1. Sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS): Estos son el tipo más común de DBMS. Organizan datos en tablas con filas (registros) y columnas (atributos), vinculados a través de las relaciones.
* Ejemplos:
* mysql: Un popular RDBMS de código abierto conocido por su facilidad de uso y escalabilidad.
* PostgreSQL: Otro poderoso RDBMS de código abierto, conocido por sus características avanzadas y su adherencia a los estándares SQL.
* Base de datos Oracle: Un RDBMS comercial, de grado empresarial, conocido por su robustez y rendimiento. A menudo utilizado en grandes organizaciones.
* Microsoft SQL Server: Un RDBMS comercial de Microsoft, estrechamente integrado con Windows Server.
* sqlite: Un RDBM integrado ligero a menudo se usa en aplicaciones móviles y otras aplicaciones donde no se necesita un servidor de base de datos completo.
2. Sistemas de gestión de bases de datos NoSQL (no relacionales) (nosql DBMS) / Sistemas de gestión de bases de datos orientados a objetos (OODBMS): Estas no son categorías estrictamente mutuamente excluyentes. Las bases de datos NoSQL son una categoría más amplia que abarca varios enfoques diferentes para la gestión de datos, incluido OODBMS. Los sistemas NoSQL a menudo se favorecen cuando se trata de grandes volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados, y la alta escalabilidad es primordial.
* Ejemplos de nosql (categorías amplias y ejemplos específicos):
* bases de datos de documentos: Almacene los datos en documentos flexibles, similares a JSON.
* MongoDB: Una base de datos de documentos de código abierto muy popular.
* Couchbase: Otra base de datos de documentos popular conocida por su escalabilidad y rendimiento.
* Tiendas de valor clave: Almacene los datos como simples pares de valores clave.
* Redis: Un almacén de estructura de datos en memoria, a menudo utilizado como caché.
* Amazon Dynamodb: Un servicio de base de datos de valor de clave y documentos administrado de AWS.
* tiendas de la familia de columna: Organice datos en familias de columnas, optimizados para patrones de consulta específicos.
* Cassandra: Una base de datos distribuida altamente escalable diseñada para manejar grandes cantidades de datos.
* hbase: Una base de datos de código abierto, distribuida, orientada a columnas construida en Hadoop.
* bases de datos de gráficos: Representar datos como nodos y relaciones entre ellos, ideal para modelar redes y relaciones.
* neo4j: Una popular base de datos de gráficos de código abierto.
* Amazon Neptune: Un servicio de base de datos de gráficos administrado de AWS.
* ejemplos oodbms (más especializados, a menudo superpuestos con nosql):
* No hay tantos sistemas OODBMS independientes y ampliamente utilizados como bases de datos relacionales o NoSQL. Muchas de las características que se encuentran en las bases de datos de objetos se incorporan a otros tipos de bases de datos. Algunos ejemplos que están más cerca de un enfoque puro OODBMS (pero también pueden tener características de NoSQL) son menos comunes comercialmente y pueden incluir productos especializados para aplicaciones de nicho dentro de pilas de software más grandes. Encontrar un OODBMS "puro" independiente en el uso moderno es menos probable.
Resumen de diferencias clave:
| Característica | RDBMS | Nosql/oodbms |
| ---------------- | ------------------------------------------- | ------------------------------------------ |
| Modelo de datos | Relacional (tablas, filas, columnas) | Documento, valor clave, columna-familia, gráfico, objeto |
| Esquema | Esquema fijo (definido por adelantado) | Flexible o sin esquema |
| Escalabilidad | Se puede escalar, pero a menudo más complejo | A menudo diseñado para alta escalabilidad |
| Consistencia de datos | Fuerte consistencia | A menudo consistencia eventual |
| Lenguaje de consulta | SQL | Varía (a menudo idiomas de consulta propietarios) |
Es importante tener en cuenta que las líneas entre estas categorías a veces son borrosas. Algunas bases de datos ofrecen enfoques híbridos, que combinan características de diferentes modelos. La mejor opción de DBMS depende completamente de las necesidades específicas de su aplicación.