Ao contrário do que muita gente pensa, o banco de dados não relacional (NoSQL) não representa uma negação do banco de dados relacional. Sendo assim, configura-se em um acréscimo à ideia de que existem outras possibilidades para manutenção do uso de dados.

Em resposta a esse contexto, analisa-se o significado correto da tradução que quer dizer “Não apenas SQL”, o que refuta a primeira impressão, muito recorrente. Logo, é visível que existe uma chamada implícita na sigla, a fim de demonstrar a importância de se trabalhar em conjunto; ambas as tecnologias.

Por esse motivo, as abordagens aqui neste texto são capazes de aproximar o leitor do esclarecimento ao que se refere a tipos de bancos de dados. Sendo assim, tanto o banco de dados relacional, quanto o não relacional, serão abordados aqui, mesmo que de forma sucinta.

Neste texto você vai ver:

  • Banco de dados relacional e não relacional exemplos
  • Quando usar banco de dados não relacional
  • Tipos de banco de dados não relacional
  • Banco de dados não relacional MongoDB
  • O que é um banco de dados não relacional?!
  • O que é um banco de dados relacional e não relacional?
  • Quais banco de dados não relacional?
Fonte: Canva

Banco de dados não relacional x relacional

Para entender o banco de dados não relacional, primeiramente é necessário entender o que é um banco de dados relacional (SQL). Sendo assim, para compreender melhor qualquer pessoa pode imaginar um trabalho onde se utiliza algumas tabelas.

Desta maneira, para organizar os registros de uma organização qualquer, bem como alterar esses registros, são necessários; tabelas. Logo, essas tabelas contém dados específicos, tanto dos produtos e serviços oferecidos, quanto dos clientes que pagam por aqueles serviços e produtos.

Visto que alguns desses elementos contidos nas tabelas, são básicos e fundamentais para o seu funcionamento, eles não podem ser alterados. Desta maneira, é exatamente nesse ponto que reside a revolução em termos de bancos de dados.

Com o banco de dados citado, as tabelas poderiam compartilhar dados com frequência e de maneira complexa, sem alterar os elementos lógicos da mesma. Logo, acrescentar ou alterar campos para inserção de novos dados físicos, ficou muito mais fácil.

Entretanto, o banco de dados não relacional executa tarefas que o banco de dados relacional não consegue desempenhar. Nesse sentido, o banco de dados não relacional dá conta de grandes volumes de informação que o SQL não é capaz de fazer

Se faz compreender o motivo pelo qual ele se tornou tão usual nos dias atuais, em vista do aumento no número de dados. Nesse sentido, aplicativos como Twitter, por exemplo, são produtores de dados em volumes gigantescos e precisam de um organizador que dê conta desse volume.

A grosso modo, podemos dizer que o mesmo é muito útil para grandes volumes de dados e o outro para volumes menores. Todavia, hoje sabe-se que a união dessas duas ferramentas é um fator crucial para uma verdadeira assertividade de resultados.

Fonte: Canva

Banco de dados não relacional exemplos

O MongoDB, provavelmente, é um dos mais comentados tipos de bancos de dados não relacional. Sendo assim, com características que variam por conta do seu código aberto e de sua alta performance, ele destina-se à manipulação de documentos.

Além do mais, ele pode ser utilizado em diversos sistemas operacionais, o que garante mais versatilidade do seu funcionamento. Além do mais, sua funcionalidade refere-se ao agrupamento e filtragem das informações.

Já o NEO4J apresenta grandes versatilidades no que se trata de mineração de dados, bem como reconhecimento de padrões específicos. Todavia, uma de suas particularidades muito interessantes para a maioria é o fato dele conter código aberto.

Na lista dos bancos de dados não relacional mais usuais, encontramos também o AMAZON DYNAMODB. Logo, a solução tecnológica é disponibilizada em nuvem e uma de suas fortes características é a baixa latência, excelente para jogos, por exemplo.

E por falar em baixa latência, o CASSANDRA também é um que apresenta essa característica. Sendo assim, após ser desenvolvido no Facebook, o mecanismo tornou-se um dos mais conhecidos de todos os bancos de dados não relacional.

O MEMCACHED é um grande colaborador de algumas empresas que necessitam acelerar suas páginas da internet. Logo, com otimizador eficaz que utiliza chave-de-valor, o mecanismo opera de forma ainda mais dinâmica por oferecer cache de memória bem distribuído.

Outro que utiliza chave-de-valor é o REDIS, que encontra-se em primeiro da lista mundial de atuação nas empresas nesse quesito. Logo, atua com o mesmo objetivo que se espera de um banco de dados não relacional, que é armazenar e manipular os dados.

Leia mais sobre os tipos de banco de dados!

Banco de dados não relacional vantagens e desvantagens

Com uma breve pesquisa na internet do tipo “Banco de dados não relacional pdf” é possível encontrar variados artigos. Sendo assim, nosso objetivo aqui é simplesmente apresentar um guia daquilo que é mais fundamental sobre o assunto.

Muito se fala sobre vantagens e desvantagens em relação a banco de dados. Entretanto, sabe-se que a união dos dois proporciona uma experiência muito melhor e mais completa para o usuário.

Nesse sentido, sabemos que cada um deles possui sua característica forte e também os seus pontos fracos, assim como qualquer aplicação. De qualquer maneira, antes de analisar, por exemplo, as vantagens de banco de dados não relacional, é bom ver o que se está necessitando no momento atual.

Isso porque a escolha e a definição de melhor ou pior vai variar de acordo com as necessidades de quem vai utilizar a ferramenta. Logo, vejamos alguns pontos positivos e outros negativos das aplicações e posteriormente será possível ver qual será a mais adequada para cada tipo de situação.

Banco de dados não relacional

Vantagens

Como não está anexada a uma estrutura de inter-relação de tabelas, o banco de dados relacional, ele se torna muito mais flexível. Além do mais, existe sempre uma facilidade de inserir novos dados, sem que o esquema lógico da tabela sofra algum tipo de alteração.

O mecanismo tem um excelente relacionamento com o Big Data e suas particularidades. Logo, existe uma capacidade muito maior de suportar grandes volumes de dados.

Além de ser mais barato, o NoSQL não necessita de mão de obra com o nível de que a outra precisa. Sendo assim, as manutenções são basicamente todas automáticas, dispensando a necessidade de pessoal.

Desvantagens   

No caso de trabalhar grandes volumes de dados de usuários de um site, por exemplo, o BD não relacional não é eficaz. Nesse sentido, isso acontece em função de que a estrutura dele não foi desenvolvida para contabilizar esse tipo de informação.

Se fosse necessário contabilizar quantos comentários em uma página da web, por exemplo, ou um número de posts, seria impossível fazê-lo, utilizando o NoSQL.

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“Banco de dados não relacional MongoDB”

Quem se habilita a tentar entender do que se trata um NoSQL ou qualquer outro, precisa entender o contexto geral. Sendo assim, entender em quais níveis de importância encontram-se os bancos de dados para nosso dia a dia.

Primeiramente, para se ter uma noção clara disso tudo, podemos pensar no volume de dados produzidos pelo Facebook, todos os dias. Logo, uma quantidade exorbitante de informações multiplica-se a cada comentário, post, curtida…

Entender o NoSQL é entender o tamanho da importância desses dados para as empresas. Nesse sentido, os dados coletados, muitas vezes adquirem mais valor do que o serviço fornecido aos usuários do aplicativo.

Os dados refletem o comportamento humano e são utilizáveis para determinar campanhas, influenciar políticas e estratégias de lucro. Logo, como medida fundamental para conseguir dar conta desse volume é que o banco de dados não relacional chegou.

Sua função maior é possibilitar às empresas analisar, principalmente, cada comportamento humano e extrair informações chave. Sendo assim, como que em um processo de filtragem, todos esses dados são agrupados em sessões específicas, de acordo com suas particularidades.

O intuito do banco de dados não relacional é basicamente fomentar melhorias na experiência dos usuários. Além do mais, desenvolver capacidade para fazer projeções de futuro para aperfeiçoar serviços e produtos.

No caso do MongoDB, o usuário poderá fazer armazenamento de documentos e quem precisa ou se interessa em fazer, vai ver que é bem simples. Nesse sentido, o usuário deve esperar uma relação de uso entre ExpressJS e NodeJS, além de React.

Ambos configuram-se como banco de dados não relacional simples em uma sessão denominada:

MERN

Não se deve esperar desempenhos milagrosos, mesmo porque estamos falando de um banco de dados não relacional. Entretanto, podemos considerar satisfatório para projetos que necessitam apenas de acessos básicos aos dados.

Outros tipos de banco de dados

Falamos muito em banco de dados relacional e banco de dados não relacional, entretanto vale entender se existem outros tipos. Sendo assim, podemos entender melhor analisando do ponto de vista histórico, o surgimento e desenvolvimento desses bancos.

Primeiramente não existiam computadores para organizar os dados nas empresas e organizações, como um cartório, por exemplo. Sendo assim, tudo deveria ser registrado manualmente e quando necessário manipular algum dado, tudo deveria ser feito da mesma maneira.

Obviamente havia métodos para garantir a eficácia desses procedimentos e uma determinada tecnologia complexa aos moldes da época. Entretanto, esses tempos mudaram e hoje é possível analisar, armazenar e manipular dados com uma precisão e rapidez muito maior.

Antes do banco de dados não relacional, outros modelos de bancos de dados eram usados, mas com esquema em rede ou hierárquico. Logo, posteriormente chega o banco de dados relacional, desenvolvido por Ted Cobb na década de 70.

Mas a tecnologia não parou por aí e com o advento dos problemas do Big Data, surgiu a necessidade de acompanhar o ritmo. Sendo assim, surgiram novas tecnologias, como estratégia para dar conta de todo o montante de informações produzidas diariamente.

E na sequência, o banco de dados autônomo, cuja característica mais marcante é o uso de inteligência artificial. Nesse sentido, a mesma utiliza-se da inteligência artificial para se autogerir e se auto aperfeiçoar.

Enfim, o banco de dados autônomo é a última atualização que nós temos em relação ao estudo de BD. Atualmente ele é quem promete revolucionar muitas áreas, além de garantir mais liberdade para os desenvolvedores que antes perdiam tanto tempo com manutenções em outros tipos de bancos de dados.

Conclusão

Antes de tudo, vale lembrar que há outro artigo aqui neste Blog que faz referência e apresenta bancos de dados. Entretanto, o mesmo não é voltado exclusivamente para o tema, mas aborda os seus desdobramentos e outras particularidades.

Além do mais, vale ressaltar que outros aspectos como os nomes e atuações de alguns desenvolvedores, estão mais presentes lá. Logo, caso houver interesse do leitor, procure por banco de dados relacional aqui neste mesmo Blog.

Enfim, no artigo de hoje vimos alguns exemplos de bancos de dados não relacional e sua importância no dia a dia das empresas. Nesse sentido, vimos também alguns exemplos e aqueles que são mais usados no mundo todo.

Desta maneira podemos concluir que sem o NoSQL, muita tecnologia provavelmente não existiria. Além do mais, essa afirmação é clara em função da qualidade de dados que o banco de dados não relacional, hoje, nos permite extrair.

Sites como o Facebook e Twitter precisam muito de bancos de dados não relacional, pois o montante de dados absorvido é muito grande. Logo, com isso podemos perceber também a capacidade e sua enorme flexibilidade.

Finalmente, em relação aos benefícios de um e de outro, também foi possível abstrair uma conclusão. Logo, ela refere-se às necessidades do usuário e o banco de dados, só poderá configurar-se em uma estratégia benéfica, caso suas particularidades apresentam-se como soluções eficazes para os problemas dos clientes.

Todos os tipos de bancos de dados refletem o sentido histórico que tem buscado o ser humano no âmbito da tecnologia. Sendo assim, cada um tem sua importância de acordo com sua época de funcionamento e cada um contribuiu e ainda contribui para o nosso entendimento sobre dados.

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