データベース
分類

データベースを分類する方法として、たとえば、書誌（英語版）、文書、テキスト、統計、マルチメディアなど、その内容の種類によるものがある。第二の方法は、会計、作曲、映画、銀行、製造、保険など、応用面による分類がある。第三の方法は、データベースの構造やインターフェースの種類など、技術的な側面によるものである。この節では、さまざまな種類のデータベースを特徴付けるために使用される用語をいくつか列挙する。
インメモリデータベースとは、主にメインメモリ内に存在するデータベースで、一般的に不揮発性のコンピューターデータストレージによってバックアップされる。メインメモリーデータベースはディスクデータベースよりも高速であるため、通信ネットワーク機器など、応答時間が重要な場合に使用されることが多い。
アクティブデータベース（英語版）は、データベース内外の両方の状況に応答できるイベント駆動型アーキテクチャを備えている。セキュリティ監視、アラート、統計収集、および承認などの用途が考えられる。多くのデータベースは、データベーストリガーという形でアクティブデータベースの機能を提供する。
クラウドデータベース（英語版）は、クラウド技術に基づいている。データベースとDBMSの大半はいずれも遠く離れた「クラウド」上に存在するが、アプリケーションはプログラマーが開発し、エンドユーザーがウェブブラウザとオープンAPI（英語版）を通じてデータベースを保守／利用する。
データウェアハウスは、業務用データベースや、しばしば市場調査会社などの外部ソースから得たデータをアーカイブする。 データウェアハウスは、業務データにアクセスできない管理者やその他のエンドユーザーが使用するデータの中心的な供給源となる。たとえば、販売データを週ごとの合計に集計し、ACニールセンのデータと比較できるように社内商品コードを統一商品コード（UPC）に変換する。データウェアハウジングの基本的かつ不可欠なコンポーネントには、データの抽出、分析、マイニング、変換、読み込み、そしてデータをさらに利用できるようにするデータ管理がある。
演繹データベース（英語版）は、論理プログラミングとリレーショナルデータベースを組み合わせたものである。
分散データベースとは、データとDBMSの両方が複数のコンピュータにまたがったデータベースのことである。
ドキュメント指向データベースは、ドキュメント指向または半構造化された情報を格納、取得、および管理するために設計されている。ドキュメント指向データベースは、NoSQLデータベースの主要なカテゴリの一つである。
組み込みデータベース（英語版）システムとは、保存されたデータへのアクセスを要するアプリケーションソフトウェアと緊密に統合されたDBMSで、アプリケーションのエンドユーザーから隠され、継続的なメンテナンスをほとんど（あるいは全く）必要としないものである。
エンドユーザー・データベースは、個々のエンドユーザーによって開発されたデータから構成されている。たとえば、文書、スプレッドシート、プレゼンテーション、マルチメディア、およびその他のファイルの集合体である。このようなデータベースをサポートするいくつかの製品が存在する。その中には、本格的なDBMSよりもはるかに単純で、基本的なDBMSの機能を備えているものもある。
連合データベースシステムは、複数の異なるデータベースから構成され、それぞれは独自のDBMSを持っている。これは連合データベース管理システム (FDBMS) によって単一のデータベースとして扱われ、あるいは複数の自律的なDBMSを透過的に統合し（この場合、異種データベースシステムでもある）、統合された概念ビューを提供するものである。
マルチデータベースという用語は、連合データベースの同義語として用いられることもあるが、単一のアプリケーション内で連携する、あまり統合されていないデータベースのグループを指す場合もある（例: FDBMSや管理された統合スキーマを持たない）。この場合、一般的にはアトミックコミットプロトコル（ACP、たとえば2フェーズコミットプロトコル）を含むミドルウェアが分散に使われ、参加データベース間での分散（グローバル）トランザクションを可能とする。
グラフデータベース（英語版）は、ノード、エッジ、プロパティを持つグラフ構造を用いて情報を表現および保存するデータベースであり、NoSQLデータベースの一種である。任意のグラフを格納できる一般的なグラフデータベースは、トリプルストア（英語版）やネットワーク型データベースなどの特殊なグラフデータベースとは異なるものとして区別される。
配列DBMS（英語版）は、衛星画像や気候シミュレーションの出力など、（通常は大規模な）多次元配列のモデリング、保存、検索を可能にするNoSQL DBMSの一種である。
ハイパーテキストまたはハイパーメディア・データベースでは、オブジェクト（例: 別のテキスト、記事、画像、または映画）を表す任意の単語やテキスト部分を、そのオブジェクトにハイパーリンクすることができる。ハイパーテキスト・データベースは、大量にある異種の情報を整理するのに特に有効である。たとえば、ユーザーがテキストの中を簡単に飛び回ることができるオンライン百科事典を整理するのに役立つ。したがって、ワールドワイドウェブは大規模な分散型ハイパーテキストデータベースと言える。
知識ベース（KB、kb、またはΔと略す）は、知識管理のための特別な種類のデータベースであり、コンピュータ化された知識を収集、編成、および検索するための手段を提供するものである。また、問題点とその解決策、あるいは関連する経験などを表すデータの集合でもある。
モバイルデータベース（英語版）は、モバイル・コンピューティング・デバイスで実行したり、他のデバイスと同期させたりできる。
運用データベース（英語版）は、組織の運営に関する詳細なデータを格納する。通常、トランザクションを使用して、比較的大量の更新を処理する。たとえば、顧客データベースは、企業の顧客に関する連絡先、信用情報、人口統計情報を記録し、人事データベースは、従業員に関する給与、福利厚生、技能データなどの情報を保持し、企業資源計画システムは、製品の部品、部品在庫、財務に関する詳細を管理し、財務データベースは、組織の収支、会計、および金融取引を監視する。
並列データベース（英語版）は、データのロード、インデックスの作成、クエリの実行などの作業を並列化することで性能向上を図るものである。
共有メモリ・アーキテクチャ: 複数のプロセッサが主記憶領域や他のデータスト レージを共有する。
共有ディスク・アーキテクチャ（英語版）: 各処理装置（通常は複数のプロセッサで構成）は、独自の主記憶領域を持つが、他のストレージは全装置で共有する。
シェアード・ナッシング・アーキテクチャ: 各処理装置が独自の主記憶領域その他のストレージを持つ。
確率的データベース（英語版）：ファジィ論理を採用して不正確なデータから推論を引き出す。
リアルタイムデータベース（英語版）は、結果が戻ってすぐに処理するのに十分な速度でトランザクションを処理する。
空間データベース（英語版）は、多次元的な特徴を持つデータを格納することができる。このようなデータに対するクエリには、たとえば「私のいる地域で最も近いホテルはどこですか?」というような、位置に基づくクエリが含まれる。
時間データベース（英語版）は、時間データモデルや時間バージョンのSQLなど、時間的な側面が組み込まれている。より具体的には、通常、時間的側面には有効時間とトランザクション時間が含まれる。
用語指向データベース（英語版）は、オブジェクト指向データベースに基づいて構築され、多くの場合、特定の分野向けにカスタマイズされている。
非構造化データデータベースは、一般的なデータベースに自然かつ簡単に適合しない多様なオブジェクトを、管理可能かつ保護された方法で格納することを目的としている。これには、電子メールメッセージ、文書、雑誌、マルチメディアオブジェクトなどが含まれることがある。オブジェクトの中には高度に構造化されたものもあるため、この名称は誤解を招く可能性がある。しかし、可能性のあるオブジェクトの集合全体が、あらかじめ定義された構造化フレームワークに適合するものではない。現在、ほとんどの既製のDBMSは、さまざまな方法で非構造化データをサポートしており、新しい専用DBMSも登場している。