Desenvolvido por EF Codd, da IBM, na década de 1970, o modelo de banco de dados relacional permite que qualquer tabela seja relacionada a outra tabela usando um atributo comum. Em vez de usar estruturas hierárquicas para organizar dados, Codd propôs uma mudança para o uso de um modelo de dados em que eles são armazenados, acessados e relacionados em tabelas sem reorganizar as tabelas que os contêm.

Pense no banco de dados relacional como uma coleção de arquivos de planilha que ajuda empresas a organizar, gerenciar e relacionar dados. No modelo de banco de dados relacional, cada "planilha" é uma tabela que armazena informações, representadas por colunas (atributos) e linhas (registros ou tuplas). 

Os atributos (colunas) especificam um tipo de dados, e cada registro (ou linha) contém o valor desse tipo específico. Todas as tabelas em um banco de dados relacional têm um atributo conhecido como chave primária, que é um identificador exclusivo de uma linha. Cada linha pode ser usada para criar uma relação entre tabelas diferentes usando uma chave externa, uma referência a uma chave primária de outra tabela atual.

Vamos ver como o modelo de banco de dados relacional funciona na prática:

Digamos que você tenha uma tabela Cliente e uma Pedido.

A tabela Customer contém dados sobre o cliente:

• ID de cliente (chave primária)
• Nome do cliente
• Endereço de faturamento
• Endereço de entrega 

Na tabela Customer, o ID é uma chave primária que identifica exclusivamente o cliente no banco de dados relacional. Nenhum outro cliente teria o mesmo ID. 

A tabela Order contém informações transacionais sobre um pedido:

• Código do pedido (chave primária)
• ID de cliente (chave externa)
• Data do pedido 
• Data do envio
• Status do pedido

Aqui, a chave primária para identificar um pedido específico é o ID do pedido. Você pode conectar um cliente a um pedido usando uma chave externa para vincular o ID de cliente da tabela Cliente. 

Agora, as duas tabelas estão relacionadas com base no ID de cliente compartilhado. Isso significa que você pode consultar as duas tabelas para criar relatórios formais ou usar os dados de outros aplicativos. Por exemplo, um gerente de agência de varejo pode gerar um relatório sobre todos os clientes que fizeram uma compra em uma data específica ou descobrir quais clientes tiveram pedidos com uma data de entrega atrasada na última mês. 

A explicação acima tem como objetivo ser simples. No entanto, os bancos de dados relacionais também se destacam em mostrar relações muito complexas entre dados, permitindo que você faça referência a dados em mais tabelas, desde que os dados estejam em conformidade com o esquema relacional predefinido do banco de dados. 

Como os dados são organizados como relacionamentos predefinidos, é possível consultá-los de maneira declarativa. Uma consulta declarativa é uma maneira de definir o que você quer extrair do sistema sem expressar como o sistema precisa calcular o resultado. Essa é a essência de um sistema relacional, e não outros sistemas.

Agora que você já sabe como os bancos de dados relacionais funcionam, comece a aprender sobre os diversos sistemas de gerenciamento que usam esse modelo. Um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) é um programa usado para criar, atualizar e gerenciar bancos de dados relacionais. Alguns dos RDBMSs mais conhecidos incluem MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Microsoft SQL Server e Oracle. 

Os bancos de dados relacionais baseados na nuvem, como o Cloud SQL, Cloud Spanner e AlloyDB estão cada vez mais conhecidos, porque oferecem serviços gerenciados para manutenção de bancos de dados, aplicação de patch, gerenciamento de capacidade, provisionamento e suporte à infraestruturas. 

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A principal diferença entre bancos de dados relacionais e não relacionais (bancos de dados NoSQL) é a forma como os dados são armazenados e organizados. Os bancos de dados não relacionais não armazenam dados de maneira tabular baseada em regras. Em vez disso, eles armazenam dados como arquivos individuais e não conectados e podem ser usados para tipos de dados complexos e não estruturados, como documentos ou arquivos rich media.

Ao contrário dos bancos de dados relacionais, os bancos de dados NoSQL seguem um modelo de dados flexível, o que os torna ideais para armazenar dados que mudam com frequência ou para aplicativos que processam diversos tipos de dados.