2026, simplesmente use Postgres (It's 2026. Just Use Postgres)

Argumento central

• O conselho antigo de “usar a ferramenta certa” acaba, na prática, provocando proliferação de bancos de dados (sprawl) e criando um inferno de gerenciamento. Na era dos agentes de IA em 2026, é esmagadoramente vantajoso resolver tudo com um único banco de dados. Indo direto ao ponto → para a maioria (99%) das empresas, só o Postgres já basta.

Por que agora faz sentido ir de Postgres único?

• Agentes de IA precisam subir, bifurcar e depurar rapidamente bancos de teste, mas isso se torna quase impossível quando se usam vários bancos (Pinecone + Elasticsearch + Redis + MongoDB etc.).
• Com um único Postgres, backup, monitoramento, segurança e recuperação de desastres ficam unificados → a carga cognitiva e os custos ocultos caem drasticamente.
• Ao usar vários bancos, problemas como falhas de sincronização, explosão da dificuldade de recuperação e aumento de 7 vezes na complexidade operacional são bem reais.

Base concreta para dizer que o Postgres pode substituir bancos especializados

As extensões do Postgres já implementam algoritmos equivalentes ou melhores do que os dos bancos especializados:

• Busca → pg_textsearch (BM25) → substitui Elasticsearch
• Busca vetorial → pgvector + pgvectorscale (DiskANN) → 28 vezes mais rápido e 75% mais barato que Pinecone
• Séries temporais → TimescaleDB → desempenho semelhante ou superior ao InfluxDB + suporte completo a SQL
• Documentos → JSONB → desempenho no nível do MongoDB + garantia ACID
• Geoinformação → PostGIS (padrão desde 2001)
• Filas → pgmq → pode substituir Kafka
• Além disso, pg_cron, pgai e outras extensões cobrem a maior parte dos casos

Resposta às objeções

• “Para certas tarefas, bancos especializados são melhores” → é verdade, mas para 99% das empresas isso é excesso; só faz diferença em casos extremos do 1% do topo.
• O marketing dos vendedores de bancos especializados apenas espalhou o mito da “ferramenta certa”; na prática, os custos operacionais ocultos e a quebra de consistência de dados são muito maiores.

Conclusão

• Comece com Postgres.
• Só adicione complexidade quando a necessidade estiver comprovada.
• Em 2026, simplesmente use Postgres.

(Há um certo tom promocional, já que a Tiger Data é a empresa por trás de TimescaleDB/pgvector etc., mas a lógica do argumento e a base de benchmarks são bastante convincentes.)

[paruaa]

A expressão "right tool for the job" provavelmente sempre quis dizer levar em conta tamanho da empresa, perspectiva de manutenção e custos também, então não entendo desde quando essa frase passou a ser interpretada como "use uma ferramenta especializada para uma tarefa específica".

[slowandsnow]

Já era assim antes, mas parece que serviços como supabase e neon db ficaram ainda melhores ultimamente, porque são bons até para vibe coding de não desenvolvedores.

[aeolian21]

Não dá para negar.
Nas versões mais recentes, o MySQL também melhorou em vários aspectos de conveniência e está bem ok, mas ainda acho mais prático usar PostgreSQL.

Se for um caso em que você quer maximizar o desempenho com índice clusterizado, talvez o MySQL InnoDB seja um pouco melhor?

[heim2]

MySQL não serve??

[eriol72]

Por outro lado, há quem diga: "Em 2026, pare de usar MySQL".. https://optimizedbyotto.com/post/reasons-to-stop-using-mysql/

[t7vonn]

Esse tipo de post de "dá para fazer tudo com Postgres" aparece periodicamente.

[aer0700]

Se você pensar no que é mais frágil entre o Postgres e o nosso negócio...

[hanje3765]

Deixando outras questões de lado, do ponto de vista puramente de manutenção, isso pode mesmo trazer vantagens.
No entanto, se incluirmos a equipe já contratada, as ferramentas relacionadas, as pessoas que ainda serão contratadas e os conflitos internos que essa opinião pode causar na organização, fico em dúvida se é realmente uma boa ideia.
Em vez de tratar isso como uma verdade absoluta, parece melhor escolher a solução que se encaixe na situação da organização haha

[skageektp]

Será que o fato de eu já conseguir prever que tipo de comentários vão se acumular é porque meu cérebro acabou aprendendo os comentários deixados em argumentos parecidos kkk