Comparação entre bancos relacionais e não relacionais

Abstract

Este trabalho de conclusão de curso apresenta uma análise comparativa dos principais paradigmas de sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBD) utilizados atualmente, incluindo os modelos Relacional (SQL), Não Relacionais (NoSQL), considerando sua evolução e aplicabilidade no contexto atual de armazenamento e processamento de dados. O objetivo do estudo é identificar as características, vantagens, limitações e cenários mais adequados para utilização de cada paradigma. A metodologia adotada baseou-se em pesquisa bibliográfica, análise documental e estudo comparativo de literatura técnica e acadêmica, contemplando conceitos como escalabilidade, modelo de consistência, flexibilidade de esquema, desempenho em diferentes tipos de carga de trabalho e custo de implementação. Os resultados evidenciam que os SGBDs apresentam maior flexibilidade relacionais permanecem eficientes em ambientes que exigem forte consistência e transações estruturadas, enquanto soluções NoSQL apresentam melhor desempenho em sistemas distribuídos e de grande volume de dados. Conclui-se que não existe um modelo universalmente superior, sendo a escolha do SGBD diretamente dependente dos requisitos específicos de cada sistema, tais como volume de dados, necessidade de consistência, desempenho esperado e estrutura da aplicação, reforçando a importância de uma análise criteriosa na definição da tecnologia mais adequada.

This final course project presents a comparative analysis of the main database management system (DBMS) paradigms currently in use, including Relational (SQL) and Non-Relational (NoSQL) models, considering their evolution and applicability in the current context of data storage and processing. The objective of the study is to identify the characteristics, advantages, limitations, and the most appropriate usage scenarios for each paradigm. The methodology adopted was based on bibliographic research, document analysis, and a comparative study of technical and academic literature, covering concepts such as scalability, consistency models, schema flexibility, performance under different types of workloads, and implementation costs. The results show that relational DBMSs remain efficient in environments that require strong consistency and structured transactions, while NoSQL solutions offer greater flexibility and better performance in distributed systems and large-scale data environments. It is concluded that there is no universally superior model; therefore, the choice of a DBMS is directly dependent on the specific requirements of each system, such as data volume, consistency needs, expected performance, and application structure, reinforcing the importance of careful analysis when defining the most appropriate technology.