以下是关于“数据库之常用数据库”可能的更多详细内容：
7. 分布式数据库
7.1 Apache Cassandra
- 概述: 分布式列族数据库，支持大规模数据存储和高可用性。
- 特点: 分布式架构、高写入吞吐量、无单点故障。
- 应用场景: 大数据处理、物联网、实时分析。
7.2 CockroachDB
- 概述: 分布式SQL数 冰岛电子邮件数据库 据库，提供高可用性和强一致性。
- 特点: 自动分片、支持全局事务、易于扩展。
- 应用场景: 全球分布式应用、金融系统、企业数据管理。
8. 新型数据库技术
8.1 NewSQL
- 概述: 结合了NoSQL的扩展性和传统SQL的事务支持的新型数据库。
- 特点: 高并发处理、ACID事务、水平扩展。
- 应用场景: 需要高并发和事务一致性的应用，如电商平台和金融服务。
8.2 Serverless Databases
- 概述: 云服务提供的 清华大学图书馆作为中国乃 无服务器数据库，按需自动扩展和管理。
- 特点: 自动缩放、按需计费、无需管理基础设施。
- 应用场景: 动态负载、开发和测试环境、快速原型开发。
9. 多模态数据库
9.1 OrientDB
- 概述: 支持文档、图形和关系数据模型的多模态数据库。
- 特点: 灵活的数据建模、支持多种数据结构。
- 应用场景: 复杂数据建模、混合工作负载。
9.2 ArangoDB
- 概述: 多模态数据库，支持文档、图形和键值数据模型。
- 特点: 一体化查询引擎、支持复杂查询。
- 应用场景: 知识图谱、社交网络、推荐系统。
10. 云数据库
10.1 Google Cloud Spanner
- 概述: Google云提供的全球分布式数据库服务，支持SQL查询和事务处理。
- 特点: 高可用性、全球分布、一致性事务。
- 应用场景: 全球范围内的应用、大规模数据处理。
10.2 Amazon Aurora
- 概述: AW，兼容MySQL和PostgreSQL。
- 特点: 高性能、自动备份、自动恢复。
- 应用场景: 高性能应用、数据密集型工作负载。
11. 机器学习集成数据库
11.1 Microsoft Azure Synapse Analytics
- 概述: 综合分析服务，集成了大数据和数据仓库功能，支持机器学习模型的训练和部署。
- 特点: 高度集成的分析平台、支持实时数据流和批处理。
- 应用场景: 数据仓库、实时数据分析、机器学习集成。
11.2 IBM Db2 Warehouse
- 概述: 云数据仓库解决方案，支持大规模数据分析和机器学习。
- 特点: 高性能数据处理、集成机器学习和分析功能。
- 应用场景: 数据仓库、业务智能、数据科学。
12. 大数据数据库
12.1 Apache Hadoop HBase
- 概述: 分布式列式数据库，运行在Hadoop生态系统上，适用于大规模数据存储和处理。
- 特点: 高扩展性、支持大规模数据存储和随机读写。
- 应用场景: 大数据分析、实时数据处理。
12.2 Apache Druid
- 概述: 分布式列式数据存储系统，优化了多维数据的实时分析。
- 特点: 高效的聚合查询、低延迟响应。
- 应用场景: 实时分析、业务智能。
