O que significa Nosql em termos de dados

Os bancos de dados NoSQL são um tipo de banco de dados não relacional que não usa o esquema tabular tradicional dos bancos de dados relacionais . Em vez disso, eles usam uma estrutura sem esquema mais flexível, que permite um gerenciamento de dados mais escalável e de melhor desempenho. Os bancos de dados NoSQL geralmente são usados ​​para lidar com grandes volumes de dados que são muito difíceis ou caros de gerenciar com um banco de dados relacional. Eles também são frequentemente usados ​​para aplicativos da Web em tempo real que precisam ser capazes de lidar com um grande volume de usuários simultâneos.

O formato de banco de dados NoSQL armazena dados em um formato diferente dos bancos de dados relacionais tradicionais. Os principais tipos de documentos são gráficos, gráficos de valores-chave e gráficos de colunas largas. No final dos anos 2000, uma série de bancos de dados NoSQL surgiu como resultado de uma queda acentuada nos custos de armazenamento. Com eles, os desenvolvedores podem armazenar uma grande quantidade de dados não estruturados, permitindo que criem muitos novos aplicativos. Bancos de dados de documentos, bancos de dados de valor-chave, armazenamentos de colunas largas e bancos de dados de gráficos são exemplos de bancos de dados NoSQL. O recurso de não junção resulta em consultas mais rápidas. Ele pode ser usado para uma variedade de finalidades, desde altamente críticas (por exemplo, dados financeiros) até mais leves (por exemplo, leitura de leituras de IoT de uma caixa de areia inteligente para gatos).

Neste tutorial, veremos por que um banco de dados NoSQL é uma boa ideia. Além disso, abordaremos alguns equívocos comuns sobre bancos de dados NoSQL e os desmentiremos. De acordo com especialistas em banco de dados da DB-Engines, o MongoDB é o banco de dados não relacional mais popular do mundo. Se você seguir as instruções abaixo, poderá consultar um banco de dados MongoDB sem exigir nenhuma configuração em seu computador. Os clusters do MongoDB são locais onde você armazena seus bancos de dados. Os dados podem ser salvos no Atlas assim que você tiver um cluster. O Atlas Data Explorer, o MongoDB Shell ou o MongoDB Compass podem ser usados ​​para criar um banco de dados manualmente.

Nesse caso, você importará um conjunto de dados Atlas de amostra. Um banco de dados NoSQL tem uma variedade de vantagens, incluindo a flexibilidade de modelos de dados, dimensionamento horizontal, consultas extremamente rápidas e facilidade de uso para desenvolvedores. O Data Explorer pode ser usado para criar novos documentos, editar documentos existentes e excluir documentos. Uma das ferramentas mais poderosas para analisar dados é a estrutura de agregação. O Atlas e o Atlas Data Lake simplificam a visualização dos dados armazenados neles.

SQL e NoSQL são duas das estruturas mais importantes no desenvolvimento de software moderno. Cada um deles é um indivíduo com pontos fortes e fracos.

SQL (Structured Query Language) é a linguagem usada para gerenciar dados em um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) em um sistema de gerenciamento de banco de dados SQL (RDBMS). NoSQL, em contraste com SQL, é um termo que se refere a “bancos de dados não relacionais”.

O que significa banco de dados Nosql?

Os bancos de dados Nosql são bancos de dados não relacionais projetados para dimensionamento horizontal. Eles são frequentemente usados ​​para grandes conjuntos de dados que precisam ser acessados ​​rapidamente.

Ao contrário dos bancos de dados relacionais, que armazenam e recuperam dados em um formato retangular, os bancos de dados NoSQL são armazenados e recuperados em formas não tabulares. Esse tipo de dados é usado por gigantes da Internet, como Twitter, Google, Amazon e outros, para gerar grandes quantidades de dados diariamente. Os bancos de dados NoSQL de documentos incluem bancos de dados de chave-valor, bancos de dados de colunas largas e bancos de dados NoSQL de gráficos. Você pode armazenar seus dados em um banco de dados relacional ou NoSQL, dependendo de qual você escolher. No entanto, existem algumas diferenças entre diferentes bancos de dados com base no que você precisa. Um banco de dados NoSQL, por outro lado, não requer estrutura para armazenar dados porque possui um esquema dinâmico. Esse recurso oferece flexibilidade porque os documentos podem ser criados sem definir uma estrutura.

O DynamoDB, por outro lado, é um banco de dados muito fácil de usar, extremamente rápido e escalável muito bem. O Console de gerenciamento da AWS simplifica a criação, exclusão e modificação de itens no DynamoDB. Uma tabela pode ser criada e excluída usando a AWS CLI, os itens podem ser inseridos e recuperados usando a AWS CLI e os índices podem ser criados usando a AWS CLI. Usando o AWS WorkBench, você pode criar aplicativos DynamoDB mais complexos. Se você está procurando um banco de dados NoSQL que ofereça recursos e desempenho do DynamoDB, o MongoDB pode ser a melhor opção para você. O Console de gerenciamento da AWS, bem como a AWS CLI, podem ser usados ​​para gerenciar o banco de dados MongoDB.

O que é Nosql Dê um exemplo?

MongoDB, CouchDB, CouchBase, Cassandra, HBase, Redis, Riak e Neo4J são apenas alguns dos bancos de dados NoSQL populares . Os bancos de dados NoSQL orientados a documentos incluem MongoDB, CouchDB, CouchBase, Amazon SimpleDB, Riak e Lotus Notes.

Ao armazenar dados, os bancos de dados NoSQL são declarativos em vez de baseados em tabelas, enquanto os bancos de dados baseados em tabelas armazenam dados em formato relacional. Design simples, dimensionamento horizontal contínuo e controle de disponibilidade granular são apenas alguns dos recursos do NoSQL. O NoSQL é vantajoso de várias maneiras, mas também apresenta algumas desvantagens. Os bancos de dados tradicionais geralmente são uma escolha melhor quando se trata de aplicativos de gerenciamento de transações. Apesar do fato de que os bancos de dados relacionais ainda são usados ​​para uma variedade de funções de negócios, os bancos de dados NoSQL estão ganhando popularidade. Os bancos de dados Noql lidam com aplicativos de nuvem, web e big data em tempo real em todo o setor. As soluções NoSQL podem fornecer uma arquitetura ponto a ponto sem servidor com arquitetura e propriedades consistentes para todos os nós.

A nova versão do sistema operativo apresenta um significativo aumento de performance, permitindo velocidades de leitura e escrita mais rápidas e uma disponibilidade contínua. Um banco de dados NoSQL está disponível em cinco variedades diferentes com várias vantagens e desvantagens. As empresas devem selecionar os tipos de banco de dados com base em seus requisitos de negócios; não há variação 'ideal' de tipos de banco de dados. Um par chave-valor em NoSQL é conceitualmente semelhante a tabelas hash, que usam uma chave exclusiva e um ponteiro para especificar um objeto para o qual existe uma chave exclusiva. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB e Oracle BDB são algumas das plataformas NoSQL disponíveis hoje. Os bancos de dados NoSQL baseados em colunas são baseados em colunas e cada coluna é tratada de maneira diferente. Existem vários aplicativos que podem ser gerenciados por esses bancos de dados, como inteligência de negócios, armazéns de dados, catálogos de cartões de biblioteca e gerenciamento de relacionamento com o cliente.

Os bancos de dados NoSQL são multidimensionais e modelam dados usando um gráfico. Quando um nó é considerado um nó durante o armazenamento, seus relacionamentos são considerados arestas. Como os dados já estão disponíveis nesse caso, estabelecer relacionamentos é tão simples quanto 1-2-3. Um banco de dados de rede social é amplamente utilizado em aplicações como análise de dados espaciais. O MongoDB orientado a documentos é um banco de dados NoSQL que emprega esquemas dinâmicos para armazenar documentos. A indexação, transformação e mesclagem de documentos são feitas em JavaScript na solução, que armazena documentos no formato JSON e usa troca de dados JSON. O Oracle NoSQL Database permite modelos de dados de tabela de valor-chave e JSON, além de estar disponível no local ou na nuvem.

InfiniteGraph, um banco de dados gráfico altamente especializado, é usado para o projeto de modelos de dados gráficos. Ele pode suportar uma ampla gama de cargas de trabalho devido à sua escalabilidade, suporte multiplataforma, recursos baseados em nuvem e alta capacidade de throughput. A linguagem de consulta 'DO' pode lidar com gráficos complexos e consultas baseadas em valores. Em setores como saúde, telecomunicações, segurança cibernética, finanças, manufatura e redes, essa solução é uma escolha popular.

Os serviços de banco de dados NoSQL do Google podem processar grandes conjuntos de dados dinâmicos sem esquema fixo e são capazes de processar rapidamente grandes conjuntos de dados dinâmicos. Como resultado, eles podem ser usados ​​por empresas como Amazon, Google, Netflix e Facebook, que dependem fortemente de grandes volumes de dados que os bancos de dados tradicionais não podem manipular.

Por que os bancos de dados Nosql são melhores para o desenvolvimento rápido de aplicativos

Os tipos de banco de dados são organizados com base no tipo de modelo de dados usado. Os tipos de documento incluem declarações de valor-chave, tipos de colunas largas e gráficos. A principal vantagem dos bancos de dados NoSQL sobre os bancos de dados relacionais no Rapid Application Development é sua capacidade de armazenar e consultar grandes quantidades de dados em várias velocidades.
Os bancos de dados SQL são baseados em tabelas, enquanto os bancos de dados NoSQL são armazenados em documentos, chaves, gráficos ou armazenamentos de colunas grandes. Os bancos de dados SQL disponíveis atualmente incluem MySQL, Oracle, PostgreSQL e Microsoft SQL Server. MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j e CouchDB são exemplos de bancos de dados NoSQL.

Qual é a diferença entre SQL e Nosql?

Os bancos de dados SQL podem ser escaláveis ​​verticalmente, enquanto os bancos de dados NoSQL podem ser escaláveis ​​horizontalmente. Os bancos de dados SQL são baseados em tabelas, enquanto os bancos de dados NoSQL são compostos de documentos, chaves, gráficos ou armazenamentos de colunas largas. Os bancos de dados SQL são preferidos em transações de várias linhas, enquanto os bancos de dados NoSQL são preferidos em dados não estruturados, como documentos ou JSON.

Linguagem de consulta estruturada (SQL) é a linguagem de programação mais popular para o sistema de gerenciamento de banco de dados relacional. O modelo NoSQL armazena e recupera dados em uma forma alternativa aos dados tabulares. O seguinte é uma análise abrangente dos prós e contras, com uma compreensão completa das vantagens e desvantagens. A linguagem SQL é a linguagem de programação mais procurada para RDBMS, e o software NoSQL é o mais usado para armazenar dados estruturados, não estruturados e semiestruturados. Você tem a opção de selecionar entre duas opções com base nos requisitos e no projeto em que está trabalhando. O primeiro se concentra em consultas complexas com consistência de dados e propriedades ACID, enquanto o último é mais orientado a objetos e adequado para uma ampla variedade de tipos de armazenamento.

Ambos os bancos de dados são importantes para as empresas neste momento. Apesar do NoSQL não poder substituir completamente o SQL, ele tem muitas vantagens sobre o SQL que o tornam uma solução de negócios viável. O NoSQL tem muitos benefícios para empresas menores porque é escalável, simples e fácil de manter. O NoSQL não é tão maduro quanto as consultas, portanto, pode não ser a melhor escolha para empresas maiores que exigem mais flexibilidade. Os bancos de dados NoSQL são ideais para empresas que exigem um banco de dados escalável com recursos simples de usar e manter.

Nosql Vs Sql: Qual é mais rápido?

O NoSQL geralmente é mais rápido que o SQL quando se trata de armazenamento de valor-chave. No entanto, os bancos de dados NoSQL podem não ser totalmente compatíveis com ACID, resultando em inconsistência de dados. O banco de dados mais rápido geralmente é SQL em vez de NoSQL.

Significado de Nosql

Nosql é um termo para bancos de dados que não usam o modelo relacional tradicional. Eles são frequentemente usados ​​para aplicativos de big data, onde a escala e a flexibilidade dos bancos de dados nosql são mais adequadas do que os bancos de dados relacionais.

Apesar do fato de que os bancos de dados NoSQL podem suportar esses recursos, sempre há o risco de falha do sistema. Os bancos de dados NoSQL, como resultado, foram projetados para serem adaptáveis ​​e dinâmicos. No caso de um sistema que requer operações confiáveis, o banco de dados NoSQL normalmente não é capaz de fazer isso.
Existem inúmeras vantagens em usar bancos de dados NoSQL, além de suas desvantagens. Existem várias vantagens em usá-lo, incluindo a capacidade de dimensionar rapidamente, prototipar sistemas rapidamente e armazenar dados em um formato mais flexível.
Um banco de dados NoSQL é uma boa escolha para um sistema com um modelo de dados baseado em documento. Isso se deve ao fato de que os bancos de dados relacionais geralmente não suportam bem esse tipo de dados. Além disso, os bancos de dados NoSQL são frequentemente mais adequados para sistemas que requerem grandes quantidades de armazenamento. Devido ao seu processamento mais rápido e eficiente, eles são uma escolha melhor do que os bancos de dados relacionais tradicionais.
À medida que os sistemas de prototipagem se expandem, os bancos de dados NoSQL também são uma boa opção. Por causa disso, eles permitem maior flexibilidade na forma como os dados são armazenados. Além disso, os bancos de dados NoSQL geralmente são mais simples de trabalhar do que os bancos de dados tradicionais.
Algumas das desvantagens dos bancos de dados NoSQL são indicadas abaixo. Uma das principais preocupações é que muitos desses bancos de dados não incluem recursos de confiabilidade nativos incluídos em bancos de dados relacionais. Além disso, os bancos de dados NoSQL nem sempre são a melhor opção para sistemas que exigem altos níveis de confiabilidade. Bancos de dados relacionais tradicionais não podem ser usados ​​porque não são tão flexíveis.

Nosql Vs SQL

SQL é uma linguagem de programação usada para interagir com bancos de dados relacionais. Bancos de dados relacionais (também conhecidos como registros de banco de dados) armazenam dados em linhas e tabelas vinculadas logicamente. Os sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMs) que não usam SQL são conhecidos como NoSQL.

Todos os aspectos da ciência de dados devem ser baseados em dados. Como regra geral, seus dados geralmente são armazenados em um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS). Para interagir e se comunicar com o DBMS, você deve usar sua linguagem. A linguagem SQL (Structured Query Language), que é usada para interagir com o DBMS, é usada nesta instância. Também houve um novo termo introduzido nos últimos anos: bancos de dados NoSQL. Um banco de dados não relacional é aquele que não armazena dados em tabelas ou registros. Como resultado, a estrutura de armazenamento de dados é otimizada para requisitos específicos.

Bancos de dados orientados a dados, bancos de dados orientados a documentos, pares chave-valor e bancos de dados gráficos são os quatro tipos mais comuns de estruturas de dados. A biblioteca MongoDB, baseada em um banco de dados orientado a documentos, é usada em Python. Os bancos de dados NoSQL, em geral, permitem criar uma estrutura de dados mais flexível. Os bancos de dados SQL, por outro lado, são mais rígidos, com um tipo de dados menos flexível. Se você é um programador SQL iniciante, o melhor curso de ação é começar com SQL e depois passar para NoSQL. Cada um tem seu próprio conjunto de vantagens e desvantagens, portanto, você deve selecioná-lo com base na facilidade de uso, no aplicativo em que se baseia e nos benefícios que oferece. No final, não posso dizer que SQL é melhor que NoSQL ou qualquer outra linguagem de programação. Você poderá tomar a melhor decisão se ouvir seus dados.

O melhor banco de dados para você: Sql ou Nosql?

Apesar de os bancos de dados NoSQL e SQL terem algumas vantagens e desvantagens, cada um tem seu próprio conjunto de vantagens e desvantagens. Embora os bancos de dados SQL sejam geralmente mais confiáveis ​​e capazes de lidar com transações mais complexas, os bancos de dados NoSQL são mais eficientes e capazes de lidar com mais dados não estruturados. A decisão individual é inteiramente deles.

Exemplos de Nosql

Bancos de dados Nosql são bancos de dados que não usam o modelo tradicional de banco de dados relacional baseado em tabela. Exemplos de bancos de dados nosql incluem MongoDB, CouchDB e Cassandra. Esses bancos de dados costumam ser usados ​​para aplicativos baseados na Web, nos quais os dados mudam constantemente e exigem alto desempenho.

Os bancos de dados NoSQL, que não estão vinculados a um banco de dados relacional, não contêm nenhum dado no mesmo formato. Não há esquemas fixos no NoSQL, nem junções, e o sistema é dimensionado rapidamente. Um banco de dados NoSQL, como resultado, pode ser usado para armazenar grandes quantidades de dados em armazenamentos de dados distribuídos. Empresas como Twitter, Facebook e Google coletam terabytes de dados de usuários por dia. A arquitetura sem compartilhamento de bancos de dados NoSQL distribuídos implica que não há unidades de controle ou unidades de armazenamento no banco de dados. Como resultado, a necessidade de vários bancos de dados para armazenar os mesmos dados é eliminada. Os dados em um banco de dados distribuído estão sempre disponíveis, independentemente de qual versão é atualizada, e isso permite que várias cópias sejam atualizadas ao mesmo tempo.

Um armazenamento de valor-chave contém todas as informações que podem ser armazenadas como um valor. Muitas máquinas trabalham juntas para criar armazenamentos de famílias de colunas que processam grandes quantidades de dados. Os bancos de dados de documentos, como o próprio nome indica, contêm versões com versões de outras coleções de valores-chave. Documentos semiestruturados podem ser armazenados em formatos como JSON. Um banco de dados gráfico não fornece o tipo de linguagem de consulta declarativa que o SQL fornece. Em vez disso, esses bancos de dados podem ser consultados por modelos de dados. As interfaces RESTful são comuns entre as plataformas NoSQL para acessar dados.

Um banco de dados gráfico, ao contrário de um banco de dados relacional, é um banco de dados multi-relacional com várias linhas e colunas. Usando bancos de dados gráficos, vários modelos de dados podem ser integrados em um único back-end. Bancos de dados multimodelo são um novo tipo de banco de dados NoSQL que está definido para ser popular rapidamente, e haverá muito burburinho em torno desse tipo de banco de dados no futuro. Os bancos de dados mais populares podem ser classificados e seu progresso pode ser encontrado em http://db-engines.com/en/ranking.

Tipos de banco de dados Nosql

Existem vários tipos de bancos de dados NoSQL, cada um com seus próprios pontos fortes e fracos. Os tipos mais populares são bancos de dados de documentos, bancos de dados de valor-chave e bancos de dados colunares. Bancos de dados de documentos, como MongoDB e CouchDB, são mais adequados para armazenar dados com um esquema flexível. Ou seja, dados que não se ajustam perfeitamente em linhas e colunas. Os bancos de dados de documentos também são fáceis de dimensionar horizontalmente, pois podem ser fragmentados em vários servidores. Bancos de dados chave-valor, como DynamoDB e Riak, são mais adequados para armazenar dados que podem ser consultados por uma única chave. Ou seja, dados que podem ser pesquisados ​​por um único valor, como um número de identificação. Os bancos de dados de valor-chave são muito rápidos e escaláveis, mas não são tão flexíveis quanto os bancos de dados de documentos. Bancos de dados colunares, como Cassandra e HBase, são mais adequados para armazenar dados que podem ser consultados por um intervalo de valores. Ou seja, dados que podem ser consultados por um intervalo de chaves, como um intervalo de datas. Os bancos de dados colunares são muito rápidos e escaláveis, mas não são tão flexíveis quanto os bancos de dados de documentos.

Os quatro tipos principais de bancos de dados NoSQL são armazenamentos de valores-chave, armazenamentos de documentos, bancos de dados orientados a colunas e bancos de dados de gráficos. Esse tipo de solução pode resolver um problema que um banco de dados relacional não consegue. O OrientDB, por exemplo, é um banco de dados multimodelo que combina NoSQL e outros tipos de banco de dados. Um banco de dados relacional em grande escala pode conter milhares de entidades e tabelas vinculadas. A estrutura da coluna é dividida em várias linhas para cada entidade (pessoa). Quando há apenas algumas colunas envolvidas, é mais fácil verificar cada coluna separadamente nos bancos de dados de colunas. Um banco de dados de coluna mapeia o número da linha para os dados, enquanto um banco de dados de tabela mapeia o número da linha para os dados.

O banco de dados NoSQL menos complexo são os armazenamentos de valor-chave. Ele foi projetado para armazenar documentos do dia a dia e tem a capacidade de processar consultas e cálculos complexos. Os dados em um armazenamento de documentos devem ser normalizados, desde que sejam organizados de maneira que façam sentido para os dados. Um banco de dados gráfico destina-se a agilizar a operação de interações entre entidades. Os dois principais componentes de um banco de dados gráfico são sua estrutura e os tipos de dados que ele contém. nó: uma coleção de entidades. Em uma linha, duas entidades são representadas pela linha e as propriedades das duas entidades são atribuídas. Bancos de dados gráficos como o Neo4j também afirmam manter o ACID, enquanto os armazenamentos de documentos e de valor-chave usam a notação padrão.

Os prós e contras dos bancos de dados Nosql

Os bancos de dados NoSQL diferem dos bancos de dados relacionais em termos de modelos de dados. Eles são mais flexíveis e rápidos de usar do que os sistemas operacionais tradicionais. Os dados nesses tipos de armazenamento podem ser apresentados de maneira inconsciente, usando-os em vez de representações tabulares padrão. Modelos de dados de documento, valor-chave, coluna larga e gráfico são alguns dos bancos de dados NoSQL mais comuns. O DynamoDB, um exemplo de banco de dados NoSQL baseado em documento, é um exemplo disso. Um documento do DynamoDB é essencialmente uma coleção de dados armazenados em formatos de nível de byte. Os documentos do DynamoDB podem conter qualquer número de campos e são armazenados em um banco de dados NoSQL classificado, replicado e em constante crescimento. Riak, um exemplo de banco de dados NoSQL de armazenamento de valor -chave, é um exemplo. É essencialmente um banco de dados que armazena dados em pares de valores-chave, semelhante ao funcionamento de um armazenamento de valor-chave. Cada par chave-valor recebe um número de ID exclusivo. A instância Riak contém vários pares chave-valor. Uma instância Riak é uma coleção de servidores, seja um único servidor ou uma coleção de servidores. Um banco de dados NoSQL de armazenamento de colunas largas, como o Redis, usa esse recurso. Em um armazenamento de coluna larga, os dados são armazenados em um formato de coluna usando bancos de dados NoSQL. A matriz Keys and Values ​​das instâncias do Redis contém um conjunto de chaves e valores. Se você precisar fazer alterações em uma instância do Redis, ela poderá ser executada como um único servidor ou distribuída em vários servidores. Um banco de dados NoSQL é mais popular do que um banco de dados relacional porque tem desempenho mais rápido e mais flexibilidade. Eles são excelentes para armazenar dados que, de outra forma, seriam perdidos em um formato tabular.

Melhor banco de dados Nosql

Não há uma resposta definitiva para essa pergunta, pois depende das preferências e necessidades individuais. No entanto, alguns dos bancos de dados NoSQL mais populares incluem MongoDB, Cassandra e Redis. Esses bancos de dados são todos altamente escaláveis ​​e oferecem alto desempenho, tornando-os ideais para aplicativos que exigem grandes quantidades de dados.

Você será capaz de realizar muito mais tarefas do que jamais poderia sonhar porque o ScyllaDB libera o desempenho de sua infraestrutura existente. Sua infraestrutura pode ser totalmente explorada para cargas de trabalho de alta taxa de transferência/baixa latência com este NoSQL. Saiba como o ScyllaDB pode ser usado para dar suporte a requisitos de armazenamento de valores-chave e estruturados em colunas extremamente exigentes em grande escala.

Mongodb Vs Cassandra: Qual é o melhor banco de dados Nosql para seu aplicativo?

Para aplicativos da web de alto desempenho, um banco de dados MongoDB é uma excelente escolha. A tecnologia de sharding do MongoDB permite que ele seja independente da escalabilidade, ao mesmo tempo em que escala horizontalmente. O Cassandra é uma excelente escolha para aplicativos menores que não exigem a flexibilidade ou o poder do MongoDB.

Lista de 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. Existem muitos tipos diferentes de bancos de dados NoSQL, cada um com seus pontos fortes e fracos. Alguns dos bancos de dados NoSQL mais populares incluem MongoDB, Cassandra e HBase.

Não possui um projeto conceitual e pode colocar os dados em uma ordem diferente de um banco de dados relacional. Na seção a seguir, veremos os cinco bancos de dados NoSQL mais populares em termos de volume de dados, que são MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB, HBase e outros. Se tivermos o caso de uso de pesquisa de texto completo, devemos usar esse banco de dados para as necessidades de nossa organização. Esse banco de dados pode ser usado para organizar grandes quantidades de dados e analisá-los. Aplicativos de alto desempenho são suportados principalmente pelo Amazon DynamoDB, que é amplamente usado em escala. Ele pode lidar com 10 trilhões de solicitações em um único dia, de acordo com o banco de dados, que é usado por aproximadamente 700 organizações. O DynamoDB é a melhor escolha para um grande número de consultas quando necessário para lidar com consultas simples de chave-valor. É capaz de processar petabytes de dados, mas quando temos apenas uma pequena quantidade de dados, não conseguirá encontrar o que queremos. Se nosso caso de uso exigir acesso aleatório e em tempo real aos dados, esse banco de dados é a melhor opção.