Bancos de dados são cruciais para quase todos os aplicativos modernos, e seus diferentes tipos continuam aumentando em números. Em termos mais simples, um banco de dados é uma coleção organizada de dados que facilita o armazenamento, a recuperação e o gerenciamento eficientes de informações. As empresas usam diferentes tipos de bancos de dados para atender às suas necessidades comerciais exclusivas.

Neste blog, veremos todos os tipos comuns de bancos de dados com exemplos, os prós e contras de cada um e também discutiremos como selecionar qual usar para seu caso de uso específico.

O que é um banco de dados?

Um banco de dados não é apenas uma coleção aleatória de dados. O que o diferencia do conjunto de notas Post-it na sua geladeira é que a coleção de dados em um banco de dados é estruturada para armazenamento eficiente e fácil recuperação.

Esquema do banco de dados descreve como os dados são organizados, estruturados e relacionados entre si. Os usuários normalmente acessam esses dados com linguagem de consulta estruturada (SQL) utilização software de gerenciamento de banco de dados (SGBD).

Aprender mais: O que é um banco de dados? Definição, Tipos, Benefícios

Principais características de um banco de dados

A seguir estão os quatro principais recursos de cada banco de dados:

• Organização: Organização de dados para fácil gerenciamento e acesso.
• Eficiência: Capacidade de recuperar e atualizar dados rapidamente.
• Escalabilidade: Pode lidar com volumes crescentes de dados.
• Segurança: Controles de acesso robustos e recursos de segurança para proteger dados confidenciais.

Conecte seus bancos de dados sem esforço com AsteraSolução baseada em IA da

Quer você esteja usando MongoDB, MySQL ou ambos, Astera pode ajudar você a integrar todas as suas fontes e destinos de banco de dados perfeitamente.

Veja a demonstração para ver como Astera Pode ajudar

Quais são os diferentes tipos de bancos de dados?

Bancos de dados podem ser categorizados em diferentes tipos dependendo de seu uso, estrutura e métodos de armazenamento. A classificação mais importante é sobre o tipo de modelo de dados, de acordo com o qual há três tipos principais de bancos de dados: relacional, hierárquica e rede.

Neste blog, veremos os seguintes tipos de bancos de dados:

1. Bancos de dados hierárquicos
2. Bancos de dados relacionais ou SQL
3. Bancos de dados não relacionais ou NoSQL
4. Bancos de dados orientados a objetos
5. Bancos de dados de rede.

1. Bancos de dados hierárquicos

Como o nome sugere, um banco de dados hierárquico se parece muito com uma árvore genealógica. Desenvolvido na década de 1960, esse tipo estrutura dados usando um relacionamento pai-filho. O que isso significa é que cada registro pai tem um ou mais registros filhos, mas cada registro filho será vinculado apenas a um registro pai.

Exemplos: Registro do Windows, IBM Information Management System (IMS), arquivos de navegação, mapas de sites, XML, XAML, etc.

Prós:

• Recuperação de dados rápida e eficiente.
• Estrutura de banco de dados previsível.
• Fácil adição e exclusão de informações.

Contras:

• Relacionamentos pai-filho rígidos tornam inflexíveis estruturas de dados complexas, como relacionamentos muitos para muitos.
• Mais difícil de dimensionar e modificar a estrutura, o que limita suas aplicações.

2. Bancos de dados relacionais ou SQL

Bancos de dados relacionais foram projetados na década de 1970 e são considerados o tipo de banco de dados mais maduro atualmente. Em bancos de dados relacionais, os dados são armazenados na forma de tabelas discretas com campos de dados exclusivos que são identificáveis ​​por meio de uma chave primária.

Essas tabelas também podem ser vinculadas umas às outras usando chaves estrangeiras, ou seja, elas são relacionadas umas às outras. Por exemplo, uma tabela contendo informações do cliente pode ser vinculada a outra tabela contendo o histórico de compras de cada cliente.

Aprender mais: Chave Primária vs. Chave Estrangeira: 9 Diferenças Importantes

Os usuários podem interagir com os dados usando consultas simples (SQL) e executar operações como criar, ler, atualizar e excluir (CRUD) campos de dados. Devido a isso, esses bancos de dados também são informalmente chamados de bancos de dados SQL.

Exemplos: Os exemplos mais populares de bancos de dados relacionais incluem MySQL, Microsoft SQL Server e Oracle.

Prós:

• Bancos de dados relacionais garantem a integridade dos dados mantendo relacionamentos entre diferentes tabelas.
• Eles são fáceis de usar graças ao formato tabular de fácil utilização.
• Fácil de consultar e também oferece suporte a consultas em bancos de dados complexos.

Contras:

• Escalabilidade limitada e rigidez de esquema significam que eles são menos flexíveis.
• Pode não ser adequado para conjuntos de dados maiores ou altas cargas de leitura/gravação.

3. Bancos de dados não relacionais ou NoSQL

Um banco de dados não relacional ou NoSQL é comumente usado como um termo abrangente para todos os bancos de dados que não dependem de um modelo relacional. Os bancos de dados NoSQL vieram à tona devido a aplicativos web cada vez mais complexos que não podiam depender de modelos relacionais baseados em tabelas.

Considerando isso, bancos de dados não relacionais dependem de modelos flexíveis, como famílias de colunas, pares chave-valor, documentos ou gráficos para lidar com dados estruturados, não estruturados ou semiestruturados.

Prós:

• Sua natureza livre de esquema facilita o gerenciamento e o armazenamento de grandes volumes de dados. Eles também podem ser facilmente dimensionados horizontalmente.
• Os dados não são muito complexos e podem ser distribuídos entre vários nós distintos para melhor acessibilidade.

Contras:

• Como eles não têm estrutura ou esquema específico para os dados armazenados, você não pode confiar em seus dados para um determinado campo porque pode não tê-los.
• Não ter relações torna difícil atualizar os dados, pois você terá que atualizar cada detalhe separadamente.

Tipos de bancos de dados NoSQL

Os bancos de dados NoSQL podem ser classificados em quatro tipos, incluindo:

1. Bases de dados de documentos: Os bancos de dados de documentos armazenam dados em XML or JSON Documentos nesses BDs podem ser aninhados (um documento armazenado dentro do outro), e elementos específicos também podem ser indexados para consultas mais rápidas. Alguns dos bancos de dados NoSQL mais famosos, a saber, Base de sofá e MongoDB, se enquadram nessa categoria.
2. Bancos de dados orientados a colunas: Ao contrário dos bancos de dados relacionais, que armazenam dados em linhas, os DBs orientados a colunas são organizados como uma coleção de colunas. Esses bancos de dados são úteis para executar análises, pois apenas um pequeno número de colunas pode ser lido diretamente. Cada uma dessas colunas pode atuar como um registro, o que ajuda a dimensionar petabytes de dados. Exemplos comumente usados ​​são Scylla, HBase e Cassandra.
3. Bancos de dados gráficos: Os bancos de dados de grafos mostram as conexões entre diferentes pontos de dados. Eles são usados ​​para analisar diferentes tipos de dados e seus relacionamentos entre si. Os bancos de dados de grafos são representados como uma rede de objetos ou nós relacionados. Exemplos incluem Gráfico empresarial Datastax e Neo4J.
4. Armazenamentos de chave-valor: Este tipo de BD apenas armazena e fornece conhecimento rápido e direto sobre pares de chave-valor. Esta é uma maneira simples e fácil de armazenar e acessar os dados. Alguns exemplos populares incluem Amazon DynamoDB e Redis.

4. Bancos de dados orientados a objetos

Em um banco de dados orientado a objetos, o sistema armazena informações de forma semelhante a um objeto com base em princípios de programação orientada a objetos. Esses objetos contêm atributos (ou seja, os dados) e métodos (ou seja, as funções), o que os torna fáceis de referenciar e manipular.

Por exemplo, um objeto “Cliente” no banco de dados pode incluir atributos como Nome e Endereço para envio. Neste caso, obterEndereçoDeEnvio () pode ser usado para recuperar informações facilmente.

Exemplos: Alguns exemplos populares incluem Banco de Dados de Objetos, Db4o, Base de dados, Oracle Database e IBM DB2.

Prós:

• Relacionamentos de dados complexos podem ser representados naturalmente,
• Estruturas de dados complexas são tratadas com eficiência,
• Maior velocidade e facilidade de desenvolvimento para aplicativos orientados a objetos.

Contras:

• Possíveis problemas de desempenho para conjuntos de dados mais simples,
• Complexidade de implementação e manutenção,
• Adoção limitada em comparação aos bancos de dados relacionais tradicionais.

5. Bancos de dados de rede

O banco de dados é como um banco de dados hierárquico, mas é diferente porque conecta o registro filho com vários registros pais, permitindo relacionamentos bidirecionais.

Exemplos: Armazenamento de dados integrado (IDS), EDMS da Xerox, etc.

Prós: Esse tipo de banco de dados é adequado para estruturas complexas, pois pode representar efetivamente relacionamentos muitos-para-muitos.

Contras: Um banco de dados de rede é muito dependente de sua estrutura predefinida, o que torna as alterações demoradas e difíceis.

Tipos de banco de dados relacionais vs. não relacionais: como escolher

Embora tenhamos analisado os cinco tipos mais populares de bancos de dados, os relacionais e não relacionais, ou SQL vs. NoSQL, continuam sendo as opções mais populares.

Vamos comparar os dois tipos em alguns dos fatores mais importantes:

Quer saber como Astera Data Stack simplifica o gerenciamento de banco de dados? Dica: é uma plataforma 100% sem código!

Saiba Mais

Como escolher o banco de dados certo: principais fatores a serem considerados

Sua escolha de banco de dados é crítica para garantir gerenciamento de dados eficiente, alto desempenho e escalabilidade. O banco de dados que você escolher deve depender se você está gerenciando transações de clientes, analisando grandes conjuntos de dados ou construindo aplicativos em tempo real.

A seguir estão os fatores a serem considerados ao selecionar um banco de dados para suas necessidades específicas de dados:

1. Entenda sua estrutura de dados

A estrutura dos seus dados deve ser crucial para determinar o tipo certo de banco de dados. Diferentes tipos de banco de dados são adequados para diferentes tipos de dados:

• Dados altamente estruturados: Se seus dados consistem em relacionamentos claramente definidos (por exemplo, registros de clientes, transações financeiras), um banco de dados relacional (SQL) como MySQL, PostgreSQL ou SQL Server é uma escolha forte. Esses bancos de dados organizam dados em tabelas com esquemas predefinidos, garantindo consistência e integridade.
• Dados semiestruturados ou não estruturados: Se seus dados variam em formato, como documentos JSON, imagens ou arquivos multimídia, bancos de dados não relacionais (NoSQL), como MongoDB ou Couchbase, fornecem a flexibilidade necessária para lidar com diversos tipos de dados.
• Dados altamente conectados: Se seu aplicativo depende de relacionamentos complexos, como redes sociais ou mecanismos de recomendação, bancos de dados gráficos como Neo4j ou ArangoDB gerenciam conexões complexas com eficiência.

2. Requisitos de escalabilidade

À medida que seu negócio cresce, seus dados também crescem. Escolher um banco de dados que se adapte às suas necessidades é crucial:

• Escala vertical (aumento de escala): Bancos de dados relacionais normalmente dependem de escalonamento vertical, que envolve adicionar mais CPU, RAM ou armazenamento a um único servidor. Embora eficaz, essa abordagem tem limitações à medida que os custos de hardware aumentam.
• Escala horizontal (escala horizontal): Os bancos de dados NoSQL são projetados para escala horizontal, o que significa que podem distribuir cargas de trabalho em vários servidores. Isso os torna ideais para lidar com grandes volumes de dados e aplicativos de alto tráfego, como plataformas de e-commerce ou redes de mídia social.

3. Consistência de dados vs. desempenho

A necessidade de consistência e disponibilidade da sua pilha de dados influenciará sua escolha de banco de dados:

• Integridade e Consistência de Dados: Se seu sistema requer precisão e integridade rigorosas (por exemplo, transações bancárias, gerenciamento de inventário), um banco de dados relacional (compatível com ACID) é a melhor escolha. Esses bancos de dados garantem a consistência dos dados ao impor os princípios de Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade (ACID).
• Alta disponibilidade e desempenho: Se sua prioridade for velocidade e escalabilidade (por exemplo, análises em tempo real, processamento de dados de IoT), os bancos de dados NoSQL fornecem consistência eventual, o que permite gravações mais rápidas e maior distribuição de dados em vários servidores.

4. Complexidade da consulta e relacionamentos de dados

Diferentes bancos de dados oferecem suporte a diferentes recursos de consulta:

• Consultas e junções complexas: Se seu aplicativo exige junções frequentes, agregações e transações complexas, bancos de dados relacionais com Linguagem de Consulta Estruturada (SQL) fornecem poder de consulta robusto.
• Leituras/gravações simples e consultas flexíveis: Bancos de dados NoSQL, como armazenamentos de chave-valor ou bancos de dados de documentos, são otimizados para leituras e gravações de alta velocidade, tornando-os ideais para aplicativos como sistemas de gerenciamento de conteúdo ou análises em tempo real.

5. Considerações sobre desempenho e latência

A velocidade e a capacidade de resposta do seu banco de dados afetam a experiência do usuário e a eficiência do sistema:

• Leituras/gravações de baixa latência e alta velocidade: Se você precisa de recuperação rápida de dados (por exemplo, cache, armazenamento de sessão), armazenamentos de chave-valor como Redis ou Amazon DynamoDB são ideais.
• Análise e armazenamento de dados: Se seu foco é análise de big data, bancos de dados colunares como Amazon Redshift ou Google BigQuery otimizam consultas e relatórios em larga escala.

6. Necessidades específicas da indústria e casos de uso

Diferentes setores e aplicações exigem diferentes capacidades de banco de dados:

• E-commerce e Sistemas Financeiros: Exige bancos de dados relacionais (MySQL, SQL Server) para transações estruturadas, detecção de fraudes e gerenciamento de estoque.
• Aplicações de Big Data e IoT: Precisa de bancos de dados NoSQL (Cassandra, MongoDB) para lidar com ingestão de dados em larga escala e em tempo real.
• Pesquisa e aplicações baseadas em texto: Aproveite os bancos de dados de mecanismos de busca (Elasticsearch, Solr) para indexação e recuperação eficientes de grandes conjuntos de dados baseados em texto.
• Mídias sociais e mecanismos de recomendação: Use bancos de dados gráficos (Neo4j, Amazon Neptune) para gerenciar interações e relacionamentos complexos do usuário.

7. Facilidade de gerenciamento e manutenção

O gerenciamento de banco de dados pode impactar a eficiência operacional:

• Bancos de dados em nuvem gerenciados: Serviços como Amazon RDS, Google Firebase e Azure Cosmos DB fornecem dimensionamento, backups e manutenção automatizados, reduzindo a sobrecarga administrativa.
• Bancos de dados auto-hospedados: Oferece controle total sobre configurações e segurança, mas exige experiência interna para manutenção e otimização.

8. Considerações sobre custos e licenciamento

As restrições orçamentárias desempenham um papel fundamental na seleção do banco de dados:

• Bancos de dados de código aberto: Opções como PostgreSQL, MySQL e MongoDB oferecem soluções econômicas com suporte ativo da comunidade.
• Bancos de dados empresariais: Oracle e SQL Server oferecem recursos premium e suporte dedicado, mas têm taxas de licenciamento mais altas.
• Modelos de preços baseados em nuvem: Serviços como AWS DynamoDB, Google Bigtable e Azure SQL Database oferecem preços de pagamento conforme o uso, o que os torna escaláveis ​​para startups e grandes empresas.

Conecte-se e mova dados instantaneamente entre seus bancos de dados

Baixe o teste gratuito de 14 dias

Conclusão

Selecionar o tipo certo de banco de dados requer um equilíbrio cuidadoso de desempenho, escalabilidade, integridade de dados e custo. Enquanto bancos de dados relacionais são ideais para dados estruturados e aplicativos transacionais, bancos de dados NoSQL oferecem flexibilidade e escalabilidade para necessidades de big data e processamento em tempo real.

Antes de decidir, avalie seus requisitos de dados, complexidade de consulta e estratégia de crescimento de longo prazo. O banco de dados certo otimizará o desempenho do seu sistema e garantirá um gerenciamento de dados perfeito conforme seu negócio cresce.

Integre perfeitamente todos os seus bancos de dados com Astera

Para aproveitar ao máximo seu(s) banco(s) de dados, é importante contar com uma solução de integração de dados que possa não apenas integrar, mas também ajudar você a construir e dimensionar seus pipelines de dados sem esforço.

AsteraFerramenta de integração de dados sem código e orientada por IA foi projetado para ajudar usuários com diferentes conhecimentos técnicos a criar pipelines de dados sem esforço com a ajuda da automação alimentada por IA.

Obtenha acesso de teste gratuito or conecte-se conosco para saber mais sobre como Astera pode ajudar com suas necessidades de integração de banco de dados.