As bases de dados relacionais e não relacionais representam duas formas distintas de armazenar e gerir dados.
As bases de dados relac
ionais organizam os dados em tabelas com linhas e colunas fixas, utilizando SQL para ligar dados relacionados em várias tabelas. São excelentes no tratamento de dados estruturados, como registos financeiros e sistemas de inventário. A s bases de dados

não relacionais adotam uma abordagem diferente. Eles oferecem formatos de dados flexíveis que podem tratar diversos tipos de informação - desde documentos e pares de valores-chave, a gráficos e colunas. Isto torna-os mais adequados para dados não estruturados, como conteúdos de redes sociais, arquivos multimídia e fluxos de conteúdos XML e JSON.

As principais distinções se resumem a:

• Estrutura: a base de dados relacional utiliza tabelas fixas; a não relacional utiliza outras estruturas e outros formatos flexíveis
• Tiposde dados: a base de dados relacionais funciona melhor com dados estruturados; os não relacionais lidam com tipos de dados variados
• Consistência: a base de dados relacional assegura uma consistência imediata; a não relacional pode trocar alguma consistência por rapidez e flexibilidade

Neste artigo, vamos analisar os pontos fortes, os pontos fracos e os casos de utilização de cada tipo de base de dados.

As empresas atuais trabalham com três tipos principais de dados, cada um deles exigindo abordagens específicas de armazenamento e gestão:

1. Dados estruturados: A forma mais tradicional de informação comercial que se enquadra em tabelas organizadas com linhas e colunas definidas (bases de dados relacionais). Os exemplos incluem registos de vendas, bases de dados de clientes e dados financeiros - o tornando ideal para operações e relatórios comerciais essenciais.
2. Dados semi-estruturados: informações que, têm alguns elementos organizacionais, mas que não se encaixam perfeitamente em tabelas de bases de dados rígidas (melhor tratadas pelo modelo de base de dados relacional). Pense em e-mails, arquivos XML e dados de sensores IoT - este tipo combina elementos organizados e de formato livre, mantendo a estrutura suficiente para uma análise eficaz.
3. Dados não estruturados: A categoria de crescimento mais rápido inclui informações sem organizações pré-definidas, como publicações em redes sociais, imagens, vídeos e feedback de clientes. Este tipo requer soluções de armazenamento especializadas e um modelo de dados flexível (normalmente não relacional) para extrair informações significativas.

Um Sistema de Gestão de Bases de Dados (DBMS) é um software que controla as bases de dados, tratando do armazenamento, recuperação e segurança dos dados.

Uma base de dados propriamente dita são apenas dados organizados, armazenados em um disco - não é possível "vê-la" diretamente. Pense nisso como o conteúdo de um armário de arquivos fechado numa sala selada. É aqui que entra o Sistema de Gestão de Bases de Dados (DBMS).

O DBMS atua como a sua forma de:

• Visualizar os dados (como abrir um arquivo);
• Trabalhar com os dados (como adicionar, alterar ou remover arquivos);
• Proteger os dados (como ter um cadeado e uma chave);
• Organizar os dados (como ter etiquetas e pastas);

Os sistemas de gestão de bases de dados (DBMS) existem em dois tipos principais. Os DBMS relacionais utilizam a linguagem SQL (Structured Query Language) para tratar dados estruturados em tabelas. Os DBMS não relacionais, também designados por NoSQL, empregam métodos de consulta especializados com base no seu modelo de dados - desde consultas de documentos a operações de travessia de gráficos.

O IRIS da InterSystems, por exemplo, suporta várias abordagens, oferecendo:

• Consultas SQL para operações de dados tradicionais;
• Consultas de documentos, para dados do tipo documento;
• Consultas de dados orientados de objetos;
• Consultas de armazenamento de vetores e colunas de diferentes tipos de dados dedicados;
• Processamento analítico de alta velocidade;
• Suporte nativo a vários modelos;

A escolha do DBMS correto depende dos tipos de dados, das necessidades de escalabilidade e dos requisitos de desempenho. Há um pequeno número de sistemas, como o InterSystems IRIS, que suportam modelos de bases de dados relacionais e não relacionais para maior flexibilidade.

Como já foi dito, as bases de dados relacionais utilizam tabelas para armazenar dados e gerir as relações entre os elementos de informação. Baseiam-se numa abordagem estruturada para organizar e recuperar dados de forma eficiente.

O modelo relacional é a base das bases de dados relacionais. Organiza os dados em tabelas com linhas e colunas, tal como uma folha de cálculo do Excel. Cada linha representa um registo, enquanto cada coluna representa um atributo específico desse registo. As tabelas são ligadas através de chaves. As chaves primárias identificam exclusivamente cada linha de uma tabela, enquanto as chaves externas estabelecem ligações entre tabelas. Esta estrutura permite relações de dados complexas e consultas eficientes.

As bases de dados relacionais suportam a normalização de dados, um processo que reduz a redundância de dados e melhora a integridade dos dados, dividindo tabelas grandes em tabelas mais pequenas e mais específicas.

A SQL é a linguagem padrão para trabalhar com bases de dados relacionais. Permite aos utilizadores criar, ler, atualizar e eliminar dados em tabelas.

Alguns comandos SQL comuns incluem:

• SELECT: Recuperar dados de uma ou mais tabelas
• INSERT: Adicionar novos registos a uma tabela
• UPDATE: Modificar registos existentes
• DELETE: Remover registos de uma tabela

A SQL também suporta operações complexas como:

• Junção de tabelas
• Filtragem de dados com cláusulas ONDE
• Ordenar resultados com ORDER BY
• Agrupamento de dados com GROUP BY

As propriedades ACID são caraterísticas essenciais das bases de dados relacionais que garantem a fiabilidade dos dados:

• Atomicidade: Todas as partes de uma transação são bem sucedidas ou falham em conjunto. Isto significa que se alguma parte de uma operação da base de dados falhar, toda a operação é revertida como se nunca tivesse acontecido.
• Consistência: Os dados permanecem válidos de acordo com as regras definidas. Isto significa que todas as operações da base de dados devem seguir restrições, formatos e relações predefinidos, garantindo que os dados permanecem exatos e logicamente sólidos.
• Isolamento: As transações simultâneas não interferem umas com as outras. Isto significa que quando vários utilizadores ou processos acedem simultaneamente à base de dados, as suas operações são tratadas como se ocorressem uma após a outra, evitando conflitos de dados.
• Durabilidade: As transações concluídas são permanentes, mesmo após falhas do sistema. Isto significa que, uma vez confirmada a conclusão de uma transação, as alterações são guardadas permanentemente no armazenamento e não se perdem, mesmo que o sistema falhe imediatamente a seguir.

Estas propriedades ajudam a manter a integridade dos dados e a evitar a corrupção de dados em ambientes para multiusuários.

Ao considerar um sistema de gestão de bases de dados relacionais (RDBMS), as organizações podem escolher entre soluções de código aberto e plataformas empresariais:

RDBMS de código aberto:

• PostgreSQL: Funcionalidades avançadas e fiabilidade robusta
• MySQL: Amplamente utilizado para aplicações Web

Estes sistemas oferecem uma funcionalidade sólida para as necessidades básicas da base de dados. No entanto, as empresas modernas requerem frequentemente soluções mais abrangentes.

A InterSystems IRIS vai além das capacidades tradicionais de RDBMS, oferecendo:

• Suporte de base de dados multi-modelo (relacional e não relacional)
• Capacidade translítico para OLTP e OLAP (transação e análise)
• Análise integrada de alto desempenho
• Tratamento avançado de dados de cuidados de saúde
• Escalabilidade de nível empresarial
• Plataforma de desenvolvimento unificada
• Caraterísticas de interoperabilidade nativas

Embora as soluções de código aberto funcionem bem para as necessidades básicas, o InterSystems IRIS fornece uma plataforma completa que elimina a necessidade de manter vários sistemas de bases de dados.

Trata de tudo, desde o simples armazenamento de dados até à análise complexa, tudo num ambiente único e fiável.

As bases de dados não relacionais oferecem soluções flexíveis de armazenamento de dados que diferem dos modelos tradicionais baseados em tabelas. Estes sistemas tratam diversos tipos de dados e são bem dimensionados para grandes conjuntos de dados.

As bases de dados não relacionais, também conhecidas como bases de dados NoSQL, armazenam dados noutros formatos que não tabelas. Podem gerir dados não estruturados, como e-mails, vídeos e imagens.

Os sistemas NoSQL não requerem um esquema fixo - isto significa que registos diferentes podem ter campos ou estruturas diferentes sem ser necessário atualizar toda a base de dados, tal como é possível adicionar uma nova coluna a uma linha do Excel sem alterar todas as outras linhas.

Estas bases de dados são perfeitas para lidar com grandes volumes de dados e sítios Web com muito tráfego, processando frequentemente grandes volumes de informação de forma rápida e eficiente.

Existem vários tipos de bases de dados não relacionais:

Armazenamentos de key-value

Os armazenamentos de key-value são o tipo mais simples de base de dados não relacional. Funcionam como um dicionário básico, armazenando dados em pares em que cada chave única se liga a um valor específico.

Pode pensar nisto como uma tabela de pesquisa gigante - perfeita para operações rápidas como a gestão de sessões de utilizador, armazenamento de preferências ou tratamento de dados em cache.

Bases de dados de documentos

As bases de dados de documentos adotam uma abordagem mais flexível, armazenando dados em registos de estilo JSON. Ao contrário das estruturas de tabelas rígidas, cada documento pode conter diferentes campos e informações aninhadas.

Isto torna-as ideais para sistemas de gestão de conteúdos, perfis de utilizadores e catálogos de produtos, em que as estruturas de dados podem variar entre entradas.

Bases de dados de gráficos

As bases de dados de gráficos são ótimas para lidar com informações ligadas através da utilização de nós e relações. Foram concebidos especificamente para dados que envolvem relações complexas, o que os torna perfeitos para redes sociais ou sistemas de recomendação em que a compreensão das ligações entre pontos de dados é crucial.

As bases de dados não relacionais seguem frequentemente o modelo BASE:

• Basicamente disponível: A base de dados continua a funcionar mesmo que algumas partes falhem, dando prioridade ao tempo de atividade em vez da consistência perfeita.
• Soft State: Os valores da base de dados podem mudar ao longo do tempo, mesmo sem novas entradas, uma vez que as atualizações podem ocorrer em momentos diferentes no sistema.
• Eventualmente consistente: Embora os dados possam diferir temporariamente em diferentes partes da base de dados, todos eles serão sincronizados e tornar-se-ão consistentes com o tempo - tal como a sua caixa de e-mail pode apresentar números diferentes de mensagens no seu celular e no seu computador antes da sincronização.

Esta abordagem difere do modelo ACID utilizado nas bases de dados relacionais. O BASE dá prioridade à disponibilidade e à tolerância de partição em detrimento de uma consistência rigorosa. Nos sistemas, BASE, os dados podem não ser imediatamente consistentes em todos os nós. Torna-se consistente ao longo do tempo. Este compromisso permite uma melhor escalabilidade e desempenho em sistemas distribuídos.

O modelo BASE é adequado para aplicações que podem tolerar algum atraso nos dados. É menos ideal para sistemas que exigem consistência em tempo real, como as transações bancárias.

Um dos maiores desafios na gestão de dados empresariais é manter-se preciso e rápido à medida que os dados aumentam. Os sistemas de bases de dados têm de lidar eficazmente com volumes de dados e cargas de utilizadores crescentes. Diferentes abordagens para escalar e otimizar o desempenho podem afetar as capacidades do sistema.

O escalonamento vertical significa adicionar mais potência a um único servidor. Como atualizar um computador com melhores processadores e mais memória. Embora esta abordagem funcione bem para um crescimento imediato, acaba por atingir os limites físicos e torna-se cada vez mais dispendiosa, tal como tentar tornar um computador infinitamente potente.

O escalonamento horizontal adota uma abordagem diferente, distribuindo os dados por vários servidores, cada um dos quais trata de uma parte da carga de trabalho. Em vez de uma máquina super-poderosa, temos muitas máquinas normais a trabalhar em conjunto. Esta abordagem oferece um potencial de crescimento quase ilimitado porque pode continuar a adicionar mais servidores conforme necessário. É particularmente útil para lidar com grandes quantidades de dados ou muitos utilizadores em simultâneo.

As bases de dados não relacionais podem ser excelentes em termos de escalonamento horizontal, renunciando à consistência transacional.

Embora as bases de dados relacionais possam conseguir um armazenamento de dados distribuído através de técnicas como o sharding(divisão de dados entre servidores), este processo é frequentemente mais complexo e difícil de gerir. O InterSystems IRIS possui sharding e outros métodos, como espelhamento (síncrono e assíncrono) e o recurso exclusivo e poderoso de manter caches distribuídos em sincronia. A isto chama-se Protocolo de Cache Empresarial (ECP).

A capacidade de escalar horizontalmente torna-se cada vez mais importante à medida que as aplicações crescem, especialmente para casos de utilização que envolvem grandes volumes de dados ou aplicações de elevado tráfego em que a carga de trabalho tem de ser distribuída por muitas máquinas.

A integridade dos dados é vital para manter as informações fiáveis nas bases de dados.

Uma base de dados relacional utiliza restrições para aplicar regras e manter os dados exatos. Estes incluem:

• Restrições de chave primária: Assegurar identificadores únicos para cada registo
• Verificar restrições: validar os dados antes de serem adicionados à base de dados
• Restrições não nulas: exigem que determinados campos tenham um valor

As bases de dados não relacionais tratam a precisão dos dados de forma diferente. Dependem frequentemente de verificações ao nível da aplicação em vez de restrições incorporadas.

Algumas bases de dados NoSQL oferecem operações atômicas para manter a precisão dos dados durante as atualizações, evitando alterações parciais ou incompletas dos dados.

A integridade referencial é uma caraterística fundamental das bases de dados relacionais, mantendo as relações entre tabelas utilizando chaves estrangeiras. Isto garante que:

• Os dados em tabelas relacionadas mantêm-se consistentes
• Os registos órfãos são evitados
• As atualizações e eliminações são tratadas corretamente nas tabelas relacionadas

Normalmente, as bases de dados não relacionais não impõem a integridade referencial ao nível da base de dados. Em vez disso, podem utilizar:

• Lógica de aplicação para manter relações
• Estruturas de dados desnormalizados para reduzir a necessidade de relações complexas

Esta abordagem pode oferecer mais flexibilidade, mas exige uma gestão cuidadosa para evitar inconsistências nos dados.

As bases de dados relacionais e não relacionais servem necessidades diferentes na gestão moderna de dados. Cada tipo é mais adequado a cenários específicos, desde plataformas de comércio on-line a sistemas analíticos complexos.

As plataformas de comércio on-line utilizam frequentemente ambos os tipos de bases de dados. As bases de dados relacionais gerem encomendas, pagamentos e inventário. As bases de dados não relacionais lidam com catálogos de produtos e dados sobre o comportamento dos utilizadores.

As aplicações de mega dados favorecem frequentemente as bases de dados não relacionais. Estes podem processar rapidamente, grandes quantidades de dados não estruturados. São utilizados para:

• Análise do comportamento do cliente
• Motores de recomendação
• Sistemas de detecção de fraudes

As ferramentas de Business Intelligence utilizam frequentemente bases de dados relacionais devido à sua capacidade de executar consultas complexas e de manter a integridade dos dados. São também ideais para gerar relatórios e painéis de controlo.

Para análises em tempo real, as bases de dados não relacionais são frequentemente preferidas. Podem ingerir e processar fluxos de dados rapidamente. Isto é útil para:

• Sistemas de controlo
• Dados de dispositivos IoT
• Análise de sentimentos nas mídias sociais

Algumas empresas utilizam uma combinação de ambos. Podem armazenar dados em bruto numa base de dados não relacional e, em seguida, transferir os dados processados para uma base de dados relacional para uma análise mais aprofundada.

A gestão das complexas necessidades de dados atuais requer uma solução que vai para além das bases de dados tradicionais. O InterSystems IRIS combina o melhor das abordagens relacionais e não relacionais numa plataforma unificada.

Porquê escolher o InterSystems IRIS?

• Lidar com qualquer tipo de dados, desde registos estruturados de pacientes a imagens médicas não estruturadas
• Processar transações e análises no mesmo sistema
• Escale facilmente à medida que as suas necessidades de dados aumentam
• Criar aplicações com IA sem integrações complexas
• Ligar sistemas de dados anteriormente isolados
• Tem a sua base de dados no local, na nuvem ou em ambos

Dê o próximo passo no seu percurso de gestão de dados. Quer esteja a criar aplicações de cuidados de saúde, a gerir transações financeiras ou a analisar grandes volumes de dados, o InterSystems IRIS fornece as ferramentas de que necessita para ser bem sucedido.