एक डेटाबेस संरचित जानकारी को व्यवस्थित तरीके से संग्रहीत करता है। डेटा को इस प्रकार व्यवस्थित किया जाता है कि इसे कुशलतापूर्वक क्वेरी किया जा सके, अपडेट किया जा सके और प्रबंधित किया जा सके। एक रिलेशनल डेटाबेस डेटा को पंक्तियों और स्तंभों वाली तालिकाओं में व्यवस्थित करता है। एक डॉक्यूमेंट डेटाबेस JSON जैसे दस्तावेज़ों को संग्रहीत करता है। एक ग्राफ डेटाबेस नोड्स और किनारों को संग्रहीत करता है। प्रत्येक मॉडल विभिन्न प्रकार के डेटा और विभिन्न क्वेरी पैटर्न के लिए उपयुक्त होता है। डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली भंडारण, अनुक्रमणिका, समवर्तीता और पुनर्प्राप्ति को संभालती है। उपयोगकर्ता आमतौर पर SQL या API में क्वेरी के माध्यम से इंटरैक्ट करते हैं।

डेटाबेस का चुनाव ही यह तय करता है कि एप्लिकेशन क्या कर सकता है। रिलेशनल डेटाबेस सख्त स्कीमा का पालन करते हैं और जटिल जॉइन का समर्थन करते हैं। ये ट्रांजैक्शनल सिस्टम के लिए डिफ़ॉल्ट विकल्प हैं। NoSQL डेटाबेस लचीलेपन और स्केलेबिलिटी के लिए स्कीमा की बाधाओं को कम करते हैं। ये कंटेंट मैनेजमेंट, रियल-टाइम एनालिटिक्स और तेजी से बदलते डेटा मॉडल वाले एप्लिकेशन में आम हैं। ग्राफ डेटाबेस रिलेशनशिप क्वेरी में उत्कृष्ट होते हैं, जैसे सोशल नेटवर्क और रिकमेंडेशन इंजन। टाइम-सीरीज़ डेटाबेस सेंसर और मॉनिटरिंग सिस्टम से टाइमस्टैम्प्ड डेटा के लिए अनुकूलित होते हैं। कोई भी डेटाबेस सर्वमान्य रूप से सर्वश्रेष्ठ नहीं है। केवल कार्यभार के लिए सही टूल ही मायने रखता है। गलती यह है कि डेटाबेस को उसकी लोकप्रियता या परिचितता के कारण चुनना, न कि समस्या के अनुरूप होने के कारण। ग्राफ क्वेरी को संभालने के लिए बाध्य रिलेशनल डेटाबेस का प्रदर्शन खराब होता है। जटिल ट्रांजैक्शन को लागू करने के लिए बाध्य डॉक्यूमेंट डेटाबेस नाजुक होता है। डेटाबेस को डेटा के अनुरूप चुनें।

डेटाबेस मॉडल

• संबंधपरक — पंक्तियों और स्तंभों वाली तालिकाएँ
• दस्तावेज़ — JSON जैसे दस्तावेज़
• कुंजी-मान — कुंजी और मानों के सरल जोड़े
• ग्राफ — नोड्स और संबंध
• समय-श्रृंखला — समय-चिह्नित डेटा बिंदु
• स्तंभ प्रारूप — विश्लेषणात्मक प्रश्नों के लिए अनुकूलित

डेटाबेस एक उपकरण है। सही डेटाबेस काम को आसान बनाता है। गलत डेटाबेस सब कुछ मुश्किल बना देता है।