NoSQL – você realmente sabe do que estamos falando?

O termo NoSQL↳NoSQL9 conteúdosSQL ou NoSQL: eis a questão!!Data · mar 2020DBA Developers Summit 2019: O que você precisa saber para modelar bancos de dados NoSQLData · mai 2019ElasticSearch… Duas coisas que você precisa saber!Data · mai 2020Ver tudo em Data → foi usado pela primeira vez em 1998,
como o nome de um banco de dados relacional de código aberto↳Open source71 conteúdosComo o Open Source Está Liberando o Poder da Automação para TodosDev (Back & Front) · out 2025Código aberto: programadores criam software da NASA sem saberDev (Back & Front) · abr 2021N8N: O que é a ferramenta open source que está revolucionando a automação em TI?Dev (Back & Front) · dez 2025Ver tudo em Dev (Back & Front) → que não
possuía um interface SQL. Seu autor, Carlo Strozzi, alega que o
movimento NoSQL “é completamente distinto do modelo relacional
e, portanto, deveria ser mais apropriadamente chamado ‘NoREL’
ou algo que produzisse o mesmo efeito”. Porém, o termo só
voltou a ser assunto em 2009, por um funcionário do Rackspace, Eric
Evans, quando Johan Oskarsson, da Last.fm, queria organizar um evento
para discutir bancos de dados open source distribuídos. 

NoSQL são diferentes sistemas de armazenamento
que vieram para suprir necessidades em demandas onde os bancos de dados
tradicionais (relacionais) são ineficazes. Muitas dessas bases
apresentam características muito interessantes como alta
performance, escalabilidade, replicação, suporte à dados
estruturados e sub colunas.

O NoSQL surgiu da necessidade de uma performance
superior e de uma alta escalabilidade. Os atuais bancos de dados
relacionais são muito restritos a isso, sendo necessária a
distribuição vertical de servidores, ou seja, quanto mais dados,
mais memória e mais disco um servidor precisa. O NoSQL tem uma
grande facilidade na distribuição horizontal, ou seja, mais dados,
mais servidores, não necessariamente de alta performance. Um grande
utilizador desse conceito é o Google, que usa computadores de
pequeno e médio porte para a distribuição dos dados; essa forma
de utilização é muito mais eficiente e econômica. Além disso, os
bancos de dados NoSQL são muito tolerantes a erros.

No caso dos bancos NoSQL, toda a a informação
necessária estará agrupada no mesmo registro, ou seja, em vez de
você ter o relacionamento entre várias tabelas para formar uma
informação, ela estará em sua totalidade no mesmo registro.

Os bancos NoSQL são subdivididos
pelo seu núcleo, ou seja, como ele trabalha com os dados. Esses núcleos são Wide Column Store/Column Families, Document
Store, Key Value/Tuple Store,
Eventually Consistent Key Value Store, Graph
Databases, Object
Databases, Grid Database
Solutions, XML
Databases. Lista retirada
de http://nosql-database.org/

Vejamos detalhes.

Key/Value
Store

Esse é o tipo de banco de dados NoSQL mais simples, o
conceito dele é uma chave e um valor para essa chave. Mas ele é o
que aguenta mais carga de dados. Esses tipos de bancos de dados são
o que tem a maior escalabilidade.

• Berkeley
  DB

• Tokyo
  Cabinet

• Project
  Voldermort

• MemcacheDB
• SimpleBD

Wide
Columns Store

Fortemente inspirados pelo BigTable, do Google,
eles suportam várias linhas e colunas, além de permitir subcolunas.

Além do BigTable, outros que usam essa
tecnologia são:

• HBase (Apache)
• HiperTable
• Cassandra (Apache)

Document
Store

Baseado em documentos XML ou JSON, podem ser localizados
pelo seu id único ou por qualquer registro que tenha no documento.

• CouchDB (Apache)
• MongoDB
• Riak
• RavenDB

Graph
Store

Com uma complexibilidade maior, esses bancos de dados
guardam objetos, e não registros como os outros tipos de NoSQL. A
busca desses itens é feita pela navegação desses objetos.

• Neo4J
• InfoGrid
• HyperGraphDB
• BigData

Column
Oriented Store

Esses são bancos de dados relacionais, porém
apresentam características do NoSQL. A principal diferença deles é que
os dados são armazenados em colunas, ajudando na escalabilidade.

• Vertica
• MonetDB
• LucidDB
• Infobright
• Ingres/Vectorwise

Como
apresentado no gráfico abaixo, os key-value aguentam maior quantidade de
registros, enquanto os grafos são mais complexos.

Em um projeto, não necessariamente você precisa
usar só um banco de dados Nosql, é possível usá-lo em conjunto com qualquer
outro banco de dados. Os bancos Nosql são indicados para grandes
cargas de dados, exigência de velocidade na consulta e escrita em
grandes volumes de dados.

Ainda segundo o gráfico, 90% dos sites
atualmente podem usar sem problemas algum os bancos de dados
tradicionais, pois o ganho de performance não seria tão
significativo; para os 10% restantes é aconselhável o uso do
NoSQL. 

A idéia que o conceito NOSQL nos passa é que ele
não pode ser generalizado como a resposta de todos seus problemas,
mas sim para problemas específicos. 

Mas qual a diferença entre bancos de dados relacionais e NoSQL?

Banco
de dados Relacionais

• O
  que é: baseia-se em que todos os dados estão guardados em tabelas, pelo
  conceito de entidade e relacionamento. Os dados são separados de
  forma única, tentando diminuir ao máximo a redundância, pois a
  informação é criada pelo conjunto dos dados, onde são as relações
  entre as tabelas que fazem esse serviço.
• Características:
  tabelas, schema definido, hierarquia, redundância mínima,
  entidade e relacionamento, formas normais, transações
  ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade).
• Necessidades: sistemas locais,
  financeiros, corporativos; segurança da
  informação; consistência dos dados. 
• Marcas:
  DB2,
  Firebird,
  InterBase,
  Microsoft
  SQL Server, MySQL,
  Oracle,
  PostgreSQL
• 
  Cases: SAP,
  OpenERP, Previdência
  Social,
  Caixa,
  Itaú,
  Salesforce,
  Vale.

Banco
de Dados NoSQL

• O que é: uma solução alternativa para os bancos de dados relacionais,
  possuem uma alta escalabilidade e
  desempenho
  
• Características: registros,
  schema-free, tolerância à falha, escalabilidade, clusterização,
  mapreduce, sharding.
  
• Necessidades: sistemas em nuvem, análises sociais, alta escalabilidade,
  performance na consulta/escrita, replicação.
  
• Cases: Twitter,
  Facebook,
  Digg,
  Amazon,
  LinkedIN,
  Google,
  Yahoo,
  The
  New York Times, Bit.ly.

Nos próximos artigos falaremos mais do NoSQL e de suas aplicações. Até lá!

*

Com colaboração de Alex Heranndes.

Alex é programador PHP, mas ficou muito tempo em ASP e VB6,
trabalha com javascript, jquery, mexe com programação a mais de 15 anos,
mas só a pouco tempo profissionalmente e esta na onda dos bancos de
dados não relacionais, e está muito empolgado com o MongoDB e Cassandra e
co-fundador do nosqlbr.com.br