NoSQL (Não apenas SQL) representa um afastamento dos tradicionais sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) e constitui uma classe mais ampla de sistemas de banco de dados que emprega abordagens alternativas e não relacionais para armazenamento e consulta de dados. Projetados para atender às crescentes demandas de aplicativos modernos com uso intensivo de dados, os bancos de dados NoSQL são conhecidos por sua escalabilidade, capacidade de lidar com dados não estruturados e facilidade de uso. No contexto da modelagem de dados, os bancos de dados NoSQL apresentam diferenças na forma como os dados são estruturados e consultados em comparação com seus equivalentes SQL.
A modelagem de dados em bancos de dados NoSQL normalmente envolve o uso de um ou mais dos quatro modelos de dados primários a seguir:
- Orientado a documentos: armazenamento de estruturas de dados hierárquicas, como formato JSON ou BSON, que permitem a representação de relacionamentos de dados complexos e aninhados. Exemplos incluem MongoDB, Couchbase e RavenDB.
- Valor-chave: Foco no armazenamento e gerenciamento de matrizes associativas, onde pares de valores-chave individuais são endereçáveis. Os exemplos incluem Redis, Amazon DynamoDB e Riak.
- Família de colunas: utiliza um design de armazenamento colunar no qual as colunas são agrupadas como famílias de colunas e particionadas em vários nós. Exemplos incluem Apache Cassandra, Google BigTable e ScyllaDB.
- Baseado em gráficos: aproveitando a teoria dos grafos para gerenciar o armazenamento e a recuperação de pontos de dados e seus relacionamentos em uma estrutura semelhante a um gráfico. Os exemplos incluem Neo4j, Amazon Neptune e ArangoDB.
Os bancos de dados NoSQL foram adotados por organizações que lidam com big data, processamento em tempo real e sistemas distribuídos em grande escala. Eles são particularmente adequados para lidar com dados não estruturados, semiestruturados ou polimórficos, que normalmente representam uma parte significativa dos dados gerados por aplicativos modernos da Web, móveis e IoT.
A ascensão dos bancos de dados NoSQL pode ser atribuída a vários fatores-chave. Primeiro, eles abordam efetivamente as limitações dos RDBMS tradicionais em termos de escalabilidade e desempenho. À medida que o volume, a velocidade e a variedade de dados gerados pelos aplicativos continuam a crescer, os bancos de dados NoSQL oferecem inerentemente escalabilidade horizontal por meio do particionamento e replicação de dados em vários nós em um sistema distribuído. Essa capacidade de arquiteturas de expansão, em vez de expansão, permite que os bancos de dados NoSQL acomodem a rápida expansão dos requisitos de armazenamento de dados e mantenham altos níveis de desempenho e disponibilidade. Em segundo lugar, os bancos de dados NoSQL fornecem modelos de dados flexíveis que podem acomodar mudanças nos requisitos das aplicações ao longo do tempo, sem a necessidade de processos complexos e dispendiosos de migração de bancos de dados. Essa agilidade é particularmente valiosa em práticas modernas de desenvolvimento ágil de software, onde ciclos de desenvolvimento iterativos e atualizações frequentes são comuns. Por fim, os bancos de dados NoSQL geralmente apresentam uma interface de consulta e programação mais simples e amigável ao desenvolvedor, o que facilita a prototipagem rápida e reduz o tempo de lançamento no mercado de novos aplicativos e recursos.
Devido a essas vantagens, os bancos de dados NoSQL ganharam popularidade entre desenvolvedores e organizações de software nos últimos anos. De acordo com uma pesquisa de 2021 da Stack Overflow, o MongoDB é atualmente o banco de dados NoSQL mais popular, com 32,8% dos desenvolvedores relatando uso, seguido pelo Redis com 26,9% e Elasticsearch com 16,6%. Além disso, os bancos de dados NoSQL foram endossados pelos principais provedores de nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud e Microsoft Azure, que oferecem serviços NoSQL gerenciados, incluindo Amazon DynamoDB, Google Cloud Firestore e Azure Cosmos DB, respectivamente.
À medida que o cenário de modelagem de dados continua a evoluir, os bancos de dados NoSQL provavelmente ganharão mais força como alternativa ou complemento aos RDBMS tradicionais. Em alguns casos, as organizações podem adotar uma estratégia de persistência poliglota, empregando uma combinação de bancos de dados SQL e NoSQL para atender a diferentes requisitos de aplicação. Por exemplo, uma empresa pode usar um RDBMS como o PostgreSQL para processamento e relatórios transacionais, enquanto aproveita o MongoDB para armazenar dados hierárquicos complexos e o Elasticsearch para pesquisa e análise de texto.
Quando se trata de modelagem de dados para bancos de dados NoSQL no AppMaster, os clientes têm diversas opções à sua disposição. AppMaster oferece suporte a uma variedade de bancos de dados NoSQL para back-end, permitindo que os usuários integrem facilmente seus aplicativos com essas soluções de armazenamento de dados. Além disso, com os recursos de modelagem visual de dados oferecidos pela plataforma, os usuários podem criar e modificar seus modelos de dados sem escrever uma única linha de código. A capacidade de representar e manipular visualmente modelos de dados em bancos de dados NoSQL, combinada com o poderoso conjunto de ferramentas no-code do AppMaster, acelera significativamente o processo de desenvolvimento de aplicativos e capacita os usuários a criar aplicativos escaláveis e orientados a dados de forma mais rápida e econômica do que nunca. .
