数据库的名称通常取决于其用途、功能和设计。以下是一些常见的数据库名称及其特点：
1. 关系型数据库（relational database）：如mysql、oracle、postgresql等。这类数据库具有严格的数据结构，支持复杂的查询操作，并允许不同表之间的关联。它们广泛应用于各种类型的应用程序中，如企业级应用、电子商务平台等。
2. 非关系型数据库（nosql database）：如mongodb、redis、cassandra等。这类数据库没有固定的数据模型，可以存储多种类型的数据，如键值对、文档、列族等。它们适用于需要高性能、高可用性和可扩展性的应用场景，如在线社交网络、实时数据分析等。
3. 全文检索数据库（full-text search database）：如elasticsearch、solr等。这类数据库用于存储和管理大量的文本数据，并提供全文搜索功能。它们广泛应用于搜索引擎、内容管理系统、知识图谱等领域。
4. 时序数据库（time series database）：如influxdb、prometheus等。这类数据库专门用于存储时间序列数据，如日志数据、传感器数据等。它们适用于需要处理大量实时数据的场景，如物联网、大数据处理等。
5. 分布式数据库（distributed database）：如cassandra、hbase等。这类数据库将数据分布到多个节点上，以提高数据的读写性能和容错能力。它们适用于需要高可用性、高扩展性和高可靠性的应用场景，如金融交易系统、云计算平台等。
6. 对象关系型数据库（object relational database）：如couchbase、apache nifi等。这类数据库将对象存储与关系数据库相结合，以提高数据存储和访问的效率。它们适用于需要高效存储和访问大量非结构化数据的应用场景，如大数据处理、智能推荐系统等。
7. 云原生数据库（cloud native database）：如google cloud bigtable、amazon redshift等。这类数据库基于云计算平台，具有高度的可伸缩性和灵活性。它们适用于需要快速开发、部署和扩展的应用场景，如大数据处理、机器学习等。
8. 混合云数据库（hybrid cloud database）：如aws rds、azure sql database等。这类数据库结合了公有云和私有云的优势，提供灵活的数据访问和存储选项。它们适用于需要在云端和本地之间进行数据同步和备份的场景，如企业级应用、远程工作等。
总之，数据库的名称多种多样，不同类型的数据库适用于不同的应用场景和需求。在选择数据库时，应充分考虑其特点、性能、兼容性和成本等因素，以满足实际业务需求。