10 exemplos de bancos de dados que darão suporte ao crescimento de seu sistema de informações

Com muita frequência, os bancos de dados são vistos como um assunto puramente técnico, reservado aos especialistas em TI. Eles são vistos como uma infraestrutura básica que precisa funcionar, ponto final.

Isso é um erro, pois os volumes de dados mantidos pelas empresas estão crescendo exponencialmente: dados de clientes, dados de produtos, dados de transações, registros, objetos conectados, redes sociais etc. A capacidade de explorar esses dados de forma eficaz se tornará uma vantagem competitiva fundamental e até mesmo uma condição de sobrevivência para as PMEs e PIMs.

É claro que nem toda PME está destinada a se tornar uma "empresa de dados". Mas toda empresa pode e deve progredir na exploração de seus dados, em seu próprio ritmo e de acordo com seus pr��prios recursos.

Para ajudá-lo a alcançar esse objetivo, aqui estão 10 exemplos dos bancos de dados mais eficazes em 2025.

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O que é um banco de dados?

No sentido mais amplo, um banco de dados é uma coleção estruturada de informações gerenciadas por um software específico chamado sistema de gerenciamento de banco de dados, ou DBMS.

É um elemento absolutamente central no sistema de informações de qualquer empresa, independentemente de seu tamanho.

Em termos práticos, os bancos de dados possibilitam o armazenamento, a organização e o uso eficaz de todos os dados vitais da empresa: clientes, produtos, pedidos, funcionários, fornecedores, estoques, dados de produção, dados financeiros e contábeis etc. Eles estão no centro dos aplicativos e processos usados pela empresa. Eles estão no centro dos aplicativos e processos comerciais.

Sem um banco de dados, é impossível gerenciar seus negócios eletronicamente! Aqui estão alguns exemplos de uso

• O CRM (gerenciamento de relacionamento com o cliente) é baseado em um banco de dados de clientes;
• O ERP (planejamento de recursos empresariais) usa bancos de dados de produtos, estoque, compras e RH, etc;
• a loja virtual de comércio eletrônico usa um catálogo de produtos e contas de clientes;
• ferramentas de tomada de decisão e painéis de controle utilizam os dados da empresa.

Além desses usos "tradicionais", as empresas agora estão procurando aproveitar seus dados para tomar melhores decisões, personalizar suas ofertas e otimizar suas operações. Cada um em sua própria escala. Elas também se deparam com questões de conformidade regulatória, especialmente com o RGPD. Um vazamento de dados pode custar muito caro em termos de imagem e penalidades!

Em resumo: gerenciar bem seus bancos de dados é um imperativo operacional e uma questão estratégica (desenvolvimento e transformação). É por isso que o assunto é tão importante nas agendas de TI das organizações.

Quais são os 4 tipos de banco de dados?

1. Bancos de dados relacionais (SQL)

Diz-se que os bancos de dados são "relacionais " quando os dados são armazenados em tabelas compostas de linhas (registros) e colunas (atributos).

Cada tabela tem uma chave primária exclusiva. As chaves estrangeiras são usadas para vincular tabelas para modelar relacionamentos.

☝️ A linguagem SQL tornou-se o padrão para bancos de dados relacionais.

Atualmente, os bancos de dados relacionais são os mais maduros. O Oracle é o líder no mercado profissional com suas funções avançadas, seguido pelo SQL Server da Microsoft. Eles estão no centro de aplicativos comerciais essenciais, como :

• gerenciamento (pacotes ERP, CRM, finanças, RH, compras, logística e aplicativos de produção)
• sistemas de pagamento e reserva (bancos, comércio eletrônico, viagens); e
• registros médicos, seguros, administração e aplicativos comerciais específicos.

Apesar de sua maturidade, os bancos de dados relacionais estão mostrando suas limitações quando se trata de atender a certas necessidades modernas: modelagem de dados complexos, processamento distribuído de grandes volumes, consultas em tempo real etc.

2. Bancos de dados orientados a documentos

Aqui, o foco não está mais nos dados, mas em coleções de documentos. Os bancos de dados são, portanto, adaptados para gerenciar dados semiestruturados e heterogêneos, seguindo padrões dinâmicos, com maior flexibilidade e desempenho.

Um documento encapsula dados em formato de valor-chave, geralmente em JSON, XML ou BSON (JSON binário). Ele pode conter campos de diferentes tipos, listas ou documentos aninhados. Cada documento tem um identificador exclusivo.

Casos de uso concretos para esses bancos de dados orientados a documentos:

• artigos em um sistema de gerenciamento de conteúdo (CMS);
• catálogos de produtos
• perfis de usuários
• jogos na forma de aplicativos da Web e móveis.

3. Bancos de dados orientados por colunas

Compartilham recursos comuns com o modelo relacional (tabelas, linhas, colunas), mas foram adaptados para Big Data e consultas em volumes imensos. A chave: armazenamento por colunas em vez de linhas. As colunas da mesma família são armazenadas juntas de forma contígua.

O armazenamento baseado em colunas, associado a mecanismos de compactação, particionamento e distribuição de dados/consultas, permite um alto nível de escalabilidade.

O Google, com sua solução Bigtable (e sua versão gratuita HBase), e o Facebook, com o Cassandra, são as referências nesse campo.

Veja a seguir os casos de uso mais importantes:

• data warehouses ;
• processamento distribuído (MapReduce);
• a Internet das Coisas (IoT);
• análise de registros.

4. Bancos de dados de gráficos

Usam a teoria dos gráficos para modelar entidades (nós) e os relacionamentos (bordas) entre elas. Normalmente, os bancos usam bancos de dados de gráficos para identificar padrões de transações suspeitas. Por exemplo, se um cliente subitamente fizer várias transações em contas recém-criadas, que, por sua vez, transferem rapidamente esses fundos para uma conta no exterior, os relacionamentos entre os nós acionam um alerta.

Com os bancos de dados de gráficos, é possível explorar com eficiência relacionamentos complexos e de vários níveis que são difíceis de modelar ou consultar em bancos de dados tradicionais.

Eles se tornaram fundamentais para :

• redes sociais (relacionamentos entre usuários)
• sistemas de recomendação
• detecção de fraudes;
• análise de rede, com gerenciamento de identidade e acesso.

10 exemplos de bancos de dados eficazes em 2025

Aqui está uma visão geral clara das 10 soluções obrigatórias em 2025, com seus pontos fortes e fracos, para ajudá-lo a fazer uma escolha informada com base em suas necessidades reais.

Banco de dados Oracle

Essa é uma das soluções de referência para bancos de dados empresariais. O Oracle Database oferece confiabilidade e segurança, o que o torna a escolha ideal para aplicativos de missão crítica. No entanto, essa excelência tem um custo, que não se justifica para empresas com necessidades menos exigentes.

Os benefícios :

• Dados sempre consistentes: suas informações confidenciais são protegidas por mecanismos comprovados, mesmo nos ambientes mais complexos.
• Resiste sob pressão: mesmo durante picos de carga, a Oracle mantém tempos de resposta altamente competitivos. Isso é possível graças às otimizações inteligentes que você configura sob demanda.
• Nunca fica inativo (ou quase nunca): mesmo quando o hardware falha, os mecanismos automáticos de replicação e failover garantem que seus aplicativos continuem funcionando.
• Um cofre para seus dados: criptografia altamente sofisticada, auditoria e controles de acesso protegem seus dados confidenciais. Por sua vez, esse nível de segurança simplifica sua conformidade com as normas.
• Análise descompromissada: tudo é executado diretamente no banco de dados, desde consultas SQL simples até aprendizado de máquina. Não há necessidade de infraestrutura adicional.

Desvantagens:

• Investimento significativo : não é segredo que as licenças e a infraestrutura Oracle representam um orçamento significativo. Isso não se justifica para organizações de médio porte sem requisitos críticos.
• Requer especialistas: sem pessoas qualificadas para fazer a manutenção, você só poderá explorar uma fração dos recursos do banco de dados... a um preço alto.

Oracle Database

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Base de Dados Robusta e Escalável para Empresas

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Microsoft SQL Server

O SQL Server é o canivete suíço do ecossistema da Microsoft.

Se sua empresa já usa o Windows, o Office e o Azure, o SQL Server se integrará naturalmente ao seu ambiente, com um mínimo de atrito.

Benefícios:

• Integra-se perfeitamente ao ecossistema da Microsoft: a comunicação é natural - autenticação, relatórios, nuvem. Não é necessário nenhum desenvolvimento complexo.
• Rápido quando você precisa: tecnologias inovadoras aceleram tanto as transações rápidas quanto as análises de alto volume, sem sistemas separados.
• Sempre disponível: mecanismos de particionamento garantem a continuidade, mesmo durante atualizações ou incidentes, limitando o impacto em seus negócios.
• Proteção profunda: a criptografia sofisticada e os controles de acesso protegem os seus dados, sem comprometer o desempenho.
• Intuitivo até para iniciantes: A Microsoft define o padrão para interfaces gráficas claras e assistentes inteligentes para orientá-lo. Mesmo que você não seja um especialista em banco de dados, terá muito com o que trabalhar.

Desvantagens:

• Preços a serem decodificados: com a Microsoft, reserve um tempo para entender completamente o que está comprando. Há toda uma gama de edições com funcionalidade limitada nas versões econômicas.
• Casamento de longo prazo: uma vez integrada à sua infraestrutura da Microsoft, uma mudança de direção se tornará cara e tecnicamente complexa.

Nuvem de dados do Salesforce

A Salesforce é a especialista em dados de clientes.

Se a sua experiência com o cliente é personalizada e você já usa o Salesforce, o software CDP (Customer Data Platform) Data Cloud lhe dará uma vantagem competitiva significativa.

Benefícios:

• Centralização de dados de várias fontes: o Salesforce Data Cloud coleta e agrega dados de CRM, ERP, comércio eletrônico, redes sociais e outras fontes.
• Análise em tempo real: processamento e análise imediatos de fluxos de dados, para tomada de decisões instantâneas e maior capacidade de resposta.
• Segmentação e personalização avançadas: usando IA, a solução cria perfis dinâmicos e permite campanhas ultra-direcionadas com base no histórico e no comportamento do cliente.
• Gerenciamento de campanhas omnichannel: sincronização e coordenação de mensagens de marketing em todos os canais, para uma comunicação perfeita.
• Integração sem atritos com o ecossistema digital: a Salesforce oferece conectores nativos para ferramentas como Tableau, Slack, Google BigQuery ou Snowflake, garantindo a interoperabilidade ideal.

Desvantagens:

• Não é adequado para organizações de pequeno porte: a cobertura funcional e o preço são mais adequados para grandes empresas e PMEs que já estão maduras no assunto de bancos de dados.
• Curva de aprendizado gradual: o domínio de todos os módulos requer tempo e treinamento. Portanto, planeje esse investimento desde o início.

Salesforce Data Cloud

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Transformação de Dados com Plataforma de CRM Avançada

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MariaDB

Essa é a alternativa gratuita e escalável ao MySQL.

Para aqueles que querem se afastar dos sistemas proprietários, sem sacrificar o desempenho, o MariaDB oferece uma transição suave com um bônus de inovação.

Benefícios :

• Migração indolor: seus aplicativos MySQL funcionarão com o MariaDB, sem necessidade de reescrita.
• Mais rápido por padrão: as otimizações reduzem naturalmente os tempos de resposta em grandes volumes, sem nenhuma configuração complexa de sua parte.
• Segurança sem custo adicional: a proteção sólida está incorporada na versão padrão. Não há necessidade de pagar por módulos adicionais.
• Funcionalidade avançada: os recursos avançados são incluídos gratuitamente. Isso evita o incômodo de mexer em soluções alternativas caras.
• Transparência total: o desenvolvimento é aberto. Portanto, você sabe para onde o produto está indo e pode influenciar sua evolução, ao contrário das soluções proprietárias.

Desvantagens:

• Compatibilidade a ser verificada: algumas funções específicas do MySQL recente podem não funcionar. Teste seus aplicativos essenciais antes da migração.
• Comunidade em crescimento: há menos ferramentas e especialistas disponíveis do que para o MySQL, embora essa lacuna esteja diminuindo rapidamente.

MongoDB

O MongoDB ganhou rapidamente participação de mercado nos mundos da Web e móvel. Atualmente, ele é a referência para bancos de dados orientados a documentos. Ideal para aplicativos de rápida evolução que lidam com dados heterogêneos!

Benefícios :

• Máxima flexibilidade: você armazena dados com estruturas variadas e em evolução sem reestruturar o banco de dados. Perfeito para projetos que mudam frequentemente.
• Desenvolvimento mais rápido: o mapeamento natural para objetos de código elimina camadas de tradução complexas e reduz o tempo de lançamento no mercado.
• Velocidade nativa: a abordagem centrada em documentos evita junções dispendiosas e acelera drasticamente as operações, mesmo em milhões de registros.
• Crescimento sem restrições: basta adicionar servidores à medida que suas necessidades aumentam. O MongoDB distribui automaticamente a carga sem intervenção manual.
• Ecossistema robusto: treinamento profissional, suporte e ferramentas significam que você não precisa navegar às cegas, especialmente para implantações de missão crítica.

Desvantagens:

• Não foi feito para o setor bancário: o suporte para transações com vários documentos continua limitado. Evite aplicativos financeiros de missão crítica.
• Pensar diferente: projetar modelos de dados eficazes requer uma abordagem diferente dos bancos de dados SQL. Portanto, é necessário um período de adaptação.

MySQL

Durante anos, o MySQL tem sido o canivete suíço da Web.

Simples, comprovado e com suporte universal, esse banco de dados costuma ser a opção padrão para sites e aplicativos de pequeno e médio porte.

Os benefícios :

• Simplicidade em primeiro lugar: instalação em apenas alguns minutos, administração altamente intuitiva. Você estará pronto e funcionando imediatamente, mesmo sem conhecimentos avançados.
• Rápido de ler: o MySQL é particularmente eficiente para servir conteúdo da Web, o que explica por que a maioria dos CMS o adotou.
• Estável como uma rocha: décadas de uso intensivo eliminaram a maioria dos bugs. Seu banco de dados não o deixará na mão na produção.
• Onde quer que você esteja: ele é nativamente compatível com todas as linguagens e estruturas da Web, com documentação abundante e milhões de desenvolvedores treinados.
• Baixo orçamento: é gratuito para a maioria dos usos!

Desvantagens:

• Teto de vidro: queda de desempenho em volumes muito grandes ou consultas complexas. Planeje uma possível migração em caso de grande crescimento.
• Não é para uso intensivo: o gerenciamento de bloqueios é menos sofisticado e pode tornar lentos os aplicativos com muitas gravações simultâneas.

MySQL

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Banco de Dados Relacional Poderoso e Flexível

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PostgreSQL

Essa é uma alternativa premium de código aberto quando você precisa de funcionalidade avançada, mas não pode investir no Oracle. O PostgreSQL promete um nível comparável de sofisticação... sem os custos proibitivos.

Os benefícios :

• Poder de sobra: os recursos corporativos incorporados significam que você não precisa comprar complementos caros nem desenvolver soluções alternativas.
• Código preparado para o futuro: a conformidade estrita com os padrões SQL protege seus investimentos em desenvolvimento a longo prazo.
• Infinitamente adaptável: sua arquitetura modular significa que você pode adicionar exatamente os recursos de que sua empresa precisa. Sem sobrecarga.
• Multifuncionalidade nativa: o suporte integrado a dados estruturados, documentos, pesquisa de texto e geolocalização simplifica sua arquitetura.
• Segurança institucional: os mecanismos de proteção e integridade já são adotados pelos bancos e administrações mais exigentes.

Desvantagens:

• Mais técnico: o PostgreSQL requer mais conhecimento especializado do que o MySQL para ser perfeitamente otimizado.
• Prioridade à confiabilidade: é ligeiramente mais lento em determinadas operações simples, priorizando a consistência dos dados em relação ao desempenho bruto.

Redis

O Redis é o campeão da velocidade.

Para projetos que prestam atenção a cada milissegundo de tempo de processamento economizado, esse banco de dados oferece um desempenho de primeira linha. Exemplo: para dados que exigem acesso instantâneo, como caches e contadores.

Benefícios:

• Ultrarrápido: respostas em microssegundos transformam a experiência do usuário em seus aplicativos mais sensíveis ao tempo.
• Estruturas sob medida: tipos de dados especializados simplificam a criação de funcionalidades como classificações, filas ou contadores.
• Integra-se em qualquer lugar: uma API simples pode ser facilmente conectada ao seu sistema existente, sem a necessidade de uma grande reformulação.
• Mais do que apenas um cache: recursos avançados, como scripts, clustering e replicação, tornam essa ferramenta muito mais versátil do que parece.
• Industrializado: o suporte profissional tem uma excelente reputação. As soluções hospedadas por todos os principais provedores de nuvem facilitam o uso na produção.

Desvantagens:

• Volátil por design: o armazenamento é feito principalmente na memória, o que pode levar à perda de dados no caso de uma reinicialização inesperada.
• Limitado pela RAM: você precisará ter memória suficiente para armazenar todos os dados. O custo pode aumentar rapidamente para grandes volumes.

SAP HANA

O SAP HANA é uma fábrica de gás analítico projetada para grandes empresas que precisam analisar grandes volumes de dados em tempo real.

A solução se destaca por sua velocidade e profundidade de análise.

Principais benefícios :

• Tudo na memória: uma arquitetura revolucionária elimina o gargalo do disco e acelera drasticamente todos os processamentos, mesmo os mais complexos.
• Análises instantâneas: relatórios e painéis são executados em tempo real com dados atualizados, sem a necessidade de esperar por extrações noturnas.
• Caixa de ferramentas completa: aproveite os recursos integrados de aprendizado de máquina e mineração de texto. Não há necessidade de soluções adicionais!
• Integra-se com tudo: a ampla conectividade facilita a integração com seu ecossistema existente, seja ele SAP ou não.
• Projetado para extremos: a arquitetura SAP é capaz de gerenciar terabytes de dados com capacidade de resposta constante.

Desvantagens:

• Grande investimento: o custo é muito alto em hardware, licenças e conhecimento especializado. Portanto, só se justifica para grandes organizações.
• Complexidade inerente: uma curva de aprendizado significativa, mesmo para profissionais experientes. É necessário um suporte sério.

SQLite

É um banco de dados de bolso, um pacote minimalista.

Se você precisa armazenar dados estruturados localmente, sem um servidor ou configuração, o SQLite oferece uma solução surpreendentemente robusta.

Benefícios:

• Extremamente leve: é um arquivo simples que você pode incorporar em qualquer aplicativo sem instalação ou servidor.
• Perfeito para a borda: funciona diretamente em dispositivos e objetos conectados, permitindo que os dados sejam processados o mais próximo possível de sua origem.
• Surpreendentemente robusto: mecanismos internos protegem seus dados, mesmo em caso de falta de energia ou falha do sistema.
• Rapidez local: desempenho incrível para dados locais de tamanho moderado, muitas vezes superior a soluções cliente-servidor mais complexas.
• Suporte universal: a ferramenta é integrada de forma nativa à maioria das linguagens e sistemas, com uma API simples.

Desvantagens:

• Não é para vários usuários: o SQLite foi projetado para acesso sequencial ou limitado, não para centenas de conexões simultâneas.
• Limitado por sua simplicidade: não é adequado para bancos de dados grandes (>10 GB) ou arquiteturas distribuídas que exigem soluções mais sofisticadas.

Como você escolhe seu banco de dados? 5 critérios a serem considerados

#1 A natureza e o volume dos dados a serem gerenciados

• Qual é o seu modelo de dados? Estruturado, semiestruturado, documentos, gráficos...
  Exemplo: para dados sobre perfis de produtos de comércio eletrônico, um banco de dados de documentos, como o MongoDB, será mais adequado do que um banco de dados relacional.
• Que tipo de crescimento e variabilidade? Linear, em estágios, picos sazonais de atividade? MB, GB, TB?
  Exemplo: para lidar com picos como a Black Friday, o Redis será muito eficaz como um cache na frente de um banco de dados principal.

#2 Processamento

• Quais são os casos de uso? Transacional pesado, analítico, de tomada de decisão, em tempo real?
  Exemplo: para consultas complexas de BI, um data warehouse será mais adequado do que um banco de dados MySQL.

#3 Ambiente e segurança

• Qual é o ecossistema do seu aplicativo? Linguagens, estruturas, ferramentas de ETL/BI, virtualização, nuvem?
  Exemplo: em um contexto com aplicativos da Microsoft, o SQL Server será mais fácil de integrar do que um banco de dados de código aberto.
• Quais são as restrições legais e de segurança? RGPD, setor regulamentado, criptografia, auditabilidade?
  Exemplo: no setor de saúde, um banco de dados como o Oracle, que tem certificação HIPAA/RGPD, é essencial.

#4 Maturidade e longevidade

• Qual é a idade da solução? Ela já foi adotada pelo mercado? Qual é o seu grau de dinamismo?
  Exemplo: o MongoDB foi além de seu status de hype e se tornou uma certeza.
• Qual é a riqueza do ecossistema? Bibliotecas, integrações, ferramentas, provedores de hospedagem?
  Exemplo: o ecossistema MySQL/PostgreSQL é atualmente o maior e mais dinâmico.

#5 Orçamento e habilidades

• Qual é o modelo de licença/assinatura? Seu custo inicial e o TCO em 3 anos? Exemplo: o SQL Server é gratuito com a edição Express, mas a edição Enterprise custa vários milhares de euros.
• Quais habilidades estão disponíveis internamente? No mercado? Quanto custam? Qual treinamento está disponível?
  Exemplo: é mais fácil e mais barato encontrar desenvolvedores de PostgreSQL do que especialistas em SAP HANA.

FAQ: perguntas frequentes sobre bancos de dados

Como escolher entre relacional e NoSQL?

A escolha não precisa ser feita nesses termos. Não é uma questão de colocar o SQL contra o NoSQL. A maioria dos aplicativos combina SQL para o núcleo transacional e NoSQL para necessidades mais específicas. O segredo é ter as APIs e as ferramentas para gerenciar essa complementaridade.

O SQL continua sendo essencial para dados estruturados e processamento em que a consistência e a integridade são fundamentais. Os bancos de dados relacionais, como o PostgreSQL, são excelentes para isso.

O NoSQL, por outro lado, oferece flexibilidade e desempenho para grandes volumes de dados variados (documentos, gráficos), geralmente com menos consistência. O MongoDB é uma referência.

É melhor migrar para a nuvem ou permanecer no local?

Isso depende de seu contexto e de sua estratégia de TI. A nuvem oferece simplicidade de administração e um modelo atraente de pagamento conforme o uso, mas levanta questões sobre custos de longo prazo, segurança e conformidade.

Para uma start-up ou um novo projeto, uma abordagem de nuvem nativa geralmente é a melhor maneira de se concentrar nos negócios.

Para uma PME industrial, geralmente é preferível uma abordagem híbrida, mantendo os dados confidenciais internamente e usando a nuvem para processamento ocasional.

Devo optar por soluções de código aberto ou de fornecedores?

O código aberto oferece independência, baixo custo inicial e um ecossistema rico. Bancos de dados como MySQL, PostgreSQL e MongoDB são padrões de fato que a maioria das empresas considera suficientemente robustos. O código aberto não é mais sinônimo de imaturidade. Se você tiver uma equipe motivada de especialistas, o código aberto lhe dará maior controle e agilidade.

As soluções dos fornecedores oferecem garantias adicionais, recursos avançados (segurança, criptografia, disponibilidade), suporte ágil e certificações específicas do setor.

O Oracle e o SQL Server ainda são a aposta segura para aplicativos essenciais aos negócios.

Que interrupções podemos esperar ver nos bancos de dados nos próximos 3 a 5 anos?

Nos próximos 3 a 5 anos, vários desenvolvimentos importantes transformarão o cenário dos bancos de dados:

• A inteligência artificial (IA) se tornará nativa dos bancos de dados. Em vez de exportar seus dados para ferramentas de IA separadas, você poderá consultar seus dados em linguagem natural e obter respostas relevantes.
  
  
• As interfaces baseadas em LLM permitirão que consultas complexas sejam geradas automaticamente, que os dados sejam explorados intuitivamente e que os modelos sejam programados. Tudo isso sem a necessidade de conhecimento técnico aprofundado.
  
  
• Os bancos de dados "sem servidor" serão amplamente difundidos, de modo que você não precisará dimensionar seus recursos. O banco de dados se adaptará automaticamente às suas necessidades, entrando em modo de espera quando não estiver em uso e aumentando instantaneamente durante os picos de atividade. Esse modelo simplificará radicalmente a administração e reduzirá significativamente os custos.

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Exemplos de bancos de dados: o que lembrar?

Uma última palavra. A prioridade sempre deve ser dada ao uso e ao valor comercial. Em outras palavras, o que realmente conta é a maneira como o banco de dados dá suporte à sua atividade comercial, além das considerações técnicas (desempenho, escalabilidade, modernidade). Um banco de dados deve ajudar a resolver problemas da vida real.

Portanto, evite debates tecnológicos estéreis. Em vez de escolher uma tecnologia por seus recursos técnicos ou popularidade, escolha-a por sua adequação às suas necessidades específicas!