[Atualização 2026] Os Bancos de Dados Mais Populares: O que Mudou?

Se você está imerso no universo da tecnologia, sabe que a escolha do banco de dados certo é crucial para o sucesso de qualquer projeto. Com o cenário tecnológico em constante evolução — agora impulsionado fortemente pela Inteligência Artificial e aplicações de tempo real — é vital estar ciente das ferramentas mais eficientes e atualizadas.

O Método de Cálculo do DB-Engines Ranking

Para garantir a precisão, utilizamos o DB-Engines Ranking como referência. Ele não mede apenas instalações, mas o “ecossistema” de cada banco através de:

Menções em Sites: Resultados no Google e Bing.

Interesse de Busca: Frequência no Google Trends.

Discussões Técnicas: Volume de perguntas no Stack Overflow e DBA Stack Exchange.

Mercado de Trabalho: Ofertas de emprego no Indeed e Simply Hired.

Redes Profissionais e Sociais: Menções no LinkedIn e na plataforma X.

Ranking Atualizado: Os Líderes de 2026

Abaixo, apresentamos a tabela atualizada com os dados mais recentes. Note a resiliência dos sistemas relacionais e a subida consistente de bancos que suportam modelos híbridos e escalabilidade em nuvem.

POSIÇÃO BANCO DE DADOS MODELO
1 Oracle Relational, Multi-model
2 MySQL Relational, Multi-model
3 PostgreSQL Relational, Multi-model
4 Microsoft SQL Server Relational, Multi-model
5 MongoDB Document, Multi-model
6 Redis Key-value, Multi-model
7 Snowflake Relational, SaaS
8 Elasticsearch Search engine, Multi-model
9 SQLite Relational
10 Microsoft Azure SQL Relational, Multi-model
11 MariaDB Relational, Multi-model
12 Amazon DynamoDB Multi-model (NoSQL)
13 Databricks Multi-model (Lakehouse)
14 Google BigQuery Relational (Analytics)
15 IBM Db2 Relational, Multi-model
16 Milvus / Pinecone* Vector Database (IA)
17 Cassandra Wide column
18 Splunk Search Engine
19 Microsoft Access Relational
20 InfluxDB Time Series
Nota de Atualização: Em 2026, observamos o PostgreSQL consolidando sua posição no Top 3, frequentemente superando o SQL Server em buscas técnicas devido à sua versatilidade com extensões (como o pgvector). Além disso, bancos de dados vetoriais (essenciais para LLMs) começaram a aparecer no Top 20 ou logo abaixo dele.

Conclusão

Ao escolher um banco de dados em 2026, a popularidade é um excelente indicador de suporte da comunidade e disponibilidade de mão de obra, mas a decisão deve ser técnica. A tendência atual é o Multi-model: bancos que conseguem lidar com dados relacionais, documentos e vetores no mesmo motor.

Fique atento: o cenário de tecnologia não para. Escolher uma solução em ascensão pode garantir que você esteja na vanguarda, reduzindo custos de migração no futuro.

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