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数据库大全

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分类表
细致分类
- 1. Relational DBMS
- 2. key-value stores
- 3. Document stores
- 4. Time Series DBMS
- 5. Graph DBMS
- 6. Object oriented DBMS
- 7. Search engins
- 8. RDF Stores
- 9. Multivalue DBMS
- 10. Wide column stores
- 11. Native XML DBMS
- 12. Event Stores
- 13. Content stores
- 14. Navigational DBMS
发展历史--2018年底

排行

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。

发展历史–2018年底

b 数据库简史（精简版） - 岑亮 - 博客园

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