what is hybrid database
Um guia completo para banco de dados híbrido com a lista dos melhores bancos de dados híbridos do mercado:
PARA Banco de dados híbrido é um equilibrado Base de dados Sistema de gestão oferecendo processamento de dados de alto desempenho na memória principal junto com enormes capacidades de armazenamento do disco físico.
Este tutorial fornecerá uma explicação detalhada do Significado, Benefícios, Arquitetura e Implementação do Banco de Dados Híbrido em termos simples. Uma lista dos bancos de dados híbridos mais populares usados em todo o mundo também foi incluída aqui para sua referência.
O que você aprenderá:
- O que é um banco de dados híbrido?
- Diferença entre bancos de dados relacionais, bancos de dados NoSQL e banco de dados híbrido
- Como os bancos de dados relacionais e NoSQL são diferentes de um banco de dados híbrido?
- Benefícios do banco de dados híbrido
- Arquitetura de banco de dados híbrido
- Como funcionam os bancos de dados híbridos?
- Casos de uso de banco de dados híbrido
- Melhores práticas para implementar um sistema de banco de dados híbrido
- Principais bancos de dados híbridos a serem observados
- Conclusão
O que é um banco de dados híbrido?
Um banco de dados híbrido oferece as características de um banco de dados em memória e um banco de dados em disco em um único mecanismo integrado. Conseqüentemente, os dados podem ser armazenados e operados apenas na memória principal, ou no disco, ou na combinação de ambos.
O melhor exemplo de um banco de dados híbrido é Altibase .
O arranjo unificado de ambos os tipos de bancos de dados permite flexibilidade extraordinária e funcionalidades vigorosas. Além disso, hoje em dia, a definição de Bancos de Dados Híbridos não se restringe apenas a esse sentido de armazenamento de dados, mas um banco de dados híbrido de hoje faz muito mais do que isso.
Ilustração de um banco de dados híbrido:
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Como a maioria das organizações agora está mudando para a nuvem, os bancos de dados híbridos precisam ser híbridos no sentido arquitetônico, bem como combinar o uso de nuvens públicas e privadas. Às vezes, um banco de dados híbrido também é definido como a integração de bancos de dados Relacionais e NoSQL.
Um bom banco de dados híbrido deve ser totalmente distribuído e deve possuir alta disponibilidade, confiabilidade e escalabilidade.
Diferença entre bancos de dados relacionais, bancos de dados NoSQL e banco de dados híbrido
Em bancos de dados relacionais, os dados existem na forma de relações (tabelas definidas) e podem ser obtidos por SQL ou outros comandos de linguagem estruturada.
Por outro lado, um banco de dados NoSQL não faz uso de tabelas para armazenamento de dados. Ele armazena dados de várias maneiras, incluindo armazenamentos de valores-chave, armazenamentos de documentos, gráficos, métodos de armazenamento de objetos, etc. Isso torna mais simples para sistemas complexos e distribuídos acessar as informações do banco de dados.
No entanto, alguns bancos de dados NoSQL podem não ter consistência de dados imediata. Como você entende que um banco de dados híbrido é uma combinação de bancos de dados relacionais e NoSQL, é importante para nós que examinemos profundamente as diferenças entre bancos de dados relacionais e NoSQL.
Vamos diferenciá-los nos seguintes parâmetros:
# 1) Escalabilidade e desempenho:
Os bancos de dados relacionais ou SQL usam escalabilidade vertical.
Isso significa que, quando a quantidade de dados está sendo aumentada, é necessário expandir a capacidade de armazenamento e o poder de processamento do nó existente. Por exemplo, a capacidade da CPU, a RAM e o dispositivo de armazenamento de estágio (SSD) do servidor de banco de dados. Essa escalabilidade vertical é muito cara devido ao custo de hardware subjacente.
Em contraste, os bancos de dados NoSQL usam escalabilidade horizontal, ou seja, quando a quantidade de dados aumenta, o sistema é expandido adicionando nós de modo para armazenamento de dados e capacidade de computação, Por exemplo , adicionando servidores à infraestrutura de banco de dados NoSQL. Esta é uma solução mais barata quando comparada à escalabilidade vertical.
Geralmente, os bancos de dados NoSQL também possuem recursos de fragmentação automática que distribuem dados em servidores diferentes para aumentar o desempenho.
O principal objetivo dos bancos de dados relacionais é atender estritamente às propriedades ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade), o que é uma tarefa inviável para bancos de dados NoSQL. Portanto, a integridade e a confiabilidade dos bancos de dados relacionais são definitivamente mais do que bancos de dados NoSQL.
Para bancos de dados NoSQL, manter as propriedades ACID é difícil, pois eles usam escala horizontal. Eles contam com os princípios BASE (Basicamente Disponível, Soft state, Eventualmente consistente) e, portanto, são mais flexíveis do que os bancos de dados relacionais.
# 2) Flexibilidade:
Os bancos de dados SQL têm um esquema estático e predefinido, enquanto os bancos de dados NoSQL têm um esquema dinâmico que não precisa ser predefinido. A modificação do esquema em bancos de dados SQL é complicada e sujeita a falhas, embora seja fácil acomodar mudanças na estrutura de dados no caso de bancos de dados NoSQL.
Este é o motivo pelo qual os bancos de dados NoSQL são preferidos em ambientes ágeis e escaláveis. Além disso, os bancos de dados SQL lidam apenas com dados estruturados, enquanto os bancos de dados NoSQL podem lidar com dados estruturados, não estruturados e semiestruturados.
# 3) Linguagem de consulta:
Os bancos de dados relacionais usam SQL (Structured Query Language). SQL é uma linguagem de consulta poderosa e pode gerenciar consultas complexas por meio de uma interface padronizada.
Ao contrário, os bancos de dados NoSQL não possuem nenhuma linguagem padronizada para consulta de dados. Eles usam sua própria linguagem de consulta fornecida pelo respectivo fornecedor. Eles geralmente não lidam com consultas complexas, como agregações, junções, etc.
Portanto, o SQL é definitivamente uma vantagem para os bancos de dados relacionais, enquanto para os bancos de dados NoSQL, há a necessidade de desenvolver uma linguagem de consulta padronizada.
# 4) Segurança:
Os bancos de dados relacionais são muito seguros por sua arquitetura. Mas, no caso dos bancos de dados NoSQL, como eles fornecem o recurso de fragmentação e os dados são distribuídos, gerenciar a confidencialidade, privacidade e segurança é uma parte desafiadora.
Em bancos de dados NoSQL, a autorização, autenticação e auditoria devem ser realizadas por meio de métodos externos, dependendo de qual banco de dados NoSQL está sendo usado.
# 5) Gerenciamento de dados - armazenamento e acesso:
Os bancos de dados SQL armazenam dados altamente normalizados e muito limpos. A redundância de dados é evitada pela normalização e divisão de dados nas relações (tabelas lógicas). Assim, o uso do armazenamento acontece de forma razoável.
Ao contrário, os bancos de dados NoSQL armazenam dados em coleções que possuem relacionamentos lógicos e envolvem um menor grau de normalização. Portanto, eles contêm redundância de dados. A replicação ajuda a melhorar a disponibilidade de dados em bancos de dados NoSQL e também garante a perda de dados.
Isso era tudo sobre as principais diferenças entre os bancos de dados SQL e NoSQL.
Como os bancos de dados relacionais e NoSQL são diferentes de um banco de dados híbrido?
Um banco de dados híbrido é aquele que emprega os métodos de banco de dados Relacional e NoSQL em uma única instância de banco de dados. Um banco de dados híbrido aproveita os benefícios dos bancos de dados Relacional e NoSQL e elimina suas limitações.
Pode haver casos em que os aplicativos de software podem tirar ainda mais proveito, empregando soluções diferentes dentro do aplicativo para tarefas específicas.
Para os aplicativos que requerem transações de alta velocidade e resposta rápida, ou que executam consultas complexas de dados em tempo real, é mais adequado combinar várias tecnologias de banco de dados para necessidades de processamento específicas.
A combinação das tecnologias de banco de dados Relacional e NoSQL (ou seja, um banco de dados híbrido) gera um sistema melhor com maior disponibilidade, escalabilidade e desempenho.
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Benefícios do banco de dados híbrido
Um banco de dados híbrido oferece vantagens consideráveis em relação aos bancos de dados na memória e também no disco. O Hybrid Database consome disco físico para armazenar e recuperar dados, mas ainda assim, faz uso da memória para os dados que estão em uso ativo para aumentar o desempenho.
Como um banco de dados híbrido oferece suporte a ambos os tipos de banco de dados, um dos benefícios óbvios de um banco de dados híbrido é sua flexibilidade. Usando um banco de dados híbrido, você pode manter um equilíbrio entre desempenho, custo e persistência.
Para compreender totalmente os benefícios de um banco de dados híbrido, vamos primeiro explorar os benefícios e as limitações do banco de dados em memória e do banco de dados em disco individualmente.
Um banco de dados na memória sempre será consideravelmente mais rápido do que um banco de dados no disco. Como os dados existem diretamente na RAM, o tempo de resposta é muito rápido e a latência é extremamente baixa (escala de microssegundos). Por outro lado, a limitação é que a RAM é muito cara do que um disco rígido tradicional e possui uma capacidade de armazenamento muito pequena.
Por outro lado, os bancos de dados em disco têm grande capacidade de armazenamento e o armazenamento é muito barato. Porém, os bancos de dados em disco tendem a ter baixo desempenho, pois a operação de E / S de disco é muito cara e o design do banco de dados residente em disco freqüentemente gasta muitos recursos da CPU para otimizar os padrões de acesso ao disco.
Esta é a razão pela qual um Banco de Dados Híbrido é tão atraente. Ele retém todas as vantagens do banco de dados na memória e do banco de dados no disco e elimina suas desvantagens em uma única solução. Você pode usar tabelas de memória se precisar de alto desempenho. Se você precisar de muito armazenamento, poderá usar tabelas de disco.
As vantagens de um banco de dados híbrido incluem:
- Desempenho: A classificação, o armazenamento e a recuperação dos dados acessados com frequência ocorrem inteiramente na memória, e não no disco. Isso realmente faz com que o Hybrid Database tenha um desempenho rápido. Além disso, os bancos de dados híbridos usam otimizadores para escolher automaticamente o melhor plano de execução com base nas estatísticas e nos índices disponíveis, a fim de melhorar o desempenho geral, independentemente da localização dos dados.
- Custo: O disco rígido é mais barato que a RAM. Assim, o dinheiro economizado pode ser utilizado para adicionar mais memória a fim de aumentar o desempenho.
- Persistência: Como os chips de RAM não chegam perto da densidade de armazenamento de um disco de armazenamento físico, os discos rígidos ainda são empregados para armazenar os dados necessários para uso posterior. Isso garante que os dados não sejam perdidos em caso de falha de energia.
- Flexibilidade: Os bancos de dados híbridos oferecem a capacidade de executar cargas de trabalho transacionais (OLTP) e analíticas (OLAP) paralelamente. Isso é chamado de HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing). O HTAP fornece melhor flexibilidade para os desenvolvedores ao atualizar o software existente ou construir um novo software. Isso torna os bancos de dados híbridos altamente adequados para aplicativos orientados por dados em tempo real.
- Linhas e colunas: O Hybrid Database permite o armazenamento baseado em linha e em coluna. Isso ajuda a otimizar as consultas transacionais e analíticas, resultando em pesquisas e relatórios mais rápidos. Um plano de armazenamento híbrido em um banco de dados unificado oferece uma plataforma altamente eficiente, com todos os dados armazenados de forma otimizada para a tarefa em questão.
- Desdobramento, desenvolvimento: O Hybrid Database permite implantações baseadas em nuvem e implantações locais. A implantação baseada em nuvem elimina a necessidade de gerenciamento contínuo de banco de dados e tecnologia por recursos internos de TI. Nesse ínterim, a implantação local oferece melhor controle quando necessário. Isso realmente ajuda as empresas a usarem seus recursos e funcionários de forma mais eficiente.
Arquitetura de banco de dados híbrido
Vamos entender a arquitetura do Banco de Dados Híbrido através do exemplo de um sistema de banco de dados híbrido projetado para armazenamento e gerenciamento de big data.
Vamos considerar um sistema híbrido composto de banco de dados MySQL (relacional) e MongoDB (NoSQL). Os dados são classificados em categorias estruturadas e não estruturadas.
Os dados estruturados são enviados ao MongoDB, enquanto a seleção do banco de dados para dados não estruturados depende do modo em que o aplicativo é executado. No modo híbrido, os dados são enviados para o MongoDB e no modo SQL, os dados são enviados para o banco de dados MySQL.
(imagem fonte )
Como você pode ver no diagrama arquitetônico acima, o sistema é composto de dois componentes principais, ou seja, o componente SQL e o componente MongoDB.
# 1) Componente SQL: Este componente possui um mecanismo de armazenamento que gerencia o armazenamento de dados no banco de dados MySQL. O mecanismo de armazenamento é composto de um arquivo de log transacional e grupos de arquivos de dados que podem ser ordenadamente divididos em arquivos de dados, tabelas, índices, extensão e página.
O arquivo de log de transações é utilizado para obter integridade e recuperação de dados. O início e o fim de cada operação e todas as modificações feitas são registrados no arquivo de log de transações.
# 2) Componente MongoDB: Este componente é responsável por garantir redundância e consistência. Ele faz uso de replicação para o mesmo. O fluxo de dados de vários locais e vários formatos é dividido e igualmente distribuído para um grupo de terminais extensíveis não estáticos conhecidos como shards.
Os metadados são salvos nos servidores de configuração. Para garantir a redundância, cada um dos servidores possui uma réplica de todos os metadados. No caso de uma solicitação do cliente, ele inicia um dos processos de roteamento para examinar os servidores de configuração para ver a posição da solicitação.
Visão geral da interface híbrida do banco de dados.
Este sistema integra os sabores de ambos os bancos de dados (relacionais e não relacionais) em uma única instância. Ele pode ser utilizado para o gerenciamento e armazenamento de big data, eliminando os pontos fracos de ambos os bancos de dados.
Como funcionam os bancos de dados híbridos?
Para sistemas com recursos limitados e de alto desempenho, um banco de dados híbrido é produzido pela fusão de dois sistemas, ou seja, banco de dados em memória e banco de dados em disco. Ele permite que o desenvolvedor associe os modelos de banco de dados, ou seja, na memória e no disco em uma única instância de banco de dados.
Denotar um conjunto de dados como transitório (gerenciado na memória), enquanto seleciona o armazenamento em disco para o resto dos tipos de registro, requer uma declaração de esquema de banco de dados simples. O banco de dados resultante preserva as potências na memória (velocidade, pequeno tamanho do banco de dados, API nativa intuitiva, etc.), enquanto possivelmente controla a economia de custos e a estabilidade integrada de um banco de dados no disco.
(imagem fonte )
O funcionamento subjacente dos bancos de dados híbridos é baseado na funcionalidade HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing). Para armazenamento de dados, os dois tipos de mídia, ou seja, na memória e no disco, estão disponíveis em um único aplicativo. Isso permite que os clientes gerenciem compensações entre latência, custo e opções de preservação de armazenamento.
Para clientes e aplicativos, a variação nos tipos de armazenamento de operação transversal será insignificante, pois a manipulação de dados será consistente em todas as tabelas; no entanto, a economia de custos pode ser significativa.
Bancos de dados híbridos empregam otimizadores para escolher automaticamente o plano de execução mais adequado com base nas estatísticas e índices existentes para melhorar o desempenho geral, independentemente da localização dos dados.
O Hybrid Database otimiza as consultas transacionais e analíticas, oferecendo suporte ao armazenamento baseado em linhas (para consultas transacionais) e em colunas (para consultas analíticas) com uma única instância de banco de dados. Todos os dados são mantidos de forma a otimizar a operação atual.
Casos de uso de banco de dados híbrido
Existem certos cenários de negócios em que não é aconselhável usar o banco de dados NoSQL sozinho ou o banco de dados Relacional sozinho. Em tais cenários, o uso de um banco de dados híbrido surge em uma imagem em que um banco de dados NoSQL é adicionado a um banco de dados Relacional existente ou vice-versa.
Vamos discutir alguns dos casos de uso de um banco de dados híbrido.
# 1) Caso de uso: Banco de dados de documentos
O software Enterprise Resource Planning (ERP) é tradicionalmente um estrangulamento para bancos de dados relacionais; no entanto, eles estão perdendo a flexibilidade de permitir que seus usuários personalizem os formulários de entrada, sem qualquer modificação no esquema do banco de dados.
Se adicionarmos um banco de dados de documentos NoSQL a esta solução ERP existente, os usuários podem criar e editar os formulários rapidamente, conforme necessário. Os dados serão salvos como documentos e serão selados no futuro para qualquer alteração dos parâmetros do formulário que ocorrerem.
Alguns provedores de banco de dados relacional perceberam a necessidade de tal arranjo misto e atualizaram algo como um banco de dados de documentos em seu banco de dados relacional. Por exemplo, o Microsoft SQL Server 2016 fornece suporte para o armazenamento de documentos JSON dentro de células, o que, por sua vez, facilita algum fluxo de trabalho, mas confunde a atualização desses dados em contraste com a atualização de dados em uma tabela normal.
Os bancos de dados de documentos mantêm tudo na forma de um “documento”, normalmente um objeto JSON. Como eles não precisam de nenhuma estrutura, você pode adicionar vários campos a cada objeto JSON, lembrando que depende de você tornar os dados significativos enquanto os busca. Bancos de dados de documentos famosos incluem MongoDB e Couchbase.
# 2) Caso de uso: banco de dados na memória e banco de dados gráfico
A realização de sites de comércio eletrônico depende intensamente de sua capacidade de prescrever algo que possa interessá-lo especificamente. Como eles fariam isso? Eles investigam suas compras anteriores e rastreiam as coisas que você assistiu, mas não comprou.
Farão o mesmo por seus acompanhantes, por diferentes clientes em sua região, e associarão essas informações ao que está em voga. O desafio é que essa análise de dados deve ocorrer rapidamente para cada abertura de página e cada cliente, é um ato inviável se você for obrigado a consultar seu banco de dados relacional e combinar várias tabelas para obter resultados.
Uma maneira possível seria ter um banco de dados na memória antes de seu banco de dados relacional para armazenar em cache todos os dados necessários para executar consultas na memória, em vez de ir para o disco todas as vezes. Uma solução melhorada seria adicionar um banco de dados gráfico também para manter um registro de todos os seus relacionamentos como cliente com respeito às suas escolhas, quem são seus companheiros, o que eles gostam e não gostam.
Os bancos de dados na memória geralmente são armazenamentos de valores-chave executados na RAM, mas alguns deles podem manter as informações no disco rígido, além de oferecer suporte de replicação, instantâneos e registro de transações. Os bancos de dados in-memory mais famosos incluem Memcached e Redis.
Os bancos de dados gráficos mantêm suas estruturas de gráficos de dados e são otimizados para consultas e pesquisas rápidas. Isso é obtido adicionando um ponteiro a cada entrada às suas entradas conectadas. Para bancos de dados Graph, você pode explorar Neo4j e InfiniteGraph.
# 3) Caso de uso: detecção de fraude
Independentemente de você estar administrando uma loja online ou uma loja física de varejo, é fundamental estar constantemente vigilante contra fraudes. Para fazer isso, você deve registrar rapidamente uma grande quantidade de dados, de diferentes partes de sua estrutura.
Obviamente, como os dados são originários de uma ampla variedade de locais, você precisa pensar sobre seus servidores web, servidores de arquivos ou gateways de pagamento e não estão organizados da mesma maneira para cada um deles, seria difícil criar um banco de dados relacional para este fim.
Da mesma forma, é bem possível que depois de algum tempo você comece ou pare de registrar alguns parâmetros em algum lugar do sistema e precise de um banco de dados que possa lidar com isso. Os bancos de dados de coluna foram projetados levando em consideração esse motivo e fornecem gravações rápidas; no entanto, você deve ter cuidado ao projetar um para garantir que atenda aos seus requisitos.
Melhores práticas para implementar um sistema de banco de dados híbrido
- Selecione o modelo híbrido certo com base em seus dados, custos, desempenho e requisitos de gerenciamento. Garanta uma solução de banco de dados escalonável que atenda às suas necessidades de negócios, ou seja, ao mesmo tempo em que mantém a segurança, acessibilidade, flexibilidade e interoperabilidade em sua infraestrutura atual. Tente manter o mínimo de movimentação de dados e uma arquitetura simples.
- Prepare-se para a implementação híbrida. Defina bem os fluxos de trabalho.
- Revise o posicionamento dos dados, ou seja, onde manter os dados e como buscá-los.
- Altere sua abordagem de segurança. Verifique se há problemas de segurança na transferência de dados entre recursos locais e na nuvem.
- Tente manter as três competências a seguir:
- Competência de integração: A capacidade de conectar fluxos de dados distintos em toda a organização de forma ágil, eficiente e progressiva.
- Competência de informação: A capacidade de lidar com significado e contexto e, portanto, com o valor comercial dos dados.
- Competência de transformação: A capacidade de fazer mudanças multifuncionais complexas nos negócios, conforme exigido pelas condições de mercado, avanços tecnológicos e oportunidades de negócios, não apenas uma vez, mas como um processo contínuo.
Em algumas situações, alternar de um ou mais RDBMS para banco de dados NoSQL pode não ser benéfico. Nessas circunstâncias, pode ser uma escolha melhor criar um sistema híbrido.
= >> Contate-Nos para sugerir uma lista aqui.Principais bancos de dados híbridos a serem observados
Vamos dar uma olhada em alguns dos melhores bancos de dados híbridos disponíveis na indústria.
# 1) Altibase Enterprise Hybrid Database(MELHOR geral)
Altibase é um banco de dados híbrido que suporta simultaneamente armazenamento em memória e disco em uma única solução de banco de dados. A arquitetura do Altibase permite o uso de tabelas de memória para alto desempenho e tabelas de disco para armazenamento de baixo custo.
Ele provisiona replicação síncrona e assíncrona e também oferece conformidade com ACID em tempo real. É compatível com os sistemas operacionais AIX, HP-UX, Linux e Windows.
Seus principais recursos incluem suporte para todo o padrão SQL, controle de simultaneidade multiversão (MVCC), checkpoint difuso e ping-pong para backups de dados periódicos, replicação e funcionalidade de link de banco de dados. Na verdade, a Altibase foi o primeiro fornecedor de banco de dados do mundo a desenvolver e comercializar um banco de dados híbrido em 2005.
=> Visite o site do Altibase Enterprise Hybrid Database# 2) Banco de dados de nuvem híbrida DataStax
DataStax Enterprise é um banco de dados de nuvem híbrido distribuído desenvolvido em Apache Cassandra. Este banco de dados é criado para uma nuvem híbrida. Ele fornece uma plataforma única para todos os tipos de aplicativos em qualquer lugar, em qualquer nuvem. Ele suporta todos os modelos, ou seja, valor-chave, JSON, gráfico, tabular.
Outro recurso interessante deste banco de dados são suas cargas de trabalho avançadas prontas para implementação. Em um único modelo de segurança, ele fornece um banco de dados totalmente integrado e otimizado, gráfico, análises, in-memory, search e Apache Kafka.
# 3) Orientar o banco de dados
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OrientDB é um DBMS NoSQL de código aberto com vários modelos único, que reúne todos os recursos de gráficos com modelos de documento, chave / valor, reativos, orientados a objetos e geoespaciais em um banco de dados operacional escalonável e de alto desempenho.
Ele funciona muito mais rápido nas operações de gráfico. Ele suporta operações atômicas, bem como as transações ACID com um DBMS transacional. Ao usar o OrientDB, você não precisa aprender outra linguagem proprietária, pois ela simplesmente funciona com um banco de dados construído em SQL.
# 4) LeanXcale
LeanXcale é fácil de trabalhar com um banco de dados projetado para cargas de trabalho transacionais e analíticas. Esse banco de dados compatível com ACID permite a inserção e agregação rápida de dados em tempo real.
Com LeanXcale, você pode executar operações e análises no mesmo gerenciador de banco de dados em qualquer escala. Você pode escalar linearmente de 1 a 100 nós.
Conclusão
Neste tutorial, exploramos o conceito de Banco de Dados Híbrido, juntamente com sua arquitetura e funcionamento subjacentes.
Aprendemos os benefícios de usar um banco de dados híbrido, como ele pode unir as vantagens de bancos de dados relacionais e não relacionais, armazenamento em memória e disco em uma única instância de banco de dados e eliminar suas deficiências e como ele pode lidar tão bem com big data . Também demos uma olhada em alguns dos principais bancos de dados híbridos disponíveis no mercado.
Espero que tenha gostado deste tutorial informativo sobre bancos de dados híbridos !!
= >> Contate-Nos para sugerir uma lista aqui.Leitura recomendada
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