O software do banco de dados pode ser categorizado de várias maneiras, dependendo de fatores como estrutura de dados, método de acesso e aplicação. Aqui estão alguns tipos comuns:
Baseado na estrutura de dados: *
bancos de dados relacionais (rdbms): Este é o tipo mais comum. Eles armazenam dados em tabelas com linhas e colunas, como uma planilha, e definem relacionamentos entre essas tabelas. Exemplos:MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server.
* bancos de dados
NOSQL: Uma categoria ampla abrange vários bancos de dados não relacionais. Eles fornecem flexibilidade na estrutura de dados e geralmente priorizam a escalabilidade e o desempenho em relação à consistência estrita.
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Bancos de dados de documentos: Armazene dados em documentos flexíveis (geralmente parecidos com JSON) que podem ter estruturas variadas. Exemplos:MongoDB, Couchbase.
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lojas de valor-chave: Armazene os dados como pares de valor-chave, otimizados para recuperação rápida com base nas chaves. Exemplos:Redis, Memcached.
* Bancos de dados de gráficos
: Use nós e relacionamentos para representar e consultar dados conectados. Exemplos:Neo4J, Amazon Netuno.
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armazenamentos de coluna-família: Armazene os dados em colunas agrupados em famílias, adequados para grandes conjuntos de dados com alta taxa de gravação. Exemplos:Cassandra, Hbase.
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Bancos de dados orientados a objetos (OODBMS): Armazene os dados como objetos, semelhantes às linguagens de programação orientadas a objetos. Exemplos:db4o, objectDB.
Baseado no método de acesso: * Bancos de dados SQL
SQL: Use a linguagem de consulta estruturada (SQL) para definir, manipular e acessar dados. A maioria dos RDBMs são bancos de dados SQL.
* bancos de dados
NOSQL: Pode usar vários idiomas de consulta ou APIs específicos para seu modelo de dados. Alguns bancos de dados NoSQL, como o MongoDB, também oferecem recursos de consulta do tipo SQL.
Baseado em aplicação e implantação: * Bancos de dados operacionais (OLTP): Usado para operações comerciais diárias, concentrando-se no processamento rápido de transações e integridade dos dados. Exemplos:sistemas bancários on-line, plataformas de comércio eletrônico.
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Bancos de dados analíticos (OLAP): Projetado para análise e relatório complexos de dados, geralmente lidando com grandes conjuntos de dados históricos. Exemplos:data warehouses, ferramentas de inteligência de negócios.
* Banco de dados em nuvem: Hospedado e gerenciado por provedores de nuvem, oferecendo escalabilidade e flexibilidade. Exemplos:Amazon RDS, Google Cloud SQL, banco de dados do Azure SQL.
* Bancos de dados incorporados: Integrado em aplicativos ou dispositivos, operando localmente sem um servidor separado. Exemplos:Sqlite, Berkeley DB.
Outros tipos notáveis: * Banco de dados de séries temporais: Otimizado para armazenar e consultar pontos de dados indexados por tempo, comuns em aplicativos de IoT e monitoramento. Exemplos:influxdb, timescaledb.
* bancos de dados espaciais: Armazene e consulte dados geográficos com funcionalidades espaciais. Exemplos:PostGIS (Extensão para PostgreSQL), Oracle Spatial.
A escolha do software de banco de dados correto depende de necessidades específicas, como complexidade de dados, requisitos de escalabilidade, expectativas de desempenho e garantias de consistência.
