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kusmin
7 min de leitura ·

Como Selecionar o Tipo de Banco de Dados: Características Gerais para Avaliação

Quando vamos escolher um banco de dados, as opções no mercado são diversas: relacionais tradicionais (como MySQL, PostgreSQL), NoSQL de vários tipos (documento, chave-valor, grafos), bancos de dados em nuvem gerenciados, entre outros. Cada opção possui pontos fortes e fracos, e não há uma escolha “universal” que seja perfeita para todos os casos. Neste primeiro artigo, focamos em características gerais que você deve avaliar para entender qual tipo de banco de dados melhor atende aos requisitos do seu projeto. Em artigos futuros, discutiremos bancos de dados específicos e suas particularidades.

1. Curva de Facilidade de Aprendizado

O Que É

  • Complexidade ou tempo necessário para a equipe dominar a instalação, configuração, modelagem e linguagem de consultas do banco.

Por Que Importa

  • Projetos que exigem entrega rápida podem preferir tecnologias com as quais a equipe já esteja familiarizada.
  • Bancos de dados muito especializados ou com paradigmas novos (por exemplo, grafos ou timeseries) podem exigir treinamento mais extenso.

O Que Observar

  • Documentação e material de aprendizado (tutoriais, cursos oficiais).
  • Experiência prévia da equipe.
  • Comunidade ativa e exemplos de uso prático.

2. Facilidade de Modelagem de Dados

O Que É

  • Como é a forma que o banco armazena os dados (tabelas relacionais, documentos JSON, chaves e valores, grafos etc.) e quão simples ou complexa é a tarefa de modelar o domínio da aplicação nessa estrutura.

Por Que Importa

  • Se o domínio tem relações complexas (muitos joins), um banco relacional pode ser mais natural.
  • Se o domínio requer esquemas flexíveis (campos variáveis por registro), um banco de documentos (MongoDB, por ex.) pode facilitar.

O Que Observar

  • Natureza do modelo de dados no seu projeto (forte estruturação vs. flexibilidade).
  • Frequência de mudanças no schema.
  • Necessidade de complexos relacionamentos (grafos, genealogias, etc.).

3. Escalabilidade / Taxa de Transferência

O Que É

  • A capacidade de o banco de dados crescer em termos de volume (storage) e suportar alta taxa de requisições (throughput).
  • Se há facilidade em escalar horizontalmente (sharding, clusters), ou se o banco depende muito de escalabilidade vertical.

Por Que Importa

  • Aplicações com alto volume de leituras/escritas precisam de bancos que suportem clusters e réplicas facilmente (Cassandra, Elasticsearch, ou PostgreSQL com extensões de sharding, etc.).
  • Bancos tradicionais podem escalar melhor verticalmente, enquanto muitos NoSQL nasceram para escalar horizontalmente.

O Que Observar

  • Limites práticos de volume e throughput.
  • Estratégias de sharding, replicação e balanceamento.
  • Casos de uso de referência (empresas que usam a tecnologia com volumes semelhantes ao seu).

4. Disponibilidade e Tolerância a Partição

O Que É

  • Disponibilidade: manter o serviço online mesmo em face de falhas de nó ou rede.
  • Tolerância a partição: como o banco lida quando há perda de comunicação entre nós (C no teorema CAP) ou falhas parciais.

Por Que Importa

  • Sistemas críticos exigem que o banco continue operando (ainda que com consistência eventual) mesmo se parte da rede ou dos servidores estiver fora do ar.
  • Alguns bancos priorizam consistência sobre disponibilidade (ex.: bancos relacionais com strict ACID), enquanto outros preferem disponibilidade (ex.: NoSQL com replicação flexível).

O Que Observar

  • Teorema CAP: qual o trade-off adotado pelo banco (CONSISTÊNCIA x DISPONIBILIDADE x TOLERÂNCIA A PARTIÇÃO)?
  • Modos de replicação (sincrono vs. assincrono).
  • Fácil reconfiguração de clusters em caso de falha.

5. Consistência

O Que É

  • O modelo de consistência oferecido pelo banco: desde ACID estrita (transações atômicas e isoladas) até consistência eventual (informações podem ficar temporariamente desatualizadas, mas convergem ao longo do tempo).

Por Que Importa

  • Transações críticas (finanças, pedidos) podem demandar ACID para garantir integridade forte.
  • Aplicações de alta escala (redes sociais, logs, analytics) podem se contentar com consistência eventual, priorizando desempenho e disponibilidade.

O Que Observar

  • Nível de isolamento de transações (READ COMMITTED, REPEATABLE READ, SERIALIZABLE, etc.).
  • Se a aplicação pode tolerar inconsistências temporárias ou se é mandatário que leituras reflitam sempre o estado atualizado.

6. Suporte a Linguagem de Programação, Maturidade do Produto, Suporte a SQL e Comunidade

O Que É

  • Suporte a drivers na linguagem em que você desenvolve (Java, Python, Go etc.).
  • Estabilidade e maturidade do banco, versões de produção usadas em larga escala.
  • Compatibilidade com padrões (SQL, ou APIs próprias).
  • Qualidade da comunidade (foruns, Slack, GitHub issues).

Por Que Importa

  • Bancos sem drivers oficiais podem dificultar a adoção ou exigir bibliotecas de terceiros não confiáveis.
  • Bancos muito novos podem ter pouca documentação, suporte e comunidade, dificultando resoluções de problemas.
  • Se a equipe é acostumada a SQL, migrar para uma base NoSQL com linguagem própria pode ter curva de aprendizado maior.

O Que Observar

  • Roadmap do produto (é mantido? tem lançamentos regulares?).
  • Casos de uso e histórico (empresas grandes usando em produção?).
  • Suporte comercial (se for algo crítico e precisar de SLA empresarial).

7. Prioridade de Leitura e Gravação

O Que É

  • Alguns bancos são otimizados para leitura (por exemplo, motores analíticos, índices de busca), enquanto outros são mais equilibrados ou orientados a alto throughput de escrita.

Por Que Importa

  • Se sua aplicação gera muitas escritas (logs, IoT, tracking), precisa de um banco preparado para ingestão rápida (Cassandra, InfluxDB, por ex.).
  • Se seu uso principal é leitura (relatórios, consultas ad-hoc), bancos analíticos ou índices de busca podem fazer mais sentido.

O Que Observar

  • Patrão de Acesso (99% leitura, 1% escrita? ou 50/50?).
  • Tamanho típico dos registros (documentos grandes vs. registros pequenos).
  • Capacidade de manter índices ou comprimir dados para leitura rápida.

Conclusão

Escolher o tipo de banco de dados não é uma decisão trivial. É necessário alinhar:

  1. Curva de aprendizado e facilidade de modelagem ao perfil da equipe e do domínio.
  2. Escalabilidade e tolerância a falhas às exigências de volume e disponibilidade do sistema.
  3. Consistência e transações ao nível de confiabilidade e atomicidade exigido pelas operações de negócio.
  4. Suporte, maturidade e comunidade às necessidades de longo prazo e suporte empresarial.
  5. Prioridade de leitura/escrita à carga real esperada pela aplicação.

No próximo artigo, vamos mergulhar nos principais tipos de banco de dados (relacionais, NoSQL, grafos etc.) e ver como cada um se posiciona em relação às características descritas aqui. Dessa forma, você poderá tomar uma decisão mais embasada para atender melhor ao seu projeto.

Fonte: https://bytes.updev.dev.br/como-selecionar-o-tipo-de-banco-de-dados-caracteristicas-gerais-para-avaliacao/

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maniero

Tenho gostado bastante das suas postagens. Tem hora que dá pra pensar se não é feita por IA, apesar de um prompt bem feito, o que já é algum mérito, mas ela é informativa, entre em assuntos que poucos entram, não costuma ter erros, especialmente crassos que muitos cometem, e queria expressar isso, eles vão ajudar muita gente.

Também queria aproveitar aqui para alertar os leitores que isso é um check list bem feito, mas ele é uma simplificação, não basta olhar essas coisas meio por cima. Para dar um exemplo, o padrão de acesso não é só olhar a porcentagem, mas a forma e distribuição disso, se é concorrente de fato ou não e vários outros pontos.

Uma coisa que não está dita é que boa parte das informações que vai encontrar sobre o SGDB A, B ou C é tendenciosa, avaliada de forma equivocada ou tem problemas mais ou menos graves. Em muitos casos pode não fazer diferença a não ser que a equipe seja boa nele, conforme falado. Mas tenha em mente que grande parte do que falam por aí sobre este assunto, outros em computação e qualquer coisa, especialmente na internet, é falso em algum nível, por exemplo que você terá que trocar de SGDB um dia (alguns raríssimos casos terá que migrar por ter feito besteira antes, outros é só a pessoa aprender usar direito).

Outra coisa que queria falar é que o SQLite é um SGDB válido para a esmagadora maioria das aplicações, trazendo enormes vantagens. E há anos eu era o maluco que falava isso, agora cada dia tem mais plataformas monstruosamente grandes o usando e provando que é mais verdade até do que eu achava. E estão criando ferramentas para minimizar ou anular as deficiências dele em vários cenários. Claro que ele não serve para tudo e é óbvio que a pessoa precisa conhecê-lo muito bem para tirar proveito dele. Mas quem sempre disse que ele só serve como brinquedo ou fazer algo absurdamente simples só demonstra publicamente que não entende de banco de dados e só sabe seguir receitas de bolo.

Raríssimo, mas criar um novo SGDB é algo que ninguém coloca como opção, provavelmente pra bem, porque se começar falar muito vai ter gente fazendo onde não deve, como acontece com muitas tecnologias.

Cada vez mais vai se provando o que eu sempre falei, você está sempre seguro adotando um bom banco de dados relacional. NoSQL é exclusivamente útil em uma quantidade pequena de cenários. Cada dia mais os DBs relacionais são capazes de entregar quase com a mesma qualidade e facilidade o que os tais NoSQL (termo horroroso que mostra como isso é mal pensado) entregam no mesmo produto. É verdade que um ou outro produto NoSQL também está tentando entregar o mesmo que um relacional, mas ainda tem muito feijão para comer e chegar perto. Eu sei que ele tem algumas limitações, é mais fácil e está mais perto do relacionais terem "tudo" que os NoSQLs têm. Estou mais confiante em falar isso porque agora tem mais estudos e provas do que a minha observação e o que a minha experiência me mostrava.

Vou aproveitar a oportunidade que quase fiz nas primeiras postagens sobre microsserviços, que foram boas que mostra que quem escreveu, não importa quem, entende do assunto, pelo menos em teoria, não tenho como avaliar a prática. Mas muitas pessoas esquecem de avisar enfaticamente que apesar dele ser uma solução válida, quase ninguém precisa dele e quase todas as adoções é só por modinha, especialmente se for por causa de escala e/ou confiabilidade, o que ainda pode ter um motivo é organizacional, ou seja, é motivo político e não técnico, é seguir a Lei de Conway em equipes com centenas ou milhares de pessoas ou ter um motivo específico raro. Até faz sentido ter alguns microsserviços em várias soluções, mas não pensar na arquitetura toda obrigatoriamente desta forma.

Um dia falarei mais sobre essas coisas no meu canal/blog, para debater o assunto, receber críticas válidas, adendos e um monte de "terraplanista" que acabou de sair das fraldas esperneando porque falei que a tecnologia que ele ama não é tudo isso.

S2

Farei algo que muitos pedem para aprender a programar corretamente, gratuitamente (não vendo nada, é retribuição na minha aposentadoria) (links aqui no perfil também).

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kusmin
Autor
Autor

Geralmente (uns 90% dos casos) uma arquitetura tradicional com monólito e banco de dados relacional vai ser suficiente. Inclusive os posts que fiz sobre microsserviços é um alerta sobre a complexidade do uso dos mesmos.

Um ponto importante que quando falamos de arquitetura de software tudo gira em torno do trade-offs

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maniero

Na verdade 90% é justasmente o que eu combato, muita gente acredita nisso e um dia vai chegar nesse número só por causa dessa crença, até porque muita gente acha que todo mundo está fazendo ms quando na verdade não estão. O que precisa, e por motivos organizacionais, é algo em torno de 0,1%, e posso estar sendo otimista, ou pessimista, é fato que ninguém tem um número correto, eu tenho minha experiência e a visão de diversos projeos complexos que nunca precisaram e provam que ms não é tão necessário quanto dizem e também tem cada vez mais demonstrações que chega um ponto que ele começa cobrar um preço alto demais e a vantagem vira desvantagem, e cada vez mais tem gente percebendo isso, mas tem gente ainda falando bem do treco. Os maiores divulgadores da técnica não mostram publicamente como eles são mais produtivos ou possuem mais qualidade, pelo contrário, talvez o caso mais famoso é uma tragédia pública.

As pessoas não sabem medir trade-offs, geralmente fazem baseado em crenças e especulações. Quase sempre, por mais bem intenciado e competente que a pessoa seja, só dá para saber oque é melhor no caso específico fazendo os dois ou mais jeitos e depois medir. Ainda assim nada garante que será algo justo que ambos foram feitos com a mesma competência ou até se a medição é válida.

Por isso o simples sempre é a opção padrão, até que se prove completamente que precisa de outra coisa. Quase ninguém faz isso.

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