Explicação dos tipos de bancos de dados

Como estudante ou especialista em TI, você pode ter certeza de que os bancos de dados serão um elemento fundamental de sua vida profissional. Portanto, você precisará entender os vários tipos de bancos de dados disponíveis - o que eles fazem, quando usá-los e como eles são diferentes. É sobre isso que trataremos neste artigo.

As mídias sociais, os bancos on-line, o comércio eletrônico, os assistentes de IA e até mesmo o seu telefone celular não poderiam existir sem um banco de dados! Os bancos de dados são essenciais para manter os dados acessíveis e seguros em qualquer produto digital moderno.

O volume de dados criados e consumidos em todo o mundo está crescendo constantemente. Estamos agora na era do zettabyte, o que significa que o total de dados digitais do mundo ultrapassou um zettabyte - ou seja, um trilhão de gigabytes! De acordo com o Statista, os volumes de dados chegarão a 181 zettabytes até 2025!

A demanda por dados está crescendo, e novos tipos de bancos de dados estão surgindo gradualmente. Neste artigo, explicarei os principais tipos de bancos de dados - relacionais, NoSQL, em nuvem e vetoriais - e suas características.

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Tipos de bancos de dados: O banco de dados relacional

Os bancos de dados relacionais são os mais antigos e confiáveis, a mãe de todos os bancos de dados! Sua origem remonta à década de 1970, quando um cientista da computação da IBM chamado Edgar F. Codd apresentou o conceito de um "modelo relacional" para o gerenciamento de bancos de dados. A ideia revolucionária de Codd era estruturar os dados em tabelas vinculadas umas às outras (relações) que pudessem ser facilmente consultadas e manipuladas usando uma linguagem padronizada. Pouco tempo depois, essa linguagem ficou conhecida como SQL(Structured Query Language, Linguagem de Consulta Estruturada) e os bancos de dados relacionais se tornaram a principal tecnologia de banco de dados.

Como os bancos de dados relacionais são estruturados

O componente central de um banco de dados relacional é a tabela; cada tabela consiste em linhas e colunas (algo semelhante a uma planilha eletrônica). Essa estrutura tabular permite o armazenamento, a recuperação e o gerenciamento eficientes dos dados. Ela também nos permite estabelecer relacionamentos entre tabelas, armazenando referências a tabelas externas em uma coluna.

Cada tabela representa uma entidade específica (por exemplo, clientes, pedidos ou produtos). Também conhecidas como registros, as linhas contêm as entradas de dados reais em uma tabela. Cada linha representa uma única instância da entidade descrita pela tabela: por exemplo, em uma tabela de customerscada linha representaria um único cliente.

As colunas representam os atributos (detalhes) dos dados armazenados em uma tabela. Cada coluna pode ter um tipo de dados específico (como número inteiro, texto ou data). Na tabela customersas colunas podem conter IDs de clientes, nomes, e-mails e números de telefone.

Trabalho com bancos de dados relacionais

É muito mais fácil trabalhar diretamente com bancos de dados relacionais se você souber SQL. A Structured Query Language (SQL) é a linguagem padrão usada para interagir com bancos de dados relacionais. Ela permite que os usuários se comuniquem com os bancos de dados e realizem consultas enormes e complexas em seus dados. Graças ao SQL, cinco tipos de operações podem ser realizadas em bancos de dados relacionais: consultas, atualizações, inserções, exclusões e gerenciamento de tabelas.

As consultas SQL são usadas para recuperar dados específicos de uma ou mais tabelas. Por exemplo, uma consulta pode encontrar todos os clientes que fizeram uma compra no último mês. Todos os tipos de filtros podem ser aplicados a uma consulta: filtragem de atributos específicos, definição de limites de tamanho, classificação da saída etc.

Depois, há as atualizações. Você pode usar as atualizações para modificar dados existentes, como alterar o nome ou o endereço de um cliente ou o status de um pedido. As inserções são usadas para adicionar novas linhas de dados a uma tabela, por exemplo, adicionar um novo cliente à tabela customers.

Os dados que podem ser inseridos em um banco de dados também podem ser excluídos. As exclusões são comandos SQL que removem dados das tabelas, por exemplo, excluir registros desatualizados.

Por fim, as operações de gerenciamento de tabelas podem ser executadas para modificar a estrutura do próprio banco de dados por meio da criação, alteração e exclusão de tabelas, colunas, linhas e outros objetos do banco de dados.

Se você estiver interessado em aprender a escrever SQL corretamente, leia o excelente artigo de Tihomir sobre Sintaxe SQL.

Usos e pontos fortes dos bancos de dados relacionais

Uma das principais características (e pontos fortes) dos bancos de dados relacionais é sua capacidade de fornecer sequências confiáveis de operações; essas são chamadas de transações. Na verdade, os bancos de dados relacionais usamas propriedades ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade) para ajudar a garantir a integridade dos dados.

Os bancos de dados relacionais são robustos e podem lidar com consultas e transações complexas; é por isso que eles se tornaram os bancos de dados favoritos em muitos setores. No setor financeiro, os bancos de dados relacionais são preferidos para gerenciar grandes quantidades de dados transacionais com alta confiabilidade. No setor de saúde, os bancos de dados relacionais garantem a consistência e a segurança dos registros dos pacientes. Nas plataformas de comércio eletrônico, eles gerenciam modelos de dados complexos que equilibram estoques de produtos, dados de clientes e processamento de pedidos (entre outras áreas de negócios).

Os bancos de dados relacionais também são excelentes para proteger e preservar dados. Seu modelo relacional oferece integridade de dados graças a chaves primárias, chaves estrangeiras, restrições exclusivas e outros recursos. Dessa forma, os dados armazenados permanecem precisos e consistentes.

A adoção precoce dos bancos de dados relacionais e seus constantes aprimoramentos fazem deles um ator essencial no gerenciamento de dados e no mundo da TI em geral. Se quiser saber mais sobre eles, recomendo que leia o excelente artigo de Luke Hande, What Is an SQL Database?

Tipos de bancos de dados: Bancos de dados NoSQL

Os bancos de dadosNoSQL, também conhecidos como não SQL, Not Only SQL ou bancos de dados não relacionais, surgiram no início dos anos 2000 como uma resposta às limitações dos bancos de dados relacionais tradicionais.

Com o surgimento da Web 2.0, todo o setor de tecnologia mudou. Surgiram novos modelos de hardware, linguagens de programação e arquitetura. Os serviços em nuvem começaram a surgir, e o volume, a velocidade e a variedade de dados aumentaram exponencialmente. Consequentemente, os bancos de dados relacionais tradicionais tiveram dificuldades para atender à flexibilidade e à demanda em grande escala dos aplicativos modernos. Isso levou ao desenvolvimento de bancos de dados NoSQL.

Os bancos de dados NoSQL lidam com dados não estruturados usando um esquema flexível; as entradas no banco de dados podem ter uma estrutura diferente. Imagine que você queira permitir que os usuários do seu jogo digital salvem informações cruciais: pontos, níveis, pontos de verificação, itens encontrados etc. O tamanho e o tipo de dados variam de acordo com cada jogador, o que os torna uma combinação perfeita para um banco de dados NoSQL. Mas há vários tipos de bancos de dados NoSQL, como veremos a seguir.

Tipos de bancos de dados NoSQL

Há quatro tipos de bancos de dados NoSQL:

Os bancos de dados de valor-chave são o tipo mais simples de banco de dados NoSQL. Nesse tipo de banco de dados, os dados são armazenados como uma coleção de pares chave-valor. Cada chave é exclusiva, e seu valor relacionado pode ser uma cadeia de caracteres, um número, um objeto JSON ou até mesmo um objeto binário. Os armazenamentos de valores-chave são ideais para armazenamento em cache, gerenciamento de sessões e preferências do usuário. Os bancos de dados de valor-chave mais famosos são Redis, Amazon DynamoDB e Riak, entre outros.

Os bancos de dados de documentos gerenciam dados em formatos de documentos, principalmente JSON, BSON e XML. Nesse contexto, um documento é uma unidade que contém dados hierárquicos com estrutura e tamanho variáveis. Os bancos de dados de documentos são ideais para aplicativos que exigem esquemas flexíveis, como sistemas de gerenciamento de conteúdo, plataformas de blogs e ferramentas de análise em tempo real. O MongoDB, o Apache CouchDB e o Amazon DocumentDB são bancos de dados de documentos bem conhecidos.

Os bancos de dados da família de colunas organizam os dados em linhas e colunas. Mas, diferentemente dos bancos de dados relacionais, as colunas são agrupadas em famílias. Cada família de colunas pode conter um número ilimitado de colunas, e as linhas podem ter colunas diferentes. Os bancos de dados em família de colunas são adequados para aplicativos analíticos, de dados de séries temporais e de armazenamento de dados em que as operações de leitura e gravação precisam ser altamente eficientes. Exemplos de bancos de dados em colunas incluem o Apache Cassandra, o Apache HBase e o ScyllaDB.

Os bancos de dados de gráficos usam estruturas de gráficos com nós, bordas e propriedades para representar e armazenar dados. Os bancos de dados de gráficos são perfeitos para aplicativos com relacionamentos e redes complexas, como redes sociais, mecanismos de recomendação e sistemas de detecção de fraudes. Os bancos de dados de gráficos mais populares incluem Neo4j, Amazon Neptune e OrientDB.

Casos de uso de bancos de dados NoSQL

Os bancos de dados NoSQL são a combinação perfeita para aplicativos em tempo real que exigem baixa latência e alta taxa de transferência. Por exemplo, as plataformas de jogos on-line usam bancos de dados NoSQL para garantir acesso rápido aos dados e atualizações para sessões de usuários e tabelas de classificação.

Como podem lidar com grandes quantidades de dados não estruturados, os bancos de dados NoSQL são ideais para a análise de Big Data. Eles podem armazenar e processar dados de várias fontes (como mídia social, sensores e registros), permitindo que as empresas obtenham insights e tomem decisões orientadas por dados.

Tipos de bancos de dados: Bancos de dados em nuvem

Desde o início dos anos 2000, a computação em nuvem tem crescido exponencialmente. Serviços em nuvem como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform agora abrangem quase todos os aspectos do desenvolvimento tecnológico, inclusive os bancos de dados. Os bancos de dados em nuvem, ou bancos de dados executados em plataformas de computação em nuvem, tornaram-se essenciais para as empresas que desejam migrar suas operações para a nuvem.

Benefícios dos bancos de dados na nuvem

Os bancos de dados em nuvem têm muitos benefícios, com a escalabilidade liderando a lista. A escalabilidade permite que os recursos sejam ampliados ou reduzidos com base na demanda. Ela permite lidar com cargas de pico durante um evento específico (por exemplo, um evento viral, uma campanha de marketing etc.) sem tempo de inatividade e, ao mesmo tempo, economizar custos durante as horas de menor uso. Além disso, muitos bancos de dados em nuvem oferecem recursos de dimensionamento automático que ajustam os recursos durante os períodos de baixa demanda (no caso das empresas, isso geralmente ocorre à noite ou nos fins de semana), evitando assim qualquer intervenção manual durante os horários de pico de demanda.

Os bancos de dados em nuvem também oferecem alta flexibilidade. As plataformas de nuvem oferecem suporte a bancos de dados relacionais, NoSQL e vetoriais, entre outros. Além disso, os serviços de nuvem permitem a implementação de um determinado banco de dados em várias configurações (região, zona) e oferecem suporte a backups e réplicas.

Os bancos de dados em nuvem também são econômicos. Eles operam em um modelo de preços de pagamento conforme o uso, em que as empresas pagam apenas pelos recursos que usam. Isso elimina a necessidade de grandes investimentos iniciais em hardware e infraestrutura. A manutenção, a aplicação de patches e as atualizações são feitas pelo provedor de serviços em nuvem, reduzindo a carga operacional e o custo para as empresas.

Por fim, uma grande vantagem do uso de bancos de dados na nuvem é a acessibilidade. Os provedores de nuvem oferecem data centers em todo o mundo, o que permite que as empresas implantem bancos de dados perto de seus usuários para obter menor latência e melhor desempenho. Os bancos de dados em nuvem podem ser acessados de qualquer lugar com conexão à Internet, facilitando o trabalho remoto e a colaboração para equipes de tecnologia internacionais.

Tipos de bancos de dados: Bancos de dados vetoriais

Os bancos de dados vetoriais são projetados especificamente para lidar com vetores de dados de alta dimensão e tipos de dados complexos (como imagens ou áudio) ou qualquer tipo de dado que possa ser vetorizado. Os bancos de dados vetoriais são usados principalmente nos domínios do aprendizado de máquina e da inteligência artificial.

Bancos de dados vetoriais vs. bancos de dados tradicionais

Diferentemente dos bancos de dados tradicionais, os bancos de dados vetoriais são usados para gerenciar e consultar dados baseados em vetores. Isso é fundamental para tarefas orientadas por IA, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e sistemas de recomendação.

Os bancos de dados vetoriais diferem dos bancos de dados tradicionais de várias maneiras. A principal delas é a estrutura de dados. Os bancos de dados tradicionais geralmente gerenciam dados estruturados organizados em tabelas com linhas e colunas; os bancos de dados vetoriais são projetados para manipular e armazenar dados não estruturados na forma de vetores de alta dimensão. Esses vetores geralmente representam incorporação de dados, como imagens ou áudio gerados por modelos de aprendizado de máquina.

Outra diferença significativa é o mecanismo de consulta. Os bancos de dados tradicionais usam SQL para consultar dados; os bancos de dados vetoriais usam algoritmos de pesquisa do vizinho mais próximo e outras medidas de similaridade de vetores para localizar e recuperar dados que sejam mais semelhantes a um determinado vetor. Isso é fundamental para tarefas como pesquisa semântica e correspondência de similaridade.

Por fim, há a forma como os bancos de dados são otimizados. Os bancos de dados tradicionais são otimizados para operações CRUD (Create, Read, Update, Delete) e conformidade com ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) para garantir a integridade e a confiabilidade dos dados. Os bancos de dados vetoriais são otimizados para pesquisas rápidas e dimensionáveis e comparações de similaridade em grandes conjuntos de dados de vetores de alta dimensão.

SQL: Uma habilidade fundamental em todos os tipos de banco de dados

Apesar das diferenças entre os diversos tipos de bancos de dados, uma coisa permanece constante: a importância do SQL!

Originalmente desenvolvido para bancos de dados relacionais, o SQL evoluiu e se tornou uma ferramenta versátil que também é relevante para consultar e gerenciar dados em vários outros sistemas de banco de dados. Se você quiser seguir uma carreira em gerenciamento ou análise de dados, precisará dominar o SQL.

Alguns bancos de dados NoSQL, como o Amazon DynamoDB e o Google Cloud Bigtable, oferecem recursos de consulta semelhantes ao SQL. Esses sistemas permitem que os usuários realizem operações familiares em estruturas de dados NoSQL usando SQL. No Amazon DynamoDB, por exemplo, você pode usar a API do DynamoDB ou o PartiQL (uma linguagem de consulta compatível com SQL) para consultar um item de uma tabela.

Além disso, alguns bancos de dados vetoriais oferecem extensões SQL ou recursos de consulta semelhantes ao SQL para facilitar a interação com dados vetoriais. Isso permite que os cientistas e engenheiros de dados usem comandos SQL familiares para gerenciar e consultar vetores de dados de alta dimensão.

Independentemente de como você divide os dados, o SQL é amplamente utilizado. De acordo com a Stack Overflow Developer Survey 2023, os desenvolvedores profissionais têm maior probabilidade de usar SQL do que outras tecnologias de banco de dados: das 10 tecnologias de banco de dados mais usadas em 2023, 6 são bancos de dados relacionais.

Fonte: Pesquisa de desenvolvedores do Stack Overflow de 2023

Apesar da diversidade de tecnologias de banco de dados, o SQL continua sendo uma habilidade fundamental para qualquer pessoa que trabalhe com gerenciamento ou análise de dados. Dominar o SQL também abre uma ampla gama de oportunidades de carreira no mundo orientado por dados. Como os bancos de dados continuam a desempenhar um papel essencial na tecnologia, o SQL continuará a ser uma ferramenta vital que permite aos especialistas realizar operações em seus dados.

Se eu ainda não o convenci sobre a importância de aprender SQL, Jill Thornhill o fará em seu excelente artigo The Future of SQL.

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