NoSQL e SQL são as duas principais formas de banco de dados usadas para armazenar e gerenciar dados digitais, cada uma fornecendo diferenças importantes que suportam vantagens e desvantagens. SQL lida com bancos de dados relacionais e NoSQL lida com bancos de dados não relacionais. Ambos os métodos armazenam dados de forma eficaz, mas diferem drasticamente em escalabilidade, relacionamentos, linguagem e design de banco de dados. Compreender as diferenças entre bancos de dados NoSQL e SQL pode ajudar na escolha da tecnologia mais apropriada para as necessidades específicas de uma organização.

Por exemplo, ao construir um aplicativo, é importante selecionar a tecnologia de banco de dados mais adequada às suas necessidades (e orçamento). Os desenvolvedores de aplicativos normalmente selecionariam um banco de dados NoSQL se precisassem de grandes quantidades de rendimento (dados que passam pelo sistema). No entanto, os desenvolvedores que precisam de precisão de dados e conformidade com ACID (atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade para seus aplicativos) escolheriam um banco de dados relacional.

Esses dois modelos evoluíram significativamente nas últimas décadas. Volumes de dados cada vez maiores (particularmente dados não estruturados) têm sido uma característica importante no seu desenvolvimento. O aumento da capacidade de armazenamento e do poder de processamento, bem como a expansão do uso de análises, despertaram o interesse nessas duas tecnologias de banco de dados fundamentalmente diferentes.

SQL e NoSQL são designs de banco de dados maduros, com uma variedade de ferramentas e software de suporte.

SQL, uma “linguagem” de consulta estruturada, como conceito, foi desenvolvido pela primeira vez na década de 1970 por Edgar Codd. Linguagens de consulta estruturadas funcionam com bancos de dados relacionais e são bastante fáceis de aprender. O projeto de Codd de usar colunas e linhas foi uma grande inovação na época, tornando os computadores acessíveis a pessoas sem formação em ciência da computação.

NoSQL, como conceito, foi desenvolvido em 1998 por Carl Strozz. Surgiu em resposta aos problemas que as pessoas enfrentavam com os dados da web – dados não estruturados e um desejo de processamento mais rápido. (NoSQL é comumente traduzido como “Não apenas SQL”.) Em vez de usar SQL para organizar e recuperar dados, ele usa JSON, YAML, XML ou esquemas binários. O NoSQL foi rapidamente adotado pela Amazon, Facebook e Google, que tentavam lidar com grandes volumes de dados. 

Diferenças entre SQL e NoSQL

As principais diferenças entre os bancos de dados NoSQL e SQL são a forma como são construídos, como os dados são armazenados e localizados e as estruturas e formatos que usam. Uma comparação dos dois com base em recursos como velocidade, limitações e disponibilidade pode ser usada para determinar o tipo de banco de dados que melhor atende às suas necessidades. Além disso, considere:

1. Diferentes Projetos Arquitetônicos – Negócios e Pesquisa

Um banco de dados SQL (relacional) é ideal por lidar com modelos de negócios que não mudam com frequência, exigem adesão a padrões internacionais rigorosos e desejam registrar transações comerciais padronizadas. Os modelos relacionais são projetados para lidar com arquivos de dados e com os relacionamentos dos dados de maneira uniforme. Um ponto forte dos modelos de dados relacionais é o uso de uma linguagem comum e unificada. 

Os bancos de dados não relacionais (NoSQL) são ideais para organizações que lidam com requisitos de dados em constante mudança, alto volume de tráfego e uma variedade de tipos de dados. Os bancos de dados NoSQL não estabelecem relacionamentos. Os sistemas NoSQL não dependem nem podem suportar tabelas unidas. Em vez disso, existem vários diferentes designs de esquema, variando de valores-chave a bancos de dados gráficos. Alguns sistemas NoSQL suportam esquemas “multimodelos”, o que significa que podem operar com mais de um tipo de esquema de dados.

Os modelos de dados relacionais são projetados para apoiar processos de negócios, comunicações pela Internet e pesquisas com quantidades limitadas de dados. Os bancos de dados não relacionais são projetados principalmente para pesquisar grandes quantidades de dados (anteriormente conhecidos como big data, até que o big data se tornou uma quantidade normal de dados) e podem ser adaptados para realizar transações comerciais. 

2. Armazenamento de Dados

Os bancos de dados SQL normalmente oferecem acesso limitado armazenamento de dados – mais do que suficiente para armazenar registos empresariais, mas não o suficiente para pesquisas que incluam grandes quantidades de dados retirados de fontes externas. No SQL, cada registro é armazenado usando uma página de dados de tamanho fixo contida em um arquivo maior. Uma página de dados terá várias linhas de dados, com base no tamanho da linha. As páginas de dados normalmente suportam oito quilobytes, embora seu tamanho real possa variar.  

Os modelos NoSQL usam um sistema de banco de dados distribuído – um sistema com vários computadores. Armazenamento de dados foi projetado para se expandir horizontalmente através do uso de computadores adicionais. Este design permite teoricamente o armazenamento ilimitado de dados e torna os bancos de dados NoSQL uma escolha melhor para trabalhar com grandes quantidades de dados.

O design centralizado do banco de dados e a natureza estruturada dos sistemas de armazenamento SQL impõem limites à quantidade de dados que eles podem armazenar. NoSQL é um excelente sistema para armazenar grandes quantidades de dados.

3. Formatos de dados

Os formatos de dados podem ser descritos como regras que definem como os bancos de dados armazenam e exibem dados. Essas regras podem ser aplicadas a diferentes tipos de dados, por exemplo, datas, números, strings e dados binários. Formatos de dados afetam a forma como os dados são classificados, filtrados e agregados. 

Exemplos de formatos de dados incluem PDF, XML, RTF SPSS, jpg/jpeg, gif, png, tiff, mpeg, mp4, Stata, Excel, QuickTime, AVRO, CSV, JSON, Buffers de protocolo e ORC.

4. Segurança 

Há uma grande variedade de bancos de dados SQL e muitos possuem recursos de segurança robustos, incluindo criptografia e autenticação, enquanto outros não. Há uma variedade de ferramentas de segurança de dados disponíveis. 

Os bancos de dados NoSQL às vezes têm sistemas de segurança do que bancos de dados SQL. Freqüentemente, eles não possuem recursos integrados usados ​​para criptografia de dados ou autenticação de usuário. (Existem bancos de dados NoSQL que podem oferecer suporte e usar os recursos de segurança dos bancos de dados SQL.)

5. ‍Flexibilidade

Os bancos de dados NoSQL oferecem maior flexibilidade de armazenamento do que os bancos de dados SQL porque permitem o armazenamento de diferentes tipos de dados em um só lugar. Isso os torna ideais para aplicações que exigem estruturas de dados mais complexas. Além disso, os bancos de dados NoSQL são projetados para serem dimensionados de forma rápida e fácil, tornando-os adequados para projetos de grande escala.

Embora o SQL não ofereça a mesma flexibilidade que o NoSQL em termos de armazenamento de diferentes tipos de dados, ele oferece maior flexibilidade no número de programas de software orientados a negócios com os quais é compatível.

Casos de uso de SQL

Os bancos de dados relacionais que usam SQL são populares porque são fáceis de entender e usar. Isso ocorre porque eles são projetados para aceitar comandos representados por palavras e termos simples em inglês e porque os dados podem ser acessados ​​diretamente de onde estão armazenados, em vez de copiá-los para outros aplicativos. Os bancos de dados SQL podem suportar as atividades listadas abaixo e muito mais.

• Marketing: Os dados próprios estão se tornando mais importantes para fins de marketing. Os dados primários (dados coletados diretamente do cliente) normalmente são uma quantidade menor de dados do que os dados de terceiros (adquiridos de recursos externos) e geralmente são armazenados internamente. À medida que os dados de terceiros se tornam cada vez menos disponíveis, os dados próprios estão sendo usados ​​para marketing. A organização de relacionamentos que um banco de dados SQL fornece para dados primários pode ser muito útil para especialistas em Marketing propósitos. SQL pode auxiliar as equipes de marketing na segmentação de clientes e no lançamento de promoções baseadas em dados de clientes coletados diretamente pela organização. 

• Finanças: As empresas muitas vezes armazenam seus dados financeiros em bancos de dados, porque são considerados seguros e podem ser acessados ​​facilmente. Esses dados podem ser examinados ao tomar decisões baseadas em dados. Os dados de vendas trimestrais podem ser analisados ​​para desenvolver previsões para o próximo ano. Além disso, períodos de vendas lentos podem ser identificados com o objetivo de evitar que voltem a acontecer.

• Cuidados de saúde: SQL agora está sendo usado para analisar informações de pacientes armazenadas em bancos de dados clínicos. O SQL pode gerenciar facilmente registros eletrônicos de saúde, permitindo que os profissionais de saúde recuperem e atualizem os registros de seus pacientes e gerem relatórios sobre um paciente. O SQL na área da saúde pode ser usado para realizar análises de saúde, monitorar os dados de um paciente e identificar padrões que podem exigir intervenção.

Casos de uso NoSQL

O NoSQL oferece uma solução para os desafios de escala e flexibilidade que as empresas enfrentam na pesquisa e no tratamento de grandes quantidades de dados que mudam rapidamente. Ele pode ser usado para internet das coisas, redes sociais, análises em tempo real e coleta de inteligência de negócios. Além da pesquisa básica em larga escala, os bancos de dados NoSQL também podem apoiar os esforços listados abaixo e vários outros.

• Internet das Coisas: Atualmente, bilhões de dispositivos – desde smartphones, Fitbits e eletrodomésticos até sistemas instalados em fábricas, hospitais e carros – estão sendo usados. conectado com a internet e processado por bancos de dados NoSQL. Esses dispositivos recebem dados sobre o ambiente, a localização do dispositivo, os batimentos cardíacos de uma pessoa, a movimentação de produtos, etc. Esses dados podem ser usados ​​por organizações de varejo, manufatura, saúde e muitos outros campos.

• Análise em tempo real: A capacidade do NoSQL de extrair dados úteis em tempo real tornou-se uma necessidade para as empresas modernas orientadas por dados. Análise em tempo real pode ser usado para aumentar a eficiência operacional, reduzir custos e aumentar os lucros, reagindo imediatamente aos “dados atuais”. NoSQL foi projetado para análises em tempo real.

• Gerenciamento de conteúdo: Tornou-se uma necessidade para as empresas modernas envolver seus usuários e clientes com conteúdo rico e informativo. Este conteúdo, entretanto, não se limita a texto ou dados estruturados. Gestão de conteúdo também inclui muitas formas de dados semi e não estruturados – como áudio, vídeo, imagens, apresentações e muito mais. As organizações que lidam com uma ampla variedade de formatos de dados podem considerar os bancos de dados NoSQL bastante úteis. 

O Futuro do SQL e NoSQL: NewSQL

Embora o NoSQL esteja em alta e ganhando popularidade, ele não pode ser usado como substituto do SQL. Os bancos de dados SQL tornaram-se arraigados nas atividades comerciais diárias e fornecem uma norma uniforme. Os bancos de dados relacionais deverão continuar a ser um pilar das empresas nas próximas décadas.

O NoSQL, por outro lado, ainda está evoluindo e encontrando novos usos. Embora seja uma tecnologia madura, seu desenvolvimento tomou diversos rumos e não é padronizado. 

Uma solução para combinar SQL e NoSQL é chamada NewSQL. Os bancos de dados NewSQL tentam mesclar os benefícios dos bancos de dados NoSQL e SQL em uma plataforma. NewSQL ainda é um conceito relativamente novo e ainda em evolução. Assim como acontece com o NoSQL, os bancos de dados NewSQL possuem uma grande variedade de modelos de arquitetura, com diferentes recursos e funcionalidades. 

Imagem usada sob licença da Shutterstock.com

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• Fonte: https://www.dataversity.net/nosql-vs-sql-five-key-differences/