Bancos de Dados Clássicos Versus Bancos de Dados Quânticos

Abstract: O campo da ciência da computação testemunhou uma evolução notável ao longo dos anos, e um dos avanços mais significativos nos últimos tempos foi o desenvolvimento da computação quântica. A computação quântica é uma forma de computação que usa fenômenos da mecânica quântica, como superposição e emaranhamento, para executar operações em dados. Como resultado, a computação quântica tem o potencial de revolucionar muitos campos, incluindo o sistema de gerenciamento de banco de dados. Neste artigo, discutiremos as diferenças entre bancos de dados clássicos e bancos de dados quânticos, e suas respectivas vantagens e limitações.

Introdução: A principal diferença entre um banco de dados quântico e um banco de dados clássico é a maneira como eles armazenam e processam informações. Em um banco de dados clássico, as informações são armazenadas e processadas usando bits clássicos, que podem ter um valor de 0 ou 1. Isso significa que os dados são armazenados em uma série de dígitos binários e as operações executadas nos dados também são baseadas em lógica clássica. Em contraste, um banco de dados quântico usa bits quânticos, ou qubits, para armazenar e processar informações. Ao contrário dos bits clássicos, os qubits podem existir em vários estados simultaneamente, o que permite que os bancos de dados quânticos processem grandes quantidades de informações em paralelo. Além disso, os bancos de dados quânticos podem usar o emaranhamento quântico, um fenômeno no qual dois qubits se correlacionam de uma maneira que os bits clássicos não podem, para executar certos tipos de cálculos com mais eficiência.

Bancos de dados clássicos: Um banco de dados clássico, também conhecido como banco de dados tradicional, é uma coleção de dados estruturados organizados e armazenados em um formato específico para permitir armazenamento, recuperação e gerenciamento eficientes de dados. Os dados são normalmente armazenados em tabelas, com cada tabela consistindo em um conjunto de linhas e colunas. As tabelas se relacionam entre si por meio de campos comuns, que permitem que os dados sejam consultados e analisados por meio de diversas ferramentas e técnicas. Um sistema clássico de gerenciamento de banco de dados (DBMS) geralmente inclui um aplicativo de software que fornece ferramentas para criar, modificar e gerenciar o banco de dados. Exemplos de DBMS clássicos incluem Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server e IBM DB2. Esses sistemas são amplamente utilizados em aplicações de negócios, como gerenciamento de estoque, gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e contabilidade financeira, entre outros. Uma das principais vantagens dos bancos de dados clássicos é a capacidade de lidar com grandes quantidades de dados estruturados de forma eficiente. Eles também são altamente confiáveis e seguros e podem fornecer ferramentas poderosas para análise e geração de relatórios de dados. No entanto, eles podem exigir um investimento inicial significativo em hardware e software e podem ser menos flexíveis do que as tecnologias de banco de dados mais recentes, como NoSQL e soluções de Big Data.

Bancos de dados quânticos: Um banco de dados quântico é um banco de dados que usa computação quântica para armazenar e recuperar dados. Em um banco de dados clássico, os dados são representados usando bits que podem estar em um dos dois estados (0 ou 1). No entanto, em um banco de dados quântico, os dados são representados usando bits quânticos, ou qubits, que podem existir em vários estados simultaneamente. O uso de qubits permite o potencial de executar certos tipos de operações muito mais rapidamente do que é possível com computadores clássicos, levando à possibilidade de operações de banco de dados mais eficientes e poderosas. Além disso, os bancos de dados quânticos também podem oferecer recursos de segurança aprimorados, pois as técnicas de criptografia quântica são inerentemente mais seguras do que as técnicas de criptografia clássicas. No entanto, é importante observar que os bancos de dados quânticos ainda são uma área de pesquisa em desenvolvimento e muitos desafios técnicos devem ser superados antes que possam ser amplamente implementados.

Vantagens dos bancos de dados quânticos: A principal vantagem dos bancos de dados quânticos sobre os bancos de dados clássicos é sua velocidade. Os bancos de dados quânticos podem realizar muitos cálculos simultaneamente, levando a acelerações significativas em relação aos bancos de dados clássicos. Essa propriedade é particularmente útil para aplicativos que exigem cálculos complexos, como análise de dados e aprendizado de máquina. Além disso, os bancos de dados quânticos podem realizar certos cálculos que são impossíveis para os bancos de dados clássicos. Por exemplo, bancos de dados quânticos podem realizar fatoração de grandes números em tempo polinomial, enquanto bancos de dados clássicos requerem tempo exponencial.

Vantagens dos bancos de dados clássicos: Algumas vantagens dos bancos de dados clássicos: Integridade dos dados, bancos de dados clássicos garantem a integridade dos dados por meio do uso de chaves primárias, chaves estrangeiras e outras restrições que mantêm o relacionamento entre tabelas diferentes. Isso significa que os dados são precisos, consistentes e confiáveis; Segurança, bancos de dados clássicos fornecem recursos de segurança robustos, como autenticação de usuário, controle de acesso baseado em função e criptografia. Isso garante que os dados confidenciais sejam protegidos contra acesso não autorizado e adulteração; Padronização, Bancos de dados clássicos usam uma linguagem de consulta padronizada (SQL) que é amplamente reconhecida e compreendida por desenvolvedores e administradores de banco de dados. Isso facilita o compartilhamento de dados entre diferentes sistemas e aplicativos e Confiabilidade, os bancos de dados clássicos são altamente confiáveis e podem se recuperar de falhas do sistema, corrupção de dados e outros problemas. Isso é obtido por meio de técnicas como backups e replicação. No geral, os bancos de dados clássicos fornecem uma tecnologia madura e comprovada que pode lidar com as necessidades de gerenciamento de dados mais exigentes.

Limitações dos bancos de dados quânticos: Apesar de suas vantagens, os bancos de dados quânticos também apresentam várias limitações. Uma das limitações mais significativas é sua suscetibilidade a erros. A computação quântica é um processo frágil e mesmo pequenas perturbações podem levar a erros na computação. Como resultado, os bancos de dados quânticos requerem mecanismos de correção de erros, que podem ser difíceis de implementar. Além disso, os bancos de dados quânticos ainda estão nos estágios iniciais de desenvolvimento e existem ferramentas e recursos limitados disponíveis para seu uso.

Conclusão: Os bancos de dados clássicos são uma realidade e são utilizados no mundo todo hoje com vários problemas relativos à segurança. Como cada vez mais temos maior volume de dados sendo armazenado cada dia que passa, temos por consequência o surgimento de BIG DATA. Nesse contexto os bancos de dados quânticos são uma aposta para o futuro. No entanto, os bancos de dados quânticos ainda estão nos estágios iniciais de desenvolvimento e ainda não são amplamente utilizados em aplicações práticas. Além disso, os bancos de dados quânticos exigem hardware e software especializados para operar, o que pode ser caro e difícil de implementar, incluindo sua suscetibilidade a erros e recursos limitados para seu uso. À medida que a tecnologia de computação quântica continua a se desenvolver, podemos esperar que os bancos de dados quânticos se tornem cada vez mais importantes em muitos campos, incluindo finanças, saúde e pesquisa científica. Em resumo, um banco de dados clássico é uma coleção de dados gerenciados usando tecnologias de computação tradicionais, enquanto um banco de dados quântico é um conceito teórico que usa os princípios da mecânica quântica para armazenar e manipular dados.

Referências:
“Quantum Databases” edited by Andreas Wichert and Christian Duta. This book provides an overview of the state-of-the-art research on quantum databases and includes contributions from experts in the field.
“Quantum Computing for Computer Scientists” by Noson S. Yanofsky and Mirco A. Mannucci. While not specifically focused on databases, this book covers the fundamentals of quantum computing and its potential applications in various fields, including databases.
“Quantum Information Science” by David Mermin. This book provides an introduction to the principles of quantum information science, including quantum computing and quantum cryptography, and their potential impact on various areas of science and technology, including databases.
“Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management” by Thomas Connolly and Carolyn Begg. This book provides a comprehensive overview of traditional database systems and their design and implementation. While not specifically focused on quantum databases, it may be useful as a point of comparison and to understand the differences between classical and quantum databases.
Quantum search without entanglement – Seth Lloyd – Phys. Rev. A 61, 010301(R) – Published 8 December 1999
PubChemQC Project: A Large-Scale First-Principles Electronic Structure Database for Data-Driven Chemistry – Maho Nakata*†Orcid – Model. 2017, 57, 6, 1300–1308 – Publication Date:May 8, 2017
Performing private database queries in a real-world environment using a quantum protocol – Philip Chan, Itzel Lucio-Martinez, Xiaofan Mo, Christoph Simon & Wolfgang Tittel – Scientific Reports volume 4, Article number: 5233 (2014) Cite this article
Quantum search of spatial regions – S. Aaronson University of California, Berkeley, USA A. Ambainis University of Latvia, Latvia – Published in: 44th Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer Science, 2003. Proceedings
Circuit-Based Quantum Random Access Memory for Classical Data – Daniel K. Park, Francesco Petruccione & June-Koo Kevin Rhee – Scientific Reports volume 9, Article number: 3949 (2019) Cite this article
Quantum Physics Education Research over the Last Two Decades: A Bibliometric Analysis – by Philipp BitzenbauerORCID Physics Education, Department of Physics, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Staudtstr. 7, 91058 Erlangen, Germany – Educ. Sci. 2021, 11(11), 699; https://doi.org/10.3390/educsci11110699 – Received: 9 October 2021 / Revised: 28 October 2021 / Accepted: 29 October 2021 / Published: 1 November 2021
Is Machine Translation a Reliable Tool for Reading German Scientific Databases and Research Articles? – Sonia Zulfiqar, M. Farooq Wahab*, Muhammad Ilyas Sarwar, and Ingo Lieberwirth – Cite this: J. Chem. Inf. Model. 2018, 58, 11, 2214–2223 Publication Date:October 25, 2018 https://doi.org/10.1021/acs.jcim.8b00534

Autor:
José Alexandro Acha Gomes
Trabalha na Universidade Federal Fluminense – RJ
Pesquisador Autônomo