Como escolher o melhor banco de dados para seu website

Você pode se surpreender, mas a maneira como gerencia os dados no seu aplicativo desempenha um papel crucial no fornecimento de uma experiência de usuário positiva. No final das contas, não importa o desempenho da interface do seu aplicativo e a limpeza do seu código, a menos que seu aplicativo seja capaz de recuperar, processar e fornecer informações rapidamente. Além disso, todos esses dados devem ser protegidos para que os intrusos não consigam pegá-los. Felizmente, isso pode ser conseguido com um sistema de gerenciamento de banco de dados inteligentemente escolhido.

Um banco de dados é um local onde você armazena e organiza todos os dados coletados por meio do seu aplicativo, enquanto um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) é um software para gerenciar convenientemente esse banco de dados.

Existem mais de 300 soluções no mercado. Passar por um número tão louco de ferramentas para escolher a melhor opção é realmente impressionante. Mas o bom é que você não precisa. Nós fizemos isso por você e compartilharemos nossas descobertas. Então, se você está prestes a iniciar um novo projeto e precisa escolher o sistema de gerenciamento de banco de dados correto, este artigo é para você.

Tipos de bancos de dados

Vamos descobrir quais tipos de bancos de dados existem. Bancos de dados diferentes oferecem diferentes estruturas, modelos de dados e armazenamentos de dados. Abaixo, discutimos os tipos de bancos de dados que você pode usar em seu produto.

Bancos de dados relacionais

Um banco de dados relacional é um conjunto de tabelas que possuem relações predefinidas entre elas. Para manter e consultar o banco de dados, ele usa SQL (Structured Query Language), que é um aplicativo de usuário comum que fornece uma interface de programação fácil para interação com o banco de dados.

Bancos de dados relacionais consistem em linhas chamadas tuplas e colunas chamadas atributos. Tuplas de uma relação possuem os mesmos atributos. Um banco de dados relacional é ideal para armazenar dados estruturados. Os dados estruturados são altamente organizados e possuem um conjunto restrito de valores delimitados por comprimento, gerados automaticamente ou solicitados por um usuário. Códigos postais, números de cartão de crédito, datas e números de ID são exemplos típicos de dados estruturados.

Os bancos de dados relacionais são uma tecnologia madura: eles são bem documentados, oferecem excelente suporte e funcionam bem com a maioria das estruturas e bibliotecas modernas. Os exemplos mais brilhantes são o PostgreSQL e o MySQL. Ambos provaram ser estáveis ​​e seguros. O MySQL é suportado pela Oracle e possui bibliotecas como o MeekroDB para facilitar o desenvolvimento.

Outra grande vantagem dos bancos de dados relacionais é a segurança. Eles suportam permissões de acesso, que definem quem tem permissão para ler e editar um banco de dados. Um administrador de banco de dados pode conceder privilégios de usuário específicos para acessar, selecionar, inserir ou excluir dados. Isso não dá chance para terceiros roubarem informações de um banco de dados.

O uso de um RDBMS protege contra perda e corrupção de dados graças à conformidade com o ACID de um banco de dados relacional: atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade. Para entender melhor o que isso significa, suponhamos que dois compradores estejam tentando comprar um vestido vermelho do mesmo tamanho simultaneamente. A conformidade com o ACID garante que essas transações não se sobreponham.

  • Atomicidade significa que cada transação (uma sequência de uma ou mais operações SQL) é tratada como uma unidade. Ele pode falhar completamente ou ter sucesso completo e, se uma das operações falhar, toda a transação falhará. Quando um usuário compra um item, o dinheiro é retirado da conta do usuário e depositado na conta do comerciante. A atomicidade garante que, se a transação de depósito falhar, a operação de retirada não ocorrerá.
  • Consistência significa que somente dados válidos que seguem todas as regras podem ser gravados no banco de dados. Se os dados de entrada estiverem incorretos, o banco de dados retornará ao seu estado antes da transação. Isso garante que transações ilegais não corrompam o banco de dados.
  • Isolamento significa que transações inacabadas permanecem isoladas. Ele garante que todas as transações sejam processadas de forma segura e independente.
  • Durabilidade significa que os dados são salvos pelo sistema, mesmo se a transação falhar. Graças à durabilidade, os dados não serão perdidos, mesmo se o sistema travar.

A conformidade com o ACID é benéfica para aplicativos que lidam com dados financeiros, de assistência médica e pessoais, pois fornece automaticamente segurança e privacidade aos usuários. Graças a todas essas vantagens, os bancos de dados relacionais são perfeitos para projetos financeiros e de saúde.

Mas bancos de dados relacionais também têm desvantagens:

  1. Bases de dados relacionais não têm flexibilidade; eles não funcionam de maneira eficiente com dados semiestruturados ou não estruturados, portanto, não são adequados para grandes cargas e análises de IoT.
  2. Quando um banco de dados relacional se torna complexo, fica mais difícil compartilhar informações de um sistema grande para outro. Em grandes instituições, os bancos de dados relacionais geralmente crescem independentemente em divisões separadas.
  3. Os bancos de dados relacionais são executados apenas em um servidor, o que significa que, se você quiser que o seu DBMS lide com uma quantidade maior de dados, precisará investir em equipamentos físicos dispendiosos.

Essas desvantagens forçaram os desenvolvedores a procurar alternativas para bancos de dados relacionais. Como resultado, os bancos de dados NoSQL e NewSQL surgiram.

Bancos de dados NoSQL

Os bancos de dados NoSQL, também chamados de bancos de dados não relacionais ou distribuídos, servem como uma alternativa aos bancos de dados relacionais. Em contraste com os bancos de dados relacionais, os bancos de dados NoSQL podem armazenar e processar dados não estruturados, dando aos desenvolvedores mais flexibilidade e escalabilidade.

Dados não estruturados ou semiestruturados não têm um modelo de dados predefinido, mas ainda têm algum tipo de estrutura. Há muitos exemplos de dados não estruturados e semiestruturados: e-mails, dados de mídias sociais, fotos, arquivos MP3 e assim por diante.

Os dados em bancos de dados não relacionais podem ser alterados rapidamente sem afetar os dados existentes. Os bancos de dados NoSQL podem ser executados em vários servidores, portanto, dimensioná-los é mais barato e mais fácil do que dimensionar bancos de dados SQL. E como os bancos de dados NoSQL não contam com um único servidor, eles são mais tolerantes a falhas. Isso significa que no caso de um componente falhar, o banco de dados pode continuar operando.

Mas os bancos de dados NoSQL são menos maduros do que os bancos de dados SQL, e a comunidade NoSQL não está tão bem definida. Além disso, os bancos de dados NoSQL geralmente sacrificam a conformidade com o ACID quanto à disponibilidade e flexibilidade.

Bancos de dados NoSQL podem ser divididos em quatro tipos:

Amazenamento de valor-chave

Esse é o tipo mais simples de banco de dados NoSQL, que pode armazenar apenas pares de valor-chave e oferece funcionalidade básica para recuperar o valor associado a uma chave específica. Um armazenamento de valor-chave é uma ótima opção se você quiser encontrar informações rapidamente com uma chave. O Amazon DynamoDB e o Redis são os exemplos mais brilhantes de lojas de valores-chave.

Sua estrutura simples torna esses bancos de dados extremamente escalonáveis. Não há conexão entre os valores e eles não exigem esquemas de construção, portanto, o número de valores é limitado apenas pelo poder de computação. É por isso que os armazenamentos de valor-chave são usados ​​por provedores de hospedagem, como o ScaleGrid, o Compose e o Redis Labs. Eles também são uma boa opção para armazenar comentários de blogs, análises de produtos, perfis de usuários e configurações. Os desenvolvedores usam armazenamentos de valores-chave para armazenar dados em cache, pois arquivos em cache de diferentes usuários não estão conectados. Os armazenamentos de valores-chave são otimizados para dimensionamento horizontal, o que significa que você precisa adicionar mais máquinas para armazenar mais dados. Isso é menos dispendioso do que dimensionar bancos de dados relacionais, mas pode levar a altos custos de serviços públicos de refrigeração e eletricidade.

Mas a simplicidade dos armazenamentos de valores-chave também pode se tornar uma desvantagem. Com um armazenamento de valor-chave, é difícil ou mesmo impossível realizar a maioria das operações disponíveis em outros tipos de bancos de dados. Embora a pesquisa por chaves seja realmente rápida, pode demorar muito mais para pesquisar por valores.

Na maioria dos casos, os armazenamentos de valores de chave são usados ​​em combinação com um banco de dados de outro tipo. Nos aplicativos eCuris e KPMG, usamos o armazenamento de valor-chave Redis em combinação com o sistema de gerenciamento de banco de dados relacional PostgreSQL.

Armazenamento de documentos

Bancos de dados orientados a documentos armazenam todas as informações relacionadas a um determinado objeto em um único arquivo BSON, JSON ou XML. Documentos do mesmo tipo podem ser agrupados nas chamadas coleções ou listas. Esses bancos de dados permitem que os desenvolvedores não se preocupem com tipos de dados e relações fortes.

Um banco de dados orientado a documentos geralmente tem uma estrutura de árvore ou floresta. Uma estrutura em árvore significa que um nó raiz possui um ou vários nós folha. Uma estrutura florestal consiste em várias árvores. Essas estruturas de dados ajudam as lojas de documentos a executar uma pesquisa rápida. Embora isso dificulte o gerenciamento de sistemas complicados com várias conexões entre elementos, ele permite que os desenvolvedores criem coleções de documentos por tópico ou tipo.

Por exemplo, se você estiver criando um aplicativo de streaming de música, poderá usar um banco de dados orientado a documentos para criar uma coleção de músicas da Rihanna para que os usuários possam encontrar suas faixas com facilidade e rapidez em seu aplicativo.

Para ser flexível, os bancos de dados orientados a documentos negligenciam as garantias do ACID.

O MongoDB e o Couchbase são ótimos exemplos de bancos de dados orientados a documentos.

Graças à sua estrutura e flexibilidade, bancos de dados orientados a documentos são comumente usados ​​para gerenciamento de conteúdo, prototipagem rápida e análise de dados.

Armazenamento de coluna larga

Um banco de dados colunar é otimizado para recuperação rápida de colunas de dados. O armazenamento orientado por colunas inverte a abordagem relacional, de modo que os bancos de dados orientados a colunas armazenam cada coluna como uma matriz lógica de valores. Bancos de dados desse tipo fornecem alta escalabilidade e podem ser facilmente duplicados.

Uma loja de colunas lida bem com dados estruturados e não estruturados, tornando a exploração de banco de dados a mais simples possível. Bancos de dados colunares processam operações analíticas muito rapidamente, mas mostram resultados ruins ao lidar com transações. Apache Cassandra e Scylla estão entre as lojas de colunas mais populares.

Armazenamento gráfico

Em um armazenamento de gráficos, cada entidade, chamada de nó, é um documento isolado com dados de formato livre. Os nós estão conectados por arestas que especificam seus relacionamentos.

Essa abordagem facilita a visualização de dados e a análise de gráficos. Geralmente, os bancos de dados de gráficos são usados para determinar os relacionamentos entre os pontos de dados. A maioria dos bancos de dados de gráficos fornece recursos, como encontrar um nó com a maioria das conexões e localizar todos os nós conectados.

As bases de dados de gráficos são ideais para projetos com estruturas de dados de gráficos, como as redes sociais e a web semântica. O Neo4J e o Datastax Enterprise são os melhores exemplos de bancos de dados do Graph.

NewSQL – combinando o melhor dos bancos de dados SQL e NoSQL
Uma atenção especial deve ser dada ao NewSQL, uma classe de bancos de dados relacionais que combina recursos de bancos de dados SQL e NoSQL.

Os bancos de dados NewSQL são voltados para a solução de problemas comuns de bancos de dados SQL relacionados ao processamento tradicional de transações on-line. A partir do NoSQL, o NewSQL herdou a otimização para processamento de transações on-line, escalabilidade, flexibilidade e uma arquitetura sem servidor. Como os bancos de dados relacionais, os bancos de dados NewSQL são compatíveis e compatíveis com ACID. Eles têm a capacidade de dimensionar, geralmente sob demanda, sem afetar a lógica do aplicativo ou violar o modelo de transação.

O NewSQL foi introduzido apenas em 2011 e ainda não é tão popular. Ele tem acesso apenas parcial ao rico conjunto de ferramentas SQL. A flexibilidade e a arquitetura sem servidor, combinadas com alta segurança e disponibilidade, sem a necessidade de sistemas redundantes, aumentam as chances de os bancos de dados NewSQL se tornarem uma solução de próxima geração para tecnologias em nuvem.

ClustrixDB, CockroachDB, NuoDB, MemSQL e VoltDB são os bancos de dados NewSQL mais populares.

Exemplos de bancos de dados funcionais

MySQL

O MySQL é um banco de dados relacional de código aberto criado em 1995 e agora gerenciado pela Oracle. O MySQL tem uma enorme base de usuários e grande suporte, e funciona bem com a maioria das bibliotecas e frameworks. É grátis, mas oferece funcionalidade adicional por um preço fixo.

Os desenvolvedores podem instalar e usar o MySQL sem gastar muito tempo configurando-o. A maioria das tarefas pode ser feita na linha de comando. O MySQL é um banco de dados bem estruturado com atualizações regulares.

O MySQL funciona perfeitamente com dados estruturados no nível básico. No entanto, se você estiver pensando em dimensionar seu produto no futuro, talvez seja necessário suporte adicional, o que custa um belo centavo. Além disso, é preciso muito tempo para criar backups incrementais ou alterar a arquitetura de dados no MySQL, enquanto seus concorrentes podem fazer isso automaticamente.

Uber, Facebook, Tesla, YouTube, Netflix, Spotify, Airbnb e muitas outras empresas usam o MySQL para seus serviços.

PostgreSQL

Este é um banco de dados objeto-relacional, o que significa que é semelhante aos bancos de dados relacionais, apenas todos os dados são representados na forma de objetos em vez de colunas e linhas.

O PostgreSQL é uma solução ideal para grandes sistemas, pois é escalável e projetado para lidar com terabytes de dados. Uma hierarquia de funções para manter as permissões do usuário significa segurança avançada.

Ao contrário do MySQL, o PostgreSQL é totalmente gratuito. Sua natureza de código aberto significa que toda a documentação e suporte são fornecidos por voluntários entusiastas. Isso também significa que, caso você tenha problemas com o PostgreSQL, precisará procurar um especialista que possa resolver seu problema.

Nós migramos o World Cleanup, um aplicativo para gerenciar o evento World Cleanup Day, do CouchDB ao PostgreSQL. Migrar para o PostgreSQL nos permite não apenas realizar operações de entrada e saída simultaneamente, mas também lidar facilmente com cargas altas.

Redis

O Redis é um armazenamento de valor-chave de código aberto que costuma ser usado como uma camada de armazenamento em cache para funcionar com outro banco de dados. A principal razão pela qual os desenvolvedores optam por essa ferramenta é sua velocidade, que ultrapassa de longe outros sistemas de gerenciamento de banco de dados. É fácil configurar, configurar e usar.

Mas Redis não tem criptografia embutida e armazena apenas cinco tipos de dados: listas, conjuntos, conjuntos de classificação, hashes e seqüências de caracteres. O principal objetivo do Redis é armazenar conjuntos de dados sem uma estrutura complexa. É por isso que essa ferramenta geralmente é emparelhada com outro sistema de gerenciamento de banco de dados. Como o Redis é uma ótima solução para armazenamento em cache, nós o usamos para esse fim na maioria dos nossos projetos, incluindo nos aplicativos da KPMG, Half Cost Hotels, Mikitsune e eCuris.

MongoDB

O MongoDB é o banco de dados nº 1 NoSQL que usamos em nossos projetos. Todos os dados são armazenados em documentos BSON (Binary JSON). Graças a isso, os dados podem ser facilmente transferidos entre aplicativos da Web e servidores em formato legível.

O MongoDB tem replicação integrada, oferecendo alta escalabilidade e disponibilidade. O particionamento automático significa que você pode distribuir dados facilmente para os servidores conectados ao seu aplicativo. Em geral, o MongoDB é uma ótima solução para lidar com grandes conjuntos de dados não estruturados. Ele pode sustentar a maioria dos grandes sistemas de dados, não apenas como armazenamento de dados operacionais em tempo real, mas também em capacidades off-line.

Mas também existem várias armadilhas do MongoDB. Ele armazena nomes de chaves para cada par de valores, aumentando o uso da memória. Além disso, não há restrições de chave estrangeira para impor a consistência. E você pode executar o aninhamento para no máximo 100 níveis.

Em combinação com o Redis, usamos esse banco de dados na Boothapp, uma plataforma social de comércio eletrônico para o mercado do Oriente Médio.

Combinando bancos de dados

Você pode usar vários bancos de dados em um projeto. Mas combinar dois bancos de dados nem sempre é uma boa ideia. Os desenvolvedores devem tomar essa decisão apenas depois de analisar com cuidado as necessidades de um projeto e definir a pilha de tecnologia do produto.

O Redis é frequentemente usado em combinação com outros bancos de dados. Usamos o Redis em combinação com o PostgreSQL for eCuris, uma plataforma médica para conectar pacientes e profissionais da área médica. Escolhemos o Redis para armazenar em cache e token, pois ele funciona mais rápido que a maioria dos bancos de dados modernos. Pela mesma razão, usamos o Redis junto com o PostgreSQL ao desenvolver um aplicativo para a KPMG. Nós geralmente usamos este par em nossos projetos, pois podemos fazer referências rápidas e fáceis do Redis ao PostgreSQL.

Usar o MongoDB e o PostgreSQL é uma má ideia, já que esses bancos de dados são iguais em termos de uso de recursos e armazenamento de dados. Por exemplo, digamos que você tenha uma rede social como o Instagram e precise armazenar informações sobre postagens, curtidas, seguidores e perfis de usuário. Você armazena dados sobre curtidas e postagens no MongoDB, enquanto os perfis e seguidores do usuário são armazenados no PostgreSQL. Primeiro, você precisa obter dados sobre os perfis do PostgreSQL e, em seguida, sobre os posts do MongoDB, que é uma solução demorada e ineficiente.

Em conclusão

Há vários aspectos que você deve prestar atenção ao escolher sua ferramenta de gerenciamento de banco de dados:

  • Tipos de dados. Esta é provavelmente a primeira coisa que você deve considerar ao decidir sobre um banco de dados para o seu projeto. Os sistemas de gerenciamento de banco de dados SQL são perfeitamente adequados para armazenar e processar dados estruturados, enquanto os bancos de dados NoSQL são a melhor solução para trabalhar com dados não estruturados ou semiestruturados. Se você estiver gerenciando dados estruturados e não estruturados, poderá optar por misturar bancos de dados SQL e NoSQL.
  • Escalabilidade. À medida que seu produto da Web cresce, seu banco de dados também deve crescer. Sua escolha de banco de dados pode ser afetada pelo tipo de escala que você prefere, seja horizontal ou vertical. Bancos de dados não relacionais com seus armazenamentos de valores-chave são otimizados para dimensionamento horizontal, enquanto os bancos de dados relacionais são otimizados para dimensionamento vertical.
  • Integração. Certifique-se de que seu sistema de gerenciamento de banco de dados possa ser integrado a outras ferramentas e serviços em seu projeto. Na maioria dos casos, a integração deficiente com outras soluções pode paralisar o desenvolvimento. Por exemplo, o ArangoDB tem excelente desempenho, mas as bibliotecas para esse SGBD ainda são muito novas e não têm suporte. Usar o ArangoDB em combinação com outras ferramentas pode ser arriscado, então a comunidade sugere evitar o ArangoDB para projetos complexos.
  • Segurança. Como armazena todos os dados do usuário, um banco de dados deve estar bem protegido. Os bancos de dados relacionais compatíveis com ACID são mais seguros do que os bancos de dados não relacionais, que comercializam consistência e segurança para desempenho e escalabilidade. Então você precisa tomar medidas adicionais para proteger seu banco de dados NoSQL.

Como você pode ver, a escolha de um banco de dados depende de muitos fatores, incluindo os tipos de dados que você vai coletar e processar, integrações com outras ferramentas e a abordagem de dimensionamento que você segue. Não é apenas uma questão de SQL ou NoSQL, como muitos pensam. E mesmo que o gerenciamento de dados adequado não seja a primeira coisa que você considera ao otimizar a experiência do usuário, definitivamente deveria ser. Podemos ajudá-lo a encontrar a melhor solução de banco de dados possível para o seu projeto web ou móvel.

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