banco de dados - Marcely Francisco

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SISTEMAS DE INFORMAÇÃO 
 
MARCELY FRANCISCO DA SILVA - 221372022 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
BANCO DE DADOS NOSQL 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Guarulhos 
2023 
 
 
 
 
 
 
MARCELY FRANCISCO DA SILVA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
BANCO DE DADOS NOSQL 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Trabalho apresentado ao Curso Sistemas de Informação 
do Centro Universitário ENIAC para a disciplina Banco 
de dados com NoSQL. 
 
Prof. Eduardo Galvão 
 
 
 
 
 
 
 
 
Guarulhos 
2023 
 
 
 
 
O termo "NoSQL" faz referência a tipos de bancos de dados não relacionais, os 
quais armazenam dados de maneira distinta das tabelas utilizadas pelos bancos de 
dados relacionais. Os bancos de dados NoSQL podem ser consultados utilizando 
APIs específicas da linguagem, linguagens declarativas estruturadas para consulta e 
até linguagens de exemplo para consulta. Isso é o motivo pelo qual eles também são 
conhecidos como bancos de dados "não apenas SQL". 
 
Os bancos de dados NoSQL foram desenvolvidos para lidar com desafios de 
escalabilidade, flexibilidade e volume de dados que podem não ser facilmente 
abordados pelos bancos de dados relacionais tradicionais. Eles podem armazenar 
dados em formatos diversos, como documentos, grafos, pares chave-valor ou 
colunas, permitindo maior adaptação a situações onde os dados não possuem uma 
estrutura fixa ou onde a escala é primordial. 
 
Apesar de não utilizarem a linguagem SQL tradicionalmente associada aos bancos 
de dados relacionais, os bancos de dados NoSQL oferecem mecanismos para 
consulta e recuperação de dados por meio de APIs e linguagens de consulta 
específicas para cada sistema. Essas linguagens podem ser específicas da 
plataforma e foram projetadas para trabalhar com os tipos de dados particulares do 
respectivo banco de dados NoSQL. 
 
A expressão "não apenas SQL" enfatiza a ideia de que esses bancos de dados não 
estão restritos ao uso exclusivo da linguagem SQL, como é comum nos bancos de 
dados relacionais. Isso dá aos desenvolvedores maior flexibilidade para escolher a 
abordagem mais adequada às necessidades de seus projetos, seja optando por 
bancos de dados relacionais convencionais ou adotando os bancos de dados 
NoSQL. 
 
 
 
 
SQL x NoSQL 
Basicamente os bancos de dados SQL são relacionais, enquanto os bancos de 
dados NoSQL são não relacionais. O sistema de gerenciamento de banco de dados 
relacional (RDBMS) é a base para a linguagem de consulta estruturada (SQL), que 
permite aos usuários acessar e manipular dados em tabelas altamente estruturadas. 
 
Tipos de bancos de dados NoSQL 
 
Existem diversos tipos de bancos de dados NoSQL, cada um feito para atender a 
distintas exigências e cenários de aplicação. Eis os principais tipos de bancos de 
dados NoSQL: 
 
Bancos de Dados de Documentos: 
 - Exemplos: MongoDB, Couchbase, Elasticsearch. 
 - Armazenam dados em formato de documentos, geralmente em JSON ou BSON. 
 - Cada documento pode ter uma estrutura flexível, o que é útil para dados não 
uniformes. 
 
Bancos de Dados de Grafos: 
 - Exemplos: Neo4j, Amazon Neptune, ArangoDB. 
 - Projetados para armazenar e consultar dados relacionais em forma de grafos. 
 - Ideais para modelar relacionamentos complexos entre entidades. 
 
Bancos de Dados de Pares Chave-Valor: 
 - Exemplos: Redis, Amazon DynamoDB, Riak. 
 - Armazenam dados como pares de chave e valor, semelhante a um dicionário. 
 - Oferecem alta velocidade na recuperação de dados, sendo ideais para caches e 
armazenamento em memória. 
 
Bancos de Dados de Colunas: 
 - Exemplos: Cassandra, HBase, Google Bigtable. 
 - Armazenam dados em colunas, em vez de linhas como nos bancos de dados 
 
 
relacionais. 
 - Eficientes para consultas analíticas e manipulação de grandes volumes de dados. 
 
Bancos de Dados Multi-Modelo: 
 - Exemplos: Couchbase, ArangoDB, OrientDB. 
 - Combinam características de diferentes tipos de bancos de dados NoSQL, 
permitindo o uso de múltiplos modelos de dados. 
 
Bancos de Dados de Tempo-Série: 
 - Exemplos: InfluxDB, OpenTSDB, TimescaleDB. 
 - Especializados em armazenar dados que têm uma dimensão de tempo, como 
registros de sensores e métricas. 
 
Bancos de Dados de Eventos: 
 - Exemplos: Apache Kafka, Amazon Kinesis. 
 - Projetados para capturar, armazenar e processar eventos em tempo real, como 
logs e dados de streaming. 
 
Cada categoria de banco de dados NoSQL apresenta suas próprias vantagens e 
desvantagens, e a seleção do tipo adequado depende das necessidades específicas 
do seu projeto. Além disso, é válido notar que o cenário NoSQL é diversificado e 
está em contínua evolução, com novos tipos de bancos de dados surgindo para 
suprir demandas emergentes. 
 
Exemplos de aplicações 
 
Tecnologia Web e Móvel: 
 - Plataformas online, redes sociais e aplicativos móveis aproveitam bancos de 
dados NoSQL para armazenar perfis de usuários, interações sociais e outros dados 
dinâmicos. 
 
 
 
 
 
Análise de Grandes Dados: 
 - Bancos de dados NoSQL são empregados para armazenar volumes massivos de 
dados provenientes de sensores, dispositivos IoT e fluxos de eventos, facilitando 
análises em tempo real e insights avançados. 
 
E-Commerce: 
 - Plataformas de comércio eletrônico utilizam bancos de dados NoSQL para 
gerenciar inventários, históricos de compras e preferências de clientes, permitindo 
personalização e sugestões relevantes. 
 
Jogos Online: 
 - Jogos multiplayer online de grande escala dependem de bancos de dados 
NoSQL para rastrear ações dos jogadores, conquistas, itens de jogo e interações em 
tempo real. 
 
Gestão de Conteúdo: 
 - Sistemas de gerenciamento de conteúdo e blogs recorrem a bancos de dados 
NoSQL para guardar artigos, multimídia e outros tipos de conteúdo com flexibilidade 
de estrutura. 
 
Aplicações em Tempo Real: 
 - Setores que requerem baixa latência, como recomendações em tempo real, 
análises de fraude e processamento de eventos, dependem dos bancos de dados 
NoSQL. 
 
Logística e Rastreamento: 
 - Sistemas de rastreamento e logística utilizam bancos de dados NoSQL para 
armazenar e processar informações de localização, rotas e entregas. 
 
Gestão de Sensores: 
 - Dispositivos IoT e sistemas de monitoramento dependem de bancos de dados 
 
 
NoSQL para armazenar informações de sensores, medições e eventos em tempo 
real. 
 
Mídia e Entretenimento: 
 - Plataformas de streaming de música, vídeo e outros tipos de mídia confiam em 
bancos de dados NoSQL para gerenciar catálogos e preferências de usuário. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Conclusão 
 
Ao longo do desenvolvimento do trabalho pude aprender sobre os diversos aspectos 
dos bancos de dados NoSQL e suas aplicações em variados cenários atuais. 
Por ter uma grande diversidade de tipos de bancos de dados NoSQL, cada um com 
suas próprias características e linguagens de consulta, pude perceber que ao optar 
por usar o banco de dados NoSQL posso ter uma dificuldade em escolher um 
modelo ideal para o meu projeto. 
 
Um outro ponto que pode gerar um trabalho a mais quando optamos por usar o 
banco de dados NoSQL é que constantemente a tecnologia avança, então como 
tudo dentro dessa área, é essencial manter-se atualizado sobre as tendências 
emergentes nos bancos de dados NoSQL e considerar cuidadosamente as 
necessidades específicas de cada projeto antes de tomar decisões.