SurrealDB 4 reconstrói o query engine com mais de 240 correções e ganha compatibilidade com PostgreSQL, MySQL e MongoDB

O SurrealDB 4 reconstrói o núcleo de consultas e traz mais de 240 correções que não existem em nenhuma versão 3.x. Segundo a fonte, mais de 90 relatos de bugs da comunidade no GitHub foram resolvidos só na versão 4, e mais de 4.500 arquivos de teste em SurrealQL rodam a cada mudança. Os números de desempenho vêm do crud-bench, no mesmo hardware: operações de CRUD 42% mais rápidas, varreduras completas de tabela 2,3 vezes mais rápidas e consultas indexadas projetadas em 22 vezes mais rápidas. Esse último valor é projeção, não medição.

Há ganhos em vetor e texto. Um índice HNSW de 1 milhão de vetores com 768 dimensões foi construído em 986 s, contra 7.290 s, em lotes paralelos num servidor de 64 núcleos. Uma busca vetorial filtrada em 1% caiu de 27 ms para 1,1 ms. A indexação de 200 mil registros de 4,2 KB com um índice full-text caiu de 24,5 para 9,4 minutos.

Na compatibilidade, clientes PostgreSQL e MySQL conectam pelos respectivos protocolos de rede e rodam um subconjunto definido de SQL pelo mesmo planejador do SurrealQL. Entram joins, agregações, ON CONFLICT, mudanças de esquema, transações, CTEs não recursivas e COPY em texto e CSV. CTEs recursivas e funções de janela são recusadas, com erro nomeado antes de qualquer alteração de dados. O mql.js 1.0 leva a API do driver Node.js do MongoDB, incluindo pipelines de agregação e Mongoose, ao SurrealDB: troca-se o import e a string de conexão.

O mesmo motor roda no SurrealDB Earth, serverless na Cloudflare (cold start de cerca de 300 ms, escala a zero quando ocioso, mais de 10 bilhões de linhas por segundo no pico, com transações) e no SurrealDS, sobre armazenamento de objetos. No SurrealDS, com a política padrão de duas zonas, a escrita só é confirmada depois de gravada em disco nas duas. Registros da versão 3.x continuam legíveis.

Em 26 de fevereiro de 2026, o CEVIU noticiou "Bancos de Dados Não Foram Criados para a Proliferação de Agentes de IA, SurrealDB Busca Solucionar Isso", sobre o SurrealDB 3.0 unificando estado transacional, memória de longo prazo, busca vetorial e grafo em um motor multi-modelo. A versão 4 mantém esse posicionamento para agentes, mas agora parte de um núcleo de consultas reconstruído, com correções ausentes da 3.x, camadas de compatibilidade com PostgreSQL, MySQL e MongoDB e as ofertas Earth e SurrealDS rodando o mesmo motor.

Para quem opera Postgres ou MySQL e avalia um banco multi-modelo, a compatibilidade por protocolo reduz o custo de testar o SurrealDB sem reescrever clientes. O subconjunto de SQL é limitado, então vale validar se suas consultas usam CTEs recursivas ou funções de janela antes de qualquer migração. Os ganhos de desempenho são da própria fabricante, e os 22 vezes são projeção. Convém repetir o crud-bench com a sua carga.