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Bancos de dados populares para a construção de aplicações Linux modernas

Bancos de dados populares para a construção de aplicações Linux modernas

A escolha do serviço de banco de dados correto muitas vezes depende do que você precisa que ele faça. Há muitas soluções de banco de dados gratuito e de código aberto que você pode usar, mas algumas delas subiram ao topo em adoção e desempenho.

Para bancos de dados relacionais gratuitos e de propósito geral, você provavelmente está considerando o MySQL e o PostgreSQL. Como seus nomes indicam claramente, ambos os sistemas suportam a Structured Query Language (SQL). Embora os detalhes de cada um sejam um pouco diferentes, a popularidade da SQL como uma linguagem de consulta padrão significa que você encontrará muitos recursos, documentação, ferramentas relacionadas e até mesmo outros desenvolvedores, se necessário, para suportar seu aplicativo.

Sistemas de banco de dados relacionais como MySQL e PostgreSQL são fortemente estruturados, o que significa que os dados são armazenados de uma forma altamente organizada, facilitando a consulta posterior.

MySQL

O MySQL é um componente fundamental das pilhas LAMP e LEMP, utilizadas em sistemas de gerenciamento de conteúdo e outras aplicações. O MySQL é otimizado para leitura de banco de dados, o que significa que ele funciona melhor quando os dados são consultados com freqüência e novos dados são adicionados com menos freqüência. Este é um comportamento comum para bancos de dados que suportam websites de propósito geral, sites de comércio eletrônico e aplicações de diretório.

PostgreSQL

O PostgreSQL é considerado mais versátil e sofisticado do que o MySQL, com uma gama mais ampla de tipos de dados e consultas mais avançadas. Isto também pode tornar o PostgreSQL mais desafiador de implementar, dependendo de sua aplicação. Independentemente disso, se sua aplicação é pesada, o que significa que é altamente escalável, é de alto volume ou é uma aplicação "empresarial", o PostgreSQL é uma boa escolha.

Também existem sistemas NoSQL que armazenam dados em um formato amplamente não estruturado. Embora demore um pouco mais para obter uma resposta de consulta, um formato menos estruturado permite processos de escrita muito mais rápidos em um banco de dados NoSQL. Os bancos de dados NoSQL são ideais para situações em que você deseja adicionar ou mover dados para o banco de dados rapidamente e não está preocupado com uma linguagem de consulta padronizada para recuperar seus dados no futuro.

MongoDB

MongoDB é o banco de dados NoSQL mais popular e apresenta pesquisa gráfica, geoSearch, consultas de redução de mapas e pesquisa de texto. O MongoDB é ideal para jogos, aplicações IoT, mecanismos de personalização e outras aplicações onde os dados não se traduzem facilmente para um modelo altamente estruturado ou baseado em esquemas.

Duas outras opções de banco de dados, Redis e Cassandra, têm como alvo cargas de trabalho ou aplicações mais especializadas.

Redis

Redis é um banco de dados na memória com uma estrutura de valores-chave. Como os dados ficam armazenados na memória, é acessível para buscas de alta velocidade e comporta-se mais como um cache do que um banco de dados convencional. O Redis é freqüentemente usado com sistemas de inventário de alta demanda e outras aplicações que requerem um tempo de resposta rápido como um relâmpago. Embora os dados sejam acessados da memória, Redis mantém invisivelmente um registro dos dados em disco para reinicialização e para evitar a perda de dados com falha do sistema.

Cassandra

Cassandra é um sistema de banco de dados NoSQL que utiliza sua própria linguagem de consulta, a Cassandra Query Language (CQL), que é semelhante ao SQL. A Cassandra foi projetada para ambientes distribuídos e é altamente resiliente a interrupções e perda de dados. Em termos de escalabilidade e desempenho, a Cassandra foi testada em clusters de até 1.000 nós, e vem com outras ferramentas para suportar instalações maiores, incluindo auditoria, replicação e suporte a nuvens elásticas. 

Quer você esteja criando um website simples, construindo um armazenamento de dados distribuído ou criando uma aplicação comercial personalizada, podemos ajudar com documentação para apoiar as opções de banco de dados de código aberto a serem implantadas hoje, ou soluções gerenciadas para ajudar a tornar o processo um pouco mais fácil.


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