Dados relacionais e não relacionais: entenda as diferenças e qual usar em seu projeto

Qual a diferença entre dados relacionais e não relacionais? Essa é uma dúvida comum entre aqueles que estão começando a trabalhar com análise de dados, ou mesmo entre profissionais que ainda têm dificuldade para escolher a melhor abordagem para seus projetos.

E essa dúvida tem fundamento. Entender como os dados podem ser relacionais (ou não) é o primeiro passo para fazer boas escolhas técnicas. Afinal, cada projeto tem suas próprias necessidades. Por isso, é importante entender quando usar cada tipo e como aplicá-los na prática.

Neste artigo, você vai aprender o que são dados relacionais e não relacionais, quais são as principais diferenças entre eles e como manipulá-los com Python.

O que são dados relacionais? 

Dados relacionais são aqueles organizados de forma estruturada, em tabelas compostas por linhas e colunas. Se você já usou uma planilha no Excel, provavelmente viu algo parecido.

Cada linha representa um registro (como um cliente ou um pedido), enquanto cada coluna traz informações específicas sobre esse registro, como nome, data da compra ou valor total.

O banco de dados relacional utiliza esses dados e os distribui em diferentes tabelas, conectadas entre si por meio de chaves primárias e estrangeiras.

Essa interligação permite estabelecer relações entre os dados (daí o termo “relacional”), o que facilita a realização de consultas cruzadas, mantém a integridade das informações e evita repetições desnecessárias.

Um ponto importante é que os bancos de dados relacionais exigem um esquema rígido (ou schema). Ou seja, antes de começar a inserir os dados, é necessário definir quais colunas a tabela terá, que tipo de informação cada uma vai aceitar e como essas colunas se conectam a outras tabelas.

Esse nível de organização é importante para garantir a consistência e a confiabilidade das informações ao longo do tempo.

Em um e-commerce, por exemplo, a tabela “Pedidos” pode usar o ID do cliente para vincular automaticamente cada compra à pessoa certa, sem a necessidade de repetir todos os dados do cliente em cada pedido. 

Isso economiza espaço e ainda garante que as informações permaneçam consistentes e atualizadas em todo o sistema.

SQL: a linguagem padrão dos dados relacionais

Para consultar e manipular um banco de dados relacional, você precisa usar uma linguagem chamada SQL (Structured Query Language).

Criada ainda na década de 1970, ela continua sendo o padrão do mercado até hoje. Com SQL, você pode inserir dados, aplicar filtros, cruzar informações entre tabelas, atualizar registros e muito mais.

Se quiser saber quais clientes compraram determinado produto na sua loja online, por exemplo, é só fazer uma consulta que relacione as tabelas de clientes, pedidos e produtos. 

Essa eficiência ajuda a explicar por que os bancos de dados relacionais (chamados SGBDs), como MySQL, PostgreSQL e SQL Server continuam tão populares. 

Sistemas que exigem organização e integridade dos dados, como aplicações bancárias, sistemas hospitalares ou plataformas de e-commerce, utilizam muito esse tipo de estrutura.

Ou seja, é muito provável que você encontre um desses bancos em qualquer sistema que trabalhe com cadastros, vendas, controle de estoque ou relatórios.

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O que são dados não relacionais?

Os dados não relacionais, também conhecidos como NoSQL (Not Only SQL), são armazenados de forma mais flexível e menos estruturada.

O cerne dessa abordagem está justamente na sua liberdade estrutural. Um banco de dados não relacional, que utiliza esses tipos de dados, permite que eles sejam armazenados no formato em que chegam, sem a necessidade de seguir um modelo fixo.

Ou seja, você não precisa definir previamente todas as colunas e tipos de dados. Em vez disso, pode ir ajustando a estrutura conforme o projeto evolui. 

Outro detalhe importante é que os bancos não relacionais não utilizam a linguagem SQL como padrão. Cada sistema possui sua própria forma de consultar e manipular os dados, o que exige certa adaptação no processo de aprendizagem.

Em compensação, eles podem ser utilizados em aplicações mais complexas, como projetos que envolvem inteligência artificial (IA) e machine learning. Afinal, eles precisam processar grandes volumes de dados semiestruturados para o treinamento de modelos.

Estruturas mais comuns em bancos de dados NoSQL

Os bancos NoSQL podem adotar diferentes modelos de armazenamento, dependendo do tipo de dado e da aplicação. Conheça cada um deles a seguir:

Documentos 

Os dados são armazenados em documentos JSON ou BSON, que funcionam como objetos com campos e valores. Ele é um dos modelos mais versáteis, já que permite que cada documento tenha uma estrutura única.

Por exemplo, no MongoDB, você pode começar registrando um usuário apenas com nome e e-mail. Depois, pode adicionar campos como preferências ou histórico de compras sem necessidade de alterar a estrutura do banco.

Chave-valor

Neste modelo, cada dado é armazenado como um par de chave e valor. Ele é simples e extremamente rápido. Por isso, você pode utilizá-lo para aplicações que exigem performance, como cache, sessões de usuário ou contadores em tempo real. 

O X (Twitter), por exemplo, usa o Redis para controlar, em tempo real, o número de curtidas, retweets e seguidores que aparecem na tela dos usuários.

Colunar (Wide Column Store)

Os dados são organizados por colunas em vez de linhas, o que facilita a leitura de dados específicos em grandes volumes. Você pode utilizar este modelo em projetos que precisam de alta escalabilidade e consultas rápidas, mesmo com milhões de registros. 

A Netflix, por exemplo, usa o Cassandra para armazenar eventos de usuários em tempo real, como cliques, recomendações, reproduções e comportamento de navegação.

Grafos

Neste modelo, os dados são armazenados como nós e arestas, representando as relações entre elementos. Bancos como Neo4j e AWS Neptune, por exemplo, são utilizados em sistemas que trabalham com conexões complexas, como redes sociais, mecanismos de recomendação ou mapas de rotas.

Principais diferenças entre dados relacionais e não relacionais

Como explicamos, os dados relacionais seguem um esquema fixo e exigem que a estrutura seja determinada previamente. Eles apresentam um formato altamente estruturado e organizado, com linhas e colunas bem definidas em uma tabela.

Já os dados não relacionais oferecem maior flexibilidade e podem assumir diferentes formatos, como documentos JSON, pares chave-valor, colunas independentes ou grafos. Eles não exigem um esquema rígido e se adaptam com facilidade a diversos tipos de informação.

Para visualizar melhor essas diferenças, confira a tabela comparativa abaixo:

Quando usar cada um?

O uso de dados relacionais é recomendado quando o projeto exige organização, estrutura fixa e consistência. Isso porque eles funcionam melhor em contextos em que os dados seguem um formato previsível, com relações bem definidas entre as informações. Por exemplo:

• Sistemas financeiros (como contas bancárias e transações);
• Prontuários médicos ou sistemas ERP;
• Relatórios que cruzam múltiplas tabelas;
• Sistemas que exigem auditoria detalhada, como folhas de pagamento ou controle de medicamentos.

Em contrapartida, os dados não relacionais são a melhor escolha quando você precisa de flexibilidade, escalabilidade horizontal e capacidade de lidar com grandes volumes de dados variados. Isso inclui situações como:

• Redes sociais, em que cada post pode conter anexos diversos (fotos, vídeos, enquetes);
• Aplicativos de IA e monitoramento em tempo real;
• Catálogos de produtos com atributos dinâmicos;
• Sistemas de recomendação baseados em conexões complexas.

Exemplos práticos de uso de dados relacionais e não relacionais

A teoria é importante, mas entender como os dados relacionais e não relacionais são aplicados na prática ajuda (e muito!) na hora de fazer boas escolhas técnicas. Confira a seguir alguns exemplos que mostram como cada tipo de dado pode ser útil em diferentes situações:

PostgreSQL para análise de vendas com dados estruturados

Vamos supor que um e-commerce de moda precisa registrar todas as informações de vendas realizadas durante a Black Friday, como produtos, preços, clientes, formas de pagamento e datas. 

Esses dados seguem uma estrutura fixa e previsível, com campos padronizados e regras bem definidas entre as tabelas. Por exemplo, um pedido pertence a um cliente, um produto pertence a uma categoria e assim por diante.

Nesse caso, o ideal é organizar tudo isso em um banco de dados relacional, como o PostgreSQL. Ele permite garantir a integridade dos dados e executar consultas complexas, como:

SELECT cliente_id, SUM(valor_total) 
FROM pedidos 
WHERE data >= '2025-01-01' 
GROUP BY cliente_id;

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MongoDB para armazenar perfis de usuários com campos variáveis

Se o mesmo e-commerce decidir armazenar dados de perfis de usuários, onde cada cliente pode ter informações diferentes, como redes sociais, preferências de produto e listas de desejos, os dados devem ser diferentes. Afinal, eles mudam de pessoa para pessoa. 

Nesse caso, o ideal é trabalhar com um banco de dados não-relacional, como o MongoDB. Ele permite armazenar diferentes combinações de dados sem a necessidade de alterar o esquema toda vez que um novo campo for adicionado.

Veja este exemplo de documento no MongoDB:

{
  "nome": "Alice",
  "email": "[email protected]",
  "preferencias": ["moda", "livros"],
  "enderecos": [
    {"cidade": "São Paulo", "cep": "01000-000"},
    {"cidade": "Campinas", "cep": "13000-000"}
  ]
}

Redis como cache em sistemas web

Quando um usuário acessa várias vezes a mesma página de produto em uma loja online, o sistema normalmente consulta o banco de dados relacional a cada visita. 

No entanto, esse processo pode ser muito mais rápido se as informações forem buscadas no Redis, que armazena os dados na memória e garante respostas quase instantâneas.

Integração entre SQL e NoSQL em arquiteturas modernas

Muitos sistemas modernos combinam bancos relacionais e não relacionais para aproveitar o melhor de cada modelo. É comum, por exemplo:

• Usar PostgreSQL para processar relatórios financeiros;
• Usar MongoDB para gerenciar perfis dinâmicos de clientes;
• Armazenar logs e eventos em Cassandra para análise em larga escala;
• Manter Redis como cache para acelerar a performance da aplicação.

Por que usar Python para manipular dados relacionais e não relacionais?

Python é uma das melhores linguagens para quem quer começar a trabalhar com dados. Além de ser simples e versátil, ele se conecta facilmente a diferentes tipos de bancos de dados. 

Essa linguagem oferece suporte completo tanto para bancos relacionais, como PostgreSQL, MySQL e SQLite, quanto para bancos não relacionais, como MongoDB, Redis e Cassandra.

No caso dos bancos relacionais, bibliotecas como SQLAlchemy e psycopg2 (especializado em PostgreSQL) permitem executar consultas SQL, gerenciar transações e até construir aplicações inteiras com base em dados estruturados. 

Já para os bancos NoSQL, Python conta com pacotes como pymongo, que facilita a comunicação com documentos no MongoDB, e redis-py, ideal para interações rápidas com estruturas do tipo chave-valor.

Dominando essas ferramentas dentro do ecossistema Python, você consegue transitar com segurança entre os dois mundos de dados. 

Assim, fica mais fácil construir soluções para diferentes cenários de uso, como análise de dados, automação ou aplicações de IA. Python se adapta a todos eles com facilidade.

Aprenda na prática:

Criando Base de Dados com SQLAlchemy – Um CRUD completo

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