Tipos de bancos de dados
Os bancos de dados podem ser categorizados de muitas maneiras diferentes, dependendo dos critérios utilizados. Aqui estão algumas classificações comuns:
1. Por modelo de dados: *
bancos de dados relacionais (rdbms): Este é o tipo mais comum de banco de dados. Eles armazenam dados em tabelas com linhas e colunas, e as relações entre tabelas são definidas usando chaves estrangeiras. Exemplos:MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, SQL Server.
* bancos de dados
NOSQL: Esses bancos de dados não seguem o modelo relacional. Eles oferecem maior flexibilidade e escalabilidade para lidar com dados não estruturados ou semiestruturados. Exemplos:MongoDB, Cassandra, Redis, Couchbase.
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Bancos de dados orientados a objetos: Esses bancos de dados armazenam dados como objetos, que podem ser estruturas complexas com propriedades e métodos. Eles são particularmente adequados para lidar com linguagens de programação orientadas a objetos. Exemplos:ObjectStore, Versant, Jasmine.
* Bancos de dados de gráficos
: Esses bancos de dados representam dados como nós e bordas, tornando -os eficientes para lidar com relacionamentos e redes complexas. Exemplos:Neo4J, Orientdb, Arangodb.
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Bancos de dados de documentos: Esses bancos de dados armazenam dados em estruturas semelhantes a documentos, geralmente no formato JSON. Eles são adequados para lidar com dados não estruturados, como texto e imagens. Exemplos:MongoDB, Couchbase, Cloud Firestore.
* Bancos de dados de valor-chave
: Esses bancos de dados armazenam dados em pares de valores-chave, fornecendo acesso rápido com base na chave. Eles são ideais para o cache e o gerenciamento de sessões. Exemplos:Redis, Memcached.
2. Por implantação: * Banco de dados em nuvem: Esses bancos de dados são hospedados e gerenciados por provedores de nuvem como AWS, Azure ou Google Cloud. Eles oferecem escalabilidade, confiabilidade e custo-efetividade. Exemplos:Amazon RDS, Azure SQL Database, Google Cloud SQL.
* Bancos de dados no local: Esses bancos de dados são instalados e executados em seus próprios servidores. Eles oferecem mais controle, mas exigem mais investimentos em manutenção e infraestrutura. Exemplos:MySQL, PostgreSQL, Oracle Database.
3. Por propósito: * bancos de dados de processamento de transações: Esses bancos de dados são projetados para operações transacionais de alto volume, como bancos on-line ou comércio eletrônico. Eles priorizam a velocidade e a simultaneidade. Exemplos:MySQL, PostgreSQL, Oracle Database.
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Bancos de dados analíticos: Esses bancos de dados são otimizados para consultar e analisar grandes conjuntos de dados. Eles são usados para data warehousing, inteligência de negócios e relatórios. Exemplos:Teradata, Snowflake, Amazon Redshift.
* Bancos de dados incorporados: Esses pequenos bancos de dados leves são integrados aos aplicativos e geralmente armazenados em um único arquivo. Eles são adequados para aplicativos offline ou de usuário único. Exemplos:Sqlite, Berkeley DB.
4. Por tipo de dados: *
Dados estruturados: Esses dados são organizados em um formato predefinido, como tabelas com linhas e colunas. Exemplos:bancos de dados relacionais, bancos de dados orientados a objetos.
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dados não estruturados: Esses dados não possuem formato predefinido e geralmente são baseados em texto, como e-mails, documentos ou imagens. Exemplos:bancos de dados NoSQL, bancos de dados de documentos.
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Dados semiestruturados: Esses dados têm alguma estrutura, mas não são tão rígidos quanto os dados estruturados. Exemplos:documentos JSON, arquivos XML.
5. Por disponibilidade e consistência: * Bancos de dados de ácido: Esses bancos de dados seguem as propriedades ácidas:atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade. Eles garantem a integridade e a confiabilidade dos dados. Exemplos:bancos de dados relacionais.
* Banco de dados de base: Esses bancos de dados seguem as propriedades da base:basicamente disponíveis, estado suave e eventualmente consistentes. Eles priorizam a disponibilidade e o desempenho em relação à forte consistência. Exemplos:Bancos de dados NoSQL.
Esta lista fornece uma ampla visão geral dos tipos de banco de dados. Você pode aprender mais sobre cada tipo pesquisando seus recursos, vantagens e desvantagens específicas. Escolher o banco de dados certo depende de suas necessidades e requisitos específicos.
