AI知识库支持的数据库表格式

AI知识库支持的数据库表格式主要包括以下几种：

1. 关系型数据库（Relational Database）：关系型数据库是一种基于关系模型的数据库，它将数据存储在二维表格中。常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。这些数据库支持结构化查询语言（SQL）进行数据的增删改查操作。

2. 非关系型数据库（NoSQL）：非关系型数据库是一种基于键值对或文档模型的数据库，不依赖于传统的关系模型。常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis、Cassandra等。这些数据库支持JSON、XML等数据格式，适用于处理大量非结构化数据。

3. 图数据库（Graph Database）：图数据库是一种基于图模型的数据库，用于存储和查询图形数据。常见的图数据库有Neo4j、Apache TinkerPop等。这些数据库支持复杂的查询和分析功能，适用于社交网络、推荐系统等领域。

4. 时序数据库（Time Series Database）：时序数据库是一种专门用于存储时间序列数据（如日志、传感器数据等）的数据库。常见的时序数据库有InfluxDB、Prometheus等。这些数据库支持实时查询和分析，适用于物联网、大数据等领域。

5. 全文搜索引擎（Full-Text Search Engine）：全文搜索引擎是一种用于搜索文本数据的数据库。常见的全文搜索引擎有Elasticsearch、Solr等。这些搜索引擎支持丰富的查询条件和高并发访问，适用于内容管理系统、搜索引擎优化等领域。

6. 分布式数据库（Distributed Database）：分布式数据库是一种将数据分散存储在多个节点上的数据库。常见的分布式数据库有Hadoop HDFS、Apache Cassandra等。这些数据库支持高可用性、可扩展性和容错性，适用于大规模数据处理和分析。

7. 云数据库（Cloud Database）：云数据库是一种基于云计算平台的数据库服务。常见的云数据库有Amazon RDS、Google Cloud SQL等。这些数据库提供了弹性伸缩、自动备份等功能，适用于企业级应用和大数据分析。

8. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一种用于存储和管理历史数据的数据库。常见的数据仓库有Microsoft SQL Server Analysis Services、IBM DB2等。这些数据库支持复杂的数据建模和ETL（提取、转换、加载）操作，适用于商业智能、报表生成等领域。

9. 知识图谱（Knowledge Graph）：知识图谱是一种基于图模型的知识表示方法，用于存储和查询实体及其之间的关系。常见的知识图谱有Neo4j、Apache Jena等。这些图谱支持复杂的查询和推理功能，适用于语义搜索、自然语言处理等领域。

10. 机器学习数据库（Machine Learning Database）：机器学习数据库是一种专门为机器学习算法提供训练数据的数据库。常见的机器学习数据库有TensorFlow Lite、PyTorch Storage等。这些数据库支持高效的数据读写和计算能力，适用于深度学习、图像识别等领域。