Modelos de banco de dados
Os bancos de dados SQL continuam a ser reconhecidos como a espinha dorsal de vários aplicativos em uso hoje. Os bancos de dados SQL são adequados para aplicações transacionais que exigem alta precisão e confiabilidade de dados. Eles aderem aos princípios de atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade para manter a integridade dos dados. No entanto, como eles não têm flexibilidade, havia uma demanda por inovação de banco de dados para atender às necessidades em constante mudança.
Mudança necessária: bancos de dados NoSQL
Assim, houve uma mudança. Bancos de dados NoSQL surgiram para atender às necessidades de flexibilidade, oferecendo estruturas não relacionais e esquemas flexíveis. Os bancos de dados NoSQL lidam bem com dados não estruturados, tornando-os ideais para aplicações como mídias sociais e Internet das Coisas. Essa mudança não foi apenas uma tendência, mas uma resposta à natureza mutável dos dados e às crescentes demandas por escalabilidade e flexibilidade.
Computação em nuvem, o novo paradigma.
O surgimento da computação em nuvem levou ao desenvolvimento de banco de dados como serviço (DBaaS). Neste modelo, os provedores de serviços em nuvem governam e gerenciam a infraestrutura. Isso libera as empresas para se concentrar apenas na utilização do banco de dados em vez de cuidar de sua gestão.
Alguns dos bancos de dados de nuvem mais populares são o Amazon Relational Database Service, o Banco de Dados SQL do Azure e o Google Cloud SQL. Eles fornecem benefícios como backups automatizados, recuperação de desastres, confiabilidade e disponibilidade máxima porque seus bancos de dados são distribuídos em várias regiões do mundo. Eles também oferecem flexibilidade no manuseio de big data. No entanto, ao usar o DBaaS, é importante considerar as restrições no hardware e nas configurações que podem limitar o ajuste e a otimização.
A complexidade das aplicações modernas
Nos últimos tempos, vários bancos de dados são usados em um único aplicativo quando adota a arquitetura de microsserviços. Isso fornece a flexibilidade para usar o banco de dados mais adequado ou uma combinação de bancos de dados para o melhor funcionamento. Por exemplo, sua empresa pode exigir que você use um banco de dados SQL tradicional para dados transacionais, um banco de dados NoSQL para dados não estruturados ou ambos.
Qualquer banco de dados que você escolher, o gerenciamento e a manutenção são muito exigentes e críticos, porque mesmo um pequeno comprometimento pode afetar a experiência geral do usuário e sua empresa como um todo.
O Tunning de bancos de dados nunca foi tão importante.
A chave para o gerenciamento de TI bem-sucedido é manter e ajustar consistentemente seus bancos de dados para melhorar o desempenho. O ajuste de desempenho do banco de dados envolve a otimização de seus bancos de dados para operar de forma eficaz, diminuindo assim os tempos de resposta, minimizando o consumo de recursos e mantendo o desempenho confiável à medida que os dados e o tráfego aumentam. Problemas de desempenho em bancos de dados podem piorar rapidamente, afetando a satisfação do usuário, a eficiência do aplicativo e, potencialmente, até mesmo os lucros das empresas.
Você pode estar se perguntando se há uma maneira de evitar tais desafios. Sim, há. Através de ajuste e otimização proativos, podemos evitar esses problemas e melhorar a velocidade e a confiabilidade de seus bancos de dados.
