Os 10 principais bancos de dados em tempo real para usar em 2024

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Introdução

No mundo dinâmico dos aplicativos contemporâneos, os bancos de dados em tempo real são essenciais para manter o gerenciamento de dados tranquilo e as atualizações imediatas. Projetados para lidar com volumes substanciais de dados, esses bancos de dados oferecem acesso instantâneo às informações. Este artigo analisa os 10 principais bancos de dados em tempo real criados para causar impacto em 2024.

Conteúdo

Compreendendo bancos de dados em tempo real

Os bancos de dados em tempo real são criados para gerenciar dados que necessitam de atualizações e acesso imediatos. Ao contrário dos bancos de dados convencionais que podem encontrar atrasos na sincronização, os bancos de dados em tempo real garantem uma reflexão rápida das alterações de dados em todos os dispositivos ou aplicativos conectados. Isso os torna adequados para aplicativos com necessidades de colaboração, mensagens ou monitoramento em tempo real.

Importância dos bancos de dados em tempo real em aplicações modernas

A importância dos bancos de dados em tempo real cresceu nas aplicações contemporâneas, impulsionada pela demanda por atualizações e sincronização instantâneas de dados. De aplicativos de mensagens a editores de documentos colaborativos e painéis analíticos em tempo real, esses bancos de dados formam a base para um gerenciamento de dados tranquilo e comunicação instantânea. Ao eliminar atrasos na sincronização de dados, os bancos de dados em tempo real não apenas melhoram a experiência do usuário, mas também capacitam a tomada de decisões eficiente e orientada por dados.

Os 10 principais bancos de dados em tempo real

Aqui está nossa lista dos 10 principais bancos de dados em tempo real para usar em 2024.

1. Banco de dados em tempo real do Firebase

O Firebase Realtime Database é um serviço hospedado na nuvem Banco de dados NoSQL, capacitando os desenvolvedores a armazenar e sincronizar dados em tempo real. O uso de um modelo de dados JSON adiciona flexibilidade e facilidade ao processo de desenvolvimento. Como componente integral da plataforma Firebase, contribui para um kit de ferramentas robusto para a criação de aplicativos web e móveis.

Características e benefícios

Um recurso de destaque do Firebase Realtime Database é a sincronização em tempo real, garantindo atualizações instantâneas em todos os dispositivos conectados sempre que os dados forem alterados. Isso garante que os usuários tenham sempre as informações mais atualizadas. Além disso, o banco de dados oferece suporte offline, permitindo aos usuários acessar e modificar dados mesmo sem conexão com a internet. Para aumentar a segurança, o Firebase Realtime Database incorpora regras de segurança robustas, protegendo dados confidenciais contra acesso não autorizado.

Casos de Uso e Exemplos

O Firebase Realtime Database é amplamente utilizado em aplicativos que exigem atualizações em tempo real, incluindo aplicativos de bate-papo, editores de documentos colaborativos e painéis em tempo real. Por exemplo, um aplicativo de mensagens que utiliza o Firebase Realtime Database pode entregar mensagens prontamente a todos os participantes, criando uma experiência de comunicação contínua e em tempo real.

Obtê-lo aqui: https://firebase.google.com/

2.MongoDB

MongoDB se destaca como um software orientado a documentos preferido Banco de dados NoSQL, conhecido por seu alto desempenho, escalabilidade e flexibilidade. Seu armazenamento de dados em documentos flexíveis, semelhantes a JSON, simplifica o trabalho e o ajuste às necessidades de dados em evolução. Adotado em aplicações modernas, o MongoDB se destaca no gerenciamento de grandes volumes de dados e oferece suporte a atualizações em tempo real, tornando-o a escolha preferida dos desenvolvedores.

Características e benefícios

O MongoDB oferece uma série de recursos que o tornam adequado para aplicações em tempo real. Seu modelo de dados flexível permite que os desenvolvedores armazenem e recuperem facilmente estruturas de dados complexas. Notavelmente, o MongoDB oferece suporte à escalabilidade horizontal, permitindo que os aplicativos gerenciem cargas crescentes de dados sem comprometer o desempenho. O suporte adicional para fragmentação automática melhora ainda mais a escalabilidade e a tolerância a falhas, distribuindo dados entre vários servidores.

Casos de Uso e Exemplos

O MongoDB vê diversas aplicações em cenários em tempo real, como sistemas de gerenciamento de conteúdo, plataformas de comércio eletrônico e aplicações de Internet das Coisas (IoT). Um exemplo ilustrativo é uma plataforma de comércio eletrônico que utiliza o MongoDB para gerenciar atualizações de inventário em tempo real, garantindo aos clientes informações consistentemente precisas sobre a disponibilidade do produto.

Obtê-lo aqui: https://www.mongodb.com/

3. Apache Cassandra

Apache Cassandra se destaca como um banco de dados NoSQL altamente escalonável e distribuído, criado para gerenciar dados extensos em vários servidores comuns. Ele se destaca por fornecer alta disponibilidade e tolerância a falhas, tornando-o adequado para aplicações de missão crítica. O modelo de dados do Cassandra está enraizado em uma tabela hash distribuída, permitindo distribuição e replicação eficiente de dados para desempenho ideal.

Características e benefícios

Cassandra oferece vários recursos que o tornam a melhor escolha para aplicações em tempo real. Sua arquitetura descentralizada garante alta disponibilidade e tolerância a falhas, pois os dados são replicados em vários nós. Ele também fornece consistência ajustável, permitindo que os desenvolvedores equilibrem a consistência e o desempenho dos dados de acordo com os requisitos de seus aplicativos. Além disso, o Cassandra oferece suporte à escalabilidade linear, permitindo que os aplicativos lidem com cargas massivas de dados.

Casos de Uso e Exemplos

Cassandra é amplamente utilizada em aplicações que exigem alta escalabilidade e tolerância a falhas, incluindo análises em tempo real, gerenciamento de dados de séries temporais e plataformas de mensagens. Considere uma plataforma de análise em tempo real aproveitando Cassandra; ele processa e analisa habilmente volumes substanciais de dados em tempo real, fornecendo insights valiosos aos usuários.

Obtê-lo aqui: https://cassandra.apache.org/_/index.html

4. Redis

Redis é um armazenamento de estrutura de dados na memória de código aberto, versátil o suficiente para servir como banco de dados, cache ou corretor de mensagens. Reconhecido por seu alto desempenho e baixa latência, o Redis é particularmente adequado para aplicações em tempo real. Seu suporte para diversas estruturas de dados, como strings, listas, conjuntos e conjuntos classificados, permite armazenamento e manipulação flexíveis de dados.

Características e benefícios

O Redis possui vários recursos que contribuem para sua popularidade em aplicativos em tempo real. Com armazenamento na memória que facilita o acesso rápido aos dados, é ideal para requisitos de baixa latência. A inclusão de replicação integrada e alta disponibilidade garante durabilidade dos dados e tolerância a falhas. Além disso, o Redis oferece suporte a mensagens pub/sub, promovendo a comunicação em tempo real entre diversos componentes de um aplicativo.

Casos de Uso e Exemplos

O Redis encontra ampla aplicação em uma variedade de cenários em tempo real, abrangendo cache, gerenciamento de sessões e tabelas de classificação em tempo real. No domínio dos jogos, por exemplo, o Redis pode ser utilizado para manter tabelas de classificação em tempo real, garantindo atualizações oportunas de pontuações e classificações à medida que os jogadores avançam no jogo.

Obtê-lo aqui: https://redis.io/

5.Apache Kafka

Apache Kafka se destaca como uma plataforma de streaming distribuída, adepta do processamento e armazenamento de fluxos de dados em tempo real. Seus pontos fortes estão no alto rendimento, na tolerância a falhas e na escalabilidade, tornando-o adequado para gerenciar volumes de dados substanciais. Basicamente, Kafka opera em um modelo de publicação-assinatura, com produtores divulgando dados para tópicos e consumidores assinando esses tópicos para acessar os dados.

Características e benefícios

Um recurso de destaque do Apache Kafka é sua habilidade no gerenciamento de fluxos de dados de alto rendimento e baixa latência. Com a capacidade de processar milhões de mensagens por segundo, ele se destaca no processamento e análise de dados em tempo real. Kafka garante tolerância a falhas e alta disponibilidade replicando dados em vários corretores. Além disso, suporta processamento de fluxo, permitindo transformações e agregações de dados em tempo real.

Casos de Uso e Exemplos

Aplicativos que exigem streaming e processamento de dados em tempo real, como agregação de logs, fornecimento de eventos e análises em tempo real, consideram o Apache Kafka indispensável. Por exemplo, um sistema de agregação de logs baseado em Kafka é excelente na coleta e processamento de logs de várias fontes em tempo real, fornecendo insights valiosos e recursos robustos de monitoramento.

Obtê-lo aqui: https://kafka.apache.org/

6. Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB, um AWS Serviço de banco de dados NoSQL totalmente gerenciado, que se destaca pelo alto desempenho, escalabilidade e disponibilidade, atendendo às necessidades de aplicativos em tempo real. Construído em pares de valores-chave, o DynamoDB garante rápido acesso e recuperação de dados.

Amazon DynamoDB para gerenciamento de dados

Características e benefícios

O DynamoDB oferece vários recursos que o tornam a melhor escolha para aplicações em tempo real. Sua natureza totalmente gerenciada elimina a necessidade de administração de banco de dados, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na construção de seus aplicativos. O DynamoDB também fornece escalonamento automático, garantindo que os aplicativos possam lidar com cargas crescentes de dados sem intervenção manual. Além disso, suporta replicação global, permitindo que os dados sejam replicados em múltiplas regiões para melhorar a disponibilidade e a recuperação de desastres.

Casos de Uso e Exemplos

O Amazon DynamoDB é usado em uma ampla variedade de aplicações em tempo real, incluindo autenticação de usuários, lances em tempo real e gerenciamento de dados de IoT. Por exemplo, uma plataforma de lances em tempo real construída no DynamoDB pode lidar com grandes volumes de solicitações de lances e fornecer posicionamentos de anúncios em tempo real aos usuários.

Obtê-lo aqui: https://aws.amazon.com/dynamodb/

7. Banco de dados Microsoft Azure Cosmos

O Microsoft Azure Cosmos DB é um serviço de banco de dados multimodelo distribuído globalmente e fornecido pelo Microsoft Azure. Oferece alta escalabilidade, baixa latência e disponibilidade global, tornando-o adequado para aplicações em tempo real. O Cosmos DB oferece suporte a vários modelos de dados, incluindo valor-chave, documento, gráfico e família de colunas, permitindo que os desenvolvedores escolham o modelo mais apropriado para seu aplicativo.

Microsoft Azure Cosmos DB para gerenciamento de dados

Características e benefícios

O Cosmos DB oferece vários recursos que o tornam uma escolha poderosa para aplicativos em tempo real. Sua distribuição global permite acesso de baixa latência aos dados de qualquer lugar do mundo, garantindo uma experiência de usuário perfeita. O Cosmos DB também fornece indexação automática e otimização de consultas, permitindo recuperação de dados rápida e eficiente. Além disso, oferece SLAs (acordos de nível de serviço) abrangentes para taxa de transferência, latência e disponibilidade.

Casos de Uso e Exemplos

Em diversas aplicações em tempo real, como sistemas de gerenciamento de conteúdo, análise de mídia social e recomendações personalizadas, o Microsoft Azure Cosmos DB encontra utilidade. Por exemplo, um banco de dados baseado em Cosmos DB análise de mídia social A plataforma pode analisar dados de mídia social em tempo real, descobrindo informações valiosas sobre o comportamento e as tendências do usuário.

Obtê-lo aqui: https://azure.microsoft.com/en-in/products/cosmos-db

8. FaunaDB

FaunaDB, um banco de dados NoSQL transacional, sem servidor e distribuído globalmente, atende a aplicativos modernos com recursos como forte consistência, baixa latência e escalonamento automático. Seu modelo de dados, enraizado em documentos e coleções, facilita o armazenamento e a recuperação flexíveis de dados, tornando-o adequado para aplicações em tempo real.

Características e benefícios

FaunaDB oferece vários recursos que o tornam uma escolha atraente para aplicações em tempo real. A sua forte consistência garante que os dados estejam sempre atualizados e reflitam as alterações mais recentes. O FaunaDB também fornece escalonamento automático, permitindo que os aplicativos lidem com cargas crescentes de dados sem intervenção manual. Além disso, suporta transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade), garantindo integridade e confiabilidade dos dados.

Casos de Uso e Exemplos

O FaunaDB encontra aplicações em diversos cenários em tempo real, desde plataformas de comércio eletrônico até sistemas financeiros e aplicações colaborativas. Por exemplo, um editor de documentos colaborativo desenvolvido pela FaunaDB permite que vários usuários editem o mesmo documento simultaneamente, garantindo atualizações em tempo real para todos os participantes.

Obtê-lo aqui: https://fauna.com/

9. InfluxoDB

InfluxDB é um banco de dados de série temporal de código aberto projetado para lidar com grandes volumes de dados com registro de data e hora. Ele fornece alto desempenho de gravação e consulta, tornando-o adequado para análise e monitoramento de dados em tempo real. O modelo de dados do InfluxDB é baseado em medições, tags e campos, permitindo armazenamento e recuperação eficiente de dados de séries temporais.

Características e benefícios

O InfluxDB oferece vários recursos que o tornam a melhor escolha para análise de dados em tempo real. Seu alto desempenho de gravação e consulta permite rápida ingestão e recuperação de dados de série temporal. Ele também fornece políticas de redução da resolução e retenção de dados, permitindo armazenamento e gerenciamento eficientes de dados históricos. Além disso, o InfluxDB oferece suporte a consultas contínuas e alertas em tempo real, permitindo monitoramento proativo e detecção de anomalias.

Casos de Uso e Exemplos

O InfluxDB é amplamente utilizado em aplicações que exigem monitoramento e análise em tempo real, incluindo gerenciamento de dados IoT, monitoramento de sistema e análise de dados de sensores. Por exemplo, uma plataforma IoT que utiliza o InfluxDB pode coletar e analisar dados de sensores em tempo real, oferecendo informações valiosas sobre o desempenho do dispositivo e as condições ambientais.

Obtê-lo aqui: https://www.influxdata.com/

10. Escala de tempoDB

TimescaleDB é um banco de dados de série temporal de código aberto construído sobre PostgreSQL. Ele combina a escalabilidade e o desempenho do PostgreSQL com a flexibilidade e a facilidade de uso de um banco de dados de série temporal. O modelo de dados do TimescaleDB é baseado em hipertabelas, que permitem armazenamento e recuperação eficientes de dados de séries temporais.

Características e benefícios

TimescaleDB oferece vários recursos que o tornam uma escolha poderosa para gerenciamento de dados em tempo real. Seu modelo de dados baseado em hipertabela permite particionamento e compactação eficientes de dados de série temporal, resultando em melhor desempenho de consulta e eficiência de armazenamento. Ele também fornece retenção automática de dados e agregações contínuas, permitindo gerenciamento e análise eficientes de dados históricos. Além disso, o TimescaleDB oferece suporte a consultas distribuídas, permitindo escalabilidade horizontal e tolerância a falhas.

Casos de Uso e Exemplos

O TimescaleDB encontra aplicação em diversos cenários em tempo real, como análise financeira, monitoramento industrial e gerenciamento de energia. Por exemplo, uma plataforma de análise financeira que utiliza o TimescaleDB pode armazenar e analisar com eficiência dados de mercado em tempo real, oferecendo informações valiosas sobre tendências de mercado e oportunidades de investimento.

Obtê-lo aqui: https://www.timescale.com/

Conclusão

No mundo de hoje, contamos com bancos de dados em tempo real para manter nossos aplicativos atualizados e sincronizados instantaneamente. Existem ótimas opções, como Firebase Realtime Database e TimescaleDB, cada uma com seus próprios recursos e usos especiais. Esteja você buscando colaboração em tempo real com o Firebase ou monitorando tudo com o InfluxDB, os desenvolvedores têm muitas opções para atender às suas necessidades. Olhando para 2024, estas bases de dados em tempo real continuarão a ser vitais para alimentar a nova onda de aplicações.