数据库技术是计算机科学的一个重要领域，其中包括数据管理、存储以及检索等方面。据其应用类型和数据处理方式不同，可分为关系型数据库技术、非关系型数据库技术、面向对象数据库技术、XML数据库技术等。这些技术各自具有一些特征和应用场景，下面依次介绍。
关系型数据库技术（Relational Database Management System，RDBMS）通过表、行和列的方式存储数据，而且表与表之间存在一定的关联规则。关系型数据库具有数据结构清晰、数据完整性强、容易操作、通用性强等优点。目前主流的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL等。
非关系型数据库技术（NoSQL）多指非传统的关系型数据库，它的数据存储模型不同于关系型数据库。非关系型数据库通常通过键值对、文档、列族等方式来组织数据。它们主要解决了关系型数据库扩展性不足、性能问题和海量非结构化数据存储问题等。目前非关系型数据库主要有MongoDB、Cassandra、Redis、HBase、ES等。
面向对象数据库技术（Object-Oriented Database Management System，OODBMS）与面向对象编程方式相似，采用类、继承、聚合等概念来管理数据。与关系型数据库的基本目标不同，它更注重数据对象之间的关系与行为。这项技术的优点是支持复杂的数据结构，并且更符合面向对象编程思想。目前流行的面向对象的数据库有Versant、Db4o、Zope Object Database等。
XML数据库是一种用于存储、检索和管理XML文档的数据库系统。它具有自我描述性、跨平台可移植等特点，一般可解决XML文件无效查询或分析困难的问题。它们可以分为两类：一是将XML文档作为blob存储在关系型数据库中；二是直接以XML文档树形式存储在数据库中。知名的XML数据库有MarkLogic、BaseX、Exist DB等。
除了以上四类数据库技术外，还有OLAP（On-Line Analytical Processing）、Data Warehouse（数据仓库）技术，这些技术主要以数据分析处理为主，辅助企业数据管理。这些技术之间存在一定的关联性，通常在处理大型复杂数据、高并发访问和多用户系统时应用更为广泛。
总体上而言，数据库技术具有以下特点：
在实际应用中，不同的业务场景和需求也会影响数据库技术的选择。例如，对于传统电商网站而言，使用关系型数据库更为合适；对于人工智能、物联网等新兴领域，非关系型数据库更适合。因此，在选择数据库技术时，除了考虑数据应用类型和处理方式，还必须考虑行业属性、数据特征、数据大小、访问流量等因素。