1. Basato sul modello di dati:
* Sistema di gestione del database relazionale (RDBMS): Questo è il tipo più comune. I dati sono organizzati in tabelle con righe (record) e colonne (campi), collegate attraverso le relazioni. Gli esempi includono MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server e SQLite.
* Sistema di gestione del database NoSQL: Questi database non utilizzano il modello relazionale. Sono spesso usati per dati su larga scala e ad alto volume che non si adatta perfettamente alle tabelle. I database NOSQL sono ulteriormente classificati in diversi tipi:
* negozi di valore chiave: Tipo più semplice, memorizza i dati come coppie di valore chiave (ad es. Redis, Memcached).
* Database di documenti: Memorizza i dati in documenti flessibili simili a JSON (ad es. MongoDB, Couchbase).
* Negozi di colonna-famiglia: Store di archiviare i dati in colonne, ottimizzate per interrogare colonne specifiche (ad es. Cassandra, Hbase).
* Database grafici: Memorizza i dati come nodi e relazioni (ad es. Neo4j, Amazon Neptune).
* Sistema di gestione del database orientato agli oggetti (OODBMS): Memorizza i dati come oggetti, simili alla programmazione orientata agli oggetti. Sono meno comuni di RDBMS e NOSQL.
* Sistema di gestione del database-relazionale degli oggetti (ORDBMS): Combina le funzionalità di RDBM e OODBMS, consentendo l'archiviazione di dati relazionali e oggetti.
2. Basato sulla distribuzione dei dati:
* DBM centralizzati: Tutti i dati sono archiviati in un'unica posizione, accessibili da un punto centrale. Più semplice da gestire ma può essere un singolo punto di fallimento.
* DBMS distribuito: I dati vengono archiviati in più posizioni, spesso in rete. Offre una migliore scalabilità, tolleranza ai guasti e disponibilità dei dati. Esempi includono sistemi basati su tecnologie come Hadoop.
3. Basato sul metodo di accesso:
* DBMS a utente singolo: Progettato per l'uso da un singolo utente alla volta.
* DBMS multi-utente: Consente l'accesso concorrente da più utenti. Questo è il tipo più comune per le applicazioni al di là delle esigenze di un singolo utente.
4. Basato sullo scopo/applicazione:
* Database operativo: Utilizzato per transazioni giornaliere e esigenze operative. Spesso un RDBMS.
* Data Warehouse: Memorizza i dati storici per l'analisi e il reporting. Spesso più grandi dei database operativi e può essere basato su varie tecnologie tra cui relazionale e NoSQL.
* Data Lake: Memorizza i dati grezzi nel suo formato nativo senza pre-elaborazione. Può essere abbastanza grande e utilizza varie tecnologie di archiviazione ed elaborazione.
5. Basato sul sistema di gestione:
* DBMS basato su cloud: Gestito e ospitato da un provider cloud (AWS, Azure, GCP).
* DBMS on-premise: Installato e mantenuto sui server di un'organizzazione.
Queste classificazioni non si escludono a vicenda; Un singolo DBMS può rientrare in più categorie. Ad esempio, un sistema potrebbe essere un sistema NOSQL (Document Database) basato su cloud basato su cloud. La scelta migliore dipende interamente dall'applicazione specifica e dalle sue esigenze.
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