Como Decidir entre Bancos de Dados Relacionais e Não-Relacionais para o Projeto

Como você se aproxima do processamento de dados? Quais aspectos são dignos de consideração especial? Encontre a diferença entre bancos de dados relacionais e não relacionais para tomar decisões informadas e aprenda a escolher um banco de dados com base nas suas necessidades de projeto.

O que é um Banco de Dados Relacional vs Não Relacional?

É claramente a primeira questão a ser abordada quando se escolhe um banco de dados para o seu projeto. Conhecer a diferença entre bancos de dados relacionais e não relacionais ajuda a ser mais específico com suas exigências e a aproveitar as soluções certas.

Em uso por décadas, os bancos de dados passaram por muitas mudanças e avanços. Mas, ao mesmo tempo, a maioria dos representantes pode ser referida como um tipo ou outro. Cada equipe comumente enfrenta a escolha entre um banco de dados não relacional e um relacional. Vamos cobrir as características principais de cada solução para tomar decisões mais informadas. E, claro, começaremos a comparação de bancos de dados relacionais vs não relacionais com definições.

• Bancos de dados relacionais são usados para armazenar dados de uma maneira estruturada baseada em tabelas. Todos os dados permanecem facilmente acessíveis, vinculados e relacionados para suportar relações.
• Bancos de dados não relacionais funcionam de uma maneira completamente diferente para armazenar dados semi-estruturados. Eles não aplicam uma estrutura rígida, portanto, introduzindo esquemas dinâmicos para o processamento de dados não estruturados.

Básicamente, as bases de dados são diversificadas por estruturas de dados. As soluções relacionais se concentram em esquemas predefinidos para definir e manipular dados. Em comparação, as não relacionais são conhecidas por sua melhor flexibilidade, pois podem processar qualquer tipo de dado sem modificar a arquitetura.

A característica distintiva de uma base de dados relacional é que ela sempre armazena dados em tabelas usando linhas e colunas. Portanto, ela suporta uma maneira simples e intuitiva de exibir dados. Ao mesmo tempo, permite que equipes formem relações com base em entidades específicas. A maioria das bases de dados relacionais usa a Linguagem de Consulta Estruturada (Structured Query Language); portanto, elas são frequentemente chamadas de bases de dados SQL.

As bases de dados não relacionais são consideradas como uma alternativa viável, já que nem todos os dados podem ser armazenados em formato de tabela. Este tipo abraça todos os tipos de bases de dados que não seguem a estrutura relacional e a sintaxe tradicional do SQL. Isso não significa que eles não aplicam a linguagem SQL. Mais ainda, a maioria deles usa tanto o SQL quanto o UnQL (Unstructured Query Language). Portanto, este tipo também pode ser referido como bases de dados NoSQL (não somente SQL).

Se as bases de dados SQL se enquadram na categoria de tabelas, as bases de dados NoSQL podem ser divididas em várias categorias. Os tipos de bases de dados NoSQL mais comuns incluem:

• Bases de dados de documento coletam, processam e recuperam dados como documentos JSON-like.
• Armazens de chave-valor organizam dados em um formato chave-valor onde as chaves servem como identificadores únicos.
• Bases de dados de grafo são plataformas de finalidade única para criar e manipular grafos onde os dados são representados na forma de nós, arestas e propriedades.
• Armazenamentos de colunas largas organizam dados em colunas flexíveis que se espalham por nós de banco de dados e múltiplos servidores. Ele suporta a variação do formato da coluna independentemente da linha na mesma tabela.

Quanto às diferenças entre bancos de dados relacionais e não relacionais, as equipes têm ganhado a oportunidade de encontrar soluções razoáveis para suas necessidades. As empresas de hoje coletam e processam uma quantidade imensa de dados, incluindo lidar com consultas complexas. Os requisitos de projeto bem definidos estabelecem a base para tomar decisões informadas.

A idéia principal é que eles precisam escolher um banco de dados que possa consultar dados efetivamente e suportar resultados instantâneos. Se o projeto usa dados estruturados e segue a conformidade ACID, os bancos de dados relacionais são uma boa escolha. Se os dados permanecem não estruturados e não encaixam nos critérios predefinidos, é melhor escolher um banco de dados não relacional. Vamos prosseguir com outros detalhes essenciais que são decisivos para a escolha final.

Pros e Cons de Bancos de Dados Relacionais vs Não Relacionais

Discutindo as diferenças entre bancos de dados relacionais e não relacionais, gostaríamos de chamar a atenção para os principais advantages e desvantagens destes tipos de bancos de dados. Isso ajuda muito as equipes a fazer uma escolha e selecionar um banco de dados compatible com os requisitos definidos. A idéia principal é que permite que eles realizem uma pesquisa abrangente e sejam específicos para negócios. A seleção de banco de dados pode parecer difícil à primeira vista, mas considerando mais detalhes visa simplificar a decisão final. Vamos avançar com os tipos de bancos de dados mencionados para encontrar seus pros e cons.

Vantagens de Bancos de Dados Relacionais

Conformidade ACID

As propriedades ACID diferenciam um banco de dados relacional e o colocam na posição de mercado dominante. Ele abraça todos os padrões necessários para garantir a confiabilidade das transações dentro de um banco de dados.

Simplicidade

Devido ao esquema predefinido e estrutura simples, o banco de dados relacional é uma solução bem simples. Não exige muitos esforços arquiteturais, já que a equipe usa linguagem de consulta estruturada.

Exatidão dos Dados

Em comparação com outros tipos de bancos de dados, a exatidão dos dados é maior para os bancos de dados relacionais. Ele se concentra em prevenir a redundância de dados, já que não há informação repetida ou duplicada.

Segurança

O modelo baseado em tabela torna mais fácil restringir o acesso a dados confidenciais e reduz as chances de erros significativamente.

Desvantagens dos Bancos de Dados Relacionais

Escalabilidade

Being vertically scalable, the relational database has a distinct disadvantage: low scalability. Strict consistency requirements restrict horizontal scaling, whereas vertical scaling comes with certain limits and greatly depends on supported hardware.

Flexibilidade

Rigid schemas and constraints could become pros and cons at the same time.

Though it’s easy to interpret the data and identify the relationships, it remains complex to implement changes to the data structure. Relational databases aren’t suitable for huge or unstructured data.

Performance

O desempenho dos bancos de dados relacionais é altamente dependente da quantidade de dados, da complexidade das tabelas e do número delas. Qualquer aumento nestas áreas leva a um aumento do tempo para executar consultas.

Vantagens dos Bancos de Dados Não-Relacionais

Escalonamento Horizontal

A manipulação de grandes conjuntos de dados tornou-se mais fácil com a introdução de bancos de dados não-relacionais. Além disso, o escalonamento horizontal permite que uma equipe acolha, gerencie e mantenha mais dados com custos mais baixos.

Flexibilidade

Com o esquema de dados flexível e estrutura não rígida, os bancos de dados não-relacionais podem combinar, processar e armazenar qualquer tipo de dado. torna-se uma característica distintiva que os diferencia de um banco de dados relacional que manipula apenas dados estruturados. Os bancos de dados não-relacionais aplicam esquemas dinâmicos para dados não estruturados.

Consultas Rápidas

Se os bancos de dados relacionais podem ser usados para consultas complexas, as consultas em bancos de dados não-relacionais permanecem rápidas. A principal vantagem é que ele abraçou a forma de armazenar os dados inicialmente otimizados para consultas. Além disso, as consultas não exigem juntas típicas dos tipos de banco de dados relacionais.

Manutenção Fácil

Os bancos de dados não-relacionais são simples e rápidos para configurar e manter. Alguns deles permitem que os desenvolvedores mapeiem a estrutura de dados semelhante a linguagens de programação. Assim, eles apoiam o tempo de desenvolvimento mais rápido e menos erros.

Desvantagens dos Bancos de Dados Não-Relacionais

Integridade dos Dados

Manter a integridade dos dados depende muito em construir relações entre elementos de dados. A falta de métodos de integridade em bancos de dados não relacionais pode reduzir a confiabilidade, exatidão e completeness dos dados em geral. Fica responsabilidade dos desenvolvedores executar transferências de dados precisas e livres de erros de uma fase para outra.

Consistência

Concentrando-se na escalabilidade e performance, o banco de dados não relacional opta por questões de consistência. Não há mecanismos obrigatórios para prevenir a redundância de dados e rely eventualmente consistência. Portanto, eles não são tão eficientes para lidar com grandes quantidades de dados. Além disso, quando as categorias de banco de dados variam, é difícil alcançar todos os casos de uso com um banco de dados só.

Análise de Dados

Na comparação entre bancos de dados relacionais e não relacionais, os segundos têm menos facilidades para análise de dados. Além disso, geralmente é necessário conhecimento de programação para lidar com a análise, mesmo para a consulta mais simples. Além disso, muitos deles carecem de integração com ferramentas BI populares.

Quando Usar Bancos de Dados Relacionais vs Não Relacionais

Na comparação entre bancos de dados relacionais e não relacionais, é importante abordar os casos de uso comuns. Aprender as boas práticas de mercado e a experiência de outros pode proporcionar algumas insigtes adicionais sobre como escolher um banco de dados para o seu projeto. Obviamente, uma ou outra categoria frequentemente se ajusta a certas necessidades e exigências melhor. A tarefa da equipe é aprender os detalhes, se referindo aos detalhes mais pequenos.

Ao mesmo tempo, você não encontrará uma distinção rígida em casos de uso. Diversos tipos de bancos de dados foram implementados com sucesso para diferentes tipos de projetos. Vale dizer que o conhecimento dos pontos fortes e fracos dos bancos de dados relacionais versus não relacionais é essencial. A escolha informada pode ser apoiada pela análise detalhada das especificações do projeto e da disponibilidade das soluções. Vamos ver algumas dicas úteis sobre onde usar bancos de dados relacionais versus não relacionais.

Casos de Uso de um Banco de Dados Relacional

Dados altamente estruturados

Uma estrutura de dados estável torna-se necessária a menos que o projeto implique mudanças constantes. É uma ótima opção usar esquemas rígidos, planejados e predecíveis para gerenciar dados distribuídos em tabelas diferentes. Além disso, isso aumenta o acesso a mais ferramentas para testar e analisar dados. A natureza organizada e específica permite manipulação e consulta de dados mais fáceis.

Ambiente Seguro e Consistente

Quando a segurança e a consistência são as prioridades principais, as equipes precisam tomar decisões certas. Bancos de dados relacionais tornaram-se uma solução razoável aqui. Os princípios ACID apoiam toda a funcionalidade necessária para gerenciar dados de acordo com as últimas regulamentações de conformidade. Este tipo é frequentemente uma escolha para saúde, fintech, empresas, etc.

Apoio

A ampla disponibilidade de suporte é explicada pela quantidade de tempo no mercado. É frequentemente mais rápido encontrar a equipe com a experiência necessária, já que a maioria das bases de dados relacionais segue princípios semelhantes. Além disso, eles são mais eficientes para integrar dados de outros sistemas e usar ferramentas adicionais. A equipe tem mais escolhas de produto quando usando estes tipos de bases de dados, incluindo ferramentas de business intelligence.

Casos de Uso de um Banco de Dados Não-Relacional

Grandes Quantidades de Dados Não-Estruturados

Um dos principais motivos para aplicar um banco de dados não-relacional é que nem todos os dados podem caber em tabelas simples. Por exemplo, o projeto precisa de uma ferramenta eficiente para acomodar vários tipos de dados, como vídeos, artigos ou conteúdo de mídias sociais. Portanto, muitos dados permanecem não estruturados mesmo que eles suportem escalabilidade horizontal. Isso ajuda a cobrir a diversidade e fazer as mudanças apropriadas se necessário.

Ambiente de Desenvolvimento Flexível

Taxas de acúmulo rápidas são explicadas pela capacidade de coletar dados rapidamente e facilmente sem sua predefinição. Os dados frequentemente permanecem não restritos a determinados formatos e podem ser processados posteriormente. Para muitas equipes, um banco de dados não-relacional é uma ótima opção, especialmente quando as exigências do projeto não estão completamente claras ou planejam mudanças ou atualizações contínuas.

Prioridades de Tempo

O ambiente de desenvolvimento rápido permite a entrega de produtos mais rápida e fácil. As abordagens menos metodológicas eliminam qualquer planejamento, preparação, planejamento ou projeto de bancos de dados não-relacionais. As equipes podem prosseguir com o desenvolvimento imediato. Isso é comumente adequado às necessidades de MVP ou a algumas entregas de produtos urgentes.

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Ao ter muitos diferentes tipos de bancos de dados no mercado, sempre existe uma abordagem adequada para atingir as necessidades de projetos. Claro, a seleção de banco de dados varia de projeto para projeto. Além disso, algumas equipes acham que é eficiente combinar vários bancos de dados para abranger todos os casos de uso.

Bancos de Dados Populares: O Estado Atual do Mercado

A questão de como escolher um banco de dados não pode ser totalmente respondida sem verificar a disponibilidade no mercado. É um fato que a seleção de banco de dados também é afetada pelo estado do mercado e pela popularidade de certos bancos de dados. Além disso, a experiência bem-sucedida de outros pode tornar-se uma boa prática a seguir. Enquanto a equipe define as especificações do projeto, eles estão prontos para prosseguir com o aprendizado de mais detalhes sobre os bancos de dados disponíveis no mercado.

Manter-se atualizado com as tendências do mercado permite que eles aumentem a eficiência das soluções aplicadas. O rápido crescimento do mercado trouxe uma grande variedade de bancos de dados para adoção. Atualmente, o número de bancos de dados disponíveis passou para mais de 300. Então, da mesma forma que podemos diversificar bancos de dados por tipos ou funcionalidades, é prática comum classificá-los pela popularidade.

Ao compararmos bancos de dados relacionais vs não relacionais, vale dizer que representantes de ambos os tipos de bancos de dados têm alcançado posições fortes. Baseado nos resultados da última pesquisa de desenvolvedores Stack Overflow, vamos olhar para os bancos de dados mais populares.

Bancos de Dados Populares Relacionais

MySQL

MySQL é uma das bases de dados relacionais mais conhecidas. Lançado em 1995, ganhou considerável popularidade por sua funcionalidade e abordagens utilizadas. A base de dados de código aberto tem grande suporte e é compatible com a maioria das bibliotecas e frameworks. Ela é adequada para fornecer soluções cross-platform, e mesmo que principalmente usada para consultas SQL, também tem suporte a NoSQL, se necessário.

PostgreSQL

PostgreSQL é outra poderosa base de dados de código aberto objeto-relacional, lançada pela primeira vez em 1996. Uma de suas características distintivas é que ela apresenta dados na forma de objetos em vez de linhas e colunas. PostgreSQL é altamente extensível, portanto, atende às necessidades de grandes soluções de software. Não há necessidade de recompilar a base de dados, pois os desenvolvedores podem escrever o código em várias linguagens de programação.

SQLite

SQLite também é um sistema de gerenciamento de bases de dados relacionais lançado em 2000. Ele obtém uma diferença distintiva pois é uma base de dados de lado do servidor. Isso frequentemente o torna mais rápido, pois as solicitações são serializadas pelo servidor. Além disso, ele tem bindings para diferentes linguagens de programação e é usado para uma variedade de soluções, incluindo IoT e sistemas embarcados.

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server é um conhecido sistema de gerenciamento de banco de dados relacional introduzido pela Microsoft em 1989. Eles melhoraram bastante a solução com muitos recursos únicos, como personalização, análises em memória, integrações, etc. Além disso, ele suporta diferentes ferramentas de desenvolvimento e serviços em nuvem; no entanto, funciona apenas em servidores baseados em Windows.

Banco de Dados Não-Relacionais Populares

MongoDB

MongoDB é classificado como uma solução não-relacional, particularmente um banco de dados orientado a documentos lançado em 2009. Ele permite armazenar diferentes tipos de dados, pois utiliza objetos semelhantes a JSON. Esta solução tecnológica funciona muito mais rápido que as soluções relacionais, pois não exige o processamento dos dados coletados. Normalmente, os dados permanecem não estruturados e são adequados para lidar com grandes conjuntos de dados.

Redis

Redis é uma popular loja de dados em memória que também é usada como um banco de dados chave-valor introduzido em 2009. Esta solução não-relacional de código aberto abrange uma estrutura de dados em memória para suportar extensibilidade e clustering. Ela permite que as equipes armazenem grandes conjuntos de dados sem uma estrutura complexa. O Redis é frequentemente combinado para aproveitar outras soluções de armazenamento de dados, pois pode ser aplicado como uma camada de cache.

DynamoDB

DynamoDB é um banco de dados não relacional apresentado pela Amazon em 2012. O foco técnico abrange o suporte a estruturas de dados, documentos e serviços em nuvem de chave-valor. A alta escalabilidade e performance continuam as principais vantagens de escolher este banco de dados, já que ele permite executar aplicativos de alto desempenho em qualquer escala.

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Devido à boa funcionalidade e ser o primeiro no mercado, as soluções relacionadas ainda ganham uma parte considerável do mercado. Na verdade, a introdução de novos representantes faz com que todos reforçem as abordagens disponíveis e continue avançando com novas soluções.

Como Escolher um Banco de Dados: Bancos de Dados Relacionais vs Não Relacionais

Coletar todos os detalhes essenciais sobre diferentes tipos de bancos de dados torna-se necessário para fazer uma boa escolha. Com requisitos de projeto bem definidos, a equipe procura por um banco de dados que corresponda às suas necessidades e suporte à eficiência da solução. O importante é que ambos os tipos de bancos de dados são opções viáveis. A consciência das principais diferenças ajuda muito na seleção.

Não há uma escolha errada; é mais sobre a oportunidade de atender aos requisitos melhor e obter melhores resultados. Considerando os aspectos mencionados acima, também decidimos concentrar-nos em aspectos chave de como escolher um banco de dados.

Esquema de Dados

A principal diferença entre bancos de dados não relacionais e relacionais permanece nos esquemas de dados aplicados. Se as soluções relacionais usam esquemas predefinidos e lidam com dados estruturados, as não relacionais aplicam esquemas flexíveis para processar dados não estruturados de várias maneiras. É importante lembrar que este fator frequentemente explica outras especificações distintas na seleção do banco de dados.

Estrutura de Dados

A estrutura de dados apoia a maneira de localizar e acessar dados. Se a equipe escolher a arquitetura relacional, eles procedem com a estrutura baseada em tabelas. O formato tabular se concentra em ligar e relacionar com base em dados comuns. As soluções não relacionais podem diferir por várias estruturas, incluindo chave-valor, documento, grafo ou lojas de colunas largas. Noutras palavras, eles trazem alternativas para estruturar dados impossíveis de lidar com bancos de dados relacionais.

Escalonamento

A seleção do banco de dados também pode ser afetada por propriedades para escalonar seu banco de dados não relacional versus relacional. O banco de dados relacional é escalonável verticalmente quando a carga deve aumentar completando-se em um único servidor. As soluções não relacionais são consideradas mais eficientes aqui, pois o escalonamento horizontal permite adicionar mais servidores, assim lidando com tráfego superior.

Segurança

Tendo sempre sido crucial aproveitar soluções bem protegidas e altamente seguras. A conformidade ACID para bancos de dados relacionais os torna mais seguros e fáceis de restringir o acesso a dados confidenciais. Tipos de bancos de dados não relacionais são considerados menos seguros, embora sejam conhecidos por sua ótima performance e escalabilidade.

Capacidades de Análise

Bancos de dados relacionais são considerados mais eficientes para aproveitar análises de dados e relatórios. A maioria das ferramentas de BI não permite consultas a bancos de dados não relacionais, mas funcionam muito bem com dados estruturados. Claro, é importante verificar a funcionalidade do banco de dados atual, pois muitos deles continuamente apresentam novas alternativas.

Integração

Outro aspecto a considerar ao escolher um banco de dados relacional contra um não relacional é a oportunidade de integrá-lo com outras ferramentas e serviços. As equipes sempre têm que verificar suacompatibilidade com outras soluções tecnológicas aplicadas ao projeto. As necessidades de integração estão crescendo dramaticamente para suportar a consistência em todas as soluções de negócios.

Consideração de Suporte

Vamos chamar a atenção para o ponto de como cada representante é apoiado. Isso envolve o avanço constante do banco de dados e sua popularidade no mercado. A falta de suporte sempre termina com resultados não esperados e, frequentemente, com falhas. Certifique-se de escolher bancos de dados que tiverem ganhado boa parte de mercado, tenham forte apoio da comunidade e atendam às necessidades do projeto.

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Obviamente, a seleção do banco de dados varia de projeto para projeto, mas a coisa principal deve corresponder às necessidades descritas. Não haverá uma escolha errada, pois cada projeto pode ser abordado de perspectivas diferentes. A ideia principal é escolher um banco de dados que possa trazer eficiência e atender às necessidades específicas do projeto descritas.

Conclusão

Uma excelente maneira de comparar bancos de dados relacionais contra não relacionais é através de uma análise abrangente de seus aspectos centrais, principais vantagens e desvantagens, e casos de uso típicos. Considerando todos os detalhes coletados neste artigo, podemos concluir que os bancos de dados relacionais são uma boa escolha quando as equipes procuram consultas dinâmicas, alta segurança e suporte cross-platform. Se a escalabilidade, performance e flexibilidade permanecem como as prioridades principais, é melhor optar por bancos de dados não relacionais.