Bancos de dados: o que são, tipos e como escolher o ideal para seu projeto

Se você já fez uma compra online, usou um app de mobilidade ou assistiu a um vídeo em uma rede social, pode ter certeza de que um banco de dados estava trabalhando nos bastidores. 

Esse tipo de sistema funciona como um grande “arquivo inteligente” que, além de armazenar informações, também facilita buscas rápidas, atualizações e análises.

Por isso, ele está por trás de praticamente todas as aplicações digitais que usamos no dia a dia. Quando você compra algo pela internet, curte uma foto no Instagram ou faz uma pesquisa no Google, está interagindo com sistemas que dependem deles para funcionar corretamente.

O que muita gente não sabe é que existem diferentes tipos de bancos de dados. Cada um projetado para lidar com formatos de informação, volumes de dados e finalidades específicas.

Neste artigo, você vai entender o que são bancos de dados, conhecer os principais tipos disponíveis e descobrir como escolher o modelo ideal para o seu projeto.

O que é um banco de dados?

Banco de dados é um sistema criado para armazenar, organizar e acessar informações de forma eficiente. Pense nele como um grande arquivo digital, onde os dados ficam organizados de maneira estruturada para facilitar consultas, atualizações e análises.

Esse tipo de sistema começou a ganhar força na década de 1960, com modelos mais rígidos, como os hierárquicos e de rede. Eles funcionavam como uma árvore de informações, com conexões limitadas entre os dados.

Com o avanço da tecnologia, surgiu o modelo relacional, nos anos 1980, que revolucionou a forma de armazenar e consultar informações.

Já na década de 1990, apareceram os bancos orientados a objetos e, mais recentemente, os bancos NoSQL (Not Only SQL) e os bancos de dados em nuvem. 

Esses novos modelos foram desenvolvidos para lidar com grandes volumes de dados não estruturados, como os gerados por redes sociais, dispositivos inteligentes e aplicações de inteligência artificial (IA).

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Principais tipos de bancos de dados

Os bancos de dados podem ser classificados de diferentes formas, dependendo da estrutura usada para armazenar as informações, do volume de dados suportado, da forma de acesso e até do local onde estão hospedados.

Conheça a seguir os tipos mais utilizados atualmente e como cada um se aplica a diferentes necessidades de projetos e negócios.

Banco de dados relacional (SQL)

Os bancos de dados relacionais são os mais utilizados no mercado. Neles, as informações são organizadas em tabelas com linhas e colunas, como em uma planilha. Cada tabela representa uma entidade (como clientes, produtos ou pedidos) e pode se relacionar com outras por meio de chaves primárias e estrangeiras.

Esse tipo de banco segue um esquema rígido, ou seja, a estrutura dos dados precisa ser definida com antecedência. Para isso, ele utiliza uma linguagem padrão conhecida como SQL (Structured Query Language), o que garante precisão, padronização e integridade nas operações.

Ela é utilizada em diferentes opções de bancos de dados relacionais disponíveis no mercado, como MySQL, PostgreSQL, SQLite, SQL Server e MariaDB. Por esse morivo, você pode utilizá-los principalmente em aplicações estruturadas, como sistemas financeiros, CRMs, ERPs e plataformas de cadastro. 

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Banco de dados não relacional (NoSQL)

Os bancos de dados não relacionais, também conhecidos como NoSQL, foram desenvolvidos para lidar com dados que não se encaixam bem em tabelas tradicionais.

Eles oferecem maior flexibilidade de estrutura e são ideais para grandes volumes de dados não estruturados ou semiestruturados, como textos, imagens, vídeos e interações em redes sociais.

Os bancos NoSQL podem adotar diferentes modelos de armazenamento, cada um adaptado a um tipo específico de dado ou aplicação. Entenda a seguir:

Documentos

Esse é um dos modelos NoSQL mais populares, principalmente por sua flexibilidade. Em vez de organizar os dados em tabelas, como nos bancos relacionais, ele armazena as informações em arquivos independentes chamados documentos, geralmente nos formatos JSON, BSON ou XML.

Cada documento pode conter estruturas diferentes, o que permite trabalhar com informações que mudam com frequência ou que não seguem um padrão fixo.

Você pode usar modelos como MongoDB, por exemplo, em sistemas nos quais cada registro possui múltiplos atributos ou dados aninhados, como catálogos de produtos, perfis de usuários e sistemas de gerenciamento de conteúdo.

Chave-valor

Nos bancos chave-valor, cada dado é armazenado como um par formado por uma chave única (como um identificador) e um valor associado (que pode ser um número, uma string, um objeto etc.).

Esse é o modelo mais simples entre os NoSQL e também um dos mais rápidos, já que a recuperação dos dados ocorre de forma direta. Você precisa apenas conhecer a chave para acessar o valor correspondente.

Por isso, você pode usar bancos como Redis e Amazon DynamoDB em sistemas de cache, sessões de usuário, carrinhos de compras e outros casos em que é necessário acessar informações com rapidez, sem realizar buscas complexas.

Grafos

Diferentemente dos modelos tradicionais, os bancos de grafos foram projetados para armazenar e representar relacionamentos complexos entre dados.

Eles funcionam com nós (que representam as entidades, como pessoas ou produtos) e arestas (que representam as conexões entre essas entidades, como amizades ou compras relacionadas).

Esse modelo é extremamente eficiente para navegar por conexões profundas. Por isso, você pode usar bancos como Neo4j e Amazon Neptune em projetos de redes sociais, sistemas de recomendação, rastreamento de processos logísticos e até detecção de fraudes.

Colunar 

O banco de dados colunar armazena as informações por colunas, e não por linhas, como ocorre nos modelos relacionais.

Essa estrutura permite consultas analíticas muito mais rápidas, principalmente quando é necessário buscar apenas um subconjunto de colunas em grandes volumes de dados. Além disso, cada linha pode conter um conjunto diferente de colunas, o que oferece uma estrutura flexível e altamente escalável.

Você pode usar plataformas como Apache Cassandra e HBase, por exemplo, em data warehouses, sistemas analíticos e soluções que precisam consolidar dados de várias fontes.

Diferença entre banco de dados relacional e não relacional

Cada um desses tipos tem suas vantagens e limitações. Veja na tabela a seguir como eles se comparam em diferentes aspectos:

Outros tipos de bancos de dados 

Além dos modelos relacionais e não relacionais, existem outros tipos de bancos de dados que vêm ganhando espaço graças às novas demandas tecnológicas, principalmente em áreas como IA, análise de dados em tempo real e computação em nuvem.

Conheça esses tipos a seguir:

Bancos de dados vetoriais

Os bancos vetoriais são projetados para armazenar e organizar informações em forma de vetores, ou seja, matrizes numéricas que representam objetos ou características. Por exemplo, um modelo meteorológico que registra as temperaturas mínima, média e máxima de um dia.

Mas os vetores também podem representar dados muito mais complexos, como palavras, imagens, vídeos e sons. Por isso, você pode utilizá-los em aplicações de machine learning e processamento de linguagem natural (PLN), uma vez que permitem que o sistema identifique padrões e semelhanças entre diferentes itens.

Por isso, os bancos vetoriais se tornaram peças-chave em projetos de IA e sistemas de recomendação.

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Banco de dados em cloud

Os bancos de dados em nuvem são aqueles hospedados em serviços de cloud computing como AWS, Google Cloud e Azure. Eles podem adotar qualquer tipo de banco, relacional, NoSQL, vetorial ou híbrido, e têm como principal vantagem a escalabilidade.

Isso significa que, se uma empresa precisar de mais espaço de armazenamento ou desempenho, pode expandir os recursos contratados de forma rápida e prática. Assim, ela pode se concentrar no desenvolvimento das suas aplicações, sem se preocupar com a parte operacional do banco de dados. 

Vale lembrar que existem dois modelos principais de uso de bancos de dados em nuvem. O primeiro é o modelo autogerenciado, em que o próprio time técnico configura e administra o banco dentro da nuvem.

O segundo é o modelo DBaaS (Database as a Service), em que o provedor do serviço cuida de toda a infraestrutura, incluindo atualizações, segurança e backups.

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Banco de dados em memória

Os bancos de dados em memória armazenam as informações diretamente na RAM do computador, em vez de utilizar discos rígidos ou SSDs. Isso garante uma velocidade de leitura e escrita muito maior.

Por esse motivo, você pode utilizá-los em aplicações que exigem respostas em tempo real, como equipamentos de telecomunicação, sistemas de recomendação, cache de páginas ou controle de sessões em sites e aplicativos.

No entanto, por estarem em memória volátil, esses dados podem ser perdidos caso o sistema seja desligado ou reiniciado. Por isso, você pode usar esse tipo de banco em conjunto com outros sistemas de armazenamento mais estáveis.

O que é SGBD?

O banco de dados é gerenciado por um software chamado SGBD.

SGBD é a sigla para Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (em inglês, DBMS – Database Management System). 

Ele é um software que atua como intermediário entre o banco de dados propriamente dito e os usuários, administradores ou aplicações que precisam acessar ou manipular os dados armazenados.

Com um SGBD, você executa tarefas básicas como criar, consultar, atualizar e excluir informações. Além disso, você pode gerenciar o formato e a estrutura dos dados, acompanhar o desempenho do sistema e aplicar medidas de segurança, como controle de acesso e registro de atividades.

Ou seja, o SGBD é o que garante que um banco de dados funcione de forma organizada, segura e eficiente, mesmo ao lidar com volumes gigantescos de informações. 

Por isso, ele é essencial quando falamos em Big Data, grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, muitas vezes gerados em tempo real. É esse conjunto (dados + SGBD) que muitas vezes chamamos de sistema de banco de dados.

Vale lembrar que, assim como existem diferentes tipos de bancos de dados, também há diferentes modelos de SGBDs, cada um voltado para uma estrutura específica.

Por exemplo, o SGBD relacional (RDBMS) é utilizado com bancos estruturados em tabelas. Já o SGBD orientado a objetos (OODBMS) é projetado para armazenar dados com base em classes e objetos da programação.

Como escolher o banco de dados ideal para seu projeto?

Escolher o banco de dados certo é uma das decisões mais importantes no desenvolvimento de qualquer sistema ou aplicação. A escolha impacta diretamente o desempenho, a escalabilidade, a facilidade de manutenção e até mesmo os custos operacionais do projeto.

Para tomar a melhor decisão, você precisa analisar fatores como:

• Tipo e volume de dados: bancos relacionais (como PostgreSQL e MySQL) são ideais para dados estruturados e padronizados. Já os NoSQL (como MongoDB e Couchbase) são melhores para dados variados e semiestruturados;
• Estrutura dos dados: projetos com dados estáveis exigem bancos com estrutura rígida. Porém, se os dados mudam com frequência, bancos orientados a documentos oferecem mais flexibilidade;
• Escalabilidade: bancos relacionais escalam verticalmente (com máquinas mais potentes), enquanto os NoSQL escalam horizontalmente (entre vários servidores), sendo mais indicados para aplicações modernas e com alto volume de acesso;
• Leitura e escrita: bancos colunares, como Cassandra, são ideais para altos volumes de escrita. Já bancos relacionais, como PostgreSQL, oferecem melhor desempenho para leitura e são mais recomendados para sistemas analíticos;
• Integração com tecnologias: a escolha também deve considerar a compatibilidade com ferramentas e linguagens de programação.

Quer um jeito mais fácil para escolher seu banco de dados? Use o fluxograma abaixo:

Como usar bancos de dados com Python?

Python é uma das linguagens mais utilizadas para trabalhar com dados. Além de ser fácil de aprender, ela conta com uma enorme variedade de bibliotecas que facilitam a conexão e o gerenciamento de bancos de dados relacionais e não relacionais.

No caso de bancos SQL, como PostgreSQL, MySQL ou SQLite, Python oferece diversas bibliotecas que permitem criar, consultar, atualizar e excluir dados com poucas linhas de código.

A biblioteca sqlite3, por exemplo, já vem integrada ao Python e permite a criação de bancos locais sem a necessidade de um servidor externo.

Já o psycopg2 é uma das bibliotecas mais utilizadas para conectar aplicações Python a bancos PostgreSQL. Além disso, o SQLAlchemy funciona como um ORM (Object Relational Mapper), permitindo manipular os dados como se fossem objetos Python, o que torna o código mais legível e organizado.

Para bancos NoSQL, também existem bibliotecas específicas. A pymongo é a mais popular para trabalhar com MongoDB, permitindo inserir documentos, realizar buscas e manipular coleções com bastante flexibilidade.

Já o redis-py é a biblioteca oficial para interagir com o Redis. Você pode utilizá-la para armazenar dados em cache, sessões de usuário ou pares chave-valor de forma rápida e eficiente.

Exemplo prático de uso de bancos de dados com Python

Vamos supor que você está criando uma aplicação em Python para cadastrar usuários. Se a ideia for armazenar os dados em um banco relacional como o PostgreSQL, você pode usar a biblioteca psycopg2 para criar uma conexão com o banco e executar comandos SQL diretamente no seu código.

Por exemplo:

import psycopg2

conexao = psycopg2.connect(
    dbname="meubanco",
    user="usuario",
    password="senha",
    host="localhost"
)

cursor = conexao.cursor()
cursor.execute("INSERT INTO usuarios (nome, email) VALUES (%s, %s)", ("Ana", "[email protected]"))
conexao.commit()
cursor.close()
conexao.close()

Agora, se você preferir um banco NoSQL como o MongoDB, a lógica muda um pouco, mas a simplicidade continua. Com pymongo, você pode conectar e inserir um documento em uma coleção da seguinte forma:

from pymongo import MongoClient

cliente = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = cliente["meubanco"]
colecao = db["usuarios"]

novo_usuario = {"nome": "Ana", "email": "[email protected]"}
colecao.insert_one(novo_usuario)

As duas abordagens são eficazes e podem ser adaptadas conforme o tipo de dado, o volume esperado e a estrutura do projeto. 

Esse exemplo mostra que, com Python, integrar bancos de dados ao seu código é um processo rápido e intuitivo. E isso abre um leque enorme de possibilidades, desde projetos simples até sistemas complexos de automação, análise e IA.

Como aprender a trabalhar com bancos de dados usando Python?

Está começando na área de tecnologia ou quer saber mais sobre análise e manipulação de dados? Então, você precisa aprender a integrar Python com bancos de dados. 

Essa habilidade abre portas para trabalhar com automações, análise de grandes volumes de informação, construção de pipelines de dados e até projetos de inteligência artificial.

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