Banco de dados

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Qual é a diferença entre bancos de dados relacionais e não relacionais?

Bancos de dados relacionais e não relacionais são dois métodos de armazenamento de dados para aplicações. Um banco de dados relacional (ou banco de dados SQL) armazena dados em formato tabular com linhas e colunas. As colunas contêm atributos de dados, e as linhas têm valores de dados. Você pode vincular as tabelas em um banco de dados relacional para obter insights mais profundos sobre a interconexão entre diversos pontos de dados. Por outro lado, bancos de dados não relacionais (ou bancos de dados NoSQL) usam uma variedade de modelos de dados para acessar e gerenciar dados. Eles são otimizados especificamente para aplicações que exigem grande volume de dados, baixa latência e modelos de dados flexíveis, o que é obtido relaxando algumas das restrições de consistência de dados de outros bancos de dados.

Como bancos de dados relacionais armazenam dados?

Bancos de dados relacionais armazenam dados em tabelas com colunas e linhas. Cada coluna representa um atributo de dados específico, e cada linha representa uma instância desses dados.

Cada tabela recebe uma chave primária: uma coluna identificadora que identifica a tabela de maneira exclusiva. Essa chave primária é usada para estabelecer relações entre tabelas. Você a usa para relacionar linhas entre tabelas como a chave externa em outra tabela.

Quando duas tabelas estão conectadas, você obtém dados de ambas com uma única consulta. Você escreve consultas SQL para interagir com o banco de dados relacional.

Exemplo de dados armazenados

Por exemplo, imagine que um varejista crie uma tabela com todos os seus produtos. Nessa tabela, você pode ter colunas para os nomes, as descrições e os preços dos produtos. Outra tabela contém dados sobre clientes, seus nomes e o que eles compraram.

As tabelas a seguir demonstram essa abordagem.

Como bancos de dados não relacionais armazenam dados?

Existem vários sistemas de banco de dados não relacionais diferentes devido às variações na forma como gerenciam e armazenam dados sem esquema. Dados sem esquema são dados armazenados sem as restrições exigidas pelos bancos de dados relacionais.

A seguir, explicamos alguns dos tipos comuns de bancos de dados não relacionais.

Bancos de dados de chave-valor

Um banco de dados de chave-valor armazena dados como uma coleção de pares de chave-valor. Em um par, a chave atua como um identificador exclusivo. As chaves e os valores podem ser qualquer coisa, desde objetos simples até objetos compostos complexos.

Bancos de dados de documentos

Bancos de dados orientados a documentos têm o mesmo formato de modelo de documento que os desenvolvedores utilizam no código da aplicação. Eles armazenam dados como objetos JSON que são flexíveis, semiestruturados e de natureza hierárquica.

O exemplo a seguir mostra como podem ser os dados armazenados em um banco de dados de documentos.

  company_name: "AnyCompany",
  address: {street: "1212 Main Street", city: "Anytown"},
  phone_number: "1-800-555-0101",
  industry: ["food processing", "appliances"]
  type: "private",
  number_of_employees: 987
}

Bancos de dados de gráficos

Os bancos de dados de grafos foram criados especificamente para possibilitar o armazenamento de relacionamentos e a navegação por eles. Eles usam nós para armazenar entidades de dados e arestas para armazenar os relacionamentos entre as entidades.

Uma borda sempre tem um nó inicial, um nó final, um tipo e uma direção. Ela pode descrever, por exemplo, relacionamentos, ações e propriedade entre pais e filhos.

Principais diferenças: bancos de dados relacionais versus não relacionais

Bancos de dados relacionais e não relacionais armazenam e gerenciam dados de maneiras muito diferentes. As seções a seguir discutem diferenças específicas.

Estrutura

Bancos de dados relacionais armazenam dados em formato tabular e seguem regras rígidas sobre variações de dados e relacionamentos de tabelas. Eles permitem que você processe consultas complexas em dados estruturados ao mesmo tempo em que mantém a integridade e a consistência dos dados.

Bancos de dados não relacionais são mais flexíveis e úteis para dados com requisitos variáveis. Você pode usá-los para armazenar imagens, vídeos, documentos e outros conteúdos semiestruturados e não estruturados.

Mecanismo de integridade de dados

Atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade (ACID) referem-se à capacidade do banco de dados de manter a integridade dos dados apesar de erros ou interrupções no seu processamento.

Um modelo de banco de dados relacional segue propriedades ACID estritas. Isso significa que um conjunto de operações consequentes sempre será concluído em conjunto. Se uma única operação falhar, todo o conjunto de operações falhará. Isso garante a precisão dos dados em todos os momentos.

Em contraste, bancos de dados não relacionais oferecem um modelo mais flexível, sendo basicamente disponíveis, de estado flexível e eventualmente consistentes (BASE).

Bancos de dados não relacionais garantem disponibilidade, mas não consistência imediata. O estado do banco de dados pode mudar com o tempo e, eventualmente, se tornar consistente. Alguns bancos de dados não relacionais podem oferecer conformidade com o ACID com performance ou outras vantagens e desvantagens.

Performance

A performance dos bancos de dados relacionais depende de seu subsistema de disco. Para melhorar a performance do banco de dados, você pode usar SSDs e otimizar o disco configurando-o com uma matriz redundante de discos independentes (RAID). Para obter a máxima performance, você também precisa otimizar índices, estruturas de tabela e consultas.

Por outro lado, a performancedos bancos de dados NoSQL depende da latência da rede, do tamanho do cluster de hardware e da aplicação de chamada. Há algumas maneiras de melhorar a performance de um banco de dados não relacional:

• Aumentar o tamanho do cluster
• Minimizar a latência da rede
• Indexar e armazenar em cache

Os bancos de dados NoSQL oferecem maior performance e escalabilidade para casos de uso específicos em comparação com um banco de dados relacional.

Escala

O esquema rígido de um sistema de banco de dados relacional pode apresentar desafios em grande escala. Normalmente, você escala verticalmente adicionando mais recursos de CPU ou RAM ao servidor. Você também pode escalar horizontalmente, duplicando dados entre servidores para workloads somente leitura. No entanto, o ajuste de escala horizontal para workloads de leitura e gravação exige estratégias especiais, como particionamento e fragmentação.

Por outro lado, os bancos de dados NoSQL são altamente escaláveis. Você pode distribuir sua workload em vários nós com mais facilidade. Esses bancos de dados podem processar um grande volume de dados particionando em conjuntos menores e distribuindo esses conjuntos em vários nós.

Quando usar bancos de dados relacionais versus não relacionais

Bancos de dados relacionais são a melhor opção quando seus dados são previsíveis em termos de tamanho, estrutura e frequência de acesso. Você também pode preferir um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional se os relacionamentos entre entidades forem importantes. Por exemplo, se você tem um grande conjunto de dados com uma estrutura e relacionamentos complexos, quer que esses relacionamentos se destaquem pela análise e facilidade de uso.

Por outro lado, um modelo não relacional funciona melhor para armazenar dados flexíveis em forma ou tamanho, ou que possam mudar no futuro.

Além disso, em alguns casos, as relações de dados simplesmente não se encaixam bem no formato tabular de chaves primárias e estrangeiras. Por exemplo, para modelar os amigos e relacionamentos em uma rede de mídia social, você precisaria de uma tabela com centenas de linhas em um banco de dados relacional.

Em contraste, isso pode ser representado em uma única linha em um banco de dados não relacional. O exemplo a seguir mostra entradas de dados de um membro com quatro amigos em um banco de dados não relacional.

Resumo das diferenças: bancos de dados relacionais versus não relacionais

Categoria Banco de dados relacional Banco de dados não relacional Modelo de dados Tabular. Chave-valor, documento ou grafo. Tipo de dados Estruturado. Dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Integridade dos dados Alto com total conformidade com ACID. Modelo de consistência eventual. Performance Aprimorada com a adição de mais recursos ao servidor. Melhorada com a adição de mais nós de servidor. Escalabilidade O ajuste de escala horizontal requer estratégias adicionais de gerenciamento de dados. O ajuste de escala horizontal é simples e direto.

Como a AWS pode dar suporte aos seus requisitos de banco de dados relacionais e não relacionais?

A Amazon Web Services (AWS) oferece muitos serviços para requisitos de banco de dados relacionais e não relacionais.

Serviços da AWS para bancos de dados relacionais

O Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) é uma coleção de serviços gerenciados que simplifica a configuração, a operação e a escalabilidade de um banco de dados relacional na nuvem. Os bancos de dados em nuvem oferecem muitos benefícios, como performance, escala e eficiência de custos. Você pode usar mecanismos de banco de dados relacional como estes:

• Amazon RDS para SQL Server para implantar várias edições do SQL Server (2014, 2016, 2017 e 2019)
• Amazon RDS para MySQL para oferecer suporte às versões 5.7 e 8.0 do MySQL Community Edition
• Amazon RDS para MariaDB para oferecer suporte às versões 10.3, 10.4, 10.5 e 10.6 do MariaDB Server

Além disso, o Amazon RDS para Oracle tem dois modelos de licenciamento diferentes, o que significa que você não precisa comprar licenças Oracle separadamente se não as tiver.

Serviços da AWS para bancos de dados não relacionais

A AWS também tem vários serviços de banco de dados NoSQL para atender a todos os seus requisitos de NoSQL. Veja alguns exemplos:

• O Amazon DynamoDB é um serviço de banco de dados de chave-valor que fornece latência consistente de menos de 10 milissegundos para workloads em qualquer escala.
• O Amazon DocumentDB (com compatibilidade com o MondoDB) é um popular banco de dados orientado a documentos com APIs poderosas e intuitivas para desenvolvimento flexível e iterativo.
• O Amazon MemoryDB para Redis é um durável serviço de banco de dados na memória. Ele oferece latência de leitura e gravação em microssegundos para performance ultrarrápida.
• O Amazon Neptune é um serviço de banco de dados de grafos totalmente gerenciado para criar e executar aplicativos de grafos de alta performance.
• O Amazon OpenSearch Service foi criado especificamente para fornecer visualizações e análises quase em tempo real de dados gerados por máquina.

Diferença entre Banco de Dados Relacional e Não-Relacional (NoSQL)

Banco de Dados Relacional:

1. Estrutura: Os bancos de dados relacionais são baseados em uma estrutura tabular, onde os dados são organizados em tabelas com linhas e colunas. Cada tabela tem um esquema definido com tipos de dados específicos para cada coluna.
2. Esquema fixo: Os bancos de dados relacionais geralmente têm um esquema rígido e fixo, o que significa que a estrutura das tabelas (número de colunas, tipos de dados, relacionamentos) deve ser definida antecipadamente e mantida ao longo do tempo.
3. SQL: A linguagem SQL (Structured Query Language) é amplamente usada para consultar e manipular dados em bancos de dados relacionais. Ela oferece recursos poderosos para consultas complexas e transações.
4. Consistência: Os bancos de dados relacionais enfatizam a consistência dos dados e seguem o ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade) para garantir a integridade dos dados, mesmo em situações de falha.
5. Transações: Eles suportam transações complexas, permitindo que várias operações sejam agrupadas em uma única transação que é executada de forma atômica.

Banco de Dados Não Relacional (NoSQL):

1. Estrutura flexível: Os bancos de dados NoSQL não possuem uma estrutura tabular rígida e podem armazenar dados de forma flexível, muitas vezes usando formatos como documentos, pares chave-valor, grafos ou colunas.
2. Esquema dinâmico: Eles permitem um esquema dinâmico, o que significa que você pode adicionar campos aos seus documentos (ou equivalentes) sem a necessidade de alterar um esquema central.
3. Diversidade de modelos: Existem várias categorias de bancos de dados NoSQL, incluindo bancos de dados de documentos, bancos de dados de colunas, bancos de dados de grafos e muito mais, cada um projetado para tipos específicos de dados e casos de uso.
4. Escalabilidade: Os bancos de dados NoSQL são frequentemente usados para cenários de alta escalabilidade e distribuição, pois podem ser facilmente dimensionados horizontalmente.
5. Consistência flexível: Em geral, eles não seguem o modelo ACID estrito, priorizando a disponibilidade e a partição (teorema CAP), o que pode resultar em diferentes níveis de consistência, dependendo da configuração.
6. Consultas variadas: A capacidade de consulta varia de acordo com o tipo de banco de dados NoSQL, mas muitos deles oferecem recursos de consulta flexíveis que podem ser adequados para casos de uso específicos.

Existem vários autores e especialistas que são referência no campo de bancos de dados relacionais e não relacionais. Para quem desejar ter um Alguns deles incluem:

Bancos de Dados Relacionais:

1. C.J. Date: Ele é um dos autores mais conhecidos na área de bancos de dados relacionais e escreveu vários livros sobre o assunto, incluindo "An Introduction to Database Systems," que é amplamente utilizado em cursos de bancos de dados.
2. E.F. Codd: É o inventor do modelo relacional de bancos de dados e suas contribuições fundamentais estão na base de todo o campo de bancos de dados relacionais.
3. Chris Date: Além de C.J. Date, Chris Date é outro autor bem conhecido na área de bancos de dados relacionais e coautor de vários livros sobre o tema.

Bancos de Dados Não Relacionais (NoSQL):

1. Martin Fowler: Embora seja mais conhecido por suas contribuições em design de software, Martin Fowler também escreveu sobre NoSQL em seu livro "NoSQL Distilled."
2. Eric Redmond e Jim R. Wilson: Autores do livro "Seven Databases in Seven Weeks," que explora diversos sistemas de banco de dados NoSQL.
3. Nathan Marz: É o autor do livro "Big Data: Principles and best practices of scalable real-time data systems," que aborda conceitos relacionados a bancos de dados NoSQL e processamento de dados em tempo real.
4. Kyle Banker: Autor do livro "MongoDB in Action," que se concentra em MongoDB, um popular banco de dados NoSQL.

Bancos de Dados Relacionais e Não-Relacionais: Diferenças e Exemplos

Um banco de dados é uma ferramenta essencial para a maioria dos projetos de software. Quando se trata de escolher um banco de dados, uma das decisões mais importantes é se você deseja usar um banco de dados relacional ou não-relacional. Neste artigo, vamos explorar as diferenças entre esses dois tipos de bancos de dados e dar exemplos de quando é melhor usar cada um.

O que é um Banco de Dados Relacional?

Um banco de dados relacional é um banco de dados que armazena informações em tabelas. Cada tabela é composta de colunas que definem os tipos de dados que podem ser armazenados, e linhas que representam os registros individuais. Um exemplo comum de um banco de dados relacional é o MySQL.

Existem várias vantagens em usar um banco de dados relacional. Em primeiro lugar, é fácil de entender e de usar. Os dados são organizados em tabelas, o que torna a estrutura dos dados fácil de entender. Em segundo lugar, um banco de dados relacional é altamente estruturado e fortemente normalizado, o que ajuda a manter a integridade dos dados. Finalmente, um banco de dados relacional é altamente seguro, com muitas opções para proteger os dados e impedir o acesso não autorizado.

O que é um Banco de Dados Não-Relacional?

Um banco de dados não-relacional é um banco de dados que armazena informações sem a estrutura de tabela rígida de um banco de dados relacional. Em vez disso, ele usa uma variedade de estruturas de dados, como documentos, grafos ou pares de chave-valor. Um exemplo comum de um banco de dados não-relacional é o MongoDB.

Existem várias vantagens em usar um banco de dados não-relacional. Em primeiro lugar, é altamente flexível e escalável, o que o torna ideal para aplicativos em que os dados estão em constante mudança ou em que você precisa armazenar grandes quantidades de dados. Em segundo lugar, um banco de dados não-relacional é altamente eficiente, com tempos de resposta rápidos e baixo consumo de recursos.

Comparação entre Bancos de Dados Relacionais e Não-Relacionais

Aqui estão algumas das principais diferenças entre bancos de dados relacionais e não-relacionais:

• Estrutura de Dados: Um banco de dados relacional usa uma estrutura de tabela rígida, enquanto um banco de dados não-relacional usa uma variedade de estruturas de dados, como documentos, grafos ou pares de chave-valor.
• Flexibilidade: Um banco de dados não-relacional é mais flexível do que um banco de dados relacional, permitindo que você adicione campos ou coleções de dados sem afetar a estrutura do banco de dados como um todo.
• Escalabilidade: Um banco de dados não-relacional é mais escalável do que um banco de dados relacional, tornando mais fácil lidar com grandes quantidades de dados.
• Integridade de Dados: Um banco de dados relacional é altamente estruturado e fortemente normalizado, o que ajuda a manter a integridade dos dados, enquanto um banco de dados não-relacional pode ser menos estruturado e, portanto, pode haver menos controle sobre a integridade dos dados.
• Consultas: Um banco de dados relacional usa a linguagem SQL para consultas, enquanto um banco de dados não-relacional usa outras linguagens, como JavaScript ou JSON. Isso pode fazer uma grande diferença na forma como as consultas são escritas e executadas.

Exemplos de Bancos de Dados Relacionais e Não-Relacionais

• MySQL: O MySQL é um exemplo de um banco de dados relacional. É uma das opções mais populares para bancos de dados relacionais e é usado por muitos aplicativos da web.
• Oracle: O Oracle é outro exemplo popular de um banco de dados relacional. É usado por muitas empresas em todo o mundo e é conhecido por sua escalabilidade e segurança.
• MongoDB: O MongoDB é um exemplo de um banco de dados não-relacional. É um dos bancos de dados não-relacionais mais populares e é usado por muitos aplicativos que exigem escalabilidade e flexibilidade.
• Couchbase: O Couchbase é outro exemplo popular de um banco de dados não-relacional. É conhecido por sua escalabilidade, flexibilidade e alto desempenho.
• Redis: O Redis é um exemplo de um banco de dados não-relacional que é usado para armazenamento em cache e para gerenciamento de sessões em aplicativos da web.

Conclusão

Na escolha entre um banco de dados relacional ou não-relacional, é importante considerar as necessidades específicas do seu projeto. Se você está trabalhando em um projeto em que a estrutura dos dados é importante, um banco de dados relacional pode ser a melhor escolha.

Se você precisa de um banco de dados altamente escalável e flexível, um banco de dados não-relacional pode ser a melhor escolha. Em última análise, a escolha do banco de dados dependerá das necessidades do seu projeto e da forma como você deseja armazenar e acessar seus dados.

MongoDB para iniciantes – Introdução ao MongoDB

MongoDB é um banco de dados NoSQL de propósitos gerais, distribuído e baseado em documentos.

Banco de dados do tipo SQL ainda são a grande maioria. Mas com o aumento exponencial do consumo e criação de dados nós precisamos nos preparar para o que esta por vir. E os bancos de dados NoSQL vem se mostrando uma excelente alternativa para isso.

Nesse post vamos entender melhor o que são os bancos de dados NoSQL e quais a suas vantagens em comparação com os tradicionais bancos de dados relacionais.

Mas antes de entrar de cabeça falando sobre MongoDB, vamos dar uma introdução sobre banco de dados do tipo NoSQL.

Uma comparação entre os bancos de dados e relacionais e banco de dados não relacionais, você pode conferir nesse outro post.

O que é um banco de dados NoSQL?

Os bancos de dados NoSQL (também conhecidos como “não apenas SQL”) não são tabulares, e armazenam dados de forma diferente das tabelas relacionais.

Em bancos de dados relacionais você precisa criar as tabelas, definir o esquema, definir os tipos dos campos de dados, definir as relações entre as tabelas, etc., antes de poder realmente inserir os dados.

Nos bancos de dados do tip NoSQL você não tem que se preocupar com isso. O processo de criação dos documentos, no caso do MongoDB é bem mais simples e dinâmico.

Os bancos de dados NoSQL vêm em uma variedade de tipos baseados em seu modelo de dados. Os principais tipos são documents, key-value, wide-column e graph. Eles fornecem esquemas flexíveis e escaláveis e suportam altas cargas de usuários.

Uma das vantagens do banco de dados NoSQL é que eles são realmente fáceis de serem escalados e são muito mais rápidos na maioria dos tipos de operações que realizamos no banco de dados.

Existem certas situações onde utilizar o banco de dados relacional pode ser uma melhor escolha ao invés do NoSQL, porém quando você está lidando com uma grande quantidade de dados, o banco de dados NoSQL deve ser a melhor escolha.

Vantagens do NoSQL

Hoje, as vantagens dos bancos de dados NoSQL não são segredo, especialmente quando a computação em nuvem ganhou ampla adoção.

Os bancos de dados NoSQL foram criados em resposta às limitações da tecnologia tradicional de bancos de dados relacionais. Quando comparados com os bancos de dados relacionais, os bancos de dados NoSQL são mais escaláveis e oferecem desempenho superior, e seu modelo de dados resolve várias deficiências do modelo relacional.

As vantagens do NoSQL incluem, mas não se limitam à:

• Suporte à grandes volumes de dados estruturados, semi-estruturados e não-estruturados.
• Facilidade de lidar com mudanças ao longo do tempo.
• Capacidade de dimensionar horizontalmente em hardware ‘comum’.
• Arquitetura eficiente e escalonável em vez de arquitetura cara e monolítica.
• Suporte a múltiplas estruturas de dados.

Introdução ao MongoDB

MongoDB é um banco de dados NoSQL orientado a documentos utilizado para armazenamento de grandes volumes de dados. Ao invés de utilizar tabelas e linhas como nos bancos de dados relacionais tradicionais, o MongoDB faz uso de coleções e documentos.

O que é armazenamento baseado em documentos?

Os documentos consistem em pares de valores chave que são a unidade básica de dados no MongoDB. As coleções contêm conjuntos de documentos e funções que são equivalentes às tabelas de bancos de dados relacionais.

Se você veio de um banco de dados relacional, você pode pensar nos documentos como as linhas dos bancos de dados relacionais e as coleções como as tabelas.

Esta é uma estrutura parecida com a do JSON. Onde os dados são armazenados em forma de pares de chaves e valores.

E uma coleção, nada mais é do que um conjunto de documentos. que não necessariamente precisam ter os mesmos campos, como no exemplo da coleção abaixo:

Qual a diferença entre MongoDB e SGBDR?

A maior diferença entre o MongoDB e os bancos de dados SQL é a forma como eles lidam com os dados. Em bancos de dados SQL, os dados são armazenados na forma de uma estrutura tradicional bidimensional linha-coluna, enquanto MongoDB utiliza documentos para armazenar a informação, o que permite o armazenamento de qualquer tipo de dado.

Vamos colocar frente a frente algumas das principais diferenças entre o MongoDB e outros bancos de dados SQL:

Utiliza Tabelas com linhas e colunas. Base Utiliza Documentos que consistem de pares chave-valor. SGBDR é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional Conceito O MongoDB é um sistema de gerenciamento de banco de dados não-relacional, orientado a documentos SGBDRs é escalável verticalmente. O desempenho aumenta com o aumento da RAM. Escalablidade MongoDB suporta escalonamento horizontal através de Sharding , distribuindo dados por várias máquinas. Dificuldade para armazenar dados hierárquicos. Hierárquia Possuir suporte embutido para armazenar dados hierárquicos. SGBDR suporta joins complexas. Joins Bancos de dados NoSQL como o MongoDB utilizam dados desnormalizados, portanto, joins ‘relacionais’ não são suportados. O SGBDR é mais lento no processamento de grandes dados hierárquicos. Performance A MongoDB é extremamente rápido no processamento de grandes dados hierárquicos. Segue os princípios ACID, Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade. Princípio Segue o princípio CAP, Consistência, Disponibilidade e Tolerância de Partição. SGBDR usa SQL para consultar banco de dados. Query Language MongoDB usa BSON para consultar banco de dados. Vulnerável à ataques de SQL Injection. SQL Injection A SQL injection não é possível. O esquema precisa ser definido no SGBDR antes de usar um banco de dados. Schema O esquema pode ser criado e acessado de forma dinâmica no MongoDB.

Vantagens do MongoDB

MongoDB não tem esquemas definidos, ou seja, cada documento pode ter seu próprio conjunto de campos únicos dentro de uma coleção. Além disso, ele é distribuído e facilmente escalável geograficamente/horizontalmente para um melhor desempenho.

Ao considerar a mudança para uma base de dados orientada a documentos, você pode consider os seguintes pontos:

Acesso aos dados nativos do código

A maioria dos bancos de dados força você a usar mapeamentos pesados, como ORMs (Object Relational Mappers), para obter os dados em forma de objetos para usar nos programas. Como o Hibernate do Java e Entity Framework do C#.

A decisão do MongoDB de armazenar e representar dados em um formato de documento utilizando JSON significa que você pode acessá-los de qualquer linguagem, em estruturas de dados nativas dessa linguagem (por exemplo, dicionários em Python, arrays associativos em JavaScript, Mapas em Java, etc.).

Estrutura amigável a mudanças

Se você está acostumado a ter que derrubar seu site ou aplicação para mudar a estrutura dos seus dados, você está com sorte: o MongoDB foi projetado para aceitar a mudanças de forma muito mais fácil.

Não é necessário tempo parado para mudar os esquemas, e você pode começar a escrever novos dados para a MongoDB a qualquer momento, sem interromper suas operações.

Consultas e análises poderosas

De que serve um banco de dados se você não consegue encontrar coisas dentro dele? MongoDB é projetado para facilitar o acesso aos dados.

O MongoDB Query Language (MQL) é uma linguagem completa e poderosa que permite que você faça consultas profundas em documentos, e até mesmo executar pipelines analíticos complexos com apenas algumas linhas de MQL do tipo JSON.

Fácil escalabilidade horizontal

O MongoDB é projetado desde o início para ser um banco de dados distribuído. Crie clusters com replicação em tempo real, e faça coleções grandes ou de alto rendimento através de múltiplos clusters para sustentar o desempenho e o escalonamento horizontalmente.

Conclusão

Banco de dados orientado a documentos tem certas vantagens: flexibilidade (falta de estrutura rígida), boa adequação aos modernos frameworks JavaScript (uso direto do JSON), grande processamento de dados e estatísticas/análises de dados em tempo real.

O MongoDB é um dos bancos de dados NoSQL mais utilizados.Ele é fácil de entender. A linguagem de consulta de documentos fornece muitas opções e é tão poderosa quanto o SQL. Ao contrário dos bancos de dados relacionais, o MongoDB é fácil de escalar. MongoDB é amplamente utilizado juntamente com frameworks NodeJS e AngularJS e ReactJS. É uma parte central da pilha MEAN e MERN.

Espero que tenham gostado do conteúdo.

Nós vemos na próxima.

MongoDB vantagens e desvantagens

Antes de falarmos sobre as vantagens e desvantagens do MongoDB, é importante saber o que é o MongoDB, e obter uma compreensão básica de suas características e funcionamento. Se você ainda não sabe o que é o MongoDB, talvez seja melhor começar com esse post: MongoDB para iniciantes – Introdução ao MongoDB, depois você volta aqui.

O que é Mongo DB?

Mas de forma muito breve, o MongoDB é um banco de dados de código aberto que utiliza um esquema de armazenamento de dados que pode ser personalizado (mais sobre isso no post).

Foi lançado em 2007, e hoje é um dos banco de dados não relacional mais populares, ele foi construído pensando em escalabilidade, máxima disponibilidade e bom desempenho, e se encontra atualmente (2022) na versão 5.0.

E qual a diferença entre base de dados relacional e não relacional? Um banco de dados NoSQL armazena dados de forma diferente dos bancos de dados relacionais; em vez de armazenar dados em tabelas de linhas e colunas, todos os registros em bancos de dados MongoDB são documentos definidos em uma representação binária de dados chamada BSON. Esta informação é recuperada por aplicativos em formato JSON.

NoSQL significa ‘Não apenas SQL’, e há muitos tipos nele, como colunas, documentos, gráficos, pares de valores chave, etc.; MongoDB é do tipo de documento como mencionado acima.

Em bancos de dados relacionais, os desenvolvedores precisam traduzir tabelas para o modelo de objeto para torná-las adequadas para uso no aplicativo; entretanto com MongoDB, tanto os dados armazenados quanto o modelo de objeto são da mesma estrutura BSON.

Vantagens

Maior flexibilidade com documentos

Como citado antes MongoDB utliza documentos como base de armazenamento de dados, isso permite que praticamente qualquer estrutura de dados possa ser modelada e manipulada facilmente. O formato de dados BSON do MongoDB, inspirado no JSON, permite que você tenha objetos em uma coleção com diferentes conjuntos de campos , por exemplo, se um usuário é casado, devemos também guardar o nome do cônjuge, se o usuário é solteiro, esse campo simplesmente não precisa existir.

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