數據庫可根據數據模型、存儲方式及應用場景分為以下幾大類，每類均有其核心特點與適用領域：

一、關系型數據庫

核心特征：基于關系模型，使用二維表(行+列)存儲數據，支持SQL語言操作，強調數據的一致性和完整性。

典型代表：MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、SQLite。

適用場景：適用于結構化數據、復雜查詢、事務處理及企業級應用(如金融、ERP系統)。

二、非關系型數據庫

核心特征：無需固定模式，靈活處理半結構化/非結構化數據，側重高并發與橫向擴展。

細分類型

鍵值數據庫：以鍵值對存儲，操作簡單、速度快，適合緩存和會話管理。

文檔數據庫：以文檔(如JSON、BSON)存儲數據，適合處理半結構化數據。

列族數據庫：以列族的方式組織數據，適于海量數據分布式存儲。

圖數據庫：以節點和邊的形式存儲數據，適用于處理具有復雜關系和連接的數據。

適用場景：互聯網應用、大數據、實時分析、物聯網等需靈活存儲與高并發的場景。

三、對象數據庫

核心特征：直接存儲面向對象編程語言中的對象，無需ORM映射，支持復雜數據結構。

典型代表：db4o、ObjectDB。

適用場景：復雜對象建模領域(如GIS、CAD)。

四、分布式數據庫

核心特征：數據分布在多個節點，通過分片和復制實現高可用性與擴展性。

適用場景：大規模數據存儲、高并發讀寫(如電商平臺、云計算)。

五、內存數據庫

核心特征：數據駐留內存，提供極低延遲的讀寫速度。

典型代表：Redis、Memcached。

適用場景：緩存系統、實時排行榜、高頻交易等需極速響應的場景。

六、時序數據庫

核心特征：專為時間戳數據設計，優化時間序列數據的寫入和查詢效率。

適用場景：監控指標、股票行情、傳感器數據等時序數據處理。

七、其他專項數據庫

XML數據庫：專門用于存儲和檢索XML數據的數據庫。

云數據庫：由云服務提供商托管的數據庫服務。

總的來說，隨著技術的不斷發展和應用需求的不斷變化，新的數據庫類型也在不斷涌現。在選擇特定類型的數據庫時，應根據具體的應用需求、性能要求以及成本等因素進行綜合考慮。