O site db-engines apresentou para o último mês deste ano, os bancos de dados mais populares. Entre os Top-10 gerenciadores de sistemas de bancos de dados, 70% são formados por bancos que seguem um esquema relacional. Apesar de terem surgido há quase 50 anos, estes modelos de bancos de dados estão consolidados em muitas empresas e armazenam informações estruturadas que podem ser manipuladas e consultadas conforme a necessidade.
Bancos relacionais vs Não relacionais
Disponível em: <https://www.netsolutions.com/insights/5-things-you-must-consider-adopt-nosql-databases-mongodb/>.
Os resultados apontaram que SGBDS populares como Oracle, MySQL e o SQL Server, apesar de estarem à frente no ranking, permaneceram estáveis apresentando pequenas variações de aumento e quedas sucessivas de popularidade desde 2013. Em contraste com isso, o PostgreSQL foi o banco de dados que mais cresceu considerando este mesmo período e hoje ocupa a 4ª posição do ranking.
Por outro lado, os bancos de dados não relacionais foram os que mais evidenciaram crescimento, pelo menos nos últimos 5 anos. O MongoDB, por examplo, é o destaque e aparece na primeira posição como o banco de dados não relacional com maior score de popularidade. Com uma sintaxe que lembra arquivos JSON e uma estrutura de armazenamento orientada a documentos, além de possuir boa performance e escalabilidade, o MongoDB oferece uma excelente alternativa para trabalhar com armazenamento de grandes volumes de dados em ambientes Big Data. Redis e ElasticSearch também merecem destaque e obtiveram grandes scores de crescimento nos últimos anos.
Não há dúvidas de que o Big Data impulsionou o crescimento dos bancos de dados não relacionais, uma vez que estes, apresentam uma diversidade de estruturas (chave-valor, orientado a colunas, documentos e grafos) úteis que são escaláveis a ponto de lidar com os requisitos de armazenamento do Big Data.
Entenda que variáveis são utilizadas para calcular o score
- Número de menções do sistema em websites por meio de resultados retornados por mecanismos de pesquisa como o Google, Bing e Yandex.
- Grau de interesse geral no sistema por meio da frequência de pesquisas no Google Trends.
- Frequência de discussões técnicas sobre o sistema considerando o total de perguntas relacionadas ao número de usuários interessados em sites como Stack overflow e Stack exchange.
- Número de ofertas de emprego no qual o sistema é mencionado.
- Número de perfis em redes profissionais (Linkedin e Upwork) no qual o sistema é mencionado.
- Relevância nas redes sociais através do total de tweets que mencionam o sistema.
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