Decisão: SQL ou NoSQL (qual família de banco de dados)?
A escolha da família de banco de dados correta é determinada pelo formato do modelo de dados, pelas suas prioridades de consistência e escala e pela complexidade das suas consultas. Generalizações como 'NoSQL é mais moderno' são enganosas; cada família é projetada para padrões de acesso específicos. A partir da estrutura dos dados, esta árvore orienta você para a ferramenta certa entre engines relacionais, de documentos, chave-valor e de busca, e lembra a abordagem poliglota quando necessário.
Qual é a natureza dos dados e o padrão de acesso dominante?
Comece pela pergunta mais decisiva: os dados são registros estruturados com relacionamentos fortes, documentos com schema flexível/variável, consultas simples por chave-valor, ou uma necessidade especial como busca textual? O formato dos dados e a forma como você os consulta determinam em grande parte a família.
- Registros relacionais e estruturados e consultas complexas
- Documentos aninhados com schema flexível/variável
- Chave-valor simples, latência muito baixa/cache
- Busca full-text / facetada, análise de logs
A prioridade é consistência forte (ACID) ou escala horizontal?
Os dados parecem relacionais; mas qual é a sua prioridade? Joins entre várias tabelas, integridade transacional e consistência forte (ACID) são essenciais, ou o objetivo é escalar horizontalmente um volume enorme que não cabe em um único nó? O modelo relacional é o padrão correto para a maioria das cargas; ele só fica sob pressão quando a escala realmente excede um único nó.
- ACID, joins e integridade de consultas complexas vêm primeiro
- Escala acima de tudo, relacionamentos/joins fracos
Recomendação: banco de dados relacional (RDBMS)
O padrão correto para cargas com dados estruturados e fortemente relacionados que exigem integridade transacional. Garantias ACID, um engine de consultas SQL maduro e joins permitem responder a perguntas complexas de forma confiável.
Recomendação: banco de dados de documentos
Armazena dados flexíveis e aninhados, com schema que muda com frequência, em sua forma natural (documentos semelhantes a JSON). Adequado para aplicações que leem/gravam principalmente por meio de um único documento, precisam de poucos joins e de escala horizontal.
Recomendação: armazenamento chave-valor / cache
Projetado para cargas que precisam de leituras/gravações muito rápidas por chave e nenhuma consulta complexa. Geralmente roda em memória e oferece latência de microssegundos/milissegundos; ideal para tarefas como cache, sessões e contadores.
Recomendação: engine de busca / analytics
Um engine baseado em índice invertido, especializado em busca full-text, ranqueamento por relevância, filtragem facetada e análise de logs/textos em alto volume. Entrega a experiência de busca que consultas LIKE relacionais não conseguem.