SQL - Banco de dados relacionais (Princípios e Diferenças)
Banco de dados relacional
Um banco de dados relacional é um tipo de sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) que organiza os dados em tabelas relacionadas. Cada tabela é composta por linhas (sendo eles os registros) e colunas (sendo elas os atributos), onde cada coluna representa um tipo específico de dado, e cada linha contém uma entrada de dados correspondente a uma entidade ou registro.
Também podemos dizer que um banco de dados relacional é como uma grande tabela virtual que guarda informações organizadas. Imagine isso como uma planilha gigante do Excel. Dentro dessa tabela, as informações estão organizadas em linhas e colunas. As linhas são como registros, ou seja, cada linha guarda informações sobre algo, como um cliente ou um produto. As colunas são como categorias, elas dizem que tipo de informação está sendo guardada, como nomes, datas ou números.
Essa maneira de guardar informações em tabelas relacionadas foi uma ideia inventada por um senhor chamado Edgar F. Codd na década de 1970. Ele pensou que seria uma forma muito organizada de manter dados, e podemos dizer que ele estava certo nisso. E isso é o que chamamos de um "banco de dados relacional". (Clique aqui para saber mais)
Agora que já sabemos o que são os bancos de dados relacionais, vamos conhecer um pouco mais sobre eles, mas então...
Quais são as principais características de um banco de dados relacional?
Tabelas: Os dados são organizados em tabelas com esquemas bem definidos, ou seja, os tipos de dados de cada coluna são especificados com antecedência.
Chaves Primárias: Cada tabela geralmente tem uma chave primária que a identifica de forma exclusiva. A chave primária é utilizada para garantir a integridade dos dados e para estabelecer relacionamentos com outras tabelas.
Relacionamentos: Os bancos de dados relacionais permitem estabelecer relacionamentos entre tabelas por meio de chaves estrangeiras. Isso permite a criação de consultas complexas e a integridade referencial entre os dados.
Normalização: A normalização é um processo que ajuda a evitar a duplicação de dados, reduzindo a redundância e mantendo a integridade dos dados.
Transações: Os bancos de dados relacionais suportam transações, que permitem agrupar várias operações em uma unidade lógica. As transações garantem que todas as operações sejam confirmadas ou revertidas com segurança.
Índices: Índices podem ser criados para acelerar a recuperação de dados em consultas. Eles funcionam de maneira semelhante a um índice de livro, ajudando a localizar informações rapidamente.
Integridade Referencial: Os bancos de dados relacionais garantem a integridade dos dados por meio de restrições, como chaves estrangeiras, para manter a consistência dos relacionamentos.
Segurança: Recursos de segurança, como controle de acesso baseado em permissões (GRANT e REVOKE), são incorporados para proteger o acesso não autorizado aos dados.
Bancos de dados não relacionais
Bancos de dados não relacionais, frequentemente referidos como bancos de dados NoSQL (que pode significar "Not Only SQL" ou "Não Apenas SQL"), são sistemas de gerenciamento de bancos de dados que não seguem o modelo tradicional de banco de dados relacional. Eles são projetados para armazenar, recuperar e gerenciar dados de maneira flexível e escalável, especialmente em cenários onde os dados podem ser altamente variáveis ou onde a escalabilidade é uma preocupação primordial.
Aqui estão algumas características e informações importantes sobre bancos de dados não relacionais:
Modelos de Dados Diversificados: Ao contrário dos bancos de dados relacionais, que usam tabelas com esquemas rígidos, os bancos de dados NoSQL oferecem uma variedade de modelos de dados, como documentos, grafos, famílias de colunas e pares chave-valor. Isso permite que os desenvolvedores escolham o modelo mais adequado para seus dados e aplicativos.
Flexibilidade: Bancos de dados NoSQL são altamente flexíveis em termos de estrutura de dados. Eles não exigem um esquema predefinido, permitindo que os dados sejam inseridos sem a necessidade de definir previamente a estrutura.
Escalabilidade Horizontal: A maioria dos bancos de dados NoSQL é projetada para escalabilidade horizontal, o que significa que podem lidar com grandes volumes de dados e tráfego distribuindo-os em vários servidores ou nós. Isso é fundamental para aplicativos que precisam crescer de maneira eficiente.
Alta Disponibilidade: Muitos sistemas NoSQL oferecem recursos avançados de alta disponibilidade e replicação para garantir que os dados estejam sempre acessíveis, mesmo em caso de falhas de hardware ou software.
Desempenho: Em cenários de leitura intensiva e gravação intensiva, alguns bancos de dados NoSQL podem superar os sistemas relacionais devido à sua arquitetura distribuída e à capacidade de otimizar consultas específicas.
Casos de Uso Diversificados: Bancos de dados NoSQL são amplamente usados em diversos casos de uso, incluindo armazenamento de dados de redes sociais, análise de big data, IoT (Internet of Things), jogos online, aplicativos da web em tempo real e muito mais.
Exemplos de Bancos de Dados NoSQL: Alguns exemplos de bancos de dados NoSQL populares incluem MongoDB (banco de dados de documentos), Cassandra (banco de dados de coluna ampla), Neo4j (banco de dados de grafos), Redis (banco de dados chave-valor) e HBase (banco de dados de família de colunas).
Para a implementação dos bancos bancos de dados relacionais e não relacionais, utilizamos algumas ferramentas, sendo elas NoSql e SQL, então que tal conhecermos a diferença entre essas duas e a maneira que elas são aplicadas?
NoSql vs SQL
NoSQL
No mundo dos bancos de dados, existe uma abordagem interessante chamada NoSQL, que significa "Not Only SQL" que traduzindo fica "Não Apenas SQL". Diferentemente dos bancos de dados relacionais, que são rígidos e seguem um formato tabular, os bancos de dados NoSQL são mais flexíveis e podem armazenar informações de maneira mais variada.
Pense nos bancos de dados NoSQL como um armário cheio de caixas, cada uma contendo diferentes tipos de informações. Em vez de tabelas, esses bancos de dados usam estruturas de dados mais diversas, como documentos, grafos, famílias de colunas ou pares chave-valor.
Isso torna os bancos de dados NoSQL adequados para cenários em que os dados podem ser altamente variáveis ou não se encaixam bem em uma estrutura tabular. Por exemplo, eles são ideais para armazenar dados de redes sociais, informações de sensores, conteúdo da web ou qualquer outro tipo de dado não estruturado ou semi-estruturado. (Saiba Mais)
SQL
Para gerenciar e interagir com esses bancos de dados relacionais, existe uma linguagem especial chamada SQL, que é um conjunto de regras que as pessoas usam para fazer perguntas e executar ações nesses bancos de dados.
Pense no SQL como uma linguagem universal que permite a qualquer pessoa conversar com um banco de dados. Você pode usá-lo para fazer perguntas específicas e obter respostas precisas. Por exemplo, se você quisesse saber quais produtos estavam em estoque em uma loja, você usaria uma pergunta SQL para isso.
Além de fazer perguntas, o SQL também permite adicionar novos dados, atualizar informações existentes e até mesmo apagar registros. É como um conjunto de comandos que dizem ao banco de dados o que fazer. (saiba mais)
Então, enquanto o SQL é como uma linguagem universal para bancos de dados relacionais organizados em tabelas, os bancos de dados NoSQL são como um conjunto diversificado de ferramentas para armazenar e gerenciar informações de maneira mais flexível, especialmente em ambientes onde a estrutura dos dados pode mudar rapidamente.
Melhores Bancos de dados
Como vimos ao longo deste artigo referente aos bancos de dados, podemos notar que há uma série de escolhas, cada uma com as suas próprias características e vantagens. Essas opções variam de acordo com as necessidades específicas de um projeto. Entre os mais populares e amplamente reconhecidos estão:
MySQL: Este é um SGBD de código aberto amplamente utilizado, apreciado por sua velocidade e facilidade de uso. Muitas aplicações da web e projetos de médio porte o adotam devido à sua eficiência e escalabilidade.
PostgreSQL: Conhecido por sua robustez e conformidade com padrões, o PostgreSQL é uma escolha sólida para projetos que exigem extensibilidade e uma base sólida de dados relacionais.
Microsoft SQL Server: Desenvolvido pela Microsoft, esse SGBD é conhecido por sua integração perfeita com outras tecnologias da Microsoft. É uma escolha popular para organizações que já utilizam o ecossistema Microsoft.
Oracle Database: Líder de mercado, o Oracle Database é amplamente respeitado por sua escalabilidade e confiabilidade, tornando-se uma escolha frequente para grandes empresas e cargas de trabalho críticas.
a "Melhor" escolha do banco de dados depende inteiramente das necessidades e requisitos do projeto que você está trabalhando.
Portanto hoje vimos como o conhecimento sobre os bancos de dados relacionais e não relacionais é super importante no mundo da programação
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