Bancos de dados NoSQL e consultas ad hoc: o que você precisa saber

Não há uma resposta única para essa pergunta, pois a decisão de usar ou não um banco de dados NoSQL para consultas ad hoc depende de vários fatores. No entanto, em geral, os bancos de dados NoSQL são adequados para consultas ad hoc porque são projetados para lidar com grandes quantidades de dados e podem ser facilmente dimensionados. Além disso, os bancos de dados NoSQL geralmente oferecem opções de esquema mais flexíveis do que os bancos de dados relacionais , o que torna mais fácil acomodar alterações ou adições aos seus dados.

O Mongodb permite consultas ad hoc?

Com suporte a consultas ad hoc, os desenvolvedores podem atualizar suas consultas ad hoc em tempo real, resultando em melhorias significativas de desempenho. Existem vários tipos de banco de dados disponíveis no MongoDB, incluindo consultas de campo, consultas de intervalo e pesquisas de expressão regular. Existem alguns campos que podem ser retornados, bem como algumas funções definidas pelo usuário.

O MongoDB pode lidar com consultas de quatro milissegundos sem dificuldade. Ele pode lidar com consultas sobre campos, intervalos, localizações, valores e até mesmo expressões regulares. Ele se distingue do CouchDB em termos de sua capacidade de lidar com consultas dinâmicas. Houve algumas consultas que exigiram uma grande quantidade de tempo para produzir dados. É o único banco de dados NoSQL de armazenamento de documentos gratuito que oferece suporte a recursos geoespaciais. Usando o Sharding inovador, um banco de dados pode ser dimensionado horizontalmente com muita facilidade, o que é bastante exclusivo. Nós o testamos em vários aplicativos baseados em servidor e descobrimos que ele teve um desempenho melhor do que o CouchDB, mas, novamente, nosso caso de uso foi fortemente influenciado pelo MongoDB.

Fragmentando seu banco de dados para melhorar o desempenho

Mais informações sobre sharding podem ser encontradas em nosso guia.

Quando o Nosql não deve ser usado?

Além disso, NoSQL não suporta operações dinâmicas. Não há garantia de que ele tenha propriedades ACID. Por exemplo, se você estiver lidando com transações como demonstrações financeiras, os bancos de dados SQL podem ser uma boa escolha. Você deve evitar o NoSQL se o desempenho do seu aplicativo for limitado por sua capacidade de execução sob demanda.

Devido à popularidade dos bancos de dados NoSQL, organizações de todos os tamanhos estão começando a usá-los. Este artigo procura explicar por que o NoSQL está crescendo em popularidade e para que serve o NoSQL? Os primeiros pioneiros da Internet tiveram um dia de campo com o NoSQL, que foi criado como resultado de sua frustração com as tecnologias tradicionais de banco de dados . Quando é hora de começar a usar bancos de dados NoSQL, é necessário esclarecer como fazê-lo. Estruturas de banco de dados e modelos de dados são frequentemente usados ​​em NoSQL. Nesta discussão, examinamos o NoSQL em termos de seus vários aplicativos e identificamos os motivos mais comuns para sua ampla adoção. Por causa da era da nuvem, os bancos de dados NoSQL se adaptaram rapidamente à automação que faz parte da nuvem. Em bancos de dados NoSQL, as tecnologias de streaming em tempo real costumam ser mais eficazes. Se você quiser saber mais sobre o MongoDB, o banco de dados NoSQL mais usado, pode experimentar o MongoDB Atlas gratuitamente.

O banco de dados NoSQL difere do banco de dados relacional porque não depende de tabelas e colunas. Em vez de gráficos, árvores ou conjuntos, estruturas de dados são usadas para criar gráficos, árvores e conjuntos. Eles são ideais para aplicações com níveis mais altos de flexibilidade e escalabilidade. Além disso, os bancos de dados NoSQL são mais eficientes e rápidos em comparação aos bancos de dados relacionais convencionais . Em vez de depender de varreduras de tabela para desempenho, eles usam algoritmos otimizados para desempenho. Os bancos de dados NoSQL são uma ótima opção para aplicativos modernos que exigem um banco de dados mais flexível e escalável. A experiência do usuário é excelente e eles são frequentemente mais eficientes do que os bancos de dados relacionais tradicionais em termos de velocidade e eficiência.

Bancos de dados Nosql nem sempre são a escolha certa

Apesar de suas falhas, os bancos de dados NoSQL podem ser benéficos para uma empresa. Além disso, os bancos de dados NoSQL não oferecem suporte à funcionalidade suportada nativamente pelos bancos de dados relacionais. Uma variedade de características de confiabilidade, como atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade, são necessárias.
Os bancos de dados NoSQL são frequentemente citados como tendo desvantagens, como problemas de compatibilidade com instruções SQL, falta de padronização e dificuldade em oferecer suporte a consultas de trabalho. Os bancos de dados SQL, por outro lado, são mais adequados para transações pesadas ou complexas porque são mais estáveis ​​e têm melhor integridade de dados. Os bancos de dados SQL, além de serem mais fáceis de usar em ambientes que exigem conformidade com ACID, são mais adequados para esse tipo de negócio.

Quais são as limitações do Nosql?

Quais são as desvantagens do banco de dados NoSQL? Uma das críticas mais comuns aos bancos de dados NoSQL é que eles são incapazes de suportar transações ACID em vários documentos (atomicidade, consistência, isolamento, durabilidade). Vários aplicativos podem ser executados com uma única atomicidade de registro quando o esquema é projetado corretamente.

Um banco de dados NoSQL, que é um tipo de banco de dados disponível em código aberto, surgiu como uma nova tecnologia significativa de armazenamento de dados. A maioria deles não é perfeita. Neste artigo, veremos algumas das desvantagens e limitações do armazenamento NoSQL. As transações ACID, uma técnica comum para garantir que os dados permaneçam consistentes em vários bancos de dados, são incomuns em bancos de dados NoSQL. O objetivo do NoSQL não é ser uma interface entre bancos de dados ou linguagens de programação. Como resultado, aprender bancos de dados NoSQL é mais difícil. Há vários produtos de armazenamento NoSQL com desvantagens distintas. Ao avaliar os prós e os contras de diferentes soluções NoSQL , existem inúmeras opções disponíveis.

Os bancos de dados NoSQL não são tão maduros, flexíveis ou simples de dimensionar quanto os bancos de dados convencionais . Eles têm uma dificuldade maior em suportar consultas de trabalho devido à falta de padronização.

Os prós e contras dos bancos de dados Nosql

Os bancos de dados Nosql vêm com várias vantagens sobre os bancos de dados relacionais, incluindo escalabilidade e facilidade de uso. No entanto, eles vêm com algumas desvantagens, incluindo a falta de suporte a transações e um alto requisito de memória.

Você pode usar Nosql para dados relacionais?

Os relacionamentos podem ser armazenados em bancos de dados NoSQL e diferem dos bancos de dados relacionais em termos de estrutura e armazenamento. Muitos usuários de banco de dados NoSQL acreditam que modelar dados de relacionamento em bancos de dados NoSQL é mais fácil do que modelar dados de relacionamento em um banco de dados relacional porque os dados relacionados não precisam ser particionados.

Os sistemas de banco de dados relacionais ou NoSQL são comumente usados ​​em aplicativos nativos da nuvem. Todos eles têm seu próprio conjunto de características, incluindo tecnologia integrada, armazenamento de dados e acessibilidade. Um banco de dados não SQL é um banco de dados que não armazena dados não estruturados ou semiestruturados; normalmente é um par chave-valor ou documento. Os datastores NoSQL são mais adequados para serviços de alto volume que exigem tempos de resposta inferiores a um segundo. Se você consultar um sistema consistente para um item que está sendo atualizado no momento, você aguardará essa resposta antes de fazer alterações nele. Qualquer nó responde imediatamente, independentemente de quando essa resposta foi recebida, mesmo que não sejam os dados mais recentes. Se um nó de dados replicado falhar, a tolerância de partição garante que o sistema continue funcionando normalmente.

O banco de dados como serviço (DBaaS) é um aplicativo nativo da nuvem que emprega uma coleção de serviços de dados. Esses serviços contêm recursos integrados de segurança, escalabilidade e monitoramento. Você pode colocar seu banco de dados favorito em cada serviço em uma máquina virtual do Azure e, em seguida, configurar a máquina virtual do Azure. Um microsserviço baseado na nuvem nativa que emprega tecnologias relacionais, NoSQL ou ambas pode ser implementado dependendo dos requisitos de dados. O Azure pode gerenciar quatro bancos de dados relacionais na nuvem como parte de seu serviço Banco de Dados como Serviço (DBaaS) do Azure. Todos eles têm um modelo de negócios de pagamento conforme o uso, no qual podem lidar com cargas just-in-time. Ele está disponível além do principal banco de dados SQL Server da Microsoft e várias alternativas de código aberto.

Em minutos, você pode adicionar um banco de dados do Azure ao seu sistema selecionando a quantidade de memória, núcleos de processamento e armazenamento necessários. O compromisso contínuo da Microsoft com a plataforma aberta do Azure se reflete na oferta da empresa de versões gerenciadas de bancos de dados populares de código aberto. Os congelamentos de banco de dados em períodos inativos são tratados automaticamente pela camada de computação sem servidor, permitindo que apenas as cobranças de armazenamento sejam cobradas. A versão gerenciada do MariaDB, por exemplo, foi criada como resultado da aquisição da Sun Microsystems pela Oracle. Na nuvem do Azure, não há necessidade de executar bancos de dados separados para MariaDB; em vez disso, um banco de dados do Azure para MariaDB é gerenciado como um serviço. Este serviço emprega o mecanismo de servidor MariaDB community edition. Esse sistema pode lidar com cargas de trabalho de missão crítica e, ao mesmo tempo, atender aos requisitos de escalabilidade dinâmica.

A ferramenta de interface de linha de comando ou o Serviço de Migração de Dados do Azure podem ser usados ​​para migrar bancos de dados Postgres para MongoDB. Além disso, o CosmosDB permite que você configure qualquer uma de suas regiões de banco de dados para oferecer suporte a gravações e leituras, permitindo que você ofereça suporte a clustering ativo/ativo globalmente. Um desenvolvedor pode migrar rapidamente os bancos de dados Mongo, Gremlin ou Cassandra existentes para o CosmosDB usando alterações mínimas nos dados ou no código. Se consumirem o armazenamento de tabelas do Azure, os microsserviços que usam a API de tabelas do CosmosDB são simples de migrar. O Azure CosmosDB vem com cinco modelos de consistência na Figura 5-13, cada um bem definido. É possível usar essas opções para fazer compensações granulares em relação à consistência, disponibilidade e desempenho. A tabela a seguir exibe o nível de consistência na lista.

Jeremy Likness, gerente de programas da Microsoft, fornece uma excelente explicação de cada um dos cinco modelos. A tecnologia NewSQL destina-se a substituir o banco de dados relacional, combinando a escalabilidade distribuída do NoSQL com a garantia ACID de um banco de dados relacional. Um banco de dados newSQL foi projetado para prosperar em ambientes de nuvem efêmeros, onde as máquinas virtuais podem ser reiniciadas e reagendadas à vontade. Como resultado da figura anterior, a Cloud Native Computing Foundation forneceu links para os projetos de software livre listados acima. Usando a construção de serviços, um cliente pode facilmente endereçar uma coleção de processos de banco de dados NewSQL idênticos a partir de uma única entrada de DNS. Nossa abordagem nos permite escalar sem interromper as instâncias de aplicativos existentes desvinculando as instâncias de banco de dados do endereço do serviço. Sempre que você enviar uma solicitação para qualquer serviço, obterá sempre o mesmo resultado.

Está se tornando mais popular com um banco de dados NoSQL por seu desempenho, escalabilidade e falta de bloqueio. Eles são capazes de armazenar dados, metadados de modelos, recursos e parâmetros operacionais.
Os cientistas de dados podem usá-los para armazenar dados, metadados de modelos, recursos e parâmetros de operações. Os engenheiros de aprendizado de máquina podem usá-los para armazenar metadados, recursos e parâmetros de operação dos modelos, entre outras coisas.
Eles podem ser usados ​​para armazenar e recuperar dados limpos por engenheiros de dados.

Por que os bancos de dados Nosql estão se tornando mais populares

A popularidade dos bancos de dados NoSQL está sendo impulsionada pelo fato de que eles podem lidar com um número maior de itens de dados e, portanto, usar menos memória do que os bancos de dados relacionais. A capacidade de lidar com dados que não se encaixam em um esquema relacional também é um recurso popular deles.
Um banco de dados relacional continua sendo o tipo mais popular de banco de dados. É adequado para dados que precisam ser consultados sistematicamente, como tabelas com estruturas de dados complexas.
Devido ao seu alto volume, os bancos de dados NoSQL são mais adequados para lidar com dados que não cabem em um banco de dados relacional. Um grande número de pessoas descobre que pode analisar dados sem ter que passar por um processo sistemático de busca de dados.

Quando não usar Nosql

Existem alguns motivos principais pelos quais você pode não querer usar um banco de dados NoSQL:
-Você precisa de conformidade ACID para suas transações. Os bancos de dados NoSQL geralmente não são compatíveis com ACID.
-Seus dados são altamente estruturados e você precisa do modelo relacional para manter essa estrutura.
-Você tem uma grande quantidade de dados e precisa da escalabilidade de um banco de dados NoSQL. Se o tamanho dos seus dados for gerenciável, talvez você não precise da escalabilidade extra.
-Você precisa de análises em tempo real. Os bancos de dados NoSQL normalmente não são projetados para análises em tempo real.

O SQL é mais difícil de usar do que o MongoDB para sharding, mas o MongoDB é muito mais fácil. Podemos escalar horizontalmente usando Sharding, o que é uma grande vantagem para nossos dados. Alguns usuários podem ficar insatisfeitos com o bloqueio de gravação. O uso de bancos de dados NoSQL não pode ser limitado, então aceite que eles podem fazer o que fazem. No caso do NoSQL, a frase “nosql” deve significar não relacional e, se o modelo relacional for ignorado, o NoSQL nunca substituirá o SQL por vários motivos. A maioria das soluções NoSQL, que eu vi, parece ser baseada em armazenamento de valor-chave ou relacional. A acidificação desses compostos ocorre com mais frequência.

Os bancos de dados NoSQL, por outro lado, podem ser personalizados para atender às necessidades de uma organização específica de maneira mais flexível e adaptável. Os bancos de dados NoSQL podem ser usados ​​para armazenar dados não estruturados, como texto, enquanto os bancos de dados SQL podem ser usados ​​para armazenar dados mais estruturados, como tabelas. Como regra geral, determinar as necessidades de sua organização são as considerações mais importantes ao selecionar uma tecnologia de banco de dados.

Mongodb: ótimo para grandes quantidades de dados não estruturados, mas não para informações confidenciais

O MongoDB, por exemplo, é um excelente banco de dados NoSQL para armazenar dados não estruturados, mas não é adequado para aplicativos que exigem registro seguro das informações pessoais dos usuários. Os bancos de dados NoSQL, como resultado, não são tão seguros quanto os bancos de dados SQL, e alguns dos recursos que os tornam mais úteis para determinados aplicativos não estão disponíveis. Um banco de dados SQL é uma excelente escolha para qualquer aplicativo que exija que os dados sejam mantidos em segurança.

Bancos de dados Nosql

Bancos de dados Nosql são bancos de dados que não utilizam o modelo relacional tradicional. Em vez disso, eles usam uma variedade de modelos diferentes, incluindo valor-chave, documento, colunar e gráfico. Os bancos de dados Nosql geralmente são mais escaláveis ​​e fáceis de gerenciar do que os bancos de dados relacionais e podem ser uma boa opção para aplicativos que possuem grandes quantidades de dados ou exigem alto desempenho.

Em vez de depender de bancos de dados relacionais, os bancos de dados NoSQL armazenam dados em documentos. No ambiente de negócios acelerado de hoje, os sistemas de gerenciamento de dados devem ser flexíveis, escaláveis ​​e capazes de responder rapidamente aos requisitos em constante mudança. Os tipos de banco de dados no NoSQL incluem bancos de dados de documentos, armazenamentos de valores-chave, bancos de dados de colunas largas e bancos de dados de gráficos. Um número crescente de empresas do Global 2000 está adotando bancos de dados NoSQL para alimentar aplicativos de missão crítica. Cinco tendências em tecnologia representam os maiores desafios para a maioria dos bancos de dados relacionais. Devido ao modelo de dados fixo, é difícil para desenvolvedores ágeis suportá-los em um banco de dados relacional. Um modelo de banco de dados NoSQL pode ser definido pelo modelo de aplicativo.

A modelagem de dados não precisa ser estática, como o NoSQL deixa claro. JSON, um formato que é de fato em bancos de dados orientados a documentos, é o mais comumente usado para armazenar dados. Com essa abordagem, as estruturas ORM não são mais necessárias e o desenvolvimento de aplicativos é simplificado. Ele inclui N1QL (pronuncia-se níquel), uma poderosa linguagem de consulta SQL que pode ser usada para interpretar JSON. Além das instruções SELECT / FROM / WHERE padrão, ele suporta agregação (GROUP BY), classificação (SORT BY), junções (LEFT OUTER / INNER) e assim por diante. Existem inúmeros benefícios operacionais para os bancos de dados distribuídos NoSQL porque eles são projetados para escalar horizontalmente e não têm um único ponto de falha. À medida que mais e mais clientes se envolvem com marcas por meio de aplicativos móveis e sites, torna-se cada vez mais crítico ter um aplicativo adequado e disponibilidade na web.

É simples configurar, configurar e dimensionar bancos de dados NoSQL. Eles foram projetados para permitir leitura, escrita e armazenamento de forma unificada. Eles estão disponíveis para monitoramento e gerenciamento em uma ampla gama de escalas, incluindo aquelas de pequenos e grandes clusters. Um banco de dados NoSQL é distribuído e pode ser replicado entre vários centros de dados sem a necessidade de nenhum software adicional. Além disso, permite failover instantâneo por meio de roteadores de hardware, permitindo que os aplicativos executem seu próprio failover em vez de esperar que o banco de dados os notifique sobre um problema. À medida que os aplicativos da web, móveis e IoT continuam a evoluir, os bancos de dados NoSQL estão se tornando mais comuns.

Apesar disso, o MongoDB continua sendo o banco de dados NoSQL mais popular devido ao seu grande número de recursos, desempenho e escalabilidade. Existem inúmeras aplicações que requerem um banco de dados rápido, escalável e flexível . O MongoDB, além de ser um modelo de documento rico, é um aplicativo adequado.

Bancos de dados Nosql baseados em documentos são fáceis de usar

Bancos de dados NoSQL baseados em documentos, como MongoDB e CouchDB, armazenam dados em arquivos JSON ou XML. Você pode acessar e consultar dados nesses bancos de dados da mesma forma que faria em arquivos XML ou JSON usando os mesmos comandos. Os dados em armazenamentos de valor-chave, como Redis, são classificados com base em seu tipo. Como resultado, você pode facilmente ler ou gravar dados nesses armazenamentos da mesma forma que faria com um arquivo usando os mesmos comandos. O DynamoDB e outros armazenamentos de colunas largas podem armazenar dados em colunas muito mais largas do que o inteiro padrão de 64 bits. Este método é ideal para grandes conjuntos de dados em termos de velocidade de recuperação e processamento. Como nós e arestas em um gráfico, os dados são armazenados nos armazenamentos de dados do Neo4j . O mesmo conjunto de comandos pode ser usado para consultar e percorrer dados nesses armazenamentos, como em um gráfico.