Melhor Bancos de Dados Relacionais

O que é Software de Bancos de Dados Relacionais?

Qual é a melhor ferramenta de banco de dados relacional para desenvolvimento de aplicativos?

Qual é o banco de dados relacional ideal para empresas em rápido crescimento?

Quais são os Recursos Comuns dos Bancos de Dados Relacionais?

A seguir estão alguns recursos principais dentro dos bancos de dados relacionais que podem ajudar os usuários a armazenar, organizar e manter grandes conjuntos de dados ao mesmo tempo em que consultam dados usando uma linguagem de consulta estruturada:

Armazenamento de dados: Permite que os dados sejam armazenados na forma de tabelas (ou seja, linhas e colunas). Também facilita uma chave primária, que ajuda na identificação exclusiva das linhas.

Modificação de dados: Permite a atualização de dados e o acesso a múltiplos elementos de dados simultaneamente. Os usuários também podem recuperar dados de grandes volumes de conjuntos de dados armazenados no banco de dados usando uma linguagem de consulta estruturada.

Criação e manutenção de banco de dados: Crie rapidamente novos bancos de dados relacionais e modifique-os com facilidade.

Indexação: Este recurso ajuda a construir relações entre elementos de dados por meio de chaves e índices, o que permite aos usuários acessar e pesquisar os bancos de dados com facilidade.

Escalabilidade: Soluções de banco de dados relacional crescem com os dados, então a única capacidade que preocupa é a capacidade de armazenamento físico ou em nuvem.

Segurança de dados: Soluções de banco de dados relacional incluem recursos de segurança de dados para proteger os dados que uma empresa armazena em seus bancos de dados.

Controle de acesso: Bancos de dados relacionais concedem aos administradores controle total sobre quem pode acessá-los. Os usuários podem receber acesso com base em seu trabalho e requisitos.

Compatibilidade com SO: Soluções de banco de dados relacional são compatíveis com vários sistemas operacionais, então o usuário não precisará se preocupar com o SO ao criar bancos de dados.

Recuperação: Se um banco de dados precisar ser revertido ou totalmente recuperado, algumas soluções de banco de dados relacional oferecem recursos de recuperação.

Acesso multiusuário: Soluções RDBMS permitem que múltiplos usuários acessem bancos de dados ao mesmo tempo. Essa funcionalidade evita que múltiplos usuários colidam entre si ao fazer atualizações e também bloqueia o acesso a entradas de dados parciais.

Outros Recursos de Bancos de Dados Relacionais: Código aberto, Proprietário

Quais são os Benefícios dos Bancos de Dados Relacionais?

Soluções RDBMS são construídas em um modelo de dados relacional específico que facilita o acesso, atualização e recuperação de dados de vários conjuntos de dados dentro do banco de dados. Este software pode ajudar as organizações a gerenciar grandes volumes de conjuntos de dados ao mesmo tempo e dar-lhes a capacidade de manipulá-los e mantê-los.

Associação de dados: Bancos de dados relacionais são extremamente poderosos para armazenar e recuperar dados associativos. Seja detalhes de pedidos de e-commerce, informações de pacientes, rastreamento de estoque ou algo mais, bancos de dados relacionais se destacam em criar conexões significativas entre uma chave primária e a descrição relacionada. Como eles podem ser gerados de forma única, os valores de chave primária são tipicamente números, e valores (por exemplo, nome completo, quantidade, data do pedido) são associados a esse valor sendo armazenados na mesma linha da tabela. Isso melhora massivamente a organização de dados para as empresas.

Resultados de consulta direcionados: Ao usar software de banco de dados relacional, as empresas podem construir vastos bancos de dados interconectados que rapidamente retornam informações importantes, exatamente como necessário. Bancos de dados relacionais têm uma força massiva em ser capazes de produzir resultados de consulta que abrangem várias tabelas. Ao usar operações de junção e aliases de tabela, os usuários podem consultar várias tabelas ao mesmo tempo para construir uma saída dos dados exatos que precisam. Isso elimina a necessidade de armazenar grandes quantidades de dados em uma única tabela. Em vez disso, os administradores de banco de dados podem construir quantas tabelas forem necessárias para melhor organizar os dados, e essas tabelas podem ser conectadas por chaves estrangeiras se algum dos dados precisar ser associado.

Facilidade de uso: Bancos de dados relacionais são projetados para serem fáceis de construir e ainda mais fáceis de usar. Com uma curva de aprendizado relativamente baixa, qualquer pessoa que pudesse fazer uso de ferramentas de bancos de dados relacionais seria capaz de fazê-lo com treinamento básico no software.

Consistência de dados: RDBMS é baseado no modelo ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade), que facilita conjuntos de dados estruturados e consistentes.

Velocidade: O formato tabular dos bancos de dados relacionais permite uma rápida recuperação de dados. A linguagem SQL padrão usada para extrair dados dos bancos de dados permite uma extração de dados mais rápida.

Melhor tomada de decisão: Bancos de dados relacionais facilitam a provisão de dados bem organizados e atualizados. Isso ajuda as organizações a tomarem decisões precisas e oportunas.

Quem Usa Bancos de Dados Relacionais?

Administrador de banco de dados: DBAs trabalham para manter o desempenho e gerenciar o banco de dados e os aplicativos conectados a eles. Eles também são responsáveis pela segurança e integridade do banco de dados, bem como por quaisquer problemas de solução de problemas relacionados.

Desenvolvedores: Desenvolvedores escrevem códigos em várias linguagens de programação para interagir com bancos de dados. Eles também são responsáveis por projetar e desenvolver novos bancos de dados.

Usuários finais: São indivíduos que realizam tarefas de manipulação de dados nos bancos de dados, como atualização, exclusão e mais.

Software Relacionado a Bancos de Dados Relacionais

Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com bancos de dados relacionais incluem:

Software de bancos de dados NoSQL: Como mencionado anteriormente, enquanto soluções de bancos de dados relacionais se destacam com dados estruturados, bancos de dados NoSQL como orientados a objetos, documentos, grafos, etc., armazenam de forma mais eficaz dados pouco estruturados e não estruturados. Soluções de bancos de dados NoSQL combinam bem com software de bancos de dados relacionais se uma empresa lida com dados diversos que podem ser coletados por meios estruturados e não estruturados.

Software de armazém de dados: Software de armazém de dados atua como um único repositório central de dados integrados de múltiplas fontes díspares que fornece insights de negócios com a ajuda de ferramentas de BI. Armazéns de dados também armazenam dados de forma semelhante a bancos de dados relacionais, mas o objetivo final envolve a coleta e armazenamento de dados históricos para realizar relatórios e análise de dados.

Software de qualidade de dados: Bancos de dados relacionais têm dificuldade em lidar com dados não estruturados, e dados duplicados ou incorretos podem comprometer a precisão dos resultados uma vez que os dados se tornam estruturados. Soluções de qualidade de dados ajudam a limpar e estruturar dados, o que facilita a criação de um banco de dados relacional formal para esses dados.

Desafios com Bancos de Dados Relacionais

Soluções de software podem vir com seu próprio conjunto de desafios.

Dados não estruturados: Como mencionado acima, há um ponto em que bancos de dados relacionais podem ter dificuldades: lidar com dados não estruturados. Bancos de dados relacionais dependem de dados estruturados para criar adequadamente relações entre pontos de dados e tabelas de dados. Se uma empresa usa principalmente dados não estruturados, ela deve considerar talvez uma solução de banco de dados NoSQL ou um software de qualidade de dados para limpar e estruturar dados não estruturados.

Atraso na consulta: Bancos de dados relacionais podem armazenar quantidades massivas de dados, mas executam consultas um pouco mais lentamente em conjuntos de dados maiores. Isso se deve principalmente ao volume absoluto de dados sendo consultados. Em situações onde consultas podem atravessar quantidades significativas de dados, os usuários podem tentar consultar com base em valores específicos sempre que possível. Além disso, consultar strings leva significativamente mais tempo do que consultar numéricos, então focar em numéricos sempre que possível pode ajudar a melhorar os tempos de busca.

Quais Empresas Devem Comprar Bancos de Dados Relacionais?

O que torna o software de bancos de dados relacionais particularmente benéfico é que ele é altamente flexível e pode ser usado por muitas equipes em uma empresa. Abaixo estão alguns exemplos:

Finanças e contabilidade: Bancos de dados relacionais podem ser usados para rastrear pagamentos e dívidas associando um ID de fornecedor, ID de cliente ou outros identificadores exclusivos a datas de pagamento, valores de pagamento, números de cheque ou pedido e mais. Tudo isso pode ser facilmente consultado através de ferramentas de banco de dados relacional, e um registro transacional completo pode ser criado em questão de minutos ou até segundos. A capacidade de organizar ou isolar esses dados por, digamos, data de transação ou pessoal pode melhorar muito a eficiência.

E-commerce: A prevalência da internet e a facilidade de uso tornaram o pedido online, de alimentos a roupas ou máquinas, não apenas simples, mas muito amplamente utilizado. Bancos de dados relacionais podem armazenar vastos dados transacionais, incluindo data/hora do pedido, nome do cliente, método de pagamento usado, localização do cliente e mais. Verificar a correção de um pedido está a uma consulta de distância. Benefícios adicionais para o e-commerce vêm do fato de que bancos de dados relacionais podem armazenar volumes incríveis de informações. Tabelas individuais podem armazenar milhões e milhões de entradas de uma vez sem prejudicar o fluxo de trabalho.

Saúde: Ferramentas de banco de dados relacional oferecem um valor imenso na área da saúde devido à capacidade de relacionar tantos pontos de dados a um único identificador exclusivo. Na área da saúde, os pacientes têm vários pontos de dados para descrever sua condição, incluindo idade, peso, pressão arterial e outros. Ao poder associar todos esses pontos de dados a um único identificador exclusivo (por exemplo, o ID do paciente de uma pessoa), profissionais de saúde—médicos, enfermeiros, técnicos de laboratório, administradores de banco de dados e mais—podem ter acesso rápido a quaisquer dados relevantes.

Como Comprar Bancos de Dados Relacionais

Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Bancos de Dados Relacionais

Se uma empresa está apenas começando e procurando comprar sua primeira solução de banco de dados relacional, ou talvez uma organização precise atualizar um sistema legado—onde quer que uma empresa esteja em seu processo de compra, o G2.com pode ajudar a selecionar o melhor software de banco de dados relacional para o negócio.

Os pontos problemáticos específicos do negócio podem estar relacionados ao armazenamento e gerenciamento de grandes volumes de conjuntos de dados dentro de uma organização. Se a empresa acumulou muitos dados, a necessidade é procurar uma solução que possa ajudar a organizar e estruturar esses dados para gerenciá-los. Os usuários devem pensar nos pontos problemáticos e anotá-los; estes devem ser usados para ajudar a criar uma lista de verificação de critérios. Além disso, o comprador deve determinar o número de funcionários que precisarão usar este software, pois isso determina o número de licenças que provavelmente comprarão.

Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a lançar uma lista de verificação de critérios. A lista de verificação serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou locais e mais.

Dependendo do escopo da implantação, pode ser útil produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de um software de armazém de dados.

Comparar Produtos de Bancos de Dados Relacionais

Crie uma lista longa

Desde atender às necessidades de funcionalidade do negócio até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação após todas as demonstrações estarem completas, ajuda a preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor.

Crie uma lista curta

A partir da lista longa de fornecedores, é útil reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de concorrentes, de preferência não mais do que três a cinco. Com esta lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções.

Conduza demonstrações

Para garantir que a comparação seja completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta com o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma comparativa e veja como cada fornecedor se compara à concorrência.

Seleção de Bancos de Dados Relacionais

Escolha uma equipe de seleção

Antes de começar, é crucial criar uma equipe vencedora que trabalhará junta durante todo o processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização que tenham o interesse, habilidades e tempo certos para participar deste processo. Um bom ponto de partida é ter de três a cinco pessoas que preencham funções como o principal tomador de decisões, gerente de projeto, proprietário do processo, proprietário do sistema ou especialista em matéria de pessoal, bem como um líder técnico, administrador de TI ou administrador de segurança. Em empresas menores, a equipe de seleção de fornecedores pode ser menor, com menos participantes multitarefas e assumindo mais responsabilidades.

Negociação

Só porque algo está escrito na página de preços de uma empresa, não significa que seja final (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou por recomendar o produto a outros.

Decisão final

Após esta etapa, e antes de se comprometer totalmente, é recomendado realizar um teste ou programa piloto para testar a adoção com um pequeno tamanho de amostra de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e bem recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta.

Quanto Custa Bancos de Dados Relacionais?

Existem alguns bancos de dados relacionais robustos que estão disponíveis gratuitamente no mercado. Existem tipicamente dois modelos de preços, um onde os usuários pagam apenas pelo que usam, e no outro, os usuários pagam uma taxa de licença única.

Tendências de Bancos de Dados Relacionais

Bancos de dados e agregação de dados

O debate continua sobre o uso de soluções de bancos de dados relacionais versus bancos de dados NoSQL como a melhor solução de negócios, à medida que a agregação de dados continua a crescer no mundo dos negócios. Produtos e serviços orientados por dados agora exigem um imenso suporte de dados, e o debate é sobre a melhor maneira de armazenar esses dados. Na realidade, os dois tipos de banco de dados devem ser usados juntos. Enquanto bancos de dados relacionais se destacam no armazenamento de dados estruturados, bancos de dados NoSQL—bancos de dados não relacionais—brilham quando não há uma estrutura real de como os dados devem ser coletados e armazenados. Tanto bancos de dados relacionais quanto não relacionais podem escalar com facilidade, dado o software certo que os suporta. Isso não deveria ser um debate, mas uma colaboração. Assim, fechando a lacuna entre SQL/NoSQL para que eles trabalhem juntos.

Big data

Os dados se tornaram a espinha dorsal da condução de negócios na era da informação. À medida que os dados impulsionam decisões e tendências de negócios, os dados devem ser digeríveis, fáceis de seguir e fáceis de referenciar. É por isso que o software de big data geralmente recorre a soluções de bancos de dados relacionais. Projetados com organização estrita, referência e consulta em mente, bancos de dados relacionais podem absorver e armazenar quantidades massivas de dados para serem posteriormente digeridos no processo de tomada de decisão.