1. Por modelo de datos:
* bases de datos relacionales: Los datos se organizan en tablas con filas y columnas. Cada fila representa un registro, y cada columna representa un campo o atributo. Este es el modelo más común, utilizado por bases de datos como MySQL, PostgreSQL y SQL Server.
* bases de datos NoSQL: Esta categoría abarca varios modelos que no se adhieren a la estructura relacional. Los ejemplos incluyen:
* bases de datos de documentos: Los datos se almacenan en documentos similares a JSON, lo que los hace flexibles y escalables. (por ejemplo, MongoDB, Couchbase)
* Tiendas de valor clave: Los datos se almacenan como pares de valor clave, que ofrecen una recuperación rápida. (por ejemplo, Redis, Amazon Dynamodb)
* bases de datos de gráficos: Los datos se representan como nodos y bordes, ideales para representar las relaciones. (por ejemplo, Neo4J, Orientdb)
* bases de datos de la familia de columna: Los datos se organizan en familias de columnas, adecuadas para analizar grandes conjuntos de datos. (por ejemplo, Cassandra, HBase)
2. Por implementación:
* bases de datos en la nube: Las bases de datos alojadas y administradas en proveedores de la nube como AWS, Azure o Google Cloud.
* bases de datos locales: Bases de datos instaladas y gestionadas en servidores físicos dentro de la infraestructura propia de una organización.
3. Por uso:
* bases de datos operativas (OLTP): Diseñado para transacciones y actualizaciones frecuentes, generalmente utilizadas para aplicaciones en línea.
* bases de datos analíticas (OLAP): Optimizado para consultas e informes complejos, típicamente utilizados para almacenamiento de datos e inteligencia empresarial.
4. Por arquitectura:
* bases de datos distribuidas: Los datos se extienden a través de múltiples servidores por escalabilidad y alta disponibilidad.
* bases de datos centralizadas: Los datos se almacenan en un solo servidor.
5. Por características:
* bases de datos orientadas a objetos (oodbms): Almacene los datos en objetos con atributos y métodos, a menudo utilizados en sistemas complejos con herencia y polimorfismo.
* bases de datos multidimensionales: Almacene los datos en un espacio multidimensional, ideal para el análisis de datos. (por ejemplo, cubo)
En resumen: Si bien la categorización de estructuras de bases de datos depende de los criterios utilizados, las clasificaciones más comunes giran en torno al modelo de datos, implementación, uso, arquitectura y características. Comprender estas categorías lo ayuda a elegir la base de datos adecuada para sus necesidades específicas.