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Quais são os exemplos de DBMS e RDBMS OORDBMS?
Vamos dividir os diferentes tipos de sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) e dar exemplos:

1. Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados Relacionais (RDBMS): Este é o tipo mais comum de DBMs. Eles organizam dados em tabelas com linhas (registros) e colunas (atributos), vinculadas através de relacionamentos.

* Exemplos:
* mysql: Um popular RDBMS de código aberto conhecido por sua facilidade de uso e escalabilidade.
* postgreSQL: Outro poderoso RDBMS de código aberto, conhecido por seus recursos avançados e adesão aos padrões SQL.
* Banco de dados Oracle: Um RDBMS comercial de grau empresarial conhecido por sua robustez e desempenho. Frequentemente usado em grandes organizações.
* Microsoft SQL Server: Um RDBMS comercial da Microsoft, fortemente integrado ao Windows Server.
* sqlite: Um RDBMS incorporado leve frequentemente usado em aplicativos móveis e outros aplicativos em que um servidor de banco de dados completo não é necessário.


2. NOSQL (Não relacional) Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (NOSQL DBMS) / Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados Orientados por Objetos (OODBMS): Essas não são categorias estritamente mutuamente exclusivas. Os bancos de dados NoSQL são uma categoria mais ampla que abrange várias abordagens diferentes para o gerenciamento de dados, incluindo OODBMS. Os sistemas NOSQL são frequentemente favorecidos ao lidar com grandes volumes de dados não estruturados ou semiestruturados, e a alta escalabilidade é fundamental.


* Exemplos NOSQL (categorias amplas e exemplos específicos):

* Bancos de dados de documentos: Armazene os dados em documentos flexíveis do tipo JSON.
* mongodb: Um banco de dados de documentos de código aberto muito popular.
* Couchbase: Outro banco de dados de documentos populares conhecido por sua escalabilidade e desempenho.

* lojas de valor-chave: Armazene os dados como pares simples de valor-chave.
* redis: Um armazenamento de estrutura de dados na memória, geralmente usado como cache.
* Amazon DynamoDB: Um serviço de banco de dados de valor-chave e documento gerenciado da AWS.

* armazenamentos de coluna-família: Organize dados em famílias de colunas, otimizadas para padrões específicos de consulta.
* Cassandra: Um banco de dados distribuído e altamente escalável, projetado para lidar com grandes quantidades de dados.
* hbase: Um banco de dados de código aberto, distribuído e orientado a colunas, construído no Hadoop.

* Bancos de dados de gráficos : Representar dados como nós e relacionamentos entre eles, ideais para modelar redes e relacionamentos.
* neo4j: Um popular banco de dados de gráficos de código aberto.
* Amazon Netuno: Um serviço de banco de dados de gráficos gerenciados da AWS.


* Exemplos OODBMS (mais especializados, geralmente sobrepostos ao NOSQL):

* Não há tantos sistemas OODBMs amplamente utilizados e amplamente utilizados quanto os bancos de dados relacionais ou NoSQL. Muitos dos recursos encontrados nos bancos de dados de objetos são incorporados em outros tipos de banco de dados. Alguns exemplos mais próximos de uma abordagem Pure OODBMS (mas podem ter recursos NOSQL também são menos comuns comercialmente e podem incluir produtos especializados para aplicações de nicho em pilhas de software maiores. É menos provável encontrar um OodBMS "puro" independente no uso moderno.


Resumo das diferenças de chave:

| Recurso | Rdbms | NOSQL/OODBMS |
| ------------------ | ------------------------------------- | ------------------------------------------ |
| Modelo de dados | Relacional (mesas, linhas, colunas) | Documento, valor-chave, família de colunas, gráfico, objeto |
| Esquema | Esquema fixo (definido antecipadamente) | Flexível ou esquema-sem
| Escalabilidade | Pode ser escalado, mas geralmente mais complexo | Freqüentemente projetado para alta escalabilidade |
| Consistência dos dados | Forte consistência | Freqüentemente, consistência eventual |
| Linguagem de consulta | Sql | Varia (geralmente idiomas de consulta proprietária) |


É importante observar que as linhas entre essas categorias às vezes são embaçadas. Alguns bancos de dados oferecem abordagens híbridas, combinando recursos de diferentes modelos. A melhor escolha de DBMs depende inteiramente das necessidades específicas do seu aplicativo.

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