O sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS), e banco de dados não relacionais, coletivamente chamadas de NoSQL. Uma escolha mais ampla exige uma seleção mais cuidadosa de tecnologias que melhor atendam às suas necessidades de negócios. E, cada vez mais, essa escolha não é sobre ter um armazenamento de dados em vez de outro, mas sim ter uma mistura eclética de diferentes armazenamentos de dados para diferentes tipos de dados.
Flexibilidade no Design
Os aplicativos modernos precisam lidar com uma variedade de dados em evolução, por isso é necessário que os armazenamentos de dados de back-end sejam equipados para lidar com mudanças bruscas de esquema. Bancos de dados relacionais são altamente estruturados e têm um esquema rígido que é definido no momento do design. Acertar a estrutura da primeira vez é importante para esses bancos de dados, pois as revisões são trabalhosas e difíceis de serem alcançadas sem interromper o aplicativo. Os bancos de dados NoSQL, por outro lado, permitem que o modelo de dados evolua com o aplicativo e o ambiente de negócios, o que os torna ideais para o desenvolvimento iterativo e ágil.
Desempenho na Escala
Os bancos de dados relacionais obtêm consistência por meio da normalização de dados ou da organização de dados em várias tabelas, de forma a remover a duplicação de dados. No entanto, à medida que os dados aumentam em volume e, com eles, o número de tabelas e junções, o desempenho é afetado. Para um grande número de aplicativos que integram redes sociais e computação em nuvem, a disponibilidade e a tolerância a partições tornaram-se propriedades críticas, mais do que consistência. Os bancos de dados NoSQL são ótimos para esses aplicativos, pois são criados para escalonar horizontal e economicamente, sem interromper o acesso. Eles também oferecem opções variáveis na consistência dos dados.
Diversidade em tipos de dados
Os bancos de dados relacionais são bons para lidar com dados altamente estruturados, como vendas, estoques, contabilidade, folha de pagamento, entre outros. Mas a gama de dados com os quais as empresas lidam hoje expandiu-se bastante. Além das transações comerciais, os sistemas de processamento de dados precisam entender uma gama de interações digitais que geram informações de diversas estruturas. Há também diferentes formatos a serem tratados, incluindo documentos binários como imagem, vídeo e áudio. Alguns bancos de dados NoSQL oferecem recursos eficientes de armazenamento e processamento para um ou vários desses tipos de dados e permitem a recuperação com pouco tempo de inatividade.
RDBMS:
NOSQL:
Caches:
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Fonte: “Why Artificial Intelligence is the Future of Growth” Accenture, 2016
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