NoSQL Database

Bancos de Dados tradicionais RDBMS (Relational Database Management Systems) são foram projetados para tratar grandes quantidades de dados (big data). Bancos de Dados tradicionais foram projetados somente para tratar conjuntos de dados que possam ser armazenados em linhas e colunas e portanto, possam ser consultados através do uso de queries utilizando linguagem SQL (Structured Query Language). Bancos de Dados relacionais não são capazes de tratar dados não-estruturados ou semi-estruturados. Ou seja, Bancos de Dados relacionais simplesmente não possuem funcionalidades necessárias para atender os requisitos do big data, dados gerados em grande volume e alta velocidade.

Esta é a lacuna preenchida por Bancos de Dados NoSQL, como o MongoDB por exemplo. Bancos de Dados NoSQL, são bancos de dados distribuídos e não-relacionais, que foram projetados para atender os requerimentos de big data. Bancos de Dados NoSQL oferecem uma arquitetura muito mais escalável e eficiente que os bancos relacionais e facilitam consultas no-sql de dados semi-estruturados ou não-estruturados. Bancos de Dados No-SQL foram projetados para tratar fontes de dados estruturadas, semi-estruturadas e não-estruturadas, comuns quando se fala em big data.

Bancos de Dados NoSQL oferecem 4 categorias de bancos de dados não-relacionais:

• Graph databases
• Document databases
• Key-values stores
• Column family stores

Como NoSQL oferece  funcionalidades nativas para cada um destes tipos de dados estruturados, ele se torna uma alternativa eficiente para armazenamento e consulta para a maioria dos dados não-relacionais. Esta adaptabilidade e eficiência, tem transformado os bancos de dados NoSQL na melhor solução para tratar big data e superar os problemas relacionados ao processamento de grandes volumes de dados.

Existe alguma discussão sobre o significado de NoSQL. Alguns afirmam que a sigla significa Not Only SQL, enquanto outros afirma que significa Non-SQL. Não há um consenso sobre isso. Mas pense sobre NoSQL como uma classe de banco de dados não-relacionais que não se enquadram na classificação de bancos de dados relacionais (RDBMS), que utilizam linguagem SQL.

David Matos

Referências:

Modelagem de Bancos de Dados Relacionais, Não Relacionais e Data Stores