Aprenda como realizar consultas básicas em bancos de dados Relacionais e Não Relacionais. Explore as principais diferenças, vantagens e exemplos práticos de SQL e NoSQL.
Tempo de Leitura: 8 minutos
Introdução
Os bancos de dados são fundamentais para o armazenamento e recuperação de informações em praticamente todas as aplicações de software. Eles podem ser classificados em duas categorias principais: bancos de dados relacionais e não relacionais. Este artigo fornecerá uma visão detalhada sobre como realizar consultas básicas em ambos os tipos de bancos de dados.
O que são bancos de dados relacionais?
Bancos de dados Relacionais (BDR) são sistemas de gerenciamento de banco de dados que armazenam dados em estruturas chamadas tabelas, organizadas em linhas e colunas. Cada tabela representa uma entidade ou um conceito, e as colunas (também chamadas de atributos) contêm tipos específicos de dados relacionados a essa entidade. As linhas (também chamadas de registros ou tuplas) armazenam os valores reais dos dados.
A principal característica de um banco de dados relacional é a capacidade de definir relacionamentos entre as tabelas. Esses relacionamentos permitem que os dados sejam conectados e organizados de forma lógica e eficiente. Existem três tipos principais de relacionamentos:
- Um-para-um: Um registro em uma tabela está relacionado a um único registro em outra tabela.
- Um-para-muitos: Um registro em uma tabela pode estar relacionado a múltiplos registros em outra tabela.
- Muitos-para-muitos: Múltiplos registros em uma tabela podem estar relacionados a múltiplos registros em outra tabela.
Esses relacionamentos são frequentemente implementados através de chaves primárias e chaves estrangeiras. Uma chave primária é um identificador único para cada registro em uma tabela, enquanto uma chave estrangeira é um campo em uma tabela que se refere à chave primária em outra tabela.
A linguagem padrão para consultar e manipular dados em bancos de dados relacionais é a SQL (Structured Query Language). Com SQL, é possível realizar operações como a inserção, atualização, exclusão e consulta de dados, além de criar e modificar a estrutura das tabelas.
Exemplos de sistemas de banco de dados relacionais incluem MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server e Oracle Database. Esses sistemas são amplamente usados em aplicações que exigem uma organização estruturada e relacional dos dados, como sistemas financeiros, e-commerce, e sistemas de gestão empresarial.
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Conceitos Básicos do SQL
Antes de explorarmos as consultas, é importante entender alguns conceitos básicos do SQL:
- Tabelas: Estruturas que armazenam dados de forma organizada.
- Colunas: Campos específicos dentro de uma tabela.
- Linhas: Registros individuais dentro de uma tabela.
- Chaves Primárias: Colunas que identificam de maneira única cada registro em uma tabela.
- Chaves Estrangeiras: Colunas que estabelecem relacionamentos entre tabelas.
Realizando consultas básicas em bancos de dados relacionais
1. Selecionando dados
A consulta mais comum em SQL é a seleção de dados. Utilizamos a cláusula SELECT para isso. Vamos supor que temos uma tabela chamada clientes com as colunas id, nome e email.
SELECT * FROM clientes;
A consulta acima seleciona todos os registros da tabela clientes. Se quisermos selecionar apenas os nomes e e-mails:
SELECT nome, email FROM clientes;
2. Filtrando dados
Para filtrar os dados, utilizamos a cláusula WHERE. Por exemplo, para selecionar apenas os clientes cujo nome é "João":
SELECT * FROM clientes WHERE nome = 'João';
Podemos usar operadores como AND, OR, LIKE e BETWEEN para criar filtros mais complexos:
SELECT * FROM clientes WHERE nome LIKE 'J%' AND email LIKE '%gmail.com';
3. Ordenando dados
Para ordenar os resultados, usamos a cláusula ORDER BY. Para ordenar os clientes pelo nome em ordem alfabética:
SELECT * FROM clientes ORDER BY nome;
Para ordenar em ordem decrescente:
SELECT * FROM clientes ORDER BY nome DESC;
4. Limitando resultados
Para limitar o número de registros retornados, utilizamos a cláusula LIMIT. Por exemplo, para selecionar apenas os primeiros 5 clientes:
SELECT * FROM clientes LIMIT 5;
5. Agrupando dados
A cláusula GROUP BY é usada para agrupar dados com base em uma ou mais colunas. Por exemplo, para contar o número de clientes por domínio de e-mail:
SELECT email, COUNT(*) FROM clientes GROUP BY email;
6. Relacionamentos entre tabelas
Para realizar consultas que envolvem múltiplas tabelas, utilizamos JOINs. Suponha que temos uma tabela pedidos com as colunas id, cliente_id e valor. Para selecionar todos os pedidos junto com os nomes dos clientes:
SELECT pedidos.id, clientes.nome, pedidos.valor
FROM pedidos
JOIN clientes ON pedidos.cliente_id = clientes.id;
Exemplos práticos
Banco de dados de uma livraria
Considere um banco de dados de uma livraria com as tabelas livros, autores e categorias.
- livros: id, titulo, autor_id, categoria_id, preco
- autores: id, nome
- categorias: id, nome
1. Selecionando todos os livros
SELECT * FROM livros;
2. Selecionando livros de uma categoria específica
SELECT * FROM livros WHERE categoria_id = 1;
3. Selecionando livros e os nomes dos autores
SELECT livros.titulo, autores.nome
FROM livros
JOIN autores ON livros.autor_id = autores.id;
4. Contando o número de livros por categoria
SELECT categorias.nome, COUNT(*)
FROM livros
JOIN categorias ON livros.categoria_id = categorias.id
GROUP BY categorias.nome;
O que são bancos de dados não relacionais?
Legenda: Esses bancos de dados são projetados para lidar com grandes volumes de dados não estruturados ou semi-estruturados, alta escalabilidade, e flexibilidade na modelagem de dados. | Imagem: Freepik
Bancos de dados Não Relacionais, também conhecidos como NoSQL (Not Only SQL), são sistemas de gerenciamento de banco de dados que não seguem o modelo de tabelas usado pelos bancos de dados relacionais. Esses bancos de dados são projetados para lidar com grandes volumes de dados não estruturados ou semi-estruturados, alta escalabilidade, e flexibilidade na modelagem de dados.
Existem diferentes tipos de bancos de dados não relacionais, cada um adequado para diferentes tipos de aplicações e requisitos. Aqui estão alguns dos tipos mais comuns:
- Bancos de dados de documentos: Armazenam dados no formato de documentos, geralmente JSON, BSON, ou XML. Cada documento pode ter uma estrutura flexível, permitindo diferentes tipos de dados em um único banco de dados. Exemplos incluem MongoDB e CouchDB.
- Bancos de dados de colunas: Armazenam dados em colunas em vez de linhas, o que permite um acesso mais eficiente a grandes volumes de dados específicos de uma coluna. São ideais para análises de dados e sistemas de recomendação. Exemplos incluem Apache Cassandra e HBase.
- Bancos de dados de chave-valor: Armazenam dados como pares de chave e valor, onde cada chave é única e está associada a um valor. São simples e extremamente rápidos, ideais para caches e armazenamento de sessão. Exemplos incluem Redis e DynamoDB.
- Bancos de dados de grafos: Projetados para armazenar e navegar em relações complexas entre dados, como redes sociais, onde os dados estão altamente interconectados. Exemplos incluem Neo4j e Amazon Neptune.
- Bancos de dados de série temporal: Otimizados para armazenar e consultar dados que mudam ao longo do tempo, como métricas de monitoramento ou dados de sensores IoT. Exemplos incluem InfluxDB e TimescaleDB.
Consultas básicas em bancos de dados não relacionais
MongoDB (Documentos)
MongoDB é um banco de dados orientado a documentos que armazena dados em documentos BSON (uma extensão binária de JSON). Suponha que temos uma coleção clientes.
1. Inserindo dados
db.clientes.insertOne({
nome: "João",
email: "[email protected]"
});
2. Selecionando dados
Para selecionar todos os documentos na coleção clientes:
db.clientes.find();
Para selecionar documentos com um filtro específico:
db.clientes.find({ nome: "João" });
3. Atualizando dados
Para atualizar o e-mail de um cliente:
db.clientes.updateOne(
{ nome: "João" },
{ $set: { email: "[email protected]" } }
);
4. Removendo dados
Para remover um cliente:
db.clientes.deleteOne({ nome: "João" });
Redis (Chave-Valor)
Redis é um banco de dados em memória que armazena dados em pares de chave-valor.
1. Inserindo dados
SET nome "João"
2. Selecionando dados
GET nome
3. Atualizando dados
SET nome "João Novo"
4. Removendo dados
DEL nome
Cassandra (Colunas)
Cassandra é um banco de dados que armazena dados em uma estrutura de tabela semelhante aos bancos de dados relacionais, mas com um foco maior em escalabilidade.
1. Inserindo dados
INSERT INTO clientes (id, nome, email) VALUES (uuid(), 'João', '[email protected]');
2. Selecionando dados
SELECT * FROM clientes;
3. Atualizando dados
UPDATE clientes SET email = '[email protected]' WHERE id = [id];
4. Removendo dados
DELETE FROM clientes WHERE id = [id];
Neo4j (Grafos)
Neo4j é um banco de dados de grafos que armazena dados em nós e arestas.
1. Inserindo dados
CREATE (joao:Cliente {nome: 'João', email: '[email protected]'});
2. Selecionando dados
MATCH (c:Cliente) RETURN c;
3. Atualizando dados
MATCH (c:Cliente {nome: 'João'})
SET c.email = '[email protected]';
4. Removendo dados
MATCH (c:Cliente {nome: 'João'})
DELETE c;
Comparando bancos de dados relacionais e não Relacionais
Legenda: A escolha entre bancos de dados relacionais e não relacionais depende dos requisitos específicos da aplicação. | Imagem: Freepik
Esses bancos de dados são amplamente utilizados em aplicações modernas, como sistemas de big data, análise de dados em tempo real, e aplicações web que exigem alta disponibilidade e escalabilidade. Para transformar a eficiência e a resiliência das suas aplicações, confira nosso artigo com tudo sobre API.
A escolha entre bancos de dados relacionais e não relacionais depende dos requisitos específicos da aplicação. Se a prioridade for escalabilidade, flexibilidade e desempenho em um ambiente distribuído com dados não estruturados, bancos de dados não relacionais são uma excelente escolha. No entanto, se a aplicação requer consistência imediata, suporte a transações complexas e dados altamente estruturados, um banco de dados relacional pode ser mais adequado.
Bancos de dados relacionais
Vantagens
- Organização estruturada: Os dados são organizados em tabelas com esquemas bem definidos, o que facilita a compreensão, manutenção e manipulação dos dados.
- Integridade de dados: O uso de chaves primárias, chaves estrangeiras e restrições garante a integridade referencial e a consistência dos dados.
- Suporte a transações ACID: Bancos de dados relacionais garantem Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade, o que é crucial para aplicações que requerem operações transacionais confiáveis.
- Consulta poderosa com SQL: A SQL (Structured Query Language) é uma linguagem padronizada e poderosa que permite realizar consultas complexas, incluindo junções (joins), agregações e subconsultas.
- Amplo suporte e comunidade: Bancos de dados relacionais têm um amplo suporte de ferramentas, documentação e uma comunidade ativa, facilitando o desenvolvimento, administração e resolução de problemas.
- Flexibilidade na manipulação de dados: Suportam operações CRUD (Create, Read, Update, Delete) de forma eficiente e permitem a criação de índices para otimizar a recuperação de dados.
Desvantagens
- Escalabilidade limitada: Embora possam escalar verticalmente (adicionando mais recursos ao servidor), a escalabilidade horizontal (distribuição de dados entre vários servidores) é mais desafiadora e complexa de implementar.
- Rigidez no esquema: A estrutura de tabelas e relações exige um esquema pré-definido e rígido. Alterações no esquema podem ser complicadas e exigir migrações de dados.
- Desempenho em grandes volumes de dados: Em situações de big data ou para operações que envolvem grandes volumes de dados não estruturados, bancos de dados relacionais podem ter desempenho inferior comparado a bancos de dados NoSQL.
- Complexidade de junções: Consultas que envolvem múltiplas junções (joins) podem ser complexas e podem impactar o desempenho, especialmente em bases de dados grandes ou mal otimizadas.
- Sobrecarga de manutenção: Manter a integridade referencial e a consistência dos dados pode adicionar sobrecarga, especialmente em sistemas distribuídos ou com alta taxa de transações.
- Custos: Muitos bancos de dados relacionais comerciais têm licenças caras e exigem hardware robusto, o que pode aumentar os custos de operação.
Bancos de dados não relacionais
Vantagens
- Escalabilidade horizontal: Facilitam a expansão distribuída dos dados em vários servidores, o que é crucial para grandes volumes de dados.
- Flexibilidade na modelagem de dados: Permitem que a estrutura dos dados seja flexível e evolua sem a necessidade de esquemas rígidos.
- Desempenho para casos específicos: Muitos bancos de dados NoSQL são projetados para otimizar o desempenho em determinados tipos de consultas ou operações.
Desvantagens
- Menor Suporte a transações complexas: Comparado aos bancos de dados relacionais, os bancos NoSQL podem ter suporte limitado para transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade).
- Modelo de consistência eventual: Em sistemas distribuídos, muitos bancos NoSQL oferecem consistência eventual, o que significa que os dados podem não ser imediatamente consistentes em todas as réplicas.
Escolher entre um banco de dados relacional ou não relacional depende das necessidades específicas do projeto. Bancos de dados relacionais são ideais para aplicações que requerem consistência e integridade dos dados, enquanto bancos de dados não relacionais são mais adequados para aplicações que demandam escalabilidade e flexibilidade.
Conclusão
Realizar consultas em bancos de dados, sejam eles relacionais ou não relacionais, é uma habilidade essencial para desenvolvedores e administradores de banco de dados. Compreender as diferenças entre esses dois modelos e saber como interagir com cada tipo de banco de dados permite escolher a solução ideal para cada caso, garantindo eficiência e integridade dos dados nas suas aplicações.
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