Por que os bancos de dados NoSQL são uma opção viável para projetos de Big Data
Publicados: 2022-11-18Os bancos de dados NoSQL são cada vez mais vistos como uma opção viável para projetos de big data. Embora o modelo de banco de dados relacional tenha sido a escolha preferida por muitos anos, o surgimento de big data levou à necessidade de uma nova abordagem. Os bancos de dados NoSQL são projetados para lidar com projetos de dados em larga escala e, como tal, estão se tornando mais populares para aplicativos de big data .
Um banco de dados NoSQL é um banco de dados de código aberto que pode ser acessado por qualquer pessoa. Um banco de dados NoSQL pode ser dividido em várias categorias com base em seu modelo de dados. Modelo de dados de armazenamento de valor-chave, modelo de documento, modelo de coluna, modelo de entrada e modelo de dados de gráfico estão entre os modelos de dados disponíveis. Cada um desses bancos de dados está disponível em vários dispositivos e locais. Além disso, a comunalidade é uma das características mais importantes. Os bancos de dados NoSQL permitem que você aproveite a variedade de características de dados grandes, criando vários tipos de bancos de dados sem a necessidade de usar um esquema fixo. Devido às propriedades ACID que devem ser atendidas para concluir uma transação, os bancos de dados relacionais não estão amplamente disponíveis.
Este serviço está disponível como um NoSQL de código aberto e é estimado para ser econômico. Devido a esses benefícios e ao crescimento da indústria, haverá um aumento no número de pessoas que podem trabalhar em bancos de dados NoSQL. Craigslist, um site de classificados e anúncios de emprego, tem mais de 570 cidades em 50 países como sua base de usuários. Coursera6, uma plataforma online para educação, trabalha com faculdades e universidades de todo o mundo para oferecer cursos. Desde 2010, cresceu para mais de 10 milhões de usuários e se converteu de um banco de dados tradicional para um banco de dados NoSQL, Cassandra.
Esta é uma tecnologia de banco de dados usada em Computação em Nuvem, Web, Big Data e grandes organizações. O RDBMS de 40 anos agora está sendo substituído pelo NoSQL, permitindo que empresas populares da Internet, como LinkedIn, Google, Amazon e Facebook, resolvam algumas de suas desvantagens.
O Hadoop, ao contrário do software de banco de dados, é uma plataforma para computação massivamente paralela. A capacidade permite bancos de dados NoSQL distribuídos (como HBase), que permitem que os dados sejam compartilhados entre milhares de servidores sem reduzir o desempenho.
O Hadoop é ideal para casos de uso analítico e de arquivamento histórico, enquanto o NoSQL tem um desempenho admirável em cargas de trabalho operacionais, substituindo os bancos de dados relacionais. O mercado de banco de dados NoSQL começou como bancos de dados de armazenamento de valor-chave e, posteriormente, documentos/JSON e bancos de dados gráficos.
Google Cloud Platform (GCP) é uma plataforma de banco de dados em nuvem que inclui uma gama diversificada de serviços. Embora seja bem conhecida por seus serviços de banco de dados NoSQL, sua capacidade de processar grandes conjuntos de dados dinâmicos sem um esquema fixo é uma de suas características distintivas.
Sql ou Nosql é melhor para Big Data?
O SQL também tem um tempo de armazenamento e recuperação menor do que outros tipos de banco de dados, permitindo que seja usado com mais eficiência ao lidar com consultas complexas. Se você deseja expandir a estrutura padrão do RDBMS ou desenvolver um esquema flexível, os bancos de dados NoSQL são a melhor opção.
Um banco de dados NoSQL é um banco de dados distribuído e não relacional que pode armazenar uma grande quantidade de dados. Eles foram criados em resposta a uma demanda por agilidade, desempenho e escala, e podem suportar uma variedade de aplicativos. Ele foi projetado para escalar horizontalmente para centenas de milhões ou até bilhões de usuários e para lidar com grandes conjuntos de dados. Cameron Purdy, ex-executivo da Oracle e evangelista de Java, explica por que os bancos de dados NoSQL se tornaram tão populares. Com o NoSQL, o processamento de dados ágil e de alto desempenho é possível em grande escala. dados não estruturados podem ser armazenados em vários nós de processamento e em vários servidores O NoSQL é bom para análise? A quantidade de dados que você pode analisar é determinada por vários fatores, incluindo o tipo de dados que você está analisando, a quantidade de dados que você tem e a rapidez com que precisa deles. Considere dados semiestruturados como mídias sociais, textos ou dados geográficos, que exigem muita mineração de texto e processamento de imagens, e considere bancos de dados NoSQL como mongoDB, CouchDB ou MongoDB para servir como base para esse tipo de dados.
O SQL, por outro lado, pode ser mais eficiente quando se trata de consultas complexas porque o mecanismo de consulta pode usar operações de junção para recuperar dados de várias tabelas. Os dados podem ser armazenados em uma tabela dessa maneira, o que é mais eficiente do que no mundo NoSQL . Além disso, o mecanismo de consulta SQL pode usar funções de agregação para reduzir o tamanho do conjunto de dados. Quando se trata de consultas complexas, o SQL é uma plataforma mais eficiente. A tecnologia NoSQL permite que uma entidade de dados seja lida ou gravada com mais eficiência quando se trata de operações de leitura e gravação.
Os melhores bancos de dados para dados grandes
Devido à sua capacidade de converter com eficiência dados não estruturados e semiestruturados em formas estruturadas, os bancos de dados NoSQL cresceram em popularidade como meio de armazenamento para grandes conjuntos de dados. Devido a esses requisitos exclusivos, os bancos de dados NoSQL, como o MongoDB, são ideais para armazenar grandes quantidades de dados. Qual é o melhor banco de dados para dados grandes? Não há uma resposta única para essa pergunta porque o melhor banco de dados para grandes volumes de dados varia de acordo com os requisitos do projeto. Algumas das opções mais populares incluem Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, IBM DB2 e outras plataformas. As operações de banco de dados podem ser executadas pelos mecanismos Hadoop SQL-on-Hadoop. O mito de que “big data é muito grande para sistemas SQL” sempre foi refutado e atualmente não é verdade. A existência do mito é uma fantasia. O SQL tem muito potencial para ser usado no desenvolvimento de grandes sistemas de dados.
Que tipo de dados é Nosql?
Com base no modelo de dados usado para criá-los, os bancos de dados NoSQL estão disponíveis em várias formas diferentes. Tipos de documento, tipos de valor-chave, tipos de coluna larga e gráficos são os quatro tipos principais. Eles simplificam a configuração de esquemas e escalam rapidamente porque possuem uma grande quantidade de dados e um grande número de usuários. Neste artigo, explicarei como os bancos de dados NoSQL funcionam e por que são úteis (e quando são úteis!).
Um banco de dados NoSQL, ao contrário de um banco de dados relacional, é não relacional por natureza e não contém nenhuma função SQL. O NoSQL não requer um esquema fixo, não requer junções e pode ser escalado facilmente. Os bancos de dados NoSQL são usados 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. Presume-se que um banco de dados NoSQL distribuído não tenha uma única unidade de armazenamento ou controle. A necessidade de implantar e gerenciar vários bancos de dados para a mesma quantidade de dados pode ser eliminada com isso. Como os dados são constantemente replicados entre várias cópias, um banco de dados distribuído fornece um fornecimento contínuo de dados.
Tudo em um armazenamento de valor-chave é armazenado como uma chave e um valor. O Column Family Store foi projetado para armazenar e processar uma grande quantidade de dados em um grande número de máquinas. Um banco de dados de documentos, em essência, é uma coleção de documentos com versão de outras coleções de valores-chave. Documentos semiestruturados são armazenados em formatos JSON, que são usados na nuvem. Ao contrário do SQL, um banco de dados gráfico não contém uma linguagem de consulta robusta. Em contraste, as consultas baseadas em modelo de dados são usadas ao acessar esses bancos de dados. Um grande número de plataformas NoSQL permite interfaces de dados RESTful.
Um banco de dados gráfico, como um banco de dados relacional, é multirreferencial. O banco de dados gráfico é projetado para executar vários modelos de dados em um local em um único back-end. Bancos de dados multimodelo, como um novo tipo de banco de dados NoSQL, estão ganhando popularidade e haverá mais atenção a esse tipo de banco de dados no futuro. Os bancos de dados mais populares são classificados como parte de uma classificação e análise de banco de dados em http://db-engines.com/en/rankings.
Erlang, um aplicativo bancário e de telecomunicações desenvolvido pela Ericsson, tem sido usado em todo o setor de telecomunicações, bancário e em outros setores importantes.
Uma linguagem funcional é aquela que permite codificar em termos de função em vez de variáveis. Você pode manter o código simples e fácil de ler escrevendo esse tipo de programa.
Além disso, Erlang é escalabilidade, tornando simples lidar com grandes cargas. O sistema de encadeamento neste computador permite que ele lide com várias tarefas ao mesmo tempo.
Bancos de dados NoSQL orientados a documentos, como o MongoDB, são usados para gerar documentos. Sua escalabilidade e flexibilidade são dois de seus recursos mais atraentes. MongoDB tem um alto grau de flexibilidade em termos de dados que podem ser armazenados. Além disso, o MongoDB é altamente escalável, facilitando o manuseio de grandes cargas.
O que você quer dizer com Big Data em Nosql?
Para serem eficazes no armazenamento de big data , as soluções devem ser capazes de processar e armazenar grandes quantidades de dados e convertê-los em um formato que possa ser usado para análise. O MongoDB é um tipo de banco de dados que pode lidar com grandes quantidades de dados e, ao mesmo tempo, escalar horizontalmente.
Os bancos de dados de big data são extremamente eficientes na ingestão, preparação e armazenamento de grandes quantidades de dados de uma ampla variedade de fontes. Eles são responsáveis por converter dados não estruturados e semiestruturados em um formato que pode ser usado por ferramentas analíticas. Big data pode ser armazenado em um banco de dados NoSQL, como o MongoDB, que é um banco de dados não relacional. Big data tem três características distintas em geral: volume, velocidade e variedade. Big data não é algo que possa ser descrito como grande, a menos que atinja um certo nível de densidade. Como as ferramentas e os bancos de dados tradicionais não são suficientes para a análise de big data, os cientistas de dados devem contar com ferramentas de big data. Dados estruturados, não estruturados e semiestruturados são os três principais tipos de dados grandes.
Em 1980, o sociólogo Charles Tilly cunhou o termo big data. As empresas hoje usam big data para gerar insights, cortar custos e aumentar os lucros. Dados de texto, áudio, vídeo e 3D são apenas alguns exemplos de tipos de dados grandes. Em 2001, o Gartner definiu big data como uma coleção de volumes, velocidade e variedade. O mercado está bem capitalizado e os bancos de dados modernos estão evoluindo para fornecer insights muito melhores de big data. As melhorias de processo e receita podem ser feitas de forma mais eficaz, obtendo insights práticos de grandes quantidades de dados. Este é um exemplo de uma solicitação simples de big data.
As empresas de vestuário procuram novos clientes para expandir sua base de clientes. É um serviço de banco de dados em nuvem totalmente gerenciado pelo MongoDB Atlas. É compatível com os principais provedores de nuvem, como AWS e Azure, e fornece uma variedade de recursos, como flexibilidade e escalabilidade. Big data pode ser usado para melhorar processos de negócios, como experiência do cliente, análise e inteligência de negócios. Detecção de fraude, recomendações de conteúdo personalizado e análise preditiva são exemplos de análise de big data. A produção de dados por empresas e consumidores está em alto nível. O uso de big data não é apenas possível, mas também permite processamento em lote e streaming.
A análise de banco de dados para grandes conjuntos de dados é baseada em NoSQL, também conhecido como banco de dados não relacional. Vamos dar uma olhada em alguns dos melhores bancos de dados de big data nesta seção. A plataforma de dados do desenvolvedor MongoDB Atlas é uma coleção de dados brutos construídos sobre o banco de dados MongoDB . Os recursos do Cassandra o tornam ideal para processar grandes quantidades de dados. O recurso Data Lake permite que você execute vários bancos de dados MongoDB juntamente com o Amazon Web Services S3. O gráfico dos dados do MongoDB é a melhor maneira de visualizá-los.
Mongodb é Big Data?
O MongoDB é uma ferramenta poderosa para gerenciar big data. Ele é projetado para lidar com gerenciamento e análise de dados em grande escala. O MongoDB é um banco de dados de código aberto que pode ser usado gratuitamente por qualquer pessoa.
Um banco de dados NoSQL, como o MongoDB, é um sistema de banco de dados orientado a documentos de plataforma cruzada. As honras de Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados do Ano foram concedidas ao MongoDB pela DB-Engines. Em geral, os bancos de dados NoSQL são mais adequados para lidar com grandes quantidades de dados do que RDBMS. Como resultado, o MongoDB pode interagir com linguagens de programação como JavaScript, Ruby e Python. O aspecto de variedade do Big Data é abordado no MongoDB. Hadoop e NoSQL são complementares por natureza e não competem com base no desempenho. O MongoDB tem uma enorme escalabilidade de leitura/gravação e uma enorme quantidade de disponibilidade para sistemas transacionais em tempo real. Qual é a sua pergunta para nós? Depois de comentar, entraremos em contato com você ou ofereceremos um curso gratuito de certificação Mongodb.
A visão da plataforma de dados do desenvolvedor do MongoDB é tornar o MongoDB a escolha mais popular para desenvolvedores que desenvolvem aplicativos escaláveis. Atlas, a plataforma do MongoDB, simplifica o acesso dos desenvolvedores aos dados da empresa, estejam eles usando JavaScript, Java, Python ou Ruby. Usando o Atlas, os desenvolvedores podem criar rapidamente aplicativos modernos.
Os desenvolvedores agora podem criar aplicativos escaláveis usando o MongoDB, tornando-o mais fácil do que nunca. Por meio da plataforma Atlas do MongoDB, os desenvolvedores podem acessar os mesmos dados do MongoDB que outros usuários, simplificando a criação de aplicativos modernos.
Por que o Mongodb é o melhor banco de dados para big data
O uso de bancos de dados NoSQL, como o MongoDB, oferece vantagens distintas em termos de armazenamento de big data. A capacidade de armazenar dados em um formato mais compacto, realizar consultas mais rápidas e replicar dados em grandes quantidades está incluída. O banco de dados MongoDB, assim como o Hadoop, pode se integrar a outras plataformas para consumir e combinar dados de várias fontes para o desenvolvimento de análises sofisticadas e modelos de aprendizado de máquina.
Como os bancos de dados Big Data e Nosql são idênticos?
Não há uma resposta única para essa pergunta, pois depende do big data específico e do banco de dados NoSQL em questão. No entanto, em geral, os bancos de dados Big Data e NoSQL são projetados para lidar com grandes quantidades de dados que não são adequados para bancos de dados relacionais tradicionais . Como tal, ambos fornecem mecanismos para armazenar e consultar dados de maneira escalável e eficiente.
Um banco de dados NoSQL pode ser definido como qualquer outro tipo de banco de dados além de um banco de dados SQL. Em contraste com os modelos tradicionais de tabela de linha e coluna usados em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional, o modelo de dados usado por esses programas é baseado em uma estrutura diferente. Os bancos de dados NoSQL diferem muito uns dos outros. Bancos de dados de documentos com arquitetura escalável são frequentemente os mais usados. Comércio eletrônico, plataformas de negociação e desenvolvimento de aplicativos móveis são exemplos de casos de negócios. Como comparação, MongoDB e PostgreSQL podem ser vistos com mais detalhes. Um banco de dados colunar pode agregar rapidamente o valor de várias colunas.
Devido à maneira como escrevem os dados, eles não conseguem produzir resultados de forma consistente. O objetivo dos bancos de dados de gráficos é pesquisar e capturar os relacionamentos dos elementos de dados. Eles usam a sobrecarga de entrada de banco de dados única do SQL para contornar isso.