Os prós e contras dos bancos de dados SQL e NoSQL

Os bancos de dados SQL e NoSQL são amplamente usados ​​na indústria de desenvolvimento de software. Cada um tem suas próprias vantagens e desvantagens que o tornam mais adequado para determinados casos de uso. Os bancos de dados SQL geralmente são melhores para aplicativos que exigem consultas ou transações complexas. Eles também são geralmente mais estáveis ​​e fáceis de escalar do que os bancos de dados NoSQL. Os bancos de dados NoSQL geralmente são melhores para aplicativos que exigem alto desempenho e escalabilidade. Eles também são geralmente mais fáceis de desenvolver e implantar do que os bancos de dados SQL.

De acordo com os proponentes da tecnologia Nosql, o principal problema é que parece ser contraproducente para a tecnologia de banco de dados relacional. O objetivo real do NoSQL é dar impulso a ele, fornecendo a familiaridade e o poder do SQL, e ele também está fazendo isso. De acordo com o Gartner, espera-se que o mercado de DBMS não relacional cresça no ritmo mais rápido em 2020. Dimensionar aplicativos com NoSQL tornou-se mais fácil à medida que os microsserviços (uma abordagem de dimensionamento de aplicativos distribuídos) cresceram em popularidade. Os microsserviços podem usar seus próprios bancos de dados e pode ser necessário usar uma variedade de bancos de dados para um sistema completo. Também é conhecido como expansão do banco de dados. Bancos de dados multimodelos são bancos de dados construídos em uma única tecnologia de armazenamento e podem ser acessados ​​e lidos de várias maneiras. "Estamos vendo uma fusão do melhor do relacional e do NoSQL", diz Matthew Groves, desenvolvedor e entusiasta de banco de dados da Couchbase.

MySQL é um acrônimo para sql e NoSQL. Um desenvolvedor pode criar um único banco de dados contendo dados relacionais e documentos JSON enquanto também executa o mesmo aplicativo nele. Ambos os modelos de dados podem ser consultados no mesmo aplicativo, o que significa que os resultados podem estar em vários formatos, incluindo tabela, tabular e JSON.

Embora ambos os bancos de dados não possam ser substituídos neste momento, eles provavelmente permanecerão assim no futuro previsível. Os bancos de dados NoSQL só são viáveis ​​como substitutos dos bancos de dados SQL se puderem garantir a manutenção da mesma velocidade de consulta e fornecer consistência imediata.

Em termos de consistência de dados, integridade de dados e redundância de dados, o SQL é muito superior ao NoSQL para consultas complexas devido ao SQL aderir às propriedades ACID.

Como Sql e Nosql funcionam juntos?

Não há uma resposta definitiva para essa pergunta, pois depende do aplicativo específico e do caso de uso. No entanto, em geral, SQL e NoSQL podem ser usados ​​juntos para complementar os pontos fortes um do outro. Por exemplo, o SQL pode ser usado para dados altamente estruturados e o NoSQL pode ser usado para dados menos estruturados. Além disso, eles podem ser usados ​​para particionar dados para que cada tipo de banco de dados seja usado apenas para os dados para os quais é mais adequado.

Eles não competem, mas NoSQL e NoSQL se complementam. Você pode combinar NoSQL e SQL se entender o que está fazendo. Deveríamos estar olhando para este futuro, e é provável que resulte em uma explosão de inovação. Um banco de dados NoSQL, como o nome sugere, é aquele que não se baseia em um sistema tradicional de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS). MongoDB, Cassandra, HBase e Hadoop são os bancos de dados NoSQL mais populares em uso atualmente. Um banco de dados NoSQL é frequentemente comercializado como sendo mais simples, mais rápido e mais barato do que um banco de dados RDBMS tradicional . Uma estrutura NoSQL, que é uma nova abordagem de código aberto para gerenciamento de dados, surgiu nos últimos anos.

Bancos de dados NoSQL, algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA) estão entre as últimas tendências de tecnologia de negócios. Os padrões que podem oferecer suporte a bancos de dados SQL e NoSQL se tornarão cada vez mais importantes como resultado da crescente demanda. NoSQL é o nome dado a uma ampla gama de novas tecnologias de banco de dados. Muitas empresas que usam bancos de dados NoSQL acreditam que são melhores que os bancos de dados tradicionais. Como o NoSQL é usado cada vez mais, um conjunto unificado de padrões será necessário. Além dos bancos de dados NoSQL, os bancos de dados relacionais tradicionais possuem vários recursos que os bancos de dados NoSQL não possuem. Muitas organizações usam bancos de dados NoSQL como parte de sua infraestrutura de missão crítica.

São apresentadas as vantagens e desvantagens de cada produto, portanto, dependendo de suas necessidades, você pode preferir o que preferir. Como muitos aplicativos da Web exigem grandes quantidades de armazenamento e recuperação de dados, os bancos de dados NoSQL podem ser usados ​​para resolver esses problemas. A maneira como os dados são armazenados e consultados em bancos de dados NoSQL tem muita flexibilidade. Quando comparadas aos bancos de dados relacionais tradicionais, essas novas tecnologias de banco de dados geralmente têm melhor desempenho, requerem menos espaço de armazenamento e requerem menos gerenciamento.

Os bancos de dados NoSQL estão ganhando popularidade em parte por causa de suas inúmeras vantagens sobre os bancos de dados relacionais tradicionais. Bancos de dados de documentos são ideais para armazenar dados porque armazenam dados em vez de tabelas, permitindo que sejam mais flexíveis com seu modelo de dados. Além disso, os bancos de dados NoSQL são normalmente mais rápidos que os bancos de dados SQL em termos de armazenamento de chave-valor. É importante lembrar, no entanto, que os bancos de dados NoSQL podem não suportar transações ACID, o que pode resultar em inconsistência de dados. Embora os bancos de dados NoSQL tenham algumas desvantagens, eles geralmente fornecem uma variedade de vantagens em relação aos bancos de dados relacionais tradicionais.

Os benefícios do SQL e do Nosql

O SQL é adequado para grandes quantidades de dados estruturados que requerem o processamento de várias linhas.
Uma implementação NoSQL é preferível para dados que não possuem uma estrutura estruturada e devem ser processados ​​de maneira menos estruturada.

Podemos usar Sql e Mongodb juntos?

O MongoDB é simples de acessar e consultar apenas com instruções SQL, graças à estrutura coerente de tabelas e transformação sofisticada do Data Virtuality, e o conteúdo pode ser combinado com outras fontes de dados, como bancos de dados relacionais.

Mongo e SQL Server podem ser usados ​​juntos? Meu objetivo é criar o hábito de atualizar o Mongo a cada 15 minutos. Sugiro que você examine o cqrs (segregação de responsabilidade de comando) como ponto de partida para aprender sobre o método introduzido por Greg Young. NCqrs é uma implementação de software livre com suporte do GitHub. Como resultado, existem dois bancos de dados: um para ler e outro para escrever.

Você deve pensar no seguinte ao usar o MongoDB para geração de relatórios.
O primeiro ponto a destacar é que o MongoDB não é um banco de dados relacional. Um relatório não pode ser gerado pela combinação de duas tabelas. Se precisar fazer algo que o MongoDB não consegue fazer, você pode superar essa limitação usando uma ferramenta de relatórios, mas lembre-se de que isso exigiria um aumento significativo na latência.
Além disso, o MongoDB não é uma opção de armazenamento rápido para dados de leitura intensiva. Se seus dados forem de leitura intensiva, pode ser melhor usar o MySQL como armazenamento primário em vez do MongoDB como cache ou solução de armazenamento intermediário. Ao fazer isso, você acelerará seus relatórios.
No final, o MongoDB não é uma plataforma ideal para armazenamento de dados. Se você pretende construir um data warehouse usando o MongoDB, é melhor procurar outras plataformas.

É melhor aprender Mongodb ou Sql?

Se você precisa de um banco de dados relacional tradicional, mas possui dados estruturados, o MySQL é uma excelente escolha. Análise em tempo real, gerenciamento de conteúdo, Internet das Coisas, dispositivos móveis e outros tipos de aplicativos são possíveis usando o MongoDB.

Você pode consultar Nosql com SQL?

Os bancos de dados NoSQL não são baseados no modelo relacional e, portanto, não podem ser consultados usando SQL. SQL é uma linguagem de consulta para bancos de dados relacionais e não é compatível com bancos de dados NoSQL.

O NoSQL não usa nenhum SQL (ou qualquer outra linguagem de programação). O SQL também pode ser usado para consultar, além do SQL para consultas. Os bancos de dados NoSQL geralmente não são relacionais por natureza. Existem vários esquemas NoSQL disponíveis, incluindo armazenamentos de valores-chave, armazenamentos de documentos e assim por diante. Os sistemas NoSQL também podem oferecer suporte a esquemas de vários modelos, além de esquemas de modelo único. É um banco de dados não relacional que pode ser usado por empresas que precisam de uma variedade de fontes de dados. Um banco de dados NoSQL pode ter sua própria interface exclusiva ou pode compartilhar um método de consulta comum.

Até 2024, o mercado de NoSQL terá crescido 207,2%, atingindo um total de US$ 3,4 bilhões. A linguagem de consulta CQL do Cassandra destina-se ao uso em um cluster de servidores distribuídos horizontalmente. Embora CQL e SQL compartilhem muitas semelhanças, a distinção mais significativa é que CQL não pode executar junções em tabelas como SQL. Em um banco de dados normalizado, não há campos ou colunas repetidos. Um banco de dados desnormalizado inclui campos repetidos além da chave da tabela de banco de dados não normalizada em novas tabelas de banco de dados. Dados desnormalizados são preferidos por aplicativos que executam várias consultas JOIN em tabelas grandes. É possível que a desnormalização ocorra em algumas situações.

De acordo com o Teorema CAP, os bancos de dados distribuídos não podem garantir que sejam consistentes e disponíveis quando há partições de rede. Como resultado, a consistência pode ser alcançada enquanto aumenta a escalabilidade. Embora os aplicativos nativos da nuvem valorizem a segurança da disponibilidade e a tolerância à partição em detrimento da consistência de seus aplicativos, eles frequentemente falham em fazê-lo. Os modelos de design de banco de dados, como ACID e BASE, diferem. As transações são consistentes com o ACID, indicando que os dados são consistentes durante todo o processo. Como os usuários básicos valorizam a escalabilidade acima de qualquer outra coisa, é mais importante que eles possam usar o sistema ao longo do tempo. Um banco de dados NoSQL geralmente é composto de árvores B e árvores de mesclagem estruturadas em log.

A sequência é mais útil para bancos de dados NoSQL porque fornece mais valor para análise do que velocidade. Dados densos são um tipo de banco de dados que requer a adição de quase todos os campos a um banco de dados. O sequestro de informações permite a identificação de grandes aglomerados de informações em meio a células vazias. O ScyllaDB é um banco de dados NoSQL com uma arquitetura orientada a colunas que fornece um esquema dinâmico para dados não estruturados. Ele emprega a linguagem de consulta Cassandra (CQL) e o mecanismo de armazenamento de árvore de mesclagem estruturada em log (LSM). Em vez do RDBMS tradicional, o CQL permite várias operações diferentes, incluindo operações conjuntas entre tabelas.

Nosql Vs Sql: Qual banco de dados é ideal para sua aplicação?

Um banco de dados NoSQL deve ser projetado para ser rápido e flexível, bem como para poder ser dimensionado. É possível que sejam uma excelente escolha para aplicações que requerem grandes quantidades de dados, mas também é possível que sejam uma excelente escolha para aplicações que requerem consultas complexas. Um banco de dados SQL pode ser preferível se seu aplicativo exigir transações frequentes e de alto volume.