Tipos de bancos de dados

Um banco de dados é uma coleção estruturada de dados organizados que são armazenados, gerenciados e acessados eletronicamente. Os bancos de dados facilitam a busca de informações específicas, a análise de tendências, a geração de relatórios e a garantia da integridade dos dados. Normalmente, os bancos de dados são gerenciados por um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS), um aplicativo de software que fornece uma interface para usuários e aplicativos interagirem com os dados armazenados no banco de dados.

Esta página abordará o assunto:

• Quais são os tipos de bancos de dados?
• Exemplos de bancos de dados
• Conclusão
• PERGUNTAS FREQUENTES
  

Quais são os tipos de bancos de dados?

Há muitos tipos diferentes de bancos de dados porque diferentes tipos de dados e requisitos de aplicativos exigem abordagens diferentes para o armazenamento e a recuperação de dados. Cada tipo de banco de dados é otimizado para casos de uso específicos, modelos de dados, necessidades de escalabilidade e características de desempenho. Como você verá a seguir, é comum que um determinado banco de dados se enquadre em mais de uma categoria. Além disso, os bancos de dados de vários modelos, como o Couchbase, são projetados especificamente para suportar vários modelos de dados para aumentar a versatilidade e, ao mesmo tempo, minimizar a complexidade, o gerenciamento, a dispersão de dados e os custos.

Bancos de dados relacionais

Um banco de dados relacional é um repositório digital estruturado para armazenar e organizar dados e, normalmente, é usado para alimentar vários aplicativos, inclusive sistemas empresariais e da Web. Os bancos de dados relacionais utilizam tabelas para armazenar dados, sendo que cada tabela consiste em linhas (registros) e colunas (campos). As relações entre as tabelas são estabelecidas por meio de chaves, garantindo a integridade dos dados e permitindo consultas eficientes. A SQL (linguagem de consulta estruturada) é comumente usada para gerenciar e manipular os dados, permitindo que os usuários recuperem, insiram, atualizem e excluam informações. Os bancos de dados relacionais oferecem uma maneira consistente e lógica de gerenciar e acessar dados, o que os torna uma ferramenta vital para o manuseio de informações estruturadas em uma ampla gama de setores e contextos.

Bancos de dados NoSQL

Um banco de dados NoSQL (não apenas SQL) é um DBMS que diverge dos bancos de dados relacionais tradicionais ao empregar uma estrutura flexível e sem esquema. Eles são projetados para lidar com grandes volumes de dados não estruturados ou semiestruturados, como conteúdo de mídia social, dados de sensores e multimídia. Ao contrário dos bancos de dados relacionaisOs bancos de dados NoSQL usam vários modelos de dados - baseados em documentos, valores-chave, SQL++, família de colunas e gráficos - para otimizar o desempenho e a escalabilidade. Eles se destacam em ambientes distribuídos e em nuvem, proporcionando dimensionamento horizontal e alta disponibilidade. Embora ofereçam vantagens como velocidade, escalabilidade e flexibilidade, os bancos de dados NoSQL não têm o rigor estruturado dos bancos de dados relacionais tradicionais, e nem todos suportam ACID (atomicidade, consistência, isolamento, durabilidade) transações em vários documentos.

Bancos de dados na nuvem

Bancos de dados na nuvem são sistemas de banco de dados hospedados em plataformas de computação em nuvem que permitem aos usuários armazenar, gerenciar e acessar seus dados pela Internet em vez de em servidores locais. Os bancos de dados em nuvem oferecem alta escalabilidade, permitindo que os usuários adicionem ou reduzam recursos para acomodar facilmente as cargas de trabalho em constante mudança. Eles também oferecem acessibilidade global, permitindo que os usuários acessem os dados de qualquer lugar com uma conexão à Internet. Esses bancos de dados são fornecidos em vários modelos, inclusive relacional e NoSQL, e podem ser adaptados a diversas estruturas de dados e necessidades de aplicativos. Os provedores de bancos de dados em nuvem cuidam do gerenciamento da infraestrutura, dos backups e da manutenção, liberando os usuários das complexidades do gerenciamento de hardware. A tecnologia de nuvem revolucionou o gerenciamento de dados ao permitir acesso contínuo aos dados, alta disponibilidade e gerenciamento simplificado para empresas de todos os portes.

Banco de dados como serviço (DBaaS)

Um DBaaS é uma solução de computação em nuvem que fornece aos usuários um ambiente de banco de dados gerenciado. Em um DBaaS, o provedor de serviços lida com as tarefas de manutenção do banco de dados, como instalação, configuração, dimensionamento, backups e atualizações. Os usuários podem acessar e gerenciar o banco de dados usando uma interface baseada na Web ou APIs sem se preocupar com a infraestrutura subjacente. Esse modelo permite que as organizações se concentrem em seus dados e aplicativos em vez de se preocuparem com as complexidades operacionais do gerenciamento do banco de dados. As ofertas de DBaaS atendem a vários tipos de banco de dados, inclusive bancos de dados relacionais e NoSQL, e fornecem armazenamento flexível, capacidade de computação e escalabilidade. Essa abordagem geralmente aumenta a eficiência, reduz os custos e acelera os processos de desenvolvimento das empresas ao terceirizar as complexidades do gerenciamento de banco de dados para especialistas na nuvem.

Bancos de dados distribuídos

Um banco de dados distribuído é um conjunto de bancos de dados interconectados espalhados por vários locais físicos ou sistemas de computador. Diferentemente de um banco de dados centralizado que armazena todos os dados em um único local, um banco de dados distribuído divide e armazena os dados de forma descentralizada. As organizações geralmente usam esses sistemas quando vários usuários ou aplicativos precisam armazenar, acessar e atualizar grandes quantidades de dados em locais geograficamente dispersos. Essa arquitetura oferece várias vantagens, incluindo maior escalabilidade, tolerância a falhas e desempenho aprimorado. Os bancos de dados distribuídos também aumentam a eficiência ao permitir que os dados sejam acessados e manipulados simultaneamente a partir de vários nós. No entanto, a descentralização pode tornar o gerenciamento da consistência dos dados, a sincronização e a comunicação de rede mais complexos e desafiadores.

Bancos de dados na memória

Um banco de dados na memória é um tipo de DBMS que armazena e manipula dados principalmente na memória principal do computador (RAM) em vez de armazená-los em disco. Essa abordagem resulta em tempos de acesso e recuperação de dados significativamente mais rápidos, pois o acesso a dados da memória é muito mais rápido do que a leitura de discos. Os bancos de dados na memória são especialmente adequados para aplicativos que exigem respostas de baixa latência, transações de alta velocidade e processamento rápido de dados em tempo real. Embora ofereçam benefícios excepcionais de desempenho, a RAM disponível limita a quantidade de dados que podem manipular. As organizações geralmente escolhem bancos de dados na memória para armazenamento em cache, análise em tempo real e aplicativos que exigem processamento rápido de consultas.

Bancos de dados incorporados

Um banco de dados incorporado é um sistema de banco de dados autônomo integrado diretamente à base de código de um aplicativo, eliminando a necessidade de um servidor de banco de dados separado. Ele é fortemente acoplado ao aplicativo e reside em seu espaço de memória. Essa abordagem reduz a complexidade, oferece acesso mais rápido aos dados e simplifica a implementação porque o banco de dados se torna parte integrante da distribuição do aplicativo. Os bancos de dados incorporados são normalmente usados em aplicativos de desktop, aplicativos móveis e cenários de usuário único em que o armazenamento leve de dados e o acesso local são priorizados em relação à escalabilidade e aos recursos de rede dos bancos de dados cliente-servidor tradicionais.

Bancos de dados de documentos

Um banco de dados de documentos é um tipo de banco de dados NoSQL que armazena e gerencia dados em um formato flexível e semiestruturado, geralmente usando documentos JSON. Diferentemente dos bancos de dados relacionais tradicionais, que usam tabelas e linhas, os bancos de dados de documentos armazenam dados como documentos autônomos, cada um contendo vários atributos e valores. Cada documento pode conter diversos tipos de dados, como texto, números, matrizes e estruturas aninhadas. Esse design sem esquema possibilita modelos de dados dinâmicos e adaptáveis que permitem aos desenvolvedores armazenar, recuperar e atualizar facilmente dados complexos, hierárquicos ou não estruturados. Os bancos de dados de documentos são adequados para aplicativos que exigem escalabilidade, agilidade e ciclos de desenvolvimento rápidos, como sistemas de gerenciamento de conteúdo, análises em tempo real e plataformas de comércio eletrônico.

Bancos de dados de valores-chave

Um banco de dados de valor-chave é um tipo de banco de dados NoSQL que armazena e recupera dados como pares de chaves e valores associados. Cada chave é um identificador exclusivo, e seu valor correspondente pode ser um item de dados simples, uma estrutura de dados mais complexa ou até mesmo um objeto binário. Esse design promove acesso rápido e eficiente aos dados, pois a recuperação é baseada em pesquisas diretas de chaves. Os bancos de dados de valor-chave são excelentes em cenários que exigem operações de leitura e gravação em alta velocidade, como cache, análise em tempo real e gerenciamento de sessões. No entanto, eles podem não ter os recursos avançados de consulta e relacionais dos bancos de dados relacionais tradicionais, o que os torna mais adequados para casos de uso em que a estrutura de dados é simples e predefinida, e a velocidade é a principal preocupação.

Bancos de dados gráficos

Um banco de dados de gráficos é um tipo especializado de banco de dados projetado para armazenar e gerenciar dados interconectados de forma eficiente. Ele representa os dados como nós (entidades) e bordas (relacionamentos), formando uma estrutura de gráfico. Cada nó pode conter atributos, enquanto as bordas definem conexões e propriedades entre os nós. Esse design torna os bancos de dados de gráficos ideais para lidar com relacionamentos complexos e consultar padrões de dados que envolvem conexões, como redes sociais, sistemas de recomendação e gráficos de conhecimento. Diferentemente dos bancos de dados relacionais tradicionais, os bancos de dados de grafos são excelentes para percorrer relacionamentos e permitir consultas de dados mais rápidas e intuitivas. Eles permitem que os aplicativos descubram insights e façam conexões que podem ser desafiadoras ou lentas com outros modelos de banco de dados.

Bancos de dados colunares

Um banco de dados colunar é um tipo de sistema de gerenciamento de banco de dados projetado para otimizar o armazenamento e a recuperação de dados. Diferentemente dos bancos de dados tradicionais baseados em linhas, que armazenam e recuperam dados em linhas, os bancos de dados colunares organizam os dados verticalmente, agrupando e armazenando os valores de cada coluna juntos. Essa arquitetura aumenta a compactação de dados e minimiza as operações de E/S, resultando em um desempenho de consulta mais rápido e em uma análise de dados aprimorada. Os bancos de dados colunares são especialmente adequados para cargas de trabalho analíticas que envolvem consultas e agregações complexas em grandes conjuntos de dados. Eles se destacam em cenários em que as operações de leitura pesada, como relatórios e análise de dados, são mais frequentes do que as operações de gravação. Os bancos de dados colunares são adequados para aplicativos de data warehousing, business intelligence e análise de dados.

Bancos de dados hierárquicos

Um banco de dados hierárquico é um modelo de armazenamento de dados em que as informações são organizadas em uma estrutura semelhante a uma árvore, com cada elemento de dados tendo um pai e, possivelmente, vários filhos. Esse modelo representa os relacionamentos de uma forma pai-filho, semelhante a uma árvore genealógica. Cada pai pode ter vários filhos, mas um filho pode ter apenas um pai. A recuperação de dados em um banco de dados hierárquico normalmente envolve a navegação por níveis de relacionamentos pai-filho. Embora sejam adequados para determinados aplicativos com hierarquias rígidas, como sistemas de arquivos, os bancos de dados hierárquicos podem ser menos flexíveis para relacionamentos de dados mais complexos em comparação com outros modelos de banco de dados, como bancos de dados relacionais ou de documentos.

Bancos de dados orientados a objetos

Um banco de dados orientado a objetos é um tipo de DBMS projetado para armazenar e gerenciar estruturas de dados complexas como objetos, encapsulando tanto os dados quanto os métodos que operam sobre eles. Diferentemente dos bancos de dados relacionais tradicionais, que usam tabelas com linhas e colunas, os bancos de dados orientados a objetos representam entidades do mundo real e seus relacionamentos de forma mais natural. Nesse contexto, os objetos podem incluir atributos (dados) e métodos (funções) que definem seu comportamento. Essa abordagem é particularmente vantajosa para aplicativos com modelos de dados complexos, pois permite uma melhor modelagem de cenários do mundo real e suporta conceitos como herança, encapsulamento e polimorfismo da programação orientada a objetos. Os bancos de dados orientados a objetos são adequados para sistemas multimídia, sistemas de informações geográficas e aplicativos complexos em que as estruturas de dados são inerentemente hierárquicas ou interconectadas.

Exemplos de bancos de dados

A lista a seguir demonstra exemplos dos tipos de banco de dados listados acima:

Exemplos de bancos de dados relacionais: Microsoft SQL Server, MySQL, banco de dados Oracle

Exemplos de bancos de dados NoSQL: Couchbase, Apache Cassandra, MongoDB™, Redis

Exemplos de bancos de dados na nuvem: Amazon DynamoDB, Couchbase Capella™, MongoDB Atlas

Exemplos de banco de dados como serviço: Amazon DynamoDB, Couchbase Capella, MongoDB Atlas

Exemplos de bancos de dados distribuídos: Amazon DynamoDB, Apache Cassandra, Couchbase

Exemplos de bancos de dados na memória: Couchbase, Memcached, Redis

Exemplos de bancos de dados incorporados: Couchbase Lite, SAP HANA Cloud, SQLite

Exemplos de bancos de dados de documentos: Amazon DynamoDB, Couchbase, Elasticsearch, MongoDB

Exemplos de bancos de dados de valores-chave: Amazon DynamoDB, Apache Cassandra, Couchbase, Redis

Exemplos de bancos de dados de gráficos: Amazon Neptune, JanusGraph, Neo4j

Exemplos de bancos de dados colunares: Amazon Redshift, Apache Cassandra, ClickHouse

Exemplos de bancos de dados hierárquicos: Sistema de gerenciamento de informações da IBM, RDM Mobile, Registro do Windows

Exemplos de bancos de dados orientados a objetos: IBM Db2, InterSystems IRIS, ObjectStore

Conclusão

Os dois principais tipos de bancos de dados são os relacionais (SQL) e os não relacionais (NoSQL). Essas duas categorias incluem uma ampla variedade de subcategorias que, às vezes, se sobrepõem. Os bancos de dados relacionais organizam os dados em tabelas estruturadas e são adequados para consultas e transações complexas. Os bancos de dados NoSQL armazenam dados em formatos mais flexíveis e são ideais para lidar com grandes volumes de dados não estruturados ou semiestruturados com alta escalabilidade. Para escolher o melhor tipo de banco de dados, considere fatores como estrutura de dados, complexidade da consulta, escalabilidade e requisitos do projeto. Um banco de dados relacional pode ser preferível se as relações de dados forem bem definidas e a consistência for crucial. Para dados dinâmicos e em rápida evolução ou aplicativos de grande escala, um banco de dados NoSQL provavelmente será mais adequado devido à sua agilidade e escalabilidade.

O Couchbase é único no sentido de que combina o melhor do SQL e do NoSQL em um poderoso banco de dados multimodelo que reduz a complexidade e o TCO.

Recursos adicionais:

Por que escolher o NoSQL

Guia do desenvolvedor para bancos de dados

O que é SQL?

Banco de dados vs. data warehouse

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PERGUNTAS FREQUENTES

Uma planilha é um banco de dados?

Uma planilha pode parecer um banco de dados simples porque organiza as informações em linhas e colunas, mas não é um banco de dados verdadeiro. Um banco de dados contém apenas dados brutos e não pode ser formatado como uma planilha. Além disso, os bancos de dados tradicionais oferecem recursos mais avançados, como relações de dados, indexação e consulta, que normalmente não existem nas planilhas.

Que tipo de informação é armazenada em um banco de dados?

Os bancos de dados armazenam informações como texto, números, imagens e muito mais. Diferentes tipos de bancos de dados são usados para armazenar diferentes tipos de dados. Um banco de dados relacional usa tabelas para armazenar dados estruturados com relações definidas, por exemplo, dados financeiros, dados de gerenciamento de estoque e registros de saúde. Os bancos de dados NoSQL armazenam diversos tipos de dados, como documentos, pares de valores-chave, gráficos e outros, para aplicativos que exigem flexibilidade para dados não estruturados ou semiestruturados.

Qual banco de dados devo aprender?

O banco de dados que você deve aprender depende de seus objetivos específicos e do tipo de aplicativos em que pretende trabalhar. Para escolher o banco de dados, pesquise as necessidades de seus projetos e a adequação do banco de dados à escalabilidade, ao modelo de dados e aos requisitos de consulta. Embora os bancos de dados relacionais ainda sejam os mais usados, os bancos de dados NoSQL são o tipo de banco de dados que mais cresce, especialmente a subcategoria de bancos de dados de documentos.

Devo escolher um banco de dados relacional ou não relacional?

Sua escolha entre um banco de dados relacional ou não relacional depende dos requisitos do seu projeto. Os bancos de dados relacionais são adequados para dados estruturados, consultas complexas e conformidade com ACID. Os bancos de dados não relacionais (NoSQL) podem ser melhores para dados não estruturados ou semiestruturados, escalabilidade e flexibilidade. Avalie seu modelo de dados, suas necessidades de desempenho e seus requisitos de escalabilidade antes de tomar uma decisão.