Os prós e contras de usar bancos de dados relacionais e bancos de dados NoSQL para armazenamento de metadados

O debate entre bancos de dados relacionais e bancos de dados NoSQL já existe há muitos anos. No passado, o debate era amplamente focado em desempenho e escalabilidade. No entanto, nos últimos anos, o debate mudou para se concentrar nos metadados. Existem algumas considerações importantes ao decidir se deve usar um banco de dados relacional ou um banco de dados NoSQL para armazenar metadados. A primeira é o tamanho e a complexidade dos metadados. Se os metadados forem pequenos e simples, um banco de dados NoSQL pode ser uma escolha melhor. No entanto, se os metadados forem grandes e complexos, um banco de dados relacional pode ser uma escolha melhor. A segunda consideração é a estrutura dos metadados. Se os metadados forem altamente estruturados, um banco de dados relacional pode ser uma escolha melhor. No entanto, se os metadados forem menos estruturados, um banco de dados NoSQL pode ser uma escolha melhor. A terceira consideração é a capacidade de consulta dos metadados. Se os metadados forem altamente consultáveis, um banco de dados relacional pode ser uma escolha melhor. No entanto, se os metadados forem menos consultáveis, um banco de dados NoSQL pode ser uma escolha melhor. Finalmente, a quarta consideração é a escalabilidade dos metadados. Se os metadados forem altamente escaláveis, um banco de dados NoSQL pode ser uma escolha melhor. No entanto, se os metadados forem menos escaláveis, um banco de dados relacional pode ser uma escolha melhor.

Os sistemas de banco de dados com recursos relacionais e NoSQL são comumente usados ​​em aplicativos nativos da nuvem. Os dados são armazenados de forma diferente e o usuário não é o mesmo que o sistema. dados não estruturados ou semiestruturados são normalmente armazenados em pares chave-valor ou documentos em um banco de dados No-SQL. Como os datastores NoSQL executam tempos de resposta de subsegundos em serviços de alto volume, eles são preferidos em relação a outros tipos de datastores. Ao consultar um sistema consistente para um item que está atualizado no momento, aguarde essa resposta até que todas as réplicas sejam atualizadas com êxito. Se uma resposta imediata for retornada, serão os dados mais recentes; caso contrário, é a resposta mais recente. Um nó de replicação falha se a tolerância à partição estiver definida, mas o sistema ainda funcionará.

O banco de dados como serviço (DBaaS) é um aplicativo nativo da nuvem que emprega uma coleção de serviços de dados. Você terá segurança, escalabilidade e monitoramento integrados com esses serviços. Cada serviço pode se beneficiar de ter sua própria máquina virtual do Azure, que também pode ser configurada com um banco de dados adequado. Um microsserviço nativo de nuvem pode usar um banco de dados relacional ou um banco de dados NoSQL com base nos requisitos de dados. O Azure fornece quatro bancos de dados relacionais gerenciados como um serviço (DBaaS) para seus clientes. Todos os modelos oferecem recursos de pagamento conforme o uso e just-in-time. O SQL Server é o principal banco de dados da Microsoft, bem como várias alternativas de código aberto.

Ao selecionar a quantidade de núcleos de processamento, memória e armazenamento necessários para um banco de dados do Azure, você pode fornecer um em minutos. A Microsoft está mantendo sua promessa ao Azure, oferecendo uma versão gerenciada de bancos de dados populares de código aberto como parte das ofertas de código aberto da plataforma. Os bancos de dados de nível de computação sem servidor são pausados ​​automaticamente durante os períodos inativos para que as cobranças de armazenamento não sejam incorridas. Como resultado da aquisição da Sun Microsystems pela Oracle, uma versão gerenciada do MariaDB foi criada como um fork do MySQL. Como parte da nuvem do Azure, você pode executar um banco de dados relacional totalmente gerenciado no banco de dados do Azure para MariaDB. O serviço é construído no mecanismo do servidor MariaDB community edition. Ele é capaz de lidar com cargas de trabalho de missão crítica com desempenho previsível e dimensionamento dinâmico.

Recupere bancos de dados PostgreSQL a partir da ferramenta de interface de linha de comando ou do Serviço de Migração de Dados do Azure. Você pode especificar quais regiões de banco de dados oferecem suporte a gravações e leituras no CosmosDB no nível global, permitindo o clustering ativo/ativo. O Cosmos DB pode ser usado para migrar bancos de dados Mongo, Gremlin ou Cassandra existentes sem alterar os dados ou o código. Se você usar o armazenamento de tabelas do Azure em seus microsserviços, poderá migrar facilmente para a API de tabelas do Cosmos DB. Os cinco modelos de consistência do Azure Cosmos DB podem ser vistos na Figura 5-13. Ao utilizar essas opções, você pode fazer compensações granulares com base na consistência, disponibilidade e desempenho. Você pode ver como você é consistente com a tabela abaixo.

Jeremy Likness, gerente de programas da Microsoft, fornece uma explicação detalhada dos cinco modelos nesta excelente apresentação. A tecnologia NewSQL é uma tecnologia de banco de dados emergente que combina a escalabilidade distribuída do NoSQL com a garantia ACID de um banco de dados relacional. Os bancos de dados NewSQL são projetados para prosperar em ambientes de nuvem efêmeros, onde as máquinas virtuais subjacentes podem ser reiniciadas ou reprogramadas sob demanda a qualquer momento. A figura anterior foi baseada em projetos de código aberto desenvolvidos pela Cloud Native Computing Foundation. Um cliente pode usar serviços para endereçar um conjunto de processos de banco de dados NewSQL idênticos como uma única entrada DNS usando os microsserviços. Podemos escalar sem interromper os aplicativos existentes se desacoplarmos as instâncias do banco de dados do endereço do serviço associado a ele. Quando você solicita o mesmo serviço ao mesmo tempo, sempre funciona.

A capacidade de um banco de dados NoSQL de lidar com uma ampla variedade de estruturas de dados facilita a organização dos dados. Um banco de dados NoSQL geralmente é mais adequado para armazenar e modelar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados no mesmo banco de dados do que um banco de dados tradicional .

Qual é a combinação mais eficaz de NoSQL e tecnologias de banco de dados relacional ? Uma grande parte dos dados não é estruturada, com alguns dados não estruturados sendo unidos. O dimensionamento rápido e o suporte a transações 2 são necessários no esquema.

Como os dados nos bancos de dados NoSQL são simples de entender em comparação com os modelos de dados usados ​​nos bancos de dados SQL , eles estão se tornando cada vez mais populares. Além disso, os desenvolvedores podem fazer alterações diretas na estrutura de dados em bancos de dados NoSQL.

O RDBMS é uma boa escolha quando os requisitos de consulta e relatório são especialmente críticos. Os ambientes NoSQL tendem a fornecer melhores análises em tempo real para dados operacionais do que análises tradicionais. Além disso, nos casos em que os dados são coletados de vários sistemas upstream para criar um único aplicativo (em vez de apenas relatórios), o NoSQL é um componente essencial.

Quando você usaria Nosql Vs banco de dados relacional?

As transações não são suportadas por bancos de dados NoSQL (elas suportam apenas transações simples). Os dados transacionais podem ser armazenados em bancos de dados relacionais (como junções ou transações). Quando dados de alta velocidade são necessários, bancos de dados NoSQL são usados. Quando a velocidade dos dados é limitada, um banco de dados relacional é usado.

É fundamental entender qual tecnologia de banco de dados é a certa para você: os bancos de dados NoSQL são mais adaptáveis ​​e utilizáveis ​​do que os bancos de dados relacionais em termos de lidar e desenvolver a estrutura de vários tipos de dados. Um dos benefícios dos bancos de dados NoSQL é que eles são mais fáceis de manipular, armazenar e modelar dados estruturados, semiestruturados e até mesmo não estruturados. Os modelos de dados podem ser alterados rapidamente, mantendo sua precisão. Se seus dados são estruturados ou se prestam a alta normalização, o SQL pode ser a melhor opção para você. Os bancos de dados NoSQL incluem uma estratégia de dimensionamento que permite dimensionar seu tráfego sem a necessidade de tempo de inatividade. Também pode envolver cenários em que o número de usuários que usam aplicativos móveis para acessar seus bancos de dados flutua drasticamente.

Desde a introdução dos bancos de dados NoSQL nos últimos anos, vários fatores contribuíram para sua popularidade. O armazenamento flexível de dados é uma de suas especialidades. Os RDMSs tradicionais usam estruturas de dados estáticos, enquanto as melhores práticas determinam a criação de um esquema de banco de dados antes de qualquer codificação. Como resultado dos bancos de dados NoSQL, o armazenamento de dados se torna mais flexível. Os sistemas são úteis para qualquer necessidade de informação que envolva pontos de dados que tenham o potencial de se interligar e devem ser gerenciados de maneira segura, baseada em regras e consistente. Eles podem ser mais adaptáveis ​​para atender às necessidades de uma aplicação específica porque não estão vinculados a uma estrutura específica. Os bancos de dados NoSQL, além de sua capacidade de escala, estão se tornando mais populares. É sabido que os bancos de dados Relacionais são propensos a problemas de escalabilidade, que podem ser difíceis de gerenciar devido a um tempo de resposta lento quando são feitas alterações na demanda, bem como processamento lento devido a grandes quantidades de dados. Quando se trata de bancos de dados NoSQL, no entanto, eles são mais ágeis e podem lidar com grandes quantidades de dados sem serem lentos. Apesar do fato de que os bancos de dados relacionais ainda são o padrão de fato para muitos aplicativos, os bancos de dados NoSQL estão rapidamente se tornando populares como uma solução de armazenamento mais adaptável e escalável.

Quando o Nosql não deve ser usado?

Além disso, NoSQL não suporta operações dinâmicas. As propriedades ACID de um produto não podem ser garantidas. Se você precisa fazer transações financeiras, por exemplo, bancos de dados SQL podem ser uma boa escolha. Além disso, se seu aplicativo requer flexibilidade de tempo de execução limitada, você deve evitar o NoSQL.

Um banco de dados NoSQL é otimizado para tamanhos de armazenamento menores quando comparado a um banco de dados NoSQL, o que reduz o consumo de CPU e memória. Isso permite que eles sejam mais adaptáveis ​​e eficientes para uso em larga escala. Várias coleções de dados desnormalizados podem ser difíceis de organizar e conter dados duplicados. Um volume maior de dados é necessário e é mais difícil atualizar todos os índices, sincronizar nós e assim por diante. Os servidores NoSQL tradicionais são projetados com a Consistência Eventual em mente, para que as alterações possam ser transmitidas por nós e índices sem a necessidade de aguardar a propagação da alteração. Alguns membros da família NoSQL , como RavenDB, podem criar seus próprios índices na presença da família NoSQL. Outros serviços do MongoDB verificarão todo o banco de dados sem o uso de arquivos de índice.

É fundamental criar um banco de dados NoSQL apropriado para cada padrão de acesso. Quando eles são desconhecidos ou mudam com frequência, pode ser necessário repensar a estrutura do banco de dados. Os bancos de dados NoSQL orientados a documentos não devem ser consumidos no nível atômico, o que os sistemas OLAP exigem para dividir e dividir seus dados. Mesmo que o NoSQL não tenha validação de integridade de dados (exceto para NoSQL baseado em gráfico), To Be Continued pode ser usado para superar isso. Devido à sua entrada tardia no protocolo ACID, o Amazon DynamoDB ficou um pouco atrasado no jogo.

Os bancos de dados NoSQL podem lidar com grandes quantidades de dados de forma mais rápida e eficaz do que os bancos de dados relacionais tradicionais e são muito rápidos e fáceis de configurar. Os bancos de dados NoSQL estão provando ser extremamente benéficos para grandes aplicativos de dados. Os bancos de dados desta categoria são projetados para lidar com grandes quantidades de dados muito rapidamente, tornando-os uma solução ideal para aplicativos que lidam com muitas informações. Os dados são protegidos por bancos de dados NoSQL quando todos os outros componentes de seu aplicativo do lado do servidor são projetados para trabalhar juntos de maneira perfeita e rápida. Muitas vezes, há uma alternativa melhor para grandes bancos de dados que armazenam, modelam e analisam dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Ao utilizar este serviço, você poderá acessar informações sobre clientes ou vendas em questão de minutos. Não há razão para adiar o uso de bancos de dados NoSQL para aplicativos de big data no momento. Os bancos de dados NoSQL são uma solução ideal se você estiver procurando uma maneira de armazenar e gerenciar grandes quantidades de dados.

Nosql Vs. Sql: qual é o certo para o seu aplicativo?

Embora os bancos de dados NoSQL nem sempre tenham um bom desempenho, eles fornecem benefícios como flexibilidade e desempenho. Se você precisar de um grande número de transações ou quiser expandir seu aplicativo, os bancos de dados NoSQL podem ser uma opção melhor. No entanto, se você precisar de um banco de dados seguro e compatível com instruções SQL padrão, um banco de dados SQL pode ser a melhor opção.

Quando usar banco de dados relacional Vs Nosql

Não há uma resposta definitiva para essa pergunta, pois depende das necessidades específicas do projeto. No entanto, em geral, os bancos de dados relacionais são mais adequados para projetos que exigem consultas ou transações complexas, enquanto os bancos de dados NoSQL são melhores para projetos que exigem alta escalabilidade ou dados em tempo real.

Muitos aplicativos modernos requerem bancos de dados NoSQL (bancos de dados não SQL) em vez de bancos de dados relacionais. Os bancos de dados NoSQL são descentralizados em seus métodos de armazenamento de dados, em oposição aos bancos de dados relacionais. Um novo aplicativo ou serviço, por exemplo, pode exigir o uso de NoSQL para lidar com seu lançamento. Um banco de dados NoSQL, ao contrário de um único servidor monolítico, pode ser dimensionado horizontalmente em vários hosts. Como resultado, é mais econômico e rápido migrar bancos de dados NoSQL para atender à demanda de crescimento contínuo. As organizações que migram seus bancos de dados para a nuvem também ficam muito melhor usando o NoSQL porque ele é descentralizado. Em vez de usar transações bloqueadas, os modelos NoSQL se preocupam em manter a consistência e o desempenho. Isso melhora seu desempenho quando um grande número de usuários requer acesso simultâneo. Um banco de dados relacional ainda é a melhor escolha para empresas que exigem dados previsíveis e estruturados com um número limitado de usuários ou aplicativos.

Fragmentação de dados: um banco de dados relacional pode ser usado para gerenciar a fragmentação de dados. Este sistema organiza os dados em tabelas e fornece esquemas que definem os relacionamentos entre eles. Se você usa um banco de dados relacional, também pode juntar tabelas para obter os dados necessários. A fragmentação de dados é um problema que os bancos de dados não relacionais não resolvem. Dados desorganizados são preferíveis a dados adequadamente organizados.
Em termos de desempenho, um banco de dados relacional recupera dados mais rapidamente do que um banco de dados não relacional. Ele também pode lidar com um grande volume de dados.

Para SQL ou Nosql?

Os benefícios dos bancos de dados relacionais vão muito além do gerenciamento e processamento de dados. No entanto, pode haver casos em que os bancos de dados NoSQL seriam uma escolha melhor. O banco de dados NoSQL, por exemplo, costuma ser mais escalável e oferece maior desempenho do que os bancos de dados tradicionais. Além disso, a flexibilidade e facilidade de uso de seus modelos de dados, bem como sua capacidade de execução em ambientes de nuvem, os tornam uma ferramenta eficaz para o desenvolvimento mais rápido de aplicativos. É fundamental considerar os requisitos do aplicativo ao selecionar uma solução de armazenamento de dados. Em alguns casos, pode ser preferível usar um banco de dados relacional, mas em outros, pode ser preferível usar um banco de dados NoSQL. No entanto, é sempre preferível comparar o desempenho de possíveis soluções de armazenamento para garantir que atendam às necessidades do aplicativo.

Nosql x casos de uso relacional

Os bancos de dados Nosql são construídos para escalabilidade e geralmente são usados ​​para lidar com grandes quantidades de dados. Eles também são úteis para situações em que os dados não estão bem estruturados ou quando o esquema está em constante mudança. Os bancos de dados relacionais são mais adequados para aplicativos em que os dados são bem estruturados e o esquema é relativamente estável.

O NoSQL, além do SQL, é usado para outros tipos de armazenamento, em vez de apenas armazenar dados. Banco de dados que não está diretamente relacionado ao banco de dados relacional. Os bancos de dados NoSQL não estão mais restritos à abordagem rígida e tabular dos bancos de dados relacionais tradicionais. Escolher entre um NoSQL e um banco de dados tradicional nem sempre é uma decisão fácil. Os fraudadores são ousados ​​e adaptáveis. Para quebrar o selo, eles procuram constantemente novas maneiras de fazê-lo. Você deve analisar grandes quantidades de dados históricos e ao vivo em tempo real.

Possui recursos de pagamento em tempo real disponíveis para 19 dos 20 maiores bancos do mundo. Seu volume de transações é extraordinário, com trilhões de dólares transferidos todos os dias. Mais do que apenas informações transacionais podem ser analisadas para detectar e autenticar identidades. Nesse ambiente, é necessária a flexibilidade de um banco de dados NoSQL; qualquer tipo de elemento de dados pode ser rapidamente adicionado a ele. Os bancos de dados NoSQL demonstraram ser altamente confiáveis ​​e previsíveis, com escalabilidade previsível, econômica e horizontal. Nas experiências personalizadas e aceleradas do cliente de hoje, os bancos de dados NoSQL não são mais uma vantagem distinta. O Macquarie Bank conseguiu se expandir rapidamente de uma falta de presença de banco de varejo para se tornar um dos principais concorrentes no espaço de banco digital em dois anos. Como posso encontrar casos de uso sem SQL? Agende uma demonstração do DataStax Astra DB, um banco de dados Nosql criado no Apache Cassandra.