Azure 提供各種不同的完全受控資料庫和記憶體解決方案，包括關係型、NoSQL 和記憶體內部資料庫，同時支援專屬和開放原始碼技術。 您也可以從物件、區塊和檔案記憶體服務中選擇。 下列文章可協助您開始使用這些選項搭配 Azure 上的 Python。
資料庫
PostgreSQL：使用開放原始碼 PostgreSQL 建置可調整、安全且完全受控的企業應用程式。 您可以調整單一節點 PostgreSQL 以達到高效能，或將現有的 PostgreSQL 和 Oracle 工作負載移轉至雲端。
- 快速入門：使用 Python 連線和查詢適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫中的數據 - 彈性伺服器
- 快速入門：使用 Python 連線及查詢適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫中的數據 - 單一伺服器
- 在 Azure App Service 中使用 PostgreSQL 部署 Python Web 應用程式（Django 或 Flask）
MySQL：使用雲端中完全受控、智慧型的 MySQL 資料庫來建置可調整的應用程式。
Azure SQL：使用雲端中完全受控且智慧型 SQL 資料庫平台建置可調整的應用程式。
NoSQL、Blob、數據表、檔案、圖形和快取
Cosmos DB：以全域規模建置低延遲、高可用性應用程式，或將 Cassandra、MongoDB 和其他 NoSQL 工作負載移轉至雲端。
Blob 儲存：安全、大規模可擴展的物件儲存，適用於雲端原生應用程式、資料湖、封存、高效能運算（HPC）和機器學習。
Azure Data Lake Storage Gen2：可擴展且安全的數據湖，針對高效能分析進行優化。
檔案記憶體：簡單、安全且無伺服器的企業級雲端檔案共用。
Redis 快取：使用與開放原始碼相容的可擴展內存數據存放區，加速應用程式效能。
巨量資料與分析
Azure Data Lake Analytics：完全受控、按作業付費的分析服務，透過內建的企業級安全性、稽核和支援，提供功能強大的平行數據處理。
Azure Data Factory：完全受控的數據整合服務，可讓您以可視化方式跨各種數據源建置、協調及自動化數據移動和轉換。
Azure 事件中樞：完全受控、超大規模遙測擷取服務，其設計目的是從連線的裝置和應用程式收集、轉換及儲存每秒數百萬個事件。
- 使用 Python 將事件傳送至事件中樞或從事件中樞接收事件
- 擷取 Azure 記憶體中的事件中樞數據，並使用 Python 讀取它 （azure-eventhub）
HDInsight：執行 Hadoop 和 Spark 等熱門開放原始碼架構的完全受控雲端服務，由企業級巨量數據分析的 99.9% SLA 支援。
Azure Databricks：針對 Azure 上的巨量數據和 AI 工作負載優化的完全受控、快速、簡單且共同作業的 Apache® Spark™ 分析平臺。
Azure Synapse Analytics：完全受控的分析服務，可將數據整合、企業數據倉儲和巨量數據分析統一到單一平臺。