突然ですが「データベース」ってなんで「Data」の「Base」なのでしょうか？
実はその語源はアメリカ国防省が関係してます！
1950年頃、アメリカ国防省（ 有名なペンタゴンですね）において複数に点在する膨大な資料を効率的に閲覧することができるよう、資料を一か所に集めました。この時に 情報(Data)の基地(Base) 、すなわち「DataBase」という言葉誕生したと言われているようです。
データベースというと、何となく「表形式」のイメージが強いと思いますが、実はデータベースは4種類もあるのです！
結論を言ってしまうと、その中でメインで使われているのは一種類なのですが、「全てを知ることで他の良さが分かる」ということで、今回はデータベースの種類を学びましょう！
ついでにスキーマという言葉の意味も理解しましょう。
データベースの種類は？
データベースは、データ構造の違いによって大きく4種類あります。
早速、それぞれ見ていきましょう。
階層型データベース
この構造はデータをツリー上（木の形）で表現します。アルゴリズムなんかで出てくるツリー構造と同じで、重要なポイントはツリー上における、子レコードは一つの親レコードしか持たない、ということです。
ネットワーク型データベース
データを網の目のような構造で表すのがネットワーク型データベースです。こちらは、先ほどの階層型データベースでは表現できない子レコードが複数の親レコードを持つことができます。
関係データベース（RDB）
現在、最もメジャーなデータベースの形です。
データを行と列による2次元の表で表し、それらの表を組み合わせてデータを管理します。数学の理論を基にしているため、階層型、ネットワーク型のデータベースとは考え方が異なります。
このデータベースは「リレーショナルデータベース（RDB：Relational DataBase）」と呼ばれます。
オブジェクト指向データベース（OODB）
もう一つ。こちらはオブジェクト指向に対応したデータベースのことです。データの操作を一体化して扱います。マッピングや問い合わせ言語による指示が不要のため、上記リレーショナルデータベース（よりも複雑なデータ構造を高速処理できます。
CADシステムやマルチメディアデータベースなどの管理に適しているようですね。
それぞれの種類をイメージにしてみました。
スキーマとは？
もう一つ大事な言葉あります。
データベースのデータ構造や性質、形式などの定義をスキーマ (SCHEMA) と呼びます。イメージが付きにくい言葉ですが、データベース管理においては重要なキーワードです。
すごく簡単に言うとデータベースの設計図のようなものですね。
こちらは別の記事で紹介してますので、ご参照ください。
まとめ
今回はデータベースの種類に関して解説しました。
色んな種類がありますが、やはりメインは「関係データベース（リレーショナルデータベース）」ですね。他の種類に関しては、歴史的に使われなくなっていたり、特殊な使い方をしたりしています。
階層型データベースやネットワーク型データベースを使うことはあまり無いと思いますが、冒頭でも述べましたが、「 全てを知ることで他の良さが分かる 」ので、データベースの種類としては、しっかり覚えておきましょう。
以上です！
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