Banco não relacional (noSQL)

Bancos não relacionais (NoSQL) não exigem o mesmo formato rígido de esquema dos relacionais.

Principais modelos¶

Documento (ex.: MongoDB)
Chave-valor (ex.: Redis)
Colunar (ex.: Cassandra)
Grafo (ex.: Neo4j)

Exemplo de documento:

{
  "_id": "4556712cd2b2397ce1b47661",
  "name": { "first": "Thomas", "last": "Anderson" },
  "date_of_birth": "1964-09-02",
  "occupation": ["The One"],
  "steps_taken": 4738947387743977493
}

Quando escolher NoSQL¶

Estrutura de dados muda com frequência.
É necessário escalar horizontalmente com facilidade.
O foco é throughput alto e baixa latência em casos específicos.
Nem toda consulta exige relacionamentos complexos entre entidades.

NoSQL em arquitetura de alto vs baixo throughput¶

Baixo throughput¶

NoSQL também funciona, mas pode ser excesso de complexidade se SQL já atende.

Alto throughput¶

Geralmente brilha em cenários como:
eventos e telemetria em grande volume;
dados semi-estruturados;
sessões, carrinho, feed, catálogo, ranking.
Estratégias comuns:
particionamento por chave;
replicação distribuída;
consistência eventual (dependendo do caso de uso).

Ponto de atenção¶

NoSQL não significa “sem consistência” e SQL não significa “sem escala”. A escolha depende do tipo de problema, requisitos de consistência, volume e padrão de acesso.

Panorama de modelos NoSQL¶

flowchart LR
  N[NoSQL] --> K[Key-Value]
  N --> D[Document]
  N --> C[Column Family]
  N --> G[Graph]

Quando considerar NoSQL¶

[Dados variam muito de formato?] -- sim --> [Document/Key-Value]
[Escala horizontal e throughput alto?] -- sim --> [NoSQL favorece]
[Relacoes complexas e ACID forte?] -- sim --> [Avaliar SQL]