申論題

類型1：Key-Value類型的資料庫最多
Key-Value資料庫是NoSQL資料庫中最大宗的類型，這類資料最大的特色就是採用Key-Value資料架構，取消了原本關聯式資料庫中常用的欄位架構（Schema），每筆資料各自獨立，所以，可以打造出分散式和高擴充能力的特性。包括像Google的BigTable、Hadoop的HBase、Amazon的Dynamo、Cassandra、Hypertable等都是這類Key-Value資料庫。

類型2：記憶體資料庫是知名網站慣用快取工具
記憶體資料庫（In-memory Database）就是將資料儲存在記憶體的NoSQL資料庫，包括了Memcached、Redis、Velocity、Tuple space等。其實像Memcached、Redis都是一種Key-Value資料架構的資料庫，只是這類資料庫改將資料儲存在記憶體中來提高讀取效率，大多用來快取常用網頁，加快傳遞網頁的速度，減少讀取硬碟的次數，不過系統關機後就無法保存。

類型3：文件資料庫適合儲存非結構化資料
文件資料庫主要是用來儲存非結構性的文件，例如最常見的非結構化資料就是HTML網頁。一個HTML網頁結構不像一般表格那樣有固定的欄位，每個欄位有特定資料類型和大小。例如網頁裡有Head和Body結構，Body元素中可能會有10個段落，段落中會有文字、連結、圖片等。文件資料庫的資料結構往往是鬆散的樹狀結構。

類型4：圖學資料庫可用於記錄社交關係
最後一類是圖學資料庫，這不是專門用來處理圖片的資料庫，而是指運用圖學架構來儲存節點間關係資料架構，例如用樹狀結構來組織從屬關係或網狀結構來儲存朋友關係，地理圖資系統通常也會用圖學資料庫來儲存地圖上每一點和鄰近點的關係，或用圖學資料庫來計算點與點之間最短的距離，也可以用同樣的概念來計算出人與人之間最短的交友距離。圖學資料庫最大的特性是對複雜性的擴充力，關係越複雜的資料越適合使用圖學資料庫。