Base Datos

Un proceso en serie significa que hay algo que sucede en un momento determinado. Normalmente, este término se contrasta con paralelo que implica que en el mismo momento pueden estar ocurriendo diferentes situaciones. Ambos son muy usados cuando hablamos de transmisión de datos. Cuando estos se envían en forma de bits individuales, se envían en serie y cuando se envían muchos a la vez hablamos deenvío de datos en paralelo.
Por lógica, será más rápido el proceso en paralelo que en serie. Nuestro ordenador tiene también varios puertos (conectores físicos) serie y paralelo (normalmente 2 serie y 1 paralelo), las impresoras normalmente van conectadas a los puertos paralelos para permitir un proceso más rápido de los datos que han de imprimirse. Los teclados y ratones van conectados apuertos serie, ya que solo precisan un canal de comunicación con el ordenador, además de que los datos solo fluyen en un sentido.
PROCESAMIENTO PARALELO
El procesamiento paralelo requiere una técnica por la que los conjuntos de datos complejos se dividen en hilos individuales y se procesan simultáneamente por uno o más núcleos. Tanto AMD como Intel han incorporado esta técnica (conocida como HTT) paraaumentar mucho la velocidad a la que funcionan. Hasta hace poco, esto no siempre proporcionaba un aumento significativo en la velocidad porque la tecnología para dividir los conjuntos de datos y después volver a unirlos estaba en sus principios.
PROCESAMIENTO EN SERIE
El procesamiento en serie requiere una técnica en la que los datos se ordenan secuencialmente y después son calculados por unprocesador individual. Esta técnica funciona muy bien con listas ordenadas que usan contracciones parecidas. El mayor problema con esto es que sólo se puede procesar un bit de datos cada vez y los programas complejos no se pueden dividir en segmentos menores.

MySQL
PostgreSQL
MSSQL
SQLite
MS Access
Como indican en ese texto, es normal que dichas opciones estén tan extendidas: están muy biendocumentadas, hay una gran comunidad de usuarios detrás de todas ellas y están muy integradas con la mayoría de CMS del mercado, además de estar disponibles en las principales empresas de hosting. Pero hay todo un mundo de posibilidades que va más allá de esas opciones.
Lo demuestra el citado artículo, del que simplemente haré una adaptación y que os recomiendo visitar. Las 35 alternativas OpenSource en este terreno son las siguientes, y antes de nada, permitidme que me disculpe por la traducción. No estoy familiarizado con muchos de los términos que se manejan en el artículo, así que puede que haya metido la pata en alguna descripción:
MongoDB

Es una base de datos Open Source de gran rendimiento, escalable, schema-free (creo que esto se refiere a que no es una base de datosrelacional convencional, aunque no estoy del todo seguro) y orientada a documentos (esquemas de datos tipo JSON). Hay drivers preparados para usar esta base de datos desde lenguajes como PHP, Python, Perl, Ruby, JavaScript, C++ y muchos más.
Hypertable

Hypertable es un sistema de almacenamiento distribuido de datos de alto rendimiento diseñado para soportar aplicaciones que requieran máximorendimiento, escalabilidad y eficiencia. Se ha diseñado y modelado a partir del proyecto BigTable de Google y se enfoca sobre todo a conjuntos de datos de gran escala.
Apache CouchDB

Como en el caso de MongoDB, este proyecto está destinado a ofrecer una base de datos orientada a documentos que se pueden consultar o indexar en modo MapReduce usando JavaScript. CouchDB ofrece una API JSON RESTful a la quese puede acceder desde cualquier entorno que soporte peticiones HTTP.
Neo4j

Es un motor de persistencia completamente transaccional en Java que almacena los datos mediante grafos, y no mediante tablas. Neo4j ofrece una escalabilidad masiva. Puede manejar grafos de varios miles de millones de nodos/relaciones/propiedades en una única máquina, y se puede escalar a lo largo de múltiples...