Banco de Dados

Por que Eu Acredito que Document Stores sempre serão um Nicho?

Document Stores são uma espécie de subcelebridade dos bancos de dados. Eles apareceram de repente, têm supostamente alguma relevância, mas todos os outros bancos de dados Não-Document Store já fazem o que eles fazem: Oracle, MySQL, SQL Server, PostgreSQL, DB2, ElasticSearch, Redis, MariaDB…

Document
Stores
Não-Document Stores
(Multimodel DBs)
Suporte a DocumentosXX

Eles são amados principalmente por front-end devs, porque Documentos permitem a mais rápida prototipação. É inegável.

O grau de flexibilidade de schema é tão alto que causa piripaques nos administradores de dados mais tradicionais. Alguns até proíbem.

Mas só depois que você usa o Modelo de Documentos você percebe o quão rígido é o Modelo Relacional. É incrível como um é o oposto do outro. Há de verdade um perigo real e iminente de você se lambuzar e querer colocar Document Stores em todos os lugares.

Bom, devo lembrar que este artigo não é exatamente sobre Documentos JSON ou XML – é sobre Document Stores: bancos de dados que só armazenam Documentos. Não confunda.

Fiz um video em meu canal no YouTube, com conteúdo para database developers, explicando algumas diferenças de arquitetura entre esses dois modelos:

Variedade, Velocidade e Volume.

Document stores resolvem principalmente a Variedade nos 3 Vs que definem Big Data, porque eles são schema-less, e por isso suportam uma grande variedade de formatos de dados.

Essa variedade é também o que lhes impede de serem completamente aderentes ao ACID, porque a letra C significa Consistência de Escrita [Schema], e Document Stores são, por definição, sem schema. Mas isso não lhes impede de suportar transações [Atomicidade, Isolamento e Durabilidade].

Há os que consideram 5 Vs, tendo Veracidade e Valor como os dois Vs adicionais. Neste post vou considerar apenas aspectos técnicos, por isso são 3 Vs.

A Velocidade nesse tipo de persistência é entregue através de particionamento dos dados: os documentos são distribuídos em partições [servidores] diferentes pela chave que identifica um documento.

Atualmente apenas tecnologias que escalam horizontalmente, como as que particionam os dados, conseguem suportar os mais altos volumes de leitura e escrita. Ainda não existe um teorema que prove isso, mas meu feeling diz que nunca vai existir outra arquitetura que escale mais, pelo menos até a popularização da computação quântica.

É questionável um Document Store ter grande desempenho quando não se pesquisa pela chave, mesmo que o banco de dados suporte índices secundários.

Pesquisas por chave são resolvidas com Hash, e índices secundários em geral são resolvidos com Árvores Binárias. Em uma análise assintótica, Hash é O(1), e Árvore Binária é O(Log n), e O(Log n) é mais lento que O(1). E uma busca por um índice secundário particionado é na melhor das hipóteses O(Log N) + O(1).

A maioria dos bancos de dados Não-Document Store que citei no início, que suporta Documentos, também suporta particionamento de dados.

Document
Stores
Não-Document Stores
(Multimodel DBs)
Suporte a DocumentosXX
Suporte a ParticionamentoXX

E como Document Stores se diferenciam em relação ao Volume?

Qual é o tipo de persistência que você acredita que tem maiores dificuldades com grandes volumes? Relacional? Bom, já pensou que um banco relacional é normalizado justamente para reduzir grandes volumes?

Vou explicar “normalizar” explicando “desnormalizar“.

Desnormalizar tem um significado que é agregar dados, um benefício que é agregar dados, e um problema que é agregar dados.

Document Stores são do tipo do segundo ‘agregar dados’, o do benefício. Para eles, desnormalizar significa aumentar o desempenho das consultas no banco de dados, porque a final de contas, dados agregados evitam joins, e joins são lentos, segundo eles.

Bancos Relacionais são do tipo do terceiro ‘agregar dados’, o do problema. Para eles, desnormalizar significa aumentar problemas de integridade nas escritas no banco de dados, pois como os dados não-chave não dependeriam funcionalmente só da chave [terceira forma normal], poderia haver valores duplicados e inconsistentes.

Pense que um banco de dados relacional com o tamanho de 10 TBytes em 3NF, se desnormalizado, atingiria fácil os 100 TBytes.

Isso ocorre porque esses bancos relacionais normalizam os dados, e eles fazem isso substituindo as repetições por um código [chaves estrangeiras]. A maneira mais vulgar de explicar isso é dizer que eles ‘desduplicam’ os dados.

Desduplicar na área de algoritmos de compressão significa substituir um valor que se repete por um símbolo de tamanho pequeno [um tipo de compressão sem comprimir]. Então como os bancos relacionais fazem isso como parte da sua natureza, posso dizer que um banco de dados relacional é um Big Data desduplicado.

Pare por um momento e pense. É isso mesmo. Um banco relacional suporta volumes colossais e você não sacou. Eles só estão desduplicados!

E o que isso tem a ver com os Document Stores? Basicamente isso indica que ambos têm a mesma capacidade de armazenar grandes volumes, porém o fazem de forma diferente. Isso também indica que qualquer coisa, menos o Excel (risos), consegue armazenar grandes volumes de dados.

Document
Stores
Não-Document Stores
(Multimodel DBs)
Suporte a Documentos
(Variedade)
XX
Suporte a Particionamento
(Velocidade)
XX
Suporte a Grandes Volumes
(Volume)
XX

Um desnormaliza para ter performance de consulta, e o outro normaliza para ter integridade. E o benefício de um, é o trade-off do outro.

O fato dos Não-Document Stores que citei no início deste post também suportarem Documentos, indica que eles são híbridos no sentido de que o desenvolvedor poderá escolher em qual parte do trade-off ele vai querer estar, em partes independentes do código, e em partes diferentes das informações que estiver armazenando.

Em outras palavras, ele poderá escolher qualquer combinação do C do ACID [consistência de escrita], com o C do CAP [consistência de leitura], particionado ou não.

Document
Stores
Não-Document Stores
(Multimodel DBs)
Suporte a Documentos
(Variedade)
XX
Suporte a Particionamento
(Velocidade)
XX
Suporte a Grandes Volumes
(Volume)
XX
undefinedX

Status Quo

O grande problema dos Document Stores para serem os Panteões de Todas as Persistências e de Tudo o Mais é o fato de eles serem schema-less.

O benefício da Variedade afetou sua relevância.

A história mostra que antes e após o Modelo Relacional, as formas de persistência de dados têm sido schema-less, onde só a aplicação entende como os dados estão organizados. Todas elas falharam como status quo, sumiram, ou são apenas nichos tornando-se subcelebridades [importantes pontualmente].

Qualquer modelo de dados onde você tem que conhecer a aplicação para entender os dados vai falhar no caminho para o mainstream, e será sempre um nicho.

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