Quando usar um banco de dados NoSQL e quando usar um banco de dados relacional

Os bancos de dados NoSQL são bons para muitas coisas, mas nem sempre são a ferramenta certa para o trabalho. Aqui está uma olhada em quando você deve usar um banco de dados NoSQL e quando deve ficar com um banco de dados relacional tradicional. Os bancos de dados NoSQL geralmente são mais rápidos do que os bancos de dados relacionais para determinados tipos de consultas, Os bancos de dados NoSQL geralmente são mais escaláveis ​​do que os bancos de dados relacionais, Os bancos de dados NoSQL podem ser uma boa escolha para dados altamente não estruturados, Mas os bancos de dados NoSQL podem ser mais difíceis de consultar do que os bancos de dados relacionais, E Os bancos de dados NoSQL podem ser mais difíceis de administrar do que os bancos de dados relacionais.

Muitas tecnologias NoSQL funcionariam se você usasse bons princípios de design. Se você estiver interessado principalmente em relacionamentos de rede, bancos de dados de gráficos como Neo4J e InifiteGraph são um bom lugar para começar. Um banco de dados NoSQL, como um produto ou um modelo, não é um banco de dados. Esta é uma frase genérica que se aplica a qualquer armazenamento de dados não SQL. Já existem muitas redes sociais que usam bancos de dados não relacionais. Qualquer sistema que coleta grandes quantidades de dados gerados pelo usuário é um excelente candidato para desenvolvimento NoSQL. Instale novos servidores e configure novos shards de seu banco de dados usando uma solução NoSQL. Ao empregar escala horizontal, não haverá diferenças perceptíveis entre diferentes partes do país.

Geralmente, há uma oportunidade melhor para armazenar e modelar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em um banco de dados NoSQL do que em um banco de dados relacional.

Existem várias plataformas NoSQL disponíveis, incluindo Apache Cassandra, MongoDB, Redis e Couchbase. Não tenho certeza do que você quer dizer com isso; se você estiver usando Cassandra, provavelmente precisará aprender Cassandra, enquanto se estiver usando MongoDB, provavelmente precisará aprender MongoDB.

Além disso, o NoSQL é muito mais flexível que o MySQL. É importante observar que o gerenciamento do banco de dados MySQL inclui uma variedade de ferramentas de relatório que podem ajudar na validade do aplicativo. Os bancos de dados NoSQL, por outro lado, não fornecem ferramentas de relatório para teste e análise de desempenho.

O SQL é uma alternativa mais segura ao NoSQL em termos de consistência de dados, integridade de dados e redundância de dados devido às suas propriedades ACID.

O Google usa Nosql?

Não existe uma resposta única para essa pergunta, pois o uso de bancos de dados NoSQL varia de acordo com as necessidades específicas de cada organização. No entanto, geralmente é verdade que o Google usa uma variedade de bancos de dados NoSQL para alimentar seus muitos serviços. Isso permite que o Google dimensione seus serviços de forma rápida e eficiente, enquanto ainda fornece um alto nível de consistência e disponibilidade de dados.

O site de compartilhamento de vídeos YouTube tem uma base de usuários considerável em todo o mundo. Este aplicativo pode ser usado para carregar, compartilhar e assistir a vídeos. Como resultado, as empresas podem vender seus produtos e serviços para milhões de pessoas em todo o mundo. No entanto, armazenar todos os vídeos no YouTube pode ser difícil. O Google Cloud Datastore é uma boa opção para lidar com esse problema. O Google Cloud Datastore é um banco de dados MongoDB, escalonável e de baixa latência executado no Google Cloud. Você pode comprar produtos da Google Megastore e da Bigtable. Como resultado, ele não apenas fornece escalabilidade e recursos de banco de dados NoSQL, mas também fornece fortes garantias de consistência e alta disponibilidade. As empresas podem armazenar facilmente todos os seus vídeos usando o Google Cloud Datastore. Com este recurso, todos os vídeos podem ser armazenados sem a necessidade de nenhum conhecimento de programação; além disso, eles podem ser acessados. As empresas podem usar esse recurso para compartilhar facilmente vídeos com seus clientes. Além disso, as empresas podem usar o Google Cloud Datastore para armazenar dados de fora do Google Cloud. Como resultado, os dados podem ser armazenados no Google Cloud Datastore, tornando-o uma excelente opção para empresas.

Para que o Nosql não é bom?

Além disso, o NoSQL é incapaz de realizar operações dinâmicas. Não há garantia de que as propriedades ACID serão mantidas. Você pode usar bancos de dados SQL se precisar fazer transações financeiras, por exemplo. Se você precisa manter seu aplicativo rodando em loop contínuo, também é uma boa ideia evitar o NoSQL.

A comunidade NoSQL está crescendo, mas nem sempre é a opção certa para você. O uso de NoSQL está se tornando mais popular à medida que os dados crescem e se tornam mais diversificados, medidos por volume, velocidade e variedade. No entanto, como o Uber demonstra, um bom ajuste tecnológico também pode resultar em um ajuste cultural ruim. O CTO da Etsy acredita no uso de um pequeno número de ferramentas conhecidas que visam garantir a operabilidade de longo prazo do software. A maneira como eles fizeram isso foi usar o MySQL, mesmo que os dados não estivessem disponíveis para um RDSM.

Devido à sua flexibilidade e escalabilidade, os bancos de dados NoSQL estão se tornando mais populares. Esses bancos de dados fornecem melhor desempenho ao lidar com grandes conjuntos de dados e são mais fáceis de gerenciar do que os bancos de dados tradicionais . No entanto, eles não suportam transações ACID, o que pode ser problemático em alguns casos.

Nosql Vs SQL

Os bancos de dados SQL são relacionais, o que significa que armazenam dados em tabelas vinculadas por relacionamentos. Os bancos de dados NoSQL não são relacionais, o que significa que eles armazenam dados em forma de documento. Os bancos de dados NoSQL geralmente são mais rápidos e escaláveis ​​do que os bancos de dados SQL, mas não são tão fáceis de consultar.

Os bancos de dados SQL há muito reinam supremos na tecnologia de banco de dados nas últimas décadas. Apesar disso, os bancos de dados NoSQL estão voltando à medida que o big data se torna mais predominante e os tempos de resposta das consultas melhoram. Ao contrário do SQL, os bancos de dados NoSQL são bancos de dados distribuídos e não relacionais que não dependem do SQL. Os bancos de dados NoSQL lidam com uma quantidade maior de dados do que os bancos de dados SQL, permitindo que funcionem melhor com quantidades maiores de dados. Além disso, como os bancos de dados NoSQL não são de natureza relacional, eles podem responder a consultas muito mais rapidamente do que os bancos de dados SQL. Apesar desses esforços, os bancos de dados NoSQL ainda precisam desenvolver um método para garantir que os dados estejam sempre disponíveis, tornando-os um impedimento para a substituição dos bancos de dados SQL.

banco de dados nosql

Um banco de dados NoSQL é um banco de dados não relacional que não usa a estrutura tradicional baseada em tabela de um banco de dados relacional. Os bancos de dados NoSQL são frequentemente usados ​​para big data e aplicativos da Web em tempo real.

Bancos de dados NoSQL de documento armazenam dados em vez de bancos de dados NoSQL de tabela. Os requisitos de negócios modernos exigem o uso de sistemas de gerenciamento de dados que sejam flexíveis, escaláveis ​​e capazes de responder rapidamente às mudanças. Os bancos de dados NoSQL podem ser escritos como um banco de dados de documentos puros, um armazenamento de chave-valor, um banco de dados de colunas largas ou um banco de dados de grafos. As organizações globais 2000 estão adotando cada vez mais bancos de dados NoSQL para executar aplicativos de missão crítica. Devido a cinco tendências técnicas, a maioria dos bancos de dados relacionais não consegue lidar com esses desafios. A administração do banco de dados é um grande problema com o desenvolvimento ágil porque falta a flexibilidade necessária devido ao seu modelo de dados fixo. O modelo de aplicativo define o modelo de dados em NoSQL.

Os dados devem ser modelados conforme necessário, mas o NoSQL não possui um método estático para definir como deve ser modelado. JSON é o formato de fato usado para armazenar dados em um banco de dados orientado a documentos. A sobrecarga de estruturas ORM é eliminada, resultando em um processo de desenvolvimento de aplicativos mais simples. N1QL (pronuncia-se níquel), uma poderosa linguagem de consulta SQL, foi adicionada à biblioteca Couchbase Server 4.0. Ele também pode lidar com instruções SELECT / FROM / WHERE padrão e pode oferecer suporte a agregações (GROUP BY), classificação (SORT BY), junções (LEFT OUTER / INNER) e muito mais. Os benefícios dos bancos de dados distribuídos NoSQL são numerosos, incluindo uma arquitetura de expansão que não resulta em uma única instância de falha. A capacidade de fornecer uma experiência on-line ou compatível com dispositivos móveis para os clientes está se tornando cada vez mais importante à medida que mais interações com os clientes ocorrem on-line.

Os bancos de dados NoSQL são fáceis de instalar e configurar e podem ser dimensionados. Eles foram projetados com o objetivo de distribuir leituras, gravações e armazenamento. Esses sistemas podem ser usados ​​em qualquer nível, incluindo gerenciamento e monitoramento de clusters de tamanhos variados. Um banco de dados NoSQL distribuído, que não requer nenhum software, inclui replicação integrada entre data centers. Além disso, os roteadores de hardware podem ser usados ​​para fornecer recuperação imediata de desastres, permitindo que os aplicativos respondam a uma falha do banco de dados sem ter que esperar que o banco de dados volte ao serviço. Os aplicativos atuais da web, móveis e Internet das coisas (IoT) dependem muito de bancos de dados NoSQL.

Uma das muitas vantagens dos bancos de dados NoSQL, como o MongoDB, é a capacidade de lidar com grandes quantidades de dados. Os requisitos de esquema flexível do MongoDB são ideais para lidar com grandes quantidades de dados não estruturados. Além disso, o MongoDB possui vários recursos exclusivos que o tornam uma excelente ferramenta de análise de dados. Um de seus recursos que facilita a localização e análise de dados são os recursos de indexação e classificação.
No entanto, como a maioria das ferramentas de BI (por exemplo, Looker) não oferece suporte à consulta MongoDB, é mais provável que os gerentes de dados favoreçam os bancos de dados SQL. Devido à sua popularidade como ferramenta de análise de dados, os bancos de dados SQL são mais comumente usados. A razão para isso é que o SQL é usado para consultar dados na grande maioria das ferramentas de BI. Além disso, a maioria das ferramentas de BI destina-se a trabalhar com bancos de dados SQL. Isso significa que eles podem pesquisar facilmente informações sobre o MongoDB.

O que é Nosql?

Ao usar bancos de dados NoSQL, você simplesmente armazena um conjunto de pares chave-valor. Um documento pode ser qualquer coisa, desde um único tweet até uma proposta de orçamento. Como as chaves e os valores podem ser acessados ​​usando cursores, os bancos de dados SQL e os pares chave-valor são muito semelhantes em termos de funcionalidade.
Os armazenamentos de documentos podem ser armazenados em um formato de coluna larga, assim como os armazenamentos orientados a colunas podem ser armazenados em um formato de coluna larga. Recuperação de dados mais eficiente, bem como consultas mais complexas, podem ser obtidas com essa abordagem.
Um banco de dados gráfico é um tipo relativamente novo de banco de dados NoSQL. Grafos são um tipo de estrutura de dados comumente encontrada em redes. Os bancos de dados gráficos podem ser usados ​​para armazenar e recuperar dados de maneira mais eficiente do que os bancos de dados tradicionais.

Banco de dados Nosql leve

Um banco de dados NoSQL leve é ​​um banco de dados que não usa o modelo tradicional de banco de dados relacional baseado em tabela. Em vez disso, ele usa uma estrutura mais simples que é mais fácil de dimensionar e gerenciar. Esses bancos de dados costumam ser usados ​​para aplicativos baseados na Web, nos quais os dados mudam constantemente e a estrutura não é tão importante quanto o conteúdo.

O PoloDB possui um banco de dados NoSQL leve que pode ser implantado em qualquer lugar e a qualquer momento. Além disso, possui APIs semelhantes ao MongoDB, o que significa que estão disponíveis recursos enxutos e fáceis de usar. Não é necessário compactar ou formatar o arquivo de banco de dados para usá-lo. O PoloDB é escrito em Rust e pode ser compilado para uma ampla variedade de plataformas. O PoloDB é um banco de dados completo que suporta transações atômicas (transações). É um banco de dados relacional que suporta transações atômicas. O PoloDB continuará a adicionar novos recursos no futuro. O GitHub é a fonte de todos os códigos licenciados pelo MIT. Devido à estrutura do banco de dados, você pode ler os dados sempre que precisar.

Entity Framework Nosql

Não há uma resposta única para essa pergunta, pois a melhor abordagem para trabalhar com Entity Framework e bancos de dados NoSQL varia de acordo com as necessidades específicas do seu projeto. No entanto, algumas dicas para começar com essa combinação incluem familiarizar-se com os provedores NoSQL disponíveis para Entity Framework e escolher um provedor que ofereça os recursos de que você precisa. Além disso, é importante entender as diferenças entre os modelos de dados relacionais e NoSQL e como essas diferenças afetarão o código do Entity Framework.

Entity Framework Core não é para Mongodb

O Entity Framework Core é um componente da estrutura Java que é usado para criar aplicativos baseados em banco de dados. A ferramenta não se destina a ser usada em conjunto com o MongoDB, uma tecnologia de banco de dados não relacional. Você deve criar sua própria implementação da classe Entity Framework Core DbContext para usá-la com o MongoDB. Como essa classe é uma ponte de banco de dados MongoDB, ela serve como uma etapa intermediária entre seu código e o banco de dados.

Tecnologias Nosql

As tecnologias Nosql são um tipo de banco de dados que não usa o modelo relacional baseado em tabela tradicional. Em vez disso, eles usam um design sem esquema mais flexível. Isso permite um desenvolvimento mais rápido e uma escalabilidade mais fácil.

Um banco de dados NoSQL é um tipo de banco de dados que armazena e recupera dados. Os bancos de dados NoSQL, que apareceram pela primeira vez no final dos anos 1960, não ganharam popularidade até um grande aumento de popularidade no início do século XXI. O crescente uso de bancos de dados NoSQL em aplicações web de tempo real e big data é uma tendência. Transações ACID verdadeiras (atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade) não são comuns em bancos de dados NoSQL, mas alguns bancos de dados, como MarkLogic, Aerospike, FairCom c-treeACE, Google Spanner, Symas LMDB e OrientDB, fizeram risco de os sistemas NoSQL perderem dados de gravação ou outros tipos de dados.