盘点python开发最用最多的数据库有哪些？

在Python开发中，数据库的选择通常取决于项目类型、规模、性能需求以及部署环境。以下是Python生态中使用最广泛的几类数据库，涵盖关系型、非关系型（NoSQL）等不同类型：

 一、关系型数据库（SQL）

关系型数据库以结构化数据存储和SQL查询为核心，适合需要强事务性、数据一致性的场景（如电商、金融系统）。

1. MySQL / MariaDB  

   - 特点：开源免费、性能稳定、社区活跃，支持复杂查询和事务。  

   - Python适配：通过`mysql-connector-python`、`PyMySQL`等库连接，配合ORM框架（如SQLAlchemy）使用广泛。  

   - 适用场景：中小型Web应用、企业级系统（如内容管理系统、用户管理系统）。

2. PostgreSQL  

   - 特点：开源、功能强大（支持JSON、数组、全文搜索等），对复杂查询和并发处理更优。  

   - Python适配：通过`psycopg2`（最常用）或`asyncpg`（异步）连接，兼容主流ORM。  

   - 适用场景：数据量大、业务复杂的系统（如数据分析平台、地理信息系统）。

3. SQLite  

   - 特点：轻量级嵌入式数据库（无需独立服务），单文件存储，零配置。  

   - Python适配：Python标准库内置`sqlite3`模块，无需额外安装。  

   - 适用场景：本地应用（如桌面工具、移动端嵌入式数据）、小型项目原型开发。

4. Oracle  

   - 特点：商业数据库，支持超大规模数据和高并发，提供完善的企业级特性。  

   - Python适配：通过`cx_Oracle`库连接。  

   - 适用场景：大型企业级应用（如银行核心系统、ERP系统）。

 二、非关系型数据库（NoSQL）

NoSQL数据库适合非结构化/半结构化数据，强调灵活性和高扩展性，常用于大数据、高并发场景。

1. MongoDB  

   - 特点：文档型数据库（存储JSON-like文档）， schema灵活，查询语法接近Python字典。  

   - Python适配：通过`pymongo`库操作，支持ORM工具（如`mongoengine`）。  

   - 适用场景：内容管理系统、日志存储、实时分析（如用户行为数据）。

2. Redis  

   - 特点：内存型数据库，支持键值对、列表、哈希等多种结构，读写速度极快。  

   - Python适配：通过`redis-py`库连接，支持缓存、会话存储、消息队列等功能。  

   - 适用场景：缓存中间件、计数器、实时排行榜、分布式锁。

3. Cassandra  

   - 特点：分布式列存储数据库，高可用、高容错，适合写入密集型场景。  

   - Python适配：通过`cassandra-driver`库操作。  

   - 适用场景：物联网数据、日志采集、大规模时序数据存储。

4. Elasticsearch  

   - 特点：基于Lucene的搜索引擎，擅长全文检索和复杂聚合分析。  

   - Python适配：通过`elasticsearch-py`库操作。  

   - 适用场景：日志分析、搜索引擎（如站内搜索）、数据可视化平台。

 三、其他特色数据库

1. ClickHouse  

   - 特点：列式存储数据库，专为OLAP（联机分析处理）设计，查询速度快。  

   - Python适配：通过`clickhouse-driver`库连接。  

   - 适用场景：大数据分析、数据仓库、实时报表。

2. Neo4j  

   - 特点：图形数据库，擅长存储和查询实体间的关系（如社交网络、知识图谱）。  

   - Python适配：通过`neo4j`库操作。  

   - 适用场景：社交关系分析、推荐系统、路径规划。

3. InfluxDB  

   - 特点：时序数据库，优化时间序列数据（如传感器、监控指标）的存储和查询。  

   - Python适配：通过`influxdb-client`库操作。  

   - 适用场景：物联网监控、系统性能指标采集、实时数据追踪。

 总结：使用频率与场景建议

- 最常用：MySQL（中小型Web应用）、PostgreSQL（复杂业务）、MongoDB（文档型数据）、Redis（缓存/高性能场景）、SQLite（轻量本地应用）。  

- 选择原则：  

  - 结构化数据+事务需求 → 关系型数据库（MySQL/PostgreSQL）；  

  - 非结构化+高灵活性 → MongoDB；  

  - 高性能缓存/计数 → Redis；  

  - 本地轻量应用 → SQLite；  

  - 大数据分析 → ClickHouse/Elasticsearch。

Python丰富的数据库驱动和ORM工具（如SQLAlchemy、Django ORM），使得切换不同数据库时能保持代码的灵活性。