数据库可以根据不同的标准进行分类，以下是一些常见的分类方法：
- 关系型数据库和非关系型数据库：关系型数据库（例如MySQL、Oracle）使用表格来存储数据，而非关系型数据库（例如MongoDB、Cassandra）则不使用表格，而是使用文档、键值对或者图形等数据结构。
- 层次型数据库和网状型数据库：这两种数据库都是早期的数据库类型，层次型数据库使用树状结构来组织数据，而网状型数据库则使用网络状的数据结构。
- 分布式数据库和集中式数据库：集中式数据库（例如MySQL、Oracle）将所有数据都存储在单个位置，而分布式数据库（例如Cassandra、HBase）将数据分布在不同的服务器上。
- 操作型数据库和分析型数据库：操作型数据库（例如MySQL、Oracle）用于处理事务型数据，如交易记录等，而分析型数据库（例如Hadoop、Vertica）用于处理大量的数据，以进行数据分析和数据挖掘。
- 开源数据库和商业数据库：开源数据库（例如MySQL、PostgreSQL）是免费的数据库，而商业数据库（例如Oracle、SQL Server）需要购买许可证才能使用。
- NoSQL数据库和SQL数据库：NoSQL数据库（例如MongoDB、Cassandra）主要用于非结构化数据的存储和处理，而SQL数据库（例如MySQL、Oracle）主要用于结构化数据的存储和处理。
这些分类方法并不是互相排斥的，有些数据库可以同时属于多个分类。例如，MongoDB是一种非关系型、分布式、开源的NoSQL数据库。
以下是一些常见的数据库类型及其适用场景：
- 关系型数据库（例如MySQL、PostgreSQL、Oracle）：适用于数据结构比较稳定、需要复杂查询和事务支持的应用程序，如电子商务、金融等。
- 非关系型数据库（例如MongoDB、Cassandra、Redis）：适用于需要高度可伸缩性、高性能读写的应用程序，如社交网络、在线游戏等。
- 列式数据库（例如HBase）：适用于需要存储大量结构化和半结构化数据，如日志、存档数据等。
- 图形数据库（例如Neo4j）：适用于需要存储和查询高度互连的数据（例如社交网络），以及需要进行复杂图形分析的应用程序。
- 搜索引擎（例如Elasticsearch）：适用于需要高效地搜索、过滤和分析大量文本数据的应用程序，如电商搜索、新闻聚合等。
- 时间序列数据库（例如InfluxDB、OpenTSDB）：适用于需要存储和查询时间序列数据的应用程序，如监控、日志记录等。
- 内存数据库（例如Memcached、Redis）：适用于需要快速读写和处理数据的应用程序，如缓存、会话管理等。
- 混合数据库（例如TiDB、CockroachDB）：适用于需要水平可伸缩性和高可用性，以及需要支持事务的应用程序，如电商、在线金融等。
需要注意的是，以上仅是一些常见的数据库类型及其应用场景，不同数据库还可能有其他特点和适用场景。因此，在选择数据库时，需要仔细考虑自己的应用程序的需求，并进行详细的评估和比较。