Nos últimos anos, com o crescimento exponencial dos dados semiestruturados e não estruturados, e com o aumento massivo do seu volume, as bases de dados relacionais que não foram projetadas para lidar com estes desafios de escalabilidade e agilidade que os aplicativos modernos enfrentam, nem foram construídos para aproveitar o poder de armazenamento e processamento, atualmente disponível, forçaram as organizações a desenvolver novos sistemas, surgindo, então, as bases de dados NoSQL, incluindo MongoDB. Sendo uma tecnologia relativamente recente, a maior parte dos utilizadores desconhecem a sua estrutura e linguagem de interrogação. Se existisse uma ferramenta que possibilitasse, não só, os utilizadores interrogarem uma base de dados MongoDB, através de comandos SQL, nomeadamente comandos select, baseando-se num modelo relacional, do qual já estão habituados, mas também aprenderem a linguagem de interrogação Mongo, com a sua utilização, então, esta nova tecnologia tornar-se-á vantajosa para um maior número de utilizadores. Assim sendo, nesta dissertação foi desenvolvida uma ferramenta que, primeiro, transpõe o modelo de coleções MongoDB para o modelo relacional correspondente. Permitindo aos utilizadores, a partir do modelo previamente estabelecido, aceder à informação armazenada na base de dados, com uma interrogação select, que será automaticamente traduzida para a interrogação mongo equivalente. O utilizador terá, ainda, a possibilidade de conhecer qual a interrogação mongo equivalente, dando-lhe a oportunidade de aprender a linguagem de interrogação desta base de dados.

In the last years, with the exponential growth of semi-structured and unstructured data, and with the massive increase in its volume, relational databases were not designed to cope with the scale and agility challenges that face modern applications, nor were they built to take advantage of storage and processing power available today, forced organizations to develop new systems, emerging then the NoSQL databases, including MongoDB. Being a relatively recent technology, most users are unaware of its structure and query language. If there was a tool that would enable, not only, users querying a MongoDB database, through SQL commands, namely select queries, based on a relational model of which they are already accustomed, but also learn the mongo query language, with its use, then this new technology will become advantageous for a greater number of users. Thus, in this dissertation a tool was developed that first convert the MongoDB collections model to the corresponding relational model, allowing users, from the previously established model, to access the data stored in the database, with a select command, which will be automatically translated for the equivalent mongo query. The user will also be able to know which mongo equivalent query, giving him the opportunity to learn the query language of this database.