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Change Data Capture

CDC é um padrão de integração de dados que vem se tornando cada mais vez mais comum hoje em dia. CDC significa, do inglês, Change Data Capture: uma tradução direta para o português seria Captura de Dados Alterados.

Em resumo, uma ferramenta que suporta CDC é capaz de capturar os dados de uma origem no momento em que estes são criados ou alterados, e os transportam para um destino, com baixa latência.

Há dois grandes benefícios neste tipo de integração:

  • O primeiro é a velocidade com que os dados são propagados da origem para o destino (near real-time, baixa latência);
  • O segundo é a heterogeneidade, uma vez que as ferramentas de CDC geralmente permitem capturar em um formato (plataforma, tecnologia, máquina, etc) e entregar em outro completamente diferente.

Atualmente CDC é usado em arquiteturas de microsserviços (em especial para capturar dados de sistemas legados, e também para endereçar alguns padrões como CQRS e Event Sourcing), e também, majoritariamente, em arquiteturas de integração de dados.

Sabemos que integração de dados é um processo que utilizamos para mover dados de um lugar para outro. Normalmente os dados são movidos de sistemas transacionais para repositórios centrais de dados, como os Data Warehouses, Data Lakes ou Lakehouses. Esses repositórios centrais oferecem melhor capacidade para a análise de dados através da utilização de técnicas de consumo, como mineração de dados, machine learning, e data visualization.

Bom, mas nem tudo são flores. Geralmente as empresas possuem muitos sistemas transacionais, e cada um com suas próprias complexidadades. E por isso, nem todas as integrações são realizadas da mesma forma. Cada integração é criada de acordo com as características de cada sistema, das capacidades deles de permitir que os dados sejam capturados. Algumas tabelas de um banco de dados, por exemplo, podem não oferecer colunas de timestamp ou algum identificador para capturarmos as mudanças de forma incremental, ou o sistema não possui APIs que expõem seus dados, ou eventualmente eles têm tudo, mas você não pode tocar neles porque as integrações podem impactar no desempenho do sistema. CDC resolve esses problemas.


Você pode ver este conteúdo em video pelo meu canal Universo dos Dados, no YouTube:


Velocidade e Desempenho

Nós temos a disposição geralmente três formas de lidar com a velocidade (latência de entrega dos dados) em uma integração: snapshot, batches incrementais e CDC – e cada uma dessas formas produz um tipo de impacto de desempenho na origem onde os dados são capturados:

  • O primeiro deles, snapshot, é o mais simples, e o pior (mais lento) deles. Snapshot é como uma foto em um ponto no tempo. Você pode buscar os dados, por exemplo, todo dia à meia-noite. O método de snapshot sempre vai trazer tudo, e por isso, quanto maior a quantidade de dados, mais tempo para trazê-los, mais tempo de impacto na origem (concorrência de leitura), e maior consumo de espaço no destino.
  • Batches incrementais são um pouco melhores do que o snapshot. Com esta abordagem você vai sempre trazer as diferenças desde o último batch incremental. O período de execução do batch incremental pode ser 1 vez por dia, 1 vez por hora, ou 1 vez a cada 15 minutos, por exemplo. Ou seja, você não precisa trazer todos os dados todas vezes. No entanto, um trade-off desta abordagem é que você acaba perdendo os deletes que ocorrem, pois ele retorna uma foto da diferença, desta forma dados removidos nunca aparecem nesses snapshots incrementais. Além disso, é preciso endereçar bem como as mudanças são capturadas, pois é necessário fazer consultas com filtros utilizando algum timestamp ou identificador, em especial de forma indexada, e isso pode eventualmente impactar no desempenho na origem.
  • Por fim, CDC é a terceira abordagem, e ao contrário das anteriores, é a maneira que oferece a melhor velocidade, e o menor impacto da origem.

Geralmente as ferramentas que implementam CDC suportam os seguintes tipos de origens (source) e destinos (targets): bancos de dados, filesystems, APIs e brokers de eventos (streams).

O mais comum deles são os bancos de dados: as mudanças são capturadas do log de transação deles (que praticamente todos os bancos de dados têm), isto é, cada vez que há uma alteração em um banco de dados, essa alteração é escrita no log, e imediatamente a ferramenta de CDC captura deste log e propaga os dados para o destino. Também dizemos que o mecanismo de captura dos dados em bancos de dados é chamado de push (empurrar), pois literalmente as mudanças de estado nos dados são empurradas nos arquivos de log das transações.

Desta forma, dizemos que o padrão de integração CDC possui uma velocidade near real-time.

Infelizmente, todos os outros tipos de origens suportados por ferramentas de CDC não são tão amigáveis como são para os bancos de dados, pois estes outros não possuem arquivos de log de mudanças/transações – dizemos que eles são do tipo pull (puxar), isto é, tem que ir lá e pegar/puxar de tempos em tempos. Arquivos em filesystems precisam ser copiados a cada busca; APIs e broker de eventos (streams) tem um perfil mais micro-batch incremental do que propriamente CDC.

De qualquer forma, com a popularização do CDC, muitas ferramentas estão cada vez mais oferecendo algum tipo de melhoria e logs para serem suportados pelo padrão de integração CDC do tipo push.

Heterogeneidade

A heterogeneidade é um dos grandes benefícios do CDC. Eles são capazes de capturar e entregar dados para tecnologias diferentes, sem precisar de qualquer área intermediária (stage) para conversão.

Então você pode capturar dados de um banco de dados relacional, e entregá-los a um filesystem em formato JSON. Capturar dados de uma fila de mensagens, e entregá-los a um banco de dados. Capturar dados do Hive e entregar para um Kafka, e assim por diante.

Claro que eventualmente conectores são necessários nas pontas para fazer algum tipo de conversão, mas a capacidade de lidar com origens e destinos de forma heterogênea, entregando os dados com extrema baixa latência, é um diferencial deste padrão de integração.

Quando Usar

Abaixo eu listo alguns dos principais casos de uso onde CDC tem bastante valor:

  • Migrações de plataformas e sistemas: migrar dados de um sistema legado, como um mainframe, para uma plataforma mais moderna (JSON, REST, Microsserviços, Cloud, etc). Migrar plataforma com CDC permite desacoplar o antigo do novo. Em outras palavras, é possível conviver com ambas as plataformas ao mesmo tempo sem precisar de uma migração big bang. Mudanças realizadas no sistema novo são propagadas para o sistema antigo, e vice-versa.
  • Carga em tempo real para Data Warehouses: com CDC você captura as mudanças de dados dos sistemas transacionais e já as entrega para o DW, em near real-time. É a letra E do ETL feita de uma forma não-batch. O CDC permite que o DW seja atualizado praticamente a todo tempo, e por isso essa capacidade habilita a disponibilização dos dados para suporte à decisão em tempo quase near real-time.
  • Atualizações de caches e índices: você pode manter um cache atualizado no Redis (ou qualquer outro mecanismo de cache ou data grid), e atualizar um Search Index no ElasticSearch, por exemplo, na medida que os dados são alterados em uma fonte de dados transacional.
  • Atualização de tabelas read-only em Microsserviços: nas arquiteturas de microsserviços, onde geralmente cada serviço tem seu próprio banco de dados, o correto seria um serviço chamar uma API de outro para obter seus dados, mas nem sempre isso é possível, e pode gerar problemas de desempenho. Manter uma réplica read only em bancos de dados de outros serviços, sincronizados por meio de CDC, pode melhorar bastante a performance e ainda assim manter as características de disponibilidade e autonomia dos microsserviços.
  • Sincronizar dados em cloud híbrida e multi-cloud: CDC permite sincronizar dados em serviços de dados que existem em clouds diferentes, ou mesmo entre serviços cloud e recursos on-premises. Um exemplo bastante comum é criar um ambiente de disaster recovery em cloud, a partir dos dados que existem on-premises.

Principais Tecnologias

No momento que escrevo este post existem algumas ferramentas de CDC bastante comuns no mercado.

Na esfera comercial, o principal deles, o mais robusto e sofisticado é o GoldenGate, da Oracle – este também disponibilizado como um serviço gerenciado na Oracle Cloud.

Na esfera open-source, o principal deles é o Debezium, comumente usado em vários casos de uso com Apache Kafka.

Há outras ferramentas no mercado que suportam o padrão de integração CDC, não como uma ferramenta de CDC em si, mas como uma capacidade complementar. Uma delas é o Airbyte por exemplo, que é como tantas outras uma ferramenta de Integração de Dados que suporta, também, CDC.

Conclusões

Considere o padrão de integração CDC sempre que precisar que os dados sejam capturados em near real-time.

Você pode me seguir neste blog:


Arquitetura de Dados Convergente

Nos sistemas e nas aplicações que são criadas hoje em dia, os maiores problemas com Dados em geral são a quantidade de informações geradas, os múltiplos formatos que existem, e a velocidade em que eles se modificam.

Nesse post eu vou comentar um pouco sobre esse tema, e duas maneiras de lidar com isso.


Quando a gente desenvolve um sistema hoje em dia, normalmente nós usamos várias tecnologias que tem a ver com Dados, mas cada uma tem uma finalidade específica, por exemplo:

  • Quando você armazena dados com objetivo de alguém ler depois, você usa um banco de dados;
  • Se você quer lembrar o resultado de uma busca complexa, para acelerar leituras, você usa um mecanismo de cache;
  • Para permitir que os usuários façam buscas por palavras-chave específicas, textos-livres, ou consultas ad-hoc, você usa índices;
  • Para trocar mensagens entre processos, ou entre sistemas, você usa um broker de eventos;
  • E para periodicamente pegar uma grande quantidade de dados acumulados e processar, você faz um processamento batch.

Nós tipicamente pensamos que bancos de dados, caches, filas, são todas ferramentas de diferentes categorias. Por exemplo, um banco de dados e um broker de eventos têm uma certa similaridade, porque ambos armazenam dados por algum tempo. Mas eles são diferentes. Eles têm padrões de acesso diferentes, e características de performance e implementação diferentes.

Além disso, pra cada uma dessas categorias existem dezenas de opções com base em diferentes capacidades. Existem vários tipos de bancos de dados, várias formas e métodos diferentes de fazer cache, e vários tipos de índices para buscar informações. E isso ocorre basicamente porque os sistemas TÊM necessariamente requerimentos diferentes.

E quando a gente desenvolve um sistema, especialmente na camada de persistência, na camada de dados, a gente precisa saber quais ferramentas e quais métodos são os mais apropriados para cada caso, e é difícil combinar ferramentas diferentes quando você precisa fazer uma coisa que uma só ferramenta sozinha não consegue fazer, certo?

A verdade é que no final do dia você, além de você ser um desenvolvedor de software, acaba sendo também um arquiteto de dados.

Então basicamente você tem dois caminhos.

Você tem o caminho onde você vai utilizar várias tecnologias. Você vai aprender todas essas ferramentas. Você vai integrar todas elas. Vai suportar todas elas, e vai garantir que elas funcionem em conjunto.

E você tem um outro caminho. O caminho que eu chamo de “um sistema de dados convergente”. E nesse sistema você tem uma plataforma, e nessa plataforma você tem quase todas as ferramentas, quase todos os tipos de dados…  seja schema on write, seja schema on read, seja um cache, uma fila, não importa o formato dos dados… todos eles, dentro do mesmo sistema de dados. E quando esse sistema não suporta alguma coisa, ele virtualiza o acesso e expõe a mesma interface de acesso pra você consumir aquela informação da forma mais transparente possível.

Veja meu video sobre esse tema:

Teorema CAP

Atualmente existem mais de 300 bancos de dados no mercado, e você precisa escolher aquele que melhor atende sua necessidade.

Os projetistas desses bancos de dados fizeram uma importante decisão sobre como eles devem funcionar, e por isso é importante entender o mecanismo de funcionamento deles para você não errar na escolha.

Entendendo o Teorema CAP você terá uma visão mais clara sobre os tipos de bancos de dados disponíveis, e quais estão aderentes ao seu caso de uso.

Nesse post eu passo uma visão básica sobre o significado do Teorema CAP. Você também pode assistir meu video no YouTube:

Consistency, Availability and Partition Tolerance (CAP)

CAP significa Consistência [do inglês, Consistency], Disponibilidade [do inglês, Availability], e Tolerância a Partição [do inglês, Partition Tolerance].

Partition Tolerance significa que o banco de dados é distribuído em diversos servidores independentes [shared-nothing], em pares de leitura/escrita. Isso é importante, em especial, para aumentar a performance, já que quanto mais você espalha os dados em servidores diferentes, maior é o throughput [megabytes por segundo] de leitura e escrita. Partition Tolerance também significa que se um servidor estiver fora, todo o sistema de banco de dados continua funcionando, com exceção desta parte específica que apresentou a falha.

Você pode perguntar por que P é chamado exatamente de “Tolerância a Partição”. O entendimento de partição aqui é “falha”, e mais especificamente falha de rede, que impede que um servidor se comunique com outro servidor. Então quando um banco de dados tolera partição, significa que se houver falha na comunicação entre um servidor que escreve e sua réplica, o banco de dados não para de funcionar, pois poderá haver outros pares de leitura e escrita no cluster que não estão no caminho da rede que falhou.

Consistency implica em consistência de leitura, e significa que depois que uma informação é escrita, todas as leituras subsequentes vão enxergá-la, no mesmo servidor, ou em suas réplicas. Neste caso também dizemos que há consistência forte, porque todos enxergam a mesma versão da informação.

Availability significa sempre disponível para leitura ou escrita, e todas as requisições sempre retornam alguma informação, mesmo que ela esteja inconsistente – mas nunca retorna um erro. Isto é, pode ter havido alguma falha na rede e os pares de servidores leitura/escrita não se enxergam, mas ambos permanecem abertos e recebem operações, estando em estado eventualmente consistente. Por causa disso, também dizemos que há uma consistência eventual, porque não é certeza que todos enxergam a mesma versão da informação.

A Prova

O Teorema CAP foi provado, e ele diz que das três propriedades desejadas, apenas duas podem existir ao mesmo tempo para um par leitura/escrita.

Isso nos leva a três possibilidades que definem o mecanismo de funcionamento de um banco de dados.

CA – Consistency e Availability: são bancos de dados cujos dados não estão distribuídos, mas oferecem consistência, e também disponibilidade [porém, em geral através de failover, isto é, com downtime]. O Oracle RAC é o único atualmente que oferece tanto C como A “sem downtime” em um sistema de banco de dados que não tolera partição [shared-disk].

CP – Consistency e Partition Tolerance: são bancos de dados que oferecem consistência, isto é, os pares leitura/escrita sempre estão com os mesmo dados [consistentes], mas caso haja alguma falha na rede, ambos tornam-se indisponíveis: sacrificam a disponibilidade em favor da consistência.

AP – Availability e Partition Tolerance: são bancos de dados que oferecem disponibilidade, e sacrificam a consistência. Isto é, os pares leitura/escrita permanecem operantes quando há falha na rede. Notadamente, quando isto ocorre eles ficam em estado inconsistente, pois não há uma comunicação entre eles. A inconsistência pode ser resolvida quando a comunicação é reestabelecida.

Minha Opinião… e a Sua?

Primeiramente, a letra A do CAP implica em uma premissa que eu particularmente não concordo.

A significa sempre disponível para leitura e escrita, mas sabemos que disponibilidade é medida em 9s depois da vírgula, e nada é realmente 100%. Quanto mais rotas redundantes de rede, e mais réplicas dos dados, mais 9s de disponibilidade teremos depois da vírgula, mas nunca 100% como o teorema preconiza.

Um outro ponto é que potencialmente, salvo implementação específica de cada banco de dados, os sistemas AP sempre apresentam um estado de consistência eventual, mesmo sem falha/partição na rede. Isso ocorre porque a propagação dos dados entre o servidor de que escreve e o servidor de réplica é assíncrona. Desta forma uma leitura pode ocorrer antes que uma informação que acabara de ser escrita fosse transmitida pela rede até o servidor em questão. Considerando que atualmente falhas de rede são raras, e as redes de comunicação locais são rápidas, sistemas AP oferecem uma desvantagem permanente, e na minha visão, desnecessária, tornando-os nicho para necessidades muito específicas. Há uma tendência de mercado dos bancos de dados NoSQL migrarem para o paradigma CP.

Então antes de usar um banco de dados, em especial nesses tempos de micro-serviços e persistência poliglota, atente-se ao mecanismo que é implementado no banco de dados.

Requisitos de elasticidade e alto throughput para leitura e escrita exigem que o banco de dados seja tolerante a partições. E neste caso, se houver a necessidade de consistência forte, o banco de dados deverá ser CP, do contrário, escolha AP.

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 partes [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.

Com Reduzir em 100% seus Problemas com Armazenamento de Dados (não é propaganda)

Cientistas descobrem uma forma de armazenar dados que levam os desenvolvedores à loucura!


Os recursos mais interessantes dos provedores de Cloud no mercado, sem dúvida, são todos os tipos de Cloud Storage que você pode escolher e provisionar com alguns cliques. Neste post vou falar sobre o principal deles: Object Storage.

Francamente, o nome “Object Storage” não é amigável, e tampouco inspira algo moderno. Esse nome é nauseante, nauseabundo, nauseoso, ascoso, e todos os outros 28 sinônimos de repugnante. Se você ainda não conhece Object Storage, certamente é por causa do nome dele. Soa técnico demais, e excessivamente “coisa de infra”. Mas acredite, é “coisa de developer“.

Os nomes dos seus pares também não são dos melhores: diretórios e sistemas de arquivos [filesystems]. Esses nomes me lembram aquelas gavetas do meu escritório que abro uma vez a cada década. A verdade é que os nomes das coisas que referem-se às formas de persistência sempre me lembram armários, gavetas, pastas, baldes e caixas.

… de volta à dissertativa: há muitos anos, ou melhor, em todos os anos desde o início da era dos bancos de dados relacionais, quase TODAS as informações têm sido armazenadas em diretórios e sistemas de arquivos. Mas os anos passam, e alguém sempre inventa algo melhor. Continue lendo.

A Vida antes do Big Data

Antes de entrar no fantástico mundo do Object Storage, que apesar do nome, é realmente fantástico, tenho que desconstruir os filesystems. Rebaixá-los. É! Este post é propositalmente enviesado para enaltecer o poder do Object Storage em detrimento de outras formas de persistência mais convencionais. Desista aqui se não concorda.

Filesystems são ruins. Muito ruins. Eles são fixos. Têm limites. São cheios de regras. Não entendem HTTP, e pior: eles se falam por SAN e NAS [high-tech da época que seu pai ouvia Roupa Nova].

Filesystems são carentes de software inteligente e precisam de alguém para tomar conta – e fazer coisas totalmente zero business value: criar LUNs, formatar e montar discos, e configurar RAID.

Filesystems tornam-se naturalmente lentos enquanto crescem. Tento não acreditar que “ficar lento” faz parte da arquitetura deles, mas a verdade é que com o tempo eles ficam lentos por definição. Esse é o principal motivo pelo qual eles não suportam a escala da internet.

Explicando escala da internet: pense em uma Vespa. Sim, o inseto. Ela está parada, e de repente vai a 100 km/h, e para [freia no ar]. Depois ela faz uma curva de 90 graus, e acelera instantaneamente até 100 km/h de novo. De zero a 100 km/h em 0,00001 segundo. Agora ela faz outra curva de 90 graus sem parar, ignorando as forças da gravidade e da inércia. Agora troque a “Vespa” por “quantidade de usuários que acessam o seu sistema“. Pronto! Você já tem uma ideia do que é a escala da internet!

Obrigado Filesystems! Obrigado por nos ajudar no mundo dos megabytes e das coisas pequenas. Não nos veremos mais, pois agora as coisas são grandes demais pra vocês.

O Novo Centro do Universo

Há também aqueles que dizem que os bancos de dados também não suportam a escala da internet. Nenhum deles. Nécas. Nadicas. E isso inclui a maioria dos NoSQL. Sim, nem eles escapam.

O principal argumento é: dados não-estruturados [fotos, vídeos e textos] são complexos demais para os banco de dados. Se eu concordo? Em relação aos filesystems, sim, claro. Eles realmente não escalam. Mas e os bancos de dados? Prossiga na leitura.

Passaram por cima de todas as formas de persistência que existia, e criaram uma coisa que mais parece a pia da minha cozinha depois daquele almoço de domingo, e eles chamam de Object Storage. Agora esse treco é o centro do universo. Você coloca tudo lá, e ele se resolve [o Object Storage, não a pia da minha cozinha!].

Bom, mas e os bancos de dados?

O que diz minha chatbot Alexandra?

Fernando: Alexandra, o que você usava para armazenar os dados das suas aplicações web?
Alexandra: filesystems e bancos de dados.
Fernando: e o que você usa agora?
Alexandra: Object Storage.
Fernando: mas e o ACID, o 2-Phase Commit, a consistência forte, o teorema CAP que levei uma vida pra entender?
Alexandra: Não precisa.
Fernando: Precisamos ter uma conversa franca sobre coisas limitadas, a pia da minha cozinha, e a volta daqueles que não foram.

Uma Conversa Franca sobre Coisas Limitadas

Há dois tipos de filesystems: os tradicionais, e os que ainda não perderam as esperanças, mas todo mundo já sabe que eles já não têm mais futuro.

Os Filesystems Tradicionais

O primeiro são os filesystems tradicionais, baseados em SAN e NAS, que você provavelmente tem no seu data center on premise. Eles falham feio quando precisam escalar no nível da internet [Petabytes] – e se você acha que Petabyte é muito e nunca vai lhe atingir, lembre-se que há 20 anos um gigabyte era mais inimaginável do que você receber uma cesta de Lindt diretamente das mãos do Coelhinho da Páscoa, fora da Páscoa, no meio de deserto do Saara.

Filesystems precisam de uma tabela de lookup para localizar os arquivos. E essa tabela cresce. Imagine um banco de dados sem particionamento, compressão, paralelismo, índices… é isso. A tabela de lookup dos filesystems me lembra, carinhosamente, o DBU do Clipper.

Essas tabelas de lookup crescem até ao ponto que nada mais funciona. E então neste momento os administradores de storage fazem algo incrível:

Eles criam outra LUN.

Pense na LUN como a cauda de uma lagartixa. As lagartixas soltam sua cauda para confundir o predador e facilitar a fuga. Depois a cauda se regenera.

Quase a mesma coisa acontece com as LUNs. Quando a tabela de lookup fica grande, cria-se outra LUN para confundir o sistema operacional, deixando tudo mais rápido, mas depois a LUN cresce novamente e o processo se repete.

O grande problema é que as LUNs não fogem. Elas ficam lá para sempre e você tem que administrar! E quando você tem muitas LUNs e precisa dar um reboot no servidor, começa a ficar mais claro a definição de “anos-luz” que os cosmonautas usam para medir o tempo que leva para percorrer as viagens no espaço.

Por causa disso os filesystems tradicionais são os grandes perdedores na era do Big Data. Eles simplesmente não existem nesse mundo.

Os Filesystems Scale-Out

Hadoop Distributed Filesystem, HDFS, esse é o nome dele.

HDFS é independente de hardware. Os arquivos, cujos tamanhos não têm limite, são armazenados em blocos que se espalham entre vários discos do mesmo servidor, e entre discos de vários servidores. É scale-out afinal, isso já diz tudo: escala para os lados.

Ele parece melhor que os filesystems tradicionais, certo? Certo! Continue lendo.

HDFS resolve o problema de escalabilidade, mas … você precisa de um high-skilled high-salary high-high-high engenheiro de dados para mantê-lo no ar.

E complementado o “para mantê-lo no ar”: HDFS faz parte de um ecossistema que mais parece um zoológico composto por Zookeeper, Pig, Hive, Flume, HBase, YARN, Ambari … e o que mais mesmo ?! Divirta-se!

HDFS é muito labor-intensive. Sem falar na tripla redundância padrão que faz você gastar 3 PBytes para cada 1 PByte de dado útil. E você ainda acredita que esses filesystems são low cost porque, afinal de contas, o hardware é commodity, certo?

Risos.

HDFS é um filesystem em larga escala. Filesystem é um problema. Logo, HDFS é um problema em larga escala. HDFS é o máximo que se pode obter em larga escala de um filesystem no mundo on premise.

A nuvem chegou, e a festa vai começar. Não pare de ler.

A Pia da Minha Cozinha depois do Almoço

Nesta parte do texto meu objetivo é explicar para você, com um nível bastante aprofundado de detalhes, o que é Object Storage, e quais são seus benefícios.

Se você acha que um nível aprofundado de detalhes é como 100 páginas, esqueça!

Vou gastar um esforço colossal para tentar colocar 20 palavras numa frase. Não há muito segredo. Object Storage é simples por mais que eu tente criar alguma complexidade. Ele é flat, não tem diretórios ou hierarquias. Você coloca o arquivo lá, e ele vai. Você pede o arquivo, e ele vem.

Object Storage, um dos tipos de Cloud Storage, armazena porções de dados que podem ser identificadas individualmente. Essas porções podem ter metadados associados, e são acessados por meio de APIs. Os provedores de Cloud fazem a gestão do Object Storage, não você.

Arquivos nos filesystems são “objetos” no Object Storage.

O Object Storage também é composto por discos, como os filesystems, mas a diferença é que há “serviços” que fazem o gerenciamento dos arquivos, ao invés de deixar que essa gestão seja feita no nível do sistema operacional.

Esses serviços apresentam os discos como se fossem uma coisa só, formando uma camada de abstração maior, um pool. Cada arquivo que você coloca lá tem um ID, e é tudo que você precisa saber.

O Object Storage expõe seus objetos [arquivos] através de uma interface REST. Então você pode colocar ou recuperar arquivos usando o protocolo HTTP.

No exemplo abaixo eu faço três operações. Vou usar o curl [que é uma espécie de browser em formato texto] para executar operações HTTP:

curl -X PUT -H "X-Auth-Token: codigo_token" https://url/piaCozinha

curl -X PUT -H "X-Auth-Token: codigo_token" https://url/piaCozinha -T meuArquivo.txt

curl -X GET -H "X-Auth-Token: codigo_token" https://url/piaCozinha

Em todas as chamadas precisamos passar um token para segurança, que é gerado antes. E depois usamos comandos HTTP, como PUT, POST, DELETE e GET sobre uma URL [endpoint], que é fornecido pelo seu provedor de cloud para operar sobre um Object Storage.

Na linha 1 eu criei um container chamado piaCozinha, que é onde vão ficar meus arquivos [é como se fosse um diretório].

Na linha 3 eu coloquei um arquivo chamado meuArquivo.txt no container piaCozinha.

Na linha 5 eu busquei todos os arquivos no container piaCozinha, através da operação HTTP GET.

Simples, certo? Acredite, não tem mais nada.

Qual é o lado ruim e perverso desse tipo de persistência?  Imutabilidade [não pode alterar], e segue o AP do teorema CAP [disponibilidade e particionamento, e não consistência].

Como o caso de uso principal do Object Storage é armazenar dados não-transacionais, então esse lado perverso é menos perverso do que parece.

No final do dia, por causa das APIs, Object Storage significa que os desenvolvedores não precisam da benção do pessoal de infraestrutura para alocar mais espaço para a aplicação.

Está ficando quente. Continue lendo.

A Volta Daqueles que Não Foram

É inegável que SQL é a forma mais human-friendly para buscar qualquer coisa. Apache Hive sabe disso. Então melhor do que armazenar arquivos em Object Storage, é processá-los utilizando SQL.

Quais são os melhores engines de SQL? Os bancos de dados. 

Agora vai começar a era onde os bancos de dados processam os dados que armazenam, e também os dados que não armazenam.

Os bancos de dados se tornarão sistemas gerenciadores de dados, não importa onde os dados estejam.  E não estou falando de BLOBs. Estou falando de Object Storage, e em qualquer formato: Parquet, Avro, CSV ou whatever.

Eu tenho uma visão que o padrão do mercado será armazenar boa parte dos dados, não importa o formato, em Object Storage, e esses dados serão acessados nativamente com SQL por sistemas gerenciadores de dados.

Obrigado ecossistema Hadoop/HDFS! Obrigado por aumentarem um pouco a escala das coisas no mundo On Premise, mas no mundo Cloud é a vez dos Object Storages.

Um Panorama Sobre os Tipos de Banco de Dados para Você Ficar por Dentro

Sistemas de banco de dados são como vinhos, queijos e árvores. Eles melhoram enquanto envelhecem.


Em um projeto complexo, com requisitos de alta performance, escalabilidade e disponibilidade para a camada de persistência, de todas as decisões que você deve tomar, nenhuma é mais desafiadora – e nenhuma outra tem recebido mais atenção – do que ESCOLHER O BANCO DE DADOS MAIS ADEQUADO [a engenharia do Uber que o diga]. O que torna tal decisão tão difícil não é só a quantidade de opções que existe [são mais de 300 bancos de dados para os mais diversos fins].

Os sistemas Relacionais são os mais populares, suportam nativamente SQL [que é a melhor linguagem para consultar e manipular dados], e são os melhores em integridade – mas sabidamente eles não escalam de forma eficiente, e têm baixa flexibilidade. Os sistemas NoSQL escalam horizontalmente, são extremamente flexíveis e suportam dados variados, mas pecam na consistência [que é eventual]. Os sistemas NewSQL são um avanço dos NoSQL, têm maior consistência, maior suporte ao SQL, porém com menor disponibilidade em relação ao anterior. Os sistemas Multi-Model são uma combinação do Relacional com o NoSQL, porém não absorvem todas as características de arquitetura de cada um. Multi-Model é uma capacidade que todos os anteriores podem ter.

A GRANDE DIFICULDADE está em escolher aquele que atenda aos requisitos atuais, MAS QUE TAMBÉM ATENDA AOS REQUISITOS FUTUROS que você ainda não sabe quais são. Isso pode te deixar na mão se o sistema de banco de dados escolhido não tiver a capacidade de se adequar ao dinamismo que estamos vivenciando, como desenvolvimento ágil, microserviços, aplicações cloud native, machine learning, blockchain e IoT.

Pare por um momento e responda: Você Tem Dúvidas para Decidir Qual é a Camada de Persistência Mais Adequada para seu Próximo Projeto? Espero que este panorama lhe ajude a ter uma visão mais clara.

Relacional é SQL, e SQL é Relacional: uma Simbiose dos Anos 70 que é Atual até Hoje

SQL e o sistema de banco de dados Relacional transformaram em museu rapidamente tudo que existia antes. Inovações como acesso client/server, joins, locks no nível de linha, leitura consistente, transações locais e distribuídas, e constraints, só para citar alguns, foram capazes de aliviar os desenvolvedores da época, e substituir milhares de linhas de código por uma simples frase: SELECT FROM WHERE. A evolução do SQL foi um dos acontecimentos mais importantes na década de 80 na área de tecnologia, pois mudou a forma como a informação era utilizada, e como os sistemas eram construídos.

A linguagem SQL e o sistema Relacional surgiram, e milhares de linhas de código foram substituídas por uma simples frase: SELECT FROM WHERE.

A linguagem SQL, utilizada para buscar e manipular dados em um banco Relacional, é amplamente “simulada” sob outros formatos NoSQL, porque, no final do dia, SQL é uma das linguagens mais simples do universo!

Hoje em dia SQL é extremamente robusto: ele permite não só consultar e manipular dados, mas também permite fazer data wrangling de forma muito eficiente, fornece capacidade nativa para reconhecimento de padrões, expressões regulares, aprendizado de máquina, funções analíticas, e possui uma biblioteca de APIs bastante abrangente em todas as implementações de banco de dados.

A Força Bruta de Consistência

Outra característica marcante nos sistemas Relacionais é a INTEGRIDADE. Quando o objetivo é integridade, nada construído até hoje é mais rápido e mais simples do que o sistema de banco de dados Relacional. Há quase 40 anos ele tem sido o padrão para armazenamento na maioria dos sistemas de informação, porque a maioria dos sistemas precisa de integridade.

As propridades ACID [Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade] são os fundamentos da integridade nos sistemas Relacionais, e ao lado da linguagem SQL, são vistas como as principais características deste modelo de persistência.

ATOMICIDADE: se uma transação tem vários comandos, ou faz tudo, ou não faz nada; CONSISTÊNCIA: a transação respeita a unicidade da chave primária, o valor que não pode ser nulo, a chave estrangeira, os datatypes e quaisquer outras regras definidas na tabela; ISOLAMENTO: uma transação não enxerga a outra que atua no mesmo dado. Um produto tem 1 unidade e duas compras são realizadas ao mesmo tempo: uma deve executar primeiro. Se a primeira efetivar, a segunda não consegue comprar o produto [por falta de estoque]. Se a primeira falhar, a segunda efetiva a compra do produto; DURABILIDADE: o dado alterado por uma transação persiste em disco, e este sempre será o mesmo até que outra transação válida o altere.

Para garantir a integridade em transações distribuídas, os sistemas Relacionais utilizam o protocolo Two-Phase Commit, conhecido como 2PC, para garantir a atomicidade [A do ACID].

Quando uma transação é distribuída entre vários bancos de dados, quando um deles faz commit, todos votam, e caso todos votem ‘sim’, eles registram o commit em logs locais – ou rollback, caso pelo menos um vote ‘não’, ou haja qualquer falha [fase 1]. Supondo que todos votem ‘sim’, a confirmação é retornada para todos, e a transação é efetivada em todos os bancos de dados [fase 2]. O log de confirmação local garante que todos podem exercer o commit, caso haja uma falha durante fase 2.

O modelo relacional é schema-full. Isto significa que a estrutura das tabelas [colunas, datatypes e constraints] precisa estar definida antes dos dados serem gravados. É como um contrato entre quem vai ler e quem escrever no banco de dados.

A característica schema-full, as propriedades ACID, e o protocolo 2PC são os alicerces da integridade no sistema de banco de dados Relacional. Há outros acessórios [como as leituras consistentes e o MVCC] para melhorar a experiência do usuário diante da força bruta de consistência disponível.

Há Certas Coisas que os Sistemas Relacionais Não Fazem por Você

Os TRADE-OFFS mais importantes dos sistemas Relacionais são, em primeiro lugar, A FALTA DE FLEXIBILIDADE DO FORMATO DE DADOS, e depois, A BAIXA CAPACIDADE DE ESCALAR no nível da internet.

A FALTA DE FLEXIBILIDADE foi na verdade uma vantagem do modelo Relacional nos anos 80-90 [quando os desenvolvedores tinham que fazer o schema na mão]: o modelo de dados é schema-full. Isto é, primeiro é necessário criar a estrutura dos dados, para depois inserí-los, e não o oposto [como ocorrem com os NoSQL]. Há vantagens na abordagem schemaless, principalmente nos tempos atuais, e portanto, hoje, não tê-la é um ponto negativo [mais adiante eu falo sobre Multi-Model, que torna o sistema Relacional mais moderno].

A BAIXA CAPACIDADE DE ESCALAR ocorre porque, em geral, nos sistemas Relacionais, os dados das tabelas não são distribuídos entre servidores distintos e independentes [shared-nothing], e por isso eles apenas escalam verticalmente [até a capacidade de um servidor, e não de vários] – esse é um forte limitador de escalabilidade.

Há, entretanto, uma implementação de software ainda única, da Oracle [chamada Oracle RAC], que permite que vários servidores ativos e distintos acessem os arquivos de um mesmo banco de dados [shared-disk], mantendo a consistência forte. No teorema CAP que explico mais adiante, o RAC recebe a classificação CA [consistency e availability]: essa tecnologia é a que mais oferece escalabilidade para um sistema de banco de dados Relacional, mas ainda é inferior aos níveis de escalabilidade oferecidos pelos NoSQL.

VOCÊ DEVE CONSIDERAR O SISTEMA DE BANCO DE DADOS RELACIONAL PARA DADOS QUE PRECISAM DE INTEGRIDADE.

Os Sistemas NoSQL são como Albatrozes: Ágeis no Ar, mas Desajeitados em Terra

Apesar de tanta inovação e robustez para gerenciar dados, por causa da internet, o modelo de infraestrutura que só escala verticalmente [para cima], como ocorre com os bancos de dados Relacionais, demonstrou não atender a escalabilidade necessária para suportar aplicações web de OLTP intenso: milhões de usuários com demandas variáveis e imprevisíveis.

No ano 2000 surgiram as primeiras tecnologias NoSQL que ganharam escala. Fizeram muito sucesso como forma de persistência nas redes sociais, e começaram a ganhar espaço nas empresas.

Os bancos de dados NoSQL, de forma geral, são baseados em estruturas de dados schemaless, em arquitetura shared-nothing [totalmente distribuído, nada é compartilhado], e por isso conseguem escalar horizontalmente [para os lados] e armazenar qualquer estrutura de dados. Há muitas implementações de NoSQL, sendo que as principais são Chave-Valor, Documentos, Grafos e Orientado a Coluna.

A implementação Chave-Valor é indicada para leitura ou escrita intensiva de qualquer coisa, não importa o formato, desde que seja com o maior throughput possível. A implementação de Documentos é indicada para manipular informações que são agrupadas e relacionadas, como um catálogo de produtos, por exemplo. Grafos é indicada para dados altamente conectados, para encontrar conexões entre pessoas e coisas. Orientado a Coluna é um híbrido do formato linha e coluna, e é indicado para altos volumes de dados, em especial para escrita [não tanto para consulta].

Você precisa entender o Teorema CAP [Consistency, Availability, Partition Tolerance] e sua importância no mundo dos sistemas distribuídos. Ele prova que um sistema que distribui seus dados em servidores diferentes [sem compartilhar qualquer componente de infraestrutura], não pode ter disponibilidade e consistência ao mesmo tempo. No advento de uma falha na rede ou em um servidor qualquer, a CONSISTÊNCIA É GARANTIDA [letra C do CAP, onde um leitor enxerga todas as escritas completadas previamente], ou a DISPONIBILIDADE É GARANTIDA [letra A do CAP, onde o sistema sempre estará disponível para leitura/escrita], e não ambos.

Em geral, os sistemas NoSQL suportam AP [A de Availability, e P de Partition Tolerance]: sempre que há escrita em um servidor, ela é replicada de forma assíncrona para outros servidores espelho para manter a disponibilidade da informação – todos os servidores, os que escrevem, e os que recebem as escritas replicadas, ficam disponíveis para leitura.

Como exemplo, em uma configuração de cluster com 10 servidores, em geral 5 permitem escrita, e os outros 5 permitem apenas leitura. Nesta configuração, cada servidor-escritor replica de forma assíncrona para seu par que só permite leitura. Cada conjunto escritor/leitores são completamente independentes de outros conjuntos escritor/leitores, e cada um desses conjuntos armazena uma parte da informação.

Se houver falha em um servidor, os demais servidores espelho continuam lendo ou escrevendo, mesmo que possa haver inconsistência: a falha impede que um servidor replique seus dados para as outros servidores espelho. Desta forma, quando se lê um dado nesta situação, ele estará eventualmente consistente. Isso ocorre porque o dado poderá ter sido alterado, mas esta alteração pode não ter sido propagada para as réplicas. Além disso, mesmo sem uma falha, como as replicações são assíncronas, é possível que uma leitura em uma réplica possa não estar enxergando a versão mais recente da informação. Logo, haveria também uma leitura eventualmente consistente.

Ao contrário dos sistemas AP, os sistemas CP privilegiam a consistência forte. Um servidor-escritor envia os dados de forma síncrona para os seus respectivos servidores espelho. Então, se você está lendo a partir do servidor que escreve, ou da réplica, você sempre estará lendo a informação mais recente. Isso é consistência forte. Entretanto, se um servidor que escreve tem uma falha e fica indisponível, os seus pares ficam impossibilitados de escrever para evitar um cenário de inconsistência. Por isso, uma parte da informação torna-se inacessível, porém não o sistema todo: apenas os servidores com falha.

Esse é o trade-off entre AP e CP. E não é possível um sistema de banco de dados ter C, A e P ao mesmo tempo, conforme prova o teorema.

Tanto os sistemas AP, como os CP, dizem ter Consistência. Mas é importante entender que existem dois tipos de Consistência: a Forte, onde um leitor enxerga todas as escritas feitas previamente; e a Eventual, onde um leitor pode ou não, isto é, eventualmente, enxergar as escritas feitas previamente. Além disso, existe a Consistência no ACID, que tem a ver com integridade do dado escrito [datatypes, null ou not null, constraints, etc], e também existe a Consistência no CAP, que indica se a informação que um leitor lê é, ou não, a versão mais recente.

Consistência eventual para as redes sociais, ok! Para os batches… humm, talvez. Para as aplicações online? Complicado…! Neste caso, se necessário, o desenvolvedor que deve garantir a consistência forte em um sistema AP, já que ela não está disponível nesse tipo de banco de dados – e vale lembrar que é muito complexo codificar consistência: não é exatamente para qualquer um! É uma codificação altamente suscetível a bugs [lembra quando falei sobre as inovações do sistema Relacional? Os NoSQL descartam várias delas, a consistência forte é um exemplo].

Quanto mais os bancos de dados NoSQL se aproximam das aplicações online nas empresas, maior é a necessidade de transações, ACID, e consistência forte.

Não é exatamente uma desilução dos NoSQL que suportam AP, pois eles ainda têm seu lugar em diversos casos de uso. Mas está cada vez mais comum a introdução de capacidades CP [consistência] nas tecnologias que outrora iniciaram sua implementação com AP.

Um outro ponto relevante é que nenhum sistema garante efetivamente 100% de disponibilidade [o A do CAP]. Na prática há alguns 9s de disponibilidade, mas nunca 100% [você pode ter 20 réplicas, mas embora difícil, não é impossível perder todas elas]. Então o A do CAP é apenas “teórico”, mesmo para os NoSQL AP, que notadamente sacrificam a consistência para supostamente garantir 100% da disponibilidade. De fato, tanto a consistência quanto a disponibilidade são sacrificadas nos sistemas NoSQL AP.

E para complicar um pouco mais, AP sempre sacrifica a consistência, pois em virtude da necessidade de baixa latência [lê-se replicação assíncrona], os dados em geral sempre estarão eventualmente consistentes, mesmo sem uma falha ou falta de comunicação na rede.

VOCÊ DEVE CONSIDERAR UM SISTEMA DE BANCO DE DADOS NOSQL QUANDO ESCALABILIDADE FOR MUITO MAIS IMPORTANTE DO QUE INTEGRIDADE, DO CONTRÁRIO, CONSIDERE O RELACIONAL.

Obrigado pela Ajuda NoSQL: Agora é com a Gente!

A necessidade real nas empresas para atender as demandas de escalabilidade atuais é Consistência Forte [do SQL] com Escalabilidade Horizontal Distribuída [do NoSQL]. Eis então que surgem os bancos de dados NewSQL!

O título desta parte do meu artigo é originalmente do post de um blog do MemSQL, que faz uma sátira com os bancos de dados NoSQL, em favor do deles, um banco de dados NewSQL. E eles ainda completam: “Tá na hora de admitirmos o que todos nós já sabíamos por muito tempo: NoSQL é a ferramenta errada para muitos casos de usos nas aplicações modernas, e está na hora de seguirmos em frente.

O texto do post começa explicando a ascensão da tecnologia NoSQL diante das supostas limitações da tecnologia SQL para os sistemas mais modernos, digitais e cloud native. Na sequência é introduzida a tecnologia NewSQL, que emerge dos pontos positivos do SQL e NoSQL combinados, o que acaba por colocar em decadência as tecnologias só-NoSQL, e também só-SQL.

De fato, SQL fez emergir NoSQL, que fez emergir NewSQL. E os sistemas NewSQL são então, mais do que nunca, gratos pela contribuição dos NoSQL, que os fez surgir, daí o título ligeiramente escrachado do post.

A diferença mais notável entre um NoSQL e um NewSQL é que o último suporta consistência forte, e na melhor da boa vontade, SQL e outras características do sistema Relacional. Os sistemas de informação nas empresas não são Facebooks, Instagrams, Twitters. Elas precisam de consistência. Então sim, NewSQL ascende. NoSQL, decai.

Os sistemas NewSQL representam uma evolução em relação aos NoSQL, oferecendo suporte a CP do CAP. NewSQL tenta ser um SQL, e tolera partições de rede, a grande diferença. A tolerância a partição permite escalar horizontalmente, como os NoSQL, e entrega escalabilidade ao nível da internet.

Mas francamente, quase todos os NewSQL, ou todos realmente, não suportam SQL plenamente. Não há como ignorar quase 4 décadas de desenvolvimento. Todos os NewSQL suportam apenas uma porção do que os sistemas SQL tradicionalmente suportam: compliance ao ANSI plenamente, extensões proprietárias, ACID, 2PC, Multi-Model, segurança abrangente de dentro pra fora, backups e restores granulares, monitoração robusta com grande poder de instrumentação, e milhares de outras características.

É apreciável o esforço de construir uma consistência nativa bem elaborada numa arquitetura dominada por Albatrozes que voam bem, mas pousam terrivelmente mal [aqui eu me refiro aos NoSQL].

VOCÊ DEVE CONSIDERAR UM SISTEMA DE BANCO DE DADOS NEWSQL QUANDO ESCALABILIDADE FOR MUITO RELEVANTE, TÃO QUANTO INTEGRIDADE, DO CONTRÁRIO, CONSIDERE ALGUM DOS ANTERIORES.

Não é um Pato, é Multi-Model

Os sistemas de banco de dados Multi-Model são aqueles que permitem nativamente vários formatos ao mesmo tempo, como Relacional, Grafos, Chave-valor, Documentos, Colunar e qualquer outro que se torne relevante.

A característica Multi-Model se torna relevante principalmente nos tempos atuais, onde as aplicações podem requerer persistência poliglota, isto é, um sistema de banco de dados diferente para cada parte da aplicação, já que cada um é melhor em algum caso específico.

A verdade é que sempre existe aquele sistema de banco de dados “cutting-edge“, de ponta, de última geração, crème de la crème. Aquele que só ele faz aquilo que ele faz. Mas o que também ocorre é que se aquilo que só ele faz se torna relevante, os sistemas de banco de dados multi-model o absorvem. Tem sido assim nos últimos anos, e provavelmente sempre será.

As inovações dos sistemas Single-Model são incorporadas nos sistemas Multi-Model

Desenvolver um banco de dados é muito complexo. Um exemplo disso é o bem difundido PostgreSQL [com suas limitações de escalabilidade], que fez por exemplo o Uber deixar de usá-lo, conforme mencionei no início deste artigo. É mais simples e rápido incorporar features novas do que construir todo um core, e é por isso que os sistemas de banco de dados Multi-Model ainda dominam.

VOCÊ DEVE CONSIDERAR UM SISTEMA DE BANCO DE DADOS MULTI-MODEL QUANDO FLEXIBILIDADE DE SCHEMA E CONSISTÊNCIA FOREM AMBOS MUITO IMPORTANTES.

Document Stores?

Eles são bancos de dados Relacionais ao contrário, porque ao invés de criar as tabelas e escrever os dados, você cria os dados e escreve as tabelas. Eles vieram, provavelmente, da mente de algum desenvolvedor de front-end que se cansou do pragmatismo dos Relacionais, e se revoltou. Não farão nada com a gente: os bancos Multi-Model já o absorveram! 


Documento é uma forma alternativa de persistência que se popularizou com o formato XML há alguns anos, e hoje está mais presente com o formato JSON, que tem melhor usabilidade.

Opinião sincera e desnecessária sobre a comparação entre XML e JSON para a narrativa de quando usar o que, como, e onde: esqueça XML, use JSON. Não é o objetivo deste post comparar os dois, mas vamos lá: além de ridículo, antigo, e ocupar muito espaço, XML me lembra muito HTML, e eu detesto HTML! Quando pessoas fazem o trabalho sujo de desenvolver ferramentas como o DreamWeaver, que nos permitem NÃO VER códigos HTML, eu definitvamente me sinto no topo da cadeia alimentar…

Normalmente utilizado para troca de dados entre sistemas, um documento JSON também pode ser utilizado como um formato de armazenamento [sempre surge alguém com uma ideia brilhante]. Então vou compará-lo com o modelo Relacional, o mais popular.

No modelo Relacional, uma tabela é um conjunto de linhas, e cada linha é um conjunto de colunas. No modelo de Documentos, uma coleção é um conjunto de documentos, e cada documento possui atributos. Então uma coleção é como se fosse uma tabela, um documento é como se fosse uma linha, e seus atributos é como se fossem colunas.

A diferença é que cada documento pode ser diferente em uma coleção, e em cada documento, seus atributos também podem ser diferentes, e ainda cada um desses atributos pode conter outros documentos, que pode conter outros documentos, que pode conter outros documentos, que pode conter outros documentos, que pode conter outros documentos, que pode conter outros documentos [não estou repetindo só pro meu post ter mais palavras. É que, de fato, rola um lance recursivo aqui, e incrivelmente eles não entram em loop].

Leia o parágrafo anterior 3 vezes. Eu sei que ficou confuso, e você não entendeu. Na terceira re-leitura você vai entender, e também vai notar que fiz o melhor que pude. A confusão faz parte desse tipo de banco de dados. Eu mesmo li três vezes pra entender o que escrevi.

No modelo Relacional, a estrutura deve ser definida antes de escrever os dados, enquanto que no modelo de Documentos, você pode escrever sem ter uma estrutura. A aplicação que escreve é que define a estrutura dos dados.

Se você conhece os bancos de dados Orientados a Objeto [faz parte do passado, e ninguém sente saudade], um banco de dados de Documentos vai lhe parecer bastante familiar, pois ambos permitem estruturas aninhadas [um atributo dentro de outro]. Porém, as semelhanças param por aí. O banco de dados de Documentos tem característica schemaless, onde você não especifica a estrutura antes de escrever os dados.

Reforçando os conceitos para você não esquecer nunca mais: 

Schema-full, ou Schema on Write

Quando a estrutura da tabela e as regras são definidas no banco de dados, e o código da aplicação deve respeita-las. Típico do banco de dados Relacional.

Schemaless, ou Schema ou Read

Quando a estrutura da tabela e as regras são definidas na aplicação, e no banco de dados se define apenas o nome da tabela, ou coleção. Típico do banco de dados de Documentos.

Neste post vou explorar as principais características de um banco de dados de Documentos para você utilizar quando for necessário.

Ele é necessário, e você precisa conhecer. É sério.

Vamos Olhar por Dentro: Coloque as Crianças pra Dormir!

O formato Java Script Object Notation [JSON] surgiu por volta do ano 2000, e logo se tornou popular principalmente pela sua simplicidade. Ele é mais compacto do que XML e consegue representar estruturas complexas, que não são possíveis na forma tabular comum nos bancos relacionais. 

{
 id: 100, 
 nome: “Suco”, 
 dept: “Bebidas”, 
 qtd: 10, 
 vl: 4.50
}

O documento JSON acima é um dos mais simples, e nota-se que ele se parece muito com uma estrutura chave-valor. O documento é tudo que está entre as chaves {}, e os atributos estão separados por vírgulas.

Ao buscar um atributo, obtem-se o valor correspondente: nome, por exemplo, retorna Suco.

Vamos ver um exemplo no Banco de Dados Oracle.

No Oracle 21c, criamos uma tabela comum, e os documentos são armazenados em uma coluna desta tabela, que representa a coleção, quando especificamos o datatype JSON.

Abaixo, eu crio uma tabela produtos que armazena uma coleção na coluna prodDocument, que é o documento JSON acima. Depois consulto o atributo nome:

CREATE TABLE produtos
(id INT, prodDocument JSON);

INSERT INTO produtos VALUES (1,
'{id: 100, nome: "Suco", dept: "Bebidas", qtd: 10, vl: 4.50}');

SELECT p.prodDocument.nome FROM produtos p;

É possível também colocar documentos dentro de documentos:

{"Produtos":
[
{id: 100, nome: “Suco”, dept: “Bebidas”, qtd: 10, vl: 4.50},
{id: 200, nome: “Chá”, dept: “Bebidas”, qtd: 31, vl: 6.75},
{id: 300, nome: “Água”, dept: “Bebidas”, qtd: 17, vl: 1.70}
]
}

Então basta abrir colchetes [observação desnecessária: eu definitivamente substitui os parenteses por eles nos meus textos, você já deve ter percebido] na parte do valor de um atributo para aninhar outros documentos JSON.

Na mesma tabela produtos vou incluir outra linha, desta vez com 3 documentos:

INSERT INTO produtos VALUES (2,
'{"Produtos":[
{id: 100, nome: "Suco", dept: "Bebidas", qtd: 10, vl: 4.50},
{id: 200, nome: "Chá",  dept: "Bebidas", qtd: 31, vl: 6.75},
{id: 300, nome: "Água", dept: "Bebidas", qtd: 17, vl: 1.70}
]}');

SELECT p.prodDocument.Produtos.nome
FROM produtos p
WHERE id = 2;

Perceba que a primeira linha que inseri [id = 1] tem um documento JSON com 5 atributos. E a segunda linha [id = 2] tem 3 documentos JSON com 5 atributos. Isto é, a segunda linha é aninhada, pois tem vários documentos. Agora veja este outro exemplo mais interessante:   

{OrdemVenda: 
[
 {id: 1,
  loja: "SP-A",
  data: "01-10-2018",
  items: [
    {id: 100, nome: "Suco", dept: "Bebidas", qtd: 10, vl: 4.50},
    {id: 200, nome: "Chá",  dept: "Bebidas", qtd: 31, vl: 6.75},
    {id: 300, nome: "Água", dept: "Bebidas", qtd: 17, vl: 1.70}
   ]},
 {id: 2,
  loja: "SP-B",
  data: "01-10-2018",
  items: [
    {id: 300, nome: "Água", dept: "Bebidas", qtd: 1, vl: 1.70},
    {id: 110, nome: "Café", dept: "Bebidas", qtd: 2, vl: 3.20}
   ]}
]}

No exemplo acima temos um documento com Ordens de Venda. Precisamente temos duas Ordens, sendo que a primeira tem três itens vendidos, e a segunda tem dois itens.

Basicamente modelamos em um documento o que seria equivalente a 5 tabelas em um modelo Relacional Normalizado em 3NF [Ordem, ItemOrdem, Loja, Produto e Departamento].

Agora quero retornar a quantidade total de itens vendidos em todas as Ordens.

Mas antes veja que este documento se lê assim: ele é composto por Ordens de Venda com os atributos [id, loja, data e items], que por sua vez, items é composto por [id, nome, dept, qtd e vl]. Então para somar a quantidade, eu tenho que percorrer as ordens, depois os items, e então buscar [qtd].

Vou usar a função JSON_TABLE para converter o JSON com Arrays para Relacional para poder somar.

Para cada array [OrdemVenda e Items] precisamos incluir a cláusula NESTED com o PATH do atributo que queremos retornar. $ indica a raíz do documento, ou o ponto onde eu parei no caso da cláusula NESTED. O asterisco entre colchetes é para retornar todos os itens do array – poderia passar 0 para retornar o primeiro item, 1 para o segundo, e assim por diante:

INSERT INTO produtos VALUES (3,
'{OrdemVenda: [
{id: 1,
loja: "SP-A",
data: "01-10-2018",
items: [
{id: 100, nome: "Suco", dept: "Bebidas", qtd: 10, vl: 4.50},
{id: 200, nome: "Chá",  dept: "Bebidas", qtd: 31, vl: 6.75},
{id: 300, nome: "Água", dept: "Bebidas", qtd: 17, vl: 1.70}
]},
{id: 2,
loja: "SP-B",
data: "01-10-2018",
items: [
{id: 300, nome: "Água", dept: "Bebidas", qtd: 1, vl: 1.70},
{id: 110, nome: "Café", dept: "Bebidas", qtd: 2, vl: 3.20}
]}
]}');

SELECT SUM(qtd)
FROM produtos p,
     JSON_TABLE(p.prodDocument, '$'
                 COLUMNS (
                          NESTED PATH '$.OrdemVenda[*]'
                          COLUMNS (
                                   NESTED PATH '$.items[*]'
                                   COLUMNS (qtd NUMBER PATH '$.qtd')
                                   )
                         )
                ) as prodDocument
WHERE id = 3

Em breve vou fazer um artigo somente sobre a manipulação de documentos JSON no banco de dados Oracle. Há muitas funcionalidades que podemos explorar.

Fiz um post há um tempo sobre algumas funções poderosas no Oracle para fazer transformação de dados. Algumas delas são para transformar documentos JSON. Veja aqui.

Já Passa da Meia-Noite, Vamos Falar dos Benefícios, Comparando com o Modelo Relacional

DOCUMENTOS SÃO SCHEMA ON READ. A principal característica de um Documento JSON no banco de dados é o fato de ele ser schema on read. Isto é, você não precisa criar uma estrutura rígida que uma tabela tem [colunas, datatypes, constraints] para depois colocar os dados: a aplicação que determina como os dados são escritos, sem a especificar previamente a estrutura – veja claramente nos exemplos que criei mais cedo neste artigo.

Essa característica permite um desenvolvimento mais flexível, por exemplo: em uma tabela “Clientes” você pode ter clientes com diferentes tipos e quantidades de contato, como telefone, celular, email, Facebook, Whatsapp, Linkedin, etc. Mas nem todos os clientes precisam ter todos os contatos.

Em um modelo Relacional, a tabela Clientes poderia ter muitas colunas com valores nulos [porque nem todos teriam todas essas formas de contato], ou teríamos que normalizar as tabelas, criando outras, e usando joins nas consultas, podendo eventualmente deixa-las mais lentas.

{"nome": "João",  "telefone" : "911112222"}
{"nome": "Mario", "telefone" : "922223333", "twitter": "@mario"}

Com a tabela [coleção] armazenando os clientes desta forma, uma query que busca “twitter” para um cliente que não tenha esta informação receberia um null.

COM DOCUMENTOS AS MUDANÇAS NO BANCO DE DADOS SÃO MAIS ÁGEIS. Não é necessário fazer DDL [ALTER TABLE] para alterar a estrutura de uma coleção, porque a estrutura na prática está nos documentos [schema on read, lembra?]. Se a aplicação quiser incluir um “Complemento de Endereço” na coleção “Clientes” por exemplo, basta incluir a nova informação na aplicação, sem precisar alterar o banco de dados. De fato essa característica torna as mudanças mais ágeis. Entretanto, alguns bancos relacionais, como o Oracle por exemplo, permite alterar uma estrutura relacional sem downtime – ainda que, também, suporta o modelo de Documentos, conforme observamos nos exemplos.

OS DOCUMENTOS MINIMIZAM O USO DE JOINS, E POR ISSO AS CONSULTAS SÃO MAIS RÁPIDAS. Uma outra característica interessante do JSON é o fato de armazenar os “relacionamentos” no mesmo documento, sem precisar recorrer a joins como ocorre no modelo Relacional. No exemplo da Ordem de Venda mais acima, temos os pais [ordens] e os filhos [itens das ordens] juntos no mesmo documento. Isto indica que ao modelar você pode pensar na forma como a aplicação vai funcionar, e então especificar um Documento que terá todas as informações contidas nele.

OS DOCUMENTOS TRABALHAM MELHOR COM API REST, A SENSAÇÃO DO MOMENTO. JSON é o formato mais comum quando se utiliza as populares APIs REST [chamadas por http]. Consultar uma coleção retorna nativamente um JSON, sem necessitar de conversão.

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SCHEMA ON READ REQUER CUIDADO. A característica schema on read promove agilidade no desenvolvimento, mas impõe maior governança por parte do desenvolvedor. Veja o seguinte exemplo:

{cliente_id:100, desc_cep: "11111-100"}
{cliente_id:101, desc_cep: "22222-100"}
{cliente_id:102, desc_cep: "33333-100"}
{cliente_id:103, cep: "44444-100"}
{cliente_id:"texto", cep: "55555-100"}

A coleção utiliza como padrão desc_cep para indicar o CEP, mas em algum momento a informação foi escrita como cep. Como o atributo cep ou desc_cep não tem a integridade exercida no banco de dados, a informação é gravada errada. O mesmo ocorre com client_id: o último está como texto ao invés de número. Um find para buscar a informação certamente não traria o resultado correto.

LEITURA DE MUITOS DOCUMENTOS DE UMA SÓ VEZ. O fato de não fazer joins porque toda a informação está contida em um mesmo documento só é vantagem quando a maioria das buscas forem para um ou poucos documentos. Suponha que uma consulta retorne 10 mil documentos: um I/O vai trazer muito mais dados no formato Relacional do que no formato JSON, mesmo fazendo joins. Isso ocorre porque no modelo Relacional as linhas estão mais próximas fisicamente, pois as tabelas são normalizadas, e portanto faz menos I/O. No JSON não se normaliza, então existe muita redundância e isto implica em maior consumo de armazenamento [menos “dados” por I/O].

COMPRESSÃO MAIS OU MENOS. Há um trade-off entre compressão e performance, em especial para o formato de Documentos. Em geral os bancos de dados de Documentos não possuem compressões colunares ou deduplicações. Eles recorrem a algoritmos mais lentos como zlib que podem até gerar uma boa redução, mas ao custo de impactar no desempenho das leituras.

CONTROLE TRANSACIONAL PRECÁRIO. Os sistemas de banco de dados puramente baseados em Documentos JSON, em geral, não suportam ACID nativamente, ou suportam com alguma restrição. Isto significa que se você transacionar sobre documentos terá que gerenciar as transações manualmente na aplicação ou por meio de alguma API. Boa sorte. 

RELACIONAMENTOS SÃO UM PARTO. Os defensores deste formato argumentam que os Documentos não precisam de relacionamentos, pois eles estão todos auto-contidos no mesmo Documento. Mas o mundo é feito de relacionamentos, e eles são complexos em especial quando são do tipo muitos-para-muitos. Veja um exemplo: em um sistema nós temos papéis e usuários. Você pode ter uma coleção “Papéis” cujos documentos contém para cada papel todos os seus usuários, ou uma coleção “Usuários” cujos documentos contém para cada usuário todos os seus papéis. Qualquer atributo de Papéis ou Usuários, como “descrição do Papel” ou “Nome do Usuário”, vai se repetir nos documentos, criando redundância e margem para bugs… é possível, entretanto, utilizar IDs ao invés de “embeddar” um documento no outro, mas aí é como no Relacional, só que desta vez com menos performance, pois o Relacional já é otimizado para relacionamentos.

Então modelar relacionamentos em um banco de dados de Documentos exige maior skill do desenvolvedor para não implementar alguma prática que depois se torne um problema — e não há estrutura schemaless que salve o esforço de mudança depois.

Para te deixar Menos Relacional por Entender Melhor como os Bancos de Documentos Funcionam. Vamos Finalmente para as Considerações Finais!

Uma coleção schemaless no banco de dados é na verdade um “schema implícito” porque o “schema” sempre existe em algum lugar: neste caso, no código da aplicação.

É necessário um schema para determinar se o correto é “DataNasc” ou “Data_Nascimento”. A flexibilidade no banco de dados vem ao custo de uma maior governança na aplicação.

Ter todas as informações contidas em um Documento para evitar joins não necessariamente é um benefício de performance. Consultas SQL com muitos joins são em geral uma deficiência de design da aplicação do que propriamente do modelo Relacional. Documentos JSON muito aninhados [documentos dentro de documentos] também podem ser um problema, e uma deficiência da aplicação.

Há restrições importantes quando armazenamos JSON em um banco de dados de Documentos, como controle transacional, tipos de leituras realizadas e inclusive tamanho do banco de dados.

O banco de dados de Documentos é um modelo bastante interessante que endereça alguns casos de usos. No entanto, na minha visão ele é um formato COMPLEMENTAR ao Relacional.

Recomendo ARMAZENAR DOCUMENTOS no banco de dados RELACIONAL quando:

[1] Houver a necessidade da aplicação criar atributos de forma ad-hoc, em runtime, com formatos diversos.

[2] A aplicação exigir que se normalize uma informação tal que gere muitas colunas com Nulos em várias linhas.

Recomendo ARMAZENAR DOCUMENTOS em um banco de dados DE DOCUMENTOS quando:

[3] A origem [quem gerou] e o fim [quem vai consumir] também forem JSON. Neste caso não faria sentido o meio [o banco de dados] ter outro formato, e em especial se o dado tem perfil transitório, isto é, ele é consumido rapidamente e fica como histórico, sem pós-processamentos [ex: IOT, logs, configurações, etc].

Em geral, minha primeira opção é optar por schema on write [Relacional], e complementar com schema on read [JSON] se for necessário.

Tenho uma preferência particular por bancos de dados Multi-Model, que permitem vários formatos nativamente ao mesmo tempo, em detrimento dos bancos de dados especializados. E por isso, em uma estrutura multi-model, você pode usar os formatos mais adequados para os mais diversos casos de uso sem muita complexidade.

Hoje em dia as aplicações tem necessidades de Dados mais poliglotas, e ter várias tecnologias especialistas aumenta bastante a complexidade.

Pense no caso de uso, e não na plataforma.

Se você pensar em “plataforma” para endereçar um caso de uso, vai acabar colocando um banco de dados muito especializado que só faz aquilo: se os requisitos mudarem, você ficará sem saída. Um banco de dados multi-model é capaz de atender vários casos de uso, e você não precisa se preocupar com a plataforma.

Você pode filtrar por Document Store no site DB-Engines, para ver quais são os bancos de dados especializados em Documentos mais populares. MongoDB é o banco de Documentos mais popular, mas é importante notar que os bancos mais populares da lista [1. Oracle e 2. MySQL] são multi-model, e aceitam Documentos JSON nativamente.

Há Uma Coisa em Comum entre os Duendes que Vivem Embaixo da sua Cama, e os Bancos de Dados Schemaless

Ambos não existem!


Do ponto de vista da aplicação, na prática, schemaless não existe.

Schemaless, ou schema on read, é quando não existe a estrutura de dados definida [colunas, datatypes, constraints] quando se escreve, pois quem a define é quem lê [a aplicação]. O oposto é Schema-full, ou schema on write, normalmente utilizado pelos bancos de dados Relacionais: define-se a estrutura, e depois insere os dados.

Provavelmente a fábula do schemaless parece ter sido criada por desenvolvedores de front-end que, supostamente, teriam muito mais agilidade para desenvolver e mudar as aplicações sem depender do banco de dados [e seus agregados, como DBAs, indisponibilidade, processos de mudança, etc].

Mas a realidade não é bem assim: tudo SEMPRE tem schema, e se tem schema, mudanças SEMPRE têm esforço.

Schema é o conjunto de regras de integridade que você define para organizar os dados. O sufixo full é quando o BANCO DE DADOS exerce o schema, e o sufixo less é quando VOCÊ exerce. SEMPRE ALGUÉM EXERCE O SCHEMA.

Nos últimos 30 anos os principais bancos de dados criaram mecanismos para implementar recursos de integridade com escalabilidade e disponibilidade. Em alguns bancos de dados é possível fazer alterações de estrutura com zero downtime para a aplicação, e mesmo assim garantir toda a integridade.

Não há como uma aplicação não ter schema. Se você utiliza um Document Store por exemplo, onde os dados persistem como documentos JSON [logo, schemaless], a aplicação tem que saber como ler esses documentos. Saber como ler significa ter schema. Quando você lê um documento JSON e extrai dele um valor numérico para fazer um cálculo, terá que convertê-lo para int, float ou Decimal [um type, logo, um schema]. A propósito, Python é uma linguagem dinamicamente tipada, e mesmo que você não especifique o type estaticamente enquanto programa, deve especifica-lo mentalmente [logo, um schema] para não gerar erro durante a execução.

No final do dia, quando você entende que sempre existe um schema, não há nada que um banco de dados schemaless faça com mais agilidade do que um banco de dados schema-full. A questão é se você quer deixar que o banco de dados exerça o schema por você, ou você adia o trabalho inevitável de VOCÊ exercer o schema depois.  

Eu tenho uma preferência particular por bancos de dados Multi-Model, pois há situações onde o uso conjunto da persistência Relacional e Documentos oferece o melhor da flexibilidade com o melhor da integridade.