Google NoSQL: as principais vantagens de um banco de dados não relacional - Qi Network - Google Cloud Premier Partner
Quando comparados a bancos de dados relacionais – RBDMS, sistemas NoSQL oferecem mais escalabilidade, melhor performance em queries e flexibilidade para manipular dados que podem apresentar mudanças em seu formato.
No artigo de hoje falaremos sobre essa tecnologia e seus benefícios. Boa leitura!
Os modelos de armazenamento de dados em bases NoSQL mais comuns são:
Enquanto em bancos de dados relacionais os dados são estruturados em tabelas e os dados são gravados em linhas, no document model, cada unidade de informação é armazenada em um documento com a notação JSON.
Em cada documento são inseridos os campos com os tipos de informação correspondente como nome, geolocalização, dados monetários, entre outros.
Quando se faz uma busca nesse tipo de base de dados, pode-se especificar quais dados se pretende encontrar em cada campo ou simplesmente buscar a informação em todos os documentos, sem alguma especificação de qual tipo de dado se pretende encontrar.
Organizam dados de um mesmo tipo em nodos. Eles são ligados entre si por conectores que os relacionam. Esse modelo permite ricas representações de informações complexas como conexões em redes sociais, topologias de rede e redes de logística.
Utiliza um simples modelo de dados em que cada informação tem um nome ou chave que podem ser usadas nas queries.
Wide column ou família de colunas utiliza um amplo mapa multidimensional para armazenar os dados. Cada unidade de informação pode ser armazenada em uma ou mais colunas que são agrupadas em famílias e os dados são obtidos por chave primaria por coluna de família. O Google Big Table usa esse modelo de armazenamento de dados.
Em bancos, as tabelas e o relacionamento entre elas requerem cuidado tanto para modelagem quanto para atualizações.
Bancos de dados NoSQL oferecem mais flexibilidade para gravação, não precisam obedecer a uma concepção prévia de seu formato. Novas propriedades podem ser adicionadas a uma entidade do sistema no instante de gravação. Com isso, o time de desenvolvimento amplia a agilidade para criar e testar novas funções sobre informações novas.
Outra vantagem é a escalabilidade. Sistemas NoSQL são projetados para permitirem a distribuição de dados em múltiplos servidores — clustering — sem prejuízo à performance e à integridade dos dados.
Para tanto, utiliza o modelo sharding, no qual cada servidor armazena um subconjunto de informações ou replication em que os dados são copiados em diversos servidores de tal forma que cada bit de dados fica presente em múltiplos lugares.
Assim, sistemas que apresentam rápido crescimento do volume de dados armazenados têm mais facilidade para escalarem seus projetos.
Bancos de dados relacionais foram projetados para rodar em apenas um servidor para preservar a integridade das tabelas e de seu mapeamento, o que os torna ineficientes em clusterings.
NoSQL e RGBDS em um mesmo projeto
Ambos podem ser usados juntos em um projeto, inclusive a definição mais utilizada para NoSQL atualmente é Not only SQL — não apenas SQL.
Quando juntos, as informações que exigem maior integridade como dados para transações financeiras, por exemplo, são manipuladas em bancos RGBDS.
Já as informações que são geradas como maior velocidade e que serão usadas para análises em Big Data — aplicações em internet das coisas, análises de tendências em redes sociais — são armazenadas em bancos NoSQL.
Bases de dados NoSQL trazem muitos benefícios para uma aplicação. Facilitam a escalabilidade, oferecem flexibilidade para alterações no formato dos dados e tornam análises e buscas de dados muito mais eficientes. A Google usa esse modelo, com tecnologia Bigtable em seu mecanismo de busca na web, Google Earth e também em sua solução em Cloud, a Google NoSQL Database.
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