A maioria dos bancos de dados é classificada como relacional ou não relacional. Bancos de dados não relacionais também são conhecidos como “NoSQL”, que significa Not Only SQL, e a principal diferença entre eles é como eles armazenam informações. Um banco de dados não relacional armazena dados em um formato não tabular e é mais versátil do que os designs típicos de banco de dados relacional baseados em SQL. Ele não adere ao modelo relacional típico fornecido pelos sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional. Aqui, você entenderá como um banco de dados não relacional funciona com exemplos, bem como os diferentes tipos.
O que é um banco de dados não relacional?
Os bancos de dados não relacionais (também conhecidos como bancos de dados NoSQL) diferem dos bancos de dados relacionais padrão porque seus dados são armazenados em um formato não tabular. Um documento pode ser bastante completo e, ao mesmo tempo, incluir uma variedade de diferentes tipos de informações em vários formatos. Os bancos de dados não relacionais são muito mais flexíveis do que os bancos de dados relacionais devido à sua capacidade de ingerir e organizar muitos tipos de informações simultaneamente.
Bancos de dados não relacionais são frequentemente usados para organizar grandes quantidades de dados complicados e diversos. Uma grande loja, por exemplo, pode ter um banco de dados onde cada cliente possui seu próprio documento com todas as suas informações, desde nome e endereço até histórico de pedidos e informações de cartão de crédito. Apesar de seus diferentes formatos, todas essas informações podem ser salvas no mesmo documento.
Os bancos de dados não relacionais geralmente são mais rápidos, pois uma consulta não precisa examinar várias tabelas para obter uma resposta, como os bancos de dados relacionais costumam fazer. Os bancos de dados não relacionais são, portanto, adequados para armazenar dados que mudam rapidamente ou para aplicativos que lidam com uma ampla variedade de tipos de dados. Eles podem ser usados para dar suporte a aplicativos de desenvolvimento rápido que exigem um banco de dados dinâmico que pode mudar rapidamente e acomodar grandes quantidades de dados complicados e não estruturados.
Ao iniciar um projeto, avalie as diferenças entre um banco de dados relacional e não relacional para conhecer melhor a melhor solução para o projeto. Você também pode pensar em aplicações distintas para ambos e quando escolher um em detrimento do outro.
Tipos de banco de dados não relacional
O termo “banco de dados não relacional” na verdade se refere a quatro tipos distintos de bancos de dados. Os quatro tipos são os seguintes:
#1. banco de dados gráfico
Cada parte dos dados é mantida como um nó, e as relações entre os nós, conhecidas como arestas, são igualmente importantes. Os bancos de dados gráficos são particularmente adequados para avaliar um grande volume de pontos de dados aparentemente desconectados e descobrir os links entre esses pontos. Alguns aplicativos incluem empresas financeiras que precisam detectar fraudes, profissionais de saúde que precisam entender melhor a progressão da doença e, é claro, redes sociais que precisam gerenciar as interações do usuário.
#2. Armazenamento de chave-valor
Cada item de dados possui uma chave distinta que corresponde a algum valor. A estrutura desse banco de dados é conceitualmente bastante semelhante a um objeto Javascript ou a um dicionário Python. Os bancos de dados de valor-chave geralmente são bastante rápidos; nós os usamos para armazenar dados que provavelmente são bastante diversos e carecem de qualquer tipo de esquema. Como os bancos de dados de valor-chave têm latência tão baixa, eles são ideais para armazenamento em cache, enfileiramento de mensagens e gerenciamento de perfis de usuário, para mencionar alguns aplicativos. Bancos de dados de chave-valor populares incluem Redis e Amazon DynamoDB.
#3. Loja Orientada a Documentos
Os bancos de dados de documentos são provavelmente os mais versáteis desses quatro. Cada dado é salvo como um documento, geralmente no formato JSON, com as chaves disponíveis para consulta. Cada documento pode ter uma forma única. Além disso, cada documento pode ter uma estrutura distinta, mas também existe a possibilidade de formar coleções de documentos. Essas coleções podem ser estruturadas hierarquicamente, permitindo consultas relacionais sem sacrificar a flexibilidade.
Bancos de dados de documentos são usados em vários contextos, incluindo carrinhos de compras online, jogos e gerenciamento de conteúdo. Bancos de dados orientados a documentos, como MongoDB e Amazon DynamoDB, são exemplos bem conhecidos. Como o Amazon DynamoDB é híbrido, ele é classificado como um valor-chave e um banco de dados orientado a documentos.
#4. Banco de Dados de Coluna Larga
Cada ponto de dados é salvo em uma estrutura semelhante a uma tabela. Os bancos de dados relacionais são os mais semelhantes aos bancos de dados de colunas largas. No entanto, os dados podem ser desestruturados e não precisam seguir um esquema estrito. Bancos de dados de coluna larga são um cruzamento entre um valor-chave e um banco de dados relacional. Cada item de dados recebe uma chave exclusiva que corresponde a um conjunto de tipos de colunas que podem diferir de linha para linha.
Quando há um grande número de pontos de dados com diversos tipos de colunas, essa forma de banco de dados é normalmente utilizada. Os registros de um dispositivo IoT, por exemplo, conterão entradas frequentes, mas potencialmente vários tipos de dados. Cassandra e HBase são alternativas proeminentes de banco de dados de colunas largas.
As vantagens de usar um banco de dados não relacional
Os aplicativos de hoje capturam e armazenam grandes quantidades de dados cada vez mais complicados de clientes e usuários. Obviamente, o valor desses dados para as empresas reside em seu potencial analítico. O uso de um banco de dados não relacional pode revelar padrões e valores mesmo em grandes quantidades de dados díspares.
Os bancos de dados não relacionais têm várias vantagens, incluindo:
#1. Organização de conjuntos de dados massivos
Os bancos de dados não relacionais, na era do Big Data, podem não apenas armazenar grandes quantidades de informações, mas também consultar grandes conjuntos de dados com facilidade. Bancos de dados não relacionais têm vantagens significativas em termos de escala e velocidade.
#2. Extensão de banco de dados adaptável
Os dados não são fixos. À medida que mais dados são coletados, um banco de dados não relacional pode absorver esses novos pontos de dados, enriquecendo o banco de dados existente com novos níveis de granularidade, mesmo que não sejam adequados aos tipos de dados existentes anteriormente.
#3. Várias estruturas de dados
Os dados coletados dos usuários hoje assumem muitas formas, variando de números e strings a material de foto e vídeo e histórico de mensagens. Um banco de dados deve ser capaz de armazenar esses variados formatos de informação, entender seus relacionamentos e realizar consultas detalhadas. Os bancos de dados não relacionais podem combinar diferentes tipos de informações em um mesmo documento, independentemente do formato em que estão armazenadas.
#4. Adequado para nuvem
Um banco de dados não relacional pode ser extremamente grande. E, como podem se desenvolver exponencialmente em algumas situações, exigem um ambiente de hospedagem que possa crescer e se expandir com eles. Devido à sua escalabilidade inerente, a nuvem é um local adequado para bancos de dados não relacionais.
Qual é a diferença entre um banco de dados relacional e um banco de dados não relacional?
Para entender melhor o que é um banco de dados não relacional, primeiro defina um banco de dados relacional. Bancos de dados relacionais são um tipo de armazenamento de dados que exige que cada item de dados seja organizado de uma maneira específica (geralmente usando tabelas, como em nossa planilha hipotética de sorvete acima). Cada dado é análogo a uma linha em uma planilha, onde definimos os tipos de coluna com antecedência e normalizamos os dados, para que cada linha tenha uma entrada ou um valor nulo para cada coluna.
Cada tipo de dados em um banco de dados relacional requer sua própria tabela. Um hotel, por exemplo, teria uma mesa para hóspedes e outra para reservas. Cada entrada na tabela de convidados conteria um conjunto idêntico de propriedades, como guest_ID, nome e endereço. Enquanto isso, cada registro de reserva na tabela teria os atributos ID, stay_date e guest_id.
Vale a pena observar que a propriedade final da tabela bookings (guest_id) é, na verdade, uma referência a uma linha no banco de dados de hóspedes. Esse tipo de link entre dados em várias tabelas é como podemos conectar tipos de dados diferentes. SQL (Structured Query Language) funciona em bancos de dados relacionais por causa desses tipos de relacionamentos, bem como a arquitetura de tabela inflexível.
Se o hotel quisesse saber sobre todas as reservas de um visitante específico, a pesquisa exigiria o acesso a ambas as tabelas. Um banco de dados não relacional, por outro lado, pode conter todos os dados relativos a um hóspede (incluindo reservas) em uma única entrada, tornando as pesquisas mais rápidas em muitas circunstâncias.
Quando usar um banco de dados não relacional
Se seus sistemas exigirem qualquer um dos itens a seguir, você deve considerar um banco de dados não relacional:
# 1. Simplicidade
Bancos de dados relacionais são uma coleção de linhas e tabelas que devem ser montadas para atender a uma consulta. Ao precisar reunir tabelas de nós separados, você adiciona uma nova camada de complexidade ao seu cluster de dados distribuídos. Isso aumenta a latência, reduz o desempenho e torna o sistema mais complexo.
Bancos de dados não relacionais contêm todas as informações necessárias em um único documento, com links para informações específicas. Isso remove uma camada de complexidade, bem como uma quantidade significativa de atraso e taxa de transferência, facilitando a distribuição dos dados.
#2. Disponibilidade e escalabilidade
A capacidade de adicionar e excluir nós sob demanda é uma das vantagens de uma rede de dados distribuída. Isso é feito automaticamente em plataformas de nuvem. Quando você precisar de mais, o sistema construirá um novo nó, replicará os dados para ele e você terá uma caixa registradora extra para acomodar suas linhas em expansão.
Ao mesmo tempo, seus dados devem estar operacionais 99.999% do tempo. Com o failover de atribuição, você pode ativar imediatamente um nó de substituição se um falhar, mantendo o número de pontos de serviço constante. Isso garante desempenho, mantendo você aberto 24 horas por dia, e deixa o consumidor muito feliz.
#3. Desempenho de ciclos de liberação rápida
A estrutura do banco de dados pode ser um dos obstáculos mais significativos para seu próximo lançamento. Você deve configurá-lo no início do seu projeto quando souber o mínimo sobre seus requisitos. Alterar a fundação de seus dados requer a mesma quantidade de tempo e esforço que alterar a fundação de um edifício. Isso pode atrapalhar seu projeto futuro.
Um modelo de dados sem esquema oferece mais flexibilidade. Você pode começar a usar seu banco de dados imediatamente e avançar para a próxima versão muito mais rapidamente.
#4. Arquitetura de Aplicativo Dinâmico
Bancos de dados não relacionais fornecem suporte contínuo para documentos, valores-chave, contadores, séries temporais, gráficos e outros modelos. Isso permite que você colete dados da maneira que precisar. Você pode usar um documento para fazer pedidos, um gráfico para recomendar produtos ou conteúdo e uma série temporal para coletar dados de IoT. Essa adaptabilidade é ideal para um projeto de microsserviço ou apenas para adaptar seu aplicativo aos requisitos de dados.
#5. Consistência de dados ACID
O item Marquis de bancos de dados relacionais é garantia totalmente transacional. Como você pode usar o que os bancos de dados não relacionais têm a oferecer se não pode confiar nos dados? Dados comprometidos podem prejudicar todos os agregados, fazendo com que as métricas nas quais você confia sejam incorretas e os julgamentos que você faz com base nessas informações sejam perigosos.
Os bancos de dados não relacionais ACID fornecem tudo, exceto a pia da cozinha. ..e isso também! O objetivo é garantir que desfrutar do ACID não prejudique seu desempenho. Somente os bancos de dados não relacionais de elite são capazes.
O SQL é um banco de dados não relacional?
Não, o SQL não é um banco de dados não relacional.
O MYSQL é um banco de dados não relacional?
Não, o MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional baseado em SQL.
O MongoDB é um banco de dados não relacional?
Sim, o MongoDB é um banco de dados de documentos não relacional que pode armazenar dados no formato JSON.
Devo usar NoSQL ou SQL?
Os bancos de dados SQL são mais adequados para dados estruturados, enquanto os bancos de dados NoSQL podem lidar com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Como resultado, os bancos de dados NoSQL carecem de um esquema predefinido e, em vez disso, empregam estruturas mais flexíveis para acomodar seus tipos de dados.
Em conclusão,
Um item de dados armazenados em um banco de dados não relacional pode ter campos ou atributos diferentes dos dados próximos a ele no mesmo banco de dados. Se você imaginar uma planilha de sabor de sorvete, saberá que cada linha aparecerá mais ou menos igual. Haverá colunas para o nome do sabor do sorvete, a marca, os ingredientes e assim por diante. Cada linha da planilha incluirá um valor para uma dessas colunas.
Um banco de dados não relacional não precisa adotar esse formato. Uma entrada de sabor de sorvete pode incluir informações sobre sua receita premiada, outra pode incluir uma lista de celebridades que disseram que o sabor é seu favorito e uma terceira pode incluir notas de degustação. Resumindo, armazenar dados em um banco de dados não relacional oferece muito mais liberdade.
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Referências
