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分类表
- SQL/NOSQL—关系型，非关系型
| order | 名称 | 类别 | 火热程度 |
|---|---|---|---|
| 1 | Relational DBMS | SQL | 5 |
| 2 | key-value stores | NoSql | 5 |
| 3 | Document stores | NoSql | 5 |
| 4 | Time Series DBMS | NoSql | 4 |
| 5 | Graph DBMS | NoSql | 4 |
| 6 | Object oriented DBMS | SQL | 2 |
| 7 | Search engins | NoSQl | 4 |
| 8 | RDF Stores | SQL | 1 |
| 9 | Multivalue DBMS | NoSQl | 1 |
| 10 | Wide column stores | sql | 3 |
| 11 | Native XML DBMS | Nosql | 1 |
| 12 | Event Stores | - | 0.5 |
| 13 | Content stores | - | 1 |
| 14 | Navigational DBMS | - | 0.5 |
细致分类
- DBMS
database management systems，指的是多数据库管理系统。比如mysql事实上管理着多个数据库。
1. Relational DBMS
关系型数据库。最古老的数据库模型，典型的有table这个概念。
2. key-value stores
键值对存储管理。模型简单，适合需要高性能读写场景。但不适合大量数据的存储。
3. Document stores
文档性数据库。存放xml，JSON，BSON等，这些文档往往具有可描述性（self-describing），呈现分层的树状结构（hierarchical tree data structure）。文档数据库所存放的文档，就相当于键值数据库所存放的“值”。
适合存放大数据，也叫大数据存储。
4. Time Series DBMS
时间数据库。
- 以时间点为key，时间点代表的数据，以及一系列描述属性的K-V tag 为模型
- 数据量大，数据元素和主键(时间点)依赖关系不大。比如监控和IOT，每秒产生的数据。
特点
- 都是插入，无更新需求
- 数据都有时间属性，随时间不断产生
- 数据量大
5. Graph DBMS
图数据库，是noSQL数据库的一种类型，是图形理论存储。优势在于按多对多关系即边时，十分快速。
6. Object oriented DBMS
OODB。面向对面向对象理论以对象为单元的数据数据库存储管理系统。
- 可以把关联程度高的数据聚合，易维护。
- 有面向对象继承，封装，多态等概念，容易扩展
- 如果数据本书不适合面向对象，性能和效果就有问题
7. Search engins
搜索引擎存储。
Elasticsearch和Solr。Solr是基于大名鼎鼎的Lucene。主要侧重对数据的分类和标识，便于搜索。也可对日志进行存储。
8. RDF Stores
资源描述框架(Resource Description Framework，RDF)。
RDF模型是一种语法无关的模型，也就是说提供一种框架让话可以有不同的说法，单其意思始终不变。
- 可以用来描述Web资源的特性，及资源与资源之间的关系。
- 在编目方面(Cata loging)，能够描述网站、网页或电子出版物等网络资源的内容及内容之间的关系。
9. Multivalue DBMS
多值数据库。nosql和多维数据库，鼓励用值列表代替值。不常见
10. Wide column stores
列存储数据库，最出名的就是HBase了，以列而不是行为单端的存储。侧重某一类别属性的聚合
11. Native XML DBMS
本地xml存储数据库。用来管理本地大量的xml文档。
12. Event Stores
事件存储数据库。事件的存储和加载。
13. Content stores
内容存储数据。比如视频音乐等二级值内容，一个内容仓库
14. Navigational DBMS
导航数据库。存储记录和对象—目的是发现其引用的对象，像导航栏一样。