1. Banco de Dados Relacional Bancos de dados relacionais são incrivelmente populares por causa de sua natureza estruturada, capacidade de gerenciar grandes quantidades de dados e ecossistema bem estabelecido! Os dados são organizados em tabelas com colunas de tipo de dados fixo. Relacionamentos entre linhas são estabelecidos usando Chaves Estrangeiras (FKs). Esses bancos de dados são adequados para dados estruturados com relacionamentos bem definidos, mantendo a integridade dos dados e restrições! Exemplo: Postgres, MySQL, Oracle, etc. Alguns casos de uso comuns de bancos de dados relacionais são os seguintes ~ — Rastreamento de dados de clientes, pedidos e estoque E-Commerce — Para gerenciar transações, detalhes de contas, etc. Finanças — Manutenção de registros de pacientes, consultas e informações de cobrança Assistência médica 2. Banco de dados de colunas largas Bancos de dados Wide-Column são bancos de dados NoSQL que armazenam dados em colunas flexíveis que podem ser espalhadas por vários servidores ou nós de banco de dados. Embora possam parecer semelhantes a bancos de dados relacionais, são muito diferentes deles! Aqui, o nome e o formato das colunas podem variar entre as linhas, mesmo dentro da mesma tabela. Esses bancos de dados oferecem velocidades de consulta de baixa latência, alta escalabilidade e um modelo de dados flexível. Eles são bem adequados para casos em que as gravações excedem em muito as leituras, os dados raramente são atualizados e não há necessidade de junções ou agregações. Exemplo: Cassandra, ScyllaDB, DynamoDB, etc. Alguns casos de uso comuns de bancos de dados de colunas largas são os seguintes ~ Big data e análise Alto rendimento de gravação 3. Banco de dados de séries temporais Bancos de dados de séries temporais (TSDB) são otimizados para medições amostradas e agregadas ao longo do tempo. Exemplos de dados de séries temporais incluem métricas de servidor, monitoramento de desempenho de aplicativo, dados de rede, dados de sensor, eventos, cliques, mercado de troca e muito mais! Um TSDB é responsável por gerenciar o ciclo de vida dos dados, sumarização e varredura de grande alcance de muitos registros. Eles também dão suporte a consultas com reconhecimento de séries temporais. Exemplo: InfluxDB, Prometheus, Kdb+, etc. Alguns casos de uso comuns de bancos de dados de séries temporais são os seguintes ~ Plataformas de negociação financeira Monitoramento de desempenho e aplicação 4. Banco de dados do Ledger Os bancos de dados Ledger são projetados predominantemente para dados contábeis. Eles podem armazenar eventos e o valor histórico dos dados financeiros de uma empresa. Enquanto pequenas empresas podem dispensar outras tecnologias de banco de dados, grandes empresas com alta frequência e volumes de transações financeiras exigem um banco de dados criado especificamente para isso, como o banco de dados Ledge. Os principais recursos dos bancos de dados de razão incluem imutabilidade e log criptograficamente verificável de alterações de dados. As transações são validadas por uma autoridade central e armazenadas usando assinaturas digitais. Exemplo: Amazon Quantum Alguns casos de uso comuns de bancos de dados Ledger são os seguintes ~ Aplicações Financeiras Gestão da cadeia de abastecimento Sistemas de Votação 5. Banco de dados de gráficos Como o nome sugere, bancos de dados de grafos armazenam dados como nós, relacionamentos e propriedades. Projetados para dados sem estrutura, bancos de dados de grafos são bons para coisas como redes sociais e dados geoespaciais. Aproveitando a estrutura do gráfico, os bancos de dados gráficos permitem a travessia, consulta e análise eficientes de dados interconectados. Exemplo: Neo4j, ArangoDB, Amazon Neptune, etc. Alguns casos de uso comuns de bancos de dados gráficos são os seguintes ~ Redes sociais Gráficos de conhecimento Sistemas de Recomendação 6. Banco de Dados Orientado a Objetos (ODBMS) Bancos de dados orientados a objetos (ODBMS) se inspiram em OOP. Eles armazenam dados como objetos, similar a como certas linguagens de programação gerenciam dados. Objetos de dados em ODBMS encapsulam estruturas de dados complexas e suas ações associadas. Tais bancos de dados podem facilmente representar modelos de dados intrincados sem exigir múltiplas tabelas e junções. Eles fazem uso intenso de herança e polimorfismo. Exemplo: ObjectDB, db4o, etc. Alguns casos de uso comuns de bancos de dados orientados a objetos são os seguintes ~ Aplicações Orientadas a Objetos Bancos de dados multimídia 7. Banco de Dados Hierárquico Um banco de dados hierárquico é um DBMS que organiza dados em uma estrutura tipo árvore, com registros conectados por link. Cada registro tem um único registro pai, mas pode ter vários registros filhos. Bancos de dados hierárquicos eram comumente usados nos primeiros dias da computação, onde sua estrutura em forma de árvore era bem adequada para organizar sistemas de arquivos com diretórios e arquivos. No entanto, ao longo do tempo, eles foram amplamente suplantados por modelos de banco de dados mais flexíveis, como bancos de dados relacionais e NoSQL, que fornecem melhor suporte para relacionamentos complexos e maior versatilidade geral. Exemplo: IBM IMS, Registro do Windows, etc. Alguns casos de uso comuns de bancos de dados hierárquicos são os seguintes ~ Sistemas de arquivos 8. Banco de dados de documentos Bancos de dados de documentos são usados para armazenar e consultar dados como documentos do tipo JSON. Flexível, semiestruturado e hierárquico, o banco de dados de documentos oferece facilidade de desenvolvimento e desempenho em escala. A maioria dos aplicativos web que se comunicam usando JSON acham muito natural integrar bancos de dados de documentos, pois a conversão do formato de dados não é necessária. Exemplo: MongoDB, ArangoDB, CouchDB Alguns casos de uso comuns de bancos de dados de documentos são os seguintes ~ Sistemas de gerenciamento de conteúdo Plataforma de comércio eletrônico 9. Banco de dados de chave-valor Os armazenamentos de chave-valor são bancos de dados NoSQL que armazenam dados como uma coleção de pares de chave-valor. Eles são bem adequados para aplicativos que exigem resposta rápida e atendem altos volumes de dados. Eles são fáceis de escalar e suportam esquema flexível. Seu caso de uso mais comum é para cache. Exemplo: Couchbase, DataStax, Redis Alguns casos de uso comuns de bancos de dados de chave-valor são os seguintes ~ Cache em nível de aplicativo Armazenamentos de sessão 10. Banco de dados Blob Bancos de dados blob são usados para armazenar dados não estruturados em formato binário. Esses bancos de dados são mais adequados para armazenar arquivos de mídia e documentos. Bancos de dados blob são otimizados para armazenar grandes quantidades de dados que não se encaixam em esquemas de banco de dados padrão. Exemplo: Amazon S3 Alguns casos de uso comuns de bancos de dados Blob são os seguintes ~ Armazenamento multimídia para aplicativos Redes de Distribuição de Conteúdo 11. Banco de dados na memória Esses são bancos de dados criados especificamente para esse propósito, que dependem principalmente da memória interna para armazenamento de dados. Eles se esforçam para atingir o tempo mínimo de resposta eliminando acessos ao disco. Os bancos de dados na memória são mais adequados para aplicativos que exigem tempo de resposta de microssegundos ou têm grandes picos de tráfego. Eles oferecem baixa latência, alto rendimento e alta escalabilidade. Exemplo: Redis, Memcached, Apache Ignite, Aerospike, Hazlecast Alguns casos de uso comuns de bancos de dados na memória são os seguintes ~ Armazenamento em cache Licitação em tempo real Placar de Líderes de Jogos 12. Banco de dados de pesquisa de texto Os bancos de dados de Pesquisa de Texto são destinados ao armazenamento, recuperação e análise de grandes volumes de dados textuais de forma eficiente. Eles suportam consultas de texto complexas e índices invertidos. Exemplo: Elastic Search Alguns casos de uso comuns de bancos de dados de pesquisa de texto são os seguintes ~ Pesquisas na Web Preenchimento automático e recomendações Filtragem 13. Banco de Dados Espacial Os bancos de dados espaciais aprimoram a funcionalidade tradicional dos bancos de dados para gerenciar tipos complexos de dados espaciais — como pontos, linhas, polígonos e outras formas geométricas — juntamente com seus atributos e relacionamentos relacionados. Exemplo: PostGIS, Oracle Spatial, SpatiaLite Alguns casos de uso comuns de bancos de dados espaciais são os seguintes ~ Sistemas de Geoinformação Serviços baseados em localização Análise Espacial 14. Banco de Dados Vetorial Bancos de dados vetoriais são usados para armazenar, indexar e pesquisar pontos de dados de alta dimensão chamados vetores. Vetores são usados para representar várias coisas, desde recursos numéricos, embeddings de textos/imagens e dados complexos como estruturas moleculares. Esses bancos de dados usam técnicas avançadas de indexação para recuperações rápidas e pesquisas de similaridade. Eles geralmente são otimizados para casos de uso de IA e aprendizado de máquina. Exemplo: Pinecone, Chroma Alguns casos de uso comuns de bancos de dados vetoriais são os seguintes ~ Pesquisa de imagens e vídeos Sistemas de Recomendação 15. Banco de dados incorporado Bancos de dados incorporados são bancos de dados leves e especializados, criados diretamente em aplicativos de software, oferecendo integração perfeita. Diferentemente dos bancos de dados cliente-servidor tradicionais que operam como processos separados, os bancos de dados incorporados são executados dentro do próprio aplicativo, permitindo acesso mais rápido aos dados, uma pegada menor e uma implantação mais fácil. Esses bancos de dados são especialmente valiosos em ambientes com recursos limitados, onde a complexidade e a sobrecarga de um banco de dados cliente-servidor completo seriam desnecessárias ou impraticáveis. Exemplo: SQLite, RocksDB, BerkeleyDB Alguns casos de uso comuns de bancos de dados incorporados são os seguintes ~ Aplicações de Desktop Prova rápida de conceitos É isso! Espero que esta informação seja útil para você.
