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

Como abordam o 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 escolhendo 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 seus requisitos 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 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 forma completamente diferente para armazenar dados semi-estruturados. Eles não aplicam uma estrutura rígida, portanto, introduzindo esquemas dinâmicos para o processamento de dados não estruturados.

Como explicado mais simplesmente possível, 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, já que 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 fácil 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 o 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 banco de dados que não seguem a estrutura relacional e a sintaxe tradicional do SQL. Isso não significa que eles não aplicam o SQL. O que é mais, a maioria deles usa tanto o SQL quanto o UnQL (Unstructured Query Language). Portanto, este tipo pode também ser referido como bases de dados NoSQL (não somente SQL).

Se as bases de dados SQL se enquadram na categoria de tabela, 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 de chave-valor onde as chaves servem como identificadores únicos.
• Bases de dados de grafo são plataformas de propósito único para criar e manipular grafos onde os dados são apresentados na forma de nós, arestas e propriedades.
• Armazenamentos em colunas largas organizam dados em colunas flexíveis que se espalham por nós de banco de dados e servidores múltiplos. Ele suporta a variação do formato da coluna independentemente da linha na mesma tabela.

Em relação 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 ideia principal é que eles precisam escolher um banco de dados que consiga consultar dados eficientemente e suporte 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 se ajustam aos 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 Contras 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 pontos fortes e fracos desses tipos de bancos de dados. Isso ajuda muito as equipes a fazer uma escolha e selecionar um banco de dados que sejacompatível com os requisitos definidos. A ideia principal é que permite que eles façam 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 mencionados de bancos de dados para encontrar seus pontos fortes e fracos.

Vantagens de Bancos de Dados Relacionais

Conformidade com ACID

As propriedades ACID diferenciam um banco de dados relacional e o colocam na posição de mercado dominante. Ele abrange todas as normas necessárias 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 requer 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 tabelas 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 de bancos de dados relacionais é altamente dependente da quantidade de dados, da complexidade das tabelas e do seu número. Qualquer aumento nestas áreas leva a um aumento do tempo para executar consultas.

Vantagens de Bancos de Dados Não-Relacionais

Escala Horizontal

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

Flexibilidade

Com o esquema de dados flexível e estrutura não rígida, bancos de dados não-relacionais podem combinar, processar e armazenar qualquer tipo de dado. Torna-se uma característica distintiva que os diferencia de bancos de dados relacionais que só lidam com dados estruturados. Bancos de dados não-relacionais aplicam esquemas dinâmicos para dados não estruturados.

Consultas Rápidas

Se 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 eles abraçam a maneira de armazenar os dados inicialmente otimizados para consultas. Além disso, as consultas não exigem juntas típicas dos tipos de bancos de dados relacionais.

Manutenção mais Fácil

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

Desvantagens de 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 poderia reduzir a confiabilidade, precisão e integridade dos dados em geral. Fica responsabilidade dos desenvolvedores realizar a transferência de dados precisos e livres de erros de uma fase para outra.

Consistência

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

Análise de Dados

Ao comparar bancos de dados relacionais com 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 de BI populares.

Quando Usar Bancos de Dados Relacionais vs Não Relacionais

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

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 a pena mencionar que o conhecimento dos pontos fortes e fracos dos bancos de dados relacionais versus não relacionais é fundamental. 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 uma manipulação e busca de dados mais fáceis.

Ambiente Seguro e Consistente

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

Apoio

A ampla disponibilidade de suporte é explicada pela quantidade de tempo que o produto está 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 intelegência de negócios.

Casos de Uso de uma Base de Dados Não-Relacional

Grandes Quantidades de Dados Não-Estruturados

Um dos principais motivos para aplicar uma base 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 diferentes tipos de dados, como vídeos, artigos ou conteúdo de mídias sociais. Portanto, muitos dados permanecem não estruturados apesar de suportarem escalabilidade horizontal. Isso ajuda a abranger a diversidade e fazer as mudanças apropriadas quando 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, uma base de dados não-relacional é uma ótima opção, especialmente quando os requisitos do projeto não são completamente claros ou planejam mudanças ou atualizações contínuas.

Prioridades de Tempo

O ambiente de desenvolvimento rápido permite a entrega do produto mais rápida e fácil. Menos abordagens metodológicas eliminam qualquer planejamento, preparo ou design de bases de dados não-relacionais. As equipes podem prosseguir com o desenvolvimento imediato. Isso é comumente adequado às necessidades de MVP ou a algumas releases de produtos urgentes.

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Graças aos muitos tipos diferentes de bases de dados existentes no mercado, existe sempre uma abordagem adequada para satisfazer as necessidades do projeto. Naturalmente, a seleção da base de dados varia de projeto para projeto. Além disso, algumas equipas consideram eficiente combinar várias bases de dados para cobrir todos os casos de utilização.

Bases de dados populares: O estado atual do mercado

A questão de como escolher uma base de dados não pode ser totalmente abordada sem verificar a disponibilidade no mercado. É um facto que a seleção da base de dados também é influenciada pelo estado do mercado e pela popularidade de certas bases de dados. Além disso, a experiência bem sucedida de outros pode tornar-se uma boa prática a seguir. Desde que a equipa defina as especificações do projeto, está pronta para prosseguir com a aprendizagem de mais detalhes sobre as bases de dados disponíveis no mercado.

Acompanhar as tendências do mercado permite-lhes manterem-se actualizados e aumentar a eficiência das soluções utilizadas. O rápido crescimento do mercado trouxe uma grande variedade de bases de dados a adotar. Atualmente, o número de bases de dados disponíveis ascende a mais de 300. Assim, da mesma forma que podemos diversificar as bases de dados por tipos ou funcionalidades, é prática comum classificá-las por popularidade.

Ao prosseguirmos com a comparação entre bases de dados relacionais e não relacionais, vale a pena dizer que os representantes de ambos os tipos de bases de dados ganharam posições fortes. Com base nos últimos resultados da Pesquisa de desenvolvedores do Stack Overflow, vejamos os bancos de dados mais populares.

Bancos de dados relacionais populares

MySQL

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

PostgreSQL

PostgreSQL é outra poderosa base de dados de código aberto objeto-relacional, primeiro lançada 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 por ser 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 têm melhorado significativamente a solução com muitas características únicas, como personalização, análise em memória, integrações, etc. Além disso, ele suporta diferentes ferramentas de desenvolvimento e serviços de nuvem; no entanto, funciona apenas em servidores baseados no Windows.

Bancos 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. Permite o armazenamento de diferentes tipos de dados pois utiliza objetos semelhantes a JSON. Esta solução de tecnologia funciona muito mais rápido do que as soluções relacionais, pois não requer o processamento de dados coletados. Geralmente permanece sem estrutura e é adequado para manipular grandes conjuntos de dados.

Redis

Redis é um popular armazenamento de dados em memória que também é usado como um banco de dados chave-valor introduzido em 2009. Esta solução de código aberto não-relacional abraça a estrutura de dados em memória para suportar extensibilidade e agrupamento. Permite que 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 permanecem como as principais vantagens de escolher este banco de dados, já que permite executar aplicativos de alto desempenho a qualquer escala.

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Devido à boa funcionalidade e a ser o primeiro no mercado, as soluções relacionadas ainda obtêm 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: Soluções Relacionadas vs Não-Relacionadas

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, nós também decidimos fazer foco em aspectos chave de como escolher um banco de dados.

Esquema de Dados

A principal diferença entre bases 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 da base 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 diferenciar-se por várias estruturas, incluindo chave-valor, documento, grafo ou lojas de colunas largas. Em outras palavras, eles trazem alternativas para estruturar dados impossíveis de lidar com bases de dados relacionais.

Escala

A seleção da base de dados também pode ser afetada por propriedades para escalar sua base de dados não-relacional versus relacional. A base de dados relacional é escalável verticalmente quando a carga deve aumentar e ser completada em um único servidor. As soluções não-relacionais são consideradas mais eficientes aqui, pois a escalabilidade horizontal permite adicionar mais servidores, lidando assim com tráfego superior.

Segurança

Tendo sempre sido crucial aproveitar soluções bem protegidas e altamente seguras. A conformidade ACID para bases de dados relacionais as torna mais seguras e fáceis de restringir o acesso a dados confidenciais. Tipos de bases de dados não-relacionais são consideradas menos seguras, mesmo conhecidas por sua grande 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 atual do banco de dados, pois muitos deles continuamente apresentam novas alternativas.

Integração

Outro aspecto a considerar na escolha entre um banco de dados relacional e um não relacional é a oportunidade de integrá-lo com outras ferramentas e serviços. As equipes sempre precisam verificar sua compatibilidade com outras soluções tecnológicas aplicadas ao projeto. As exigências de integração estão a crescer 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 apoio sempre termina com resultados não esperados e, frequentemente, fracassos. Certifique-se de escolher bancos de dados que têm uma boa parte de mercado, têm forte apoio da comunidade e atendem às necessidades do projeto.

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Obviamente, a seleção do banco de dados varia de projeto para projeto, mas o principal é que ele corresponda às necessidades descritas. Não haverá uma escolha errada, pois cada projeto pode ser abordado de perspectivas diferentes. A idéia 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 consiste em 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 as prioridades principais, é melhor optar por bancos de dados não relacionais.