Banco de Dados Relacional vs. NoSQL: diferenças que caem em provas de concurso

Os bancos de dados são fundamentais na área de Tecnologia da Informação, e o entendimento das suas diferenças é recorrente em provas de concurso. Dois grandes grupos se destacam: os bancos de dados relacionais e os bancos NoSQL.

Bancos de dados relacionais surgiram na década de 1970, baseados no modelo proposto por Edgar F. Codd. Sua estrutura é baseada em tabelas, onde linhas representam registros e colunas representam atributos.

O principal padrão utilizado em bancos relacionais é a linguagem SQL (Structured Query Language). Bancos como MySQL, PostgreSQL, Oracle e SQL Server utilizam amplamente essa linguagem.

Uma das características centrais dos bancos relacionais é a adesão às propriedades ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade), que garantem a integridade das transações.

Já os bancos de dados NoSQL (“Not Only SQL”) surgiram para atender às necessidades de grandes volumes de dados não estruturados ou semi-estruturados, especialmente em aplicações web, mobile e de Big Data.

Os bancos NoSQL são classificados em quatro grandes tipos: orientados a documentos (ex: MongoDB), chave-valor (ex: Redis), orientados a colunas (ex: Cassandra) e orientados a grafos (ex: Neo4j).

Enquanto bancos relacionais exigem esquema fixo (schema-on-write), bancos NoSQL são mais flexíveis e podem armazenar dados com estrutura variável (schema-on-read).

Em termos de escalabilidade, bancos relacionais tendem a escalar verticalmente (maquinas mais potentes), enquanto bancos NoSQL escalam horizontalmente (mais máquinas comuns).

Concursos costumam explorar também o fato de que bancos NoSQL sacrificam algumas propriedades em prol da escalabilidade, adotando o modelo BASE (Basically Available, Soft state, Eventual consistency).

Outro ponto importante é que bancos relacionais geralmente são preferidos para aplicações que exigem integridade rigorosa dos dados, como sistemas financeiros e bancários.

Bancos NoSQL são mais comuns em cenários de análise de redes sociais, sistemas de recomendação, e aplicativos que precisam lidar com grandes volumes de dados semi-estruturados.

Em provas, é comum serem cobrados cenários para escolher qual tipo de banco é mais adequado para uma determinada situação.

Além disso, é importante lembrar que hoje muitos bancos relacionais evoluíram para incorporar algumas funcionalidades NoSQL, como PostgreSQL com suporte a JSON.

Por fim, é fundamental entender que bancos relacionais e NoSQL não são concorrentes diretos em todos os casos; eles podem ser complementares dependendo do tipo de aplicação.

Para finalizar, duas questões inéditas sobre o tema:

Questões Inéditas

Questão 1 – Sobre bancos de dados relacionais e NoSQL, analise as afirmativas abaixo:

A) Bancos de dados relacionais são preferíveis para aplicações que exigem escalabilidade horizontal e consistência eventual.

B) Bancos NoSQL geralmente são mais adequados para dados altamente estruturados e normalizados.

C) Em bancos relacionais, a linguagem SQL é usada para criar, consultar e gerenciar dados.

D) Bancos NoSQL não aceitam dados semiestruturados, como documentos JSON.

E) Bancos relacionais não podem operar com dados no formato de grafos.

Gabarito: C

Comentários:

• A: Errada. Quem favorece escalabilidade horizontal é o NoSQL.
• B: Errada. Dados altamente estruturados e normalizados é cenário para bancos relacionais.
• C: Correta. SQL é a linguagem padrão dos bancos relacionais.
• D: Errada. Bancos NoSQL são especialistas em dados semiestruturados.
• E: Errada. Existem bancos relacionais com extensões para grafos, como o PostgreSQL com o recurso pgGraph.

Questão 2 – Um analista deseja armazenar grandes volumes de informações provenientes de redes sociais, que mudam frequentemente de formato e não exigem consistência transacional forte. Seria apenas uma base para armazenar essas informações dinâmicas. O tipo de banco de dados mais apropriado seria:

A) Banco de dados relacional com normalização em terceira forma normal.

B) Banco de dados NoSQL orientado a documentos.

C) Banco de dados relacional com suporte ACID estrito.

D) Banco de dados relacional orientado a colunas.

E) Banco de dados NoSQL orientado a grafos.

Gabarito: B

Comentários:

• A: Errada. Normalização não é o foco para dados semi-estruturados de redes sociais.
• B: Correta. Bancos orientados a documentos, como MongoDB, são ideais.
• C: Errada. Consistência ACID não é prioridade aqui.
• D: Errada. Banco relacional por colunas é mais voltado para análises OLAP e de IA.
• E: Errada. Orientação a grafos é para relações complexas, não apenas para armazenar documentos dinâmicos.