图型数据库

　　图型数据库指的是使用图结构的数据库，通过结点、边与属性来表示和存储数据。根据定义，图型数据库是一种提供了无需索引而彼此邻接的存储系统。这意味着每个元素都包含了直接指向邻接元素的指针，因此没必要再通过索引进行查找了。

　　优点：

　　对于关联数据集的查找速度更快。

　　可以很自然地扩展为更大的数据集，因为他们无需使用代价高昂的连接运算符。

　　缺点：

　　RDBMS可以用在更为通用的场景下，图型数据库只适合类似于图的数据。

　　典型代表：

　　Neo4j

　　FlockDB

　　InfoGrid

　　OrientDB

　　多模数据库

　　这些数据库包含了多种数据库的特性。

　　有两种不同的产品分组可以认为是多模的：

　　支持多种数据模型和用例的多模数据库。 比如说，ArangoDB宣称它拥有键值存储的好处，同时还提供了面向文档以及图型数据库的支持。

　　支持多种模式的通用目的的数据库。 比如说，Oracle的MySQL 5.6支持SQL方式的访问，也可以通过Memcached API实现键值访问。

　　典型代表：

　　ArangoDB

　　Aerospike

　　Datomic

　　对象数据库

　　数据库中的数据都建模为对象、属性、方法以及类。面向对象的数据库通常适合于需要高性能数据处理的应用，这种应用一般都有非常复杂的结构。

　　优点：

　　相比于关系元组来说，对象模型最适合于展现现实世界，对于复杂、多方位的对象来说尤为如此。

　　使用层次特性来组织数据。

　　访问数据时并不需要专门的查询语言，因为访问是直接面向对象的。然而，有时也是需要使用查询的。

　　缺点：

　　在RDBMS中，由于表的创建、修改或是删除而导致的模式修改通常并不依赖于应用。在使用对象数据库的应用中，模式修改类通常意味着还要对与当前类关联的其他应用类进行修改。这会导致对整个系统进行修改。

　　对象数据库通常会通过单独的API与特定的语言绑定，只有通过该API才能查询数据。在这方面，RDBMS就做得很好，这要归功于它所使用的通用查询语言。

　　典型代表：

　　VelocityDB

　　Objectivity

　　ZODB

　　Siaqodb

　　EyeDB