SQL vs. NoSQL: qual é a diferença?

SQL, que significa "Structured Query Language", é a linguagem de programação amplamente utilizada no gerenciamento de dados em sistemas de gerenciamento de bancos de dados relacionais (RDBMS) desde a década de 1970. Nos primeiros anos, quando o armazenamento era caro, os SQL Database se concentravam na redução da duplicação de dados.

Avançando rapidamente para os dias de hoje, o SQL ainda é amplamente usado para consultar bancos de dados relacionais, onde os dados são armazenados em linhas e tabelas vinculadas de várias maneiras. Um registro de tabela pode estar vinculado a um outro ou a muitos outros, ou muitos registros de tabela podem estar relacionados a muitos registros em outra tabela. Esses bancos de dados relacionais, que oferecem armazenamento de dados rápido e recuperação, podem lidar com grandes quantidades de dados e SQL queries complexas.

NoSQL é um banco de dados não relacional, o que significa que ele permite estruturas diferentes das de um SQL database (não linhas e colunas) e mais flexibilidade para usar um formato que melhor se ajuste aos dados. O termo "NoSQL" não foi cunhado até o início da década de 2000. Isso não significa que os sistemas não usam SQL, pois os bancos de dados NoSQL às vezes aceitam alguns comandos SQL. Mais precisamente, "NoSQL" às vezes é definido como "não apenas SQL".

Para estabelecer as bases, veja o seguinte vídeo de Jamil Spain:

Os SQL databases são valiosos no tratamento de dados estruturados, ou dados que possuem relacionamentos entre suas variáveis e entidades.

Em geral, os SQL databases podem ser dimensionados verticalmente, o que significa que você pode aumentar a carga em um servidor migrando para um servidor maior que adicione mais recursos de CPU, RAM ou SSD. Embora a escalabilidade vertical seja usada com mais frequência, os SQL databases também podem ser dimensionados horizontalmente por meio da lógica de fragmentação ou particionamento, embora isso não seja bem suportado.

O esquema de SQL database organiza dados de forma relacional e tabular, usando tabelas com colunas ou atributos e linhas de registros. Como o SQL trabalha com um esquema estritamente predefinido, é necessário organizar e estruturar os dados antes de começar com o SQL database.

Os RDBMS, que utilizam SQL, devem exibir quatro propriedades, conhecidas pela sigla ACID. Isso garante que as transações sejam processadas com sucesso e que o SQL database tenha um alto nível de confiabilidade:

• Atomicidade: todas as transações devem ser bem-sucedidas ou falhar completamente e não podem ser deixadas parcialmente concluídas, mesmo em caso de falha do sistema.
• Consistência: o banco de dados deve seguir regras que validem e evitem a corrupção em cada etapa.
• Isolamento: as transações simultâneas não podem afetar umas às outras.
• Durabilidade: as transações são finais e nem mesmo a falha do sistema pode “reverter” uma transação concluída.

Como os SQL databases têm um longo histórico, eles têm comunidades enormes e muitos exemplos das suas bases de código estáveis online. Há muitos especialistas disponíveis para oferecer suporte a SQL e programação de dados relacionais.

• Db2
• MySQL
• PostgreSQL
• YugabyteDB 
• CockroachDB 
• Oracle Database
  
• Azure SQL Database

Ao contrário do SQL, os sistemas NoSQL permitem trabalhar com diferentes estruturas de dados em um banco de dados. Como eles permitem um esquema dinâmico para dados não estruturados, há menos necessidade de planejar e pré-organizar dados, e é mais fácil fazer modificações. Os bancos de dados NoSQL permitem adicionar novos atributos e campos, além de usar uma sintaxe variada em todos os bancos de dados.

Os bancos de dados NoSQL são mais bem dimensionados horizontalmente, o que significa que é possível adicionar servidores ou nós adicionais conforme necessário para aumentar a carga.

Os bancos de dados NoSQL não são relacionais; portanto, não armazenam somente dados em linhas e tabelas. Em vez disso, elas geralmente se enquadram em um dos quatro tipos de estruturas:

• Orientados a colunas, onde os dados são armazenados em células agrupadas em um número praticamente ilimitado de colunas, em vez de linhas.
• Armazenamentos de chaves-valores, que utilizam uma matriz associativa (também conhecida como dicionário ou mapa) como modelo de dados. Este modelo representa dados como uma coleção de pares de chaves-valores.
• Armazenamentos de documentos, que usam documentos para armazenar e codificar dados em formatos padrão, incluindo XML, YAML, JSON (JavaScript Object Notation) e BSON. Um benefício é que os documentos dentro de um único banco de dados podem ter diferentes tipos de dados.
• Bancos de dados gráficos, que representam dados em um gráfico que mostra como diferentes conjuntos de dados se relacionam entre si. Neo4j, RedisGraph (um módulo gráfico incorporado ao Redis) e OrientDB são exemplos de bancos de dados gráficos.

Enquanto o SQL exige propriedades do ACID, o NoSQL segue a teoria CAP (embora alguns bancos de dados NoSQL, como o DB2 da IBM, MongoDB, DynamoDB da AWS e CouchDB da Apache, também possam integrar e seguir as regras do ACID).

O teorema CAP diz que os sistemas de dados distribuídos permitem uma compensação que pode garantir apenas duas das três propriedades a seguir (que formam a sigla CAP) de cada vez:

• Consistência: toda solicitação recebe o resultado mais recente ou um erro. O MongoDB é um exemplo de um sistema fortemente consistente, enquanto outros, como o Cassandra, oferecem consistência eventual.
• Disponibilidade (Availability): toda solicitação tem um resultado sem erros.
• Tolerância de partição (Partition tolerance): quaisquer atrasos ou perdas entre nós não interrompem a operação do sistema.

Embora o NoSQL tenha sido adotado rapidamente, ele tem comunidades de usuários menores e, portanto, menos suporte. Os usuários do NoSQL têm benefício de sistemas de código aberto, ao contrário das muitas linguagens SQL que são proprietárias.

• Redis
• CouchDB
• MongoDB
• Cassandra
• Elasticsearch
• BigTable
• Neo4j
• HBase

O SQL é uma boa escolha ao trabalhar com dados relacionados. Bancos de dados relacionais são eficientes, flexíveis e facilmente acessados por qualquer aplicação. Um benefício de um banco de dados relacional é que, quando um usuário atualiza um registro específico, todas as instâncias do banco de dados são atualizadas automaticamente e essas informações são fornecidas em tempo real.

O SQL e um banco de dados relacional facilitam o manuseio de uma grande quantidade de informações, o dimensionamento conforme necessário e o acesso flexível aos dados — sendo necessário atualizar os dados apenas uma vez, em vez de alterar vários arquivos, por exemplo. Também é melhor para avaliar a integridade dos dados. Como cada informação é armazenada em um único lugar, não há problema com versões anteriores confundindo a imagem.

A maioria das grandes empresas de tecnologia usa SQL, incluindo Uber, Netflix e Airbnb. Mesmo grandes empresas como Google, Facebook e Amazon, que constroem seus próprios sistemas de banco de dados, usam SQL para consultar e analisar dados.

Enquanto o SQL é valorizado para garantir a validade dos dados, o NoSQL é bom quando é mais importante que a disponibilidade de big data seja rápida. Também é uma boa escolha quando uma empresa precisará escalar devido a mudanças nos requisitos. O NoSQL é fácil de usar, flexível e oferece alto desempenho.

O NoSQL também é uma boa opção quando há grandes quantidades de conjuntos de dados (ou em constante mudança) ou ao trabalhar com modelos de dados flexíveis ou necessidades que não se encaixam em um modelo relacional. Ao trabalhar com grandes quantidades de dados não estruturados, os bancos de dados de documentos (por exemplo, CouchDB, MongoDB e Amazon DocumentDB) são uma boa opção. Para acesso rápido a um armazenamento de chaves-valores sem garantias sólidas de integridade, o Redis pode ser a melhor escolha. Quando é necessária uma pesquisa complexa ou flexível em muitos dados, o Elastic Search é uma boa opção.

A escalabilidade é um benefício significativo dos bancos de dados NoSQL. Ao contrário do SQL, seus requisitos integrados de fragmentação e alta disponibilidade permitem o dimensionamento horizontal. Além disso, bancos de dados NoSQL como o Cassandra, desenvolvidos pelo Facebook, manipulam grandes quantidades de dados espalhados por muitos servidores, não tendo pontos únicos de falha e oferecendo máxima disponibilidade.

Outras grandes empresas que usam sistemas NoSQL porque dependem de grandes volumes de dados inadequados para um banco de dados relacional incluem Amazon, Google e Netflix. Em geral, quanto mais extenso o conjunto de dados, maior a probabilidade de o NoSQL ser uma escolha melhor.

Selecionar ou sugerir um banco de dados é uma responsabilidade fundamental para a maioria dos especialistas em bancos de dados, e "SQL versus NoSQL" é uma categoria útil para a tomada de decisão informada. Quando considerar qualquer um dos bancos de dados, também é importante considerar as necessidades críticas de dados e as compensações aceitáveis para atingir as metas de desempenho e tempo de atividade.

O IBM Cloud é compatível com versões hospedadas na nuvem de vários bancos de dados SQL e NoSQL com seus bancos de dados nativos da nuvem. Para obter mais orientações sobre como selecionar a melhor opção para você, consulte “Uma breve visão geral do cenário dos bancos de dados” e “Como escolher um banco de dados na IBM Cloud”.

Tem interesse em se aprofundar em bancos de dados individuais? Confira nossa série de posts do blog “Database Deep Dives”.