Como escolher um Banco de Dados? Conheça os 9 tipos

Os tipos de banco de dados atendem a diferentes propósitos e são uma base para sistemas modernos.

O que é um banco de dados?

Um Banco de dados nada mais são do que uma coleção e um conjunto de registros de dados. Também chamados de bases de dados, são estruturas de armazenamento de informações importantes para uma aplicação em um determinado contexto. Todo sistema de software utiliza esse conceito como base para automatizar tarefas e agilizar processos.

Por exemplo: digamos que você preencha um formulário hipotético de cadastro com dados de login, senha, nome e endereço. Em qualquer aplicação moderna, só existe uma forma de fazer esses dados serem funcionais: registrá-los em um local específico para uso posterior. 

O uso posterior nesse caso pode ser quando você tentar fazer login ou precisar autenticar o seu acesso. A lógica do sistema então vai comparar as informações digitadas com as informações que já estão salvas no banco, de modo a permitir um acesso seguro. 

Ou ainda o sistema pode utilizar o nome e o endereço já salvos como uma forma de agilizar o processo de checkout de uma compra online. Nesse caso, busca gerar praticidade ao recuperar informações que já foram cedidas. O nome também pode ser usado em uma comunicação da empresa por e-mail.

Uma aplicação de streaming de áudio/vídeo, por sua vez, salva os arquivos que colocamos em listas de favoritos nos seus bancos de dados. As informações de pagamento e dados referentes a sua conta também são salvos nessas bases. 

Caso não existisse os bancos de dados à disposição, o uso dos sistemas seria somente volátil. Não seria possível salvar nenhuma informação, e os softwares não aprenderiam nada sobre os usuários, tornando a utilização extremamente difícil. Nesse sentido, é como se precisássemos nos cadastrar em uma aplicação toda vez que quiséssemos logar, por exemplo. 

O que é gerenciador de banco de dados?

Vamos avançar agora para estudar os dois principais tipos de banco de dados.

Tipos de banco de dados: relacionais vs não relacionais

Existem dois grandes grupos quando falamos sobre tipos de banco de dados: os relacionais e os não relacionais. Entender essa diferença é fundamental para escolher a melhor solução.

Bancos de dados relacionais

Chamamos de relacionais os bancos mais tradicionais, construídos sobre uma lógica de relações entre dados. A estrutura deles apresenta geralmente tabelas, com um conjunto de linhas e colunas, bem como chaves que conectam diferentes tabelas. A partir disso, é possível compreender um dado em um contexto maior para aprofundar no entendimento de suas implicações. 

Características do banco de dados relacional:

• Esquema bem-definido: toda estrutura precisa ser planejada e modelada antes da implementação;

• Organização em tabelas: dados estruturados em formato tabular com relações claras;

• Linguagem SQL: utiliza SQL para consultas e manipulação de dados;

• ACID compliance: garante transações confiáveis (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade).

Por sua característica organizada, o modelo relacional é muito comum em aplicações do mundo corporativo, como CRMs e ERPs. O foco dessas aplicações é o registro de dados de uma forma simplificada, de modo que as equipes consigam se concentrar mais nas análises e no que farão com esses dados. Todos os dados atendem a um padrão e não demandam preocupação com seu formato.

Bancos de dados não relacionais

Se você imaginou que o modelo relacional parece ser organizado demais para um fluxo enorme de dados, você acertou. Para lidar com um fluxo muito grande, típico do que chamamos de Big Data, é preciso contar com um banco de dados não relacional. 

Características do banco de dados NoSQL:

• Sem esquema rígido: flexibilidade para adicionar novos campos sem reestruturação;

• Escalabilidade horizontal: fácil distribuição em múltiplos servidores;

• Alta performance: otimizado para leitura e escrita em grande volume;

• Formatos diversos: usa documentos, chave-valor, grafos ou colunas.

Assim, são perfeitos para salvar informações em formatos não convencionais, como imagens, áudios, vídeos, outros tipos multimídia ou tweets, por exemplo. Ou seja, são ótimos para lidar com dados oriundos da internet, que surgem desestruturados, em alto volume e são atualizados em tempo real. 

A lógica não relacional se preocupa mais com os dados, estabelecendo como prioridade o tratamento deles. Como não há uma ordem clara, é necessário pensar em como estruturá-los para análises posteriores. Nesse contexto, entram em cena as soluções analíticas que se dedicam exclusivamente a lidar com esses dados para extrair insights deles.

Os bancos não relacionais estão no centro das discussões sobre aprendizado de máquina, Business Intelligence, internet das coisas, etc. Estruturas maiores como um Data Warehouse podem conter vários bancos não relacionais para análises e consultas rápidas, com um poder de desempenho maior do que banco de dados relacionais justamente pela falta de um esquema específico. 

9 tipos de banco de dados

Veremos agora os principais SGBDs do mercado. Analisaremos opções de bancos de dados relacionais e não relacionais.

1. Oracle

O sistema tradicional da Oracle é um sistema para banco de dados relacional que funciona perfeitamente em softwares operacionais usuais, como Linux e Windows. Além disso, apresenta uma ótima documentação para ajudar quem precisa utilizá-lo.

Principais vantagens:

• Excelente desempenho para grandes volumes;

• Recursos avançados de segurança;

• Suporte a procedimentos armazenados complexos.

2. SQL Server

O SGBD da Microsoft se destaca por recursos robustos de segurança. Adota mecanismos importantes de criptografia para controlar a confidencialidade dos dados, ou seja, que eles só estejam disponíveis para pessoas autorizadas. Ademais, esse banco de dados SQL traz algumas regras interessantes para proibir que os dados se percam com ações negligentes ou descuidadas.

3. MySQL

Provavelmente o mais famoso dos tipos de banco de dados relacional, o MySQL é um SGBD simples e fácil de controlar, inclusive com a integração com o PHP (principal linguagem para back-end). Foi criado pela Oracle como uma opção inclusive para ser de código aberto (modificável por qualquer pessoa em repositórios públicos). Hoje, é usado por grandes empresas como X/Twitter e Google. 

Por que o MySQL é tão popular:

• Integração perfeita com PHP (principal linguagem para back-end);

• Curva de aprendizado suave para iniciantes;

• Grande comunidade e documentação abundante;

• Gratuito e open source.

No meio dos relacionais, o MySQL é geralmente usado para ensinar pessoas que não têm tanto contato com banco de dados e é uma das primeiras opções de quem está estudando esse tema. Justamente por ser uma opção tão comum e menos complexa de aprender.

4. NoSQL

O conceito de NoSQL surgiu quase como uma filosofia para lidar com algumas limitações da linguagem SQL no tratamento de bancos de dados. 

O esquema que a linguagem SQL requer atrapalhava algumas aplicações que precisavam crescer rapidamente. No nosso mundo, com os dados massivos não estruturados que crescem instantaneamente, conseguimos compreender essa questão de forma mais natural.

Os bancos não relacionais, ou NoSQL, não apresentam um esquema rígido de tabelas. Por isso, conseguem se adaptar melhor a dados desestruturados, como já falamos. 

5. PostgreSQL

Outro dos mais famosos entre os relacionais. O PostgreSQL é importante por trazer mecanismos de consulta mais complexos, chaves estrangeiras e outros recursos avançados para projetos de maior escala. Suporta diferentes tipos de dados e é também muito escalável.

Diferenciais do banco de dados PostgreSQL:

• Suporta diferentes tipos de dados (JSON, XML, arrays);

• Altamente escalável e confiável;

• Excelente para aplicações que exigem integridade de dados;

• Recursos avançados de indexação.

6. DB2

A opção da IBM é segura, versátil e apresenta ótimo desempenho com bases menores e grandes. Por isso, se adapta bem a diferentes tipos de projetos, o que normalmente se espera de uma tecnologia como o banco de dados.

7. MongoDB 

Um dos líderes do mercado de banco de dados não relacional, o MongoDB lida sempre com documentos JSON. Possui recursos que auxiliam na manipulação de Big Data e na escalabilidade sempre que necessário.

Características do MongoDB:

• Estrutura flexível baseada em documentos;

• Recursos que auxiliam na manipulação de Big Data;

• Escalabilidade automática quando necessário;

• Query language poderosa e intuitiva.

O MongoDB revolucionou o gerenciamento de banco de dados ao permitir que desenvolvedores trabalhem com dados sem precisar definir esquemas rígidos previamente.

8. Redis

O Redis também é não relacional. Estrutura-se pelo formato chave-valor, similar ao conceito de dicionário em muitas linguagens de programação (como em Python). É fácil de usar e apresenta uma ótima versatilidade para atender a projetos que precisam de um Banco de Dados com boa performance.

Vantagens do Redis:

• Extremamente rápido (dados em memória RAM);

• Fácil de usar e implementar;

• Versatilidade para cache e sessões;

• Ótima performance para aplicações em tempo real.

9. Dynamo DB

O DynamoDB é outra alternativa interessante no universo NoSQL. Foi projetado pela Amazon e é a base de empresas como a Netflix. Traz ótimos recursos de segurança e de desempenho, como cache, soluções de recuperação e tolerância a falhas e backups.

Destaques do DynamoDB:

• Recursos avançados de segurança;

• Cache integrado para melhor desempenho;

• Soluções de recuperação e tolerância a falhas;

• Backups automáticos.

Segundo a Amazon, pode suportar um pico de 20 milhões de consultas em um segundo e 10 trilhões de solicitações em dia. É uma ótima opção para gerenciar microsserviços, algo que é muito requerido em aplicações web modernas.

Como escolher o melhor banco de dados para seu projeto?

A escolha entre banco de dados relacional ou banco de dados NoSQL deve considerar diversos fatores:

Escolha banco de dados relacional quando:

• Seus dados têm estrutura clara e bem definida;

• Você precisa de transações ACID confiáveis;

• Relacionamentos entre dados são importantes;

• Aplicações financeiras, ERPs, CRMs.

Escolha banco de dados NoSQL quando:

• Dados não estruturados ou semi-estruturados;

• Necessidade de escalabilidade horizontal massiva;

• Aplicações em tempo real;

• Big Data, IoT, redes sociais, análises.

Seus dados são perfeitos, mas e suas apresentações?

O verdadeiro diferencial profissional está em saber comunicar o que esses dados revelam.

Se você tem acesso aos melhores bancos de dados como MySQL, PostgreSQL, MongoDB, mas na hora de apresentar suas análises para stakeholders, a mensagem não convence. Seus insights se perdem em gráficos confusos e números sem contexto.

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