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Entendendo SQL & NoSQL

No mundo da gestão de dados, duas categorias de sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) emergiram como dominantes: SQL (linguagem de consulta estruturada) e NoSQL (não-SQL ou não apenas SQL). Ambas as categorias possuem características distintas, com pontos fortes e fracos que as tornam adequadas para certos tipos de aplicações. Neste artigo, discutiremos as principais diferenças entre SQL e NoSQL, focando na estrutura de dados, escalabilidade, consistência, desempenho e casos de uso ideais.

SQL – Structured Query Language

O SQL, ou Linguagem de Consulta Estruturada, é um tipo de banco de dados relacional, significando que os dados são organizados em tabelas interconectadas. Cada registro em uma tabela SQL é uma linha, enquanto cada campo individual de dados é uma coluna. As tabelas em um banco de dados SQL são interligadas através de chaves primárias e estrangeiras, o que permite a execução de consultas complexas e a junção de dados de várias tabelas.

Vamos considerar uma estrutura simples para um banco de dados de uma loja de livros. Você pode ter uma tabela de ‘Livros’ com campos como ISBN, Título, Autor, Ano de Publicação, e Preço. Haveria uma segunda tabela para ‘Clientes’ com campos como ID do Cliente, Nome, Endereço, e Email. Uma terceira tabela ‘Vendas’ poderia então vincular as duas, registrando qual cliente comprou qual livro, incluindo campos para o ID do Cliente, ISBN, e Data de Venda.

Tabela: Livros
+--------+-------+-------+-----------------+-------+
|  ISBN  | Título | Autor | Ano de Publicação | Preço |
+--------+-------+-------+-----------------+-------+
| 123456 |   ... |  ...  |       2020      |  50   |
| 789101 |   ... |  ...  |       2021      |  100  |
| ...    |   ... |  ...  |       ...       |  ...  |
+--------+-------+-------+-----------------+-------+

Tabela: Clientes
+-------------+------+----------+-------+
| ID do Cliente | Nome | Endereço | Email |
+-------------+------+----------+-------+
|      1      | ...  |   ...    |  ...  |
|      2      | ...  |   ...    |  ...  |
|    ...      | ...  |   ...    |  ...  |
+-------------+------+----------+-------+

Tabela: Vendas
+-------------+--------+------------+
| ID do Cliente |  ISBN  | Data de Venda |
+-------------+--------+------------+
|      1      | 123456 |  01-01-2023 |
|      2      | 789101 |  01-02-2023 |
|    ...      |  ...   |    ...      |
+-------------+--------+------------+

A estrutura de dados SQL é fortemente normalizada para evitar a redundância de dados, resultando em um uso de armazenamento mais eficiente. No entanto, isso pode levar a mais complexidade quando se realizam consultas que envolvem múltiplas tabelas.

NoSQL – Not Only SQL

O termo NoSQL se refere a uma variedade de tipos de bancos de dados que não aderem à estrutura de tabelas rígidas encontradas nos bancos de dados SQL. Os quatro principais tipos de bancos de dados NoSQL são: chave-valor, documento, coluna larga e grafos. Cada um destes tipos tem uma maneira única de organizar e representar dados.

  • Chave-Valor: Este é o tipo mais simples de banco de dados NoSQL. Cada item no banco de dados é armazenado como um par de chave-valor. Este tipo é útil para armazenar dados de sessão de usuário, carrinhos de compras, e outros casos de uso onde a velocidade é crucial e os dados podem ser facilmente representados sem a necessidade de múltiplas relações.
Chave: Carrinho123
Valor: { "Livro1": 2, "Livro2": 1, "Livro3": 3 }

Neste caso, “Carrinho123” é a chave, e o valor é o objeto que contém os diferentes livros e suas quantidades correspondentes.

  • Documento: Os bancos de dados de documentos armazenam dados semiestruturados, como JSON, onde cada documento tem um conjunto único de chaves e valores. É semelhante a chave-valor, mas adiciona um nível de estrutura e flexibilidade.
{
    "ID do Cliente": 1,
    "Nome": "João",
    "Endereço": "Rua Exemplo, 123",
    "Email": "[email protected]",
    "Vendas": [
        {
            "ISBN": 123456,
            "Título": "Livro Exemplo",
            "Data de Venda": "01-01-2023"
        },
        ...
    ]
}

Neste exemplo, os dados do cliente e suas compras estão armazenados juntos em um único documento.

  • Coluna Larga: Os bancos de dados de colunas largas são úteis quando se lida com grandes quantidades de dados distribuídos. Em vez de organizar os dados por linhas, eles são organizados por colunas.
Cliente1: { "Nome": "João", "Endereço": "Rua Exemplo, 123", "Email": "[email protected]" }
Cliente2: { "Nome": "Maria", "Endereço": "Rua Exemplo, 456", "Email": "[email protected]" }
Venda1: { "Cliente": "Cliente1", "ISBN": 123456, "Data de Venda": "01-01-2023" }
Venda2: { "Cliente": "Cliente2", "ISBN": 789101, "Data de Venda": "01-02-2023" }

Cada linha é uma coleção de colunas relacionadas.

  • Grafos: Este tipo de NoSQL é ideal quando os dados e suas relações são melhor representados por um grafo. Os nós representam entidades e as bordas representam as relações entre as entidades.
Nó: Cliente (ID, Nome, Endereço, Email)
Nó: Livro (ISBN, Título, Autor, Ano de Publicação, Preço)

Borda: Venda (Cliente, Livro, Data de Venda)

Este exemplo mostra como um cliente e um livro podem ser ligados por uma venda. Em um banco de dados de grafos, você seria capaz de realizar consultas complexas para encontrar padrões de relacionamento entre entidades.

Um banco de dados NoSQL é ideal quando os dados não se encaixam perfeitamente em uma estrutura de tabela, ou quando os esquemas são propensos a mudanças frequentes. Eles também são úteis quando trabalham com grandes volumes de dados, pois muitos bancos de dados NoSQL são projetados para serem facilmente distribuídos entre vários servidores.

Escalabilidade

Os bancos de dados SQL são tipicamente escalados verticalmente, o que significa adicionar mais recursos, como CPU, RAM ou armazenamento, ao mesmo servidor. Embora seja possível escalar horizontalmente através do sharding, pode ser uma tarefa complexa devido à natureza relacional dos bancos de dados SQL.

Os bancos de dados NoSQL, em contraste, foram projetados para escalar horizontalmente através de múltiplos servidores ou nós. Isso é conhecido como escalabilidade “scale-out”, o que facilita o crescimento para suportar grandes volumes de dados e tráfego.

Consistência

Os bancos de dados SQL seguem o modelo ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), que garante que todas as transações são processadas de forma confiável.

Os bancos de dados NoSQL, por outro lado, geralmente seguem o modelo BASE (Basically Available, Soft state, Eventual consistency), que é menos rígido e favorece a disponibilidade sobre a consistência. Isso significa que pode haver um atraso para que os dados sejam atualizados em todos os nós, resultando em consistência eventual.

Desempenho

Os bancos de dados SQL são excelentes para operações complexas de consulta, pois suportam uma linguagem de consulta rica (SQL) que pode lidar com relações complexas entre tabelas.

Os bancos de dados NoSQL geralmente oferecem desempenho mais rápido para operações de leitura e gravação, especialmente ao lidar com grandes volumes de dados. Isso ocorre porque eles são otimizados para operações simples e diretas e para trabalhar com dados não relacionais.

Casos de Uso Ideais

Os bancos de dados SQL são ideais para sistemas que requerem transações multi-registro com operações de atualização complexas, como sistemas financeiros. Eles também são adequados quando a integridade dos dados é crítica.

Como exemplos de uso do SQL, temos:

  • Stack Overflow: Um dos maiores e mais conhecidos fóruns de perguntas e respostas para programadores. Stack Overflow usa o Microsoft SQL Server para gerenciar e armazenar seus dados.
  • Twitter: Embora o Twitter use NoSQL para alguns de seus serviços, ele também usa o MySQL, um banco de dados relacional, para armazenar muitos dos seus dados.
  • Uber: Apesar de Uber utilizar NoSQL para algumas partes do seu sistema, ele também utiliza MySQL para várias funções que necessitam de transações consistentes.
  • Netflix: A Netflix utiliza MySQL amplamente para manter seu catálogo de filmes e dados relacionados a membros.
  • LinkedIn: O LinkedIn usa uma mistura de bancos de dados, incluindo relacional (MySQL) para várias funções do site.
  • Amazon: A Amazon Web Services (AWS) fornece o Amazon RDS que suporta vários motores de banco de dados relacional, incluindo MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle, e SQL Server.

Já o NoSQL é a escolha ideal para aplicações que precisam de escalabilidade, velocidade e têm que lidar com muitos dados não estruturados ou semi-estruturados. Exemplos incluem análise de Big Data, redes sociais, armazenamento de dados em tempo real e aplicações móveis.

Como exemplos de uso do noSQL, temos:

  • Amazon: A Amazon usa o DynamoDB, um banco de dados NoSQL, para suportar muitos dos seus serviços de back-end, incluindo o armazenamento de cestas de compras e a monitorização dos dados do catálogo.
  • Facebook: Para suportar a grande quantidade de dados não estruturados, o Facebook utiliza o Apache Cassandra, um banco de dados NoSQL de colunas largas.
  • Google: O Google desenvolveu o BigTable, um banco de dados NoSQL de colunas largas, para suportar muitos dos seus produtos, incluindo o Search, o Gmail e o Google Analytics.
  • Netflix: A Netflix utiliza o Cassandra para suportar seu serviço de streaming, que precisa lidar com uma grande quantidade de dados distribuídos globalmente.
  • LinkedIn: O LinkedIn utiliza o Apache Kafka (um banco de dados NoSQL orientado a eventos) e o Voldemort (um banco de dados NoSQL orientado a chave/valor) para suportar muitos dos seus serviços.
  • Twitter: O Twitter utiliza o MongoDB, um banco de dados NoSQL orientado a documentos, para vários serviços, incluindo o armazenamento de tweets.

Escolher entre SQL e NoSQL depende fortemente das necessidades do seu projeto específico. Embora os bancos de dados SQL sejam ideais para operações complexas de consulta e garantam consistência, os bancos de dados NoSQL se destacam na escalabilidade e manipulação de dados não estruturados. O melhor dos dois mundos pode até ser alcançado usando ambos em diferentes partes de uma aplicação, de acordo com as necessidades.

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