摘要：Estamos na era das grandes massas de dados. O armazenamento e a manipulação de grandes quantidades de dados são um desafio. Houve uma época em que os bancos de dados do modelo relacional eram a única solução viável, por serem seguros e de fácil manipulação. Com os avanços tecnológicos e a popularização da internet em todo o mundo, a cada instante um número considerável de novos dados são gerados, devido a esse fenômeno surgiram novas abordagens de manipulação de dados, a fim de atender às crescentes necessidades do mercado. Os bancos de dados NoSQL estão sendo cada vez mais reconhecidos como alternativas ao modelo relacional para manipulação de dados. Ambas as abordagens são boas para determinadas situações. Este trabalho tem como objetivo fazer um estudo comparativo entre banco de dados relacionais e banco de dados NoSQL. A nossa pesquisa compara os dois bancos de dados para ajudar o desenvolvedor a identificar qual plataforma é mais adequada para uma massa de dados específica e, assim, auxiliar na tomada de decisão com relação a qual a melhor escolha para o projeto em questão. A metodologia usada nesse trabalho é a análise das arquiteturas dos bancos de dados e teste envolvendo grandes massas de dados para a verificação do desempenho de cada banco. Nos resultados obtidos na nossa pesquisa observamos uma diferença surpreendente entre o banco de dados MS SQL Server e o MongoDB no tempo de inclusão de dados. Outro resultado que nos chamou a atenção fora o tempo de consulta entre o MongoDB e o MSSQL, que se mostrou significativo para nossas conclusões sobre que banco é mais recomendável para grandes requisições. Também notamos que há diferença no consumo de recursos de cada SGBD, podendo influenciar na escolha de uma das plataformas.
其他摘要：We are in the era of large bodies of data. Storage and handling large amounts of data is a challenge. There was a time when the databases of the relational model were the only viable solution, by them being safe and easy handling. With technological advances and the popularization of the internet around the world, every moment a considerable number of new data is generated, due to this phenomenon some new data manipulation approaches arise to meet the increasing needs of the market. The NoSQL databases are being increasingly recognized as alternatives to relational model for data manipulation. Both approaches are good for certain situations. This work aims to make a comparative study between relational databases and NoSQL database. Our research compares the two databases to help the developer to identify which platform is best suited for a specific data mass and thus assist in decision-making with respect to what is the best choice for the project in question. The methodology used in this work is the analysis of database architectures and testing involving large masses of data to check the performance of each database. In the results obtained in our research we observed a surprising difference between the MS SQL Server database and the MongoDB in the data inclusion time. Another result that caught our attention was the query time between MongoDB and MSSQL, which proved to be significant for our conclusions about which bank is most recommendable for large requests. We also noticed that there is a difference in the resource consumption of each DBMS, which may influence the choice of one platform.
