Melhores de Bancos de Dados NoSQL

NoSQL é um termo abrangente para tipos de bancos de dados, cada um projetado para um caso de uso ou tipo de dado diferente. O primeiro desafio ao selecionar um banco de dados é encontrar a melhor estrutura para os dados que você armazenará. Às vezes, há um ajuste natural — por exemplo, informações de voos de companhias aéreas se encaixam muito bem em um banco de dados de grafos, pois isso imita padrões da vida real — enquanto conteúdo web de formato longo pode geralmente se encaixar facilmente em bancos de dados de documentos (daí o nome).

Escolher a estrutura é sobre facilidade de manutenção e otimização de recursos. A estrutura certa se ajustará logicamente aos dados, entregará dados para as aplicações que os utilizam e se expandirá e escalará facilmente. Embora nem sempre previsível, um roteiro de como seu banco de dados servirá seu negócio e quais mudanças são esperadas pode mostrar o tipo de flexibilidade que você precisa. Para máxima escalabilidade e flexibilidade, um armazenamento de chave-valor é a melhor aposta. Simplificando, ele armazena tuplas de dados sem impor nenhum outro modelo estrutural.

Bancos de dados de documentos armazenam dados juntos que são relevantes entre si e não exigem um esquema padrão entre documentos. Além disso, esses documentos podem referenciar outros documentos, dando ao documento um elemento de profundidade estruturada. Bancos de dados de documentos são úteis para dados que são fortemente relacionados, mas não padronizados entre tuplas.

Quando grande parte dos seus dados consiste em relações entre pontos de dados, bancos de dados de grafos são uma escolha direta. Bancos de dados de grafos dividem os dados em nós e relações, armazenando propriedades em cada um. Como qualquer nó pode ter relações ilimitadas com outros nós com um efeito trivial no desempenho, eles são ótimos para dados particularmente orientados a relações, como redes sociais.

Principais Benefícios dos Bancos de Dados NoSQL

• Crie um modelo de dados flexível e dinâmico para armazenar dados
• Escale sua operação de banco de dados sem uma grande revisão do esquema de dados ou estratégia e sem uma queda no desempenho
• Maximize o potencial da infraestrutura de TI através do uso eficiente dos recursos de armazenamento
• Alcance níveis de armazenamento de informações de big data
• Suporte aplicações de negócios com alta disponibilidade

O quão útil a estrutura de um banco de dados particular é para uma organização depende muito de como ele será utilizado. Um backend de banco de dados para uma aplicação crítica para o negócio vai exigir parâmetros de disponibilidade, consistência e capacidade de consulta muito diferentes de uma solução de análise de big data.

Ajustar um banco de dados ao seu caso de uso é sobre desempenho — escolher uma solução que tornará o desenvolvimento mais fácil e entregará os resultados necessários de forma mais eficaz. Por exemplo, embora bancos de dados colunar e de documentos tenham modelos conceituais semelhantes, eles têm desempenhos diferentes. Bancos de dados de documentos podem ler rapidamente documentos inteiros, enquanto colunar será mais rápido ao ler apenas dados específicos em uma coluna. Assim, um banco de dados de documentos provavelmente se adequará melhor a um blog que precisa de todo o conteúdo (e metadados associados e comentários para um post específico) entregue junto toda vez.

Bancos de dados de grafos são otimizados para consultas através das relações entre nós, então encontrar amigos de amigos em uma rede social ou voos de conexão entre aeroportos é fácil de fazer com um banco de dados de grafos. Qualquer aplicação que exija esse tipo de descoberta orientada a relações terá melhor desempenho em um banco de dados de grafos.

Se tudo o que você precisa é renderizar um valor que pode ser facilmente encontrado por sua chave, então um armazenamento de chave-valor é o mais rápido e pode escalar melhor. A desvantagem é uma capacidade de consulta muito mais limitada, então isso não funcionará bem para dados analíticos. Dito isso, renderizar o endereço de e-mail de um usuário com base em seu nome de usuário ou armazenar em cache dados da web é uma solução simples e rápida em um armazenamento de chave-valor.

Administradores de banco de dados – Bancos de dados não relacionais, ou NoSQL, cresceram em popularidade recentemente, pois são mais fáceis de implementar, têm maior flexibilidade e tendem a ter tempos de recuperação de dados mais rápidos. Eles são mais baratos e fáceis de escalar, mas não têm os mesmos níveis de padronização e ferramentas de relatórios.

Bancos de dados não nativos são os mais comuns, mas permitem que usuários fora da empresa insiram e recuperem dados. Algumas pessoas acreditam que isso melhora os dados ao fornecer conhecimento humano aumentado. Essas ferramentas geralmente servem a propósitos de nicho para aplicações específicas.

Cientistas de dados – Bancos de dados relacionais são a opção de armazenamento mais tradicional, onde todos os dados são arquivados em linhas e colunas. No entanto, à medida que os dados se tornaram mais complexos, muitos cientistas de dados agora escolhem bancos de dados NoSQL, que permitem maior flexibilidade porque não prendem o usuário ao formato de linha e coluna.

Aqueles que precisam coletar conjuntos de dados extra grandes em tempo real devem considerar sistemas de processamento e distribuição de big data. Essas ferramentas são construídas para escalar para empresas que estão constantemente coletando enormes quantidades de dados. Extrair conjuntos de dados pode ser mais desafiador com sistemas de processamento e distribuição de big data, mas os insights recebidos podem ser mais valiosos devido à granularidade dos dados.