Bancos de dados SQL x NoSQL

Bancos de dados SQL e NoSQL são dois dos sistemas de gerenciamento de banco de dados mais populares em uso atualmente. Embora compartilhem algumas semelhanças, eles também têm algumas diferenças importantes. Neste artigo, veremos mais de perto os dois tipos de banco de dados e como implementá-los. Os bancos de dados SQL são normalmente usados ​​para armazenar dados estruturados, enquanto os bancos de dados NoSQL são mais adequados para armazenar dados não estruturados. Os bancos de dados SQL usam um modelo relacional, o que significa que os dados são organizados em tabelas com linhas e colunas. Os bancos de dados NoSQL usam uma variedade de modelos diferentes, como pares chave-valor, orientados a documentos e baseados em gráficos. Para implementar um banco de dados SQL, você precisará usar um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS), como MySQL, Oracle ou Microsoft SQL Server. Para implementar um banco de dados NoSQL, você pode usar várias tecnologias diferentes, como MongoDB, Apache Cassandra ou Apache HBase. Ao escolher um banco de dados, é importante considerar suas necessidades específicas. Se você precisar armazenar muitos dados e precisar da capacidade de consultá-los de maneira rápida e fácil, um banco de dados SQL é uma boa escolha. Se você precisa armazenar dados que mudam constantemente ou precisa de mais flexibilidade em como consultá-los, um banco de dados NoSQL é uma escolha melhor.

Robert Sheldon explica a diferença entre NoSQL e bancos de dados relacionais neste artigo. Ambos oferecem vantagens e desvantagens, mas diferem em como são projetados e como armazenam dados. Entender essas diferenças permitirá que você tome uma decisão informada sobre qual tipo de máquina será mais eficaz para sua carga de trabalho. A vantagem dos bancos de dados relacionais é que eles são capazes de lidar com dados estruturados, enquanto os dados semiestruturados e não estruturados não são. Quando falamos sobre bancos de dados NoSQL, normalmente não queremos dizer SQL ou nem mesmo SQL. Cada um dos quatro modelos NoSQL inclui um produto em cada um. A flexibilidade dos bancos de dados NoSQL torna mais fácil para os desenvolvedores criar projetos porque eles não possuem estruturas de dados rígidas. Como os bancos de dados NoSQL não são tão maduros quanto os bancos de dados relacionais, eles não podem garantir o mesmo nível de integridade de dados. Para cargas de trabalho que você pretende oferecer suporte, SQL e NoSQL são as duas opções principais.

SQL é usado para linguagem de consulta; não é usado para bancos de dados NoSQL. Existem semelhanças linguísticas entre NoSQL e SQL. SQL é um mecanismo de pesquisa comum para bancos de dados NoSQL.

Um banco de dados SQL é baseado em tabela, enquanto um banco de dados NoSQL é um documento, valor-chave, gráfico ou banco de dados de armazenamento de colunas largas. MySQL, Oracle, PostgreSQL e Microsoft SQL Server são exemplos de bancos de dados SQL. MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j e CouchDB são apenas alguns bancos de dados NoSQL que são exemplos.

Um banco de dados SQL é uma excelente escolha para uma estrutura de dados extremamente estruturada e que requer conformidade com ACID. Se, por outro lado, seus requisitos de dados não forem claros ou se seus dados não forem estruturados, o NoSQL pode ser sua melhor aposta. O esquema usado em um banco de dados NoSQL não precisa ser predefinido como o esquema usado em um banco de dados SQL.

Para migrar de SQL para NoSQL, a chave primária na tabela relacional torna-se a chave primária na tabela NoSQL. A tabela RDBMS deve ser unida a outras tabelas para recuperar o objeto de negócios, e essas tabelas estreitamente relacionadas devem ser combinadas em uma única tabela NoSQL.

Como funciona o banco de dados Sql e Nosql?

Bancos de dados SQL são bancos de dados relacionais que armazenam dados em tabelas com linhas e colunas e usam linguagem de consulta estruturada (SQL) para acesso ao banco de dados. Os bancos de dados NoSQL não são relacionais e normalmente armazenam dados como documentos. Eles usam várias linguagens de consulta, como JavaScript ou XML.

SQL é uma linguagem de consulta estruturada que existe desde a década de 1970. Os bancos de dados NoSQL não contêm hierarquias, permitindo o desenvolvimento de estruturas exclusivas que podem ser acessadas pelos usuários, em contraste com os bancos de dados SQL. Em geral, os bancos de dados NoSQL podem ser dimensionados verticalmente, o que significa que você pode aumentar a carga no servidor. Um banco de dados NoSQL pode ser usado para manipular dados de várias fontes. Como os bancos de dados NoSQL não exigem bancos de dados relacionais, eles não armazenam dados em linhas e tabelas como fazem nos bancos de dados relacionais. Eles reduzem a necessidade de planejamento e organização de dados não estruturados porque permitem um esquema dinâmico. Os bancos de dados relacionais e SQL permitem fácil acesso a grandes quantidades de dados, dimensionam e permitem que vários tipos de dados sejam dimensionados.

Tudo bem com as versões anteriores do software que faziam a imagem parecer diferente porque cada informação é armazenada no mesmo local. Também é uma boa escolha se você precisar processar grandes quantidades de dados (ou em constante mudança). Grandes empresas como Facebook, Google e outras usam sistemas NoSQL porque exigem uma grande quantidade de dados para funcionar. Cassandra é um dos bancos de dados NoSQL que lidam com enormes quantidades de dados espalhados por vários servidores. Se você precisar acessar um armazenamento de valor-chave sem fortes garantias de integridade, o Redis pode ser a melhor opção. O Elastic Search é uma excelente escolha quando você precisa de uma pesquisa complexa ou flexível.

Os bancos de dados NoSQL orientados a documentos incluem MongoDB, MySQL, DocumentDB e OrientDB. O livro é uma obra de ficção O armazenamento em colunas é usado em armazenamentos de colunas grandes, como Cassandra e DynamoDB, para armazenar dados. Os dados são armazenados em um banco de dados gráfico, como Neo4j ou OrientDB, usando uma estrutura de dados de gráfico direcionado. A crescente popularidade dos bancos de dados NoSQL se deve principalmente à sua capacidade de lidar com grandes quantidades de dados sem a necessidade de bancos de dados SQL tradicionais. Bancos de dados orientados a documentos, bancos de dados de valores-chave, armazenamentos de colunas largas e bancos de dados gráficos são exemplos de bancos de dados NoSQL. O MongoDB, o banco de dados NoSQL mais popular do mundo, é usado em vários aplicativos, como Cassandra, HBase e Hypertable. MongoDB é um banco de dados orientado a documentos que armazena dados no formato chave-valor. Redis e Sqoop são dois bancos de dados NoSQL populares que são baseados em colunas e usam Cassandra como banco de dados primário. O banco de dados NoSQL baseado em colunas do HBase é usado em uma variedade de aplicativos, incluindo Bigtable e Cassandra. Hypertable, um armazenamento de colunas largas, é usado em Neo4j e OrientDB, dois aplicativos populares. Bancos de dados baseados em colunas, como Cassandra e MongoDB, são ideais para aplicativos que precisam armazenar grandes quantidades de dados sem a necessidade de um banco de dados SQL tradicional. Bancos de dados orientados a documentos como MySQL e MongoDB, além de serem simples de usar, podem ser utilizados por aplicações que requerem armazenamento de documentos e baixa latência. Redis e Sqoop são exemplos de armazenamentos de valor-chave, que armazenam dados em um formato de valor-chave, tornando-os adequados para aplicativos que armazenam pequenas quantidades de dados. Armazenamentos de colunas largas, como Cassandra e DynamoDB, armazenam dados em armazenamento colunar, tornando-o adequado para aplicativos que precisam manter grandes quantidades de dados. Bancos de dados de gráficos como Neo4j e OrientDB, bem como muitos outros, suportam estruturas de dados de gráficos direcionados para armazenamento de dados, tornando-os adequados para aplicativos que armazenam dados de gráficos.

Os Melhores Dbms Para Você

Os DBMSs são compostos de muitos pontos fortes e fracos diferentes. A seleção de qual DBMS usar depende inteiramente dos requisitos e necessidades do cliente.

Como faço para escolher entre Nosql e SQL?

A execução de consultas NoSQL pode ser realizada, mas elas são muito mais lentas do que as tradicionais. Seu aplicativo de alta transação precisa ser executado. A administração de banco de dados em bancos de dados SQL é mais adequada para transações que envolvem cargas pesadas e estruturas de dados complexas, pois são mais estáveis ​​e garantem a integridade dos dados. O ACID deve ser devidamente monitorado.

Os dados são a base de todos os subcampos da ciência de dados. Na maioria dos casos, os dados necessários são armazenados em um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS). Para interagir e se comunicar com o SGBD, a linguagem utilizada deve ser precisa. SQL (linguagem de consulta estruturada) é o nome dado à linguagem de programação utilizada nas interações do SGBD. Nos últimos anos, um novo termo surgiu no campo dos bancos de dados: bancos de dados NoSQL. Um banco de dados NoSQL não armazena dados em tabelas ou registros e, portanto, é chamado de banco de dados não relacional. Em vez de uma estrutura de armazenamento de dados, ela é composta de requisitos específicos.

Os quatro tipos mais populares são bancos de dados gráficos, bancos de dados orientados a colunas, bancos de dados orientados a documentos e pares chave-valor. MongoDB é um banco de dados de documentos baseado em Python baseado em documentos. Um banco de dados NoSQL é projetado para oferecer maior flexibilidade no design de sua estrutura de dados. Ao contrário dos bancos de dados SQL, ele possui uma estrutura mais rígida e uma variedade menor de tipos de dados. Pela primeira vez, SQL e NoSQL podem ser mais adequados para iniciantes. Cada um tem seu próprio conjunto de vantagens e desvantagens, então você deve decidir qual é o certo para você com base em seus dados, sua aplicação e o que o torna mais fácil de desenvolver. É verdade que o SQL é mais barato e mais eficiente que o NoSQL, mas isso não quer dizer que seja superior. Você escolherá a melhor solução se ouvir seus dados.

Os bancos de dados SQL são mais populares do que os bancos de dados NoSQL, em parte por causa de suas vantagens. Os bancos de dados NoSQL, por exemplo, não requerem os serviços de um administrador de banco de dados, o que pode ser benéfico. Além disso, os bancos de dados NoSQL são mais fáceis de usar e lidam com grandes quantidades de dados.
É importante notar, no entanto, que os bancos de dados NoSQL têm suas falhas. O nível de acesso e manipulação de dados em bancos de dados SQL é significativamente menor do que em bancos de dados NoSQL. Como resultado, se você estiver fazendo coisas como unir tabelas ou usar funções SQL avançadas, precisará usar um banco de dados diferente.
Cabe a você escolher o banco de dados que melhor atenda às suas necessidades. Se você é um novato em bancos de dados SQL, aprenda como usá-los primeiro antes de passar para bancos de dados NoSQL se precisar executar tarefas mais complexas. Um banco de dados NoSQL sempre deve ser usado em vez de qualquer outra coisa.

Exemplos de bancos de dados Nosql

MongoDB, CouchDB e Cassandra são exemplos de bancos de dados NoSQL. Esses bancos de dados são projetados para serem altamente escaláveis ​​e fornecer alto desempenho. Eles são frequentemente usados ​​em situações em que os bancos de dados relacionais tradicionais não podem lidar com o volume ou o tipo de dados.

Banco de dados NoSQL é um tipo de banco de dados que não armazena dados no mesmo formato de um banco de dados relacional. Com o NoSQL, você não precisa se preocupar com um esquema fixo, não precisa se juntar e não precisa escalar. Armazenamentos de dados com alto requisito de armazenamento podem ser compilados com um banco de dados NoSQL. Twitter, Facebook, Google e outras empresas, por exemplo, coletam terabytes de dados de usuários todos os dias. A arquitetura de bancos de dados NoSQL distribuídos implica que o banco de dados não possui uma única unidade de controle ou armazenamento. Como resultado, a necessidade de implantar e gerenciar vários bancos de dados para os mesmos dados é eliminada. Como os dados são sempre distribuídos continuamente, um banco de dados distribuído oferece a capacidade de acessá-lo indefinidamente.

Em armazenamentos de valor-chave, todos os dados são considerados uma chave e um valor. Os dados são armazenados e processados ​​em colunas de vários tamanhos por um grande número de máquinas que executam armazenamentos de famílias de colunas. Os bancos de dados de documentos são essencialmente versões de documentos criados anteriormente que contêm outras coleções de valores-chave. Um documento semiestruturado pode ser armazenado em um formato como JSON. Os administradores de banco de dados não têm a capacidade de gerar resultados de consulta declarativa de alto nível em comparação com o SQL. Em vez de buscar dados desses bancos de dados, são usados ​​modelos de consulta. As interfaces RESTful são recursos comuns das plataformas NoSQL.

Em contraste com um banco de dados relacional, que armazena informações livremente, um banco de dados gráfico é multi-relacional. Um banco de dados gráfico destina-se a suportar uma ampla gama de modelos de dados com um único back-end integrado. Bancos de dados multimodelos são um novo conceito no NoSQL e haverá mais interesse nessa categoria com o passar do tempo. Uma classificação dos dez bancos de dados mais populares pode ser encontrada em http://db-engines.com/en/ranking.html.

O RavenDB, como um banco de dados orientado a documentos, oferece todos os benefícios dos bancos de dados NoSQL, bem como a conveniência de um banco de dados relacional. Além disso, ele pode ser combinado com bancos de dados SQL existentes para se beneficiar de ambos os tipos de integridade de dados, permitindo que você obtenha o máximo de ambos os tipos de dados. O banco de dados NoSQL do RavenDB pode ser usado tanto para aplicativos do mundo real quanto para bancos de dados NoSQL.

Estrutura de banco de dados Nosql

Um banco de dados NoSQL armazena dados em documentos em vez de tabelas. Isso resulta em uma variedade de modelos de dados flexíveis que são subdivididos em clusters “não apenas SQL”. Bancos de dados de documentos, armazenamentos de valores-chave, bancos de dados de colunas largas e bancos de dados de gráficos são exemplos de bancos de dados NoSQL.

Os bancos de dados de documentos, ao contrário dos bancos de dados relacionais, armazenam dados em documentos. Essas soluções são adaptáveis, escaláveis ​​e podem atender às necessidades de negócios modernos em questão de minutos. Bancos de dados de documentos, armazenamentos de valores-chave, bancos de dados de colunas largas e bancos de dados de gráficos são apenas alguns dos bancos de dados NoSQL. As empresas do Global 2000 estão adotando rapidamente bancos de dados NoSQL para alimentar aplicativos de missão crítica. Cinco tendências contribuem para isso, e a maioria dos bancos de dados não consegue lidar com elas. Devido ao seu modelo de dados fixo, os bancos de dados relacionais são uma grande barreira para o desenvolvimento ágil devido ao seu baixo desempenho. O modelo de aplicativo define o modelo de dados em NoSQL.

Não é possível definir como os dados devem ser modelados simplesmente pelo NoSQL. Como o formato de fato para armazenar dados em um banco de dados orientado a documentos, o JSON é usado. Ele elimina a necessidade de estruturas ORM, resultando em um processo de desenvolvimento de aplicativos mais rápido. N1QL (pronuncia-se níquel), uma poderosa linguagem de consulta SQL, foi adicionada ao lançamento do Couchbase Server 4.0. A matriz de matriz deste aplicativo suporta não apenas instruções SELECT / FROM / WHERE padrão, mas também suporta agregação (GROUP BY), classificação (SORT BY), junções (LEFT OUTER / INNER) e assim por diante. Um banco de dados distribuído NoSQL, que emprega uma arquitetura de expansão e não possui um único ponto de falha, possui um conjunto atraente de benefícios operacionais. A disponibilidade está se tornando uma preocupação cada vez mais importante à medida que os clientes se envolvem em transações online e móveis.

O uso de bancos de dados NoSQL simplifica a configuração, a configuração e a escala deles. Eles foram projetados para facilitar a leitura, a escrita e o armazenamento de informações. Além disso, eles podem lidar com clusters de tamanhos variados em qualquer tamanho, incluindo o gerenciamento e monitoramento de clusters de tamanhos variados. Um banco de dados NoSQL inclui replicação integrada entre vários centros de dados, eliminando a necessidade de software separado. Além disso, permite que os aplicativos executem seus próprios fail-overrun usando roteadores de hardware; os aplicativos não precisam esperar que o banco de dados detecte um problema e execute seu próprio Failover. A maioria dos aplicativos da web, dispositivos móveis e IoT de hoje são executados em bancos de dados NoSQL.

Os bancos de dados Nosql são mais escaláveis ​​que os bancos de dados relacionais

O Nosql é capaz de muito armazenamento?
Quando grandes quantidades de dados são necessárias, os bancos de dados NoSQL são muito flexíveis. Os bancos de dados NoSQL, ao contrário dos bancos de dados relacionais, que são estruturados para armazenar dados, não possuem nenhuma estrutura. Reduz a quantidade de dados que devem ser estruturados, aumentando assim o armazenamento de dados. Além disso, como os bancos de dados NoSQL não dependem de índices para acelerar a recuperação de dados, eles podem ser ampliados com muito mais facilidade.

Exemplos de Sql x Nosql

Os bancos de dados SQL são relacionais, o que significa que armazenam dados em tabelas vinculadas por relacionamentos definidos. Essa abordagem é poderosa para dados estruturados que podem ser facilmente definidos e pesquisados. Os bancos de dados NoSQL não são relacionais, o que significa que eles armazenam dados em um formato flexível e baseado em pares chave-valor. Essa abordagem é melhor para dados não estruturados que não se encaixam bem em um formato de tabela tradicional.

Ao decidir entre NoSQL e MongoDB, você deve considerar o tipo de informação que deseja armazenar e o melhor método para armazená-la. Os dados são armazenados de maneiras diferentes para cada tipo de dados. Há momentos em que é vantajoso escolher um em detrimento do outro, mas a maioria das equipes prefere usar os dois. O principal objetivo dos mecanismos NoSQL é permitir o uso da computação em nuvem. Devido à sua capacidade de expansão, a computação em nuvem oferece maior escalabilidade. Em um ambiente ágil de ritmo acelerado, o NoSQL funciona bem com os desenvolvedores. Fundamentalmente, as soluções NoSQL têm maior probabilidade de falhar devido à dificuldade de resolver problemas difíceis.

Se você estiver trabalhando com uma grande quantidade de dados ou uma variedade de tipos de dados, evite o NoSQL. Em vez de focar na consistência dos dados ou garantir 100% de integridade dos dados, use o NoSQL para garantir a integridade dos dados. Além de ser mais adaptável e capaz de se adaptar às mudanças nas necessidades de dados, o NoSQL oferece a capacidade de controlar custos. Frequentemente tomamos a decisão não sobre qual deles usar, mas sobre quando e onde usar ambos dentro do mesmo aplicativo. Para resolver um projeto envolvendo middleware, os engenheiros da Integrant debateram apaixonadamente JavaScript e Java. Este breve resumo das principais recomendações da Integrant para alocar recursos para projetos de desenvolvimento de software é ideal para qualquer pessoa interessada em como alocar recursos de forma eficaz.

É fundamental selecionar o banco de dados NoSQL certo para a tarefa em mãos à medida que sua popularidade cresce. Como os bancos de dados SQL processam consultas com mais eficiência, eles são mais convenientes para consultas complexas em relação a dados estruturados e unem dados em tabelas para reduzir o tempo de processamento de consultas. Os bancos de dados NoSQL não têm consistência entre os produtos e, à medida que a complexidade da consulta aumenta, eles exigem mais trabalho para consultar os dados.
Os bancos de dados NoSQL funcionam bem quando usados ​​para consultas ad hoc ou quando não há muitos dados para consultar. Além de selecionar um banco de dados NoSQL com base na tarefa em questão, os desenvolvedores devem acompanhar todas as consultas ou problemas que encontrarem. No geral, os bancos de dados NoSQL estão ganhando popularidade, mas devem ser escolhidos com cuidado para não criar problemas.

O que é um exemplo de um Nosql?

O MongoDB é usado em vários setores para atender às necessidades de uma ampla gama de usuários. O tipo de banco de dados NoSQL usado determina a natureza da finalidade. Sistemas de banco de dados como o MongoDB, por exemplo, são classificados como de uso geral. Além de grandes volumes de dados, as consultas de pesquisa em bancos de dados de valor-chave são simples.

A Netflix usa Sql ou Nosql?

O acesso estruturado ao armazenamento é necessário para nossa infraestrutura baseada em nuvem para uma ampla variedade de casos de uso diferentes. A Netflix foi criada para usar as ferramentas mais eficazes para o trabalho. Escolhemos SimpleDB, Hadoop/HBase e Cassandra neste post porque sentimos que todos eles atendiam aos nossos requisitos para NoSQL.