做好优化，避免SQL查询效率低下；
对于及时性要求不高的数据，可在API层做一定缓存处理；

3、API访问速度优化

如果API是公司内部使用，建议以内网IP形式访问API服务；如果API也对外提供服务，可考虑将服务器部署在BGP机房，如果机房不在BGP机房建议在API层上方走CDN加速。