Por que os bancos de dados Nosql estão substituindo os data warehouses

Os armazéns de dados têm sido a principal forma de as empresas armazenarem e analisarem dados. Mas os bancos de dados Nosql estão sendo cada vez mais usados ​​para complementar ou mesmo substituir data warehouses. Há uma série de razões para esta mudança. Os bancos de dados Nosql geralmente são mais escaláveis ​​e fáceis de trabalhar do que os armazéns de dados tradicionais. Eles também podem ser mais econômicos, pois não exigem o mesmo nível de investimento em hardware e software. Os bancos de dados Nosql também podem ser mais flexíveis do que os data warehouses, facilitando a integração de novas fontes de dados e a adaptação às necessidades de negócios em constante mudança. Apesar dessas vantagens, os bancos de dados Nosql não são uma panaceia. Eles podem ser mais complexos de gerenciar do que os data warehouses e podem não oferecer suporte a todos os recursos e funcionalidades exigidos pelas empresas. No entanto, os bancos de dados Nosql estão sendo cada vez mais usados ​​para complementar ou mesmo substituir data warehouses em muitas organizações. À medida que as empresas se tornam mais confortáveis ​​com essas tecnologias, esperamos ver uma adoção ainda mais ampla nos próximos anos.

Tanto o NoSQL quanto o Data-Warehouse são capazes de realizar consultas SQL. Armazéns de dados e NoSQL não são a mesma coisa. Eles compartilham o conceito de serem capazes de lidar com grandes quantidades de dados porque são capazes de fazê-lo. Um data warehouse , quando comparado a um modelo dimensional, geralmente possui muitos fatos e dimensões (ou muitas entidades em um modelo 3NF).

Como o banco de dados Nosql armazena dados?

Em vez de bancos de dados relacionais, os bancos de dados NoSQL armazenam dados em documentos. Nesse sentido, eles são classificados como “não apenas SQL” e são subdivididos em uma variedade de modelos de dados flexíveis. Um banco de dados NoSQL pode ser composto de um banco de dados de documentos puro, um armazenamento de chave-valor, um banco de dados de colunas largas ou um banco de dados de grafos.

O uso de bancos de dados NoSQL permite o armazenamento rápido de grandes quantidades de dados não relacionados. NoSQL não é um tipo NoSQL porque não contém nenhuma estrutura de dados relacional. Durante a década de 1970, os bancos de dados relacionais eram o padrão de armazenamento de dados. Em uma conversa com Ben Finkel, um instrutor CBT, o NoSQL considera velocidade e flexibilidade mais importantes do que consistência e eficiência. Apesar de sua velocidade e eficiência, os bancos de dados relacionais exigem muito esforço para serem construídos e mantidos. Não há nenhum requisito para projetar ou planejar bancos de dados NoSQL antes de serem implementados. Como resultado, os desenvolvedores poderão criar, prototipar e implantar aplicativos com muito mais rapidez.

Eles também podem ser usados ​​no processo de desenvolvimento ágil mais tradicional. Ao contrário dos bancos de dados tradicionais , os bancos de dados NoSQL são capazes de lidar com uma ampla variedade de tipos de dados e não requerem regularização. NoSQLs de banco de dados exigem mais poder de computação do que bancos de dados relacionais. Um banco de dados NoSQL pode ser executado facilmente em um Raspberry Pi, mas será mais difícil lidar com a carga de um servidor web. Gráficos, em contraste com pares chave:valor ou documentos, são bastante abstratos. Nós e arestas são divididos em duas partes de um grafo. Os nós contêm informações sobre um objeto (pessoa, lugar, coisa, ideia, etc.)

que está armazenado em um bloco de memória. Uma conexão lógica é feita entre as arestas de um nó. Um modelo de dados de coluna larga é semelhante a um banco de dados relacional, pois é composto de linhas e colunas.

Expansão é a capacidade de um banco de dados NoSQL aumentar de tamanho sem sacrificar o desempenho. A capacidade de um banco de dados NoSQL de replicar dados por conta própria é conhecida como replicação. Os dados podem ser facilmente mapeados em vários formatos com a flexibilidade de uma estrutura de dados. Um banco de dados NoSQL geralmente é mais adequado para armazenar e modelar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados do que um banco de dados tradicional . Com os três principais recursos dos bancos de dados NoSQL, expansão, replicação e flexibilidade são fatores importantes para o armazenamento de dados que não estão bem organizados em tabelas e colunas. A capacidade de dimensionar um banco de dados NoSQL garante que ele permaneça viável e, ao mesmo tempo, forneça desempenho. Como não é uma linha ou coluna, é especialmente útil ao lidar com grandes conjuntos de dados que não cabem em uma única linha ou coluna em uma tabela padrão. Na replicação, os dados de um banco de dados NoSQL são replicados em um banco de dados separado para que, se um falhar, os dados possam ser recuperados do outro sem precisar começar do zero. Isso é especialmente importante se você mantiver dados confidenciais que podem ser perdidos em um desastre. Essa técnica é ideal para armazenar dados que não estão bem organizados em tabelas e colunas, como texto e imagens.

Os benefícios dos bancos de dados Nosql

Os bancos de dados NoSQL estão sendo usados ​​para armazenar grandes quantidades de dados em tempo real. Eles são particularmente adequados para aplicativos 360 do cliente, como compras on-line, jogos on-line, Internet das coisas, redes sociais e publicidade on-line.

O Nosql pode ser usado como data warehouse?

Os data warehouses são mais comumente usados ​​no setor financeiro e são extremamente compatíveis com sistemas SQL porque os esquemas usados ​​para formatar dados são formatados para conjuntos de dados estruturados. Os data warehouses aproveitam ao máximo os bancos de dados SQL enquanto omitem alguns bancos de dados NoSQL.

Quando o Nosql não deve ser usado?

Se seu aplicativo requer flexibilidade de tempo de execução, evite NoSQL. Para consistência e se não houver mudanças significativas em termos de volume de dados, os bancos de dados SQL são a melhor opção.

Os prós e contras dos bancos de dados Nosql

O banco de dados NoSQL permite armazenar e modelar dados que você não conseguiria fazer com um banco de dados relacional padrão . Além de dados semiestruturados e não estruturados, dados grandes e complexos são considerados dados grandes e complexos. Uma das vantagens de usar bancos de dados NoSQL é que eles podem ser mais ágeis e responsivos às mudanças nos requisitos. Isso se deve ao fato de não haver esquemas pré-definidos e um modelo de dados mais flexível. É verdade, no entanto, que os bancos de dados NoSQL podem vir com algumas limitações. Uma das desvantagens mais significativas dos bancos de dados NoSQL é que eles não suportam transações ACID. Como resultado, manter os dados seguros pode se tornar mais difícil. Além de serem mais caros de manter, os bancos de dados NoSQL também podem ser mais difíceis de usar. Além disso, eles podem não ser a melhor escolha para aplicativos que exigem um alto nível de rendimento.

Um data warehouse pode ser não relacional?

Os data warehouses são um domínio tradicional dos bancos de dados relacionais e há dois motivos para isso: (1) são usados ​​principalmente por grandes empresas com grandes conjuntos de dados criados em sistemas legados com armazenamento de dados relacionais e (2) ainda estão sendo desenvolvidos, apesar do fato de que bancos de dados não relacionais são rapidamente

Armazéns de dados são o futuro do armazenamento de dados

O método tradicional de armazenamento de dados é conhecido como computação relacional. Em vez de lidar com transações, o objetivo principal de um banco de dados relacional é processar solicitações de consulta e analisar dados. Geralmente inclui dados históricos de transações, mas também pode incluir dados de outras fontes. Este modelo, por outro lado, tem falhas. A primeira desvantagem dos bancos de dados relacionais é que eles exigem um alto nível de manutenção e dimensionamento. Além disso, grandes quantidades de dados não relacionados a transações anteriores não precisam ser armazenadas em um cluster Hadoop. Os data lakes podem ajudar nessa situação. É um banco de dados projetado para armazenar e processar enormes quantidades de dados. É um dispositivo que pode armazenar dados de várias fontes, incluindo transações. É importante observar, no entanto, que os data lakes não são isentos de falhas. Como resultado, eles não são particularmente adequados para consultas ou análises. Isso se deve ao fato de serem projetados especificamente para processar transações. Armazéns de dados são necessários nesta situação. Este é um banco de dados projetado para ser usado para consulta e análise, em vez de processamento de transações. Um data warehouse pode ser usado como uma alternativa a um data lake para fornecer uma variedade de vantagens. O custo de manutenção e dimensionamento de um data warehouse geralmente é menor do que o da construção de um warehouse físico. Eles também são bons para armazenar muitos dados. Em suma, é altamente provável que os data warehouses se tornem o modelo dominante de armazenamento e processamento do futuro. Eles funcionam melhor do que os data lakes em termos de consulta e análise, e são mais baratos e fáceis de manter do que os bancos de dados tradicionais.

Armazém de Dados Nosql

Um data warehouse NoSQL é um sistema que permite o armazenamento e recuperação de dados que não estão organizados em um banco de dados relacional tradicional . Os armazéns de dados NoSQL são frequentemente usados ​​para aplicativos que requerem análise de dados em tempo real ou a manipulação de grandes quantidades de dados.

O objetivo deste artigo é fornecer uma visão geral do trabalho que tem sido feito neste contexto. Um banco de dados NoSQL armazena dados de mídias sociais, GPS, dados de sensores, vigilância e outras fontes. Este novo paradigma, que está influenciando o projeto e implementação de data warehouses (DW) e processamento de big data (Big ETL), deve ser estudado. O modelo NoSQL orientado a colunas é usado para criar um big data warehouse . D. Mallek, H. Ghozzi, Teste, O. Gargouri, F.: BigDimETL: A NoSQL Database. O físico norueguês NT Petter. A primeira etapa na explicação da estrutura analítica de dados NoSQL Este artigo descreve o desenvolvimento de uma estrutura de banco de dados NoSQL com base no processo de extração e transformação.

Senda Bouaziz, Ahlem Nabli e Faiez Gargouri estão entre os citados. A Universidade Al-Baha está localizada na província de Riad, na Arábia Saudita. Vincenzo Piuri, CEO do MIR Labs, um Laboratório de Pesquisa de Inteligência de Máquinas em Auburn, Washington, é responsável pelo projeto e operação do laboratório. O Departamento de Gestão de Construção e Imobiliário da Vilnius Gediminas Technical University, Lituânia. A Escola de Engenharia Dr. Arturas Kaklauskas da Escola Superior de Engenharia do Porto é uma instituição de prestígio. Os direitos entrarão em vigor em 2021. O(s) autor(es) e a Springer Nature Switzerland AG têm direitos exclusivos para publicar o livro.

Mongodb: uma ótima opção para armazenamento de dados rápido e fácil

O MongoDB é mais uma ciência de dados do que um data warehouse tradicional . Apesar de sua capacidade de armazenar dados, o MongoDB não se destina a ser usado como um repositório centralizado para armazenar todos os dados da sua empresa. O MongoDB, por outro lado, é mais adequado para armazenar dados de uma variedade de funções de negócios que devem ser distribuídas em várias plataformas. Os bancos de dados NoSQL cresceram em popularidade porque são simples de usar, eficientes e bem distribuídos. Apesar de o MongoDB não ser um data warehouse tradicional, ele é uma excelente opção para empresas que precisam de um sistema rápido e fácil de usar para armazenar dados de várias unidades de negócios.

Banco de Dados Vs Data Warehouse

Um banco de dados é uma coleção de dados organizados de uma maneira específica, geralmente em tabelas e campos. Um data warehouse é um banco de dados projetado especificamente para oferecer suporte à análise e geração de relatórios de dados. Os data warehouses geralmente têm uma estrutura de dados mais desordenada do que os bancos de dados e geralmente incluem recursos como um data mart, que é um subconjunto do data warehouse projetado para um grupo específico de usuários.

A definição de data warehouse é ampla. Descubra como eles são únicos em suas capacidades analíticas. Um banco de dados é freqüentemente usado por aplicativos de processamento de transações online. Com o tempo, pode ser útil ver como as tendências de dados mudaram. Existe um data warehouse que pode ajudá-lo a fazer isso. Os armazéns de dados armazenam e indexam colunas usando a estrutura da tabela de dados. Índices columnstore são usados ​​nessa tecnologia, que é complexa e simples de entender.

Como os bancos de dados e os armazéns de dados usam estruturas de dados relacionais, pode valer a pena usar uma onde for mais útil. Como resultado, um banco de dados baseado em linha não fornecerá o desempenho necessário para a análise de dados. Microsoft Redshift, Google BigQuery e Google's BigQuery são apenas alguns dos melhores data warehouses em nuvem. Fivetran é o melhor data warehouse em nuvem para replicar dados de seus sistemas OLTP.

É fundamental lembrar que o data warehouse e o banco de dados são projetados para processar dados de várias maneiras. O data warehouse é composto de duas partes: leitura de dados e gravação de dados. A capacidade de usar o poder analítico para gerenciar com eficiência as operações diárias de uma empresa é possível sem interferir em seus sistemas transacionais.
Com um data warehouse, você também pode analisar dados rapidamente. Isso se deve ao fato de que o processamento do data warehouse difere do processamento do banco de dados. Os data warehouses, além de fornecer análises de dados mais rápidas, também os fornecem.

O data warehouse: principais diferenças e benefícios

Ao contrário de um data warehouse, um sistema de processamento de dados auxilia na resposta rápida e precisa de questões complexas. Ele tem a capacidade de realizar pesquisas de dados em larga escala, por exemplo.

Lista de bancos de dados Nosql

Existem muitos tipos de bancos de dados NoSQL, cada um com seus próprios pontos fortes e fracos. Os bancos de dados NoSQL mais populares são MongoDB, Cassandra e Redis.

Os bancos de dados NoSQL podem ser usados ​​para armazenar dados de maneira mais conceitual do que em bancos de dados relacionais. Neste artigo, abordaremos MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB, HBase e outros, que são as plataformas de banco de dados mais NoSQL. Se precisarmos encontrar o texto completo de um artigo, este é o banco de dados de nossa organização. Um banco de dados como esse é útil para reter e analisar grandes quantidades de dados. O Amazon DynamoDB é usado principalmente para aplicativos de alto desempenho em todas as escalas e pode ser configurado de várias maneiras. Cerca de 700 organizações usam esse banco de dados, que pode lidar com 10 trilhões de solicitações em um único dia. O DynamoDB é a melhor escolha para lidar com um grande número de consultas ao realizar uma consulta simples de chave-valor. Existe um banco de dados que pode processar petabytes de dados, mas se tivermos uma pequena quantidade, eles não poderão nos fornecer o resultado desejado. Em nosso caso de uso, esse banco de dados é a melhor opção se precisarmos obter acesso aleatório e em tempo real aos dados.

Os 5 tipos de bancos de dados Nosql

Como resultado, agora existem cinco tipos de bancos de dados nosql disponíveis.
MongoDB é o sistema operacional mais popular, seguido por Cassandra, HBase, Neo4j e Redis.