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Com a evolução da interface digital os Bancos de Dados, foram se atualizando e se adaptando ao novo sistema, expandindo para os serviços web, utilizadando uma interação de cliente e servidor e ampliando os métodos de coleta, gerência e armazenamento de dados.

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Banco de dados móvel é uma base de dados de ampla portabilidade e separada de seu servidor de base de dados local, porém é capaz de se estabelecer comunicação por meio de sites distantes, admitindo o compartilhamento do dado local.

As bases de dados de um sistema móvel podem ser repartidas pelos seus integrantes com e sem fio, onde os comprometimentos do gerenciamento são divididos entre as unidades móveis e a estação base

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O MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD), que utiliza a linguagem SQL (Linguagem de Consulta Estruturada, do inglês Structured Query Language) como interface. É atualmente um dos sistemas de gerenciamento de bancos de dados mais populares da Oracle Corporation, com mais de 10 milhões de instalações pelo mundo.

O MySQL serve para armazenar, organizar e recuperar informações de forma eficiente. Ele é utilizado em uma ampla variedade de aplicativos, cenários e para a criação de sites, blogs, lojas online e sistemas de gerenciamento de conteúdo.

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Durante o período problemático dos modelos hierárquico e rede, Edward F. Codd (1970) propôs o MODELO RELACIONAL

Os Bancos de Dados Relacionais possuem diversas características importantes que resolvem muitos dos problemas dos outros modelos (hierárquico e rede). Ao contrário de seus antecessores, o Modelo Relacional não se baseia num paradigma de estruturação de dados particular, e sim em um fundamento matemático específico.

A visão de Banco de Dados mudou para um nível mais alto, concentrando seus princípios no modelo de negócios e não na implementação de estruturas complexas. O Modelo Relacional representa o BD como uma coleção de relações. Informalmente, uma relação é uma tabela ou arquivo simples.

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Sua organização é semelhante à dos Bancos de Dados hierárquicos, é o modelo de dados que eliminou o conceito de hierarquia, permitindo que um mesmo registro estivesse envolvido em várias associações, um registro filho pode ser ligado a mais de um registro pai, criando conexões bastante complexas e são bastante utilizados em sistemas para computadores de grande porte (mainframe).

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Contribuidores dos projetos da Wikimedia

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Banco de dados – Wikipédia, a enciclopédia livre

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Repositório referente a mentoria Desmestificando Banco de Dados SQL e NoSQL com ChatGT. Mentoria para os alunos participantes dos Bootcamps oferecido pela DIO em parceria com o Santander. - mentoria_desmitificando_SQL_NoSQL_com_ChatGPT_Santander/README.md at master · cami-la/mentoria_desmitificando_SQL_NoSQL_com_ChatGPT_Santander

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Modelo relacional - Wikipédia, a enciclopédia livre

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O modelo relacional é um modelo de dados representativo (ou de implementação), adequado a ser o modelo subjacente de um Sistema Gerenciador de Banco de Dados ( SGBD), que se baseia no princípio de que todos os dados estão armazenados em tabelas (ou, matematicamente falando, relações).

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Bibliografia de Banco de Dados Livros-texto (entre muitos outros): Banco de Dados, Uma Visão Prática,Felipe Machado e Mauricio Abreu, Ed Érica, Modelagem Coceitual e Projeto de Banco de Dados, Paulo Cougo, EdCampus, 1997.

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Os sistemas de gerenciamento de banco de dados orientado a objetos cresceram fora das pesquisas durante o começo da metade dos anos 1980, buscando ter sustentação intrínseca da gerência da base de dados para objetos gráfico-estruturados. A expressão "sistema de banco de dados orientado a objetos" surgiu originalmente por volta de 1985.

Um Banco de Dados Orientado a Objetos (BDOO) é um banco de dados em que, no modelo lógico, as informações são armazenadas na forma de objetos, e só podem ser manipuladas através de métodos definidos pela classe instanciada por tais objetos. O conceito de BDOO é essencialmente o mesmo das Linguagens Orientadas a Objetos, havendo uma pequena diferença apenas: o armazenamento persistente de dados.

Os Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Orientados a Objetos adicionaram o conceito de persistência à programação orientada a objetos. No início, os produtos comerciais eram integrados com várias linguagens GemStone (Smalltalk), Gbase (Lisp), e Vbase (COP). O COP era o C Object Processor, uma linguagem proprietária baseada no C (COP é diferente de C++. Apesar de ambas terem C como base, C++ também foi influenciada pela Simula). Durante praticamente todos os anos 1990, o C++ dominou o mercado comercial de Gerenciadores de Banco de Dados Orientados a Objetos. Os vendedores acrescentaram o Java no final dos anos 1990 e mais recentemente o C#.

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Os registros são organizados como árvores com raiz. Cada árvore tem uma raiz, que é um pseudonó (cada nó é um registro, mas a raiz tem apenas a função de ser uma origem comum). Cada árvore com raiz é referida como uma árvore de base de dados; a base de dados hierárquica é uma coleção de árvores da base de dados (que formam uma floresta).

As estruturas hierárquicas foram muito usadas nos primeiros sistemas de gestão de bases de dados mainframe. No entanto, devido às suas restrições, é freqüente que não possam ser usados para relacionar estruturas que existem no mundo real.

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O termo 'NoSQL' se refere a tipos não relacionais de bancos de dados, e esses bancos de dados armazenam dados em um formato diferente das tabelas relacionais. No entanto, os bancos de dados NoSQL podem ser consultados usando APIs de linguagem idiomática, linguagens de consulta estruturadas declarativas e linguagens de consulta por exemplo, razão pela qual também são chamados de bancos de dados "não apenas SQL".

Os bancos de dados NoSQL também são a escolha preferida dos desenvolvedores, pois eles naturalmente aceitam um paradigma de desenvolvimento ágil, adaptando-se rapidamente aos requisitos em constante mudança. Os bancos de dados NoSQL permitem que os dados sejam armazenados de maneiras mais intuitivas e fáceis de entender, ou mais próximas da maneira como os dados são usados pelos aplicativos - com menos transformações necessárias ao armazenar ou recuperar usando APIs no estilo NoSQL. Além disso, os bancos de dados NoSQL podem aproveitar ao máximo a nuvem para oferecer tempo de inatividade zero.

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NoSQL definido

O termo 'NoSQL' se refere a tipos não relacionais de bancos de dados, e esses bancos de dados armazenam dados em um formato diferente das tabelas relacionais. No entanto, os bancos de dados NoSQL podem ser consultados usando APIs de linguagem idiomática, linguagens de consulta estruturadas declarativas e linguagens de consulta por exemplo, razão pela qual também são chamados de bancos de dados "não apenas SQL".

Para que é usado um banco de dados NoSQL?

Os bancos de dados NoSQL são amplamente usados em aplicativos da web em tempo real e big data, porque suas principais vantagens são alta escalabilidade e alta disponibilidade.

Os bancos de dados NoSQL também são a escolha preferida dos desenvolvedores, pois eles naturalmente aceitam um paradigma de desenvolvimento ágil, adaptando-se rapidamente aos requisitos em constante mudança. Os bancos de dados NoSQL permitem que os dados sejam armazenados de maneiras mais intuitivas e fáceis de entender, ou mais próximas da maneira como os dados são usados pelos aplicativos - com menos transformações necessárias ao armazenar ou recuperar usando APIs no estilo NoSQL. Além disso, os bancos de dados NoSQL podem aproveitar ao máximo a nuvem para oferecer tempo de inatividade zero.

SQL versus NoSQL

Os bancos de dados SQL são relacionais, enquanto os bancos de dados NoSQL são não relacionais. O sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) é a base para a linguagem de consulta estruturada (SQL), que permite aos usuários acessar e manipular dados em tabelas altamente estruturadas. Este é o modelo básico para sistemas de banco de dados como MS SQL Server, IBM DB2, Oracle e MySQL. Mas com bancos de dados NoSQL, a sintaxe de acesso a dados pode ser diferente de banco de dados para banco de dados.

Banco de dados relacional versus banco de dados NoSQL

Para entender os bancos de dados NoSQL, é importante saber qual é a diferença entre RDBMS e tipos não relacionais de bancos de dados.

Os dados em um RDBMS são armazenados em objetos de banco de dados que são chamados de tabelas. Uma tabela é uma coleção de entradas de dados relacionadas e consiste em colunas e linhas. Esses bancos de dados requerem a definição do esquema com antecedência, ou seja, todas as colunas e seus tipos de dados associados devem ser conhecidos de antemão para que os aplicativos possam gravar dados no banco de dados. Eles também armazenam informações vinculando várias tabelas por meio do uso de chaves, criando assim um relacionamento entre várias tabelas. No caso mais simples, uma chave é usada para recuperar uma linha específica para que ela possa ser examinada ou modificada.

Por outro lado, em bancos de dados NoSQL, os dados podem ser armazenados sem definir o esquema com antecedência-o que significa que você tem a capacidade de se mover e iterar rapidamente, definindo o modelo de dados à medida que avança. Isso pode ser adequado para requisitos específicos de negócios, seja baseado em gráficos, orientado a colunas, orientado a documentos ou como um armazenamento de valor-chave.

Até muito recentemente, os bancos de dados relacionais eram os modelos mais usados. Eles ainda são extremamente onipresentes em muitas empresas; no entanto, a variedade, velocidade e volume de dados que estão sendo acessados hoje às vezes requerem um banco de dados muito diferente para complementar o banco de dados relacional. Isso desencadeou a adoção em algumas áreas dos bancos de dados NoSQL-também chamados de "bancos de dados não relacionais". Devido à sua capacidade de escalar horizontalmente e rapidamente, os bancos de dados não relacionais podem lidar com alto tráfego, o que também os torna altamente adaptáveis.

Quando escolher um banco de dados NoSQL?

Com empresas e organizações precisando inovar rapidamente, ser capaz de se manter ágil e continuar operando em qualquer escala faz parte do jogo. Os bancos de dados NoSQL oferecem esquemas flexíveis e também suportam uma variedade de modelos de dados que são ideais para a construção de aplicativos que requerem grandes volumes de dados e baixa latência ou tempos de resposta-por exemplo, jogos online e aplicativos da web de ecommerce.

Quando não escolher um banco de dados NoSQL?

Os bancos de dados NoSQL normalmente dependem de dados desnormalizados, suportando os tipos de aplicativos que usam menos tabelas (ou contêineres) e cujos relacionamentos de dados não são modelados usando referências, mas sim como registros (ou documentos) incorporados. Muitos aplicativos de negócios de back-office clássicos em finanças, contabilidade e planejamento de recursos corporativos contam com dados altamente normalizados para evitar anomalias de dados, bem como a duplicação de dados. Esses são os tipos comuns de aplicações que não são adequadas para um Banco de Dados NoSQL.

Outra distinção dos bancos de dados NoSQL é a complexidade da consulta. Os bancos de dados NoSQL funcionam incrivelmente bem com consultas em uma única tabela. No entanto, conforme a complexidade das consultas aumenta, os bancos de dados relacionais são uma escolha melhor. O banco de dados NoSQL normalmente não oferece junções complexas, subconsultas e aninhamento de consultas em uma cláusula WHERE.

Às vezes, porém, não é necessário escolher entre bancos de dados relacionais e não relacionais. Em muitas ocasiões, as empresas optaram por bancos de dados que oferecem um modelo convergente, no qual podem empregar uma combinação de modelos de dados relacionais e não relacionais. Essa abordagem híbrida oferece maior flexibilidade no tratamento de diferentes tipos de dados, ao mesmo tempo que garante a consistência de leitura e gravação sem degradar o desempenho.

O que o NoSQL oferece que outros bancos de dados não oferecem?

Um dos principais diferenciais entre os bancos de dados NoSQL e outros tipos de bancos de dados é que os bancos de dados NoSQL geralmente usam armazenamento não estruturado. Desenvolvidos nas últimas duas décadas, os bancos de dados NoSQL foram projetados para consultas rápidas e simples, vastos dados e mudanças frequentes de aplicativos. Além disso, esses bancos de dados também tornam a programação muito mais simples para os desenvolvedores.

Outro diferenciador importante é que os bancos de dados NoSQL dependem de um processo chamado "fragmentação" para escalar horizontalmente, o que significa que mais máquinas podem ser adicionadas para lidar com dados em vários servidores. A escala vertical encontrada em outros bancos de dados SQL requer a adição de mais potência e memória à máquina existente, o que pode ser insustentável à medida que mais e mais armazenamento é necessário.

A natureza do escalonamento horizontal com bancos de dados NoSQL significa que eles podem lidar com quantidades extremamente grandes de dados-mesmo enquanto os dados estão crescendo-de maneira mais eficiente. Pode ser útil pensar na escala vertical como adicionar um novo andar à sua casa, enquanto a escala horizontal é como construir outra casa ao lado da original.

Benefícios de um banco de dados NoSQL

A velocidade e escala sem precedentes da interação digital e do consumo de dados observada nas últimas duas décadas exigiram que as empresas adotassem uma abordagem mais moderna e fluida de como armazenam dados e como os acessam. Com usuários em todo o mundo exigindo um fluxo ininterrupto de conteúdo e funções, não é de se admirar que os bancos de dados tenham que adaptar-se rapidamente. Com isso em mente, aqui estão alguns dos principais motivos pelos quais os desenvolvedores estão escolhendo NoSQL/bancos de dados não relacionais:

Flexibilidade Com os bancos de dados SQL, os dados são armazenados em uma estrutura predefinida muito mais rígida. Mas com o NoSQL, os dados podem ser armazenados de uma forma mais livre, sem aqueles esquemas rígidos. Este design permite inovação e rápido desenvolvimento de aplicativos. Os desenvolvedores podem se concentrar na criação de sistemas para melhor atender seus clientes, sem preocupar-se com os esquemas. Os bancos de dados NoSQL podem lidar facilmente com qualquer formato de dados, como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em um único armazenamento de dados.

Escalabilidade Em vez de escalar adicionando mais servidores, os bancos de dados NoSQL podem escalar usando hardware comum. Isso tem a capacidade de suportar o aumento do tráfego para atender à demanda com tempo de inatividade zero. Ao expandir, os bancos de dados NoSQL podem se tornar maiores e mais poderosos, e é por isso que eles se tornaram a opção preferida para conjuntos de dados em evolução.

Alto desempenho
A arquitetura de expansão de um banco de dados NoSQL pode ser particularmente valiosa quando o volume de dados ou o tráfego aumenta. Conforme mostrado no gráfico abaixo, essa arquitetura garante tempos de resposta rápidos e previsíveis em milissegundos de um dígito. Os bancos de dados NoSQL também podem ingerir dados e entregá-los de forma rápida e confiável, e é por isso que os bancos de dados NoSQL são usados em aplicações que coletam terabytes de dados todos os dias, ao mesmo tempo que exigem uma experiência de usuário altamente interativa. No gráfico abaixo, mostramos uma taxa de entrada de 300 leituras por segundo (linha azul) com uma latência de 95 no intervalo de 3-4 ms e uma taxa de entrada de 150 gravações por segundo (linha verde) com uma latência de 95 no intervalo de 4-5ms.

Disponibilidade Os bancos de dados NoSQL replicam dados automaticamente em vários servidores, data centers ou recursos de nuvem. Por sua vez, isso minimiza a latência para os usuários, não importa onde eles estejam localizados. Esse recurso também reduz a carga de gerenciamento do banco de dados, o que libera tempo para concentrar-se em outras prioridades.

Altamente Funcional Os bancos de dados NoSQL são projetados para armazenamentos de dados distribuídos que têm necessidades de armazenamento de dados extremamente grandes. Isso é o que torna o NoSQL a escolha ideal para big data, aplicativos da web em tempo real, cliente 360, compras online, jogos online, Internet of things, redes sociais e aplicativos de publicidade online.

Tipos de bancos de dados NoSQL

Existem quatro tipos principais de bancos de dados NoSQL:

Valor principal Este é o tipo mais flexível de banco de dados NoSQL porque o aplicativo tem controle total sobre o que é armazenado no campo de valor sem quaisquer restrições.

Documento Também conhecidos como armazenamento de documentos ou bancos de dados orientados a documentos, esses bancos de dados são usados para armazenar, recuperar e gerenciar dados semiestruturados. Não há necessidade de especificar quais campos um documento conterá.

Gráfico Este banco de dados organiza os dados como nós e relacionamentos, que mostram as conexões entre os nós. Isso oferece suporte a uma representação de dados mais rica e completa. Bancos de dados gráficos são aplicados em redes sociais, sistemas de reserva e detecção de fraudes.

Coluna larga Esses bancos de dados armazenam e gerenciam dados na forma de tabelas, linhas e colunas. Eles são amplamente implantados em aplicativos que requerem um formato de coluna para capturar dados sem esquema.

Experimente o Oracle NoSQL Database

O Oracle NoSQL Database Cloud Service torna mais fácil para os desenvolvedores construir aplicativos usando modelos de banco de dados de documentos, colunas e de valores-chave que fornecem tempos de resposta previsíveis de dígito único em milissegundos com replicação de dados para alta disponibilidade. O serviço oferece transações ACID, escalonamento sem servidor, segurança abrangente e baixo preço de pagamento por uso.

O Oracle NoSQL Database Cloud Service agora faz parte do Oracle Cloud Free Tier, que inclui um teste promocional gratuito por tempo limitado que permite explorar uma ampla gama de serviços em nuvem, bem como um conjunto de serviços de Uso Livre que nunca expiram.

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Por Que os Desenvolvedores Preferem Bancos de Dados NoSQL?

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NoSQL (Bancos de Dados Não Relacionais) armazenam informações em um formato diferente das tabelas tradicionais. Acesse o site e conheça!

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Documentos XML (eXtensible Markup Language) estão divididos em duas categorias principais: Centrado no dado e centrado no documento. Documentos centrados no dado são aqueles onde o XML é usado como transporte de dados. Um exemplo são as páginas dinâmicas de web que são construídas de conjuntos de dados regulares e conhecidos. Documentos centrados no documento são aqueles no qual XML é usado pelas suas capacidades equivalentes ao SGML (Standard Generalized Markup Language), assim como páginas estáticas na web.

Para armazenar e recuperar os dados em documentos centrados no dado é necessário um banco de dados com capacidades de XML. Para armazenar e recuperar documentos centrados em documentos é necessário um sistema gerenciador de banco de dados ou de conteúdo XML .

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Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.

O MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados ( SGBD), que utiliza a linguagem SQL (Linguagem de Consulta Estruturada, do inglês Structured Query Language) como interface. É atualmente um dos sistemas de gerenciamento de bancos de dados mais populares da Oracle Corporation, com mais de 10 milhões de instalações pelo mundo.

Entre os usuários do banco de dados MySQL estão: NASA, Friendster, Banco Bradesco, Dataprev, HP, Nokia, Sony, Lufthansa, U.S. Army, U.S. Federal Reserve Bank, Associated Press, Alcatel, Slashdot, Cisco Systems, Google, entre outros.

O MySQL foi criado na Suécia por suecos e um finlandês: David Axmark, Allan Larsson e Michael "Monty" Widenius, que têm trabalhado juntos desde a década de 1980. Hoje seu desenvolvimento e manutenção empregam aproximadamente 400 profissionais no mundo inteiro, e mais de mil contribuem testando o software, integrando-o a outros produtos, e escrevendo a respeito dele.

No dia 16 de Janeiro de 2008, a MySQL AB, desenvolvedora do MySQL foi adquirida pela Sun Microsystems, por US$ 1 bilhão, um preço jamais visto no setor de licenças livres. No dia 20 de Abril de 2009, foi anunciado que a Oracle compraria a Sun Microsystems e todos os seus produtos, incluindo o MySQL. Após investigações da Comissão Europeia sobre a aquisição para evitar formação de monopólios no mercado a compra foi autorizada e hoje a Sun faz parte da Oracle.

O sucesso do MySQL deve-se em grande medida à fácil integração com o PHP incluído, quase que obrigatoriamente, nos pacotes de hospedagem de sites da Internet oferecidos atualmente. Empresas como Yahoo! Finance, MP3.com, Motorola, NASA, Silicon Graphics e Texas Instruments usam o MySQL em aplicações de missão crítica. A Wikipédia é um exemplo de utilização do MySQL em sites de grande audiência.

O MySQL hoje suporta Unicode, Full Text Indexes, replicação, Hot Backup, GIS, OLAP e muitos outros recursos de banco de dados.

Portabilidade (suporta praticamente qualquer plataforma atual);

Compatibilidade (existem drivers ODBC, JDBC e .NET e módulos de interface para diversas linguagens de programação, como Delphi, Java, C/C++, C#, Visual Basic, Python, Perl, PHP, ASP e Ruby)

Excelente desempenho e estabilidade;

Pouco exigente quanto a recursos de novos hardware;

Facilidade no manuseio;

É um Software Livre com base na GPL (entretanto, se o programa que acessar o Mysql não for GPL, uma licença comercial deverá ser adquirida)[9] ;

Contempla a utilização de vários Storage Engines como MyISAM, InnoDB, Falcon, BDB, Archive, Federated, CSV, Solid...

Suporta controle transacional;

Suporta Triggers;

Suporta Cursors (Non-Scrollable e Non-Updatable);

Suporta Stored Procedures e Functions;

Replicação facilmente configurável;

Interfaces gráficas (MySQL Toolkit) de fácil utilização cedidos pela MySQL Inc.

Milestones

Os milestones do desenvolvimento do MySQL incluem:

Versão

Data

Descrição

Novidades

0.0.0.1 WellBeta

25 de dezembro de 1994

Arranque do projecto com Michael Widenius e David Axmark iniciando em 1994[10]

-

25 de Maio de 1995

Lançada internamente a primeira versão do MySQL

-

8 de Janeiro de 1998

Lançamento da primeira versão para Windows 95 e NT

3.13 Beta

Junho de 2000

Com versão de produção em Janeiro de 2001

4.0 Beta

Agosto de 2002

Com versão de produção em Março de 2003

UNION

4.1 Beta

Agosto de 2003

Jyoti adopta MySQL

4.1 Beta

Junho de 2004

Com versão de produção em Outubro de 2004

R-trees e B-trees, subqueries, prepared statements

5.0 Beta

Março de 2005

Com versão de produção em Outubro de 2005

Cursores, procedimentos armazenados, triggers, vistas, transacções XA

26 de Fevereiro de 2008

Aquisição da MySQL AB pela Sun Microsystems[11]

5.1

27 de Novembro de 2008

Eventos, particionamento, API para plugins, replicação de linha (em oposição à replicação por statement), logging para tabelas.

5.4 Preview

21 de Abril de 2009

Versão GA (produção) prevista para o final do ano.

Funções SIGNAL/RESIGNAL para os procedimentos armazenados, melhorias na escalabilidade, inclusão de probes DTrace para melhorar o diagnóstico e análise de desempenho em sistemas Solaris;

Referências

Manuais de referência/tutoriais

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Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre. O MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados ( SGBD), que utiliza a linguagem SQL (Linguagem de Consulta Estruturada, do inglês Structured Query Language) como interface. É atualmente um dos sistemas de gerenciamento de bancos de dados mais populares da Oracle Corporation, com mais de 10 milhões de instalações pelo mundo.

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Um banco de dados autônomo é um banco de dados em nuvem que usa machine learning para automatizar o ajuste de banco de dados, a segurança, os backups, as atualizações e outras tarefas rotineiras de gerenciamento que tradicionalmente eram executadas por DBAs. Ao contrário de um banco de dados convencional, um banco de dados autônomo executa todas essas tarefas e muito mais sem intervenção humana.