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Il n'y a pas une seule réponse définitive au nombre de «types» de bases de données. Cela dépend de la façon dont vous les catégorisez.
Voici quelques façons courantes de regrouper les bases de données, avec des exemples:
par modèle de données:
* Bases de données relationnelles: Données organisées en tableaux avec lignes et colonnes. (par exemple, MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server)
* Bases de données NoSQL: Pas basé sur le modèle relationnel, offrant différentes structures de données comme les paires de valeurs clés, les documents ou les graphiques. (par exemple, MongoDB, Cassandra, Redis, Neo4j)
par but:
* Bases de données transactionnelles: Conçu pour des mises à jour et des transactions fréquentes, assurant une intégrité des données. (par exemple, MySQL, Oracle)
* Bases de données analytiques: Optimisé pour la requête et l'analyse des grands ensembles de données. (par exemple, Snowflake, Redshift)
* entrepôts de données: Stocker et gérer de grandes quantités de données historiques pour les rapports et l'analyse. (par exemple, Teradata, netezza)
par déploiement:
* Bases de données cloud: Hébergé sur une plate-forme cloud, offrant l'évolutivité et la facilité de gestion. (par exemple, AWS Aurora, Google Cloud SQL, base de données Azure SQL)
* Bases de données sur site: Installé et exécuté sur vos propres serveurs. (par exemple, MySQL, PostgreSQL, Oracle)
par structure de données:
* Magasins de valeur clé: Stockage de données simple où chaque valeur est associée à une clé unique. (par exemple, redis, dynamodb)
* Bases de données de documents: Stockez les données dans des documents de type JSON. (par exemple, MongoDB, Couchbase)
* Bases de données graphiques: Représentent les données comme des nœuds et des bords, adaptés à la modélisation des relations. (par exemple, Neo4j, Janusgraph)
par fonctionnalités:
* Bases de données distribuées: Étalez sur plusieurs serveurs pour la haute disponibilité et l'évolutivité. (par exemple, Cassandra, MongoDB)
* Bases de données en mémoire: Gardez les données en mémoire pour un accès plus rapide. (par exemple, redis, memcached)
Au-delà de ces catégories, vous pouvez également considérer:
* open source vs commerciale: (par exemple, MySQL vs Oracle)
* Bases de données spécialisées: (par exemple, bases de données de séries chronologiques, bases de données géospatiales)
Par conséquent, les «types» des bases de données sont très diversifiés et peuvent être classés de plusieurs manières. La meilleure base de données pour une application particulière dépend des exigences spécifiques telles que le volume de données, les besoins de performances et le type d'opérations impliquées.
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