大数据技术涉及处理和分析庞大数据集，通常使用大容量数据库系统。这些系统能够存储、管理和检索海量信息，支持复杂的数据查询和实时分析，是现代信息管理的关键组成部分。
在处理大量数据时，需要使用大容量数据库，这些数据库可以存储和处理大量的数据，以便进行分析和决策，以下是一些常见的大容量数据库：
关系型数据库
关系型数据库是一种基于表格的数据库，其中数据被组织成行和列的形式，这种类型的数据库通常用于事务性应用程序，如银行和电子商务网站。
| 数据库名称 | 特点 |
| MySQL | 开源，广泛使用 |
| PostgreSQL | 功能强大，支持复杂的查询 |
| Oracle Database | 商业产品，功能强大 |
| Microsoft SQL Server | 商业产品，适用于Windows环境 |
NoSQL数据库
NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它不使用传统的表格结构来存储数据，这种类型的数据库通常用于大数据和实时应用程序。
| 数据库名称 | 特点 |
| MongoDB | 文档存储，易于扩展 |
| Cassandra | 分布式数据库，高可用性 |
| Redis | 键值存储，速度快 |
| HBase | 列式存储，适用于大规模数据 |
列式数据库
列式数据库是一种特殊类型的数据库，它将数据存储在列而不是行中，这种类型的数据库通常用于大数据分析，因为它们可以快速读取大量数据。
| 数据库名称 | 特点 |
| Google Bigtable | 分布式，可扩展 |
| Apache HBase | 开源，基于Hadoop |
| Amazon Redshift | 云服务，易于使用 |
| Apache Cassandra | 分布式，高可用性 |
时间序列数据库
时间序列数据库是一种特殊类型的数据库，专门用于存储和处理时间序列数据，这种类型的数据库通常用于物联网和监控应用程序。
| 数据库名称 | 特点 |
| InfluxDB | 开源，专为时间序列数据设计 |
| Prometheus | 开源，适用于监控系统 |
| OpenTSDB | 基于Hadoop，可扩展 |
| TimescaleDB | 开源，适用于PostgreSQL环境 |
就是一些常见的大容量数据库，每种数据库都有其特定的优点和用途，在选择数据库时，需要考虑应用程序的需求和数据的特性。
以下是根据提供的信息，整理成的大数据相关工具和数据库的介绍：
| 分类 | 名称 | 版本 | 语言 | 特点 | 应用场景 |
| 大数据工具 | Spring Boot | 2.x | Java | 提供快速开发、简化配置、自动化部署等功能，适用于构建大数据应用的后端服务 | 大数据应用后端开发 |
| MongoDB | 4.x | C | 高性能、可扩展、高可用性，适用于大数据存储和快速查询，介于关系数据库和非关系数据库之间 | 适用于各种规模企业、行业及应用程序的数据存储 | |
| Vue.js | 生产环境稳定版本 | JavaScript | 用于构建用户界面，与Spring Boot结合实现前后端分离开发 | 大数据应用前端开发 |
【技术介绍】部分提到的MongoDB的特点和应用场景：
| 分类 | 名称 | 描述 |
| NoSQL数据库 | MongoDB | 1. 最流行的NoSQL数据库之一 2. 基于分布式文件存储 3. 适用于可扩展性、高性能和高可用性的场景 4. 数据模式灵活，适用于敏捷开发 |
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