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。