O surgimento dos bancos de dados NoSQL teve um grande impacto na área de desenvolvimento de software. Manipulação de dados em grande escala e escalabilidade horizontal são conceitos cada vez mais necessários e se tornam comuns no dia a dia de quem lida com bancos de dados. Projetos de software novos cada vez mais aderem ao NoSQL, seja aderindo ao conceito desde o projeto inicial do software ou migrando a infraestrutura de um modelo relacional já existente. Mesmo com essa gama de novas possibilidades proporcionada pelos bancos dados NoSQL, os bancos relacionais ainda se sobressaem em muitos cenários, como quando há necessidade de garantir as propriedades de atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade (ACID) ou quando uma determinada aplicação possui regras de negócio complexas com grandes cadeias de relacionamento entre entidades. Essa dicotomia entre os modelos tradicionais e os recentes NoSQL pode gerar dúvidas no momento de se projetar uma nova aplicação. A escalabilidade horizontal e a flexibilidade na estrutura dos dados nos bancos NoSQL pode muitas vezes resultar em sua escolha, mesmo em um cenário onde um SGBD relacional seria mais benéfico. Este estudo propõe uma análise de funcionalidades disponibilizadas, bem como uma comparação de performance entre os bancos de dados NoSQL MongoDB e Redis com o SGBD relacional PostgreSQL. Serão explicadas as principais funcionalidades para se trabalhar com escalabilidade em cada um dos bancos de dados. A comparação de performance será feita através de consultas do benchmark TPC-H, que é utilizado por grandes empresas do ramo de tecnologia para medição de performance, e apresenta cenários diversificados com diferentes níveis de complexidade. O principal objetivo é avaliar como os bancos de dados NoSQL se comparam ao PostgreSQL nos cenários propostos.