Welches sind die unterschiedliche Klassifizierung von Datenbankverwaltungssystemen?

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Welches sind die unterschiedliche Klassifizierung von Datenbankverwaltungssystemen?

Datenbankverwaltungssysteme (DBMS) können je nach den verwendeten Kriterien auf verschiedene Weise klassifiziert werden. Hier sind einige gemeinsame Klassifizierungen:

1. Basierend auf dem Datenmodell:

* Relational Database Management System (RDBMS): Dies ist der häufigste Typ. Die Daten werden in Tabellen mit Zeilen (Datensätzen) und Spalten (Feldern) organisiert, die durch Beziehungen verknüpft sind. Beispiele sind MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server und SQLite.

* NoSQL -Datenbankverwaltungssystem: Diese Datenbanken verwenden das relationale Modell nicht. Sie werden oft für großflächige Daten mit hohem Volumen verwendet, die nicht ordentlich in Tabellen passen. NoSQL -Datenbanken werden weiter in verschiedene Typen eingeteilt:

* Schlüsselwertspeicher: Einfachster Typ speichert Daten als Schlüsselwertpaare (z. B. Redis, memcached).

* Dokumentdatenbanken: Speichern Sie Daten in flexiblen JSON-ähnlichen Dokumenten (z. B. MongoDB, Couchbase).

* Spaltenfamiliespeicher: Speichern Sie Daten in Spalten, die für die Abfrage bestimmter Spalten (z. B. Cassandra, HBase) optimiert wurden.

* Graph -Datenbanken: Speichern Sie Daten als Knoten und Beziehungen (z. B. Neo4j, Amazon Neptun).

* objektorientiertes Datenbankverwaltungssystem (OODBMS): Speichert Daten als Objekte, ähnlich der objektorientierten Programmierung. Sie sind seltener als RDBMs und NoSQL.

* Objektrelationales Datenbankverwaltungssystem (ORDBMS): Kombiniert Merkmale von RDBMS und OODBMS und ermöglicht die Speicherung von relationalen Daten und Objekten.

2. Basierend auf Datenverteilung:

* Zentralisierte DBMs: Alle Daten werden an einem einzigen Ort gespeichert, der von einem zentralen Punkt aus zugänglich ist. Einfacher zu verwalten, kann aber ein einzelner Ausfallpunkt sein.

* verteilte dbms: Daten werden an mehreren Orten gespeichert, die häufig vernetzt sind. Bietet eine bessere Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Datenverfügbarkeit. Beispiele sind Systeme, die auf Technologien wie Hadoop basieren.

3. Basierend auf der Zugriffsmethode:

* Einzelbenutzer-DBMS: Entwickelt für den Einsatz durch einen einzelnen Benutzer gleichzeitig.

* Multi-Benutzer-DBMS: Ermöglicht den gleichzeitigen Zugriff durch mehrere Benutzer. Dies ist der häufigste Typ für Anwendungen, die über die Anforderungen eines einzelnen Benutzers hinausgehen.

4. Basierend auf dem Zweck/der Anwendung:

* Betriebsdatenbank: Wird für tägliche Transaktionen und operative Bedürfnisse verwendet. Oft ein RDBM.

* Data Warehouse: Speichert historische Daten zur Analyse und Berichterstattung. Oft größer als operative Datenbanken und können auf verschiedenen Technologien basieren, einschließlich Relational und NoSQL.

* Data Lake: Speichert Rohdaten in seinem nativen Format ohne Vorverarbeitung. Kann ziemlich groß sein und verschiedene Speicher- und Verarbeitungs- und Verarbeitungs- und Verarbeitungstechnologien verwenden.

5. Basierend auf dem Verwaltungssystem:

* Cloud-basierte DBMs: Von einem Cloud -Anbieter (AWS, Azure, GCP) verwaltet und gehostet.

* On-Premise-DBMS: Installiert und gepflegt auf den eigenen Servern eines Unternehmens.

Diese Klassifizierungen sind sich gegenseitig ausschließt. Ein einzelnes DBM kann in mehrere Kategorien fallen. Beispielsweise könnte ein System ein Cloud-basierte, multi-Benutzer-, Distributed, NoSQL-System (Dokumentdatenbank) sein. Die beste Wahl hängt ausschließlich von der spezifischen Anwendung und ihren Anforderungen ab.