{"id":14399,"date":"2023-05-18T15:50:39","date_gmt":"2023-05-18T22:50:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=14399"},"modified":"2024-03-15T08:31:22","modified_gmt":"2024-03-15T15:31:22","slug":"relational-vs-non-relational-database","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/relational-vs-non-relational-database\/","title":{"rendered":"Bancos de dados relacionais vs. n\u00e3o relacionais: Recursos e benef\u00edcios"},"content":{"rendered":"

Os bancos de dados desempenham um papel fundamental no armazenamento, organiza\u00e7\u00e3o e recupera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es. Dois tipos principais de bancos de dados s\u00e3o os relacionais (SQL) e os n\u00e3o relacionais (NoSQL). Ambos t\u00eam recursos e benef\u00edcios exclusivos, portanto, escolher o tipo certo de banco de dados \u00e9 essencial para a cria\u00e7\u00e3o de aplicativos eficientes e dimension\u00e1veis.<\/span><\/p>\n

Neste artigo, exploraremos as diferen\u00e7as entre bancos de dados relacionais e n\u00e3o relacionais, seus recursos e benef\u00edcios. Tamb\u00e9m discutiremos casos de uso comuns para cada tipo de banco de dados e o ajudaremos a decidir qual deles \u00e9 o mais adequado para o seu aplicativo.\u00a0<\/span><\/p>\n

O que \u00e9 um banco de dados relacional?<\/span><\/h2>\n

Um banco de dados relacional, tamb\u00e9m conhecido como banco de dados SQL, \u00e9 um banco de dados que organiza os dados em tabelas, sendo que cada tabela cont\u00e9m registros exclusivos representados como linhas e atributos ou propriedades representados como colunas. Essas tabelas s\u00e3o relacionadas umas \u00e0s outras por meio de chaves prim\u00e1rias e estrangeiras. Uma chave prim\u00e1ria \u00e9 um identificador exclusivo para um registro em uma tabela, enquanto uma chave estrangeira \u00e9 uma coluna em uma tabela que se refere \u00e0 chave prim\u00e1ria de outra tabela, estabelecendo um v\u00ednculo entre as duas tabelas.<\/span><\/p>\n

Com o uso de chaves prim\u00e1rias 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 prim\u00e1ria de ID do cliente na tabela de clientes e uma chave externa de ID do cliente na tabela de pedidos. Isso permite a f\u00e1cil recupera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es em v\u00e1rias tabelas, tornando os bancos de dados relacionais ideais para o gerenciamento de dados complexos.<\/span><\/p>\n

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Os bancos de dados relacionais s\u00e3o usados em uma ampla gama de aplicativos, desde sistemas de pequena escala at\u00e9 grandes aplicativos de n\u00edvel empresarial. Eles s\u00e3o populares porque podem lidar com v\u00e1rios tipos de dados e podem ser facilmente modificados para atender \u00e0s necessidades em constante mudan\u00e7a.<\/span><\/p>\n

O que \u00e9 um banco de dados n\u00e3o relacional?<\/span><\/h2>\n

Bancos de dados n\u00e3o relacionais, ou <\/span>Bancos de dados NoSQL<\/span><\/a>Os bancos de dados de dados, como os bancos de dados de dados de dados, est\u00e3o se tornando cada vez mais populares devido \u00e0 sua capacidade de lidar com dados n\u00e3o estruturados ou semiestruturados. Esse tipo de dado pode ser dif\u00edcil de armazenar e analisar em um banco de dados relacional tradicional, que depende de um esquema fixo para organizar e gerenciar os dados.<\/span><\/p>\n

Dados n\u00e3o estruturados referem-se a dados que n\u00e3o est\u00e3o em conformidade com um modelo ou esquema de dados espec\u00edfico. Esse tipo de dados geralmente \u00e9 gerado por seres humanos, como publica\u00e7\u00f5es em m\u00eddias sociais, e pode ser dif\u00edcil de analisar usando consultas SQL tradicionais. Os dados semiestruturados, por outro lado, t\u00eam alguma estrutura, mas n\u00e3o est\u00e3o em conformidade com um esquema r\u00edgido. Exemplos de dados semiestruturados incluem dados de sensores e registros de m\u00e1quinas.<\/span><\/p>\n

Os bancos de dados n\u00e3o relacionais s\u00e3o projetados para lidar com dados n\u00e3o estruturados e semiestruturados. Eles n\u00e3o 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.<\/span><\/p>\n

Tipos de bancos de dados n\u00e3o relacionais<\/span><\/h2>\n

Nesta se\u00e7\u00e3o, exploraremos os tipos de bancos de dados n\u00e3o relacionais, como bancos de dados gr\u00e1ficos, de documentos, colunares e de valores-chave. Discutiremos suas caracter\u00edsticas, benef\u00edcios e casos de uso para ajud\u00e1-lo a entender qual tipo de banco de dados n\u00e3o relacional pode atender melhor \u00e0s suas necessidades espec\u00edficas.<\/span><\/p>\n

Bancos de dados gr\u00e1ficos<\/span><\/h3>\n

Um banco de dados de gr\u00e1ficos \u00e9 um tipo de banco de dados que usa estruturas de gr\u00e1ficos para representar e armazenar dados. Ele foi projetado para lidar com relacionamentos de dados complexos e \u00e9 otimizado para consultas e an\u00e1lises. Em um banco de dados de gr\u00e1ficos, os dados s\u00e3o representados como n\u00f3s (v\u00e9rtices) e bordas. Os n\u00f3s 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 n\u00f3, e uma amizade entre duas pessoas seria representada como uma borda que conecta seus n\u00f3s.<\/span><\/p>\n

Cada n\u00f3 e borda pode ter propriedades que descrevem suas caracter\u00edsticas e atributos. Por exemplo, um n\u00f3 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.<\/span><\/p>\n

Os bancos de dados de gr\u00e1ficos s\u00e3o adequados para cen\u00e1rios em que as rela\u00e7\u00f5es entre os pontos de dados s\u00e3o importantes, como redes sociais, mecanismos de recomenda\u00e7\u00e3o e sistemas de detec\u00e7\u00e3o de fraudes.\u00a0<\/span><\/p>\n

Bancos de dados de documentos<\/span><\/h3>\n

Um banco de dados de documentos \u00e9 um tipo de banco de dados NoSQL que armazena e recupera dados na forma de documentos. Cada documento representa um \u00fanico 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 dimension\u00e1veis e flex\u00edveis.<\/span><\/p>\n

Os bancos de dados de documentos s\u00e3o projetados para lidar com dados n\u00e3o estruturados ou semiestruturados, o que os torna ideais para aplicativos modernos da Web que lidam com v\u00e1rios tipos de dados. Eles usam um formato baseado em documentos, como <\/span>JSON <\/span><\/a>ou <\/span>BSON<\/span><\/a>e oferecem suporte para indexa\u00e7\u00e3o e agrega\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Os bancos de dados de documentos permitem a f\u00e1cil adi\u00e7\u00e3o ou remo\u00e7\u00e3o de campos e documentos sem a necessidade de definir um esquema e podem lidar com grandes quantidades de dados e consultas complexas. Al\u00e9m disso, os bancos de dados de documentos s\u00e3o facilmente dimension\u00e1veis e podem ser distribu\u00eddos em v\u00e1rios servidores para melhorar o desempenho.<\/span><\/p>\n

Bancos de dados colunares<\/span><\/h3>\n

Um banco de dados colunar \u00e9 um tipo de banco de dados que armazena e recupera dados por coluna, e n\u00e3o por linha. Em um banco de dados colunar, cada coluna representa um atributo ou uma propriedade espec\u00edfica dos dados, e cada linha cont\u00e9m valores para todas as colunas.<\/span><\/p>\n

Aqui est\u00e1 um exemplo para ajudar a ilustrar como funcionam os bancos de dados colunares:<\/b><\/p>\n

Digamos que voc\u00ea tenha um grande conjunto de dados com milh\u00f5es de linhas e v\u00e1rias colunas, como um banco de dados de clientes de um site de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico. As colunas podem incluir atributos como nome do cliente, endere\u00e7o, data de nascimento e hist\u00f3rico de compras.<\/span><\/p>\n

Em um banco de dados colunar, cada coluna \u00e9 armazenada separadamente das demais. Isso significa que, quando voc\u00ea consulta o banco de dados para obter dados do cliente, o banco de dados s\u00f3 precisa ler as colunas que cont\u00eam os atributos nos quais voc\u00ea est\u00e1 interessado.\u00a0<\/span><\/p>\n

Isso torna os bancos de dados colunares ideais para consultas anal\u00edticas, 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 efici\u00eancia do que os bancos de dados baseados em linhas.<\/span><\/p>\n

Bancos de dados de valores-chave<\/span><\/h3>\n

Um banco de dados de valor-chave \u00e9 um tipo de banco de dados NoSQL que armazena e recupera dados como uma cole\u00e7\u00e3o de pares de valores-chave. Cada par chave-valor representa uma parte dos dados, com a chave atuando como um identificador exclusivo dos dados.\u00a0<\/span><\/p>\n

Digamos que voc\u00ea esteja criando um aplicativo da Web que exija acesso r\u00e1pido e eficiente aos dados do usu\u00e1rio, como perfis e prefer\u00eancias do usu\u00e1rio. Um banco de dados de valor-chave seria uma boa op\u00e7\u00e3o para armazenar esses dados, pois ele pode fornecer acesso r\u00e1pido de leitura e grava\u00e7\u00e3o aos dados, com o m\u00ednimo de configura\u00e7\u00e3o necess\u00e1ria.\u00a0<\/span><\/p>\n

Em um banco de dados de valor-chave, cada perfil de usu\u00e1rio seria armazenado como um par de valor-chave, em que a chave \u00e9 um identificador exclusivo do usu\u00e1rio (como um ID de usu\u00e1rio) e o valor s\u00e3o os dados do perfil do usu\u00e1rio (como nome, endere\u00e7o de e-mail e prefer\u00eancias). Quando o aplicativo precisa recuperar os dados de perfil de um usu\u00e1rio, ele pode simplesmente procurar a chave no banco de dados e recuperar o valor correspondente.\u00a0<\/span><\/p>\n

Os bancos de dados de valores-chave tamb\u00e9m s\u00e3o adequados para armazenar dados em cache, como dados acessados com frequ\u00eancia que s\u00e3o caros para computar ou recuperar.<\/span><\/p>\n

Quando usar bancos de dados relacionais e n\u00e3o relacionais<\/span><\/h2>\n

A escolha entre usar um banco de dados relacional ou um banco de dados n\u00e3o relacional depende de v\u00e1rios fatores, incluindo o tipo de dados, o tamanho e a complexidade dos dados e as necessidades do seu aplicativo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Os bancos de dados relacionais s\u00e3o uma boa op\u00e7\u00e3o quando os dados t\u00eam um esquema bem definido, voc\u00ea precisa garantir a consist\u00eancia dos dados e precisa oferecer suporte a consultas complexas. Eles s\u00e3o projetados para armazenar dados estruturados que aderem a um esquema fixo, suportam transa\u00e7\u00f5es para manter a consist\u00eancia dos dados e lidam com consultas SQL complexas que envolvem v\u00e1rias tabelas e jun\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n

Os bancos de dados n\u00e3o relacionais s\u00e3o uma boa op\u00e7\u00e3o quando os dados n\u00e3o s\u00e3o estruturados ou s\u00e3o semiestruturados, quando \u00e9 necess\u00e1rio lidar com grandes volumes de dados e quando \u00e9 necess\u00e1rio oferecer suporte a alta taxa de transfer\u00eancia e baixa lat\u00eancia. Eles s\u00e3o projetados para armazenar dados que n\u00e3o aderem a um esquema fixo, podem ser escalonados horizontalmente para lidar com grandes quantidades de dados e s\u00e3o otimizados para um desempenho r\u00e1pido de leitura e grava\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n

Bancos de dados relacionais:<\/b><\/p>\n