SQL Vs NoSQL: qual é a tecnologia de banco de dados certa para seu aplicativo da Web?

Com o surgimento do big data, a questão de saber se SQL ou NoSQL é a tecnologia de banco de dados certa a ser usada tem sido muito debatida. A resposta, ao que parece, é que SQL e NoSQL podem coexistir em aplicativos da web. A chave é entender os pontos fortes e fracos de cada tipo de banco de dados e usar a ferramenta certa para o trabalho em questão. Os bancos de dados SQL são adequados para armazenar dados altamente estruturados e que podem ser consultados usando SQL. Os bancos de dados NoSQL, por outro lado, são mais adequados para armazenar dados menos estruturados e podem ser consultados usando métodos mais flexíveis. Portanto, por exemplo, se você estivesse criando um aplicativo da Web que precisasse armazenar dados sobre usuários, pedidos e produtos, provavelmente usaria um banco de dados SQL. No entanto, se você estivesse criando um aplicativo da Web que precisasse armazenar dados sobre postagens de mídia social, provavelmente usaria um banco de dados NoSQL. O ponto principal é que SQL e NoSQL têm seu lugar no mundo dos aplicativos da web. É importante entender os pontos fortes e fracos de cada tipo de banco de dados e usar a ferramenta certa para o trabalho em questão.

Apesar do fato de a tecnologia NoSQL ter se mostrado ineficaz, os bancos de dados relacionais são considerados superiores. A ideia de que o NoSQL está acelerando é baseada em seu próprio impulso, e o SQL é a maneira de fornecer familiaridade e poder. De acordo com o Gartner, o DBMS não relacional será o segmento de crescimento mais rápido do mercado de DBMS em 2020. Desde então, o NoSQL decolou e os microsserviços (uma abordagem de dimensionamento distribuído para aplicativos de dimensionamento horizontal) também se popularizaram. O microsserviço pode usar seu próprio banco de dados; em muitos casos, isso significa que um sistema completo pode não ser capaz de usar o mesmo banco de dados. É referido como expansão do banco de dados. Um banco de dados multimodelo é aquele que se baseia em uma única tecnologia de armazenamento de dados , mas permite acessar e ler os mesmos dados independentemente de sua localização. De acordo com Matthew Groves, cientista de dados e desenvolvedor da Couchbase, “estamos testemunhando uma mudança na forma como relacional e NoSQL são combinados”.

Se você estiver usando um banco de dados NoSQL, o SQL não é um requisito; basta consultar o banco de dados usando SQL. Além disso, SQL e NoSQL podem ser abordagens complementares. O SQL é um protocolo de pesquisa popular em alguns bancos de dados NoSQL.

Os dados em um banco de dados de recuperação são modelados como registros em linhas e tabelas com conexões lógicas entre eles. NoSQLDBMs não relacionais são comuns porque não possuem funções SQL.

Parece que ambos os bancos de dados permanecerão em serviço no futuro previsível porque não podem ser substituídos neste momento. Com os bancos de dados NoSQL, a única maneira de substituir os bancos de dados SQL é o NoSQL encontrar uma maneira de manter os dados consistentes e consultar na mesma velocidade indefinidamente.

Bancos de dados SQL são normalmente escaláveis ​​verticalmente na maioria dos casos. Um único servidor pode ser aprimorado adicionando mais CPU, RAM ou capacidade de armazenamento SSD. Um banco de dados NoSQL é aquele que pode ser dimensionado horizontalmente. Quando você usa fragmentação para lidar com tráfego de alto tráfego, seu banco de dados NoSQL será preenchido com mais servidores.

Você pode usar Nosql e SQL juntos?

Não há uma resposta definitiva para essa pergunta, pois depende da aplicação e dos dados em questão. No entanto, geralmente é possível usar bancos de dados SQL e NoSQL juntos em um único aplicativo. Isso pode ser útil, por exemplo, se você tiver dados mais adequados para um banco de dados relacional, mas também precisar armazenar dados mais flexíveis ou fáceis de consultar usando um banco de dados NoSQL.

Os dados armazenados em NoSQL, SQL e ORM devem ser usados ​​para o desenvolvimento de aplicativos. Como os objetos são convertidos em dados relacionais em todos os aplicativos, isso não é muito atraente. Esse problema foi resolvido por ferramentas para ORM. Se você quiser remover a ferramenta ORM, o custo será proibitivo. Quando o ORM é usado para contornar sua simplicidade, o desempenho ganha uma quantidade significativa de importância. Se você estiver desenvolvendo procedimentos armazenados em um banco de dados para obter resultados mais rápidos e adicionando muito código extra para fazê-lo funcionar, as ferramentas de enfraquecimento de ORM servem ao mesmo propósito que uma ferramenta de enfraquecimento em primeiro lugar. O melhor dos dois mundos é combinar NoSQL no front-end e bancos de dados relacionais no back-end.

Escolher migrar para bancos de dados NoSQL não deve ser feito levianamente. Você pode tomar uma decisão informada com base em sua compreensão da arquitetura fundamental do banco de dados e nos benefícios de usar um banco de dados NoSQL. O banco de dados relacional tem sido o padrão ouro para armazenar dados por mais de duas décadas. Apesar disso, à medida que o volume e a complexidade dos dados dos aplicativos da Web continuam a crescer, há uma necessidade urgente de novas abordagens. Provedores de banco de dados como MongoDB e Cassandra foram projetados com isso em mente quando foram lançados. Eles são projetados para uso com grandes conjuntos de dados e não requerem nenhuma engenharia adicional ao dimensionar para um tamanho maior. O uso de bancos de dados NoSQL pode reduzir a quantidade de armazenamento de dados necessária, bem como a quantidade de tempo e esforço necessários para criar e executar um aplicativo. Uma decisão de migração de banco de dados NoSQL deve ser tomada com base em vários fatores.

Bancos de dados Sql e Nosql: o pai perfeito

Os bancos de dados SQL baseados em tabela, ao contrário dos bancos de dados NoSQL, não possuem estruturas de dados relacionais. Um banco de dados SQL é composto de dados estruturados e pode ser analisado usando um modelo relacional. dados não estruturados, o que significa que modelos predefinidos não podem ser usados ​​para analisar bancos de dados NoSQL. As instruções SQL permitem que seu aplicativo de banco de dados relacional seja facilmente convertido em um banco de dados NoSQL como o NosDB. Usando uma instrução SQL avançada, você pode pesquisar todos os documentos JSON no NosDB de várias maneiras. O SQL Server e o MongoDB agora podem facilmente coabitar e passar dados entre eles porque o SQL Server agora pode entender e fragmentar o JSON. SQL é usado tanto para NoSQL quanto para SQL.

Podemos usar Sql e Mongodb juntos?

Devido à estrutura coerente das tabelas e à transformação sofisticada dos dados que o Data Virtuality realiza automaticamente, o MongoDB pode ser acessado e consultado apenas com instruções SQL regulares, e o conteúdo também pode ser combinado com outras fontes de dados, como bancos de dados relacionais.

O Mongo e o SQL Server poderão trabalhar juntos novamente? Seria ideal se o Mongo fosse atualizado a cada 15 minutos. Durante a leitura deste artigo, gostaria de examinar o padrão de segregação de responsabilidade de linha de comando de Greg Young, conhecido como cqrs. NCqrs pode ser implementado usando uma implementação de código aberto. Nesta abordagem, dois bancos de dados são criados: leitura e gravação.

Usar o cliente MySQL de linha de comando é simples e fácil de usar para o MongoDB. Este cliente está incluído como parte da maioria dos pacotes de distribuição Linux, macOS e Windows.
Para se conectar ao MongoDB usando a linha de comando, você deve primeiro instalar o MongoDB Connector for BI. Devido ao seu conector, o MongoDB pode ser usado como uma interface de linha de comando.