数据库管理系统能够执行类似的基本任务，包括创建，改变和访问存储在数据库中的数据/信息，这些系统在如何执行这些活动方面彼此不同。每个系统支持的功能，支持甚至功能可能彼此不同。您需要考虑的首要问题是DBMS提供的用户友好性以及它与其与之接触的产品的集成能力可以扩展到何种程度。
除了这些因素之外，如果您能够清楚地了解这些管理系统的成本以及每个管理系统可以为您提供的支持，那也将是非常好的。随着组织的扩展，这些数据库管理引擎也需要得到增强和改进。无论您的业务规模如何，即使它是一个初创公司，由于需要管理的数据量很少而只需要有限的功能，因此考虑如何更改数据库以合并流行的更改非常重要。随着时间的推移。在某些情况下，即使切换到另一个数据库管理系统也是最好的解决方案之一。
我们列出了一些最好的和最受欢迎的数据库及其功能，这将帮助您确定哪些数据库完全符合您的业务需求。
1. MySQL
MySQL不需要介绍。每个人都至少遇到或使用过一次，这使其成为最受欢迎的网络应用数据库之一。虽然它是一个免费软件，但它仍然以功能和安全性改进的形式获得频繁更新。除了享受此免费软件提供的功能外，您还可以选择使用付费版本，该版本附带更多功能，最适合商业用途。
虽然付费版本可能提供更多功能和功能，但免费软件版本仍可确保更高的速度和稳健性，您可以根据业务需求选择。
还可以使用此数据库引擎来更改工具的功能并管理来自不同类型的表的数据，该引擎为您提供了一系列提供上述方面的存储引擎。易于使用的界面和批处理命令允许您处理大量数据 - 系统提供的这种可靠性不会保留资源。
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MySQL的优点：
提供免费版本
即使对于免费的数据库引擎，也可以使用许多功能
可以使用的各种用户界面
易于与许多数据库集成，包括Oracle和DB2
非常适合寻找价格合理的强大数据库管理工具的组织
MySQL的缺点：
没有内置的OLAP或XML支持
虽然免费版提供支持，但它不是免费提供的
与其他系统相比，让MySQL执行某些活动（例如创建增量备份）所需的工作量和时间要多得多
2. PostgreSQL
我们列表中另一个受欢迎的数据库是PostgreSQL，有趣的是，这将是第一个要开发的数据库管理系统之一。它主要用于Web数据库，允许用户管理结构化和非结构化的数据。您可以在各种平台上使用PostgreSQL，例如Linux。使用此工具可以更轻松地跨不同数据库类型导入信息。您可以跨不同的环境托管此数据库管理引擎，例如虚拟，物理甚至基于云的环境。PostgreSQL的最新版本（PostgreSQL 9.5）的用户数量有所增加。使用DBMS_SESSION和扩展的密码配置文件增强了安全性部分。
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PostgreSQL的优点：
支持JSON
多种接口的可用性
可扩展的数据库管理引擎
可以处理数TB的数据
附带各种预定义功能
如果您想使用JSON并在有限的预算内选择合适的界面，这是最合适的
PostgreSQL的缺点：
文档部分很弱，这意味着如果您对项目感到困惑，可能不容易弄清楚如何摆脱它。
读取查询或负载过重时，速度会受到影响
配置部分可能是一个挑战
3. SAP HANA
SAP HANA最近受到了很多人的欢迎。这是由SAP SE和这个数据库引擎设计的，该数据库引擎是面向列的，具有处理SAP和非SAP数据的能力。该引擎可以更轻松地保存数据。此外，使用此引擎，您可以从存储在各种存储轮胎中的应用程序和其他来源恢复数据。它可以用于托管云，同时提供从物理服务器托管它的规定。
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SAP HANA的优势：
通过压缩最小化资源需求
它具有与各种应用程序交互的能力
它可以与OLAP，SQL甚至OLTP一起使用或集成
访问时间可以降低，因为它允许访问存储在内存中的数据
您可以提供库存管理和实时报告
如果您没有预算限制并希望从应用程序中提取数据，那么SAP HANA是最好的选择
SAP HANA的缺点：
补丁和更新经常出现，因为它是现场的新功能
SAP HANA具有更高的许可成本
4. Mongo DB
与MySQL一样，Mongo DB是另一个同时具有免费版和付费版的数据库。使用Mongo DB设计的应用程序依赖于或可以使用结构化和非结构化数据。Mongo DB有一个数据库引擎，它具有适应性和灵活性，可以通过Mongo DB数据库驱动程序连接数据库应用程序。找到一个完全符合或可以与编程语言完美集成的驱动程序是一项无忧无虑的任务，因为它提供了一整套复杂的驱动程序。Mongo DB的最新版本之一是Mongo DB 3.2。它配备了新的可插拔存储引擎。
最好避免使用Mongo DB来管理关系数据模型，尽管它可以处理这些因为它可能导致性能问题。但是数据库引擎的设计使得它可以处理可变数据，这些数据不是关系数据，并且能够在其他数据库可能无法更好地执行的情况下表现良好。
它为您提供即兴搜索功能。此外，可以使用更新和插入来验证文档。如果缩小索引的大小，则可以创建新的部分索引功能，从而提高性能。
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Mongo DB的优点：
编写模式所需的停机时间较短或较少
无论是结构化还是非结构化数据，都可以轻松快速地存储数据
快速，简单，易用
使用此引擎，与JSON和其他NoSQL文档集成更容易
Mongo DB的缺点：
与其他系统相比，设置需要更长的时间
可以在默认设置中检测到不安全感
虽然有一些工具可以将SQL转换为Mongo数据库查询，但这些工具会使这个过程变得更加复杂
这里，查询语言不是SQL
5. Microsoft SQL Server
就像其他流行的数据库一样，我们都熟悉Microsoft SQL服务器。它允许您从各种版本的Microsoft SQL服务器中进行选择。使用此数据库管理引擎的最佳部分是它可以在基于云的服务器（如本地服务器）上运行，并且可以同时在两种服务器上进行设置。
Microsoft SQL Server 2016既可用于Linux，也可用于基于Windows的平台。这非常适合使用许多Microsoft产品的组织。时态数据支持是Microsoft SQL Server 2016版本支持的有趣功能之一，可以更轻松地跟踪不时发生的数据更改。作为Microsoft SQL服务器的最新版本，它还具有动态数据屏蔽功能，可用于访问可访问敏感数据的授权个人。
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Microsoft SQL Server的优点：
与各种Microsoft产品完美融合
可以在移动设备上访问可视化
更快更稳定
引擎可以调整和跟踪性能级别，从而减少资源使用
Microsoft SQL Server的缺点：
企业定价远不是组织能够承担的
如果人们不是Microsoft SQL Server的专家，那么使用SQL Server集成服务导入文件将是一个挑战
这些是一些有趣的数据库。尝试根据您的业务需求在您的下一个项目中实施其中一个，并了解其工作原理。
