也可以認為是五大數據庫存儲模型。
數據庫市場需要細分，行式數據庫不再滿足所有的需求，而有很多需求需要通過本內存數據庫和列式數據庫解決，列式數據庫在數據分析、海量存儲、BI這三個領域有自己獨到。
1. 關系型數據庫(行式數據庫) mysql sybase etc
定義：關系模型使用記錄（行或者元祖）進行存儲，記錄存儲在表中，表由架構界定。表中的每個列都有名稱和類型，表中的所有記錄都要符合表的定義。SQL是專門的查詢語言，提供相應的語法查找符合條件的記錄，如表聯接（Join）。表聯接可以基於表之間的關系在多表之間查詢記錄。
存儲格式：行式數據庫把一行中的數據值串在一起存儲起來，然后再存儲下一行的數據，以此類推。
例如以下的一個表：
EmpId Lastname Firstname Salary
1 Smith Joe 40000
2 Jones Mary 50000
3 Johnson Cathy 44000
1,Smith,Joe,40000;2,Jones,Mary,50000;3,Johnson,Cathy,44000;
特點：據以行相關的存儲體系架構進行空間分配，主要適合與小批量的數據處理，常用於聯機事務型數據處理。不能滿足后面三個需求：對數據庫高並發讀寫要求，對海量數據的高效率存儲和訪問需求，對數據庫高可擴展性和高可用性。 一句話不適合分布式、高並發和海量。
2. 列式存儲 Sybase IQ, C-Store, Vertica,
定義：什么是列式數據庫?列式數據庫是以列相關存儲架構進行數據存儲的數據庫。列式存儲以流的方式在列中存儲所有的數據，主要適合與批量數據處理和即席查詢。
存儲格式 ：
列式數據庫把一列中的數據值串在一起存儲起來，然后再存儲下一列的數據，以此類推。
1,2,3;Smith,Jones,Johnson;Joe,Mary,Cathy;40000,50000,44000;
特點：包括查詢快，由於查詢需要讀取的blocks少；數據壓縮比高，正因為同一類型的列存儲在一起。Load快。 簡化數據建模的復雜性。但是插入更新慢，不太適合數據老是變化，它是按列存儲的。這時候你就知道它適做DSS（決策支持系統），BI的優秀選擇，數據集市，數據倉庫，它不適合OLTP。
Examples are Sybase IQ, C-Store, Vertica, VectorWise,MonetDB, ParAccel, and Infobright.
//具體請參考如下地址
http://en.wikipedia.org/wiki/Column-oriented_DBMS.
3. 鍵值存儲 cassandra, hbase, bigtable
即Key-Value存儲，簡稱KV存儲。它是NoSQL存儲的一種方式。它的數據按照鍵值對的形式進行組織，索引和存儲。KV存儲非常適合不涉及過多數據關系業務關系的業務數據，同時能有效減少讀寫磁盤的次數，比SQL數據庫存儲擁有更好的讀寫性能。
典型例子 Sorted String Table即SSTable。其實STL 庫中map和hash_map, JAVA中hash_table, hash_map就是鍵值存儲。 但是他們值只支持內存操作，而且map的查詢效率太低，關鍵是他們只是簡單的數據結構，不能實現較大規模存儲和分布式,而且數據的修改效率比較低。 而SSTalbe就解決了這些問題。
鍵值存儲實際是分布式表格系統的一種。
其中的實現機制也可以參考
LevelDB/Sstable: http://blog.chinaunix.net/uid-26111972-id-3342215.html.
LevelDB： http://www.samecity.com/blog/Index.asp?SortID=12
分布式key-value 系統有cassandra, hbase, bigtable etc
http://kkovacs.eu/cassandra-vs-mongodb-vs-couchdb-vs-redis
4. 文檔存儲
文檔存儲支持對結構化數據的訪問，不同於關系模型的是，文檔存儲 沒有強制的架構。
事實上，文檔存儲以封包鍵值對的方式進行存儲。在這種情況下，應用對要檢索的封包采取一些約定，或者利用存儲引擎的能力將不同的文檔划分成不同的集合，以管理數據。
與關系模型不同的是，文檔存儲模型支持嵌套結構。例如，文檔存儲模型支持XML和JSON文檔，字段的“值”又可以嵌套存儲其它文檔。文檔存儲模型也支持數組和列值鍵。
與鍵值存儲不同的是，文檔存儲關心文檔的內部結構。這使得存儲引擎可以直接支持二級索引，從而允許對任意字段進行高效查詢。支持文檔嵌套存儲的能力，使得查詢語言具有搜索嵌套對象的能力，XQuery就是一個例子。MongoDB通過支持在查詢中指定JSON字段路徑實現類似的功能。
MongoDB 對SQL 和ACID 支持的比較全面的數據庫了。不過， 比較多的還是介紹日志的采集和存儲，小文件的分布式存儲，類似互聯網微博應用的數據存儲等方面的內容。
MongoDB 和 Cassandra的比較：
http://www.csdn.net/article/2013-08-23/2816679-time-series-data-mongdb-vs-cassandra
5.圖形數據庫
圖形數據庫存儲頂點和邊的信息，有的支持添加注釋。
圖形數據庫可用於對事物建模，如社交圖譜、真實世界的各種對象。IMDB（Internet MovieDatabase）站點的內容就組成了一幅復雜的圖像，演員與電影彼此交織在一起。
圖形數據庫的查詢語言一般用於查找圖形中斷點的路徑，或端點之間路徑的屬性。Neo4j是一個典型的圖形數據庫。
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