Bancos de dados SQL Vs NoSQL: os prós e os contras

Os bancos de dados SQL têm sido o padrão para armazenamento de dados por décadas. No entanto, há uma série de razões pelas quais os bancos de dados NoSQL estão se tornando cada vez mais populares. Um motivo é que os bancos de dados NoSQL são mais escaláveis ​​do que os bancos de dados SQL. Isso significa que eles podem lidar com mais dados e mais usuários sem degradação do desempenho. Outro motivo é que os bancos de dados NoSQL são mais flexíveis que os bancos de dados SQL. Isso significa que eles podem ser facilmente personalizados para atender às necessidades específicas de uma aplicação. Por fim, os bancos de dados NoSQL geralmente são mais fáceis de usar do que os bancos de dados SQL. Isso significa que os desenvolvedores podem começar a trabalhar rapidamente sem ter que aprender muita sintaxe SQL complexa.

Ao selecionar um banco de dados em nuvem, você deve considerar as dimensões de seus dados, como você os consultará e como os escalará. O fator mais importante na decisão sobre um banco de dados é qual tipo de banco de dados você deseja usar – SQL (linguagem de consulta estruturada) ou NoSQL (não apenas SQL). Este artigo é o terceiro da nossa série sobre Big Data na nuvem. Um banco de dados NoSQL seria mais apropriado para armazenar dados não estruturados, como artigos, postagens de mídia social e assim por diante. Os dados podem ser armazenados como um armazenamento de coluna ou como um par de chaves baseado em gráfico e orientado a documento. A flexibilidade e a escalabilidade dos bancos de dados NoSQL foram consideradas. Seu banco de dados também crescerá à medida que sua empresa cresce.

Como os bancos de dados NoSQL e NoSQL diferem em escala, você deve considerar como seu conjunto de dados crescerá no futuro. Algumas pessoas acreditam que combinar os melhores recursos de ambos os tipos de banco de dados lhes permitirá obter maior eficiência. Existem inúmeras opções de banco de dados para escolher se você está no local ou na nuvem. Escolher entre um NoSQL e um banco de dados NoSQL como armazenamento primário de dados é uma das decisões mais importantes que você terá que tomar. Na postagem a seguir, veremos mais componentes de armazenamento em nuvem, como data warehouses e data lakes.

Ao contrário dos bancos de dados SQL, os bancos de dados NoSQL carecem de alguns dos recursos de segurança que os bancos de dados SQL possuem. Eles não têm a necessária confidencialidade ou integridade. Além disso, por não possuírem um esquema bem definido, não é possível atribuir permissões a eles.

Por que o Nosql é preferível ao SQL?

No NoSQL, não há relação entre os tipos de dados. Uma consulta NoSQL pode ser executada, mas é muito mais lenta do que uma consulta existente. Seu aplicativo tem um alto nível de atividade de transação. Bancos de dados SQL são ideais para transações pesadas ou complexas devido ao seu alto nível de estabilidade e integridade de dados.

Os dados são a base de todos os subcampos da ciência de dados. Os dados geralmente são armazenados em um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) como o principal método de armazenamento. As linguagens DBMS devem ser usadas para interagir e se comunicar umas com as outras. SQL (Structured query Language) é uma linguagem de programação usada para interagir com bancos de dados. Outro termo que surgiu nos últimos anos são os bancos de dados NoSQL. Um banco de dados NoSQL, como um banco de dados não relacional, não armazena dados em tabelas ou registros. A estrutura de armazenamento de dados é adaptada para um conjunto específico de requisitos.

Três tipos de bancos de dados são normalmente usados: pares orientados a colunas, orientados a documentos e pares chave-valor. O MongoDB é um exemplo de banco de dados orientado a documentos em Python. É o caso que os bancos de dados NoSQL permitem que você crie uma estrutura de dados com mais liberdade. Os bancos de dados SQL, por outro lado, têm uma estrutura mais rígida e um tipo de dados menos flexível. Se você é iniciante, aprender SQL e fazer a transição para NoSQL pode ser um bom ponto de partida. Cada um tem seu próprio conjunto de vantagens e desvantagens, e você deve escolher um com base em seus dados, aplicativo e facilidade de uso. A principal distinção entre SQL e NoSQL é que o SQL não é o único em termos de desempenho. Ouça seus dados e tome a melhor decisão possível.

Como usar o Mongodb

Você pode usar o MongoDB facilmente porque é extremamente simples de usar. Os desenvolvedores apreciam sua velocidade, escalabilidade e capacidade de lidar com grandes quantidades de dados devido à sua alta velocidade e flexibilidade.

Por que os bancos de dados Nosql são melhores?

Os bancos de dados Nosql são melhores porque permitem mais flexibilidade na maneira como os dados são armazenados. Isso pode ser útil ao trabalhar com grandes quantidades de dados que precisam ser organizados de forma diferente de um banco de dados relacional tradicional . Os bancos de dados Nosql também podem ser mais fáceis de dimensionar, pois podem ser distribuídos em vários servidores.

Um banco de dados NoSQL foi desenvolvido pela primeira vez no final dos anos 2000 com o objetivo de reduzir a quantidade de tempo necessária para escalar, conduzir consultas rápidas e escrever programas. Um banco de dados NoSQL tem várias vantagens em relação aos bancos de dados tradicionais, incluindo a capacidade de dimensionar horizontalmente e fornecer uma variedade de tipos de dados. Os bancos de dados SQL (Structured Query Language) com esquemas rígidos, complexos e tabulares exigem grande escala vertical e são normalmente acessados ​​por meio de bancos de dados relacionais . No MongoDB 4.0, as transações ACID de vários documentos foram introduzidas e o MongoDB 4.2 adicionou suporte para clusters expansíveis no MongoDB. Não há modelos de dados no primeiro. Ao usar bancos de dados NoSQL, geralmente é otimizado para consultas em vez de duplicação de dados. Muitos Não.

Os bancos de dados NoSQL também incluem compactação para reduzir o espaço de armazenamento. Bancos de dados gráficos , por exemplo, podem ser úteis para analisar relacionamentos, mas podem não ser suficientes para satisfazer suas necessidades de pesquisa diárias. O white paper Onde usar o MongoDB ajudará você a determinar se o MongoDB ou outro banco de dados é apropriado para suas necessidades. Para começar com bancos de dados NoSQL, uma das maneiras mais simples é usar o MongoDB Atlas. Você pode aprender MongoDB online gratuitamente com a MongoDB University, que oferece treinamento abrangente sobre o assunto.

Desvantagens do Nosql sobre o SQL

Quais são as desvantagens e vantagens dos bancos de dados NoSQL? Uma das principais desvantagens dos bancos de dados NoSQL é que eles não suportam transações ACID (atômica, consistência, isolamento, durabilidade) em uma variedade de documentos. Devido ao design de esquema apropriado, muitos aplicativos podem usar uma única atomicidade de registro.

Toda organização moderna, vale ressaltar, depende muito de dados para alcançar o sucesso. Os bancos de dados SQL e NoSQL são os bancos de dados mais usados ​​entre as empresas. Cada um é único à sua maneira e cada um tem alguns pontos fracos. Vamos dar uma olhada em cada um deles para ver se algum deles é a escolha certa para você. Quando os dados aumentam, dimensionar seu banco de dados é como jogar um jogo de pega-pega sem fim, sempre sabendo que a configuração perfeita nunca estará disponível. Como resultado da expansão, os bancos de dados NoSQL são mais fáceis e baratos de configurar. Eles podem ser usados ​​como uma ferramenta de computação em nuvem devido aos seus conjuntos de dados grandes e em rápido crescimento.

Como o NoSQL depende de um servidor e região distribuídos, não há um único ponto de falha. Como resultado, os bancos de dados NoSQL têm um nível mais alto de estabilidade e resiliência, além de disponibilidade contínua e nenhum tempo de inatividade. Tipos de banco de dados, como NoSQL, podem ser configurados para atender às necessidades de usuários específicos, permitindo que os desenvolvedores encontrem a combinação ideal para seu projeto. Muitas organizações optam por usar bancos de dados NoSQL que são de código aberto. É uma boa opção para computação em nuvem porque lida com um grande número de conjuntos de dados de forma rápida e eficaz. As consultas NoSQL não podem ser executadas em uma linguagem padrão. Como resultado, uma equipe mais cara, como desenvolvedores e cientistas de dados, será necessária para realizar as consultas.

O Astra da DataStax é um banco de dados como serviço (DBaaS) multinuvem executado no Apache Cassandra e Kubernetes e emprega uma arquitetura de microsserviços. Astra emprega uma camada de API de dados chamada Stargate, uma fonte que foi construída de forma open source. Você pode iniciar seu serviço de nuvem imediatamente selecionando Azure, Google Cloud Platform ou AWS na lista abaixo.

Mongodb Vs SQL

A conclusão é que chegamos à conclusão. O MongoDB, como banco de dados, é muito mais avançado e capaz de lidar com grandes conjuntos de dados em termos de recursos de esquema. O banco de dados SQL Server é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) que gerencia o sistema de banco de dados e fornece soluções de dados de negócios de ponta a ponta. No caso de dados não estruturados, o MongoDB é uma excelente escolha.

Os mundos dos bancos de dados MongoDB e SQL são pólos opostos. O caos é o caso dos dados não estruturados, enquanto os dados estruturados são o caso dos dados organizados. Os mundos devem ser usados ​​de maneiras diferentes para propósitos diferentes e têm seu próprio conjunto de vantagens e desvantagens. O objetivo deste artigo é comparar os bancos de dados MongoDB e SQL em profundidade. Até os anos 2000, os bancos de dados SQL eram os bancos de dados mais usados ​​para consulta e análise. O boom da Internet e da web 2.0 criou uma enorme quantidade de dados não estruturados. Esse tipo de dados não pode ser mapeado para esquemas semelhantes a tabelas da maneira mais eficaz.

Os bancos de dados NoSQL apareceram pela primeira vez durante esse período. O Teorema CAP, que se concentra na consistência, disponibilidade e partição, está no centro do MongoDB. Os teoremas CAP descrevem a disponibilidade de dados no MongoDB como um recurso adicional em contraste com as propriedades ACID dos bancos de dados SQL. O sistema é alimentado por um cluster de hardware comum e permite que os dados sejam replicados em vários nós para alta disponibilidade e confiabilidade. A maioria dos dados gerados por dispositivos e aplicativos conectados à Internet não é estruturada, tornando os bancos de dados tradicionais inúteis. Ele fornece, no entanto, suporte para consulta de documentos, mas é mal projetado e não fornece muitas informações. Se o MongoDB não puder lidar com análises, podemos executar as consultas usuais em um banco de dados relacional.

O MongoDB BI Connector é compatível com várias ferramentas populares de business intelligence, incluindo Tableau, Cognos e outras. Os data warehouses são uma opção fantástica que pode custar muito dinheiro, mas também tem limitações. Além disso, ao forçá-lo a atribuir seus dados a um esquema relacional, eles também podem minar o valor dos bancos de dados NoSQL. Se você tiver uma ferramenta de business intelligence existente que deseja conectar ao MongoDB, o conector do MongoDB é uma excelente escolha. Uma de suas desvantagens é que ele não consegue conectar dados de várias fontes heterogêneas. Outra opção seria criar um aplicativo Python que se conecta ao MongoDB e busca dados, além de realizar análises nele. Com o PyMongo, podemos recuperar dados do MongoDB e escrever de volta os dados no MongoDB. Pode ser uma boa escolha em relação a um data warehouse quando comparado à análise exploratória de dados, mas nem sempre pode ser a melhor escolha para clientes comerciais.

Nosql Vs. Sql: qual é melhor para desenvolvimento web?

Como o MongoDB é escrito em qualquer linguagem que possa armazenar dados, não há necessidade de aprender SQL para usá-lo. Se você pretende usar o MongoDB em um aplicativo da Web, deve estar familiarizado com a linguagem de consulta.