O SQL Server da Microsoft está perdendo por não oferecer recursos NoSQL?

A Microsoft tem sido um dos principais players no mundo dos bancos de dados relacionais, com seu principal produto, o SQL Server, sendo um dos sistemas de gerenciamento de banco de dados mais populares do mercado. Nos últimos anos, no entanto, tem havido uma tendência crescente de afastamento dos bancos de dados relacionais em direção aos chamados bancos de dados NoSQL. Esses sistemas de banco de dados mais recentes são projetados para serem mais escaláveis ​​e fáceis de trabalhar e foram adotados por muitas das principais empresas da Web, como Facebook, Google e Netflix. Então, por que a Microsoft não adicionou recursos NoSQL ao SQL Server? Existem algumas razões possíveis. Primeiro, a Microsoft pode sentir que já está bem posicionada no mercado de banco de dados relacional e não vê necessidade de fazer uma grande mudança em seu principal produto. Em segundo lugar, eles podem não querer canibalizar as vendas de seus outros produtos de banco de dados, como o Banco de Dados SQL do Azure. Seja qual for o motivo, parece improvável que a Microsoft adicione recursos NoSQL ao SQL Server em breve. Isso deixa os usuários que desejam usar produtos da Microsoft para suas necessidades NoSQL com duas opções: usar um sistema de banco de dados NoSQL separado ou usar uma das muitas ferramentas de terceiros que permitem que o SQL Server trabalhe com dados NoSQL.

A Microsoft fornece banco de dados Nosql?

Os bancos de dados NoSQL têm uma variedade de opções para hospedagem ou implantação no Microsoft Azure. MongoDB, Gremlin e Cassandra são apenas alguns dos serviços NoSQL NoSQL disponíveis por meio do Azure.

Bancos de dados Nosql: o melhor dos dois mundos

RavenDB é um banco de dados NoSQL que permite combinar os benefícios de um banco de dados NoSQL com os benefícios de um banco de dados relacional. Além disso, fornece integridade total de dados transacionais (ACID), permitindo que você os use com seus bancos de dados SQL existentes para maximizar ambos os tipos de integridade de dados. O Oracle NoSQL Database Cloud Service permite que os desenvolvedores criem aplicativos com modelos de banco de dados de documentos, colunas e valores-chave com tempos de resposta previsíveis em milissegundos e replicação de dados para alta disponibilidade. O Azure Cosmos DB para NoSQL é um serviço NoSQL nativo que permite que você se conecte ao modelo de dados do documento de maneira não relacional. Ele pode armazenar arbitrariamente documentos JSON nativos em uma variedade de esquemas.

O SQL Server suporta Nosql?

O SQL Server não oferece suporte a bancos de dados NoSQL. Os bancos de dados NoSQL não são relacionais e, portanto, não são compatíveis com o SQL Server.

No final dos anos 2000, os bancos de dados NoSQL foram projetados para dimensionar, consultar rapidamente e simplificar a programação. A flexibilidade dos bancos de dados NoSQL, bem como a escala e a simplicidade de desenvolvimento com eles, os tornam ideais para a criação de estruturas de dados. Bancos de dados SQL (Structured Query Language) com esquemas rígidos, complexos e tabulares são normalmente acessados ​​usando bancos de dados relacionais. As transações ACID de vários documentos agora podem ser manipuladas no MongoDB 4.0, e o MongoDB 4.2 inclui a capacidade de abranger vários clusters fragmentados. Os modelos de dados são representados na posição número um nesta seção. Os bancos de dados NoSQL são frequentemente otimizados para consultas, e não para redução de duplicação de dados. A compressão também está incluída em alguns No.

Não. Bancos de dados SQL para reduzir a pegada de armazenamento. Os bancos de dados de gráficos são excelentes ferramentas para analisar relacionamentos, mas podem não ser adequados para a recuperação diária. Usar o MongoDB ou outro banco de dados é útil se você quiser usá-lo para uma finalidade específica; o white paper Onde usar o MongoDB ajudará você a determinar qual banco de dados é o certo para você. Uma das maneiras mais diretas de começar com bancos de dados NoSQL é usar o MongoDB Atlas. Você pode aprender MongoDB online gratuitamente na MongoDB University, que oferece treinamento totalmente online.

Escolhendo o banco de dados certo

A decisão de usar um banco de dados é tomada, em última análise, pelas especificidades do projeto, bem como pelas necessidades dos usuários.

Por que usar SQL e não Nosql?

Os bancos de dados SQL permitem processamento de dados eficiente e mesclagem de dados entre tabelas, facilitando a realização de consultas complexas em dados estruturados, como solicitações ad hoc. À medida que a complexidade da consulta aumenta, fica mais difícil encontrar consistência entre produtos usando bancos de dados NoSQL.

Para escolher o banco de dados em nuvem certo, você deve primeiro considerar a aparência de seus dados e como você os consultará, bem como seus requisitos de escalabilidade. Dependendo de qual tipo de banco de dados você usará, SQL (linguagem de consulta estruturada) ou NoSQL (não apenas SQL) são os mais comuns. Nesta terceira parte de Big Data na nuvem, abordaremos algumas dicas e truques. Um banco de dados NoSQL pode ser usado para armazenar dados como conteúdo de artigos, postagens de mídia social e outros tipos de dados não estruturados. Pares de valores-chave baseados em gráficos, orientados a dados e armazenamentos de colunas são tipos de dados possíveis. Os bancos de dados NoSQL, em termos de flexibilidade e escalabilidade, foram criados com esses recursos em mente. Seu banco de dados crescerá com o seu negócio à medida que cresce.

Você precisará pensar em como seus dados crescerão à medida que seu banco de dados NoSQL for dimensionado; tanto os bancos de dados NoSQL quanto os bancos de dados NoSQL escalam de forma diferente. Combinar as melhores características de ambos os tipos de bancos de dados tornou-se uma tendência cada vez mais popular. Você tem uma ampla variedade de opções de banco de dados disponíveis, além de bancos de dados no local e na nuvem. Escolher entre NoSQL ou SQL como sua principal plataforma de armazenamento de dados é uma das decisões mais críticas que você pode tomar. Nossa próxima postagem examinará componentes adicionais de armazenamento de dados em nuvem, como data warehouses e data lakes.

Como resultado, os bancos de dados NoSQL podem acomodar uma variedade maior de tipos de dados e são mais adaptáveis. Além disso, quando se trata de recursos de consulta de dados, eles podem ser mais rápidos e eficientes. A flexibilidade dos bancos de dados NoSQL é uma de suas desvantagens; eles tendem a ser mais propensos a inconsistência de dados e perda de dados.
Você deve considerar seus requisitos de dados específicos ao selecionar um banco de dados. O SQL é a melhor escolha se você precisa de um banco de dados muito confiável e aderente à conformidade estrita do ACID. No entanto, se você estiver procurando por um banco de dados com mais flexibilidade e capacidade de lidar com uma ampla gama de tipos de dados, o NoSQL pode ser o caminho certo.

Você pode misturar Nosql e SQL?

Os bancos de dados NoSQL não o impedem de usar SQL, que é uma linguagem de consulta usada para executar operações de dados. NoSQL e SQL podem ser usados ​​em conjunto. O SQL é usado em alguns bancos de dados NoSQL para pesquisar os dados.

O gerenciamento de informações contextualizadas e adaptadas é possível com a combinação de tecnologias relacionais e não relacionais. Os proponentes do NoSQL têm lutado contra os bancos de dados desde que uma falsa guerra começou há dez anos. É difícil para ambos os lados administrar a mudança – não apenas em termos de dados, mas também em termos de contexto e significado. Essas mudanças devem ser gerenciadas para atender às necessidades de agilidade dos negócios modernos. É fundamental que a modelagem de dados (ou, melhor, informações) evolua para identificar e descrever mudanças contínuas em relacionamentos contextuais. Usando um ICMS, o contexto pode ser definido e alterado da mesma forma que os armazenamentos de documentos. Além disso, ao gerenciar explicitamente as informações de configuração de contexto, um ICMS permite a reutilização dos dados existentes.

O ICMS foi criado combinando tecnologias relacionais e não relacionais da mesma forma que um pequeno produto alemão conhecido como CortexDB fez. A evolução dos bancos de dados relacionais foi impulsionada pela incapacidade de se adaptar aos contextos de dados em mudança em meados dos anos 2000. Ao combinar essas tecnologias, as empresas podem avançar para um nível de gerenciamento de informações contextuais adaptativo que é essencial no ambiente de negócios dinâmico de hoje.

Para alguns aplicativos, os bancos de dados NoSQL são uma excelente alternativa aos bancos de dados relacionais tradicionais. Eles são particularmente apropriados para aplicativos que não exigem alto desempenho ou escalabilidade, ou para os quais desempenho ou escalabilidade são relativamente simples de adicionar posteriormente.

Por que o Mongodb é a melhor maneira de consultar dados

O banco de dados MongoDB é uma ferramenta fantástica para acessar e recuperar dados de várias fontes. Além de bancos de dados relacionais, o conteúdo pode ser vinculado a outras fontes de dados. Apesar do SQL ainda ser uma ferramenta comum para algumas tarefas, um banco de dados SQL altamente estruturado pode ser preferível. Não é necessário aprender SQL antes de usar o MongoDB, mas é útil.

Bancos de dados Nosql

Bancos de dados Nosql são bancos de dados que não utilizam o modelo relacional tradicional. Eles geralmente são usados ​​para aplicativos de big data em que os bancos de dados tradicionais não podem ser dimensionados.

Em vez de armazenar dados em um banco de dados relacional, os bancos de dados NoSQL armazenam dados em documentos. Eles são construídos para acomodar as necessidades de negócios modernos e responder rapidamente às demandas de gerenciamento de dados, tornando-os flexíveis, escaláveis ​​e capazes de escalar. Um banco de dados NoSQL pode armazenar grandes quantidades de dados e pode ser classificado em cinco tipos: bancos de dados de documentos puros, armazenamentos de valores-chave, bancos de dados de colunas largas e bancos de dados de gráficos. Os 2000 globais estão adotando rapidamente bancos de dados NoSQL para alimentar aplicativos de missão crítica. Devido a cinco tendências, a maioria dos bancos de dados relacionais é incapaz de lidar com elas. O modelo de dados fixo de bancos de dados relacionais os torna um grande impedimento para o desenvolvimento ágil porque eles não têm agilidade. O modelo de aplicativo, que define o modelo de dados no NoSQL, é usado para definir o modelo de dados.

O MongoDB não assume que os dados devem ser modelados de maneira estática. Para bancos de dados orientados a documentos, JSON é o formato de dados de fato. A sobrecarga de estruturas ORM é eliminada e o desenvolvimento de aplicativos é simplificado. N1QL (pronuncia-se níquel) foi introduzido no Couchbase Server 4.0 como uma poderosa linguagem de consulta SQL e JSON. Ele também oferece suporte a uma variedade de outras funções além das instruções SELECT / FROM / WHERE padrão, incluindo agregação (GROUP BY), classificação (SORT BY), junções (LEFT OUTER / INNER) e muito mais. Como um banco de dados distribuído NoSQL não tem um único ponto de falha, ele fornece benefícios operacionais significativos. Mais interações com clientes estão ocorrendo on-line por meio da Web e de aplicativos móveis, o que pressiona a disponibilidade.

Os administradores de banco de dados podem criar, configurar e dimensionar bancos de dados NoSQL rapidamente. Ao ler, escrever e armazenar, esses dispositivos foram projetados para realizar as mesmas funções. Eles podem operar em qualquer tamanho, incluindo o gerenciamento e monitoramento de clusters de tamanhos variados. O banco de dados NoSQL é distribuído e não requer nenhum software separado e inclui replicação integrada entre vários centros de dados. Além disso, a tecnologia permite failover imediato por meio de roteadores de hardware; os aplicativos não precisam esperar que o banco de dados descubra um problema antes de executar seus próprios. Com o NoSQL se tornando uma tecnologia de banco de dados popular , os aplicativos da Web, móveis e IoT estão se tornando cada vez mais dependentes dele.

Grandes quantidades de dados podem ser armazenadas em bancos de dados NoSQL, que são muito mais eficientes do que os bancos de dados relacionais tradicionais. O serviço de banco de dados Cloud Bigtable NoSQL é ideal para processamento e armazenamento de dados em larga escala, pois pode ser acessado com 99,999% de disponibilidade. Ao gerenciar mais de 5 bilhões de solicitações por segundo com desempenho máximo e 10 Exabytes de dados por dia, o Cloud Bigtable é o serviço de banco de dados NoSQL ideal para empresas que exigem gerenciamento de dados completo e de alto desempenho.

Sql é um banco de dados Nosql?

Bancos de dados NoSQL são usados ​​em grandes bancos de dados. SQL e NoSQL diferem em suas definições se são relacionais (SQL) ou não relacionais (NoSQL), se seus esquemas são predefinidos ou dinâmicos, como eles escalam, o tipo de dados que incluem e se são mais adequados para vários -row transações ou dados não estruturados

Por que o banco de dados Oracle Nosql é a melhor escolha para gerenciamento de dados

O Oracle NoSQL Database é uma excelente opção para organizações que exigem confiabilidade, flexibilidade e disponibilidade de gerenciamento de dados consistente em uma variedade de nós de armazenamento. O banco de dados NoSQL da Oracle foi projetado para ser robusto e escalável, tornando-o uma excelente opção para organizações que exigem grandes quantidades de gerenciamento de dados. Além disso, o Oracle NoSQL Database se destaca por seu amplo conjunto de recursos e opções, permitindo que seja uma solução versátil de gerenciamento de dados.