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

6 respostas

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.

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Document Stores?

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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.

Diga-me o que Você Fala só para seus Amigos em Particular

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.