Banco de Dados NoSQL

Bancos de dados tradicionais são muito bons para aplicações transacionais. Porém, não são tão bons quando o volume é muito grande ou o tipo de consulta que é feito pelas aplicações não performar devidamente.

Para melhorar a performance de aplicações, trabalhar com volumes de dados maiores ou criar aplicativos com funções específicas (ex: buscadores), é necessário trabalhar com bancos de dados NoSQL. Sistemas como Solr, Elastic, Redis, MongoDB, Cassandra, Scylla DB, HBase, Impala, Hive e outros são os mais utilizados no mundo para lidar com grandes volumes ou trabalhar com aplicações específicas. Sempre com alta performance e segurança.

Os principais bancos de dados NoSQL com que podemos criar soluções incluem:

  • Elastic: sistema de busca baseado em Lucene associado a uma plataforma de ingestão (Logstash) e de visualização (Kibana). Elastic também pode ser usado para criação de aplicações que necessitem de busca e indexação de documentos, além de recomendadores de produtos.
  • Solr: sistema de busca baseado em Lucene que está embarcado em diversas plataformas de e-commerce. Pode ser usado para sistemas de buscas complexos, que exijam muitas features e relevância extremamente personalizada, e para recomendação de produtos.
  • MongoDB: Maior sistema de coleção de documentos JSON do mundo, o MongoDB é utilizado como banco de dados de documento em diversos aplicativos web ou mobile. Por utilizar JSON e JavaScript em sua API, é especialmente indicado para aplicativos que utilizem essas tecnologias e esse tipo de dados.
  • Cassandra/HBase/DynamoDB/ScyllaDB: Bancos de dados NoSQL de família de coluna que podem trabalhar com grandes volumes de informação.
  • Redis: Sistema de banco de dados NoSQL chave-valor muito usado como cache e como sistema de publish-subscribe. Tem altíssima performance e costuma ser usado por aplicativos web ou mobile de alta performance para disponibilizar conteúdo em alta velocidade.
  • Impala: plataforma analítica de alta performance que utiliza a linguagem SQL para fazer consultas em dados de arquivos de qualquer formato. Ideal para integrar tabelas gigantescas com sistemas analíticos de business Intelligence.
  • Hive: plataforma de transformação de dados ETL que utiliza linguagem SQL e converte o comando em jobs MapReduce, Tez ou Spark para realizar grandes operações de dados em sistemas distribuídos. Uma tecnologia NoSQL de alta performance e, sem dúvida, a tecnologia de big data mais utilizada no mundo.

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