Bancos de dados NoSQL: o debate em torno de seu uso para dados de login do usuário

Há muito debate em torno do uso de bancos de dados NoSQL para dados de login do usuário. O principal argumento contra o uso de um banco de dados NoSQL é a falta de segurança, pois os bancos de dados NoSQL não são tão seguros quanto os bancos de dados relacionais tradicionais. No entanto, há alguns benefícios em usar um banco de dados NoSQL para dados de login do usuário. O principal benefício é a escalabilidade dos bancos de dados NoSQL. Eles podem lidar com uma grande quantidade de dados muito melhor do que os bancos de dados relacionais. Outro benefício é a flexibilidade dos bancos de dados NoSQL. Eles podem ser facilmente personalizados para atender às necessidades específicas de uma aplicação.

Os bancos de dados NoSQL têm sido amplamente utilizados devido à sua funcionalidade, facilidade de desenvolvimento e escalabilidade. Aplicativos da web em tempo real e big data estão entre o número crescente de aplicativos que os utilizam. Os bancos de dados NoSQL são o futuro dos sistemas de gerenciamento de banco de dados. RDBMS são normalmente escritos para armazenar e recuperar apenas dados estruturados usando SQL (linguagem de consulta estruturada). Muitas indústrias estão adotando bancos de dados NoSQL para dar a alguns aplicativos de negócios maior flexibilidade e escalabilidade. Os bancos de dados NoSQL, com seu modelo de dados flexível e aberto, oferecem uma maneira mais eficiente de armazenar conteúdo multimídia. Este é um dos problemas mais urgentes que as empresas enfrentam hoje.

O Nosql é bom para dados do usuário?

O Nosql é bom para os dados do usuário porque é escalável, flexível e fácil de usar. Ele pode lidar com grandes quantidades de dados e possui um modelo de segurança robusto.

Os sistemas de banco de dados NoSQL armazenam dados em documentos em vez de bancos de dados relacionais. Eles são projetados para serem adaptáveis, escaláveis ​​e capazes de responder rapidamente às necessidades das empresas modernas em termos de gerenciamento de dados. Um banco de dados NoSQL pode ser classificado como um banco de dados de documentos puro, um banco de dados de armazenamento de chave-valor, um banco de dados de colunas largas ou um banco de dados de grafos. As empresas globais de 2000 em rápido crescimento estão adotando cada vez mais bancos de dados NoSQL para alimentar aplicativos de missão crítica. A maioria dos bancos de dados relacionais, apesar de sua simplicidade, está sendo prejudicada por cinco tendências que apresentam desafios técnicos proibitivamente difíceis de resolver. Como os bancos de dados relacionais são baseados em modelos de dados fixos, eles têm uma grande desvantagem no suporte ao desenvolvimento ágil. Um modelo de dados NoSQL é aquele que foi definido em termos de seu modelo de aplicativo.

Ao usar NoSQL, o modelo dos dados não é estático. JSON, abreviação de armazenamento de dados em um banco de dados orientado a documentos, serve como formato de fato. Como resultado, as estruturas ORM não são mais necessárias e o desenvolvimento de aplicativos é simplificado. N1QL (pronuncia-se níquel) é uma linguagem de consulta poderosa que permite que o SQL seja lido diretamente do JSON usando o Couchbase Server 4.0. Ele também suporta instruções SELECT / FROM / WHERE, bem como agregação (GROUP BY), classificação (SORT BY), junções (LEFT OUTER / INNER) e outros recursos. Um banco de dados distribuído NoSQL é uma excelente escolha porque foi projetado para ser expandido, não tem um único ponto de falha e possui benefícios operacionais atraentes. A falta de disponibilidade está se tornando um problema cada vez mais sério à medida que mais interações com os clientes ocorrem on-line por meio de aplicativos móveis e da Web.

Os administradores de banco de dados descobrirão que os bancos de dados NoSQL são simples de usar, configurar e escalar. Eles foram projetados para armazenar, ler e gravar dados. Eles podem operar em qualquer situação, incluindo clusters pequenos e grandes, e podem ser gerenciados e monitorados. Com a instalação de um banco de dados NoSQL, nenhum software adicional é necessário para executar a replicação entre os datacenters. Além disso, permite a recuperação imediata de desastres por meio de roteadores de hardware – os aplicativos não precisam esperar que o banco de dados descubra um problema e devem reagir por conta própria. Devido à sua flexibilidade, o NoSQL está se tornando cada vez mais popular para aplicativos da Web, móveis e Internet das Coisas.

Os dois principais tipos de bancos de dados NoSQL são orientados a documentos e valores-chave. Os armazenamentos de valores-chave usam uma lista de pares de valores-chave em vez de arquivos JSON ou XML, enquanto os bancos de dados orientados a documentos usam qualquer um dos formatos. Em contraste com o NoSQL, as cargas de trabalho de Big Data tendem a ser mais focadas no processamento rápido e na análise de grandes volumes de dados variados e não estruturados, tornando o NoSQL uma escolha melhor. Ao contrário dos bancos de dados relacionais, os bancos de dados NoSQL não dependem de um modelo de esquema fixo. O NoSQL, que é mais simples e tem menos código do que os bancos de dados tradicionais , tem várias vantagens. A desvantagem do NoSQL é que ele requer menos consultas maduras e menos flexíveis. A natureza das consultas de consulta as torna menos flexíveis. Um banco de dados NoSQL não é projetado para servir como um banco de dados NoSQL. A arquitetura orientada a documento de um banco de dados NoSQL e a arquitetura de valor-chave são os dois tipos mais comuns. A principal distinção entre bancos de dados orientados a documentos e armazenamentos de valores-chave é que os bancos de dados orientados a documentos são mais maduros e flexíveis, enquanto os armazenamentos de valores-chave são menos complexos e mais rápidos de usar. Empresas com grande quantidade de dados e necessidade de velocidade devem considerar o NoSQL.

Por que os bancos de dados Nosql são uma ótima opção para muitos aplicativos modernos

O cenário atual de bancos de dados é dominado por uma infinidade de diferentes tipos de bancos de dados que podem ser usados ​​para uma ampla gama de finalidades. Alguns são mais adequados para armazenar e gerenciar dados do usuário, enquanto outros são mais adequados para outros aplicativos. Um banco de dados NoSQL, como o MongoDB, geralmente é mais adequado para armazenar e modelar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Isso se deve à sua arquitetura adaptável e escalável. Além disso, os bancos de dados NoSQL são frequentemente mais rápidos e fáceis de usar do que os bancos de dados tradicionais quando se trata de acessar e manipular dados. Embora os bancos de dados NoSQL possam ser úteis em uma variedade de aplicativos modernos, eles não são perfeitos. Eles não têm a capacidade de executar operações dinâmicas, por exemplo, tornando-os inadequados para aplicativos que exigem propriedades ACID. Além disso, se seu aplicativo requer flexibilidade de tempo de execução de longo prazo, um banco de dados NoSQL pode ser inadequado.

Para que os bancos de dados Nosql são mais adequados?

Devido à natureza dos bancos de dados NoSQL, dados estruturados, semiestruturados e não estruturados podem ser armazenados e modelados em um banco de dados, em vez de dois ou mais.

Os bancos de dados NoSQL, como resultado, não serão mais usados ​​no futuro pelos desenvolvedores. À medida que avançamos, esses bancos de dados estão se tornando cada vez mais importantes para alimentar aplicativos populares. Você pode não saber que existem alguns aplicativos populares que usam bancos de dados NoSQL. A Forbes começou a publicar um site em 1996 como a primeira publicação de negócios a fazê-lo. Para os 140 milhões de usuários on-line da Forbes, o MongoDB Atlas foi implantado para atender às necessidades deste site. A infraestrutura em nuvem da publicação proporcionou maior flexibilidade durante a pandemia de COVID-19. O BangDB foi escolhido como o banco de dados NoSQL escolhido pela Accenture para seu aplicativo de pontuação de leads.

Um banco de dados NoSQL, como o Cassandra, permite que o Facebook gerencie as operações do messenger sem interrupção. O Google Bigtable é um serviço fornecido pelo Google usado por uma das maiores empresas on-line do mundo para potencializar as transações do Google Mail. Todos os aplicativos do LinkedIn são executados no banco de dados Espresso, o que garante a confiabilidade do sistema. Baixe o BangDB gratuitamente para saber mais e ver se ele é adequado para você imediatamente.

O MongoDB, além de sua capacidade de escalar horizontalmente, é extremamente flexível. Como resultado, você não se preocupará com a perda de dados se adicionar mais servidores ao sistema. O MongoDB oferece suporte a uma ampla gama de linguagens de consulta, incluindo JavaScript e Java, o que simplifica a interação com o banco de dados para os desenvolvedores. Como os bancos de dados NoSQL, como o MongoDB, podem ser mais flexíveis e escaláveis ​​do que os bancos de dados SQL , os bancos de dados NoSQL têm várias vantagens. Se seus dados forem muito estruturados e exigirem conformidade com ACID, o SQL pode ser uma boa opção. No entanto, se seus requisitos de dados não forem claros ou se seus dados não forem estruturados, você pode considerar o NoSQL se tiver dificuldade em determinar o que precisa. Não há necessidade de esquemas predefinidos em bancos de dados NoSQL, como ocorre nos bancos de dados SQL. O MongoDB permite escalar horizontalmente em alguns casos. Além de JavaScript e Java, que facilitam a interação com o banco de dados, o MongoDB também oferece suporte a várias outras linguagens de consulta.

Mongodb: o banco de dados Nosql mais popular

O MongoDB é o banco de dados NoSQL mais usado e pode ser usado em vários setores. Não há necessidade de aprender bancos de dados NoSQL porque eles são simples de aprender e podem ser alterados de forma rápida e fácil para atender às necessidades dos dados. O MongoDB é amplamente usado em aplicativos da Web e de big data em tempo real.

Para que o Nosql não é bom?

Além disso, o NoSQL não pode lidar com operações dinâmicas. Não há garantia de que ele terá propriedades ACID. Você pode usar bancos de dados SQL nessas situações, como transações financeiras. Da mesma forma, se você precisar fornecer um alto nível de flexibilidade de tempo de execução, evite o NoSQL.

Há muito interesse nas tecnologias NoSQL , mas pode não ser a melhor escolha para você. Com os dados cada vez maiores, medidos em volume, velocidade e variedade, está se tornando cada vez mais popular armazenar dados de aplicativos em bancos de dados NoSQL. O exemplo da Uber demonstra que, quando se trata de tecnologia, às vezes o ajuste certo não é adequado. O CTO da Etsy recomenda o uso de um pequeno número de ferramentas conhecidas que fornecem operacionalidade de longo prazo para o software. O MySQL foi sua primeira escolha, mesmo que os dados não se prestassem ao RDSM.

O Cassandra foi projetado como um banco de dados distribuído com sharding e replicação automáticos, garantindo alta disponibilidade e escalabilidade. É capaz de lidar com grandes quantidades de dados e possui um alto nível de paralelismo. O Cassandra também possui uma linguagem de consulta avançada que permite a exploração sofisticada de dados. Os serviços de banco de dados GCP do Google estão disponíveis em vários idiomas. Um desses serviços são os serviços de banco de dados NoSQL , que são únicos em sua capacidade de processar grandes conjuntos de dados dinâmicos sem um esquema fixo. O armazenamento de dados inicial do Facebook exigia um banco de dados relacional MySQL. Os engenheiros do Facebook, inspirados pelo artigo no Google BigTable do Google, criaram o Cassandra, uma loja de família de colunas baseada no banco de dados NoSQL do Facebook.

Os prós e contras dos bancos de dados Nosql

Há uma tendência crescente para bancos de dados não relacionais porque eles oferecem melhor desempenho do que os bancos de dados tradicionais. Apesar dessas vantagens, existem algumas desvantagens no uso dessa tecnologia em determinadas situações. A maioria dos bancos de dados NoSQL não é suportada por transações ACID, o que pode ser um problema para aplicativos que exigem fortes garantias de consistência. Além disso, os bancos de dados NoSQL não possuem uma estrutura padronizada, dificultando sua integração com outras aplicações.

Nosql para dados do usuário

Os bancos de dados Nosql são frequentemente usados ​​para armazenar dados do usuário. Isso ocorre porque eles são normalmente mais escaláveis ​​e flexíveis do que os bancos de dados relacionais tradicionais. Os bancos de dados nosql podem ser usados ​​para armazenar dados em vários formatos, incluindo pares chave-valor, orientados a documentos e orientados a colunas.

Existem inúmeros debates sobre qual tipo de banco de dados é melhor. Como parte deste curso, aprenderei como usá-los em um caso específico e como projetá-los com base na situação. Ao contrário de bancos de dados como o DynamoDB, que podem ter um baixo esforço de manutenção, outros como o Cassandra podem exigir muito trabalho. Se quisermos continuar usando o mesmo banco de dados, podemos usar uma abordagem diferente. Além disso, poderíamos limitar o nível do banco de dados de alguma forma, como tornar a idade opcional ou obrigatória, enquanto esse código deve ser inserido no back-end antes que as consultas possam ser executadas. Seria desnecessário ocupar toda a tabela e a maioria das células estaria vazia. Se tivermos apenas dois grandes clientes que atendem a esses requisitos e os outros ficarem felizes em usar as colunas padrão, podemos dividir as comuns em uma única tabela e as diferentes em uma separada.

Nossa flexibilidade nos permitiria dimensionar e oferecer suporte a qualquer número de clientes com os quais precisaríamos colaborar. Uma das soluções é ter estruturas diferenciadas para cada cliente. Um cliente com ID 1: Suponha que o cliente A esteja listado como: 1. Claire, o país: 1, o cliente: A, o número de telefone: 077707070, o endereço de e-mail: [email protegido], o tamanho da família: 3, e a exigência de visto: sim,… Também poderíamos usar um banco de dados NoSQL, que é flexível e não tem esquema rígido. Também seria problemático porque teríamos que recuperar todos eles e combiná-los em um único arquivo no back-end.

Os prós e contras dos bancos de dados Nosql

Existem, no entanto, algumas desvantagens nos bancos de dados NoSQL para armazenar dados do usuário. Em primeiro lugar, os bancos de dados NoSQL não são tão maduros quanto os bancos de dados relacionais em termos de recursos amigáveis. Os bancos de dados NoSQL também são mais lentos para processar dados do que os bancos de dados relacionais devido a seus métodos de armazenamento exclusivos.

Melhor banco de dados para login

Não há uma resposta definitiva para essa pergunta, pois depende das necessidades específicas do aplicativo. No entanto, algumas opções populares de sistemas de banco de dados para usar em um sistema de login incluem MySQL, PostgreSQL e MongoDB.

Tipos de bancos de dados Nosql

Existem muitos tipos de bancos de dados NoSQL, cada um com seus próprios pontos fortes e fracos. Os tipos mais populares são MongoDB, Cassandra e HBase.

Melhor banco de dados para contas de usuário

O mecanismo de banco de dados Oracle é um dos três bancos de dados RDBMS/SQL mais usados ​​(com mais detalhes em uma seção posterior). Microsoft SQL Server é um servidor de banco de dados.

Cada banco de dados deve ter uma conta associada a ele. Ele vem em duas variedades: contas de usuário de banco de dados e contas de usuário de banco de dados em nuvem . Apenas um banco de dados é acessível por meio de contas de usuário. Todos os bancos de dados são acessíveis por meio de contas de usuários universais. Você pode criar, atualizar ou remover usuários do banco de dados fazendo login na página Sites. Do Plesk 12.0 em diante, você pode usar o novo recurso Remote Database Management para restringir ou permitir o acesso a um banco de dados. As configurações de acesso para cada conta de usuário do banco de dados são definidas.

Para obter mais informações sobre como configurar regras de acesso personalizadas, consulte a seção Regras de acesso personalizadas. As senhas para contas de usuário do banco de dados devem ter pelo menos 5 caracteres, não devem conter um nome de usuário e não devem ser preenchidas com caracteres ASCII. Os usuários de banco de dados recém-criados receberão as funções de Leitura e Gravação. Permita acesso somente leitura ou somente gravação se você selecionar a função correspondente. Se você alterar os privilégios, a função se tornará Personalizada. De acordo com as seguintes permissões padrão, o Microsoft SQL Server deve ter essas funções. É fundamental observar que o provedor de hospedagem se reserva o direito de alterar essas permissões.

Mongodb é uma ótima opção para dados não estruturados

Se você normalmente não estrutura dados, o MongoDB é uma excelente escolha. O MongoDB é muito simples de usar e pode lidar com grandes quantidades de tráfego de leitura e gravação, tornando-o uma excelente opção para computação de alto desempenho.

Bancos de dados Nosql

Um banco de dados NoSQL é um banco de dados não relacional que não usa a estrutura tradicional de banco de dados relacional baseada em tabela. Os bancos de dados NoSQL são frequentemente usados ​​para big data e aplicativos da Web em tempo real.

Sistemas aninhados são sistemas baseados em NoSQL que não são modelados após bancos de dados SQL. É criado um modelo de dados que difere do modelo tradicional de tabela de linha e coluna usado em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional. Existem vários bancos de dados NoSQL, bem como bancos de dados muito diferentes. Os bancos de dados de documentos usados ​​com mais frequência têm uma arquitetura de expansão. Exemplos de casos de uso incluem plataformas de comércio eletrônico, plataformas de negociação e desenvolvimento de aplicativos móveis. A tabela a seguir compara MongoDB e PostgreSQL, bem como seus recursos e capacidades. Os tipos de banco de dados com colunas podem agregar rapidamente o valor de uma coluna.

Devido à maneira como eles gravam os dados, é difícil para eles serem consistentes. Os bancos de dados gráficos são otimizados para captura e pesquisa de dados com base nas relações entre os elementos de dados. Várias tabelas podem ser unidas em SQL sem incorrer na sobrecarga necessária.