Não há um número único e universalmente acordado de "tipos" de estruturas de banco de dados. A categorização pode variar dependendo do foco e do nível de detalhe. No entanto, aqui está um colapso de maneiras comuns de classificar as estruturas de banco de dados:

1. Por modelo de dados:

* Bancos de dados relacionais: Os dados são organizados em tabelas com linhas e colunas. Cada linha representa um registro e cada coluna representa um campo ou atributo. Este é o modelo mais comum, usado por bancos de dados como MySQL, PostgreSQL e SQL Server.
* bancos de dados NOSQL: Essa categoria abrange vários modelos que não aderem à estrutura relacional. Exemplos incluem:
* Bancos de dados de documentos: Os dados são armazenados em documentos do tipo JSON, tornando-os flexíveis e escaláveis. (por exemplo, MongoDB, Couchbase)
* lojas de valor-chave: Os dados são armazenados como pares de valor-chave, oferecendo uma recuperação rápida. (por exemplo, Redis, Amazon DynamoDB)
* Bancos de dados de gráficos : Os dados são representados como nós e arestas, ideais para representar relacionamentos. (por exemplo, neo4j, orientdb)
* Bancos de dados da família de colunas: Os dados são organizados em famílias de colunas, adequadas para analisar grandes conjuntos de dados. (por exemplo, Cassandra, Hbase)

2. Por implantação:

* Banco de dados em nuvem: Bancos de dados hospedados e gerenciados em provedores de nuvem como AWS, Azure ou Google Cloud.
* Bancos de dados no local: Bancos de dados instalados e gerenciados em servidores físicos na própria infraestrutura de uma organização.

3. Por uso:

* Bancos de dados operacionais (OLTP): Projetado para transações e atualizações frequentes, normalmente usadas para aplicativos on -line.
* Bancos de dados analíticos (OLAP): Otimizado para consultas e relatórios complexos, normalmente usados ​​para data warehousing e inteligência de negócios.

4. Por arquitetura:

* bancos de dados distribuídos: Os dados são espalhados por vários servidores para escalabilidade e alta disponibilidade.
* Bancos de dados centralizados: Os dados são armazenados em um único servidor.

5. Por recursos:

* Bancos de dados orientados a objetos (OODBMS): Armazene dados em objetos com atributos e métodos, geralmente usados ​​em sistemas complexos com herança e polimorfismo.
* Bancos de dados multidimensionais: Armazene os dados em um espaço multidimensional, ideal para análise de dados. (por exemplo, cubo)

em resumo: Embora a categorização das estruturas de banco de dados dependa dos critérios utilizados, as classificações mais comuns giram em torno do modelo de dados, implantação, uso, arquitetura e recursos. Compreender essas categorias ajuda a escolher o banco de dados certo para suas necessidades específicas.