数据库可根据数据模型、存储方式及应用场景分为以下几大类，每类均有其核心特点与适用领域：

一、关系型数据库

核心特征：基于关系模型，使用二维表(行+列)存储数据，支持SQL语言操作，强调数据的一致性和完整性。

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

适用场景：适用于结构化数据、复杂查询、事务处理及企业级应用(如金融、ERP系统)。

二、非关系型数据库

核心特征：无需固定模式，灵活处理半结构化/非结构化数据，侧重高并发与横向扩展。

细分类型

键值数据库：以键值对存储，操作简单、速度快，适合缓存和会话管理。

文档数据库：以文档(如JSON、BSON)存储数据，适合处理半结构化数据。

列族数据库：以列族的方式组织数据，适于海量数据分布式存储。

图数据库：以节点和边的形式存储数据，适用于处理具有复杂关系和连接的数据。

适用场景：互联网应用、大数据、实时分析、物联网等需灵活存储与高并发的场景。

三、对象数据库

核心特征：直接存储面向对象编程语言中的对象，无需ORM映射，支持复杂数据结构。

典型代表：db4o、ObjectDB。

适用场景：复杂对象建模领域(如GIS、CAD)。

四、分布式数据库

核心特征：数据分布在多个节点，通过分片和复制实现高可用性与扩展性。

适用场景：大规模数据存储、高并发读写(如电商平台、云计算)。

五、内存数据库

核心特征：数据驻留内存，提供极低延迟的读写速度。

典型代表：Redis、Memcached。

适用场景：缓存系统、实时排行榜、高频交易等需极速响应的场景。

六、时序数据库

核心特征：专为时间戳数据设计，优化时间序列数据的写入和查询效率。

适用场景：监控指标、股票行情、传感器数据等时序数据处理。

七、其他专项数据库

XML数据库：专门用于存储和检索XML数据的数据库。

云数据库：由云服务提供商托管的数据库服务。

总的来说，随着技术的不断发展和应用需求的不断变化，新的数据库类型也在不断涌现。在选择特定类型的数据库时，应根据具体的应用需求、性能要求以及成本等因素进行综合考虑。