Os bancos de dados para fins de pesquisa são incrivelmente diversos, e a melhor escolha depende muito da questão de pesquisa específica, do tipo de dados envolvidos e das habilidades e dos recursos disponíveis do pesquisador. Aqui está uma quebra de diferentes tipos de banco de dados, categorizados para maior clareza:

i. Por modelo de dados:

* bancos de dados relacionais (rdbms):
* Descrição: O tipo mais comum, armazenando dados em tabelas estruturadas com linhas e colunas. Eles enfatizam a integridade dos dados através das relações entre tabelas (chaves primárias e estrangeiras).
* Exemplos:
* mysql: Fonte aberta, amplamente utilizada para aplicativos da Web e data warehousing.
* postgreSQL: A fonte aberta, conhecida por sua robustez, padrões de conformidade e extensibilidade. Frequentemente preferido para consultas complexas e tipos de dados avançados.
* Banco de dados Oracle: Comercial, de grau corporativo, poderoso e rico em recursos; frequentemente usado para aplicações grandes e missionárias.
* Microsoft SQL Server: Comercial, intimamente integrado ao ecossistema da Microsoft; Também amplamente utilizado nas empresas.
* sqlite: Banco de dados leve e incorporado; Ideal para armazenamento local e aplicações simples.
* Use casos:
* Armazenamento de dados da pesquisa (respostas, dados demográficos).
* Gerenciando informações bibliográficas (artigos de periódicos, livros, autores).
* Rastreando resultados experimentais com pontos de dados bem definidos.
* Mantendo dados financeiros, registros do cliente ou informações de inventário.
* Forças: Integridade de dados forte, propriedades ácidas (atomicidade, consistência, isolamento, durabilidade), tecnologia madura, a linguagem de consulta SQL é padronizada.
* Fraquezas: Pode ser menos flexível para dados não estruturados ou semiestruturados. As mudanças de esquema podem ser complexas. O desempenho pode se degradar com conjuntos de dados extremamente grandes ou junções complexas.

* bancos de dados NOSQL: "Não apenas SQL." Projetado para lidar com grandes volumes de dados não estruturados, semiestruturados ou em rápida mudança.

* lojas de valor-chave:
* Descrição: Armazene os dados como pares de valor-chave. Muito rápido para pesquisas e gravações simples.
* Exemplos: Redis, Memcached, Amazon DynamoDB, Cassandra (também pode ser usado como uma loja de colunas largas).
* Use casos: Cache, gerenciamento de sessão, armazenamento de preferências do usuário, recuperação de dados simples.
* Forças: Desempenho de leitura/gravação extremamente rápido, escalabilidade horizontal.
* Fraquezas: Recursos de consulta limitados (apenas por chave), não adequados para relacionamentos complexos.

* Bancos de dados de documentos:
* Descrição: Armazene os dados como documentos do tipo JSON, permitindo esquemas flexíveis.
* Exemplos: MongoDB, Couchbase, Amazon DocumentDB.
* Use casos: Armazenamento de conteúdo do site, catálogos de produtos, perfis de usuário, dados do sensor, sistemas de gerenciamento de conteúdo.
* Forças: Esquema flexível, bom para dados semiestruturados, mais fácil de evoluir estruturas de dados.
* Fraquezas: Suporte menos maduro da transação em comparação com RDBMS.

* lojas de coluna-família (lojas de coluna larga):
* Descrição: Armazene os dados em colunas em vez de linhas, otimizadas para cargas de trabalho e análises pesadas de leitura.
* Exemplos: Cassandra, Hbase, Google BIGTABLE.
* Use casos: Dados de séries temporais, dados do sensor, análise, data warehousing em larga escala.
* Forças: Altamente escalável, excelente para análises em grandes conjuntos de dados, bom para dados esparsos.
* Fraquezas: Mais complexo para configurar e gerenciar, suporte limitado para transações complexas.

* Bancos de dados de gráficos :
* Descrição: Armazene os dados como nós e relacionamentos, ideais para representar e consultar redes complexas.
* Exemplos: Neo4j, Amazon Netuno, Janusgraph.
* Use casos: Redes sociais, sistemas de recomendação, gráficos de conhecimento, detecção de fraude, redes biológicas.
* Forças: Excelente para consultas baseadas em relacionamento, travessia eficiente de conexões complexas.
* Fraquezas: Menos maduro que o RDBMS, mais especializado.

* Banco de dados de objeto (ODBMS): Menos comum agora, mas relevante em alguns domínios.
* Descrição: Armazene os dados como objetos, mapeando diretamente os objetos de linguagem de programação.
* Exemplos: ObjectDB, Versant.
* Use casos: Modelos de dados complexos, CAD/CAM, simulações científicas.
* Forças: A representação natural de dados orientados a objetos pode melhorar o desempenho em alguns aplicativos.
* Fraquezas: Menos padronização, comunidade menor, pode ser mais complexo para aprender.

ii. Pelo modelo de implantação/acesso:

* Bancos de dados no local:
* Descrição: Bancos de dados instalados e gerenciados no próprio hardware e infraestrutura do pesquisador.
* Vantagens: Controle total sobre segurança e acesso de dados, personalizáveis.
* Desvantagens: Custos mais altos, requer equipe de TI qualificada, a escalabilidade pode ser limitada.

* Banco de dados em nuvem:
* Descrição: Bancos de dados hospedados e gerenciados por um provedor de nuvem (por exemplo, Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure).
* Vantagens: Escalável, econômico (paga como você), serviços gerenciados (por exemplo, backups, segurança).
* Desvantagens: Preocupações de segurança de dados (dependência do provedor), potencial bloqueio do fornecedor, dependência da conectividade da Internet.
* Exemplos:
* AWS: RDS (Serviço de Banco de Dados Relacional), DynamoDB, Aurora, Redshift, Netuno.
* gcp: Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud DataStore, BigQuery.
* Azure: Banco de dados SQL, Cosmos DB, Azure Synapse Analytics.

* Bancos de dados incorporados:
* Descrição: Bancos de dados integrados diretamente em um aplicativo.
* Vantagens: Bom leve, fácil de implantar, para armazenamento de dados local.
* Desvantagens: Escalabilidade limitada, pode não ser adequada para acesso a vários usuários.
* Exemplos: Banco de dados sqlite, h2.

iii. Por tipo de dados/aplicação:

* Bancos de dados geoespaciais :
* Descrição: Projetado para armazenar e analisar dados geográficos (localização, forma, etc.).
* Exemplos: PostGIS (Extensão para PostgreSQL), MySQL com extensões espaciais, Esri Geodatabases.
* Use casos: Sistemas de informação geográfica (SIG), serviços baseados em localização, estudos ambientais, planejamento urbano.

* Banco de dados de séries temporais:
* Descrição: Otimizado para armazenar e consultar dados que mudam ao longo do tempo (por exemplo, leituras de sensores, preços das ações).
* Exemplos: InfluxDB, Prometheus, TimesCaledB (Extensão para PostgreSQL), Amazon TimeStream.
* Use casos: Sistemas de monitoramento, dados da IoT, análise financeira, dados climáticos.

* bancos de dados de gráficos (mencionados acima, mas relevantes aqui): Excelente para representar redes e relacionamentos (redes sociais, gráficos de conhecimento).

* Bancos de dados multimídia Multimídia:
* Descrição: Projetado para armazenar e gerenciar imagens, áudio, vídeo e outros conteúdos multimídia.
* Exemplos: Bancos de dados ou extensões especializadas para bancos de dados existentes.
* Use casos: Gerenciamento de ativos digitais, transmissão de vídeo, análise de imagens, imagem médica.

* Bancos de dados científicos: Geralmente específico do domínio e pode utilizar vários modelos de banco de dados.
* Descrição: Projetado para armazenar e gerenciar dados científicos (por exemplo, dados genômicos, estruturas químicas, resultados experimentais).
* Exemplos: Bancos de dados específicos de domínio (por exemplo, GenBank para sequências genéticas), bancos de dados relacionais personalizados, bancos de dados NOSQL para grandes conjuntos de dados.

* Data Warehouses:
* Descrição: Grandes repositórios de dados históricos, projetados para análise e relatórios. Frequentemente, use um esquema de estrela ou floco de neve.
* Exemplos: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Azure Synapse Analytics.
* Use casos: Inteligência de negócios, mineração de dados, análise de tendências.

* Repositórios de metadados:
* Descrição: Armazene as informações * sobre * dados, em vez dos próprios dados (por exemplo, dicionários de dados, linhagem de dados).
* Exemplos: Soluções personalizadas, ferramentas especializadas de gerenciamento de metadados.
* Use casos: Governança de dados, descoberta de dados, análise de impacto.

iv. Fatores a serem considerados ao escolher um banco de dados:

* Estrutura de dados: Estruturado, semiestruturado ou não estruturado?
* Volume de dados: Pequeno, médio, grande, muito grande (big data)?
* Velocidade de dados: Com que rapidez os dados são gerados e atualizados?
* Variedade de dados: Que tipos de dados estão envolvidos (texto, números, imagens etc.)?
* Complexidade da consulta: Pesquisas simples, junções complexas, travessias de gráficos?
* Requisitos de escalabilidade : Quanto os dados crescerão com o tempo?
* Requisitos de consistência : Qual a importância da integridade dos dados e das propriedades ácidas?
* Requisitos de disponibilidade: Quão importante é o tempo de atividade e a tolerância a falhas?
* Custo: Taxas de licenciamento, custos de infraestrutura, custos de manutenção.
* Habilidades: A experiência do pesquisador (ou de sua equipe) com diferentes tecnologias de banco de dados.
* Suporte da comunidade: Disponibilidade de documentação, fóruns e recursos de suporte.
* integração: Quão bem o banco de dados se integra a outras ferramentas e tecnologias?
* Segurança: Criptografia de dados, controle de acesso, requisitos de conformidade.
* desempenho: Leia e escreva velocidades, o tempo de execução da consulta.

Exemplos de uso do banco de dados em áreas de pesquisa:

* ciências sociais: Bancos de dados relacionais para dados da pesquisa, bancos de dados de gráficos para análise de redes sociais.
* Biologia/Bioinformática: Bancos de dados especializados para dados genômicos, bancos de dados relacionais para resultados experimentais.
* ciência da computação: Bancos de dados de gráficos para gráficos de conhecimento, bancos de dados NOSQL para processamento de dados em larga escala.
* Ciência Ambiental: Bancos de dados geoespaciais para mapeamento e análise, bancos de dados de séries temporais para dados do sensor.
* Medicina/Healthcare: Bancos de dados relacionais para registros de pacientes, bancos de dados de imagens para imagem médica.
* Economia/Finanças: Bancos de dados relacionais para dados financeiros, bancos de dados de séries temporais para os preços das ações.

Muitas vezes, é o caso de os pesquisadores usarem * vários bancos de dados *, cada um atendendo a um objetivo específico em um projeto de pesquisa maior. O planejamento cuidadoso e a consideração dos fatores acima são essenciais para escolher o banco de dados certo para a tarefa. Também é muito útil consultar especialistas em banco de dados ou profissionais de TI, se você não tiver certeza de qual banco de dados é o mais adequado para suas necessidades de pesquisa.