Armazenamento de dados não estruturados

Quase tudo o que fazemos online — desde compartilhar uma foto, até comprar um produto ou assistir a uma série — envolve o armazenamento e o acesso a grandes volumes de dados em tempo real. Por trás dessa experiência fluida e interativa, estão tecnologias que processam dados de forma rápida e eficiente, e os bancos de dados NoSQL estão no centro desse cenário.

Eles foram desenvolvidos para resolver o desafio de armazenar e gerenciar dados não estruturados e semiestruturados, com flexibilidade para atender à escala e complexidade dessas aplicações. O nome "NoSQL" não significa "sem SQL", mas sim "Not Only SQL" (não apenas SQL), destacando sua abordagem em comparação com os bancos de dados tradicionais. E, diferente dos bancos de dados relacionais que estruturam informações em tabelas e colunas rígidas, o NoSQL abre novas possibilidades, permitindo armazenar dados em diversos formatos — como documentos, pares de chave-valor e até grafos.

Neste artigo, vou explorar o mundo dos bancos de dados NoSQL, desde suas origens até as vantagens e os diferentes tipos, para que você entenda por que essa tecnologia é útil para aplicações que lidam com grandes volumes de dados, como redes sociais, e-commerce e IoT.

Origem do NoSQL

O NoSQL surgiu com o crescimento de gigantes da tecnologia, como Google, Facebook e Amazon, que precisavam lidar com enormes volumes de dados em tempo real. Os bancos de dados relacionais tradicionais, apesar de muito úteis em várias situações, apresentavam dificuldades em escalar (crescer) para suportar milhões de usuários e dados complexos de maneira rápida e eficiente. Assim, o NoSQL foi desenvolvido para oferecer uma solução mais flexível, permitindo que os sistemas armazenassem e processassem grandes quantidades de dados distribuídos por vários servidores.

Por que o NoSQL se destaca?

Nos bancos de dados relacionais, os dados são organizados em tabelas rígidas, com colunas e linhas, e precisam seguir um esquema fixo, como se fosse uma planilha onde cada coluna já tem um tipo de dado definido. Isso pode ser limitante quando os dados são complexos ou mudam com frequência. Nesse sentido, o NoSQL oferece vantagens como:

Flexibilidade no armazenamento: em vez de usar um esquema fixo, ele permite que os dados sejam armazenados de forma mais livre. Por exemplo, armazenar um perfil de usuário com nome, idade, endereço e, no mesmo sistema, outro perfil que tenha informações completamente diferentes, como primeiro nome, sobrenome e data de nascimento, sem que haja alguma operação de mudança de estrutura.
Escalabilidade: foi projetado para funcionar em sistemas distribuídos, ou seja, ele pode ser dividido entre vários servidores sem comprometer o desempenho. Isso o torna perfeito para aplicativos que precisam lidar com grandes volumes de dados, como redes sociais ou plataformas de e-commerce.
Desempenho em Tempo Real: ele é otimizado para grandes volumes de leitura e gravação, sendo ideal para situações em que os dados precisam ser acessados e processados rapidamente, como em um sistema de recomendações personalizadas ou em um jogo online que precisa atualizar o placar dos jogadores em tempo real.

Os bancos de dados relacionais também podem oferecer essas capacidades, mas com um custo de manutenção e uma sobrecarga de gerenciamento muito superior, o que acaba em muitos casos de uso nos direcionado ao uso de bancos NoSQL.

Exemplos de Uso

Redes sociais: o Facebook, por exemplo, utiliza bancos NoSQL para armazenar perfis de usuários, relacionamentos e as interações entre milhões de usuários, garantindo que tudo seja atualizado em tempo real.

Sistemas de e-commerce: plataformas de e-commerce usam NoSQL para organizar seus catálogos de produtos e processar transações rapidamente, mesmo com inúmeros acessos simultâneos.

Aplicações de IoT: em dispositivos conectados, como sensores inteligentes em casas e cidades, o NoSQL é usado para coletar e processar dados em tempo real de maneira eficiente.

Importância para engenharia de dados e IA

Para a engenharia de dados, o NoSQL é uma ferramenta crucial, pois os engenheiros de dados frequentemente lidam com grandes quantidades de informações que precisam ser processadas rapidamente. Ele nos ajuda a organizar esses dados de forma escalável e eficiente.

Quando falamos de Inteligência Artificial (IA), ele se torna ainda mais importante, uma vez que os modelos de IA precisam ser alimentados com grandes volumes de dados para aprender e gerar previsões e nesse cenário ele pode ajudar armazenando e gerenciando dados não estruturados, como imagens, vídeos ou até mesmo grandes logs de eventos, que podem ser usados para o treinamento dos modelos. Além disso, por sua velocidade e capacidade de crescimento, o NoSQL permite que as aplicações de IA acessem os dados de forma rápida e eficiente, algo essencial em sistemas que exigem respostas em tempo real.

Escolha o tipo certo para sua aplicação

Há diversos tipos de bancos de dados NoSQL, cada um deles com foco em resolver um tipo de problema, vamos ver os principais:

Chave-Valor

Os bancos de dados de chave-valor armazenam dados como pares chave-valor, onde cada chave é única e aponta para um valor associado. Eles são extremamente rápidos e simples, pois o sistema precisa apenas de uma chave para localizar e acessar o valor correspondente. Esse tipo é ideal para casos em que os dados são acessados frequentemente por uma única chave, como em sistemas de cache e sessões de usuários.

Principal caso de uso: armazenar sessões de usuários em aplicações web de grande escala, onde o acesso rápido é essencial.

Exemplo de uma estrutura chave-valor

key:"12343345", value: {"usuario_id": "u5678", "itens_carrinho": ["prod1", "prod2"], "horario_login": "2024-11-06T15:30:00Z"}

Documentos

Bancos de dados orientados a documentos armazenam dados em documentos independentes (geralmente em formato JSON, BSON, ou XML) e permitem consultas flexíveis em dados semiestruturados. Esses documentos podem conter campos variados, permitindo flexibilidade na modelagem de dados. Esses bancos de dados são ideais para aplicações que lidam com grandes volumes de dados semiestruturados, como perfis de usuários e catálogos de produtos.

Principal caso de uso: aplicações de e-commerce, onde é necessário armazenar dados de produtos com diferentes atributos.

Exemplo de uma estrutura de documento

{
  "pedido_id": "123456",
  "usuario_id": "u7890",
  "data_pedido": "2024-11-06T10:45:00Z",
  "status": "processando",
  "endereco_entrega": {
    "rua": "Rua das Flores, 123",
    "cidade": "São Paulo",
    "estado": "SP",
    "cep": "01234-567",
    "pais": "Brasil"
  },
  "itens": [
    {
      "produto_id": "p1001",
      "nome": "Smartphone XYZ",
      "categoria": "Eletrônicos",
      "quantidade": 1,
      "preco_unitario": 1500.00,
      "peso": 600,
      "preco_total": 1500.00
    },
    {
      "produto_id": "p1002",
      "nome": "Capa de Silicone para Smartphone XYZ",
      "categoria": "Acessórios",
      "quantidade": 1,
      "preco_unitario": 50.00,
      "preco_total": 50.00
    }
  ],
  "total_pedido": 1550.00,
  "pagamento": {
    "metodo": "cartao_credito",
    "status": "aprovado",
    "data_pagamento": "2024-11-06T11:00:00Z"
  },
  "historico_status": [
    {
      "status": "pedido_recebido",
      "data": "2024-11-06T10:45:00Z"
    },
    {
      "status": "processando",
      "data": "2024-11-06T11:15:00Z"
    }
  ]
}

Colunar

Os bancos de dados orientados a colunas, ou colunar, armazenam dados por coluna em vez de linha, o que permite uma compressão eficiente e consultas rápidas em grandes conjuntos de dados. Cada coluna é armazenada individualmente, facilitando o processamento de grandes volumes de dados analíticos e de séries temporais. Esse tipo é ideal para análises de big data e data warehousing, onde operações como somas e médias em colunas específicas são frequentes.

Principal caso de uso: análise de dados e big data em setores como telecomunicações e IoT.

Exemplo de uma representação colunar

| sensor_id | timestamp         | temperatura | umidade | pressão | vibração |
|-----------|--------------------|-------------|---------|---------|----------|
| S001      | 2024-11-06 10:00  | 22.5        | 45      | 1012    | 0.12     |
| S001      | 2024-11-06 10:10  | 22.7        | 44      | 1013    | 0.13     |
| S002      | 2024-11-06 10:00  | 23.1        | 46      | 1011    | 0.15     |
| S002      | 2024-11-06 10:10  | 23.0        | 47      | 1012    | 0.14     |

💡

Você pode ter percebido que a representação dos dados é idêntica à de uma tabela tradicional, mas esse tipo de banco armazena cada coluna separadamente, lendo apenas as colunas necessárias para consultas específicas, o que melhora o desempenho e eficiência de compressão, especialmente com dados repetitivos.

Grafos

Os bancos de dados de grafos modelam e armazenam dados em grafos, com foco em entidades (nós) e as relações entre elas (arestas). Esse modelo é útil para dados interconectados, onde as relações entre dados são tão importantes quanto os dados em si. Graças à sua estrutura, os bancos de dados de grafos permitem consultas rápidas sobre redes complexas e são ideais para casos como redes sociais, recomendações e análise de fraudes.

Principal caso de uso: redes sociais e mecanismos de recomendação, onde a análise de conexões entre nós é fundamental.

Representação de dados em grafos

graph TD
  U1((Usuário: u001))
  U2((Usuário: u002))
  U3((Usuário: u003))
  
  P1((Produto: Smartphone))
  P2((Produto: Fone de Ouvido))
  P3((Produto: Camiseta))
  P4((Produto: Calça Jeans))
  
  C1((Categoria: Eletrônicos))
  C2((Categoria: Moda))
  
  U1 -- Visualizou --> P1
  U1 -- Comprou --> P2
  U2 -- Visualizou --> P3
  U3 -- Comprou --> P1
  U3 -- Visualizou --> P4
  
  P1 -- Pertence a --> C1
  P2 -- Pertence a --> C1
  P3 -- Pertence a --> C2
  P4 -- Pertence a --> C2
  
  P1 -- Recomenda --> P2
  P3 -- Recomenda --> P4

Multimodal

Há ainda os bancos de dados NoSQL multimodais que são sistemas de armazenamento que suportam múltiplos modelos de dados em uma única plataforma, como documentos, grafos, chave-valor e colunar. Essa flexibilidade permite que aplicações complexas usem o mesmo banco para diferentes tipos de dados e casos de uso, reduzindo a necessidade de múltiplos sistemas de armazenamento e facilitando a integração dos dados.

Esse tipo de banco multimodal é particularmente útil em arquiteturas modernas, onde dados diversos (como transações, relacionamentos de usuários e dados de séries temporais) precisam ser armazenados e consultados com eficiência. Eles oferecem APIs e opções de consistência configuráveis para lidar com diversas cargas de trabalho, o que facilita o desenvolvimento e a manutenção de aplicações complexas e distribuídas.

Desafios para essa tecnologia

Embora os bancos de dados NoSQL ofereçam flexibilidade e escalabilidade para grandes volumes de dados e operações de alta velocidade, nem tudo são flores, eles também apresentam algumas desvantagens significativas.

A falta de suporte a transações complexas e consistência forte em alguns modelos, como os de chave-valor e colunar, pode ser um problema para aplicações que requerem dados precisos e consistentes em tempo real, como sistemas financeiros. Além disso, o modelo de dados não-relacional pode ser mais difícil de gerenciar e otimizar, especialmente em cenários onde há a necessidade de operações relacionais complexas, o que demanda arquiteturas e habilidades especializadas.

Há também desafios com compatibilidade e integração, uma vez que muitos bancos NoSQL possuem APIs proprietárias e menos padronização, o que pode dificultar a migração de dados e aumentar a dependência de fornecedores específicos.

Principais implementações

A seguir, compilei uma lista das principais implementações, que eu já trabalhei, e que tem grande uso no mercado hoje em dia, de maneira nenhuma há um critério de ordem aqui, apenas uma listagem simples.

Redis: velocidade para cache e sessões

O Redis é um banco de dados NoSQL do tipo chave-valor que funciona inteiramente na memória, ele é bem conhecido pelo seu desempenho em tempo real, e é amplamente utilizado para cache, gerenciamento de sessões e placares de jogos online. Com opções de persistência, como RDB e AOF, o Redis oferece uma combinação interessante de velocidade e durabilidade.

Casos de uso:

Cache de resultados de consultas frequentes para melhorar o desempenho.
Sistemas de sessões em aplicativos com grande número de usuários simultâneos.

Com o RDB - Redis Database Backup, é possível realizar snapshots periódicos dos dados. O RDB gera um arquivo .rdb contendo o dump completo das informações. Já o AOF - Append Only Files armazena cada comando executado em um log, registrando as operações sempre que são enviadas ao servidor.

MongoDB: gerenciando documentos com flexibilidade

O MongoDB é amplamente utilizado em sistemas de gerenciamento de conteúdo e em gestão de catálogos. Seu grande diferencial está no formato BSON (uma forma binária de JSON) e na ausência de um esquema fixo, permitindo uma grande flexibilidade na modelagem de dados. Ele também suporta escalabilidade horizontal com sharding e alta disponibilidade por meio de replicação. Isso o torna ideal para aplicações que requerem uma estrutura dinâmica de dados e crescimento escalável.

Casos de uso:

Gestão de catálogos de produtos em e-commerces.
Sistemas de gerenciamento de conteúdo dinâmico.

Sharding é uma técnica de particionamento de dados que distribui o conteúdo de um banco de dados entre vários servidores, ou shards, permitindo que grandes volumes de dados sejam divididos em partes menores e armazenados separadamente. Cada shard contém uma parte dos dados totais, distribuídos de acordo com uma chave específica, facilitando o acesso direto ao conteúdo correspondente e melhorando o desempenho das consultas.

Cassandra: poder para dados temporais

O Apache Cassandra se destaca em situações de gestão de dados temporais e em motores de recomendação. Sua arquitetura distribuída, combinada com um formato colunar, oferece alta resiliência e desempenho em grandes volumes de dados. Ele é ideal para aplicações que precisam lidar com grandes quantidades de dados, distribuídos globalmente.

Casos de uso:

Sistemas de monitoramento de IoT que capturam dados contínuos.
Plataformas de recomendação em tempo real.

Séries temporais são conjuntos de dados coletados ou registrados em intervalos de tempo específicos e ordenados cronologicamente. Cada ponto de dados em uma série temporal representa uma observação ou medição em um momento específico, como temperatura a cada hora, vendas diárias, ou flutuações de preços a cada minuto no mercado financeiro. Esse tipo de dado é muito útil para análises de tendências e previsões, pois permite observar padrões ao longo do tempo, como sazonalidades, ciclos e anomalias.

Neo4j: grafos para redes sociais e detecção de fraudes

O Neo4j é conhecido por ser um banco de dados orientado a grafos, ideal para redes sociais e detecção de fraudes. Sua abordagem de index-free adjacency permite relacionamentos complexos serem navegados com eficiência, e o suporte à linguagem de consulta Cypher torna as interações com o banco de dados simples e poderosas.

Casos de uso:

Aplicações de redes sociais para mapear e sugerir conexões entre usuários.
Sistemas antifraude que exigem análise complexa de relações entre dados.

Index-free adjacency é um conceito utilizado em bancos de dados orientados a grafos, onde cada nó armazena diretamente as referências para os nós aos quais está conectado, permitindo uma navegação rápida e eficiente entre eles sem precisar de uma busca adicional em um índice. Isso significa que, ao consultar ou explorar o grafo, o banco de dados pode acessar as conexões diretamente a partir de cada nó, o que é especialmente útil em consultas complexas envolvendo relacionamentos profundos e redes densamente conectadas. Essa abordagem reduz a latência e melhora o desempenho, tornando-a ideal para casos como redes sociais, onde é importante navegar rapidamente entre os perfis e conexões dos usuários.

Azure CosmosDB: flexibilidade e desempenho global

O Azure CosmosDB é um serviço de banco de dados distribuído e multimodal que oferece suporte a diferentes APIs e estruturas de dados, incluindo documentos, colunar, chave-valor e grafos. Sua arquitetura é projetada para oferecer baixa latência e alta disponibilidade global, permitindo que os dados sejam replicados entre múltiplas regiões da Azure com um modelo de consistência ajustável. O CosmosDB permite escalabilidade horizontal automática e oferece suporte nativo para APIs populares, como MongoDB, Cassandra e Gremlin, tornando-o versátil para atender a uma variedade de casos de uso.

Casos de uso:

Aplicações globais que requerem alta disponibilidade, como redes sociais e plataformas de e-commerce.
Gestão de dados de dispositivos IoT com replicação e baixa latência global.
Aplicações em tempo real que precisam de consistência personalizada e escalabilidade automatizada.

Amazon DynamoDB: serverless e IoT em grande escala

O DynamoDB, é geralmente utilizado em aplicações serverless e de IoT. Ele suporta tanto dados de chave-valor quanto documentos complexos, com recursos como particionamento automático e DynamoDB Streams para rastreamento de alterações.

Casos de uso:

Aplicações serverless que precisam crescer dinamicamente.
Gerenciamento de grandes volumes de dados de dispositivos IoT.

Apache HBase: processamento em larga escala

O HBase é um banco de dados do tipo colunar, ideal para armazenamento de dados em larga escala e processamento massivo de dados, é fortemente integrado com o Hadoop, tornando-o uma excelente opção para ambientes de big data.

Casos de uso:

Armazenamento de grandes volumes de dados de sensores em sistemas de IoT.
Processamento analítico em tempo real em grandes clusters Hadoop.

Considerações finais

Os bancos de dados NoSQL são solução poderosa e flexível para lidar com o crescente volume e complexidade dos dados. Com suas diversas modelagens e arquiteturas, eles atendem amplas necessidades, desde redes sociais e e-commerce até aplicações IoT e sistemas de recomendação em tempo real. Se você está envolvido com o desenvolvimento de aplicações de alto desempenho, processamento de grandes volumes de dados ou precisa de flexibilidade no armazenamento de dados, conhecer e explorar as diversas opções de bancos NoSQL pode trazer grandes benefícios.

Agora é a sua vez! Você já trabalhou com algum banco de dados NoSQL? Tem alguma experiência interessante ou desafio que enfrentou e superou? Compartilhe suas histórias e insights nos comentários abaixo. E se você achou este artigo útil, não se esqueça de compartilhá-lo nas suas redes sociais favoritas para que mais pessoas possam aproveitar esse conteúdo. Até mais!