Basado en la estructura de datos:
* bases de datos relacionales (RDBMS): Estos son el tipo más común. Almacenan datos en tablas con filas y columnas, como una hoja de cálculo, y definen relaciones entre estas tablas. Ejemplos:MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server.
* bases de datos NoSQL: Una amplia categoría que abarca varias bases de datos no relacionales. Proporcionan flexibilidad en la estructura de datos y a menudo priorizan la escalabilidad y el rendimiento sobre una consistencia estricta.
* bases de datos de documentos: Almacene los datos en documentos flexibles (a menudo como JSON) que pueden tener estructuras variables. Ejemplos:MongoDB, Couchbase.
* Tiendas de valor clave: Almacene los datos como pares de valor clave, optimizados para una recuperación rápida basada en claves. Ejemplos:Redis, Memcached.
* bases de datos de gráficos: Use nodos y relaciones para representar y consultar datos conectados. Ejemplos:Neo4J, Amazon Neptuno.
* tiendas de la familia de columna: Almacene los datos en columnas agrupadas en familias, adecuadas para grandes conjuntos de datos con alto rendimiento de escritura. Ejemplos:Cassandra, HBase.
* bases de datos orientadas a objetos (oodbms): Almacene los datos como objetos, similares a los lenguajes de programación orientados a objetos. Ejemplos:DB4O, ObjectDB.
Basado en el método de acceso:
* bases de datos SQL: Use el lenguaje de consulta estructurado (SQL) para definir, manipular y acceder a los datos. La mayoría de los RDBM son bases de datos SQL.
* bases de datos NoSQL: Puede usar varios idiomas de consulta o API específicas para su modelo de datos. Algunas bases de datos NoSQL, como MongoDB, también ofrecen capacidades de consulta similar a SQL.
Basado en la aplicación y la implementación:
* bases de datos operativas (OLTP): Se utiliza para operaciones comerciales diarias, centrándose en el procesamiento rápido de transacciones y la integridad de los datos. Ejemplos:Sistemas de banca en línea, plataformas de comercio electrónico.
* bases de datos analíticas (OLAP): Diseñado para un análisis e informes de datos complejos, a menudo manejando grandes conjuntos de datos históricos. Ejemplos:almacenes de datos, herramientas de inteligencia empresarial.
* bases de datos en la nube: Alojado y administrado por proveedores de la nube, ofreciendo escalabilidad y flexibilidad. Ejemplos:Amazon RDS, Google Cloud SQL, Azure SQL Database.
* bases de datos incrustadas: Integrado dentro de aplicaciones o dispositivos, operando localmente sin un servidor separado. Ejemplos:Sqlite, Berkeley DB.
Otros tipos notables:
* bases de datos de series temporales: Optimizado para almacenar y consultar puntos de datos indexados por el tiempo, común en IoT y aplicaciones de monitoreo. Ejemplos:InfluxDB, TimescaledB.
* bases de datos espaciales: Almacenar y consultar datos geográficos con funcionalidades espaciales. Ejemplos:Postgis (Extensión para PostgreSQL), Oracle Spatial.
Elegir el software de base de datos correcto depende de necesidades específicas como complejidad de datos, requisitos de escalabilidad, expectativas de rendimiento y garantías de consistencia.