# Melhor Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) - Página 4

  *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)*

   Sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) são projetados para definir, armazenar, recuperar e gerenciar os dados dentro de um banco de dados. Ele permite que os usuários criem, mantenham e gerenciem bancos de dados. O DBMS manipula o banco de dados conforme os requisitos do usuário. Usar DBMS garante que os dados de uma organização sejam limpos, consistentes, seguros, relevantes e suportem concorrência.

Junto com as funcionalidades padrão de banco de dados (por exemplo, operações CRUD), o software DBMS possui capacidades de gerenciamento muito mais fortes. Estas incluem funções como visibilidade e análise de metadados mais robustas, relatórios personalizados e detalhados, monitoramento de desempenho, análise de uso e verificações de conformidade. Soluções extensivas podem oferecer capacidades de software de backup de banco de dados, software de replicação de dados, software de recuperação de desastres ou software de recuperação de desastres como serviço (DRaaS), também.

Tipicamente usados por administradores de banco de dados, os DBMS são integrais para preservar a qualidade e integridade do banco de dados. Eles fazem parte de uma pilha orientada a banco de dados maior, que pode incluir soluções como segurança de banco de dados e monitoramento de banco de dados.

O DBMS é usado como parte de bancos de dados relacionais e não relacionais. Os softwares DBMS são de diferentes tipos, em associação com o banco de dados sendo gerenciado e organizado. Alguns dos DBMS mais populares são os seguintes:

- Relacional: Associado tipicamente a bancos de dados relacionais, o modelo relacional organiza dados de forma tabular (abordagem de linhas e colunas) e é atualmente o modelo de banco de dados mais padrão. DMBS focados no modelo relacional são referidos como RDBMS.
- Orientado a objetos: Bancos de dados orientados a objetos seguem uma abordagem de programação orientada a objetos para inserir e organizar dados. DBMS alinhados com este modelo são referidos como OODMBS.
- Hierárquico: Em um modelo hierárquico, os dados são organizados com uma estrutura em forma de árvore, onde associações ("ramos") se estendem a partir de um ponto de dados. DBMS alinhados com este modelo são às vezes referidos como HDBMS.
- Distribuído: Sob um modelo de banco de dados distribuído, os dados são descentralizados e armazenados em vários locais. Esses locais podem ser fisicamente locais (por exemplo, diferentes servidores no mesmo data center) ou espalhados (talvez conectados via SD-WAN). DMBS alinhados com o modelo de banco de dados distribuído são às vezes referidos como DDBMS.
- DBMS não relacional ou NoSQL DBMS: NoSQL DBMS suportam dados estruturados e não estruturados. Não há um esquema definido como comparado a outros modelos de dados. O principal benefício deste DBMS é que os usuários podem processar consultas de vários elementos e não serem limitados pela estrutura.

Para se qualificar para inclusão na categoria de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (DBMS), um produto deve:

- Gerenciar e alinhar-se com um modelo de banco de dados (por exemplo, relacional, orientado a objetos, hierárquico, distribuído, não relacional)
- Pode também existir como uma ferramenta independente para gerenciar bancos de dados
- Fornecer funcionalidades de manutenção de banco de dados
- Fornecer relatórios extensivos e análises de atividades





## Best Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) At A Glance

- **Líder:** [Microsoft SQL Server](https://www.g2.com/pt/products/microsoft-sql-server/reviews)
- **Melhor Desempenho:** [DbVisualizer](https://www.g2.com/pt/products/dbvisualizer/reviews)
- **Mais Fácil de Usar:** [Snowflake](https://www.g2.com/pt/products/snowflake/reviews)
- **Mais Tendência:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews)
- **Melhor Software Gratuito:** [DbVisualizer](https://www.g2.com/pt/products/dbvisualizer/reviews)


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### RaimaDB

RaimaDB: O Banco de Dados Embutido de Alto Desempenho para Sistemas de Borda e IoT RaimaDB é um banco de dados de alto desempenho e pequeno porte projetado para computação de borda, IoT e sistemas embarcados. Construído com base em mais de três décadas de inovação em bancos de dados, o RaimaDB oferece uma solução poderosa, confiável e eficiente em termos de recursos para desenvolvedores que criam aplicações onde a integridade dos dados, a velocidade e o armazenamento local são críticos. Ao contrário dos bancos de dados empresariais de grande escala, o RaimaDB é projetado especificamente para ambientes com memória e poder de processamento limitados—como controladores industriais, sistemas automotivos, dispositivos médicos e aparelhos de rede. Sua arquitetura leve permite transações rápidas, desempenho determinístico e sobrecarga mínima, tornando-o ideal para aplicações em tempo real. RaimaDB suporta tanto APIs SQL quanto C/C++, oferecendo aos desenvolvedores flexibilidade na forma como acessam e gerenciam dados. É totalmente compatível com ACID, garantindo a confiabilidade dos dados mesmo em ambientes adversos ou desconectados. Com recursos avançados como desempenho em memória, alta disponibilidade e replicação flexível, o RaimaDB permite o processamento seguro de dados locais enquanto ainda se integra perfeitamente com sistemas em nuvem ou empresariais quando a conectividade é restaurada. O banco de dados pode ser implantado em uma ampla gama de sistemas operacionais, incluindo Linux, Linux embarcado, Windows, QNX e VxWorks, e pode rodar em arquiteturas ARM e x86. Seu design modular permite escalabilidade eficiente—desde computadores de placa única compactos até redes distribuídas complexas. Confiado por líderes globais em indústrias como automotiva, aeroespacial, energia e telecomunicações, o RaimaDB alimenta sistemas críticos que exigem confiabilidade e velocidade. Os desenvolvedores escolhem o RaimaDB por sua facilidade de integração, baixos requisitos de manutenção e desempenho comprovado em condições exigentes. Seja você desenvolvendo a próxima geração de dispositivos conectados ou otimizando o manuseio de dados na borda, o RaimaDB fornece a base robusta que você precisa. Experimente a eficiência de um banco de dados construído para sistemas embarcados e em tempo real—rápido, confiável e pronto para o futuro da gestão inteligente de dados.



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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
  ### 1. [ExtremeDB](https://www.g2.com/pt/products/extremedb/reviews)
  O banco de dados eXtremeDB combina desempenho excepcional, confiabilidade e eficiência do desenvolvedor em um motor de banco de dados incorporado em tempo real comprovado.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 10

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 9.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [McObject](https://www.g2.com/pt/sellers/mcobject)
- **Ano de Fundação:** 2001
- **Localização da Sede:** Federal Way, WA
- **Twitter:** @LowLatencyDB (4,839 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mcobject/ (17 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Médio Porte, 30% Empresa


  ### 2. [MongoDB Compass](https://www.g2.com/pt/products/mongodb-compass/reviews)
  MongoDB Compass é uma poderosa interface gráfica para consultar, agregar e analisar seus dados do MongoDB em um ambiente visual. Compass é gratuito para uso e tem código fonte disponível, podendo ser executado no macOS, Windows e Linux.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 8

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [MongoDB](https://www.g2.com/pt/sellers/mongodb)
- **Ano de Fundação:** 2007
- **Localização da Sede:** New York
- **Twitter:** @MongoDB (502,561 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/783611/ (7,665 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ: MDB

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software de Computador
  - **Company Size:** 50% Médio Porte, 50% Pequena Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidade de Uso (2 reviews)
- Configurar Facilidade (2 reviews)
- Recursos (1 reviews)
- Preços (1 reviews)

**Cons:**

- Atualizações Frequentes (1 reviews)

  ### 3. [Perforce Delphix](https://www.g2.com/pt/products/perforce-delphix/reviews)
  Empresas ao redor do mundo escolhem o Perforce Delphix para automatizar dados em conformidade para DevOps. A Plataforma de Dados DevOps Delphix oferece mascaramento de dados integrado e virtualização para implantar rapidamente dados em conformidade em ambientes não-produtivos. Com o Delphix, os clientes automatizam o gerenciamento de dados de teste e CI/CD, entregam dados em conformidade para IA e recuperam-se rapidamente de eventos de inatividade, garantindo a privacidade e segurança dos dados. Para mais informações, visite www.perforce.com/products/delphix


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 11

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Perforce](https://www.g2.com/pt/sellers/perforce)
- **Ano de Fundação:** 1995
- **Localização da Sede:** Minneapolis, MN
- **Twitter:** @perforce (5,087 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/perforce/ (2,032 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 55% Empresa, 36% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Gestão de Banco de Dados (2 reviews)
- Gestão de Dados (2 reviews)
- Segurança de Dados (2 reviews)
- Facilidade de Uso (2 reviews)
- Recursos (2 reviews)

**Cons:**

- Caro (3 reviews)
- Preços Caros (3 reviews)
- Complexidade (2 reviews)
- Configuração Complexa (2 reviews)
- Problemas de Integração (2 reviews)

  ### 4. [ScaleGrid](https://www.g2.com/pt/products/scalegrid/reviews)
  A ScaleGrid oferece uma solução de Banco de Dados como Serviço (DBaaS) totalmente gerenciada, utilizada por milhares de desenvolvedores, startups e clientes empresariais, incluindo UPS, Dell e Adobe. A plataforma ScaleGrid suporta hospedagem de MongoDB, MySQL, PostgreSQL (agora com suporte a Citus), Redis e RabbitMQ em nuvens públicas e privadas, incluindo Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, DigitalOcean, Oracle Cloud Infrastructure, Linode e Zadara. A ScaleGrid cuida de todas as suas operações de banco de dados em qualquer escala para que você possa se concentrar no seu produto em vez das operações.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 11

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [ScaleGrid](https://www.g2.com/pt/sellers/scalegrid)
- **Ano de Fundação:** 2012
- **Localização da Sede:** East Palo Alto, US
- **Twitter:** @scalegridio (1,816 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/scalegrid-inc/ (22 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 45% Médio Porte, 45% Pequena Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Suporte ao Cliente (4 reviews)
- Facilidade de Uso (2 reviews)
- Recursos (2 reviews)
- Flexibilidade (2 reviews)
- Facilidade de Instalação (2 reviews)

**Cons:**

- Recursos Limitados (2 reviews)
- Recursos Faltantes (2 reviews)
- Opções Limitadas (1 reviews)
- Limitações Regionais (1 reviews)

  ### 5. [Tinybird](https://www.g2.com/pt/products/tinybird/reviews)
  Tinybird é um serviço totalmente gerenciado do ClickHouse® projetado para desenvolvedores de software e equipes de produtos nativas de IA, permitindo que eles criem projetos de análise em tempo real em larga escala com esforço mínimo. Tinybird torna a integração do banco de dados de código aberto ClickHouse em aplicativos mais simples, rápida e confiável, permitindo que os engenheiros se concentrem no desenvolvimento de recursos em vez de na gestão de infraestrutura. Tinybird elimina as complexidades associadas à gestão tradicional de bancos de dados, tornando-se uma escolha ideal para equipes que desejam aproveitar o poder do ClickHouse sem o ônus da manutenção de servidores e preocupações com escalabilidade. O público-alvo do Tinybird inclui desenvolvedores de software, engenheiros de dados, fundadores técnicos e equipes de produtos nativas de IA que constroem capacidades de análise em tempo real em seus aplicativos. Com a crescente demanda por processamento de dados em tempo real, o Tinybird atende a equipes que precisam entregar insights de forma rápida e eficiente. Os casos de uso do Tinybird abrangem várias indústrias, incluindo SaaS, e-commerce, finanças, criptomoedas, IA e IoT, onde a análise de dados em tempo real é crucial para a tomada de decisões e eficiência operacional. Ao fornecer um serviço gerenciado, o Tinybird permite que engenheiros de software implementem recursos de análise em dias, em vez de meses, acelerando significativamente os cronogramas dos projetos. Os principais recursos do Tinybird incluem um banco de dados ClickHouse hospedado, além de camadas de ingestão de dados e API gerenciadas, que simplificam o processo de integração de análises em aplicativos. As ferramentas de autenticação integradas aumentam a segurança e a privacidade dos dados, com suporte para políticas de acesso em nível de linha usando JWTs. O armazenamento e consulta de logs de observabilidade gratuitos permitem que os usuários monitorem o uso e o desempenho. Recursos nativos de IA, incluindo o Tinybird Code - um agente CLI com profundo conhecimento do ClickHouse - além do Tinybird MCP Server, tornam a integração de recursos de análise em aplicativos LLM mais simples e robusta. Além disso, a arquitetura do Tinybird é projetada para lidar com a escalabilidade automaticamente, permitindo que as equipes se concentrem em suas tarefas principais de desenvolvimento sem se preocupar em entender um novo banco de dados ou se preocupar com detalhes de infraestrutura. Para aqueles que desejam controle sobre a infraestrutura, o Tinybird oferece implantação autogerenciada, gratuitamente. Esta combinação única de recursos permite que os usuários lancem recursos orientados por dados rapidamente, mantendo alto desempenho e confiabilidade. O Tinybird se destaca no cenário de bancos de dados de análise em tempo real ao fornecer o desempenho de um dos bancos de dados OLAP mais rápidos do mundo sem a complexidade associada. Ao abstrair os desafios técnicos de gerenciar clusters e provisionar recursos, o Tinybird capacita as equipes a inovar e iterar em seus produtos mais rapidamente. A ênfase do serviço na facilidade de uso e implantação rápida o torna uma opção atraente para organizações que buscam aproveitar o poder da análise em tempo real sem o fardo de uma sobrecarga operacional extensa. Com o Tinybird, os usuários podem desbloquear o potencial de seus dados e gerar insights impactantes, tudo enquanto desfrutam de uma experiência de desenvolvimento contínua e eficiente.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 14

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Tinybird](https://www.g2.com/pt/sellers/tinybird)
- **Website da Empresa:** https://tinybird.co
- **Ano de Fundação:** 2019
- **Localização da Sede:** New York, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/35704741 (54 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software de Computador
  - **Company Size:** 50% Médio Porte, 36% Pequena Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidade de Uso (6 reviews)
- Análise (4 reviews)
- Integrações fáceis (4 reviews)
- Recursos (4 reviews)
- Integrações (4 reviews)

**Cons:**

- Suporte ao Cliente Ruim (3 reviews)
- Falta de Recursos (2 reviews)
- Curva de Aprendizado (2 reviews)
- Dificuldade de Aprendizagem (2 reviews)
- Personalização Limitada (2 reviews)

  ### 6. [WebScaleSQL](https://www.g2.com/pt/products/webscalesql/reviews)
  WebScaleSQL é uma colaboração entre engenheiros de várias empresas que enfrentam os mesmos desafios ao implantar o MySQL em grande escala e buscam um desempenho maior de uma tecnologia de banco de dados adaptada às suas necessidades.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 9

**User Satisfaction Scores:**

- **Dicionário de dados:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [WebScaleSQL](https://www.g2.com/pt/sellers/webscalesql-2450e84e-fe03-4e85-8e47-ae3fea2feb10)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Twitter:** @WebScaleSQL (386 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 56% Médio Porte, 33% Pequena Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Análise (1 reviews)
- Serviços de Nuvem (1 reviews)
- Análise de Dados (1 reviews)
- Recursos (1 reviews)


  ### 7. [CA IDMS](https://www.g2.com/pt/products/ca-idms/reviews)
  Alcance um desempenho superior e econômico de banco de dados com máxima flexibilidade usando o sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de mainframe de alto desempenho e habilitado para a Web da CA.


  **Average Rating:** 3.9/5.0
  **Total Reviews:** 7

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Broadcom](https://www.g2.com/pt/sellers/broadcom-ab3091cd-4724-46a8-ac89-219d6bc8e166)
- **Ano de Fundação:** 1991
- **Localização da Sede:** San Jose, CA
- **Twitter:** @broadcom (62,960 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/broadcom/ (55,707 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ: CA

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 43% Empresa, 29% Pequena Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Manipulação de Big Data (1 reviews)
- Gestão de Banco de Dados (1 reviews)
- Segurança de Dados (1 reviews)
- Armazenamento de Dados (1 reviews)
- Confiabilidade (1 reviews)

**Cons:**

- Início da Inospitalidade (1 reviews)
- Aprendizado Difícil (1 reviews)
- Inflexibilidade (1 reviews)
- Curva de Aprendizado (1 reviews)
- Design de Interface Ruim (1 reviews)

  ### 8. [GeoSpock DB](https://www.g2.com/pt/products/geospock-db/reviews)
  GeoSpock permite a fusão de dados para o mundo conectado com o GeoSpock DB – o banco de dados de análise espaço-tempo. O GeoSpock DB é um banco de dados exclusivo, nativo da nuvem, otimizado para consultas em casos de uso do mundo real, capaz de fundir múltiplas fontes de dados da Internet das Coisas (IoT) para desbloquear seu valor total, enquanto simultaneamente reduz a complexidade e o custo. O GeoSpock DB permite armazenamento eficiente, fusão de dados e acesso programático rápido aos dados, e permite executar consultas ANSI SQL e conectar-se a ferramentas analíticas padrão via conectores flexíveis JDBC/ODBC. Os usuários são capazes de realizar análises profundas e compartilhar insights usando conjuntos de ferramentas familiares, com suporte plug and play para ferramentas comuns de BI (como Tableau™, Amazon QuickSight™ e Microsoft Power BI™), e ambientes de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (incluindo Python Notebooks e Apache Spark). O banco de dados também pode ser integrado com aplicativos proprietários, serviços web e ferramentas internas – com compatibilidade para bibliotecas de visualização de código aberto e personalizáveis, como Kepler e Cesium.js.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 10

**User Satisfaction Scores:**

- **Dicionário de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [GeoSpock](https://www.g2.com/pt/sellers/geospock)
- **Ano de Fundação:** 2013
- **Localização da Sede:** Cambridge, GB
- **Twitter:** @GeoSpock (956 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5230925 (2 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 70% Empresa, 20% Pequena Empresa


  ### 9. [Brilliant Database](https://www.g2.com/pt/products/brilliant-database/reviews)
  Com o Brilliant Database, você pode desenvolver qualquer aplicação de banco de dados sem ter conhecimentos ou habilidades especiais.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 6

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Binary Brilliant](https://www.g2.com/pt/sellers/binary-brilliant)
- **Localização da Sede:** Vancouver, BC
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidade de Uso (3 reviews)
- Suporte ao Cliente (2 reviews)
- Gestão de Banco de Dados (2 reviews)
- Gestão de Dados (1 reviews)
- Facilidade de Acesso (1 reviews)

**Cons:**

- Design de Interface Ruim (3 reviews)
- Recursos Faltantes (2 reviews)
- Sintaxe Complexa (1 reviews)
- Limitações de Função (1 reviews)
- Problemas de Integração (1 reviews)

  ### 10. [CitrusDB](https://www.g2.com/pt/products/citrusdb/reviews)
  CitrusDB é um banco de dados PostgreSQL massivamente escalável para aplicações em tempo real.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 7

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [CitrusDB](https://www.g2.com/pt/sellers/citrusdb)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 43% Médio Porte, 29% Empresa


  ### 11. [CockroachDB](https://www.g2.com/pt/products/cockroachdb/reviews)
  Visão Geral A Cockroach Labs é a criadora do CockroachDB, o banco de dados SQL distribuído, resiliente e nativo da nuvem que empresas em todo o mundo confiam para executar aplicações críticas de IA e outras que escalam rapidamente, evitam e sobrevivem a desastres, e prosperam em qualquer lugar. Ele opera nas 3 grandes nuvens, localmente e em configurações híbridas, alimentando marcas da Fortune 500, Forbes Global 2000 e Inc. 5000, além de inovadores revolucionários, incluindo OpenAI, CoreWeave, Adobe, NETFLIX, Booking.com, DoorDash, FANDUEL, Cisco Systems, P&G, UiPath, FORTINET, Roblox, EA, BestBuy, SpaceX, NVIDIA, The VA, Squarespace, The Home Depot e Hewlett Packard Enterprise. A Cockroach Labs tem clientes em mais de 40 países em todas as regiões do mundo, mais de 25 verticais e mais de 50 casos de uso. A Cockroach Labs opera seu próprio Ecossistema de Parceiros ISV, alimentando Pagamentos, Gestão de Identidade (IDM/IAM), Bancos & Carteiras, Trading e outros casos de uso de alta demanda. A Cockroach Labs é finalista do prêmio Parceiro do Ano da AWS e alcançou certificações de Parceiro de Competência AWS em Dados & Análise e Serviços Financeiros (FSI). Os preços do CockroachDB estão disponíveis em https://www.cockroachlabs.com/pricing/ Trabalhos com Vetores, RAG e GenAI O CockroachDB inclui suporte nativo para o tipo de dado VECTOR e compatibilidade com a API pgvector, permitindo o armazenamento e recuperação de embeddings de alta dimensão. Essas capacidades de vetor são críticas para pipelines de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e cargas de trabalho GenAI que dependem de busca por similaridade e embeddings contextuais. Ao suportar indexação de vetores distribuídos dentro do próprio banco de dados, o CockroachDB elimina a necessidade de armazenamentos de vetores externos e permite que aplicações de IA operem contra uma camada de dados única e consistente. Indexação Distribuída C-SPANN No núcleo das capacidades de busca por vetores do CockroachDB está o motor de indexação C-SPANN. O C-SPANN fornece busca escalável de vizinhos aproximados (ANN) em bilhões de vetores, enquanto suporta atualizações incrementais, gravações em tempo real e indexação particionada. Isso garante recuperação de baixa latência na ordem de dezenas de milissegundos, mesmo sob alta taxa de consultas. O algoritmo elimina coordenadores centrais, evita grandes estruturas em memória e aproveita o sharding e a replicação do CockroachDB para oferecer escala, resiliência e consistência global. Integração com Machine Learning e Apache Spark O CockroachDB integra-se com fluxos de trabalho modernos de ML ao suportar embeddings gerados por meio de frameworks como AWS Bedrock e Google Vertex AI. Sua compatibilidade com o driver JDBC do PostgreSQL permite integração perfeita com o Apache Spark, possibilitando processamento distribuído e análises avançadas em dados do CockroachDB. Compatibilidade com PostgreSQL e Suporte a JSON O CockroachDB utiliza o protocolo de comunicação do PostgreSQL, permitindo que aplicações, drivers e ferramentas projetadas para trabalhar com Postgres se conectem ao CockroachDB sem modificação, possibilitando o uso contínuo de recursos SQL familiares e integração com o ecossistema mais amplo do Postgres. Isso inclui suporte para tipos de dados avançados como JSON e JSONB, que permitem aos desenvolvedores armazenar e consultar dados semiestruturados nativamente. Capacidades Geoespaciais e de Grafos O CockroachDB também oferece suporte de primeira classe para dados geoespaciais, permitindo que desenvolvedores armazenem, consultem e analisem dados espaciais diretamente em SQL. Para cargas de trabalho de grafos, o CockroachDB emprega a flexibilidade do JSON para representar relacionamentos e oferece capacidades de consulta para travessias semelhantes a grafos. Essa combinação permite aplicações híbridas que mesclam dados relacionais, geoespaciais, de documentos e de grafos em uma única plataforma. Análises, BI e Integração Para suportar análises de alto desempenho e BI, o CockroachDB suporta casos de uso e funções analíticas principais, incluindo Data Warehouse Empresarial, Lakehouse e Análise de Eventos, e oferece visualizações materializadas para pré-computar junções e agregações complexas. Sua compatibilidade com o protocolo de comunicação do PostgreSQL garante conectividade direta com todos os aplicativos e ferramentas relevantes de BI e análises, incluindo Amazon Redshift, Snowflake, Kafka, Google BigQuery, Salesforce Tableau, Databricks, Cognos, Looker, Grafana, Power BI, Qlik Sense, SAP, SAS, Sisense e TIBCO Spotfire. Cientistas de dados podem interagir com o CockroachDB através de Jupyter Notebooks, consultando dados estruturados e semiestruturados e carregando resultados para análise. Fluxos de captura de dados de mudança (CDC) fornecem atualizações em tempo real para pipelines de análises e lojas de recursos, mantendo sistemas downstream atualizados e confiáveis. A execução vetorizada em colunas acelera o processamento de consultas, otimiza o throughput transacional e minimiza a latência para cargas de trabalho distribuídas exigentes. Migração Potencializada por IA MOLT As organizações muitas vezes sabem que sua infraestrutura de dados não está apoiando o negócio, mas acham muito doloroso mudar. O MOLT (Migrate Off Legacy Technology) do CockroachDB é projetado para permitir migrações de banco de dados seguras e com tempo de inatividade mínimo de sistemas legados para o CockroachDB. O MOLT Fetch suporta migração de dados do PostgreSQL, MySQL, SQL Server e Oracle, com SQL Server e DB2 em breve. O CockroachDB também possui um portfólio de integrações de plataformas de replicação de dados, incluindo Precisely, Striim, Qlik, Confluent, IBM, etc. Juntas, essas capacidades garantem que o CockroachDB suporte tanto cargas de trabalho operacionais quanto analíticas, conectando aplicações SQL tradicionais com casos de uso emergentes de Gen AI e ML.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 27

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 7.8/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Cockroach Labs](https://www.g2.com/pt/sellers/cockroach-labs)
- **Ano de Fundação:** 2015
- **Localização da Sede:** New York, NY
- **Twitter:** @CockroachDB (13,525 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cockroach-labs/ (720 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 55% Pequena Empresa, 34% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Gestão de Banco de Dados (4 reviews)
- Facilidade de Uso (4 reviews)
- Desempenho (4 reviews)
- Escalabilidade (4 reviews)
- Manipulação de Big Data (3 reviews)

**Cons:**

- Curva de Aprendizado (4 reviews)
- Complexidade (2 reviews)
- Aprendizado Difícil (2 reviews)
- Limitações de Recursos (2 reviews)
- Limitações (2 reviews)

  ### 12. [dbForge Data Generator for MySQL](https://www.g2.com/pt/products/devart-dbforge-data-generator-for-mysql/reviews)
  dbForge Data Generator para MySQL é uma poderosa ferramenta GUI para criar grandes volumes de dados de teste realistas. A ferramenta inclui uma grande coleção de geradores de dados predefinidos com opções de configuração personalizáveis que permitem popular tabelas de banco de dados MySQL com dados aleatórios. Você não precisa mais criar seus dados de teste manualmente - dbForge Data Generator para MySQL torna o processo de geração de dados fácil e rápido.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 6

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 7.8/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Devart](https://www.g2.com/pt/sellers/devart)
- **Ano de Fundação:** 1997
- **Localização da Sede:** Wilmington, Delaware, USA
- **Twitter:** @DevartSoftware (1,738 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/800325/ (254 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 71% Médio Porte, 29% Pequena Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidade de Uso (2 reviews)
- Útil (2 reviews)
- Gestão de Banco de Dados (1 reviews)
- Integrações fáceis (1 reviews)
- Recursos (1 reviews)

**Cons:**

- Curva de Aprendizado (2 reviews)
- Atualizações Frequentes (1 reviews)
- Suporte Limitado a Banco de Dados (1 reviews)
- Problemas de Desempenho (1 reviews)

  ### 13. [Rocket D3](https://www.g2.com/pt/products/rocket-d3/reviews)
  Com as soluções Rocket® D3 DBMS, você obtém alto desempenho e escalabilidade para suas aplicações transacionais e de análise de negócios, enquanto mantém baixos os custos operacionais e de gerenciamento de sistemas. Não é de se admirar que o Rocket D3 DBMS seja a escolha de mais de mil desenvolvedores de aplicativos em todo o mundo em indústrias como manufatura, distribuição, saúde, governo e varejo.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 6

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Rocket Software](https://www.g2.com/pt/sellers/rocket-software)
- **Ano de Fundação:** 1990
- **Localização da Sede:** Waltham, MA
- **Twitter:** @Rocket (3,529 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10127/ (4,314 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Empresa, 33% Pequena Empresa


  ### 14. [StarTree](https://www.g2.com/pt/products/startree/reviews)
  StarTree Cloud é um banco de dados como serviço (DBaaS) de análise em tempo real voltado para o usuário, totalmente gerenciado, projetado para OLAP em velocidade e escala massivas. Baseado no Apache Pinot™, o StarTree Cloud oferece confiabilidade de nível empresarial e capacidades avançadas, como armazenamento em camadas, além de índices e conectores adicionais. Ele se integra perfeitamente com bancos de dados transacionais e plataformas de streaming de eventos, ingerindo dados a milhões de eventos por segundo e indexando-os para respostas de consulta extremamente rápidas. O StarTree Cloud está disponível na sua nuvem pública favorita ou para implantação SaaS privada.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 29

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [StarTree](https://www.g2.com/pt/sellers/startree)
- **Website da Empresa:** https://www.startree.ai/
- **Ano de Fundação:** 2019
- **Localização da Sede:** Mountain View, California
- **Twitter:** @startreedata (2,261 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/startreedata/ (123 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software de Computador, Serviços Financeiros
  - **Company Size:** 38% Pequena Empresa, 31% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Análise (4 reviews)
- Consulta Rápida (4 reviews)
- Conjuntos de Dados Grandes (4 reviews)
- Desempenho (4 reviews)
- Manipulação de Big Data (3 reviews)

**Cons:**

- Curva de Aprendizado (4 reviews)
- Configuração Complexa (3 reviews)
- Configuração Difícil (3 reviews)
- Documentação Insuficiente (3 reviews)
- Documentação Ruim (3 reviews)

  ### 15. [Cloudera](https://www.g2.com/pt/products/cloudera/reviews)
  Na Cloudera, acreditamos que os dados podem tornar o que é impossível hoje, possível amanhã. Entregamos uma nuvem de dados empresariais para qualquer dado, em qualquer lugar, desde a Edge até a IA. Permitimos que as pessoas transformem grandes quantidades de dados complexos em insights claros e acionáveis para melhorar seus negócios e superar suas expectativas. Cloudera está liderando hospitais para melhores curas de câncer, protegendo instituições financeiras contra fraudes e crimes cibernéticos, e ajudando humanos a chegarem a Marte — e além. Impulsionada pela inovação incessante da comunidade de código aberto, a Cloudera avança a transformação digital para as maiores empresas do mundo.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 34

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 7.8/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Cloudera](https://www.g2.com/pt/sellers/cloudera)
- **Ano de Fundação:** 2008
- **Localização da Sede:** Palo Alto, CA
- **Twitter:** @cloudera (106,568 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 funcionários no LinkedIn®)
- **Telefone:** 888-789-1488

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 50% Empresa, 24% Médio Porte


  ### 16. [dbForge Query Builder for SQL Server](https://www.g2.com/pt/products/dbforge-query-builder-for-sql-server/reviews)
  dbForge Query Builder para SQL Server é um construtor de consultas SQL para tornar suas consultas SQL rápidas e simples, independentemente de sua complexidade. Nossa ferramenta de consulta SQL é uma unidade bem refinada para criar consultas de banco de dados em um nível totalmente novo de interatividade, graças aos recursos visuais através do designer gráfico de consultas SQL ao lidar com o SQL Server por meio de uma interface limpa e intuitiva. Embeleze seu código e automatize o fluxo de trabalho usando sugestões de palavras e dicas visuais simples que complementarão o gerenciamento de consultas sem interrupções através da funcionalidade de arrastar e soltar. Recursos: - Explorador de Banco de Dados - Relatórios de Dados - Navegador Mestre-Detalhe - Tabela Dinâmica - Construtor de Consultas - Edição e Execução de SQL - Perfilador de Consultas - Editor de Dados - Exportação de Dados


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 5

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Devart](https://www.g2.com/pt/sellers/devart)
- **Ano de Fundação:** 1997
- **Localização da Sede:** Wilmington, Delaware, USA
- **Twitter:** @DevartSoftware (1,738 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/800325/ (254 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Pequena Empresa


  ### 17. [H2 Database Engine](https://www.g2.com/pt/products/h2-database-engine/reviews)
  H2 Database Engine é um banco de dados SQL em Java


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 5

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 9.4/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [H2 Database Engine](https://www.g2.com/pt/sellers/h2-database-engine)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Twitter:** @h2database (275 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 60% Pequena Empresa, 40% Médio Porte


  ### 18. [Crunchy PostgreSQL for Kubernetes](https://www.g2.com/pt/products/crunchy-postgresql-for-kubernetes/reviews)
  PostgreSQL Nativo em Nuvem para sua escolha de nuvem pública, privada ou híbrida. Desde a criação de implantações de produtos nativos em nuvem geridos de forma uniforme até permitir que sua equipe de engenharia forneça bancos de dados que atendam aos seus requisitos de conformidade, o Crunchy PostgreSQL para Kubernetes oferece à sua organização a flexibilidade de implantar um banco de dados como serviço adaptado às suas necessidades. O Crunchy PostgreSQL para Kubernetes é certificado na sua escolha de plataforma de contêiner e é comercialmente suportado pelos engenheiros de PostgreSQL da Crunchy Data como parte da assinatura de suporte 24x7x365 da Crunchy Data. A Crunchy Data está em uma missão para trazer o poder e a eficiência do PostgreSQL de código aberto para organizações conscientes de segurança e eliminar os custos de software proprietário caros. Desde 2012, construímos uma base de implantações seguras e críticas de PostgreSQL enquanto aproveitamos nossa experiência em gerenciar sistemas de missão crítica em larga escala para fornecer um conjunto de produtos e serviços. Nosso foco está em resolver desafios em nível empresarial com tecnologias seguras e de código aberto.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Dicionário de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Crunchy Data Solutions](https://www.g2.com/pt/sellers/crunchy-data-solutions)
- **Ano de Fundação:** 2012
- **Localização da Sede:** Charleston, US
- **Twitter:** @crunchydata (7,456 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/crunchy-data-solutions-inc- (26 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Empresa, 25% Médio Porte


  ### 19. [dtSearch](https://www.g2.com/pt/products/dtsearch/reviews)
  dtSearch é uma empresa de software que se especializa em software de recuperação de texto. Ele ajuda a pesquisar instantaneamente terabytes em um site da Internet ou Intranet, rede, desktop ou dispositivo móvel.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Dicionário de dados:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [dtSearch](https://www.g2.com/pt/sellers/dtsearch)
- **Localização da Sede:** Bethesda, MA
- **Twitter:** @dtSearchUK (981 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 60% Empresa, 40% Pequena Empresa


  ### 20. [Hue](https://www.g2.com/pt/products/hue/reviews)
  Hue é um assistente SQL de código aberto projetado para simplificar a consulta e exploração de bancos de dados e data warehouses. Ele oferece uma interface intuitiva que permite aos usuários escrever, executar e compartilhar consultas SQL de forma eficiente, tornando a análise de dados mais acessível em toda a organização. Principais Características e Funcionalidades: - Editor de Consultas Avançado: Hue fornece um editor SQL sofisticado com autocompletação inteligente, realce de sintaxe e histórico de consultas, melhorando a experiência do usuário tanto para iniciantes quanto para usuários experientes. - Conectividade Ampla com Bancos de Dados: Ele suporta múltiplos interpretadores, permitindo conexões com vários bancos de dados e data warehouses, incluindo Apache Hive, Apache Impala, Presto, Apache Flink SQL, SparkSQL, Apache Phoenix, ksqlDB, Elasticsearch, Apache Druid, PostgreSQL, Redshift e BigQuery. - Ferramentas de Exploração de Dados: Hue possui navegadores de tabelas e armazenamento que se integram com catálogos de dados existentes, permitindo que os usuários descubram e documentem dados em vários bancos de dados de forma contínua. - Integração de Colaboração: A plataforma inclui um aplicativo para Slack que auxilia os usuários com consultas SQL, oferece pré-visualizações ricas para links e facilita o compartilhamento diretamente do editor dentro do Slack. Valor Principal e Soluções para Usuários: Hue democratiza a consulta de dados ao fornecer uma plataforma amigável que faz a ponte entre bancos de dados complexos e os usuários finais. Ao oferecer ferramentas de consulta avançadas, suporte extensivo a bancos de dados e recursos colaborativos, Hue capacita os usuários a realizar análises de dados de autoatendimento, reduzindo a dependência de equipes de dados especializadas e acelerando os processos de tomada de decisão orientados por dados.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Gethue](https://www.g2.com/pt/sellers/gethue)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 75% Empresa, 25% Médio Porte


  ### 21. [QueryClips](https://www.g2.com/pt/products/queryclips/reviews)
  QueryClips é uma solução de compartilhamento de dados para PMs e desenvolvedores experientes.


  **Average Rating:** 3.9/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 7.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 7.8/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Query Clips](https://www.g2.com/pt/sellers/query-clips)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Twitter:** @queryclips (4 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Empresa, 25% Pequena Empresa


  ### 22. [RaimaDB](https://www.g2.com/pt/products/raimadb/reviews)
  RaimaDB: O Banco de Dados Embutido de Alto Desempenho para Sistemas de Borda e IoT RaimaDB é um banco de dados de alto desempenho e pequeno porte projetado para computação de borda, IoT e sistemas embarcados. Construído com base em mais de três décadas de inovação em bancos de dados, o RaimaDB oferece uma solução poderosa, confiável e eficiente em termos de recursos para desenvolvedores que criam aplicações onde a integridade dos dados, a velocidade e o armazenamento local são críticos. Ao contrário dos bancos de dados empresariais de grande escala, o RaimaDB é projetado especificamente para ambientes com memória e poder de processamento limitados—como controladores industriais, sistemas automotivos, dispositivos médicos e aparelhos de rede. Sua arquitetura leve permite transações rápidas, desempenho determinístico e sobrecarga mínima, tornando-o ideal para aplicações em tempo real. RaimaDB suporta tanto APIs SQL quanto C/C++, oferecendo aos desenvolvedores flexibilidade na forma como acessam e gerenciam dados. É totalmente compatível com ACID, garantindo a confiabilidade dos dados mesmo em ambientes adversos ou desconectados. Com recursos avançados como desempenho em memória, alta disponibilidade e replicação flexível, o RaimaDB permite o processamento seguro de dados locais enquanto ainda se integra perfeitamente com sistemas em nuvem ou empresariais quando a conectividade é restaurada. O banco de dados pode ser implantado em uma ampla gama de sistemas operacionais, incluindo Linux, Linux embarcado, Windows, QNX e VxWorks, e pode rodar em arquiteturas ARM e x86. Seu design modular permite escalabilidade eficiente—desde computadores de placa única compactos até redes distribuídas complexas. Confiado por líderes globais em indústrias como automotiva, aeroespacial, energia e telecomunicações, o RaimaDB alimenta sistemas críticos que exigem confiabilidade e velocidade. Os desenvolvedores escolhem o RaimaDB por sua facilidade de integração, baixos requisitos de manutenção e desempenho comprovado em condições exigentes. Seja você desenvolvendo a próxima geração de dispositivos conectados ou otimizando o manuseio de dados na borda, o RaimaDB fornece a base robusta que você precisa. Experimente a eficiência de um banco de dados construído para sistemas embarcados e em tempo real—rápido, confiável e pronto para o futuro da gestão inteligente de dados.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 7

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 5.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Raima](https://www.g2.com/pt/sellers/raima)
- **Website da Empresa:** https://raima.com
- **Ano de Fundação:** 1982
- **Localização da Sede:** Seattle, US
- **Twitter:** @RaimaDB (715 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/raima-inc. (13 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 57% Pequena Empresa, 14% Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Suporte ao Cliente (5 reviews)
- Desempenho (4 reviews)
- Velocidade (4 reviews)
- Otimização de Desempenho (3 reviews)
- Gestão de Banco de Dados (2 reviews)

**Cons:**

- Aprendizado Difícil (2 reviews)
- Limitações de Recursos (2 reviews)
- Expertise Necessária (2 reviews)
- Problemas de Backup (1 reviews)
- Início da Inospitalidade (1 reviews)

  ### 23. [Tiger Data](https://www.g2.com/pt/products/tiger-data/reviews)
  Tiger Data, dos criadores do TimescaleDB, é o banco de dados de séries temporais Postgres número 1 para desenvolvedores, dispositivos e agentes. Mantenha dados de sensores, on-chain e de clientes atualizados enquanto retém anos de histórico, tudo consultável em SQL padrão. Para IoT, Web3 e IA. Por que as equipes escolhem o Tiger Data: - Confiado por milhares de desenvolvedores. Mais de 3 milhões de bancos de dados ativos, mais de 2 mil clientes. - Até 95% de compressão. Mantenha anos de histórico online a uma fração do custo. - Pronto para produção sem a dor operacional. Multi-AZ HA, PITR, backups entre regiões, SOC 2/HIPAA/GDPR, observabilidade profunda. - Escale sem esforço. Computação e armazenamento desagregados. Nunca pague por capacidade ociosa. - Arquitetura de dados unificada. Conecte qualquer fonte de dados e sincronize-a automaticamente entre seu banco de dados operacional e o data lake. - Aquisição por hiperescaladores. Disponível no AWS Marketplace e Azure Marketplace. Capacidades principais: - Particionamento automático Ingestão de milhões de pontos de dados por segundo sem gerenciamento manual de tabelas ou sharding. - Vistas materializadas incrementais Pré-compute e armazene em cache rollups para dashboards e APIs instantâneos. - Armazenamento híbrido linha/coluna Escritas rápidas, leituras comprimidas, otimizadas para consultas em tempo real e históricas. - Compressão (até 95%) Codificações colunares aplicam filtros e agregados diretamente em dados comprimidos para consultas mais rápidas e grandes economias. - Armazenamento em camadas Mova automaticamente dados mais antigos ou menos acessados para armazenamento de objetos de baixo custo, mantendo-os totalmente consultáveis através da mesma interface SQL. - Postgres Cloud totalmente gerenciado Escale computação e armazenamento de forma independente, nivele o armazenamento S3 para gerenciar custos, implante globalmente e pule as operações de banco de dados. Verticais da indústria: Desenvolvedores e equipes de plataforma em IoT industrial, manufatura, Cripto, SaaS/ML e ferramentas DevOps confiam no Tiger para combinar dados operacionais e históricos para dashboards em tempo real e insights críticos para o negócio, consultáveis em SQL padrão. Como começar: Experimente o Tiger Cloud por 1 mês grátis sem necessidade de cartão de crédito, ou use-nos indefinidamente como parte do nosso plano gratuito. Comece agora - https://console.cloud.timescale.com/signup?utm\_source=g2&utm\_medium=referral&utm\_campaign=free-trial-g2


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 33

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Tiger Data (creators of TimescaleDB)](https://www.g2.com/pt/sellers/tiger-data-creators-of-timescaledb)
- **Website da Empresa:** https://www.tigerdata.com/
- **Ano de Fundação:** 2015
- **Localização da Sede:** New York, New York
- **Twitter:** @TigerDatabase (1,286 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/timescaledb/ (43 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software de Computador, Serviços Financeiros
  - **Company Size:** 79% Pequena Empresa, 18% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidade de Uso (8 reviews)
- Configuração Fácil (5 reviews)
- Configurar Facilidade (5 reviews)
- Análise (4 reviews)
- Desempenho (4 reviews)

**Cons:**

- Caro (4 reviews)
- Licenciamento caro (3 reviews)
- Recursos Faltantes (3 reviews)
- Interface de usuário ruim (3 reviews)
- Desempenho lento (3 reviews)

  ### 24. [Apache Trafodion](https://www.g2.com/pt/products/apache-trafodion/reviews)
  O Apache Trafodion é uma solução SQL-on-Hadoop em escala web que permite cargas de trabalho transacionais ou operacionais no Apache Hadoop. O Trafodion fornece acesso SQL a dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados, permitindo executar cargas de trabalho operacionais, históricas e analíticas em uma única plataforma.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/pt/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Ano de Fundação:** 1999
- **Localização da Sede:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,059 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 80% Pequena Empresa, 20% Empresa


  ### 25. [Aqua Data Studio](https://www.g2.com/pt/products/aqua-data-studio/reviews)
  Aqua Data Studio é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) universal para bancos de dados e análises visuais. Ele permite que desenvolvedores de banco de dados, administradores de banco de dados e analistas de dados e negócios lidem com seus bancos de dados multiplataforma e os dados contidos neles. Desenvolver, gerenciar e administrar bancos de dados; acessar, gerenciar e analisar dados visualmente; e conectar-se a uma ampla gama de plataformas de banco de dados relacionais, em nuvem e NoSQL.


  **Average Rating:** 3.6/5.0
  **Total Reviews:** 6

**User Satisfaction Scores:**

- **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dicionário de dados:** 7.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e recuperação:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migração de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Idera, Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/idera-inc-6c9eda01-43cf-4bd5-b70c-70f59610d9a0)
- **Website da Empresa:** https://www.idera.com/
- **Ano de Fundação:** 1999
- **Localização da Sede:** Houston, TX
- **Twitter:** @MigrationWiz (484 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/bittitan (69 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Empresa, 33% Pequena Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Recursos (3 reviews)
- Gestão de Banco de Dados (2 reviews)
- Integrações fáceis (2 reviews)
- Interface do Usuário (2 reviews)
- Análise (1 reviews)

**Cons:**

- Configuração Complexa (1 reviews)
- Problemas de Conexão (1 reviews)
- Curva de Aprendizado (1 reviews)
- Dificuldade de Aprendizagem (1 reviews)
- Dificuldades de Migração (1 reviews)



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- [Ferramentas de Governança de Dados](https://www.g2.com/pt/categories/data-governance-tools)
- [Software de Ambientes de Desenvolvimento Integrado (IDE) para SQL](https://www.g2.com/pt/categories/sql-integrated-development-environments-ide)



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## Buyer Guide

### O que você deve saber sobre software de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD)

### O que são Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (DBMS)?

Um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) é um aplicativo de software projetado para armazenar, recuperar, definir e gerenciar os dados dentro de um banco de dados. O DBMS pode ser visto como uma interface entre o usuário e o banco de dados. O software é usado para gerenciar os dados, o mecanismo do banco de dados e o esquema do banco de dados. Simplificando, o DBMS manipula o banco de dados conforme os requisitos do usuário. Usar o DBMS garante que os dados de uma organização sejam limpos, consistentes, seguros, relevantes e suportem concorrência.

Para entender os sistemas de gerenciamento de banco de dados, é importante definir claramente um banco de dados. Um banco de dados é uma coleção de dados estruturados armazenados dentro de um sistema de computador. O controle deste banco de dados é feito via DBMS. Os dados são modelados em linhas e colunas para torná-los mais estruturados para que os aplicativos consultem as informações conforme necessário pelo usuário. Os dados podem ser acessados do banco de dados via Linguagem de Consulta Estruturada (SQL) ou bancos de dados NoSQL. Algumas soluções de banco de dados populares incluem o banco de dados Oracle (oferta Oracle RDBMS), Microsoft SQL Server, IBM DB2, Amazon RDS, entre outros.

Além disso, vários produtos DBMS são de natureza open source, o que significa que concede aos usuários total liberdade para personalizar os dados conforme os requisitos. Um banco de dados open source tem seu código disponível gratuitamente para download, modificação e reutilização. Open source é o oposto de um banco de dados proprietário, onde o código não pode ser acessado por ninguém. Alguns exemplos incluem MongoDB, MariaDB, PostgreSQL, MySQL, e assim por diante.

**O que um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) faz?**

Além de todos os recursos compartilhados acima, o DBMS suporta gerenciamento de mudanças, segurança, backup e recuperação, analisa gerenciamento de desempenho, concorrência, entre vários outros recursos. Todos os dados gerados estão sendo registrados no banco de dados e também passam por auditorias contínuas para garantir que os aplicativos que os acessam obtenham os dados corretos.

Do ponto de vista do usuário, o DBMS é um repositório unificado onde os usuários finais podem acessar qualquer dado necessário. O software garante que o usuário final possa acessar as informações necessárias limitadas à persona específica. O usuário não precisa se preocupar com onde os dados estão localizados, desde que possa obter os dados para executar seus aplicativos. O DBMS lidará com todas as solicitações que vêm de um usuário final ou de qualquer aplicativo.

**Componentes de um DBMS**

Para entender mais sobre sistemas de gerenciamento de banco de dados, é uma boa ideia identificar os vários componentes que constituem um DBMS:

**Armazenamento:** Este é o banco de dados ou o local onde a empresa armazena seus dados. O DBMS atuará como a interface entre o computador e o usuário para fornecer os dados. Ele atua como uma interface entre um sistema operacional (SO) (como Windows ou Linux) e um sistema de arquivos para armazenar qualquer dado que chega.

**Linguagem de acesso:** O DBMS precisa ter uma linguagem de acesso que permita se comunicar com várias partes. SQL é um exemplo disso.

**Catálogo de metadados** : Isso também é conhecido como dicionário de dados. É um repositório de todos os objetos de dados criados. Este catálogo serve como uma página de índice para os usuários consultarem as informações ou verificarem solicitações de dados. Este catálogo pode conter vários níveis de detalhes, como esquemas, programas, detalhes de uso, detalhes de comunicação, atualizações de desempenho e vários outros.

**Gerenciadores de bloqueio:** Este componente do DBMS garante que todo o acesso do usuário seja restrito aos direitos que foram definidos para aquela persona. Apenas aqueles com acesso podem adicionar, editar ou excluir dados.

**Registro de alterações:** O componente de registro de alterações mantém um registro de todas as alterações feitas no aplicativo de banco de dados. Um registro de todas as alterações é conhecido como log. O DBMS usa um gerenciador de logs para acompanhar todos os logs criados.

**Recursos adicionais:** Algumas ferramentas de gerenciamento de banco de dados também podem incluir outros componentes adicionais, como backup, cópia, verificações de integridade de dados, entre vários outros.

**O que significa DBMS?**

DBMS significa sistemas de gerenciamento de banco de dados. O DBMS está envolvido com dados de entrada, ou mais especificamente, gerenciando e executando os dados. Os dados são não processados e aleatórios por natureza. Quando esses dados são organizados, isso é conhecido como informação. Os sistemas de gerenciamento de banco de dados envolvem o processamento ou gerenciamento de dados, e não de informações. Com o crescimento do big data, aplicativos intensivos em dados e cargas de trabalho pesadas em dados sendo usados para tomar decisões bem informadas se tornaram a nova norma. Ter um sistema de gerenciamento de banco de dados forte em vigor que entenda as necessidades de dados de uma empresa e gerencie os dados de acordo é fundamental para garantir que os dados estejam sendo usados de forma justificável.

#### Quais tipos de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (DBMS) existem?

Os DBMS são baseados nos modelos de banco de dados com os quais trabalham. Alguns dos melhores sistemas de gerenciamento de banco de dados são os seguintes:

**Modelo de dados hierárquico**** :** Neste modelo de dados, os elementos de dados têm uma relação 1:n (um-para-muitos). É uma estrutura em árvore de dados. É uma boa opção para armazenar dados que envolvem recursos, atributos, relações pai-filho e outros tipos de dados.

**Modelo de dados em rede:** Neste tipo de modelo de dados, os dados são estruturados como 1:1 ou muitos-para-muitos. Os dados podem ter mais de um nó pai. Um benefício chave deste tipo de modelo de banco de dados é que ele pode construir várias relações entre diferentes tipos de dados, o que o torna muito mais eficiente. 

**Modelo de banco de dados relacional:** Este é o modelo de dados mais comumente usado pelas empresas. Nele, os dados têm uma relação 2D, onde os dados são organizados em linhas e colunas. Os dados dentro da tabela estão relacionados entre si, daí o termo relacional. Os dados dentro de uma tabela também podem ser vinculados a dados em outra tabela usando chaves.

**Modelo de dados orientado a objetos:** Neste modelo de banco de dados, os dados são armazenados na forma de objetos e não dentro de tabelas ou linhas. O objeto conteria todos os dados necessários dentro dele, e o usuário precisa acessar o endereço do objeto para obter os dados para uso. Bancos de dados orientados a objetos são altamente compatíveis com várias linguagens de programação, as principais incluem Java, C++, Perl, e várias outras.

**Modelo de dados NoSQL:** Os modelos de dados NoSQL suportam dados estruturados e não estruturados. Não há um esquema definido como em outros modelos de dados. O benefício chave deste modelo de dados é que os usuários podem processar consultas de vários elementos e não serem limitados pela estrutura.

**Modelo de dados baseado em nuvem:** As empresas também podem optar por armazenar seus bancos de dados online como um banco de dados em nuvem. Aqui, o modelo DBaaS entra em cena, onde os bancos de dados são gerenciados pelo provedor de nuvem, o usuário só precisa pagar a taxa de assinatura. Não há necessidade de o usuário adquirir qualquer hardware adicional, o que permite que as empresas economizem uma quantidade significativa de dinheiro em investimentos iniciais.

### Quais são os Recursos Comuns dos Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (DBMS)?

Os seguintes são alguns recursos principais dentro do software de gerenciamento de banco de dados que podem ajudar os usuários de várias maneiras:

**Estrutura de dados:** Este é o recurso chave do DBMS. Todos os dados são armazenados em uma estrutura categorizada para que se torne mais fácil para o usuário chamar os dados quando necessário. Isso facilita para os aplicativos entenderem a estrutura dos dados. O DBMS também pode garantir atualizações contínuas quando os dados estão em uma estrutura hierárquica clara.

**Minimização de duplicação e redundância:** Os bancos de dados são usados em quase todas as funções dentro de uma empresa. Como há vários usuários, isso pode causar problemas como duplicação e redundância de dados. O DBMS garante que os dados presentes estejam apenas em uma única instância, reduzindo significativamente a redundância.

**Manutenção do banco de dados:** Cada transação cria uma grande quantidade de dados não estruturados. Grandes empresas terão toneladas de dados que exigem limpeza, segurança e até mesmo backup e recuperação. O DBMS permite que as empresas garantam que as toneladas de dados gerados a cada minuto estejam sendo processados e gerenciados corretamente.

**Armazenamento permanente de dados:** O DBMS garante que os dados armazenados sejam permanentes e que não haja perda de dados. Caso ocorra uma perda devido a qualquer atividade imprevista, o DBMS garante que os dados sejam salvos e possam ser recuperados pelo usuário quando necessário.

**Suporte à segurança de dados:** Os dados precisam estar seguros. Garantir que os dados não caiam em mãos erradas é uma preocupação chave para as empresas, especialmente quando há várias violações de dados causando a perda de informações críticas. Os recursos do DBMS permitem que as empresas criem "personas" que podem acessar todos os dados ou parte dos dados (para uma função específica, por exemplo). Essas personas chave criam identidades de usuário e aprovam o acesso para garantir que a segurança seja mantida ao máximo.

**Acesso multiusuário** : Em continuação ao ponto acima, vários usuários podem receber acesso uma vez que certos limites sejam definidos. Esses limites garantem que os dados possam ser acessados ou visualizados conforme os direitos concedidos.

**Suporte a metadados:** Metadados são definidos como os dados que resumem os dados principais; eles facilitam a localização dos dados reais. Eles fornecem ao usuário o que todos os dados estão dentro dele, como arquivos e objetos relacionados. Eles fornecem mais contexto para os dados sendo armazenados. O DBMS tem um recurso chave de fornecer bibliotecas de metadados, facilitando para os aplicativos chamar os dados necessários.

### Quais são os Benefícios dos Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (DBMS)?

**Eficiência de processo melhorada:** Um dos recursos chave do DBMS é que ele garante que não haja inconsistências nos dados, causadas por duplicação. Isso permite um banco de dados limpo e um gerenciamento de dados mais suave, o que melhora a eficiência do processo em toda a empresa. Além disso, como os dados são compartilhados, não requer muito espaço de armazenamento, simplificando ainda mais o processo.

**Consistência de dados:** O DBMS garante que os dados sejam os mesmos que estão sendo usados em várias funções dentro de uma empresa. Não há alteração nos dados, independentemente de quem os esteja visualizando. 

**Customização:** Um benefício chave do DBMS é que ele mantém os aplicativos e o banco de dados separados. Um aplicativo pode ser personalizado conforme os requisitos do usuário, mas os dados sendo chamados ou usados permanecerão os mesmos. Além disso, esses aplicativos não precisam usar todos os dados chamados ao usar o DBMS, apenas os dados necessários são usados. Idealmente, cada funcionário terá diferentes maneiras de acessar o banco de dados com base no aplicativo front-end que lhe foi dado. Por exemplo, um funcionário não poderá acessar as informações pessoais de outros funcionários, mas o departamento de RH terá acesso a isso.

**Disponibilidade de dados:** O DBMS precisa garantir que os dados sejam acessíveis a diferentes funcionários a qualquer momento e de qualquer lugar. Vários usuários podem acessar dados remotamente 24 horas por dia.

### Quem Usa Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (DBMS)?

Os usuários de DBMS têm um trabalho importante de garantir que os dados valiosos de uma empresa sejam tratados de forma eficiente. Esses usuários precisam estar atentos a quem pode/não pode acessar os dados críticos e garantir que as configurações e permissões corretas tenham sido dadas. Outros usuários são principalmente desenvolvedores e designers que precisam acessar os dados ao criar um novo produto/aplicativo.

Alguns dos principais usuários de DBMS foram listados abaixo:

**Administrador de banco de dados (DBA):** Persona chave que lida com o DBMS. O esquema é determinado pelo DBA. Eles também são responsáveis por configurar diferentes IDs de usuário e direitos para aqueles que podem acessar o banco de dados. Esta persona também monitora o banco de dados, garante que a segurança seja mantida, monitora planos de backup e recuperação, rastreia erros ou falhas, fornece suporte ao banco de dados e vários outros requisitos.

**Designers de banco de dados:** Sob esta persona, o designer usa o DBMS para criar tabelas de dados, linhas, colunas, índices e outras estruturas de design.

**Desenvolvedores de software:** Programadores e desenvolvedores de software precisariam acessar dados ao desenvolver um aplicativo de software ou fazer alterações em um. Esta persona terá acesso ao banco de dados para garantir que o processo de desenvolvimento do aplicativo de software ocorra sem problemas. Além disso, desde que os vários programas sendo criados usem uma interface de programação de aplicativos (API) para o software de banco de dados que foi fornecido pelo provedor de DBMS, os desenvolvedores não precisam modificar nenhum programa apenas porque foram feitas alterações em um banco de dados. Esta API não incomoda o desenvolvedor para acompanhar quaisquer alterações feitas no banco de dados, ela fará automaticamente as modificações que o desenvolvedor requer.

**Gerentes:** Os gerentes podem usar o banco de dados temporariamente ou sempre que precisarem de novas informações. Esta persona não usa o DBMS diariamente, como as outras personas, apenas quando a necessidade surge. 

**Outros usuários:** Isso inclui usuários como analistas, cientistas que não escrevem código, mas usam o DBMS para consultar algumas informações conforme necessário. Eles têm interações com o banco de dados conforme suas necessidades de dados.

### Desafios com Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (DBMS)

O software DBMS é crítico para qualquer organização que gerencia seus dados. O software precisa ser eficaz em lidar com os dados de forma precisa e segura. No entanto, o software DBMS vem com seu próprio conjunto de desafios. 

**Desafios de segurança:** O hacking do banco de dados é a maior preocupação que as empresas enfrentam. Dados críticos, dados mestres, dados financeiros e vários outros pontos de dados de uma empresa podem ser violados por hackers, que podem usar indevidamente essas informações. Ter um DBMS robusto, seguro e de alto desempenho para garantir que o banco de dados esteja totalmente protegido é uma necessidade. Configurar direitos de usuário para o banco de dados, que limita a qual seção de dados um usuário pode acessar, é uma obrigação.

**Segurança dos dados:** Os dados precisam ser limpos, concisos e sem erros. Quando os dados estão sendo processados, nenhuma parte deles deve ser perdida. O DBMS deve garantir que o banco de dados não tenha pontos de dados duplicados, não possa ser excluído sem os direitos de usuário corretos e deve ter garantias transacionais para garantir que todos os dados gerados por uma transação sejam puros.

**Custo aumentado:** À medida que a quantidade de dados aumenta, há necessidade de comprar mais memória e maior poder de processamento de servidor para processar grandes quantidades de dados. Junto com o custo de infraestrutura, custos de segurança, custos de manutenção, custos de treinamento de pessoal e custos de construção de data center, vários outros custos adicionais podem acabar se tornando um grande investimento para a empresa. Embora a introdução do banco de dados como serviço em nuvem (DBaaS) alivie o problema, nem todos os clientes podem estar dispostos a mover todos os seus dados críticos para a nuvem e prefeririam mantê-los no local.

**Integração de dados:** Existem inúmeras fontes de dados - desde pontos de hardware, como telefones celulares, laptops, até mídias sociais, IoT e vários outros. As empresas precisam garantir que todos esses dados valiosos estejam sendo registrados corretamente. Pode ser uma tarefa enorme para o DBMS garantir que todos os dados de todos esses vários pontos de dados estejam sendo registrados corretamente. Garantir que os dados estejam limpos e não tenham duplicatas ou erros é uma tarefa árdua.

**Gerenciamento de bancos de dados em nuvem e no local:** As empresas podem optar por uma combinação de bancos de dados em nuvem e no local conforme os requisitos. Isso pode ser um grande desafio para o DBMS, pois ele precisaria lidar com solicitações de ambos os bancos de dados e tratá-los como um grande banco de dados. O usuário do banco de dados não precisa saber onde ou como os dados estão localizados, mas apenas como pode acessá-los. Além disso, o fornecedor precisará escolher um DBMS que seja escalável quando a nuvem estiver envolvida.

### Como Comprar Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (DBMS)

#### Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (DBMS)

Ao escolher um DBMS, alguns critérios importantes precisam ser considerados. Fatores como usabilidade, funcionalidade e segurança são critérios chave que não podem ser comprometidos. Ter recursos como painéis e visualizações é um grande benefício para garantir a facilidade de análise dos dados e o acompanhamento de várias consultas. Outros recursos importantes a serem observados são suporte e desenvolvimento - as horas em que o suporte ao cliente está disponível, a disposição para resolver consultas de usuários, e assim por diante.

À medida que uma empresa cresce, a escalabilidade é um critério importante a ser considerado. Com toneladas de dados sendo gerados, pode ser difícil para o DBMS dos clientes escalar conforme necessário e gerenciar milhões de linhas e colunas de dados. Outro recurso chave para garantir que o DBMS tenha é o suporte à integração. Existem inúmeros outros softwares que fazem parte do ambiente de uma empresa, como CRM, ERP e outros. Como essas integrações são gerenciadas e como a empresa garante que todos esses softwares se conectem com o DBMS é crítico para o fluxo suave de dados.

#### Comparar Produtos de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (DBMS)

**Crie uma lista longa**

Nesta etapa, os compradores devem manter suas opções abertas para considerar toda a gama de produtos. Os compradores têm a liberdade de explorar inúmeras ofertas que o mercado de software de gerenciamento de banco de dados possui. Além disso, esta é a etapa principal para avaliar as respostas às perguntas acima. A lista longa pode ser tornada muito mais concisa e menor abordando os objetivos.

**Crie uma lista curta**

Os compradores podem fazer comparações muito mais granulares nesta etapa. Além disso, os compradores podem usar as avaliações do G2 para reduzir ainda mais essa lista.

**Conduza demonstrações**

Uma vez que a lista tenha sido reduzida a alguns fornecedores, os compradores podem começar a solicitar uma demonstração. Durante a demonstração, os compradores devem buscar informações relacionadas aos seus termos não negociáveis. Esta é uma boa etapa onde o comprador pode se aprofundar mais em entender quão seguro seu banco de dados será, se eles podem prometer suporte de alto desempenho e quais são os recursos - latência no carregamento de bancos de dados, suporte pós-venda, treinamento de pessoal e outros recursos adicionais que podem ser fornecidos ao optar por seu produto DBMS. 

#### Seleção de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (DBMS)

**Escolha uma equipe de seleção**

Escolher a equipe certa para trabalhar em conjunto para decidir o DBMS certo é uma parte crítica do processo, pois várias personas precisariam acessar os aplicativos de banco de dados conforme os requisitos. A equipe deve incluir uma mistura de diferentes personas que tenham as habilidades necessárias, o interesse e o tempo. Alguns papéis incluem administradores de DBMS, CXOs, desenvolvedores de aplicativos e outros.

**Negociação**

Um comprador pode optar por negociar para reduzir custos. O comprador precisa observar que, se no futuro houver necessidade de escalonamento, haveria custos adicionais ou um aumento no preço da assinatura. Por exemplo, caso um cliente opte por soluções DBaaS além do DBMS no local, seria uma boa prática verificar com o fornecedor de DBMS se eles oferecem algum suporte em nuvem, treinamento e outros fatores. Manter tais fatores em mente ajudará o comprador a apresentar melhores táticas de negociação para as funções específicas que importam.

**Decisão final**

Uma vez que todas as etapas estejam completas, a decisão final é tomada pesando todos os fatores e cenários. Fazer um teste do DBMS usando bancos de dados menores é um bom lugar para começar. Um pequeno grupo de administradores de banco de dados pode passar suas opiniões para a equipe que toma a decisão final.