As vantagens e desvantagens dos bancos de dados NoSQL

Os bancos de dados Nosql estão se tornando cada vez mais populares como uma alternativa aos bancos de dados relacionais tradicionais. No entanto, os bancos de dados nosql vêm com seu próprio conjunto de limitações. Uma das maiores limitações dos bancos de dados nosql é a falta de suporte para transações. As transações são uma parte vital de qualquer banco de dados e permitem que os dados sejam atualizados de maneira segura e consistente. Sem transações, é possível que os dados sejam corrompidos ou perdidos. Outra limitação dos bancos de dados nosql é a falta de suporte para consultas complexas. As consultas são o pão com manteiga de qualquer banco de dados e os bancos de dados nosql geralmente têm dificuldade com qualquer coisa além de consultas simples. Por fim, os bancos de dados nosql geralmente são menos escaláveis ​​do que suas contrapartes relacionais. Isso se deve ao fato de que eles costumam usar modelos de dados mais simples que não são tão facilmente escaláveis. Apesar dessas limitações, os bancos de dados nosql têm suas próprias vantagens e estão se tornando cada vez mais populares. Eles geralmente são mais fáceis de usar e podem ter mais desempenho para determinados tipos de cargas de trabalho.

Os bancos de dados NoSQL surgiram rapidamente como uma plataforma líder para armazenar grandes quantidades de dados. No entanto, eles não são perfeitos. Neste artigo, veremos as desvantagens e vantagens do armazenamento NoSQL. A maioria dos bancos de dados NoSQL, apesar de amplamente utilizados, não suportam transações ACID, o que garante que os dados permaneçam consistentes em todos os bancos de dados. Existem vários tipos de bancos de dados e interfaces de programação disponíveis, mas o NoSQL não é um deles. Como resultado, os bancos de dados NoSQL exigem mais curvas de aprendizado. Para cada produto de armazenamento NoSQL, existem algumas desvantagens exclusivas desse produto. Quando se trata de soluções NoSQL, as organizações podem tomar várias decisões com base nos prós e contras de cada uma.

Banco de dados Os bancos de dados NoSQL podem ser usados ​​para armazenar grandes quantidades de dados em armazenamentos de dados distribuídos. O NoSQL pode ajudar com big data, aplicativos da web em tempo real, cliente 360, compras online, jogos online, Internet das Coisas, redes sociais e publicidade online.

Como os bancos de dados SQL são dimensionáveis ​​verticalmente, você pode aumentar a carga em um único servidor aumentando a RAM, SSD ou CPU em um banco de dados SQL. Os bancos de dados NoSQL, por outro lado, são escaláveis ​​verticalmente, o que significa que eles podem lidar com o aumento do tráfego simplesmente adicionando mais servidores aos seus bancos de dados.

Bancos de dados orientados a objetos têm falhas, incluindo falta de compatibilidade com instruções SQL. Atualmente, não existem bancos de dados totalmente compatíveis com SQL, nem 100% compatíveis com novos bancos de dados usando sua própria linguagem de consulta. Problemas de consulta de trabalho em um banco de dados NoSQL exigem mais conhecimento. Não há padronização suficiente no sistema.

A principal razão para isso é que os volumes de dados que você possui estão excedendo os limites de desempenho do seu RDBMS. É possível resolver esse problema empregando duas características dos bancos de dados NoSQL: flexibilidade de dados e escalabilidade.

Quais são as vantagens e limitações do Nosql?

O NoSQL, além de escalabilidade, simplicidade e baixo código, tem várias outras vantagens. O NoSQL oferece várias desvantagens, incluindo: é menos maduro, menos flexível e menos capaz de realizar consultas sofisticadas. O número de consultas é menor. Não pretende ser auto-suficiente em termos de escala.

O objetivo dos bancos de dados NoSQL era abordar as limitações dos bancos de dados relacionais tradicionais. Quando comparados aos bancos de dados relacionais, os bancos de dados NoSQL são frequentemente mais escaláveis ​​e oferecem melhor desempenho. Eles são mais fáceis de usar e mais flexíveis, permitindo que você desenvolva em um ambiente de computação em nuvem mais rapidamente do que com modelos relacionais. Quando um arquivo de dados é armazenado ou recuperado para uso futuro, menos transformações são necessárias. Muitos tipos diferentes de dados podem ser armazenados e recuperados de maneira mais fácil. Os bancos de dados NoSQL vêm em uma variedade de formas e tamanhos, e os desenvolvedores são responsáveis ​​por definir os esquemas. Como resultado, é mais fácil integrar o banco de dados em novos formatos de dados.

Os dados armazenados em bancos de dados NoSQL são armazenados em formatos nativos, portanto, os desenvolvedores não precisam convertê-los em um formato de armazenamento. Há uma forte comunidade de desenvolvedores em torno de bancos de dados NoSQL. Quando um banco de dados é construído em um cluster de computadores, ele também é capaz de expandir e contrair automaticamente sua capacidade.

Nos últimos anos, os bancos de dados NoSQL surgiram como a tecnologia de armazenamento de dados mais popular. As bases de dados não obedecem ao modelo de base de dados relacional tradicional , o que pode ter impacto no seu desempenho. No entanto, os bancos de dados NoSQL têm muitas vantagens que os tornam ideais para aplicações específicas. Um dos benefícios mais significativos dos bancos de dados NoSQL são suas grandes comunidades de usuários. Como resultado, você terá acesso a um grande número de recursos para ajudá-lo a resolver quaisquer problemas que possam surgir. Como não há necessidade de se preocupar com a consistência dos dados em um banco de dados NoSQL, a normalização dos dados pode ser mais simples. O desempenho e a escalabilidade dos bancos de dados NoSQL também são superiores aos dos bancos de dados relacionais. É mais fácil executar um banco de dados nesses sistemas porque eles não exigem que você codifique seu banco de dados. Quando se trata de consultas complexas, os bancos de dados NoSQL têm uma curva de aprendizado maior do que os bancos de dados relacionais. Além da rigidez dos bancos de dados NoSQL, há falta de rigidez em alguns outros bancos de dados. Você não pode adicionar ou remover colunas de um banco de dados NoSQL sem afetar a estrutura do banco de dados como um todo. Se você precisar alterar dados incompatíveis com seu esquema existente, isso pode limitar sua capacidade de fazer isso. Apesar de os bancos de dados NoSQL serem menos eficazes na recuperação de dados do que os bancos de dados relacionais, eles são mais econômicos quando se trata de alocação de recursos. Isso se deve ao fato de que os bancos de dados NoSQL não exigem os recursos necessários para suportar transações ACID. Como regra geral, usar bancos de dados NoSQL tem vantagens e desvantagens. Os aplicativos baseados em banco de dados podem ser usados ​​para uma ampla gama de finalidades, incluindo aplicativos da Web e aplicativos que requerem escalabilidade rápida. Ao escolher um banco de dados NoSQL, fique atento às limitações e funcionalidades que cada banco de dados possui.

Quais são os problemas com o Nosql?

Existem vários problemas que podem surgir ao usar um banco de dados NoSQL. Um problema é que os bancos de dados NoSQL não são tão maduros quanto os bancos de dados SQL, portanto, pode haver menos recursos e menos suporte disponível. Além disso, os bancos de dados NoSQL podem ser mais difíceis de consultar e atualizar do que os bancos de dados SQL e podem não suportar todos os mesmos tipos de dados. Por fim, os bancos de dados NoSQL geralmente são menos escaláveis ​​do que os bancos de dados SQL, portanto, podem não ser capazes de lidar com grandes quantidades de dados ou altas cargas de tráfego.

Os bancos de dados NoSQL, além de serem mais de código aberto, nos dão maior liberdade quando se trata de dados. No MongoDB, podemos criar dois documentos diferentes com o mesmo nome, mas campos diferentes. Devemos reindexar os dados para outro índice quando não recebemos o esquema ou mapeamento de um índice no Elasticsearch. É menos provável que cause erros. As técnicas adequadas de modelagem, indexação e partição de dados geram o mais alto desempenho. A vantagem do NoSQL sobre outros SGBDs é que ele não precisa lidar com erros relacionados ao fato de que a tabela X já foi preenchida com dados e a tabela Y ainda está por vir. Uma desvantagem do código é que ele deve ser escrito de forma mais defensiva porque você não tem certeza se o registro alterado já está disponível em outra parte do aplicativo. Alguns analistas podem optar por evitar o NoSQL se houver apenas uma análise limitada e/ou nenhum JOIN.

Também é difícil definir um banco de dados NoSQL mais adequado para uma determinada tarefa. O MongoDB tem sido uma excelente escolha para lidar com dados dinâmicos e facilitar o acesso a eles. Embora possa ser a melhor solução para armazenar dados em um formato específico ou para proteger dados com criptografia, pode não ser a melhor solução para armazenar dados em um formato específico.
Uma das principais características dos bancos de dados NoSQL é sua adaptabilidade. Eles podem ser usados ​​em uma variedade de aplicações e podem ser adaptados para atender aos requisitos específicos de uma organização.

Quais são as desvantagens do Nosql?

Quais são algumas desvantagens da tecnologia de banco de dados NoSQL ? Os bancos de dados NoSQL freqüentemente não suportam transações ACID (atômica, consistência, isolamento, durabilidade) porque não suportam o mesmo tipo de transação em vários documentos. Uma única atomicidade de registro é aceitável em uma variedade de aplicativos, desde que o esquema esteja configurado corretamente.

Por que o Nosql não é confiável?

Os bancos de dados NoSQL nem sempre são a melhor opção e nem sempre são a solução mais inteligente. Uma das principais desvantagens dos bancos de dados NoSQL é que eles não possuem recursos de confiabilidade encontrados em bancos de dados relacionais. Em outras palavras, recursos de confiabilidade como atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade estão todos presentes.

Qual deles não é uma vantagem do Nosql?

Os bancos de dados Nosql não são adequados para aplicativos que exigem consultas ou transações complexas. Além disso, os bancos de dados nosql não oferecem o mesmo nível de segurança de dados e controles de privacidade que os bancos de dados relacionais.

Uma inovação de banco de dados NoSQL armazena dados em registros JSON em vez de segmentos e linhas como outros bancos de dados relacionais. A regra no SQL implica que os diretórios NoSQL podem armazenar e recuperar dados. Os diretórios NoSQL são igualmente adaptáveis, versáteis e capazes de identificar e resolver rapidamente problemas para uma variedade de organizações. Bancos de dados de documentos, bancos de dados de valores-chave, bancos de dados de colunas largas e bancos de dados de gráficos são os quatro tipos principais de bancos de dados NoSQL. Não podemos dizer com certeza qual banco de dados é o mais capaz de abordar cada uma dessas questões. Se o seu projeto requer um banco de dados específico, você deve selecioná-lo. Os conjuntos de dados NoSQL, ao contrário dos diretórios relacionais, são frequentemente mais adaptáveis ​​e têm melhor desempenho.

Menos alterações são necessárias quando os dados são removidos ou recuperados para uso. Não importa que tipo de informação você tenha, ela pode ser salva e recuperada a qualquer momento sem problemas. Como resultado da Internet e dos períodos de computação distribuída, os conjuntos de dados NoSQL agora podem ser dimensionados para atender às necessidades de um grande número de usuários. Além disso, ao usar muitos PCs para transmitir uma grande quantidade de dados, a base de informações pode crescer e diminuir naturalmente. Além disso, muitas bases de informações NoSQL podem ser reprojetadas e alteradas sem interrupção. Muitas opções NoSQL são variantes pré-criadas com vários elementos-chave ainda a serem implementados. Uma grande organização extrai dados de diretórios corporativos para avaliar sua proficiência e intensidade, bem como seu conhecimento de negócios (BI), que é um assunto de TI do qual muitas empresas dependem.

Mesmo uma consulta básica requer programação extensiva, e os aparatos tradicionais de BI não permitem acesso NoSQL. A linguagem padrão para gerenciar bancos de dados que contêm dados relacionais é a linguagem de consulta organizada (SQL). É uma estrutura NoSQL não social e não precisa de um padrão formal, nem junções e nem problemas de dimensionamento. Os registros JSON podem ser exibidos como diagramas com hubs e arestas, bem como correspondências de estimativa de chave, dependendo do tipo de dados. A escala plana, também conhecida como expansão, é o processo de computação de dados em bancos de dados NoSQL. Melhora a qualidade da informação porque o SGBD mantém as regras à medida que novas informações são adicionadas. O uso de sharding para dividir vastas coleções de dados em fragmentos menores distribuídos por vários servidores ainda é usado em estruturas NoSQL atualmente .

Como um diretório NoSQL, não haverá garantia de que a linguagem de consulta seja estruturada. O banco de dados NoSQL não inclui nenhum esquema, ao contrário do banco de dados relacional. Dependendo da natureza do seu projeto, pode ser necessário usar mais de um NoSQL. Podemos ajudá-lo a encontrar uma empresa de desenvolvimento de software, se precisar.

Os bancos de dados de documentos são usados ​​principalmente para dados que podem ser acessados ​​de várias maneiras e não requerem tecnologia sofisticada. Da mesma forma que os bancos de dados de documentos identificam cada objeto usando sua chave, os bancos de dados chave-valor identificam cada objeto usando sua chave. Um banco de dados de colunas largas, como um banco de dados de valor-chave, armazena dados em colunas em vez de linhas. Bancos de dados gráficos, em oposição aos armazéns de dados mais tradicionais, são usados ​​para visualizar dados complexos. Os bancos de dados NoSQL geralmente são mais rápidos que os bancos de dados RDBMS em termos de desempenho. A sintaxe de consulta SQL tradicional usada em bancos de dados RDBMS pode ser lenta quando comparada à sintaxe NoSQL mais eficiente usada em bancos de dados SQL. Além disso, os bancos de dados NoSQL usam uma estrutura de dados diferente dos bancos de dados RDBMS, o que pode resultar em desempenho mais rápido. Os sistemas de banco de dados para gerenciar grandes quantidades de dados e transações, como bancos de dados NoSQL, são simples de usar e geralmente usam servidores baratos, enquanto os bancos de dados RDBMS são mais caros e exigem grandes quantidades de armazenamento e capacidade de computação. Como resultado, o NoSQL pode ser muito mais caro para armazenar e processar dados do que o RDBMS. Os tipos de bancos de dados NoSQL dependem de seu modelo de dados e de como são projetados. Os tipos de documento incluem gráficos, tipos de valor-chave, tipos de colunas largas e assim por diante. Os bancos de dados de documentos são usados ​​principalmente para dados não sensíveis ao tempo que devem ser acessados ​​por vários usuários ao mesmo tempo.

Os prós e contras dos bancos de dados Nosql

As vantagens dos bancos de dados NoSQL são inúmeras, mas têm um custo. Os bancos de dados NoSQL não podem armazenar dados estruturados de forma confiável, pela primeira vez. Além disso, não possui a capacidade de realizar junções, tornando-o menos versátil quando se trata de consultar dados. Os bancos de dados NoSQL podem, assim, ser usados ​​para aplicações que não precisam de muitos dados armazenados em formato estruturado, bem como aquelas que requerem grande escala.

Quais são as desvantagens de usar um banco de dados Nosql como o Mongodb?

Além disso, existem algumas desvantagens dos bancos de dados MongoDB NoSQL. O MongoDB requer uma grande quantidade de memória para armazenamento de dados. Os tamanhos dos documentos são limitados, como 16 MB. O MongoDB não oferece suporte ao processamento de transações.

O MongoDB é um banco de dados de expansão horizontal construído na plataforma MongoDB de código aberto. Esse banco de dados, também conhecido como banco de dados NoSQL, foi criado em 2007. Como o NoSQL não é apenas SQL, ele pode ser usado em vários formatos, como colunas, documentos, gráficos, pares chave-valor e assim por diante. O MongoDB foi aclamado como um dos bancos de dados NoSQL mais importantes de todos os tempos. Ele foi projetado com o objetivo de torná-lo o mais fácil possível de usar para aplicativos da web. Não há tabelas em um banco de dados MongoDB NoSQL , simplificando o trabalho dos desenvolvedores. Os dados BSON são armazenados no formato JSON ou JSON estendido, onde os pares chave-valor são usados ​​para armazenar os dados.

No caso de uma chave única, o valor atribuído a ela é definido. Os valores são armazenados em documentos que são alojados em coleções. Uma variedade de tipos de dados, incluindo Boolean, string, double, integer, object, finery data, JavaScript, array, e assim por diante, podem ser armazenados no formato BSON. O MongoDB, lançado em 2007, cresceu para atender a milhares de aplicativos na última década. A TI corporativa agora tem novos recursos que permitirão oferecer suporte às operações do MongoDB. Esse banco de dados pode ser usado com qualquer linguagem de programação, incluindo Java, Go, C#, Python, PHP, Scala, Rust e Ruby on Rails. A comunidade de código aberto do MongoDB abrange todo o mundo e é composta por desenvolvedores de todo o mundo. Apesar do MongoDB ter muitas vantagens, ainda existem algumas desvantagens. O aninhamento de vários documentos para vários níveis é proibido e documentos maiores que 16 MB não são permitidos.

Os bancos de dados NoSQL são vantajosos porque podem lidar com uma grande quantidade de dados em um curto período de tempo. Eles também podem ser usados ​​para armazenar quantidades relativamente pequenas 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 transações ACID. Os bancos de dados NoSQL geralmente não são bons para suportar transações que abrangem vários registros.
-Seus dados são altamente estruturados. Se seus dados forem simples e bem organizados, um banco de dados NoSQL pode não ser a melhor escolha.
-Você tem grandes quantidades de dados. Os bancos de dados NoSQL podem ter dificuldade de dimensionamento para lidar com conjuntos de dados muito grandes.
-Você precisa de consultas complexas. Os bancos de dados NoSQL geralmente não oferecem suporte a SQL ou outras linguagens de consulta padrão.

O MongoDB tem recursos de fragmentação muito melhores do que o SQL. A capacidade de dimensionar horizontalmente é um dos benefícios do Sharding. Pode haver algumas pessoas que acham o bloqueio de gravação complicado. Na sua opinião, não há limite para o número de funções que os SGBDs NoSQL podem manipular. Não há como dizer noSQL porque não pode significar nenhum banco de dados relacional e, se o modelo relacional for ignorado, o NoSQL nunca poderá substituir o SQL para diversos propósitos. A maioria das soluções NoSQL que vi se enquadram na abordagem de armazenamento de valor-chave e ainda não encontrei uma solução NoSQL relacional. Esses ácidos, por outro lado, têm um histórico ruim de produção de ACIDs.

O NoSQL não é tão confiável quanto o SQL para consistência de dados, mas é mais estável quando se trata de redundância e integridade de dados. A falta de dados de transação no NoSQL pode torná-lo mais confiável do que o SQL em algumas situações.
O SQL é o melhor banco de dados para pagamentos e deve ser usado regularmente. É importante lembrar que o NoSQL pode ser mais estável em algumas circunstâncias, por isso não deve ser totalmente descartado.

Vantagens do Nosql sobre o SQL

Os bancos de dados SQL existem há décadas e são a solução testada e comprovada para armazenar dados relacionais. No entanto, os bancos de dados NoSQL vêm ganhando popularidade nos últimos anos devido às suas vantagens sobre os bancos de dados SQL. Os bancos de dados NoSQL são mais escaláveis, podem ser distribuídos com mais facilidade e geralmente têm mais desempenho do que os bancos de dados SQL. Além disso, os bancos de dados NoSQL geralmente são mais adequados para lidar com dados não estruturados.

A escolha de um banco de dados em nuvem deve ser baseada na aparência de seus dados, em como você os consultará e em sua capacidade de dimensionamento. Bancos de dados SQL (linguagem de consulta estruturada) ou NoSQL (não apenas SQL) serão os fatores mais importantes na decisão de qual banco de dados usar. Nossa série Big Data in the Cloud está agora em seu terceiro artigo. Os dados que podem ser armazenados em um banco de dados NoSQL, como conteúdo de artigos, postagens de mídia social e outros tipos de dados não estruturados, são muito mais adequados para esse tipo de banco de dados. Pares baseados em gráficos ou valores-chave podem ser usados ​​como armazenamentos de dados, bem como armazenamentos de coluna. Um banco de dados NoSQL é construído com escalabilidade e flexibilidade em mente. Seu banco de dados se expandirá conforme você expande seus negócios.

Como os bancos de dados NoSQL e NoSQL são dimensionados de maneiras diferentes, você precisará pensar em como seu conjunto de dados crescerá no futuro. Foi proposto que ambos os tipos de bancos de dados sejam combinados para aproveitar suas melhores características. Existem inúmeras opções de banco de dados disponíveis, independentemente de você optar por usar um banco de dados local ou na nuvem. Uma das escolhas mais importantes é usar um banco de dados NoSQL ou um banco de dados NoSQL como seu armazenamento de dados principal. Nosso próximo tópico será data warehouses e data lakes, que são dois componentes adicionais de armazenamento de dados em nuvem.

Os dados orientados por NoSQL e que podem ser armazenados de várias maneiras são ideais para esse tipo de aplicativo. A capacidade de armazenar todos os tipos de dados no NoSQL reduz a quantidade de esforço necessária para distinguir entre diferentes tipos de dados. À medida que seus dados precisam mudar, você pode escalá-los ou reduzi-los rapidamente. Além disso, o NoSQL é mais flexível em termos de armazenamento de dados do que os bancos de dados SQL, que são melhores para transações baseadas em tabelas. Em geral, o NoSQL é uma excelente opção para armazenar grandes quantidades de dados de forma flexível e escalável.

Quais são os diferentes problemas enfrentados pela empresa quando ela decide usar a tecnologia Nosql?

Existem alguns problemas diferentes que podem surgir quando uma empresa decide usar uma tecnologia NoSQL. Um problema é que, com o NoSQL, não há uma maneira padrão de consultar os dados; portanto, cada empresa precisa desenvolver seus próprios métodos para fazer isso. Este pode ser um processo difícil e demorado. Outro problema potencial é que os bancos de dados NoSQL geralmente são menos escaláveis ​​do que seus equivalentes relacionais, portanto, uma empresa precisa ter certeza de que suas necessidades de dados não ultrapassarão os recursos do banco de dados NoSQL escolhido. Além disso, os bancos de dados NoSQL podem ser mais difíceis de gerenciar do que os bancos de dados relacionais, portanto, uma empresa precisa ter uma equipe capaz de fazer isso.

Como arquiteto corporativo, estou sempre em busca de novos conceitos/ideias inovadores que possam beneficiar meus clientes corporativos em vários mercados verticais. Recentemente, eu estava pensando em mergulhar fundo nessa tendência NoSQL para determinar exatamente como meus clientes podem se beneficiar dela. Além disso, queria saber se este é o momento certo para as empresas pensarem em colocar o mesmo em prática. A distinção entre bancos de dados relacionais e bancos de dados não racionais é que os bancos de dados não racionais não precisam aderir estritamente às propriedades ACID, como Consistência e Isolamento. Uma boa ideia de quais casos de uso a solução atenderá é derivada de seu tipo de armazenamento. Vivemos em uma era de dados estruturados, o que é muito mais comum do que nos anos 80 e 90, quando a maioria dos dados em um banco de dados da organização era armazenada. Os bancos de dados não relacionais fornecem a melhor solução geral para lidar com essas tendências (em oposição às soluções RDBMS) porque podem oferecer suporte a dados não estruturados, dimensionar horizontalmente por partição e fornecer suporte de alta disponibilidade.

Estes são alguns dos casos de uso relevantes. Atualmente, muitas organizações fornecem a seus usuários a capacidade de usar fóruns de mensagens, blogs e assim por diante para fazer computação social, e 'Bancos de dados não relacionais ' podem ajudá-los a enfrentar seus desafios de fusões e aquisições, corte de custos, retorno mais rápido e outros desafios . Ele pode ajudar a abordar as seguintes preocupações do usuário final, que são as mais frequentes e difíceis de resolver. Ele tem a vantagem de ter menos tempo de retorno, um custo total de propriedade menor e agilidade nos negócios. Nesse campo, os bancos de dados não relacionais se destacam em termos de desempenho, principalmente quando o volume de dados necessário para armazenar e manipular é alto. Apesar do fato de que esses benefícios de longo prazo podem superar quaisquer desvantagens de curto prazo, ainda existem desafios significativos para as empresas que desejam implementar soluções não relacionais. Hoje em dia, são poucos os 'Bancos de dados não relacionais' que possuem uma solução de suporte de uma organização externa.

Somente naquelas com uma, como Oracle, IBM ou Microsoft, você pode competir com as maiores empresas de software do mundo. É sempre um tópico de discórdia entre tomadores de decisão corporativos quando se trata de recuperação de dados, backup e correções de dados ad hoc. Atualmente, a adoção de bancos de dados não relacionais pelas empresas ainda está em sua infância. É importante lembrar que o NoSQL pode ser usado para construir a empresa do futuro. Se você quiser entender como o NoSQL ajudará a empresa, é fundamental primeiro criar uma mentalidade entre os principais interessados. Uma visão geral de um conjunto de bancos de dados não relacionais é fornecida nesta comparação, tornando-a um bom lugar para empresas que estão pensando em uma adoção séria agora. Se uma organização requer mais de uma solução para seus próprios requisitos específicos, considere qualquer uma das quatro opções que tenham as características mais compatíveis com seus requisitos.

Determine a regra geral para seleção de produtos/resolvidos: Defina abstração para acesso a dados. Você precisará de um modelo para ajudá-lo a planejar o desempenho e a escalabilidade. Não será fácil criar uma plataforma de serviço de dados comum para bancos de dados não relacionais e abstração padronizada de acesso a dados nos próximos anos. No entanto, ter isso em mente desde o início o ajudará a tomar a decisão certa ao longo da jornada. Ao decidir sobre recursos ou versões, a Enterprise deve estar ciente dos problemas e soluções que devem ser abordadas antes de tomar uma decisão. Para conseguir isso, é fundamental usar um modo iterativo e focado na refatoração. O maior desafio será convencer os tomadores de decisão da empresa de que nem todos os dados/objetos podem ser usados ​​no RDBMS.

Se você deseja demonstrar que bancos de dados não relacionais podem ser usados ​​para um tipo específico de caso de uso, experimente-os. Se as empresas quiserem transformar seus sistemas de gerenciamento de informações no futuro usando tecnologias como “Non-Relation Database”, elas devem experimentá-las imediatamente. Sourav Mazumder é o Principal Arquiteto de Tecnologia da Infosys Technologies Limited, tendo passado mais de 14 anos trabalhando na área de Tecnologia da Informação. Seus interesses estão atualmente focados em NoSQL, governança da Web 2.0, modelagem de desempenho e globalização.

Tipos de bancos de dados Nosql

Os bancos de dados NoSQL vêm em uma variedade de tipos para atender às necessidades de diferentes aplicativos. Os tipos mais comuns são bancos de dados de documentos, valores-chave, colunas e gráficos.

Sistemas orientados a banco de dados são aqueles que não dependem de bancos de dados SQL tradicionais além do NoSQL. Um modelo de dados é usado no sistema de dados que é diferente 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 disponíveis no mercado, cada um com seu próprio conjunto de características. Os bancos de dados de documentos mais usados ​​são geralmente reduzidos. Existem inúmeros casos de uso, como plataformas de comércio eletrônico, plataformas de negociação e desenvolvimento de aplicativos móveis. Compare MongoDB com Postgres e saiba mais sobre os dois principais bancos de dados NoSQL. Um banco de dados colunar pode ser usado para agregar várias colunas de uma única coluna.

Como eles escrevem dados de maneira tão diferente, é extremamente difícil para eles tomar decisões de forma consistente. Um banco de dados gráfico é um conjunto de bancos de dados otimizados para capturar e pesquisar conexões entre elementos de dados. Com esses métodos, você não precisa mais lidar com a sobrecarga associada ao SQL JOINING de várias tabelas.

Devido à sua flexibilidade, escalabilidade e capacidade de lidar com grandes quantidades de dados, o MongoDB é amplamente utilizado. O MongoDB também é uma excelente opção para aplicativos da Web, e muitos sites conhecidos o utilizam.
Embora os recursos do MongoDB sejam limitados, ele provou ser um banco de dados confiável e popular. O MongoDB é uma boa escolha para um banco de dados NoSQL que provavelmente será popular.

Processamento de Dados Nosql

O processamento de dados Nosql é um tipo de processamento de dados projetado para bancos de dados que não usam o modelo relacional padrão. Esse tipo de processamento de dados é frequentemente usado para tarefas de processamento de dados em larga escala, como mineração de dados e armazenamento de dados.

Um banco de dados NoSQL difere de um banco de dados tradicional por ter mais flexibilidade. Em contraste com um banco de dados relacional, os bancos de dados NoSQL armazenam dados em uma estrutura de dados, como um documento. Esse design de banco de dados não requer um esquema para lidar com conjuntos de dados grandes e não estruturados, permitindo um processo de dimensionamento rápido. Como os bancos de dados NoSQL não armazenam dados, eles não exigem a troca de tabelas. A aplicação de NoSQL para análise de dados, redes sociais e aplicativos móveis é possível graças à variedade de estruturas de dados disponíveis. Apesar de cada tipo de banco de dados ter seu próprio conjunto de vantagens, a maioria das empresas prefere NoSQL e bancos de dados relacionais. Os bancos de dados de documentos armazenam dados como documentos para mantê-los organizados quando usados ​​em um aplicativo.

Bancos de dados de documentos são freqüentemente usados ​​para sistemas de gerenciamento de documentos e perfis de usuários. Bancos de dados de coluna armazenam informações em colunas e facilitam o acesso a colunas específicas. Existem dois exemplos desse tipo de banco de dados: Apache HBase e Apache Cassandra. Os bancos de dados de gráficos, além de armazenar e gerenciar as conexões entre os elementos, também servem como um portal de informações para o gráfico. Em contraste com um banco de dados tradicional baseado em disco, os dados são armazenados na memória principal em vez do disco, o que torna o acesso aos dados mais rápido. A principal vantagem dos microsserviços é que eles eliminam a necessidade de um aplicativo armazenar dados em um único local, o que é um processo caro e demorado. A oferta de banco de dados NoSQL da IBM inclui uma variedade diversificada de bancos de dados NoSQL para uma ampla variedade de aplicativos. Este complemento gratuito do IBM Data Management Platform para MongoDB Enterprise Advanced para IBM Cloud Pak for Data pode ser localizado na seção IBM Data Management Platform para MongoDB Enterprise Advanced. Este serviço é compatível com um ecossistema de código aberto que inclui Apache CouchDB, PouchDB e bibliotecas para pilhas populares de desenvolvimento móvel e da Web.

As vantagens dos bancos de dados Nosql

Um banco de dados NOSQL oferece várias vantagens em relação a um banco de dados relacional tradicional. Além disso, como os dados são armazenados em documentos e não em tabelas, é mais fácil acessar os dados ao usá-los. Como os modelos de armazenamento baseados em documentos são de baixo custo e não dependem de estruturas de tabelas, as consultas são executadas diretamente nos dados, e não neles. Em termos de armazenamento de dados, os bancos de dados NOSQL são mais eficientes do que os bancos de dados baseados em Oracle. Eles não são obrigados a indexar todas as colunas e podem lidar com grandes quantidades de dados, independentemente da estrutura da coluna. Os bancos de dados NOSQL, além de mais flexíveis, são mais eficientes. Também há mais modelos de dados disponíveis, como armazenamentos de valor-chave, bancos de dados de colunas largas e bancos de dados de gráficos. Como resultado, eles podem ser adaptados para atender às necessidades do aplicativo em questão.

Consistência de dados A maioria dos bancos de dados Nosql

Como resultado, os bancos de dados NoSQL sacrificam um certo nível de consistência para atingir um alto nível de disponibilidade. Os resultados são mais consistentes do que se fossem feitos para consistência forte. Quando um armazenamento de dados que garante a integridade da base não retorna os resultados da gravação mais recente, isso significa que não é garantido que o fará.

Bancos de dados Nosql: prós e contras

Na maioria dos bancos de dados NoSQL, não há fim à vista para a consistência eventual, em vez da consistência completa. O tempo necessário para atualizar o banco de dados pode ser maior do que o normal. Às vezes, a consistência é chamada de consistência eventual.
No entanto, como os bancos de dados NoSQL não têm suporte para transações de banco de dados, eles não são tão consistentes quanto os bancos de dados SQL. Em outras palavras, os dados podem estar incorretos às vezes. Este tipo de transação não atende às necessidades de transações como saques bancários e em caixas eletrônicos, que exigem verificação imediata.
Quando você precisar de suporte ACID, receberá 100% de integridade e consistência de dados. Mesmo que o NoSQL seja mais adequado para ambientes de consulta simples, o SQL é a melhor escolha para ambientes de consulta complexos.