Banco de dados NoSQL: o que é, como usar (Guia completo)
Você sabe o que é banco de dados NoSQL? Essa abreviação está relacionada com bancos não relacionados. Assim, se você possui site ou pensa em ter um, já deve ter ouvido falar em banco de dados.
O banco de dados pode ser utilizado em vários momentos, desde o gerenciamento de dados do Recursos Humanos da empresa, até o armazenamento das informações de sites e blogs.
Entretanto, é preciso entender quais são as suas dores, necessidades para então encontrar o melhor sistema de gestão de banco de dados para a sua empresa.
Portanto, decidimos postar este artigo com conteúdo de valor que seja um fundamental guia para as empresas entenderem o que é o NoSQL e como usá-lo.
Fique atento e acompanhe a leitura!
Como dito anteriormente, os bancos de dados NoSQL são bancos de dados que não são relacionais.
A sigla "NoSQL" é frisada para destacar a situação de que podem processar grandes dados não estruturados e realizar modificações constantes de variadas formas de um banco de dados relacional.
As tecnologias baseadas em NoSQL surgiram desde os anos 60, mas já passaram por diversas transformações até os dias atuais.
Os bancos de dados NoSQL evoluíram para ajudar os desenvolvedores a criar rapidamente sistemas de banco de dados para armazenar novas informações e facilitar a pesquisa, integração e análise.
Para que serve o NoSQL?
NoSQL (Not Only SQL) é um termo usado para bancos de dados não relacionais de alto desempenho, onde o SQL geralmente não é usado como linguagem de consulta.
O NoSQL foi criado para ter melhor desempenho e maior escalabilidade horizontal para a ineficácia dos bancos de dados relacionais.
Como funciona um banco de dados NoSQL (não relacional)?
O gerenciamento de dados dos bancos NoSQL se baseia em diferentes modelos para tal atividade.
Esse modelo de banco de dados é automatizado e otimizado para servir aplicativos que obrigam a utilização de modelos de Big Data.
Em bancos de dados relacionais, os registros de livros geralmente são mascarados (ou "normalizados") e armazenados em tabelas separadas, e os relacionamentos são definidos por restrições de chave primária e chave estrangeira.
O modelo relacional foi projetado para permitir que os bancos de dados imponham a integridade referencial entre as tabelas no banco de dados, normalizando para reduzir a redundância e geralmente sejam otimizados para armazenamento.
Em bancos de dados NoSQL, os registros de livros geralmente são armazenados como documentos JSON.
Por que você deve usar um banco de dados NoSQL?
Os bancos de dados NoSQL são ideais para muitos aplicativos modernos, como dispositivos móveis, web e jogos, que exigem um banco de dados flexível, escalável, de alto desempenho e poderoso para fornecer uma ótima experiência ao usuário.
Flexibilidade: Os bancos de dados NoSQL geralmente fornecem esquemas flexíveis para um desenvolvimento iterativo mais rápido;
Um modelo de dados flexível torna os bancos de dados NoSQL ideais para dados semiestruturados e não estruturados;
Escalabilidade: os bancos de dados NoSQL geralmente são projetados para escalar usando clusters de hardware distribuídos, em vez de adicionar servidores caros e poderosos;
Alguns provedores lidam com essas operações nos bastidores como serviços totalmente gerenciados;
Alto desempenho dos bancos de dados NoSQL: são otimizados para modelos e padrões de acesso de dados de modelos, resultando em desempenho superior ao desempenho de funções semelhantes com bancos de dados relacionais;
Poderoso: os bancos de dados NoSQL podem fornecer tipos e dados de dados criados especificamente para seus respectivos modelos de dados.
NoSQL: tipos de bancos de dados
Modelo Colunas
No modelo de coluna, o banco de dados é armazenado em uma linha específica da tabela. Esse padrão é exatamente o oposto dos bancos de dados relacionais, que armazenam conjuntos de dados em uma linha.
Armazenar dados em forma de gráfico. Ou seja, os dados aqui são organizados na forma de arcos conectados por arestas. Também podemos defini-lo como um conjunto de linhas conectadas por vértices.
Diante de buscas complexas, os modelos gráficos são vantajosos, por exemplo, espera-se que a latência e o desempenho sejam inferiores aos modelos de valor-chave.
Em modelos de chave-valor, o banco será formado por várias chaves, que são acompanhadas de valores.
A estrutura desse modelo chave-valor é bastante flexível, adequada e padronizada para armazenamento de Big Data. Notavelmente, este formato é altamente utilizável.
Neste modelo, os dados são em formatos de documentos. Este modelo é muito flexível e não necessita de colunas pré-montadas.
Esse modelo é particularmente eficaz para trabalhar com dados não estruturados, pois uma única coleção pode conter muitos grupos de documentos em diferentes formatos.
Qual o melhor banco NoSQL?
Os bancos de dados NoSQL referem-se a muitas tecnologias diferentes que não são de natureza relacional.
Nas próximas linhas, apresentamos alguns dos modelos mais conhecidos.
O modelo MongoDB é o líder de mercado em bancos de dados NoSQL.
Ele também tem alguns recursos de produção sofisticados e modernos. São eles: replicação, indexação, balanceamento de carga.
O mais importante, e talvez a razão pela qual é líder de mercado, é que o MongoDB é de código aberto, o que contribuiu muito para a evolução de sua tecnologia.
Mais um ótimo produto da AWS (Amazon Web Services). Os bancos de dados do DynamoDB são totalmente baseados em nuvem para um desempenho confiável em escala.
Vale ressaltar que a Amazon confirma que a latência é consistente e mantida abaixo de 10ms.
Além disso, possui valiosos recursos de segurança baseados em cache de memória, backup e recuperação de dados.
O DynamoDB também pode trabalhar com vários mestres.
O banco de dados é amplamente usado, assim como o MongoDB, para criar armazenamento de dados, jogos, tecnologia de anúncios e aplicativos da Web sem servidor.
Muita gente não sabe, mas o Cassandra foi desenvolvido no Facebook. Hoje, o Cassandra, assim como o HBase, é mantido pela Apache Foundation.
Isso até faz sentido dada a quantidade de dados que as redes sociais geram a cada milissegundo.
Mas, afinal, por que o Cassandra é tão popular no processamento de big data?
Na verdade, o Cassandra é muito otimizado para clusters, especialmente porque funciona sem um mestre. O fato de ter um mecanismo distribuído também otimiza bastante a operação do cluster.
Outra vantagem do Cassandra é o conceito de orientação de coluna, que faz com que certas consultas tenham latência muito menor.
Redis é um modelo de armazenamento de dados de código aberto e lançado em 2009. Os dados são armazenados na memória Redis na forma de valor-chave, que é rápido e flexível.
Este é o banco de dados NoSQL do tipo chave-valor mais conhecido.
Como os dois primeiros, o Redis tem latência muito baixa. Redis também é fácil de usar e muito rápido.
O HBase é um banco de dados distribuído orientado a colunas de código aberto. Atualmente, Spotify e Facebook são algumas das grandes empresas que utilizam esse modelo de armazenamento.
O HBase é formatado a partir do BigTable do Google e também escrito em Java. É por isso que se integra facilmente com o MapReduce.
Para quem não sabe, MapReduce é uma ferramenta do framework Apache Hadoop, uma das principais plataformas para processamento de big data.
Como parte do projeto Apache, diretamente relacionado à ciência de dados, o HBase é outro modelo de armazenamento muito conhecido.
Um de seus pontos fortes é que ele fornece pesquisas de dados rápidas e responsivas. Converta terabytes em milissegundos.
Por décadas, o modelo de dados dominante para o desenvolvimento de aplicativos tem sido aquele usado por bancos de dados relacionais como Oracle, DB2, SQL Server, MySQL e PostgreSQL.
Em meados dos anos 2000 que outros modelos de dados começaram a ser adotados e tiveram usos mais importantes.
Para distinguir e categorizar essas novas categorias de bancos de dados e modelos de dados, foi criado o termo "NoSQL".
O termo "NoSQL" é frequentemente usado de forma intercambiável com "não relacional".
Embora existam muitos tipos de bancos de dados NoSQL com diferentes recursos, nas próximas linhas mostramos algumas das diferenças entre os bancos de dados SQL e NoSQL.
Os bancos de dados relacionais são projetados para aplicativos de processamento de transações online (OLTP) transacionais e fortemente consistentes e são adequados para processamento analítico online (OLAP).
O modelo relacional normaliza os dados em tabelas que consistem em linhas e colunas. Um esquema define estritamente tabelas, colunas, índices, relacionamentos entre tabelas e outros elementos do banco de dados.
O banco de dados impõe integridade referencial em relacionamentos entre tabelas.
Os bancos de dados relacionais oferecem propriedades de atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade (ACID):
A atomicidade requer que a transação seja executada completamente ou não seja executada;
A consistência requer que, quando uma transação for confirmada, os dados devem estar em conformidade com o esquema do banco de dados;
O isolamento requer que transações simultâneas sejam executadas separadamente umas das outras;
A durabilidade requer a capacidade de recuperação de uma falha do sistema ou falha de energia inesperada até o último estado conhecido.
O desempenho geralmente depende do subsistema do disco. A otimização de consultas, índices e estruturas de tabelas é necessária para obter o máximo desempenho.
Os bancos de dados relacionais geralmente aumentam quando recursos de computação de hardware são adicionados ou quando réplicas são adicionadas para cargas de trabalho somente leitura.
As solicitações para armazenar e recuperar dados são comunicadas por meio de consultas que suportam a Linguagem de Consulta Estruturada (SQL).
Essas consultas são analisadas e executadas por bancos de dados relacionais.
Bancos de dados não relacionados
Os bancos de dados NoSQL são projetados para uma variedade de padrões de acesso a dados, incluindo aplicativos de baixa latência. Os bancos de dados de pesquisa NoSQL são projetados para analisar dados semiestruturados.
Os bancos de dados NoSQL fornecem vários modelos de dados, como valor-chave, documento e gráfico, otimizados para desempenho e escala.
Os bancos de dados NoSQL normalmente trocam algumas das propriedades ACID dos bancos de dados relacionais por um modelo de dados escalável horizontalmente mais flexível.
Isso torna os bancos de dados NoSQL uma excelente opção para casos de uso de baixa latência e alta taxa de transferência que precisam ser dimensionados além dos limites de uma única instância.
O desempenho geralmente é uma função do tamanho do cluster do hardware subjacente, da latência da rede e dos aplicativos de chamada.
Os bancos de dados NoSQL geralmente são particionáveis ​​porque os padrões de acesso podem ser dimensionados para aumentar a taxa de transferência usando uma arquitetura distribuída, fornecendo desempenho consistente em escala quase ilimitada.
As APIs baseadas em objetos permitem que os desenvolvedores de aplicativos armazenem e restaurem facilmente estruturas de dados.
As chaves de partição permitem que os aplicativos pesquisem pares de valores-chave, conjuntos de colunas ou documentos semiestruturados contendo objetos e propriedades de aplicativos serializados.
Portanto, os bancos de dados NoSQL são muito úteis ao lidar com grandes quantidades de dados.
Se estamos falando de uma pequena empresa que não se aprofunda na análise e processamento de dados, um banco de dados relacional funciona muito bem.
No entanto, os bancos de dados NoSQL não devem substituir os bancos de dados relacionais. Portanto, a escolha depende de vários fatores, como o tipo de dados que você está analisando, a quantidade de dados que você tem e a rapidez com que precisa deles.
Por exemplo, para aplicativos como análise de comportamento do usuário, bancos de dados relacionais são os melhores.
Por outro lado, para aplicativos que exigem muita mineração de texto ou processamento de imagens para mídias sociais, dados textuais ou geográficos, os dados do tipo NoSQL do banco de dados funcionam melhor.
Assim, podemos dizer que tanto o SQL quanto o NoSQL têm seus prós e contras, e definir o melhor modelo (que pode ser SQL, NoSQL ou ambos) depende da aplicação, de como foi desenvolvido e da estrutura prevista pelo ambiente.
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