As empresas lidam com grandes quantidades de dados não estruturados, o que exige flexibilidade e escalabilidade dos bancos de dados que os armazenam. Bancos de dados de coluna larga, um tipo de banco de dados NoSQL, oferecem essas funcionalidades. Bancos de dados NoSQL ou "não apenas SQL" são usados em vários projetos, incluindo gestão de controle de inventário, organizações de saúde e sistemas ferroviários.

Bancos de dados de coluna larga são usados por sistemas de registro e relatórios, que armazenam muitos dados não estruturados. Bancos de dados de coluna larga estão em alta demanda e são populares em muitas aplicações, incluindo música e mídias sociais. Aplicativos de música usam bancos de dados de coluna larga para armazenar atributos de perfil de usuário e metadados sobre artistas e músicas para criar uma experiência melhor e personalizada para seus usuários. No G2, acreditamos em manter a saúde da taxonomia categorizando precisamente os produtos, criando assim uma categoria para Software de Banco de Dados de Coluna Larga.

O aumento da demanda por bancos de dados de coluna larga

No início dos anos 2000, bancos de dados SQL tradicionais como bancos de dados relacionais não eram mais suficientes para armazenar as enormes quantidades de dados que estavam sendo geradas. É aqui que os bancos de dados NoSQL, que armazenam e recuperam dados de forma diferente das relações tabulares usadas em bancos de dados relacionais, entram em cena. Parte da família de bancos de dados NoSQL, os bancos de dados de coluna larga são conhecidos por sua capacidade de escalar e armazenar uma grande quantidade de dados em uma única coluna. Esses bancos de dados são a opção ideal quando há necessidade de escalabilidade e flexibilidade.

Bancos de dados de coluna larga têm os benefícios combinados de bancos de dados relacionais e não relacionais e podem funcionar melhor com dados estruturados e não estruturados.

Agora, como os bancos de dados de coluna larga diferem dos bancos de dados relacionais?

Bancos de dados relacionais são um dos tipos de bancos de dados mais amplamente usados. Eles têm um esquema predefinido, enquanto bancos de dados de coluna larga são dinâmicos e adequados para dados não estruturados e, portanto, começaram a ganhar espaço. Bancos de dados de coluna larga armazenam dados em linhas e colunas. No entanto, ao contrário dos bancos de dados relacionais, os nomes e a formatação das colunas não precisam corresponder a cada linha. Bancos de dados de coluna larga também são muito flexíveis e realizam operações como leitura e escrita mais rápidas em um único elemento de dados. Bancos de dados de coluna larga são a melhor escolha para grandes quantidades de dados.

Categoria de Bancos de Dados NoSQL ganha tração no G2

Dados do G2 mostram um crescimento de 81,33% no tráfego da categoria Bancos de Dados NoSQL de fevereiro de 2022 a março de 2022. As empresas perceberam que podem economizar em seu orçamento usando bancos de dados NoSQL em vez de bancos de dados relacionais ou SQL tradicionais. Bancos de dados SQL ou tradicionais usam servidores únicos para hospedar dados e escalar o banco de dados. Portanto, as empresas precisam investir mais para comprar um servidor maior e mais caro, o que pode não ser viável. Existem 15 produtos na categoria de banco de dados de coluna larga, e o G2 espera adicionar mais.

Outros tipos de Bancos de Dados NoSQL

Existem alguns outros tipos de bancos de dados na família de bancos de dados NoSQL cuja aplicação muda dependendo do caso de uso. Estes incluem:

• Bancos de dados chave-valor: O banco de dados mais básico da família de bancos de dados NoSQL, ele é composto por uma chave e um valor associado a ela. O carrinho de compras de um site de e-commerce é um dos casos de uso comuns de bancos de dados chave-valor. O site pode encontrar bilhões de pedidos em segundos durante as temporadas de compras. Bancos de dados chave-valor podem lidar com a escalabilidade de tais altos volumes de dados através de processamento e armazenamento distribuídos.
• Bancos de dados colunares: Esses bancos de dados armazenam dados em um conjunto de colunas. Quando análises são executadas em um número menor de colunas, essas colunas podem ser lidas sem consumir memória com dados indesejados. Bancos de dados colunares são geralmente usados em data warehouses com um grande volume de dados para análise de inteligência de negócios (BI).
• Bancos de dados de documentos: Esses bancos de dados são uma derivação dos bancos de dados chave-valor. Os dados são geralmente armazenados em uma série de documentos. Bancos de dados de documentos são os favoritos dos desenvolvedores ao desenvolver plataformas de streaming de vídeo. Eles são usados principalmente para gerenciamento de conteúdo.
• Bancos de dados de grafos: Esses bancos de dados focam na conexão entre os elementos de dados. Cada conexão é chamada de nó ou relacionamento. Esses bancos de dados não têm um esquema predefinido como os bancos de dados relacionais. Os principais casos de uso de bancos de dados de grafos são detecção de fraudes e grafos de conhecimento.

Olhando para o futuro

Bancos de dados de coluna larga e outros bancos de dados da família NoSQL dão forte concorrência aos bancos de dados relacionais tradicionais. Bancos de dados de coluna larga de código aberto estão ganhando ainda mais tração e vieram para ficar. Não só isso, mas muitos fornecedores que oferecem captura de dados de mudança (CDC) também estarão em demanda. CDC é um recurso em bancos de dados de coluna larga que permite ao usuário consultar o estado atual da tabela e o histórico de todas as alterações feitas na tabela.

Com muitos projetos, como Spotify e Outbrain, usando bancos de dados confiáveis e escaláveis horizontalmente, a necessidade por bancos de dados de coluna larga está destinada a crescer.