Entendendo bancos de dados SQL vs NoSQL

É importante observar que os relational database são criados e gerenciados usando um esquema fixo. Um esquema fixo significa que todos os dados ingeridos no relational database devem ser alinhados com precisão aos padrões de formatação predefinidos, o que limita os tipos de estruturas de dados que os relational database podem armazenar. Por exemplo, relational databases não são capazes de processar dados não estruturados (por exemplo, informações inconsistentes no formato e não alinhadas a um modelo de dados predefinido), mas são excelentes no suporte a informações transacionais ou financeiras que incluem dados estruturados ou tipos de dados semiestruturados (por exemplo, dados com formato consistente e alinhados a um modelo de dados predefinido).

Exemplos de bancos de dados SQL

Há uma variedade de exemplos de bancos de dados SQL, incluindo:

• Oracle: O Oracle Database é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) desenvolvido e comercializado pela Oracle Corporation e é um dos sistemas de banco de dados empresariais mais usados no mundo.
• MySQL: O MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional, de código aberto e comumente usado para criar e administrar bancos de dados. Desenvolvido e distribuído pela Oracle Corporações, o MySQL é conhecido pela facilidade de uso, amplo suporte da comunidade e confiabilidade.
  • Observação: uma alternativa de código aberto ao MySQL é chamada MaiaDB, que foi projetada como um substituto do MySQL após a aquisição do MySQL pela Oracle Corporações.
• PostgreSQL: o PostgreSQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados objeto-relacional de código aberto, conhecido por seus recursos avançados e ricos em recursos que ampliam as capacidades do SQL. Desenvolvido como parte do projeto POSTGRES na Universidade da Califórnia em Kerkely, o PostgreSQL oferece ACID-compatible funcionalidades que armazenam e dimensionam com segurança volumes de trabalho de dados complicados (PostgreSQL.org 2024).
• MSSQL: MSSQL, que significa Microsoft SQL Server, é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional desenvolvido pela Microsoft. Essa plataforma de banco de dados de dados é comumente usada em grandes ambientes empresariais para oferecer suporte a aplicativos de processamento de transações, business intelligence e análise de alto volume.
• SQLite: Ao contrário de outros exemplos nesta lista, o SQLite é, na verdade, uma biblioteca de software que fornece um RDBMS. Ao contrário dos outros RDBMSs nesta lista, o SQLite é sem servidor e independente com configuração zero. Isso ocorre porque ele é incorporado ao aplicação usando o SQLite e, como resultado, não precisa de um servidor separado.

É importante observar que outros tipos de bancos de dados também podem estabelecer relacionamentos entre partes de dados. No caso de bancos de dados tabulares normalizados (por exemplo, SQL ou bancos de dados relacionais), esses relacionamentos são expressos usando chaves estrangeiras ou tabelas de interseção. No caso de sistemas de gerenciamento de banco de dados de dados (DBMSs), como MongoDB (por exemplo, um banco de banco de dados NoSQL), essas relações são estabelecidas incorporando ou referenciando dados.

Não é apenas a linguagem de query estruturada (NoSQL)

O que é o NoSQL?

NoSQL, que significa Not only SQL (Não apenas SQL), é uma abordagem de sistema de gerenciamento de banco de dados usada para ingerir, armazenar e recuperar dados não estruturados e dados semiestruturados em um banco de dados. Isso significa que os dados que não podem ser analisados ou contados por meio de bancos de dados relacionais tradicionais (por exemplo, SQL) podem permanecer em seu formato nativo e ser ingeridos em um banco de dados NoSQL. O motivo pelo qual é chamado de NoSQL é para enfatizar que esses bancos de dados podem lidar com modelos de dados não tabulares e não relacionais, além de oferecer suporte a linguagens de consulta semelhantes a SQL.

O que são dados não estruturados?

Dados não estruturados são dados que não têm um modelo de dados predefinido ou uma organização consistente. Além disso, os dados não estruturados, como publicações em mídias sociais, podem ser atualizados e alterados rapidamente, enquanto os dados estruturados, como transações bancárias, têm uma taxa de alteração muito menor. Exemplos de dados não estruturados incluem imagens, arquivos de áudio, vídeos e mapas.

O que é um banco de dados NoSQL?

Bancos de dados NoSQL são bancos de dados que utilizam um esquema flexível que acomodar dados não estruturados e dados semiestruturados, utilizando também um método de armazenamento de dados não tabular.

O uso de um esquema flexível permite que bancos de dados NoSQL ingiram dados não estruturados em seu formato nativo (por exemplo, .txt, .JPG, MP3), o que não é possível com bancos de dados SQL devido ao requisito de que todos os dados se alinham a um formato predefinido. Além disso, quando os bancos de dados NoSQL armazenam dados, modelos de dados flexíveis são empregados para que os arquivos de dados não estruturados possam ter diferentes estruturas de dados e ainda serem armazenados na mesma collection.

Para saber mais, siga nosso tutorial sobre bancos de dados NoSQL.

Tipos de bancos de dados NoSQL

Há diferentes tipos de bancos de dados NoSQL, incluindo:

• Bancos de dados de documentos: Os bancos de dados de documentos, às vezes chamados de bancos de dados orientados a objetos, armazenam dados em documentos semelhantes a objetos JSON (JavaScript Object Notation), embora não sejam armazenamentos JSON. Eles usam os drivers retornados de objetos nativos para a linguagem de programação usada pelo desenvolvedor sem precisar de um mapeador relacional de objeto (ORM). Cada documento em si é tratado como um registro e pode conter valores incluindo números, arrays, objetos, strings ou até mesmo caracteres booleanos. Além disso, pares de valores-chave, documentos aninhados ou outros dados estruturados podem ser incluídos. Um fornecedor popular desses bancos de dados NoSQL é o MongoDB.
• Bancos de dados de valores-chave: Os bancos de dados de valores-chave coletam, recuperam e armazenam dados como agrupamentos de pares de valores-chave. Isso significa que cada registro de dados é representado por uma chave exclusiva e um valor associado. A chave é utilizada para recuperar o valor correspondente do banco de banco de dados. Por exemplo, em um banco de banco de dados de valor-chave de design de interiores, uma chave pode ser "cor" e o valor pode ser "roxo". Fornecedores populares desses sistemas de banco de banco de dados NoSQL incluem AWS e ScylleDB.
• Bancos de dados da família de colunas: Os bancos de dados da família de colunas organizam os dados em colunas em vez de linhas, o que é útil ao trabalhar com conjuntos de dados amplos e esparsos em profundidade. De fato, as lojas de família de colunas às vezes são chamadas de "lojas de colunas largas." Nos armazenamentos de família de colunas, cada linha tem um conjunto diferente de colunas, com as colunas reunidas em "famílias." Esses modelos de dados são úteis ao trabalhar com conjuntos de dados de grande escala que se beneficiam do dimensionamento horizontal para otimizar o desempenho. Fornecedores populares desses bancos de dados NoSQL incluem Apache Cassandra e HBase.
• Bancos de dados gráficos: Os bancos de dados gráficos armazenam dados em nós e bordas. Os nós normalmente armazenam informações sobre pessoas, lugares e coisas, enquanto as bordas armazenam informações sobre os relacionamentos entre os nós. Os bancos de dados de gráficos são excelentes ferramentas para consultar estruturas de gráficos (por exemplo, redes sociais, hierarquias). Fornecedores populares desses bancos de dados NoSQL incluem Geo4j, AWS e Kubana.

Principais diferenças entre bancos de dados SQL e NoSQL

Embora os bancos de dados SQL e NoSQL ofereçam funcionalidade valiosa, é importante entender as principais diferenças entre eles.

Modelo de armazenamento de banco de dados

A diferença entre os sistemas de banco de banco de dados SQL e NoSQL relacionados ao armazenamento de dados é flagrante. Especificamente, os bancos de dados SQL armazenam dados em tabelas que contêm linhas e colunas, enquanto os sistemas NoSQL armazenam dados usando vários métodos, dependendo do tipo de dados não estruturados que estão sendo ingeridos (por exemplo, documentos JSON, emparelhamento de valores-chave, agrupamento de famílias, nós/pontos de gráficos).

Tipo de dados

Embora os bancos de dados NoSQL, às vezes chamados de bancos de dados não relacionais, sejam capazes de ingerir, armazenar e recuperar dados não estruturados, os bancos de dados SQL (por exemplo, bancos de dados relacionais tradicionais) não são. Os bancos de dados SQL só podem ingestão, armazenamento e recuperação de dados estruturados. Isso se deve à diferença entre os esquemas SQL versus NoSQL utilizados.

Esquemas

Os bancos de dados SQL dependem de um esquema de dados rigoroso e predefinido com o qual os dados a serem ingeridos devem se alinhar. No entanto, os bancos de dados NoSQL usam esquemas flexíveis que os permitem consumir dados em seus vários formatos nativos.

Escalabilidade

É importante que os administradores de bancos de dados planejem o crescimento e a expansão de seus sistemas de bancos de dados - esse é outro ponto claro de diferenciação entre os bancos de dados SQL e NoSQL.

Bancos de dados SQL

Os bancos de dados SQL são Tradicionalmente dimensionados verticalmente. Isso significa que os recursos (por exemplo, CPUs, armazenamento ou memória) são adicionados a um único servidor. E, embora isso possa limitar a quantidade de crescimento possível, já que há apenas um servidor com capacidade finita sendo dimensionado, há vários motivos para essa escolha de dimensionamento:

• Conformidade com ACID: A conformidade com ACID refere-se a um conjunto de propriedades que garantem a confiabilidade, a consistência e a integridade dos dados das transações do banco de dados. Isso é muito importante, pois muitos bancos de dados SQL contêm informações bancárias e financeiros que devem estar em conformidade com os padrões do governo e do setor. No entanto, é mais difícil manter a ACID compliance em um sistema distribuído (por exemplo, muitos computadores vinculados por uma rede) onde os recursos são aumentados por meio do dimensionamento horizontal em comparação com um computador e um servidor dimensionados verticalmente.
  • Observação: existem alguns bancos de dados NoSQL de sistema distribuído que podem manter a conformidade com ACID, como o MongoDB Atlas.
• Gerenciamento de transações: os mecanismos de gerenciamento de transações são empregados por bancos de dados SQL para manter a integridade e a consistência dos banco de dados . O gerenciamento de transações simultâneas em vários nós em um ambiente de banco de dados de dados distribuído provavelmente criaria complexidade e uso de recursos adicionais, o que poderia impacto a integridade dos dados e, possivelmente, o desempenho geral do banco de dados de dados. Se a escala horizontal fosse utilizada, esses problemas seriam uma possibilidade.
• Rigibilidade do esquema: bancos de dados SQL empregam esquemas rígidos e predefinidos com os quais ingerem dados. Embora isso seja simples de manter em um ambiente de um computador/servidor, a complexidade seria adicionada se um sistema distribuído com escalonamento horizontal fosse empregado. Especificamente, cada nó poderia ter uma versão de esquema diferente, o que aumentaria a sobrecarga de administração e potencialmente causaria problemas adicionais de consistência de dados.

Bancos de dados NoSQL

Os sistemas de banco de banco de dados NoSQL geralmente são configurados no que é chamado de sistema distribuído. Isso significa que vários computadores independentes (por exemplo, nós) estão conectados por meio de uma rede e trabalham juntos para gerar objetivos comuns. Fazer parte de um sistema distribuído também significa que escalonamento horizontal versus dimensionamento vertical podem ser utilizadas.

O dimensionamento horizontal envolve o aumento dos recursos disponíveis e da capacidade de um sistema distribuído adicionando mais nós (por exemplo, computadores, servidores) a esse sistema. Ao fazer isso, mais nós estão disponíveis para dar suporte ao volume de trabalho do sistema. Além disso, praticamente não há limite para o tamanho que o banco de dados de dados pode crescer do ponto de vista da capacidade, à medida que nós adicionais podem continuar a ser adicionados.

Saiba mais sobre database scaling.

Casos de uso da tecnologia de banco de dados SQL vs. NoSQL

Enquanto os bancos de dados SQL são excelentes no gerenciamento de dados relacionais estruturados, mantendo a integridade transacional e executando consultas complexas, os bancos de dados NoSQL são insuperáveis na consulta e no armazenamento de dados não estruturados ou semiestruturados, oferecendo escalabilidade e flexibilidade ilimitadas.

Dito isso, os casos de uso são uma força motriz na seleção entre bancos de dados SQL e NoSQL (por exemplo, bancos de dados relacionais versus não relacionais). Aqui está um resumo dos pontos fortes e casos de uso associados de bancos de dados SQL e bancos de dados NoSQL.

Casos de uso de banco de dados SQL

As principais características dos bancos de dados SQL se prestam aos seguintes casos de uso:

Conformidade regulatória

Como a estrutura do banco de dados SQL se presta à ACID compliance, eles são frequentemente usados para armazenar dados que devem atender a determinados padrões governamentais ou do setor.

Todos os casos de uso abaixo envolvem algum nível de ACID compliance.

Bancos de dados transacionais Bancos de dados transacionais armazenar dados que resultam de uma interação entre duas ou mais partes.

Exemplos:

• Bancos de dados de ponto de venda (PoS) de varejistas
• Bancos de dados de prescrições e pedidos da área de saúde
• Bancos de dados de bancos comerciais
• Bancos de dados de manutenção de registros contábeis e financeiros

Sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP)

Os sistemas ERP são usados para ajudar as empresas a gerenciar processos essenciais para operações, gerenciamento de funcionários, produção e muito mais.

Exemplos:

• Bancos de dados de recursos humanos
• Sistemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos
• Sistemas de gerenciamento de riscos

Casos de uso de bancos de dados NoSQL

Embora seja comum a noção de que os bancos de dados NoSQL (por exemplo, não relacionais) não são compatíveis com ACID, alguns realmente são. O MongoDB é um exemplo principal de um NoSQL, banco de banco de dados compatível com ACID .

Com isso em mente, aqui estão alguns exemplos de casos de uso de bancos de banco de dados NoSQL comumente encontrados: Bancos de dados transacionais Os bancos de dados transacionais também podem ser suportados pelos bancos de dados NoSQL, pois são usados para armazenar dados não estruturados que resultam de uma interação entre dois ou mais partes.

Exemplos:

• Arquivos de pacientes da área de saúde que exigem recursos de banco de dados não relacionais (por exemplo, registros de pacientes, fotos e vídeos de raio X/canalização)
• Arquivos de casos de seguros (por exemplo, fotos de acidentes de carro, documentação de lesões)
• Bancos de dados de documentos jurídicos (por exemplo, depoimentos, peças processuais, arquivos de casos)

Bancos de dados de documentos e gerenciamento de ativos digitais (DAM)

Os bancos de dados de documentos e o gerenciamento de ativos digitais armazenam e gerenciam documentos, imagens, conteúdo multimídia, vídeos e muito mais.

Exemplos:

• Bibliotecas on-line (por exemplo, bibliotecas jurídicas, Biblioteca do Congresso on-line)
• Plataformas de publicação digital, como Kindle ou Nook
• Serviços de streaming de mídia, como Netflix e Hulu
• Plataformas de compartilhamento de fotos on-line, como Instagram ou Meta

Análise de gráficos e redes

Os bancos de dados de gráficos e redes são excelentes para gerenciar estruturas de dados como mecanismos de recomendação, redes sociais e análise de redes associadas, devido à sua capacidade de identificar e analisar relações não intuitivas dentro de elementos de dados interconectados.

Exemplos:

• Análise de rede social (por exemplo, métricas de pós e usuário)
• Detecção de fraude que isola transações incomuns ou outras anomalias
• Gráficos de conhecimento (por exemplo, bloco de produtos/serviços do Gartner)

Plataformas de Internet das Coisas (IoT)

As plataformas de IoT são frequentemente usado para armazenar e analisar dados de sensores e metadados de dispositivos em tempo real.

Exemplos:

• Sistemas de casas inteligentes (por exemplo, Google Neste, Amazon Alexa)
• Sistemas de cidades inteligentes (por exemplo, operação de semáforos)
• Coleta de informações meteorológicas