As vantagens de usar um banco de dados NoSQL

Os bancos de dados Nosql estão se tornando cada vez mais populares à medida que cresce a necessidade de aplicativos da Web mais rápidos e escaláveis. Mas o que exatamente é um banco de dados nosql? E como isso mudou a maneira como modelamos os dados? Um banco de dados nosql é um banco de dados não relacional que não usa o modelo tradicional de armazenamento de dados baseado em tabela. Em vez disso, ele usa um modelo sem esquema mais flexível, que permite escalabilidade mais fácil e desempenho mais rápido. Essa mudança na modelagem de dados teve um impacto profundo na maneira como desenvolvemos aplicativos da web. Não somos mais limitados pela estrutura rígida de um banco de dados relacional. Agora podemos pensar com mais liberdade sobre os dados que queremos armazenar e como queremos estruturá-los. Essa flexibilidade levou ao desenvolvimento de novos e inovadores aplicativos da Web que não seriam possíveis com um banco de dados relacional tradicional. Portanto, se você deseja criar a próxima grande novidade, um banco de dados nosql pode ser a escolha certa para você.

Podemos armazenar grandes quantidades de dados em bancos de dados NoSQL e acessá-los a qualquer momento. Os bancos de dados NoSQL vêm em quatro variedades: eles podem ser estruturados de várias maneiras, podem ser usados ​​para gerar modelos de dados e podem ser usados ​​para escrever bancos de dados. Neste tutorial, abordaremos as várias técnicas de modelagem de dados NoSQL que você precisa usar ao construir um banco de dados NoSQL. O MongoDB é usado como um banco de dados de backup pelo Strider CD para seu banco de dados NoSQL. O modelo de dados usado neste tipo de dados é composto por colunas em vez de linhas. Lojas baseadas em gráficos estão disponíveis para compra. Um gráfico ou modelo de dados de rede afirma essencialmente que quaisquer duas informações têm a mesma importância uma da outra.

NoSQL é mais do que apenas uma linguagem para gerenciamento de banco de dados; é um conjunto de filosofias. Como resultado, as peculiaridades e problemas inerentes associados ao dimensionamento estão em primeiro plano. Aprender técnicas de modelagem de dados NoSQL pode fazer uma grande diferença ao criar um esquema de DBM que na verdade não requer um.

Em meados dos anos 90, a internet tornou-se extremamente popular e os bancos de dados relacionais não conseguiam acompanhar a demanda por informações do usuário, bem como a maior variedade de tipos de dados que evoluíram com ela. Os bancos de dados vizinhos mais próximos, também conhecidos como bancos de dados NoSQL, tornaram-se populares como resultado disso.

O modelo NoSQL é construído com um modelo mais suave conhecido como modelo BASE. Este é basicamente um estado disponível e suave de consistência e disponibilidade. Basicamente, garante a disponibilidade dos dados e facilita a sua obtenção.

O que é modelagem de dados Nosql?

O que é NoSQL em geral? Este modelo não é uma réplica de um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS). Como resultado, o modelo não é explícito em sua comunicação com os dados e como tudo se relaciona.

O e-book 8 Data Modeling Patterns in Redis é um guia abrangente e completo para modelagem de dados em NoSQL. O documento analisa oito modelos de dados que os desenvolvedores podem usar para criar aplicativos modernos sem as limitações dos bancos de dados relacionais tradicionais . Os bancos de dados NoSQL podem ser usados ​​para combinar duas tabelas ou coleções separadas, com uma tabela incorporada na outra. Como resultado, os dois podem descobrir todos os dados relevantes e formar um forte vínculo. Cada tabela no NoSQL pode ser visualizada como sua própria entidade pelo aplicativo. Se você deseja modelar relacionamentos um-para-muitos, incorpore listas limitadas (ou seja, listas de tamanho conhecido) e coleções separadas para listas ilimitadas. Muitos fatores estão em jogo neste caso, incluindo o produto, o autor, a data de publicação, a classificação e o comentário.

Vários lados que se cruzam podem aparecer em várias superfícies diferentes. Em um banco de dados relacional, existem tabelas separadas que podem ser usadas para armazenar vários tipos de dados. Com o Redis Stack, todos os esquemas são flexíveis e podem ser agrupados por campos de tipo. O segundo padrão, padrão de balde, reduz a sobrecarga armazenando e organizando dados de séries temporais conforme você avança. Em muitos casos, os dados em tempo real podem ser aproveitados com o padrão de revisão em muitos casos de uso. A complexidade das operações JOIN pode ser reduzida usando padrões NoSQL para cortá-las. O padrão Tree and Graph é especialmente útil para grandes operações baseadas em JOIN, como sistemas de RH, CMSs, catálogos de produtos e redes sociais.

Não é um modelo que pode ser replicado da mesma forma que um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS). Os dados podem ser armazenados em disco, na memória ou em ambos. Redis e NoSQL são usados ​​em muitos aplicativos na seção Redis Launchpad.

Bancos de dados não relacionais (N/RDBMSs) foram projetados para suportar a escala e a agilidade necessárias para aplicativos modernos da Web e da nuvem. Sua capacidade de armazenar e recuperar dados de maneira mais flexível e eficiente os torna uma boa escolha em situações em que você precisa armazenar uma grande quantidade de dados ou se precisar escalar seu banco de dados para lidar com um grande número de usuários.
Um dos recursos mais atraentes do N/RDBMS é sua capacidade de dimensionar horizontalmente. Como mais servidores podem ser adicionados a um sistema sem incorrer em problemas de desempenho, não há necessidade de se preocupar com o custo que isso incorrerá.
Um sistema de gerenciamento de banco de dados não relacional (N/RDBMS) também é adequado para armazenar dados não relacionais. Isso ocorre porque eles não dependem de tabelas e campos como fazem em um banco de dados relacional. Além disso, como resultado, você poderá acessar os dados com mais facilidade, de forma mais flexível.
N/RDBMSs são uma excelente ferramenta para armazenamento e acessibilidade de dados. O AN/RDBMS é uma excelente escolha se você estiver procurando por um banco de dados que possa lidar com uma grande quantidade de dados e escalar facilmente.

O melhor banco de dados Nosql para seu aplicativo

Como os modelos NoSQL são flexíveis e têm uma ampla gama de modelos de dados para escolher, eles são ideais para uma variedade de aplicativos. Por isso, você deve considerar qual modelo é o mais adequado para a aplicação. Por exemplo, um armazenamento de chave-valor pode ser útil se um aplicativo exigir acesso rápido a pequenas quantidades de dados. Um banco de dados gráfico , por outro lado, é mais adequado para aplicações que exigem que grandes quantidades de dados sejam mantidas e analisadas em profundidade.

Você precisa de um modelo de dados com Nosql?

Não há uma resposta única para essa pergunta, pois a necessidade de um modelo de dados com bancos de dados Nosql pode variar dependendo do aplicativo ou caso de uso específico. No entanto, em geral, um modelo de dados pode ser útil para fornecer uma estrutura para armazenamento e recuperação de dados e também pode auxiliar no desempenho e na escalabilidade.

Banco de dados Os bancos de dados NoSQL são projetados para dividir as linhas e colunas de um modelo de banco de dados relacional . É comum acreditar que os bancos de dados NoSQL carecem de modelos de dados. É fundamental fornecer uma descrição inicial de como os dados serão organizados para auxiliar no desenvolvimento de um esquema. Essas diferenças podem ser refletidas nos modelos de dados para cada um dos quatro tipos principais de bancos de dados NoSQL. Como resultado, o design do esquema será repetido durante toda a vida útil do aplicativo. Ao escolher um banco de dados NoSQL, o melhor modelo de dados para seu caso de uso é uma consideração importante. Cada documento contém vários pares de valores e campos que são organizados por tipos de dados e estruturas de dados.

É fácil recuperar valores de campo por meio de consultas, e uma variedade de linguagens de consulta poderosas foram desenvolvidas para ajudá-lo a fazer isso. A estrutura de linhas de um banco de dados NoSQL é baseada em uma chave e uma coluna relacionada denominada famílias de colunas. A estrutura subjacente é composta por quatro tipos principais de bancos de dados NoSQL: um para armazenar dados, um para gerenciar relacionamentos, um para gerenciar relacionamentos e outro para gerenciar relacionamentos. Na verdade, a forma como os dados são organizados é bastante adaptável, às vezes até ao ponto de ser descrita como sem esquema. Bancos de dados de documentos, bancos de dados de colunas largas e bancos de dados de gráficos têm suas próprias linguagens de consulta.

Quando se trata de consulta de dados, os bancos de dados de documentos são os mais eficazes. Devido à sua rica funcionalidade de consulta, eles são capazes de lidar com uma ampla variedade de aplicativos. A chave primária, além dos armazenamentos de valor-chave e armazenamentos de colunas amplas, fornece um método único para acessar dados.
Cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina podem usar bancos de dados NoSQL para armazenar dados, metadados de modelos, recursos e parâmetros de operações, por exemplo. Os engenheiros de dados podem, por outro lado, aproveitá-los para armazenar e recuperar dados limpos. Bancos de dados de documentos como MongoDB e CouchDB são populares entre os desenvolvedores por causa de sua facilidade de uso e ampla variedade de recursos.
Os bancos de dados NoSQL estão se tornando mais populares como resultado de sua facilidade de uso e ampla funcionalidade de consulta. Os modelos podem ser usados ​​para armazenar dados, metadados, recursos e parâmetros de operações. Como resultado, os engenheiros de dados podem extrair e armazenar dados limpos utilizando-os.

Os três tipos de modelos de dados

Ao ler dados de um banco de dados, é fundamental que sejam consistentes com os dados no banco de dados.
Um banco de dados pode ser isolado se os dados de uma única transação forem tratados como se fossem lidos de uma única fonte, evitando que vários processos os alterem.
Quando um sistema é projetado para durabilidade de longo prazo, ele deve ser capaz de recuperar dados em caso de falha.
Quando você precisa acessar um grande número de pequenos dados, é uma boa ideia usar o modelo de dados de valor-chave. Os itens neste modelo podem ser representados por chave e valor. Um sistema de arquivos permite adicionar, excluir e modificar valores da mesma forma que faria em um arquivo de texto.
É uma boa ideia usar o modelo de dados do documento sempre que precisar armazenar uma grande quantidade de dados de uma maneira simples de ler e pesquisar. Cada item pode ser representado por um documento neste modelo. Cada campo em um documento pode conter até um máximo de valores, portanto não há restrições.
Quando você precisa armazenar dados em um formato fácil de entender, é melhor usar um modelo de gráfico de dados. Nesse modelo, cada item é representado por um nó que possui um link entre ele e o seguinte. Ao clicar nos links, você pode acessar o gráfico.

Como o Nosql difere do modelo relacional?

Os dados são armazenados em bancos de dados relacionais de acordo com um esquema específico. Os sistemas NoSQL, por outro lado, permitem que os dados sejam armazenados em qualquer estrutura necessária, além de permitir a atualização dessa estrutura quando necessário.

Os dados de um banco de dados relacional são armazenados de acordo com um de seus esquemas. Os dados podem ser armazenados em qualquer sistema NoSQL e podem ser estruturados de acordo com seus requisitos. Os usuários podem adicionar ou atualizar dados em um banco de dados relacional executando os seguintes procedimentos: SELECT, INSERT e DELETE. Como resultado, em consultas NoSQL, os dados geralmente são exibidos como colunas em vez de um documento. Embora o termo 'banco de dados relacional' seja freqüentemente usado para descrever sistemas NoSQL, ele se refere a sistemas nos quais um usuário define um esquema e usa uma consulta SQL relacional para adicionar, atualizar ou remover dados. O SQL é mais especializado do que os bancos de dados NoSQL, pois é usado para tarefas específicas, em vez de bancos de dados de uso geral. Um banco de dados SQL é comumente usado para armazenamento de entidades, enquanto um banco de dados NoQL é usado para armazenamento de entidades.

Como um banco de dados SQL possui um número limitado de documentos disponíveis, sua capacidade de memória determina sua capacidade. É amplamente assumido que os bancos de dados NoSQL vêm em uma variedade de formas e tamanhos devido à sua capacidade de armazenar dados. A escolha do sistema de banco de dados a ser usado será determinada por seu desempenho e pela natureza dos dados que você possui.

Os bancos de dados NoSQL são frequentemente chamados de bancos de dados sem esquema. Os bancos de dados NoSQL são criados para armazenar e consultar dados não estruturados, em vez de usar os mesmos esquemas rígidos dos bancos de dados relacionais. Como resultado, os bancos de dados NoSQL tendem a ter um modelo de dados mais flexível, permitindo armazenar e consultar grandes quantidades de dados com mais eficiência. A principal vantagem dos bancos de dados NoSQL é a capacidade de armazenar e consultar grandes quantidades de dados com mais eficiência. Isso se deve ao fato de que os bancos de dados NoSQL tendem a usar um modelo de dados mais flexível, que pode ser mais eficiente para armazenar e recuperar vários tipos de dados. Uma desvantagem dos bancos de dados NoSQL é que eles podem ser mais difíceis de aprender. Os bancos de dados NoSQL, por outro lado, são mais difíceis de entender do que os bancos de dados relacionais tradicionais devido às suas características únicas. No entanto, com o treinamento certo, é possível usar um banco de dados NoSQL de maneira eficaz.

Nosql Vs. Sql: Qual é o banco de dados certo para o seu aplicativo?

Os aplicativos de banco de dados projetados para nosql têm menor latência, enquanto os aplicativos de banco de dados projetados para sistemas relacionais têm maior desempenho. Usando bancos de dados de pesquisa nosql , você pode analisar dados semiestruturados. Um banco de dados relacional converte dados em tabelas com base em linhas e colunas, normalizando-os. Ele permite a comparação de tabelas e permite a execução de junções entre tabelas. As transações não são suportadas por bancos de dados NoSQL, mas parecem ser consistentes a longo prazo. Isso significa que os dados estão sempre atualizados, mas pode haver algum atraso entre a atualização e a exibição no banco de dados. O SQL não é usado em bancos de dados NoSQL para gerar consultas. Em seu lugar, os dados são consultados usando construções e outras linguagens de programação. Quando são usados ​​com diferentes formatos de dados, tornam-se mais versáteis e podem ser usados ​​de várias maneiras.

Como os bancos de dados Nosql e as técnicas de modelagem são usados ​​no mundo real?

Os bancos de dados NoSQL são usados ​​no mundo real de várias maneiras. Eles costumam ser usados ​​para armazenar grandes quantidades de dados que precisam ser acessados ​​rapidamente, como em uma mídia social ou aplicativo de comércio eletrônico. Os bancos de dados NoSQL também podem ser usados ​​para armazenar dados que mudam constantemente, como em um aplicativo de análise em tempo real.

Bancos de dados relacionais tradicionais armazenam dados em um formato que não é usado em bancos de dados NoSQL. Os tipos de documento incluem tipos de valor-chave, tipos de colunas largas e tipos de gráficos. O preço do armazenamento despencou desde o final dos anos 2000, resultando na introdução de bancos de dados NoSQL. Os desenvolvedores têm muita flexibilidade na forma como armazenam dados não estruturados porque podem fazer muito mais do que apenas armazená-los. Bancos de dados de documentos, bancos de dados de valores-chave, armazenamentos de colunas largas e bancos de dados de gráficos são alguns dos bancos de dados NoSQL mais comuns . Sem a necessidade de junções, as consultas são concluídas em um período de tempo mais curto. Existem vários casos de uso, desde os críticos (como dados financeiros) até os mais lúdicos e infantis (como uma caixa de areia inteligente para gatinhos que registra leituras de IoT).

Neste tutorial, veremos quando e por que é hora de começar a usar bancos de dados NoSQL. Além disso, veremos alguns bancos de dados NoSQL comumente incompreendidos. O MongoDB, de acordo com a DB-Engines, é o banco de dados não relacional mais popular do mundo. Você pode aprender como consultar bancos de dados MongoDB sem precisar instalar nada em seu computador neste tutorial. Um cluster armazena seus bancos de dados MongoDB. Depois de ter um cluster Atlas, você pode começar a armazenar dados nele. É possível criar bancos de dados manualmente no Atlas Data Explorer, MongoDB Shell ou MongoDB Compass usando sua linguagem de programação preferida.

Neste exemplo, você importará o conjunto de dados de amostra do Atlas. Os bancos de dados NoSQL têm várias vantagens em relação aos bancos de dados tradicionais , incluindo processamento rápido de consultas, modelos de dados flexíveis e facilidade de uso para desenvolvedores. Usando o Data Explorer, você pode adicionar novos documentos, editar documentos existentes e excluir documentos. Se você deseja analisar seus dados, deve usar a estrutura de agregação. O uso de gráficos é a maneira mais conveniente de visualizar dados no Atlas e no Atlas Data Lake.

Por que os bancos de dados Nosql estão ganhando popularidade

Devido à sua capacidade de lidar com grandes quantidades de dados de forma rápida e eficiente, os bancos de dados NoSQL estão se tornando mais populares. É especialmente útil para plataformas de publicidade, onde os atributos do usuário devem ser rastreados e as solicitações de anúncios são feitas o mais rápido possível.

Exemplo de Modelagem de Dados Nosql

O esquema flexível é uma técnica comum usada em modelos de dados NoSQL. Também fica claro a partir dos bancos de dados de armazenamento de valores-chave e gráficos que os valores podem ser de qualquer formato porque os modelos de dados não limitam o valor. Outro exemplo é BigTable, que inclui colunas, bem como colunas de outras colunas.

Bancos de dados de documentos, como o banco de dados MapR (recentemente adquirido pela Hewlett Packard Enterprise) ou o Eloquent Data Fabric, às vezes são chamados de bancos de dados sem esquema. Os bancos de dados de documentos não precisam da mesma estrutura predefinida de um banco de dados relacional, mas devem ser definidos em termos de como seus dados são organizados. Se você tiver um modelo de dados projetado corretamente, seu aplicativo terá um desempenho melhor. Você pode desnormalizar seu esquema desestabilizando-o em uma linha ou apresentando várias tabelas com índices em um ambiente relacional usando o HPE Ezmeral Data Fabric. Para executar leituras e gravações rápidas, agrupe os dados por intervalo de chaves. O modelo ER pode ser usado para definir o modelo físico e armazenar os dados que são lidos nele. Ao usar NoSQL, você pode desnormalizar ou duplicar dados para que possam ser acessados ​​e armazenados de maneira unificada.

Em armazenamentos de dados desnormalizados, você tem uma tabela que contém vários índices, como em um banco de dados relacional. Em relacionamentos um-para-muitos, você pode modelar suas tabelas como um documento. Em um banco de dados relacional, as instâncias de linha referem-se a instâncias do mesmo objeto. Em modelos de programação orientada a objetos, diferentes tipos de objetos podem ser relacionados estendendo o mesmo tipo base. Cada documento tem uma chave de linha igual ao nó no qual está escrito. O campo pai contém o id do nó pai, enquanto o campo filhos contém o id do nó de cada nó filho. Nesta postagem do blog, veremos como a modelagem de dados de banco de dados de documentos difere da modelagem de banco de dados relacional tradicional . Objetos de objeto de um subtipo podem armazenar seus atributos, o que não é o caso de tipos base ou objetos de subtipo que não são classificados. Ele permite modelar diferentes tipos de produtos na mesma tabela e localizar rapidamente um grupo de produtos com base em seus tipos de produtos.

Tipos de modelo de dados Nosql

Existem quatro modelos principais de dados NoSQL: chave-valor, documento, colunar e gráfico. Cada modelo tem seus próprios pontos fortes e fracos e é mais adequado para determinados tipos de dados e cargas de trabalho.
Os armazenamentos de valor-chave são os mais simples dos quatro modelos e são mais adequados para armazenar dados que podem ser representados como um único valor, como um número ou uma string. Os armazenamentos de documentos são mais complexos e são mais adequados para armazenar dados que podem ser representados como um documento, como um objeto JSON. Os armazenamentos colunares são ainda mais complexos e são mais adequados para armazenar dados que podem ser representados como uma tabela, como uma planilha. Os armazenamentos de gráficos são os mais complexos dos quatro modelos e são mais adequados para armazenar dados que podem ser representados como um gráfico, como uma rede social.

É possível usar bancos de dados NoSQL de quatro maneiras: armazenamentos de valores-chave, armazenamentos de documentos, bancos de dados orientados a colunas e bancos de dados de gráficos. Os tipos de resolução de problemas diferem muito daqueles encontrados em bancos de dados relacionais. O OrientDB, por exemplo, é um banco de dados multimodelo que combina bancos de dados NoSQL e não NNN. Um banco de dados relacional em grande escala pode conter muitas entidades e tabelas de links, além de várias entidades e tabelas de links. Cada entidade (pessoa) é representada por sua própria linha e as colunas de cada entidade são distribuídas em várias linhas. Um banco de dados de coluna é dividido em seções que armazenam cada coluna separadamente, permitindo uma verificação mais rápida quando há apenas algumas colunas envolvidas. O índice é usado para representar números de linhas, enquanto o banco de dados de colunas é usado para representar dados.

Os armazenamentos de valor-chave, que são um tipo de banco de dados NoSQL, têm o nível mais baixo de complexidade. Destinam-se a armazenar documentos do dia-a-dia e podem lidar com consultas e cálculos complexos. A normalização não é necessária em armazenamentos de documentos, a menos que os dados estejam em uma estrutura que faça sentido. O objetivo de um banco de dados gráfico é armazenar eficientemente as relações entre as entidades. As duas funções principais dos bancos de dados gráficos são organizar os dados. Nó é definido como a própria entidade. O relacionamento de duas entidades é caracterizado por uma linha, que tem seu próprio conjunto de características. Os armazenamentos de documentos e os armazenamentos de valor-chave aderem ao BASE em vez de bancos de dados gráficos como o Neo4j, que afirmam manter o ACID.

Qual fator impulsiona o modelo de dados em um banco de dados Nosql

Padrões de acesso específicos do aplicativo, como aqueles que oferecem suporte a tipos específicos de consultas, geralmente são a base da modelagem de dados NoSQL.

Diagrama de Banco de Dados Nosql

O diagrama de banco de dados Nosql é um diagrama que mostra a estrutura de um banco de dados Nosql. Ele pode ser usado para visualizar os dados em um banco de dados Nosql e para entender as relações entre os dados.

Não é possível usar diagramas de modelagem de dados NoSQL com nomes ou restrições semelhantes a diagramas ER ou de classes. As regras sobre relacionamentos no NoSQL são relaxadas na tentativa de simplificar o processo para os desenvolvedores. Se você estiver fazendo modelagem, é sempre uma boa ideia planejar com antecedência as operações de leitura e gravação. Certifique-se de que não mais do que dois documentos contenham as mesmas informações e nunca inclua uma referência ao mesmo documento. Vários itens continuarão a crescer com o tempo, tornando impossível incorporar ou adicionar seus IDs a um produto como referência. Alternativamente, você pode criar outra coleção para organizar várias transações ou simplesmente colocar um campo de identificador único (por exemplo, transação id) em cada transação feita em um grupo. Os bancos de dados SQL e NoSQL são semelhantes em termos de nomes e princípios de design.

Para tanto, os símbolos utilizados no diagrama devem sempre ser incluídos, facilitando a leitura. Muitas transações podem ser executadas por um produto e os requisitos para esse produto são diferentes. À medida que o desenvolvimento de um aplicativo avança, esse diagrama básico pode precisar ser revisado.

O que é projeto de banco de dados Nosql?

Os bancos de dados de pesquisa NoSQL são baseados na ideia de que dados semiestruturados podem ser transformados em dados analíticos usando algoritmos. O uso de modelos de dados é necessário. O modelo relacional gera tabelas com linhas e colunas após a conversão dos dados em tabelas. Tabelas, linhas, colunas, índices e relacionamentos entre tabelas e outros elementos do banco de dados são todos especificados por esquemas.