音乐数据库的选择需满足以下核心要求：容量大、查询速度快、支持复杂查询、数据冗余低、支持并发操作。从这些要求来看，关系型数据库MySQL、非关系型数据库MongoDB和云数据库如Amazon RDS都是不错的选择。

关系型数据库 ：

MySQL ：适合需要复杂查询和事务支持的场景。

PostgreSQL ：提供丰富的数据类型和强大的查询能力。

非关系型数据库 ：

MongoDB ：适合存储大量非结构化数据，如音乐元数据和用户行为数据。

Redis ：键值对数据库，适合快速存取简单的键值对数据，如缓存热门歌曲和推荐列表。

Neo4j ：图数据库，适合存储音乐之间的复杂关系，如分析歌曲之间的相似性和歌手之间的合作关系。

云数据库 ：

Amazon RDS ：提供托管服务，支持多种数据库引擎，具备自动备份和故障转移功能。

Google Cloud Firestore ：另一种云数据库，提供灵活的数据模型和强大的查询能力。

全文搜索引擎 ：

Elasticsearch ：适合执行全文搜索和复杂查询。

对象存储服务 ：

Amazon S3 ：用于存储大规模音乐文件，如MP3等，具有高可扩展性和低成本。

乐谱数据库 ：

IMSLP （International Music Score Library Project） ：提供大量公共领域乐谱。

Musicnotes ：提供高质量的乐谱和音频示范。

音乐流媒体平台数据库 ：

MusicBrainz ：开源的音乐数据库，包含大量的音乐元数据，由社区维护。

Discogs ：在线音乐数据库和市场，收录数百万张唱片和CD的信息。

Last.fm ：音乐社交平台和音乐数据库，收集大量用户听歌数据和音乐偏好。

Spotify ：流媒体音乐平台，拥有庞大的音乐库和用户基础。

Apple Music ：苹果公司的音乐流媒体平台，具有庞大的音乐库和用户基础。

其他 ：

中国音乐期刊网·数据库 ：包含图书库、论文库、期刊库、乐谱库和人才库，主要面向中国音乐学术领域。

建议

选择合适的数据库类型 ：根据具体需求选择关系型、非关系型或云数据库。

考虑数据量和查询性能 ：对于大规模音乐数据和高并发访问，云数据库和NoSQL数据库是更好的选择。

社区和支持 ：开源数据库如MusicBrainz和Discogs有活跃的社区支持，可以提供更准确和全面的数据。

集成和API ：确保所选数据库提供易于集成的API，以便于开发和使用。