Vamos começar nossa conversa antes de cair na teoria e na história dos bancos relacionais. Eu quero dar uma dica que eu uso no meu dia a dia, porque eu tenho certeza que você está ansioso, ansiosa para chegar no seu banco de dados favorito aqui na nossa disciplina, então eu vou mostrar o site que eu uso, gente, como referência para ter um radar do universo de banco de dados atualmente. Se você já está imaginando qual site é esse e você ainda não conhece, estou falando do DB Engines, os motores de banco de dados. Esse site eu acho muito interessante porque é uma iniciativa que coleta e apresenta informações que estão distribuídas no mercado e com isso a gente consegue fazer comparações, entender qual é o direcionamento que as pessoas desenvolvedoras estão tomando na hora de tomar suas decisões, de fazer os seus deploys, utilizar os bancos de dados e também para a gente começar a estabelecer um paralelo entre os diferentes modelos e motores de banco de dados que nós temos atualmente e como uma fonte de referência geral. Então, logo aqui eu recomendo você clicar neste segundo link, que é o ranking do DB Engines. E aqui nós temos umas informações bem interessantes. Logo de cara, você é apresentado ao ranking geral de banco de dados da atualidade. Vamos navegar juntos nessa tabela inicialmente. Vou dar um pouquinho mais de zoom aqui para o nosso conforto. tabela inicialmente, vou dar um pouquinho mais de zoom aqui para o nosso conforto, e vamos olhar os dez primeiros colocados nesse ranking. Então, em primeiro lugar, talvez sem muita novidade, talvez até mesmo esperado, nós vamos encontrar banco de dados Oracle, banco de dados do tipo relacional, um dos bancos de dados mais famosos que nós temos na nossa história aqui de banco de dados e tecnologia da informação. Em seguida, na posição número 2, nós temos o MySQL. O MySQL atualmente faz parte do ecossistema Oracle também. Seguido pelo Microsoft SQL Server na terceira posição, depois o Postgres e até o número 4, uma coisa interessante para destacar e para observar do que estamos vivendo na atualidade, é que os quatro bancos mais utilizados são do tipo relacional. Então, a gente se aprofundar e conhecer bancos relacionais permanece como algo relevante e muito importante na nossa carreira. Agora, no número 5, começa a aparecer algo bem interessante. Nós vamos ver MongoDB. E MongoDB é um banco de dados moderno, já da era NoSQL, um banco de dados do tipo documental. já da era NoSQL, um banco de dados do tipo documental. E aqui a gente começa a perceber a relevância de nós nos modernizarmos, de aprofundarmos, de expandirmos o nosso conhecimento, que muito provavelmente, se você tem uma jornada parecida com a minha, você trabalhou muito tempo ou trabalha há muito tempo com relacionais, e agora está na hora, e que bom que essa hora chegou, de você expandir o seu conhecimento com os bancos NoSQL. E aí nós já vamos encontrar logo de cara MongoDB como um banco de dados documental. Logo em seguida vai aparecer o Redis, também do universo NoSQL, um banco chave-valor, do universo NoSQL, um banco chave-valor, seguido pelo Elasticsearch, que já é uma proposta de indexação, um motor de busca, também um motor muito poderoso. Logo em seguida vai aparecer IBM DB2, também um banco de dados relacional clássico. A gente vê aquelas setinhas ali dizendo que Elasticsearch avançou sobre o IBM DB2, que caiu uma posição. Logo em seguida vai aparecer Snowflake, também com um desempenho de mercado bem interessante para a área analítica. É uma solução de Data House, também baseada em relacional. E olha que interessante, na posição 10, nós temos o Microsoft Access. Quem nunca utilizou o Microsoft Access ou viu alguma solução de banco de dados com o Access? Então, gente, observem que logo de casa a gente já começa a ter informações muito interessantes e a gente começa a puxar discussões também muito aprofundadas desse tema. Ainda nessa página, vamos dar uma olhada também aqui para o lado esquerdo, vocês vão perceber que nós obrigatoriamente temos que falar dos diferentes motores e diferentes modelos de dados que nós vamos encontrar nesses bancos. Então, o primeiro, relacional, Relacional Database Management System, Sistema Gerenciador de banco de dados relacionais. O Key Value Store, o armazenamento de chave e valor, é uma abordagem de modelagem de dados, seguida pela abordagem documental, séries temporais, grafos, mecanismos de busca, banco de dados orientado a objetos, a vetores, a descrição de recursos, coluna larga, multivalor, espacial, XML, entre outros. Então aqui você consegue ter uma visão bastante ampla e atualizada de como o mercado está posicionado em relação às tecnologias de banco de dados. Se você está curioso para saber como esse ranking é feito, você pode aprofundar aqui na metodologia e você vai perceber que é uma abordagem holística bem interessante, claro, é numérica, mas você vai perceber que tem elementos qualitativos, número de menções dos sistemas nos websites, Google Trends, frequência de discussões técnicas em sites consagrados, como o Stack Overflow e o DBA Stack Exchange, número de ofertas de emprego nos sistemas mais relevantes, número de perfis profissionais nas redes profissionais e relevância em geral em redes sociais. Então é um levantamento bastante amplo, bastante interessante e que nos dá todo esse mapeamento, esse radar do mundo de banco de dados para a gente. Além disso, nas tendências você pode ver de maneira gráfica a parte dos bancos de dados mais populares. Então, você tem aqui insights bem interessantes do que está acontecendo na história dos bancos de dados. Então, você vai ver que tem uma linha aqui do Snowflake começando a ganhar mais adoção de 2020, 2021 para cá. Você vai encontrar MongoDB num crescimento aqui bastante estável e também bastante forte em relação aos quatro bancos de dados relacionais que historicamente dominam o ranking, que é o Oracle, o MySQL, o SQL Server e o Postgres. Então, aqui é possível você ter um repertório bastante amplo, ter bastante informação e estar antenado, estar atualizado no que está acontecendo no nosso universo de banco de dados.