Os bancos de dados desempenham um papel fundamental no armazenamento, organização e recuperação de informações. Dois tipos principais de bancos de dados são os relacionais (SQL) e os não relacionais (NoSQL). Ambos têm recursos e benefícios exclusivos, portanto, escolher o tipo certo de banco de dados é essencial para a criação de aplicativos eficientes e dimensionáveis.

Neste artigo, exploraremos as diferenças entre bancos de dados relacionais e não relacionais, seus recursos e benefícios. Também discutiremos casos de uso comuns para cada tipo de banco de dados e o ajudaremos a decidir qual deles é o mais adequado para o seu aplicativo. 

O que é um banco de dados relacional?

Um banco de dados relacional, também conhecido como banco de dados SQL, é um banco de dados que organiza os dados em tabelas, sendo que cada tabela contém registros exclusivos representados como linhas e atributos ou propriedades representados como colunas. Essas tabelas são relacionadas umas às outras por meio de chaves primárias e estrangeiras. Uma chave primária é um identificador exclusivo para um registro em uma tabela, enquanto uma chave estrangeira é uma coluna em uma tabela que se refere à chave primária de outra tabela, estabelecendo um vínculo entre as duas tabelas.

Com o uso de chaves primárias e estrangeiras, as tabelas podem ser vinculadas para criar relacionamentos entre elas. Por exemplo, uma tabela de clientes e uma tabela de pedidos podem ser vinculadas por meio de uma chave primária de ID do cliente na tabela de clientes e uma chave externa de ID do cliente na tabela de pedidos. Isso permite a fácil recuperação de informações em várias tabelas, tornando os bancos de dados relacionais ideais para o gerenciamento de dados complexos.

Os bancos de dados relacionais são usados em uma ampla gama de aplicativos, desde sistemas de pequena escala até grandes aplicativos de nível empresarial. Eles são populares porque podem lidar com vários tipos de dados e podem ser facilmente modificados para atender às necessidades em constante mudança.

O que é um banco de dados não relacional?

Bancos de dados não relacionais, ou Bancos de dados NoSQLOs bancos de dados de dados, como os bancos de dados de dados de dados, estão se tornando cada vez mais populares devido à sua capacidade de lidar com dados não estruturados ou semiestruturados. Esse tipo de dado pode ser difícil de armazenar e analisar em um banco de dados relacional tradicional, que depende de um esquema fixo para organizar e gerenciar os dados.

Dados não estruturados referem-se a dados que não estão em conformidade com um modelo ou esquema de dados específico. Esse tipo de dados geralmente é gerado por seres humanos, como publicações em mídias sociais, e pode ser difícil de analisar usando consultas SQL tradicionais. Os dados semiestruturados, por outro lado, têm alguma estrutura, mas não estão em conformidade com um esquema rígido. Exemplos de dados semiestruturados incluem dados de sensores e registros de máquinas.

Os bancos de dados não relacionais são projetados para lidar com dados não estruturados e semiestruturados. Eles não dependem de um esquema fixo, permitindo que os dados sejam adicionados ou removidos sem definir um esquema primeiro. Em vez disso, eles usam uma variedade de modelos de dados para acomodar diversos tipos e estruturas de dados. Isso os torna adequados para lidar com conjuntos de dados grandes e complexos que podem evoluir.

Tipos de bancos de dados não relacionais

Nesta seção, exploraremos os tipos de bancos de dados não relacionais, como bancos de dados gráficos, de documentos, colunares e de valores-chave. Discutiremos suas características, benefícios e casos de uso para ajudá-lo a entender qual tipo de banco de dados não relacional pode atender melhor às suas necessidades específicas.

Bancos de dados gráficos

Um banco de dados de gráficos é um tipo de banco de dados que usa estruturas de gráficos para representar e armazenar dados. Ele foi projetado para lidar com relacionamentos de dados complexos e é otimizado para consultas e análises. Em um banco de dados de gráficos, os dados são representados como nós (vértices) e bordas. Os nós representam entidades ou conceitos, como pessoas, lugares ou coisas, e as bordas representam seus relacionamentos. Por exemplo, em uma rede social, uma pessoa seria representada como um nó, e uma amizade entre duas pessoas seria representada como uma borda que conecta seus nós.

Cada nó e borda pode ter propriedades que descrevem suas características e atributos. Por exemplo, um nó de pessoa pode ter propriedades como nome, idade e local, enquanto uma borda que representa uma amizade pode ter uma propriedade como a data em que a amizade foi estabelecida.

Os bancos de dados de gráficos são adequados para cenários em que as relações entre os pontos de dados são importantes, como redes sociais, mecanismos de recomendação e sistemas de detecção de fraudes. 

Bancos de dados de documentos

Um banco de dados de documentos é um tipo de banco de dados NoSQL que armazena e recupera dados na forma de documentos. Cada documento representa um único registro ou entidade, pode conter estruturas de dados e matrizes aninhadas e pode ter um esquema exclusivo que evolui com o tempo, o que os torna altamente dimensionáveis e flexíveis.

Os bancos de dados de documentos são projetados para lidar com dados não estruturados ou semiestruturados, o que os torna ideais para aplicativos modernos da Web que lidam com vários tipos de dados. Eles usam um formato baseado em documentos, como JSON ou BSONe oferecem suporte para indexação e agregação.

Os bancos de dados de documentos permitem a fácil adição ou remoção de campos e documentos sem a necessidade de definir um esquema e podem lidar com grandes quantidades de dados e consultas complexas. Além disso, os bancos de dados de documentos são facilmente dimensionáveis e podem ser distribuídos em vários servidores para melhorar o desempenho.

Bancos de dados colunares

Um banco de dados colunar é um tipo de banco de dados que armazena e recupera dados por coluna, e não por linha. Em um banco de dados colunar, cada coluna representa um atributo ou uma propriedade específica dos dados, e cada linha contém valores para todas as colunas.

Aqui está um exemplo para ajudar a ilustrar como funcionam os bancos de dados colunares:

Digamos que você tenha um grande conjunto de dados com milhões de linhas e várias colunas, como um banco de dados de clientes de um site de comércio eletrônico. As colunas podem incluir atributos como nome do cliente, endereço, data de nascimento e histórico de compras.

Em um banco de dados colunar, cada coluna é armazenada separadamente das demais. Isso significa que, quando você consulta o banco de dados para obter dados do cliente, o banco de dados só precisa ler as colunas que contêm os atributos nos quais você está interessado. 

Isso torna os bancos de dados colunares ideais para consultas analíticas, como as usadas em aplicativos de data warehousing e business intelligence. Eles podem filtrar e agregar rapidamente grandes quantidades de dados e processar consultas complexas com mais eficiência do que os bancos de dados baseados em linhas.

Bancos de dados de valores-chave

Um banco de dados de valor-chave é um tipo de banco de dados NoSQL que armazena e recupera dados como uma coleção de pares de valores-chave. Cada par chave-valor representa uma parte dos dados, com a chave atuando como um identificador exclusivo dos dados. 

Digamos que você esteja criando um aplicativo da Web que exija acesso rápido e eficiente aos dados do usuário, como perfis e preferências do usuário. Um banco de dados de valor-chave seria uma boa opção para armazenar esses dados, pois ele pode fornecer acesso rápido de leitura e gravação aos dados, com o mínimo de configuração necessária. 

Em um banco de dados de valor-chave, cada perfil de usuário seria armazenado como um par de valor-chave, em que a chave é um identificador exclusivo do usuário (como um ID de usuário) e o valor são os dados do perfil do usuário (como nome, endereço de e-mail e preferências). Quando o aplicativo precisa recuperar os dados de perfil de um usuário, ele pode simplesmente procurar a chave no banco de dados e recuperar o valor correspondente. 

Os bancos de dados de valores-chave também são adequados para armazenar dados em cache, como dados acessados com frequência que são caros para computar ou recuperar.

Quando usar bancos de dados relacionais e não relacionais

A escolha entre usar um banco de dados relacional ou um banco de dados não relacional depende de vários fatores, incluindo o tipo de dados, o tamanho e a complexidade dos dados e as necessidades do seu aplicativo. 

Os bancos de dados relacionais são uma boa opção quando os dados têm um esquema bem definido, você precisa garantir a consistência dos dados e precisa oferecer suporte a consultas complexas. Eles são projetados para armazenar dados estruturados que aderem a um esquema fixo, suportam transações para manter a consistência dos dados e lidam com consultas SQL complexas que envolvem várias tabelas e junções.

Os bancos de dados não relacionais são uma boa opção quando os dados não são estruturados ou são semiestruturados, quando é necessário lidar com grandes volumes de dados e quando é necessário oferecer suporte a alta taxa de transferência e baixa latência. Eles são projetados para armazenar dados que não aderem a um esquema fixo, podem ser escalonados horizontalmente para lidar com grandes quantidades de dados e são otimizados para um desempenho rápido de leitura e gravação. 

Bancos de dados relacionais:

    • Um site de comércio eletrônico que precisa armazenar e gerenciar dados transacionais, como pedidos, pagamentos e estoque
    • Um aplicativo financeiro que requer consistência e integridade fortes dos dados, como um sistema bancário
    • Um aplicativo corporativo que requer consultas e análises complexas de dados estruturados, como um sistema CRM ou ERP

Bancos de dados não relacionais:

    • Uma plataforma de mídia social que precisa armazenar e recuperar conteúdo gerado pelo usuário, como postagens, comentários e curtidas
    • Um aplicativo de análise em tempo real que requer acesso rápido e eficiente aos dados, como um mecanismo de recomendação ou um sistema de detecção de fraudes
    • Um sistema de gerenciamento de conteúdo que precisa lidar com um grande volume de conteúdo não estruturado, como imagens, vídeos e arquivos de áudio

Esta postagem do blog discute outros cenários em que você pode escolher um tipo de banco de dados em vez do outro: Por que escolher um banco de dados NoSQL? Há muitos motivos importantes.

Recursos dos bancos de dados relacionais (SQL)

Os bancos de dados relacionais têm vários recursos importantes que os tornam populares para armazenar e gerenciar dados. Explicaremos em detalhes a seguir.

    1. Atomicidade: A atomicidade garante que uma transação seja tratada como uma unidade de trabalho única e indivisível. Isso significa que uma transação deve ser executada em sua totalidade ou não ser executada. Se qualquer parte de uma transação falhar, toda a transação será revertida para seu estado anterior.
    2. Consistência: A consistência garante que o banco de dados permaneça em um estado válido o tempo todo. Isso significa que qualquer alteração feita no banco de dados deve obedecer a um conjunto de regras ou restrições predefinidas.
    3. Isolamento: O isolamento garante que várias transações possam ser executadas ao mesmo tempo sem interferir umas nas outras. Isso significa que cada transação vê o banco de dados como o único a interagir com ele, mesmo que outras transações possam estar em andamento simultaneamente. 
    4. Durabilidade: A durabilidade garante que, uma vez que uma transação tenha sido confirmada no banco de dados, ela permanecerá lá permanentemente, mesmo em caso de falha do sistema ou outra interrupção. 

Prós e contras dos bancos de dados relacionais (SQL)

Os bancos de dados relacionais têm várias vantagens e desvantagens. Aqui estão alguns dos principais prós e contras do uso de um banco de dados relacional:

Prós 

    • Consistência de dados: Os bancos de dados relacionais usam uma abordagem estruturada para armazenar e gerenciar dados, o que ajuda a garantir a precisão e a consistência dos dados.
    • Flexibilidade: Os bancos de dados SQL permitem consultas complexas e análise de grandes conjuntos de dados, o que os torna úteis para uma ampla gama de aplicativos.
    • Segurança: Os bancos de dados SQL oferecem uma série de recursos de segurança, como autenticação de usuário e controles de acesso, para proteger dados confidenciais.
    • Forte integridade dos dados: Os bancos de dados relacionais impõem regras e restrições rígidas à entrada de dados, o que ajuda a garantir que os dados permaneçam consistentes e precisos ao longo do tempo.

Contras

    • Complexidade: A configuração e o gerenciamento de um banco de dados relacional podem ser complexos e exigir conhecimento especializado.
    • Custo: A configuração e a manutenção de bancos de dados relacionais podem ser caras, principalmente para aplicativos de grande escala.
    • Escalabilidade limitada: Embora os bancos de dados relacionais possam ser bem dimensionados, eles podem não ser adequados para conjuntos de dados extremamente grandes ou que mudam rapidamente.
    • Desempenho: Os bancos de dados relacionais podem ser mais lentos do que outros tipos de bancos de dados ao processar um grande número de transações ou consultas complexas. 

Recursos dos bancos de dados não relacionais (NoSQL)

Os bancos de dados não relacionais são projetados para lidar com grandes quantidades de dados não estruturados ou semiestruturados. Explicaremos em detalhes a seguir.

    1. Sem esquema: Os bancos de dados NoSQL são sem esquema, o que significa que não têm uma estrutura ou esquema fixo. Os dados podem ser armazenados em um formato flexível.
    2. Alto desempenho: Os bancos de dados NoSQL são otimizados para alto desempenho e podem lidar com grandes volumes de dados e altas cargas de tráfego. Eles usam processamento distribuído e armazenamento em cache para garantir tempos de resposta rápidos, mesmo com grandes quantidades de dados.
    3. Escalabilidade: Os bancos de dados NoSQL são projetados para escalonar horizontalmente, o que significa que podem lidar facilmente com grandes volumes de dados adicionando mais servidores ao cluster do banco de dados. 
    4. Modelagem de dados flexível: Os bancos de dados NoSQL oferecem um modelo de dados flexível que pode lidar com vários tipos de dados, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
    5. Disponibilidade e tolerância a falhas: Os bancos de dados NoSQL são projetados para serem altamente disponíveis e tolerantes a falhas. Eles usam replicação e sharding para garantir que os dados estejam sempre disponíveis, mesmo que um ou mais servidores falhem.
    6. Código aberto: Muitos bancos de dados NoSQL são de código aberto, o que significa que seu código-fonte está disponível gratuitamente para os desenvolvedores modificarem e aprimorarem.

Prós e contras dos bancos de dados não relacionais (NoSQL)

Os bancos de dados não relacionais têm várias vantagens e desvantagens. Aqui estão alguns dos principais prós e contras do uso de um banco de dados não relacional.

Prós

    • Flexibilidade: Os bancos de dados não relacionais podem lidar com dados não estruturados ou semiestruturados, o que os torna adequados para aplicativos da Web modernos e ambientes de big data.
    • Escalabilidade: Os bancos de dados não relacionais são projetados para serem altamente escalávelcom a capacidade de lidar com grandes quantidades de dados e altos níveis de tráfego de leitura e gravação. 
    • Desempenho: Os bancos de dados não relacionais podem oferecer alto desempenho ao lidar com consultas complexas e grandes quantidades de dados.
    • Arquitetura distribuída: Os bancos de dados não relacionais podem ser distribuídos em vários servidores, o que facilita o dimensionamento horizontal e melhora o desempenho.
    • Desenvolvimento ágil: Os bancos de dados não relacionais permitem a fácil adição ou remoção de campos e documentos sem a necessidade de modificações no esquema, o que os torna adequados para metodologias de desenvolvimento ágil.
    • Econômico: Os bancos de dados não relacionais podem ser mais econômicos do que os bancos de dados tradicionais, especialmente para aplicativos de grande escala.

Contras

    • Suporte limitado a consultas: Os bancos de dados NoSQL não oferecem o mesmo nível de suporte a consultas que os bancos de dados relacionais. Isso pode dificultar a realização de consultas e análises de dados complexas.
    • Falta de padronização: Os bancos de dados NoSQL não têm uma linguagem de consulta padronizada como a SQL, o que pode dificultar o desenvolvimento e a manutenção de aplicativos que usam esses bancos de dados.
    • Consistência de dados: Os bancos de dados NoSQL podem sacrificar a consistência para obter alta escalabilidade e desempenho. Isso significa que os dados podem não ser sempre precisos ou atualizados.
    • Curva de aprendizado: Como os bancos de dados NoSQL usam modelos de dados e APIs diferentes dos bancos de dados tradicionais, pode haver uma curva de aprendizado para os desenvolvedores que estão acostumados a trabalhar com bancos de dados baseados em SQL. Isso pode exigir treinamento adicional e tempo de desenvolvimento para que se tornem proficientes.
    • Ferramentas limitadas: Como os bancos de dados NoSQL são relativamente novos, pode haver ferramentas e suporte comunitário limitados em comparação com os bancos de dados relacionais.
    • Segurança de dados: Os bancos de dados NoSQL podem não oferecer o mesmo nível de recursos de segurança de dados que os bancos de dados relacionais, como controle de acesso e criptografia.

Exemplos de bancos de dados relacionais (SQL)

Há vários bancos de dados relacionais populares disponíveis no mercado. Veja a seguir alguns exemplos de bancos de dados relacionais:

    • MySQL: O MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de código aberto amplamente usado em aplicativos da Web. Ele é conhecido por sua velocidade, escalabilidade e facilidade de uso.
    • Banco de dados Oracle: O Oracle Database é um sistema proprietário de gerenciamento de banco de dados relacional comumente usado em aplicativos de nível empresarial. Ele oferece forte suporte para conformidade com ACID, alta disponibilidade e escalabilidade.
    • Microsoft SQL Server: O Microsoft SQL Server é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional comumente usado em ambientes baseados no Windows. Ele oferece forte suporte a aplicativos de nível empresarial, incluindo business intelligence e armazenamento de dados.
    • PostgreSQL: O PostgreSQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de código aberto conhecido por sua robustez, flexibilidade e suporte a recursos avançados, como pesquisa de texto completo e dados geoespaciais.
    • SQLite: O SQLite é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional leve e baseado em arquivos, amplamente usado em aplicativos móveis e de desktop. Ele é conhecido por sua simplicidade, confiabilidade e portabilidade.

Exemplos de bancos de dados não relacionais (NoSQL)

Há vários bancos de dados não relacionais populares disponíveis no mercado. Aqui estão alguns exemplos:

    • Couchbase: O Couchbase é um banco de dados distribuído que suporta modelos de dados de valor-chave e de documentos. Ele foi projetado para alta escalabilidade, desempenho e disponibilidade e oferece suporte a recursos como auto-sharding, cache na memória e pesquisa de texto completo. O Couchbase é adequado para lidar com grandes conjuntos de dados e alto rendimento de gravação, o que o torna popular para aplicativos de comércio eletrônico, jogos e mídia social.
    • MongoDB: Um banco de dados orientado a documentos que armazena dados em documentos do tipo JSON.
    • Apache Cassandra: Um banco de dados distribuído que armazena dados em um formato de família de colunas.
    • Redis: Um armazenamento de valores-chave que pode ser usado como banco de dados, cache e corretor de mensagens.
    • Amazon DynamoDB: Um serviço de banco de dados NoSQL gerenciado fornecido pela Amazon Web Services (AWS).
    • Neo4j: Um banco de dados de gráficos que armazena dados em nós e bordas.

Conclusão

Os bancos de dados são um componente essencial dos aplicativos de software modernos, fornecendo um meio de armazenar e gerenciar dados de forma eficiente e segura. Os bancos de dados relacionais, também conhecidos como bancos de dados SQL, são adequados para aplicativos com dados estruturados e consultas complexas, enquanto os bancos de dados não relacionais, também conhecidos como bancos de dados NoSQL, são excelentes para aplicativos com dados não estruturados ou semiestruturados e requisitos de alta escalabilidade. Ambos os tipos de bancos de dados têm seus pontos fortes e fracos, e a escolha entre banco de dados relacional e não relacional dependerá das necessidades específicas do aplicativo e dos recursos disponíveis.

Confira estes recursos para continuar aprendendo sobre bancos de dados relacionais e não relacionais e para descobrir como o Couchbase pode ajudá-lo em sua jornada.

Autor

Postado por Marketing de produto do Couchbase

Todas as publicações

Deixar uma resposta