Banco De Dados No-SQL X Banco De Dados SQL

Abstract

Estamos na era das grandes massas de dados. O armazenamento e a manipulação de grandes quantidades de dados são um desafio. Houve uma época em que os bancos de dados do modelo relacional eram a única solução viável, por serem seguros e de fácil manipulação. Com os avanços tecnológicos e a popularização da internet em todo o mundo, a cada instante um número considerável de novos dados são gerados, devido a esse fenômeno surgiram novas abordagens de manipulação de dados, a fim de atender às crescentes necessidades do mercado. Os bancos de dados NoSQL estão sendo cada vez mais reconhecidos como alternativas ao modelo relacional para manipulação de dados. Ambas as abordagens são boas para determinadas situações. Este trabalho tem como objetivo fazer um estudo comparativo entre banco de dados relacionais e banco de dados NoSQL. A nossa pesquisa compara os dois bancos de dados para ajudar o desenvolvedor a identificar qual plataforma é mais adequada para uma massa de dados específica e, assim, auxiliar na tomada de decisão com relação a qual a melhor escolha para o projeto em questão. A metodologia usada nesse trabalho é a análise das arquiteturas dos bancos de dados e teste envolvendo grandes massas de dados para a verificação do desempenho de cada banco. Nos resultados obtidos na nossa pesquisa observamos uma diferença surpreendente entre o banco de dados MS SQL Server e o MongoDB no tempo de inclusão de dados. Outro resultado que nos chamou a atenção fora o tempo de consulta entre o MongoDB e o MSSQL, que se mostrou significativo para nossas conclusões sobre que banco é mais recomendável para grandes requisições. Também notamos que há diferença no consumo de recursos de cada SGBD, podendo influenciar na escolha de uma das plataformas.

Banco de Dados de Produtos não Madeireiros da Floresta Nacional do Tapirapé-Aquiri, Serra de Carajás

“…Assim, com o intuito de resolver essas necessidades, surgiram e surgem cada vez mais novas técnicas de implantação de bancos de dados, visando facilitar a vida do desenvolvedor e satisfazer as exigências do usuário (Oliveira, 2018). Acoplar dados e atualizar informações sobre as espécies com potencial não madeireiro da FLONATA é um caminho viável para a promoção do uso sustentável em um ecossistema natural em associação com o tripé social-econômicoambiental (triple bottom line) (Borges et al, 2013).…”