Aquí hay algunas formas comunes de agrupar bases de datos, con ejemplos:
Por modelo de datos:
* bases de datos relacionales: Datos organizados en tablas con filas y columnas. (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server)
* bases de datos NoSQL: No se basa en el modelo relacional, que ofrece diferentes estructuras de datos como pares de valores clave, documentos o gráficos. (por ejemplo, MongoDB, Cassandra, Redis, Neo4J)
por propósito:
* bases de datos transaccionales: Diseñado para actualizaciones y transacciones frecuentes, asegurando la integridad de los datos. (por ejemplo, MySQL, Oracle)
* bases de datos analíticas: Optimizado para la consulta y el análisis de grandes conjuntos de datos. (por ejemplo, copo de nieve, desplazamiento al rojo)
* almacenes de datos: Almacene y administre grandes cantidades de datos históricos para informes y análisis. (por ejemplo, Teradata, Netezza)
por implementación:
* bases de datos en la nube: Alojado en una plataforma en la nube, ofreciendo escalabilidad y facilidad de gestión. (por ejemplo, AWS Aurora, Google Cloud SQL, Azure SQL Database)
* bases de datos locales: Instalado y ejecutado en sus propios servidores. (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL, Oracle)
Por estructura de datos:
* Tiendas de valor clave: Almacenamiento de datos simple donde cada valor está asociado con una clave única. (por ejemplo, Redis, Dynamodb)
* bases de datos de documentos: Almacenar datos en documentos similares a JSON. (por ejemplo, MongoDB, Couchbase)
* bases de datos de gráficos: Representar datos como nodos y bordes, adecuados para las relaciones de modelado. (por ejemplo, Neo4J, Janusgraph)
Por características:
* bases de datos distribuidas: Extienda a través de múltiples servidores para alta disponibilidad y escalabilidad. (por ejemplo, Cassandra, MongoDB)
* bases de datos en memoria: Mantenga los datos en la memoria para un acceso más rápido. (por ejemplo, Redis, Memcached)
Más allá de estas categorías, también puede considerar:
* Open Source vs. Commercial: (por ejemplo, MySQL vs. Oracle)
* bases de datos especializadas: (por ejemplo, bases de datos de series temporales, bases de datos geoespaciales)
Por lo tanto, los "tipos" de bases de datos son muy diversos y pueden clasificarse de múltiples maneras. La mejor base de datos para una aplicación particular depende de requisitos específicos como el volumen de datos, las necesidades de rendimiento y el tipo de operaciones involucradas.