Arten von Datenbanken
Datenbanken können je nach den verwendeten Kriterien auf viele verschiedene Arten kategorisiert werden. Hier sind einige gemeinsame Klassifizierungen:
1. Nach Datenmodell:
* Relationale Datenbanken (RDBMS): Dies sind die häufigste Art von Datenbank. Sie speichern Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten, und die Beziehungen zwischen Tabellen werden mithilfe von Fremdschlüssel definiert. Beispiele:MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, SQL Server.
* NoSQL -Datenbanken: Diese Datenbanken folgen dem relationalen Modell nicht. Sie bieten eine größere Flexibilität und Skalierbarkeit für den Umgang mit unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten. Beispiele:MongoDB, Cassandra, Redis, Couchbase.
* objektorientierte Datenbanken: Diese Datenbanken speichern Daten als Objekte, die komplexe Strukturen mit Eigenschaften und Methoden sein können. Sie eignen sich besonders für den Umgang mit objektorientierten Programmiersprachen. Beispiele:ObjectStore, Versant, Jasmine.
* Graph -Datenbanken: Diese Datenbanken stellen Daten als Knoten und Kanten dar, wodurch es effizient für die Behandlung komplexer Beziehungen und Netzwerke. Beispiele:Neo4j, Orientdb, Arangodb.
* Dokumentdatenbanken: Diese Datenbanken speichern Daten in dokumentähnlichen Strukturen, häufig im JSON-Format. Sie eignen sich gut zum Umgang mit unstrukturierten Daten wie Text und Bildern. Beispiele:MongoDB, Couchbase, Cloud Firestore.
* Schlüsselwertdatenbanken: Diese Datenbanken speichern Daten in Schlüsselwertpaaren und bieten einen schnellen Zugriff basierend auf dem Schlüssel. Sie sind ideal für das Zwischenspeichern und das Sitzungsmanagement. Beispiele:Redis, Memcached.
2. Durch Bereitstellung:
* Cloud -Datenbanken: Diese Datenbanken werden von Cloud -Anbietern wie AWS, Azure oder Google Cloud gehostet und verwaltet. Sie bieten Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz. Beispiele:Amazon RDS, Azure SQL -Datenbank, Google Cloud SQL.
* On-Premises-Datenbanken: Diese Datenbanken werden installiert und auf Ihren eigenen Servern ausgeführt. Sie bieten mehr Kontrolle, erfordern jedoch mehr Wartungs- und Infrastrukturinvestitionen. Beispiele:MySQL, PostgreSQL, Oracle Database.
3. Nach Zweck:
* Transaktionsverarbeitungsdatenbanken: Diese Datenbanken sind für hochvolumige, transaktionale Operationen wie Online-Banking oder E-Commerce konzipiert. Sie priorisieren Geschwindigkeit und Parallelität. Beispiele:MySQL, PostgreSQL, Oracle Database.
* Analytische Datenbanken: Diese Datenbanken sind für die Abfrage und Analyse großer Datensätze optimiert. Sie werden für Data Warehousing, Business Intelligence und Berichterstattung verwendet. Beispiele:Teradata, Snowflake, Amazon Redshift.
* Eingebettete Datenbanken: Diese kleinen, leichten Datenbanken werden in Anwendungen integriert und häufig in einer einzigen Datei gespeichert. Sie sind für Offline- oder Einzelbenutzeranwendungen geeignet. Beispiele:SQLite, Berkeley DB.
4. Nach Datentyp:
* Strukturierte Daten: Diese Daten sind in einem vordefinierten Format organisiert, wie Tabellen mit Zeilen und Spalten. Beispiele:Relationale Datenbanken, objektorientierte Datenbanken.
* unstrukturierte Daten: Diese Daten haben kein vordefiniertes Format und sind häufig textbasiert, wie E-Mails, Dokumente oder Bilder. Beispiele:NoSQL -Datenbanken, Dokumentdatenbanken.
* semi-strukturierte Daten: Diese Daten haben eine gewisse Struktur, sind jedoch nicht so starr wie strukturierte Daten. Beispiele:JSON -Dokumente, XML -Dateien.
5. Nach Verfügbarkeit und Konsistenz:
* Säure -Datenbanken: Diese Datenbanken folgen den Säureeigenschaften:Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit. Sie gewährleisten die Integrität und Zuverlässigkeit von Daten. Beispiele:Relationale Datenbanken.
* Basisdatenbanken: Diese Datenbanken folgen den Grundeigenschaften:im Grunde genommen verfügbar, weicher Zustand und schließlich konsistent. Sie priorisieren die Verfügbarkeit und Leistung vor starker Konsistenz. Beispiele:NoSQL -Datenbanken.
Diese Liste bietet einen breiten Überblick über Datenbanktypen. Sie können mehr über jeden Typ erfahren, indem Sie ihre spezifischen Merkmale, Vorteile und Nachteile untersuchen. Die Auswahl der richtigen Datenbank hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und Anforderungen ab.
