Преимущества: Строгая схема, целостность данных, широкая поддержка и зрелость.
Недостатки: Масштабируемость может быть сложнее, менее гибкие для неструктурированных данных.
Нереляционные (NoSQL):
Разработаны для работы с большими объемами неструктурированных или полуструктурированных данных.
Не имеют строгих схем, что обеспечивает гибкость.
Разнообразные модели данных:
Тип "ключ-значение": Простые пары ключ-значение. Примеры: Redis, Memcached.
Документно-ориентированные: Данные хранятся в документах (часто JSON, BSON). Примеры: MongoDB, Couchbase.
Колончатые (семейства столбцов): Данные хранятся по столбцам. Примеры: Cassandra, HBase.
Графовые: Хранят данные в виде узлов и связей между ними. Примеры: Neo4j, ArangoDB.
Преимущества: Отличная масштабируемость (горизонтальная), гибкость схем, хорошо подходят для больших данных и приложений с высокой нагрузкой.
Недостатки: Менее строгая согласованность данных (может быть eventual consistency), разнообразие языков запросов, отсутствие стандартного SQL.
В памяти (In-Memory):
Хранят данные в оперативной памяти для очень быстрого доступа.
Примеры: Redis, Apache Ignite.
Преимущества: Высочайшая производительность для операций чтения и записи.
Недостатки: Ограниченный объем данных в зависимости от доступной памяти, данные могут быть потеряны при перезагрузке (хотя часто используются механизмы персистентности).
Встроенные (Embedded):
Интегрируются непосредственно в приложение.
Не требуют отдельного сервера базы данных.
Примеры: SQLite (очень распространенный), H2.
Преимущества: Простая установка и развертывание, низкие затраты.
Недостатки: Обычно не подходят для больших объемов данных или одновременного доступа из нескольких клиентов.
Временных рядов (Time-Series):
Оптимизированы для хранения и анализа данных с метками времени.
Широко используются для мониторинга, IoT и аналитики.
Примеры: InfluxDB, kdb+.
Преимущества: Эффективное хранение и запросы данных временных рядов.
Недостатки: Менее универсальны для других типов данных.
Пространственные (Spatial):
Предназначены для хранения и запросов географических данных.
Поддерживают геометрические типы данных (точки, линии, полигоны).
Примеры: PostGIS (расширение PostgreSQL), SQL Server spatial.
Преимущества: Эффективная работа с геоданными.
Недостатки: Специализированные для пространственных данных.
Выбор типа БД зависит от:
Структуры данных.
Объема данных.
Требований к производительности и масштабируемости.