SQL vs. NoSQL: comparação completa de recursos, diferenças e muito mais

Ao escolher um banco de dados, uma das decisões mais importantes que você precisa tomar é se deve optar por um banco de dados SQL ou NoSQL.

Neste artigo, veremos o que são SQL e NoSQL e as principais diferenças entre eles. Mais importante ainda, informaremos quando é melhor usar SQL ou NoSQL.

Por fim, discutiremos por que você precisa contratar a equipe técnica mais competente para gerenciar e trabalhar com seus bancos de dados.

Ao final deste artigo, você saberá qual tipo de banco de dados é mais adequado para sua empresa e seus objetivos. Você poderá então contratar os melhores desenvolvedores de SQL ou especialistas em NoSQL, como desenvolvedores de MongoDB.

O que é SQL?

Structured Query Language (SQL) é uma linguagem de programação que existe desde o início dos anos 1970. Naquela época, o armazenamento de dados era caro, então o foco principal do SQL era reduzir a duplicação de dados.

SQL é amplamente utilizado para gerenciamento de dados em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais. A linguagem é usada para consultar bancos de dados relacionais, que são bancos de dados que reconhecem relacionamentos entre itens de dados armazenados.

Exemplos de bancos de dados relacionais SQL

• MySQL

• Oracle

• Microsoft SQL Server

• PostgreSQL

• Db2

• YugabyteDB

• CockroachDB

• Azure SQL Database

• Microsoft Access

• Ingres

• Sybase

• SQLite

O que é NoSQL?

Os bancos de dados NoSQL são não relacionais (ao contrário do SQL, que é relacional). Eles surgiram pela primeira vez no final dos anos 2000, quando a produtividade do desenvolvedor se tornou mais importante que os custos de armazenamento.

Crucialmente, NoSQL não significa que esses bancos de dados nunca usem SQL. (Existem bancos de dados NoSQL que podem e oferecem suporte a SQL.) Em vez disso, é melhor pensar no NoSQL como “não apenas SQL”.

Exemplos de bancos de dados NoSQL

• Google Cloud BigTable

• Apache HBase

• Redis

• FaunaDB

• CouchDB

• MongoDB

• Cassandra

• Elasticsearch

• Neo4j

• HBase

• InfinityDB

• DynamoDB

• MariaDB

• Scylla

• ArangoDB

• InfiniteGraph

Quais são as diferenças entre SQL e NoSQL?

Vamos examinar as diferenças entre os bancos de dados SQL e NoSQL:

Quais modelos de armazenamento o SQL e o NoSQL usam?

Os bancos de dados SQL usam tabelas com colunas (atributos) e linhas (registros) fixas. Esses bancos de dados seguem regras específicas relativas à integridade e consistência.

Os bancos de dados NoSQL, entretanto, não seguem esse formato rígido. Em vez disso, eles tendem a pertencer a uma das quatro categorias:

• Orientado a documentos: armazenam e codificam dados em documentos em formatos como JSON, XML, YAML , e BSON

• Orientado a grafos: estruturam dados como nós e relacionamentos para mostrar as conexões entre diferentes elementos de dados

• Orientado a colunas: armazena dados em células agrupadas em um número ilimitado de colunas em vez de linhas

• Chave-valor: armazena dados como pares de chave-valor, onde cada chave é um identificador exclusivo que mapeia para um valor associado

Quais esquemas de banco de dados são usados em SQL e NoSQL?

O SQL requer um esquema rígido, predefinido, estático ou fixo. Ele organiza os dados de forma tabular e relacional. Portanto, você precisa estruturar e organizar os dados antes de construir um banco de dados SQL.

Os bancos de dados NoSQL possuem esquemas flexíveis e dinâmicos para dados não estruturados. Portanto, não há muita necessidade de estruturar ou organizar os dados antes de colocá-los em um banco de dados NoSQL.

Qual a escalabilidade dos bancos de dados SQL e NoSQL?

Tanto o SQL quanto o NoSQL são escaláveis, embora a natureza de sua escalabilidade seja diferente.

Você pode dimensionar bancos de dados SQL “verticalmente” se exceder a capacidade atual do servidor, o que significa que você pode aumentar o poder de processamento do hardware atual migrando para um servidor maior. Isso envolve adicionar RAM, SSD ou capacidade de CPU.

Por outro lado, você pode dimensionar facilmente bancos de dados NoSQL “horizontalmente” adicionando mais servidores para lidar com tráfego maior conforme necessário. Pense nisso como adicionar mais espaço a uma casa construindo uma extensão no mesmo andar.

Em geral, o dimensionamento horizontal oferece maior capacidade e mais poder, o que significa que os bancos de dados NoSQL são a melhor escolha se você tiver grandes conjuntos de dados que mudam regularmente.

Embora você possa dimensionar bancos de dados SQL horizontalmente, isso não é bem suportado.

O SQL é mais rápido que o NoSQL?

Nem o SQL nem o NoSQL é mais rápido que o outro, em geral. Pelo contrário, a sua velocidade depende do contexto em que estão sendo utilizados.

Os bancos de dados SQL foram projetados quando o armazenamento de dados era caro e a duplicação de dados tinha o potencial de desperdiçar muito dinheiro. Portanto, os bancos de dados SQL evitam duplicação e redundância de dados.

Isso significa que os bancos de dados SQL são mais rápidos para consultas, junções, atualizações, etc.

Por outro lado, os bancos de dados NoSQL foram projetados para dados não estruturados. Conforme explicado anteriormente, podem ser bancos de dados orientados a colunas, grafos, documentos ou valores-chave.

Nos bancos de dados NoSQL, os dados são armazenados juntos (não separadamente, como acontece no SQL). Isso significa que é mais rápido executar operações de leitura ou gravação em uma entidade de dados em comparação com bancos de dados SQL.

Essencialmente, o SQL é ótimo para proteger a validade dos dados, enquanto o NoSQL é ideal para quando você precisa de disponibilidade rápida de big data.

Quais são os prós e os contras do NoSQL e do SQL?

A seguir, veremos as vantagens e desvantagens dos bancos de dados NoSQL e SQL.

Prós do SQL

1. Grande comunidade de usuários

A linguagem SQL existe desde a década de 1970. Apesar de ter mais de 50 anos, ainda hoje é amplamente utilizada. Ao longo dos anos, atraiu uma grande comunidade de especialistas em SQL que estão entusiasmados em compartilhar seus conhecimentos.

Os desenvolvedores podem encontrar facilmente respostas para suas perguntas e descobrir oportunidades de colaboração. Existem também vários fornecedores e consultores de SQL aos quais você pode recorrer caso precise de suporte extra.

2. Esquema rígido e padronizado

Superficialmente, isso pode parecer um contra, mas ter um esquema inflexível é útil quando seus objetivos são manter a segurança, a integridade dos dados, consistência e conformidade. Isso leva à…

3. Conformidade com propriedades de bancos de dados ACID

ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade) é um conjunto de propriedades de banco de dados que garantem a validade dos dados, mesmo quando há são falhas de energia, erros ou outros contratempos.

Devido à estrutura rígida dos bancos de dados relacionais SQL, sua conformidade ao modelo ACID é alta.

SQL é a melhor escolha ao executar aplicativos se a integridade dos dados for fundamental e não houver espaço para erros.

4. Linguagem simples baseada em palavras-chave

Poucas linguagens de programação são tão fáceis de usar quanto SQL. Nenhuma programação é necessária; você pode consultar e gerenciar bancos de dados com palavras-chave. SQL costuma ser uma das primeiras linguagens que os desenvolvedores de back-end aprendem na faculdade devido à sua simplicidade.

Contras do SQL

1. Despesas contínuas

Conforme explicado anteriormente, você dimensiona bancos de dados SQL “verticalmente” se exceder a capacidade atual do servidor. Você pode aumentar o poder de processamento adicionando RAM, SSD ou capacidade de CPU.

Porém, isso requer investimento contínuo, pois você precisará gastar mais à medida que seus dados crescem.

2. Fica mais lento com o tempo

A vantagem do SQL em remover a duplicação e a redundância de dados também é sua desvantagem. À medida que o banco de dados aumenta, as junções entre as tabelas podem torná-lo mais lento.

3. Planejamento inicial

O SQL requer um esquema rígido, predefinido, estático ou fixo. E uma vez implementado, é difícil fazer alterações.

Isso significa que você deve alocar um tempo substancial para o planejamento antes de poder produzir o banco de dados.

Prós do NoSQL

1. Consultas rápidas

Com o NoSQL, é mais rápido executar consultas em grandes conjuntos de dados. O SQL também pode ser rápido, mas sua velocidade fica prejudicada à medida que o banco de dados cresce. Isso não acontece com bancos de dados NoSQL, pois eles não exigem junções.

2. Resiliente e estável

Como os dados NoSQL estão espalhados por muitas regiões e servidores, não há um ponto único de falha. Isso significa que eles fornecem tempo de inatividade zero e disponibilidade contínua.

3. Mais barato em comparação

Como você pode dimensionar bancos de dados NoSQL horizontalmente adicionando servidores, você pode expandi-los de forma relativamente barata. Você deve ser capaz de encontrar opções acessíveis, independentemente das necessidades da sua organização.

4. Ágil

Linhas e colunas não sufocam os bancos de dados NoSQL, portanto, eles podem lidar com todos os tipos de dados, como dados não estruturados, estruturados e polimórficos.

Essa flexibilidade permite adicionar novas funcionalidades e recursos conforme necessário, e você pode fazer modificações facilmente.

Contras do NoSQL

1. Curva de aprendizado

Não existe uma linguagem padrão para consultas NoSQL. Enquanto o SQL tem uma linguagem de programação fácil de aprender, você pode esperar uma curva de aprendizado acentuada para o NoSQL.

Por exemplo, se um desenvolvedor tiver experiência com bancos de dados de colunas largas, ele poderá achar que leva muito tempo para aprender como construir bancos de dados orientados a grafos.

2. Comunidade menor de usuários

Os bancos de dados NoSQL existem há mais de uma década, e portanto, a comunidade NoSQL está crescendo. No entanto, ainda é ofuscada pela comunidade SQL. Isso significa que os desenvolvedores podem achar difícil obter respostas para algumas de suas perguntas.

Além disso, há muito menos especialistas e consultores a quem recorrer em comparação com o SQL.

3. Problemas complexos de consulta

A flexibilidade do NoSQL é uma faca de dois gumes. Consultar com NoSQL é menos eficiente que SQL devido à variedade de estruturas de dados.

Isso também pode significar que você precisará gastar mais dinheiro com a equipe técnica para executar consultas.

O Google usa SQL ou NoSQL?

O Google é um ótimo exemplo de empresa que entende seus objetivos e pode, portanto, fazer a melhor escolha para suas necessidades entre um banco de dados SQL e um banco de dados NoSQL.

Por lidar com conjuntos de dados enormes, foi escolhido para trabalhar com um banco de dados NoSQL. A empresa usa o Bigtable, que é um banco de dados NoSQL desenvolvido internamente.

O Bigtable é escalável para tamanhos enormes, o que o torna ideal para projetos com grandes conjuntos de dados, como YouTube, Pesquisa Google, Google Analytics, Google Finance e Google Earth.

Quando usar SQL ou NoSQL em sua organização

Os bancos de dados SQL são ideais quando:

• Você precisa de um alto nível de dados segurança e integridade

• Você tem dados altamente estruturados que não mudam regularmente

• Você precisa realizar solicitações ad hoc ou outras consultas complexas

• Você não precisa escalar horizontalmente

• Você oferece suporte a sistemas transacionais, como aplicativos financeiros ou de contabilidade

É melhor usar bancos de dados NoSQL quando:

• Você não precisa de um alto nível de segurança e integridade de dados

• Você tem muitos dados não estruturados ou semiestruturados

• Você tem dados que mudam frequentemente e precisam da flexibilidade de um esquema dinâmico

• Você deseja simplificar o desenvolvimento e economizar dinheiro usando uma abordagem estruturada

• Você precisa escalar horizontalmente

Contratar os melhores desenvolvedores SQL e NoSQL

Como você pode ver, uma opção não é melhor que a outra. É tudo uma questão de conhecer as necessidades do seu negócio e contratar os profissionais certos de acordo.

Atrair os melhores desenvolvedores SQL e NoSQL é fundamental para o sucesso da sua empresa. A realização de testes robustos de habilidades antes das entrevistas é uma ótima maneira de identificar os melhores talentos.

Você pode avaliar as habilidades dos candidatos em bancos de dados SQL, como Microsoft SQL Server e SQLite ou bancos de dados NoSQL como MongoDB.

Com nossos testes pré-emprego, você pode avaliar seus candidatos não apenas quanto às habilidades técnicas de banco de dados, mas também às habilidades interpessoais e cognitivas.

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