1.OLTP事务型数据库（做日常业务）
用途：高并发增删改查、下单、登录、转账、订单、后台业务
特点：强调事务ACID、响应快、并发高、数据量偏小
代表：MySQL、MariaDB、Oracle、PostgreSQL、SQL Server
短板：海量数据分析很慢，不适合大屏统计
2.OLAP分析型数据库（做报表统计）
用途：海量数据汇总、报表、数据分析、数据大屏、数仓
特点：批量查询、聚合计算、数据量大、不强调高频事务
代表：Greeplum、ClickHouse、StarRocks、Hive、Spark SQL
短板：日常高并发业务扛不住，不能做交易
3.时序数据库TSDB（时间序列数据）
用途：设备监控、传感器、车联网、服务器性能、湿湿度、电力、工业采集
特点：带时间戳、持续高频写入、只追加少修改、高压缩、按时间范围查询
代表：InfluxDB、TimescaleDB、Prometheus
短板：做业务交易、复杂事务完全不行
4.缓存数据库KV数据库
用途：热点数据存储、秒杀、排行榜、会话存储
特点：极速读写、简单键值存储
代表：Redis
短板：不适合复杂业务数据、不能做主库
5.文档数据库
用途：APP动态、商品详情、不规则JSON数据
代表：MongoDB
6.图数据库
用途：社交关系、人脉图谱、风控链路、推荐关系
代表：Neo4j
7.超融合数据库HTAP
同时支持：OLTP日常业务事务，OLAP海量数据分析报表，时序IoT/工业监控数据
理念：one size fits all
传统做法：业务用MySQL+分析用Greenplum+监控用时序库，三套分离
YMatrix做法：一套全搞定，不用拆分