Para um mundo que por muito tempo foi dominado por bancos de dados como Oracle e SQL Server, chegamos em um novo momento com centenas de alternativas, cada uma mostrando o que tem de melhor para cada necessidade do projeto

Existes vários bancos de dados open source entre as centenas – isso mesmo, centenas – de banco de dados disponíveis , desde os comerciais até os acadêmicos. Vamos conhecer os bancos de dados open source mais utilizados:

MySQL

O banco de dados MySQL é a solução de código aberto mais popular que existe e é o banco de dados relacional Open Source mais utilizado do mundo, O MySQL está em todos os lugares e é geralmente o banco de dados que se aprende primeiro. Ele é compatível com praticamente todos os CMS e é muito bom e leve para a maioria dos casos de uso de aplicações web. Ao mesmo tempo que é um banco de dados leve e prático possui características que lhe permitem trabalhar como os bancos de dados mais robustos em termos de features e escalabilidade. A empresa MySQL AB foi a criadora deste banco de dados e o mantinha, ela foi comprada pela SUN Microsystems que posteriormente foi comprada pela Oracle.

PostgreSQL

O PostgreSQL é o banco de dados mais padronizado do mundo e ele realmente pode ser chamado assim pois é o banco de dados considerado exemplo para a especificação ANSI-SQL, por ser extremamente aderente a esse padrão. O projeto atual surgiu em 1995 e derivou de outro projeto (Ingres) que iniciou aproximadamente em 1976. Da base de código do Ingres, que deu origem ao PostgreSQL, também derivaram Sybase e Microsoft SQL Server.

Para quem é do mundo do PHP (WordPress, Magento, Drupal, etc.), o MySQL será bem mais familiar do que o PostgreSQL . No entanto, este software de banco de dados relacional é a primeira escolha em comunidades como Ruby, Python, Go, etc. e como alternativa ao banco de dados Oracle.

O PostgreSQL é sempre a melhor escolha open source em relação a qualquer outro mecanismo de banco de dados relacional. O PostgreSQL também tem uma vantagem caso o projeto precise de recursos NoSQL parciais para um modelo de dados híbrido. Como o armazenamento de documentos e chave-valor são nativamente suportados, as necessidades do projeto podem ser atendidas com um único banco de dados.

PostgreSQL tem vários recursos interessantíssimos em comparação com outros bancos de dados relacionais (especificamente, MySQL), como:

• Tipos de dados integrados para Array, Range, UUID, Geolocation, etc;
• Suporte nativo para armazenamento de documentos (estilo JSON), XML e armazenamento de chave-valor (Hstore);
• Replicação síncrona e assíncrona;
• Mecanismo de geolocalização que facilita o trabalho com aplicativos baseados em localização;
• Suporte para matrizes.

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MongoDB

Ao contrário dos bancos de dados relacionais, o MongoDB é um “banco de dados de documentos”, que armazena dados em blocos, com dados relacionados agrupados no mesmo bloco. Ao contrário de uma estrutura baseada em tabela, os detalhes de contato do usuário e os níveis de acesso residem no mesmo objeto.

O MongoDB tem alguns recursos impactantes que podem fazer o DBA desistir do uso dos bancos de dados relacionais em seu próximo projeto:

• Esquema flexível para casos de uso imprevisíveis;
• Fragmentação e agrupamento simples onde basta definir a configuração de um cluster e esquecê-la;
• Adicionar ou remover um nó de um cluster é extremamente simples;
• Otimizado para gravações muito rápidas, tornando-o altamente adequado para dados analíticos como um sistema de cache.

Redis

O Redis é um software open source de armazenamento de dados chave-valor em memória e atualmente é o mais pohttps://4linux.com.br/o-que-e-bancopular no mundo para esta necessidade e é muito utilizado pelo seu cache e gerenciamento de sessões. Ele é considerado a melhor opção devido ao seu alto desempenho por conta do armazenamento dos dados serem em memória ao invés do tradicional em discos, com isso evita atrasos no tempo de busca e consumo de instruções de CPU.

O banco de dados Redis é muito simples e por isso muito fácil de aprender. Por ser simples ele perde alguns recursos que são compensados em desempenho já que uma vez que roda inteiramente na RAM, as leituras e gravações são incrivelmente rápidas.

Para projetos que podem se beneficiar do armazenamento em cache ou tem alguns componentes distribuídos, o Redis é a primeira escolha.

Alguns casos típicos de uso do Redis são:

• Armazenamento em cache: Quando utilizado recebendo as requisições primeiro que outros bancos de dados, é criado um cache em memória de alto desempenho diminuindo a latência na busca de dados estáticos e a carga nos bancos de dados que ficaram atrás dele, gerando maior performance para respostas de outras requisições.
• Gerenciamento de sessões: Ele é altamente recomendado para controle de sessões que necessitam de persistência, como jogos, e-commerce e mídias sociais, utilizando ele como armazenamento de chave-valor com o tempo de vida correto nas chaves de sessão.
• Lista: É uma das estruturas de dados que facilita implementar uma fila leve e persistente. As listas oferecem operações atômicas, além de recursos de bloqueio, tornando-as adequadas para várias aplicações que exigem um agente de mensagens confiável ou uma lista circular.

Há outros bancos de dados open source – como o MariaDB, SQLite, Cassandra, Timescale, Neo4J, CockroachDB, ClickHouse, RethinkDB, CouchDB – cada um com seus casos de uso bem específicos que poderão atender as necessidades específicas de cada projeto.