不同的数据库
数据库是结构化数据的有序集合，通常以电子形式存储在计算机系统中。它由数据库管理系统（DBMS）控制，而数据、DBMS 和相关应用程序共同构成了数据库系统。
常见数据库类型
下面是根据学习和应用广度推荐的数据库类型，每一种都有其独特的优缺点和适用场景：
| 数据库 | 优点 | 缺点 | 适用场景 | 推荐 | Python库 |
|---|---|---|---|---|---|
| SQLite | 轻量级、无需服务器、易于嵌入、文件存储。 | 不支持高并发和多用户、网络访问受限。 | 移动/桌面应用、嵌入式设备。 | 初学者入门，小型项目。 | sqlite3 (内置) |
| PostgreSQL | 功能强大、支持多种数据类型、符合SQL标准、社区活跃。 | 大规模高并发配置复杂、分片能力不如MongoDB。 | 金融系统、复杂报表分析、地理信息系统。 | 主力数据库，功能强大且可靠。 | psycopg2 |
| MongoDB | 文档模型灵活、易于扩展、支持分片、查询语言丰富。 | 事务能力相对较弱、不擅长复杂关联查询。 | 内容管理系统、大数据 分析、物联网。 | 快速开发，需要灵活的数据结构。 | pymongo |
| Redis | 读写速度极快、支持多种数据结构、高并发。 | 基于内存、容量有限、大查询可能阻塞。 | 缓存、实时排行榜、会话存储。 | 后端必备，用于提升应用性能。 | redis-py |
| Elasticsearch | 分布式、可扩展、强大的全文搜索和实时分析。 | 资源消耗高、复杂查询性能弱、非结构化数据成本高。 | 日志分析、企业搜索、电商搜索。 | 搜索功能，处理日志和数据分析。 | elasticsearch-py |
| Milvus | 高效的向量相似度搜索、可扩展性强。 | 功能单一、不适合结构化数据、生态系统不成熟。 | 图像/视频搜索、推荐系统、智能问答。 | AI/ML领域，处理向量数据。 | pymilvus |
| Neo4j | 专为图数据 设计、查询效率高、支持ACID事务。 | 不适合处理海量非图数据、扩展性复杂。 | 社交网络、知识图谱、欺诈检测。 | 关系分析，用于知识图谱和社交网络。 | neo4j-driver |
向量数据库的崛起
随着人工智能和大模型的兴起，向量数据库的重要性日益凸显。许多传统数据库已开始集成向量功能，以满足 AI 应用的需求。
- 内置向量能力：在现有数据库架构中直接添加向量数据类型和相似度搜索功能。
- 通过插件或扩展：提供插件，允许用户在传统数据库上进行向量操作。例如，pgvector 就是 PostgreSQL 最著名的向量扩展，它将 PostgreSQL 的成熟特性与向量搜索能力结合在一起。
你不需要精通所有这些数据库，但最好能根据项目需求选择并掌握其中几款。