Como funcionam os bancos de dados NoSQL?

Estamos vivendo a era dos dados. Pessoas no mundo inteiro geram diversos dados todos os dias e essas informações são relevantes para todas as empresas. Por isso, tem se tornado cada vez mais comum o interesse por Data Science, Business Intelligence, Bancos de Dados, como NoSQL etc.

Entender como os dados funcionam, como capturá-los, armazená-los, gerenciá-los e utilizá-los em benefício do negócio são atividades importantes para as empresas que desejam entender melhor seu público e identificar oportunidades. Neste artigo, você vai saber o que são bancos de dados NoSQL e para que servem. 

O que são bancos de dados NoSQL?

De forma bem resumida, os bancos de dados NoSQL são bancos de dados que não se relacionam. A linguagem SQL é utilizada há muitos anos para tratar dados em bancos relacionais. No caso do NoSQL, é uma forma de diferenciar os bancos que são relacionais, como MySQL, PosrgreSQL entre outros.

A principal diferença entre os bancos de dados NoSQL e os outros tipos é a sua performance. Um banco de dados NoSQL oferece mais velocidade, flexibilidade e escalabilidade para o armazenamento e acesso dos dados não estruturados.

Os bancos de dados NoSQL acessam e gerenciam dados por meio de uma variedade de modelos de dados, que são otimizados para aplicativos que utilizam grandes volumes de dados, baixa latência e flexibilidade.

Para que serve o NoSQL?

O NoSQL é utilizado em diversas aplicações, esses bancos de dados costumam ser adotados no desenvolvimento de aplicativos para dispositivos móveis, Web e em jogos. Nesses casos, é preciso utilizar bancos de dados flexíveis e mais escaláveis, que proporcionam alta performance e são mais funcionais.

Esses bancos oferecem modelos flexíveis que auxiliam um desenvolvimento mais rápido e interativo. É um modelo ideal para usar em dados semiestruturados e não estruturados. 

Os bancos de dados NoSQL costumam ser projetados para serem escalados de forma horizontal, por meio de clusters distribuídos de hardware, em vez de serem escalados verticalmente com a adição de servidores robustos e robustos. 

São os modelos indicados para projetos que exigem alta performance, pois são otimizados para modelos de dados específicos e oferecem maior desempenho para executar a mesma atividade que os bancos de dados relacionais realizam, mas com uma entrega inferior.

Além disso, entregam APIs e tipos de dados funcionais que são criados para usos em modelos de dados específicos.

Quais os bancos de dados NoSQL?

Existem alguns modelos de bancos de dados NoSQL, que armazenam as informações de formas diferentes. Conheça um pouco de cada um deles a seguir:

Colunas

Nesse modelo, os bancos de dados armazenam as informações em linhas particulares de tabela. É o tipo de esquema oposto ao dos bancos relacionais, em que os conjuntos de dados são armazenados em uma única linha. Os modelos de colunas mais conhecidos são os bancos Hbase e Cassandra.

Grafos

Os dados são armazenados em forma de grafo, ou seja, dispostos em formato de arco e conectados por arestas. Basicamente, assemelha-se a um conjunto de linhas conectadas por vértices. A vantagem desse modelo é a baixa latência e a performance, menor do que no modelo chave-valor.

Chave-valor

No modelo chave-valor, o banco é formado por conjuntos de chaves e cada um é acompanhado por valores, como tabelas hash. A estrutura desse modelo é mais flexível e adequada para armazenamento em big data, além de ser altamente disponível. Os exemplos mais comuns são REDIS e MemcacheD.

Documento

Nesse esquema de armazenamento, os dados são “documentos”. É um modelo flexível e que não exige o uso de colunas pré-montadas, como o modelo Cassandra, por exemplo. O armazenamento pode usar alguns modelos, como o MongoDB. 

Outra característica é a eficiência do modelo documento para tratar dados não estruturados. Isso porque uma só coleção é capaz de agrupar dados (documentos) de diversos formatos.

Gráfico

Esse modelo é muito utilizado na criação e execução de aplicativos que utilizam conjuntos de dados conectados, pois facilita o processo. Em geral, os bancos de dados gráficos incluem redes sociais, mecanismos de recomendação, detecção de fraudes e gráficos de conhecimento. 

Memória

É um modelo aplicado em jogos ou tecnologias de publicidade, que usam placares de líderes, armazenamentos de sessões, análises em tempo real, que exigem tempo de resposta de microsegundos, etc. Nesses casos, o banco de dados deve entregar compatibilidade de memória, latência de leitura de microssegundos, latência de gravação e durabilidade. Ou seja, deve oferecer performance e durabilidade. 

Pesquisar

Esse modelo oferece visualizações e análises praticamente em tempo real dos dados gerados pelas máquinas quando estão indexando, agregando e pesquisando registros e métricas semiestruturadas. A partir de um mecanismo de pesquisa de alta performance indicado para uso de pesquisas de texto completo.

Qual a diferença entre um banco de dados SQL e NoSQL?

O SQL foi o modelo de dados mais usado no desenvolvimento de aplicativos durante anos. Oracle, DB2, SQL Server, MySQL e PostgreSQL são alguns exemplos dos modelos utilizados ao longo de décadas. 

A partir dos anos 2000, mais ou menos, outros modelos de dados surgiram e começaram a ser usados de forma mais significativa no armazenamento e manipulação de informações. Quando isso aconteceu, surgiu a necessidade de diferenciar e categorizar as novas classes de bancos e modelos de dados. Foi nesse momento que o termo “NoSQL” foi criado.

Embora seja diretamente associado com “não relacional”, existem diversas diferenças entre SQL e o NoSQL. Na tabela a seguir, você confere quais são eles.

	SQL	NoSQL
Cargas de trabalho ideais	Indicados para aplicativos transacionais e consistentes de processamento de transações online (OLTP). Operam melhor no processamento analítico online (OLAP).	Indicados para vários padrões de acesso aos dados, inclusive aplicativos de baixa latência. Além de serem projetados para análise de dados semiestruturados.
Modelo de dados	Torna os dados em tabelas, compostas por linhas e colunas normalizados. Por meio de um esquema define apenas tabelas, colunas, índices, relações entre tabelas e outros elementos do banco de dados. Além de impor a integridade referencial na relação entre as tabelas.	Fornece uma variedade de modelos de dados maior, como chave-valor, documento e gráfico, que são otimizados para entregar performance e escala.
Propriedades ACID	Fornece propriedades de atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade (ACID): A atomicidade exige uma transação para executar completamente ou não é executada.A consistência exige que, na confirmação de uma transação, os dados estejam em conformidade com o esquema do banco de dados.isolamento exige que as transações simultâneas sejam executadas de forma separada umas das outras.A resiliência exige que o banco seja capaz de se recuperar para o último estado, caso sofra com uma falha de sistema ou falta de energia inesperad.	Em geral, compensam com o relaxamento de algumas das propriedades ACID dos bancos de dados relacionais para um modelo de dados mais flexível, capaz de ser escalado horizontalmente. É a melhor opção para casos de uso de baixa latência e alta taxa de transferência que precisam ser escalados horizontalmente ou apresentam limitações de uma única instância.
Performance	Em geral, depende do subsistema do disco. Para alcançar a máxima performance, é preciso otimizar as consultas, os índices e a estrutura de tabela.	A performance depende do tamanho do cluster do hardware subjacente, da latência de rede e do aplicativo que faz a chamada.
Escala	Escalam verticalmente o tamanho quando aumentam os recursos de computação do hardware. Outra forma é escalar horizontalmente o tamanho depois de adicionar réplicas para cargas de trabalho somente leitura.	Os padrões de acesso podem escalar horizontalmente seu tamanho, por meio da arquitetura distribuída. A taxa de transferência aumenta e fornece performance em escala quase ilimitada. Por isso, são particionáveis..
APIs	Usa consultas compatíveis com uma Structured Query Language (SQL – Linguagem de consultas estruturadas). para solicitar o armazenamento e a recuperação dos dados. As consultas são analisadas e executadas pelo banco de dados relacional.	Por meio de APIs baseadas em objetos, os desenvolvedores de aplicativos podem armazenar e restaurar as estruturas de dados facilmente. Com as chaves de partição, os aplicativos podem procurar pares de chave-valor, conjuntos de colunas ou documentos semiestruturados que contenham objetos e atributos de aplicativos serializados.

Quais são as diferenças entre a terminologia do SQL e do NoSQL?

Confira um comparativo entre a terminologia usada pelos bancos de dados NoSQL selecionados com a terminologia usada pelos bancos de dados SQL:

SQL	MongoDB	DynamoDB	Cassandra	Couchbase
Tabela	Coleta	Tabela	Tabela	Bucket de dados
Linha	Documento	Item	Linha	Documento
Coluna	Campo	Atributo	Coluna	Campo
Chave primária	ObjectId	Chave primária	Chave primária	ID Documento
Índice	Índice	Índice secundário	Índice	Índice
Visualização	Visualização	Índice secundário global	Visualização materializada	Visualização
Tabela ou objeto animado	Documento incorporado	Mapa	Mapa	Mapa
Matriz	Matriz	Lista	Lista	Lista

Resumindo