Banco de dados

Trabalho - 1 (Bancos de dados não relacionais e o movimento NoSQL)

THIPHANY DE PAULA MAXIMO            RA: D026HJ9              TURMA: CC3P

Banco de dados não relacionais

Para evitar o custo da escalabilidade em ambientes relacionais, ao longo do tempo se iniciou o desenvolvimento de bancos de dados capazes de gerenciar dados semiestruturados, possibilitando assim a escalabilidade mais barata e menos complexa, não necessitando de servidores muito robustos e nem um grande número de profissionais para o gerenciar, ou seja o principal motivo para a escolha do NoSQL é a escala, então o que os grandes "players" do mercado fazem é eleger áreas onde a confiabilidade e consistência podem ser, até certo ponto, ignoradas em favor da escalabilidade para utilizar essa tecnologia. É importante frisar, que os bancos NoSQL mais conhecidos no mercado, foram criados por esses players. Exatamente pelo motivo dos bancos do modelo NoSQL evitarem a propriedade ACID, os grandes players como Google e Facebook evitam utiliza-los em aplicações que exigem grande consistência e confiabilidade.

Mas a principal diferença entre os bancos de dados relacionais e não relacionais está nas vantagens que ambos trazem, enquanto o banco de dados não relacional traz como principal característica a estabilidade, a flexibilidade de estruturação, a manipulação de dados por APIs orientadas ao objeto, o banco relacional traz consigo a alta confiabilidade, consistência de dados, padronização e normalização além da maturidade do SQL. Podendo assim tornar uma escolha difícil para as corporações na escolha do banco de dados.

Tipos de banco de dados não relacionais

Bancos de dados orientados a documento : Documentos representam a unidade básica neste tipo de tecnologia, sendo possível comparar os mesmos aos registros das tabelas convencionais. Embora exista um paralelo com as linhas do modelo relacional, um documento possui uma estrutura flexível e que não está presa à existência de colunas pré-definidas. Do ponto de vista prático, isto significa que inúmeros documentos vinculados a uma mesma coleção podem contar com formatos variáveis. Muitas das soluções orientadas a documento fazem uso do padrão JSON (JavaScript Object Notation) para o armazenamento de dados.

Dentre os diversos bancos orientados a documento, é possível citar como exemplos o MongoDB, o DynamoDB (alternativa oferecida na nuvem pela Amazon) e o DocumentDB (este último um serviço que integra o Microsoft Azure).

Bancos de dados do tipo chave-valor : Como o próprio nome sugere, os bancos que se encaixam nesta classificação são formados por conjuntos de chaves e seus respectivos valores. Cada um destes conjuntos, por sua vez, conta ainda com uma chave que funciona como um identificador único. Assim como acontece no modelo orientado a documentos, a estrutura de um banco do tipo chave-valor é bastante flexível. Chaves podem, ou não, se repetir ao longo de vários agrupamentos de dados. Constituem exemplos deste tipo de banco o Redis (solução open source bastante utilizada para cache de dados) e o DynamoDB.

Bancos de dados orientados a colunas: Este tipo difere bastante do modelo relacional, em que uma linha representa um conjunto de dados relacionados, Em termos práticos, a organização dos dados ocorre com base em colunas; Dados de colunas distintas representando um mesmo agrupamento ocupam as mesmas posições no banco.

São exemplos de bancos orientados a coluna o HBase e o Cassandra, com ambos constituindo iniciativas mantidas atualmente pela Apache Foundation.

Bancos de dados orientados a grafos: Bancos deste tipo empregam conceitos da teoria de grafos para a representação de relacionamentos entre diferentes conjuntos de dados. Uma das soluções mais conhecidas baseadas neste modelo é o Neo4j.