Drivers de Decomposição de Dados

A decomposição de dados é uma prática fundamental ao projetar sistemas distribuídos ou modularizados. Ela envolve separar ou particionar as informações em múltiplos bancos, esquemas ou servidores, em vez de manter todo o conteúdo em um único repositório monolítico. Este artigo discute os principais drivers que motivam essa decomposição, organizando-os em tópicos que refletem as necessidades de escalabilidade, governança e otimização:

1. Controle de Alterações
2. Gerenciamento de Conexão
3. Escalabilidade
4. Tolerância a Falhas
5. Quanta Arquitetônica
6. Otimização do Tipo de Banco de Dados

1. Controle de Alterações

1.1 Motivação

Conforme o sistema cresce, diversas equipes mexem simultaneamente em modelos de dados. Manter tudo em um único banco pode dificultar a gestão de versões e mudanças de schema, provocando conflitos e retrabalhos.

1.2 Benefícios da Decomposição

• Isolamento de Mudanças: Se cada subdomínio ou serviço tiver seus próprios dados, alterações no esquema de um serviço não impactam os demais.
• Autonomia das Equipes: Cada time pode planejar evoluções de seu banco (nova tabela, refator de colunas) sem sincronizar com todo o sistema.
• Redução de Riscos: Um problema em um schema isolado não paralisa o restante do sistema.

1.3 Exemplo Prático

Em uma aplicação de e-commerce, é comum separar os dados de catálogo (produtos, categorias) dos de clientes e dos de pedidos. Assim, se a equipe de catálogo precisar reorganizar os atributos dos produtos, isso não exige migração ou downtime para o resto do banco.

2. Gerenciamento de Conexão

2.1 Desafio de Pool de Conexões

Quando todos os serviços se conectam a um único banco central, o pool de conexões pode se tornar um gargalo. Muitos serviços competem por conexões, resultando em saturação ou latência elevada.

2.2 Benefícios da Decomposição

• Balanceamento de Conexões: Ao distribuir dados em diferentes repositórios, cada serviço acessa seu próprio banco ou cluster. O pool de um serviço não interfere no pool de outro.
• Isolamento de Falhas: Se um pico de consultas sobrecarrega o banco de “relatórios”, por exemplo, isso não afeta diretamente o banco de “transações” usado para operações críticas.

2.3 Boa Prática

Definir claramente quem (quais serviços) se conecta a cada banco. Em arquiteturas de microserviços, cada serviço mantém seu storage independente, evitando a corrida por conexões em um pool centralizado.

3. Escalabilidade

3.1 Escala Horizontal

Um dos grandes motivadores para decompor dados é permitir escalabilidade horizontal — isto é, replicar ou particionar dados em múltiplos servidores, em vez de depender de um único servidor monolítico de banco de dados.

3.2 Sharding e Particionamento

Com a separação de dados:

• Sharding: Distribui-se uma mesma estrutura de dados em nós diferentes (ex.: particionar tabela de usuários por ID, cada shard contendo um range de IDs).
• Particionamento Funcional: Cada subdomínio (ex.: “Catálogo”, “Pagamentos”, “Analytics”) fica em um banco isolado, escalando de forma independente conforme a demanda de cada área.

3.3 Benefícios

• Performance: Operações ficam mais rápidas quando executadas em bancos especializados ou particionados.
• Crescimento Gradual: Não é preciso migrar todo o sistema para um banco maior; adiciona-se capacidade a cada componente à medida que a demanda surge.

4. Tolerância a Falhas

4.1 Ponto Único de Falha

Em um sistema monolítico, se o banco único cair, toda a aplicação fica indisponível. Isso reduz a disponibilidade global.

4.2 Múltiplos Repositórios

Separar os dados em diferentes bancos pode aumentar a tolerância a falhas:

• Falha Isolada: Se o banco de “relatórios” estiver fora do ar, ainda é possível que o sistema principal (transações) continue funcionando.
• Replicação e Alta Disponibilidade: Cada repositório pode ter seu próprio cluster de replicação, adaptado às necessidades de consistência e tolerância a falhas daquele domínio.

4.3 Arquiteturas Event-Driven

Quando cada serviço tem seu próprio storage e recebe atualizações via eventos, uma falha em um serviço/banco não interrompe completamente o restante do sistema. O serviço offline pode “reprocessar” eventos ao retornar, garantindo resiliência.

5. Quanta Arquitetônica

5.1 Conceito de Quantum

Um quantum arquitetônico é a menor unidade de software (código + dados) que pode ser desenvolvida, testada e implantada de forma independente. No contexto de dados, isso significa que cada quantum possui seu banco de dados (ou porção de dados) próprio.

5.2 Relação com a Decomposição de Dados

Para permitir que cada “quantum” seja de fato autônomo, a decomposição de dados torna-se essencial. Não podemos dizer que um serviço é independente se ele precisa ler diretamente as tabelas de outro serviço, por exemplo.

5.3 Benefícios

• Independência Real: O time responsável por um quantum controla seu schema e não fica travado por mudanças em outro.
• Desenvolvimento e Deploy Separados: Cada quantum segue seu ritmo de evolução, refletindo no banco correspondente.

6. Otimização do Tipo de Banco de Dados

6.1 Poliglota de Bancos

Quando todos os dados residem em um único repositório (geralmente relacional), podemos estar forçando modelos inadequados para algumas partes do sistema. A decomposição de dados libera cada subdomínio a escolher o banco mais adequado:

• Relacional (SQL) para transações ACID e joins complexos.
• NoSQL (Documentos, Chave-Valor, Grafos) quando performance, esquema flexível ou relacionamentos gráficos são prioritários.
• Time Series para logs e métricas.
• Busca Full-Text (Elasticsearch) para índices de texto.

6.2 Aceleração de Queries

Um subdomínio que requer queries rápidas em documentos JSON pode optar por MongoDB, por exemplo, enquanto outro que demanda alto volume de leituras com baixa complexidade pode preferir Redis ou Cassandra. Com um único banco monolítico, é difícil adotar estratégias tão específicas.

6.3 Riscos

A adoção de diversos tipos de bancos traz complexidade de governança, devendo-se garantir pessoal capacitado em cada tecnologia e manter padronizações mínimas (observabilidade, backups, etc.).

7. Conclusão

A decomposição de dados é motivada por múltiplos drivers que moldam a forma como organizamos e particionamos as informações:

1. Controle de Alterações: Equipes autônomas, cada uma evoluindo seu schema.
2. Gerenciamento de Conexão: Evitar gargalos em pools e isolamento de acessos.
3. Escalabilidade: Particionamento e sharding para atender grandes volumes de dados.
4. Tolerância a Falhas: Reduzir pontos únicos de falha, aumentando disponibilidade.
5. Quanta Arquitetônica: Manter a independência real de cada serviço (quantum).
6. Otimização do Tipo de Banco: Escolher o modelo (SQL, NoSQL, etc.) ideal para cada caso.

Alinhar essas forças (drivers) a um design bem pensado de dados ajuda a construir sistemas mais resilientes, performáticos e manuteníveis. Seja em uma arquitetura de microserviços ou em soluções modulares, gerenciar a dispersão e a especialização das informações de forma coerente é essencial para colher os benefícios de escalabilidade, autonomia e adaptabilidade que a decomposição de dados possibilita.

Você já enfrentou desafios na hora de decompor os dados do sistema? Compartilhe nos comentários suas experiências e as soluções que adotou!