一、关系型数据库
关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。
简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。
关系模型中常用的概念：
关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名
元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录
属性：可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段
域：属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制
关键字：一组可以唯一标识元组的属性，数据库中常称为主键，由一个或多个列组成
关系模式：指对关系的描述。其格式为：关系名(属性1，属性2， … … ，属性N)，在数据库中成为表结构
关系型数据库的优点：
容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解
使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率
关系型数据库瓶颈
1).高并发读写需求
网站的用户并发性非常高，往往达到每秒上万次读写请求，对于传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈
2).海量数据的高效率读写
网站每天产生的数据量是巨大的，对于关系型数据库来说，在一张包含海量数据的表中查询，效率是非常低的
3).高扩展性和可用性
在基于web的结构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移。
MYSQL就是关系型数据库
二、非关系型数据库
这些数据库中，其实实现大部分都比较简单，除了一些共性外，很大一部分都是针对某些特定的应用需求出现的，因此，对于该类应用，具有极高的性能。依据结构化方法以及应用场合的不同，主要分为以下几类：
1).面向高性能并发读写的key-value数据库：key-value数据库的主要特点即使具有极高的并发读写性能，Redis,Tokyo Cabinet,Flare就是这类的代表
2).面向海量数据访问的面向文档数据库：这类数据库的特点是，可以在海量的数据中快速的查询数据，典型代表为
MongoDB
以及CouchDB
3).面向可扩展性的分布式数据库：这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷，这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化