Bancos de Dados de Documentos

Dando sequência à nossa série sobre tipos de banco de dados, neste artigo analisamos os bancos de dados de documentos (Document-oriented), como MongoDB, CouchDB, Couchbase, entre outros. Aplicaremos os mesmos sete critérios para atribuir notas de 0 a 10, refletindo o desempenho geral desses bancos em cada dimensão. Lembrando que produtos específicos podem ter variações de recursos e maturidade, mas faremos uma visão genérica desse modelo.

1. Curva de Facilidade de Aprendizado

Nota: 7/10

Por Que

• A ideia de armazenar dados em documentos (JSON, BSON) é intuitiva para desenvolvedores acostumados a objetos e APIs REST.
• Bancos como MongoDB têm boa documentação, drivers amigáveis e sintaxe simples para inserir/consultar documentos.
• Entretanto, alguns conceitos (como índices específicos, agregações e sharding) podem exigir estudo adicional.

Observações

• O modelo flexível de documentos agrada a muitos, mas quem vem de SQL puro pode estranhar a falta de joins e constraints nativas.

2. Facilidade de Modelagem de Dados

Nota: 8/10

Por Que

• Bancos de documentos permitem armazenar estruturas aninhadas, listas e campos opcionais sem esforço.
• Em domínios onde cada registro pode ter diferentes atributos (ex.: catálogos de produtos com campos específicos), a modelagem é mais natural do que no relacional.
• Evita normalização pesada e colunas nulas.

Observações

• Se for preciso relacionamentos mais complexos, é comum duplicar dados ou usar referências entre documentos — o que requer lógica na aplicação para “join”.
• A flexibilidade é alta, mas não ter constraints de integridade nativa pode levar a inconsistências se não houver disciplina na aplicação.

3. Escalabilidade / Taxa de Transferência

Nota: 8/10

Por Que

• Muitos bancos de documentos nasceram para lidar com altos volumes e escalabilidade horizontal. Ex.: MongoDB oferece sharding nativo, CouchDB tem replicação distribuída, etc.
• Podem lidar bem com leituras e escritas de alto throughput, dependendo da configuração.

Observações

• A implementação de sharding e balanceamento pode variar em complexidade.
• O desempenho em consultas depende muito de índices apropriados e do padrão de acesso (a extração de campos no documento é rápida se devidamente indexada, mas pode perder performance se for muito complexa).

4. Disponibilidade e Tolerância de Partição

Nota: 8/10

Por Que

• O modelo de cluster (por ex., replica sets no MongoDB ou multi-node no CouchDB) suporta alta disponibilidade, replicando dados em vários nós.
• Muitos bancos de documentos adotam estratégias de eventual consistency e replicação, tolerando partições de rede.

Observações

• O nível de consistência e tolerância a partições pode ser configurado.
• Em cenários com partição de rede prolongada, a escrita no nó “isolado” pode gerar divergências que só se reconciliam depois (consistência eventual).

5. Consistência

Nota: 6/10

Por Que

• Geralmente, bancos de documentos priorizam flexibilidade e escalabilidade. A consistência forte (ACID) não é o ponto mais forte, embora existam melhorias em versões recentes (MongoDB 4.0+ tem transações multi-document).
• A maioria oferece transações no escopo de um único documento ou, em versões mais novas, transações multi-document com limitações.

Observações

• Para muitas aplicações web, a consistência eventual basta. Para transações críticas com ACID forte e relacionamentos complexos, talvez o relacional seja melhor.
• Dependendo do setup (replica sets, writes majorities), dá para ter “quórum writes” ou leitura consistente.

6. Suporte, Maturidade, Comunidade e Compatibilidade

Nota: 8/10

Por Que

• MongoDB é muito popular, com grande comunidade, drivers oficiais para inúmeras linguagens, e suporte corporativo (MongoDB Atlas).
• Outros bancos de documentos (CouchDB, Couchbase) também têm comunidades ativas, mas são menos difundidos que MongoDB.
• Não há padronização como o SQL, mas o suporte a consulta JSON e pipelines de agregação está consolidado.

Observações

• A “inexistência de uma padronização de sintaxe” (como SQL) pode exigir maior esforço ao migrar de um banco de documentos para outro.
• A curva de maturidade e suporte comercial é sólida para os principais players (MongoDB Inc., IBM Cloudant para CouchDB, etc.).

7. Prioridade de Leitura e Gravação

Nota: 8/10

Por Que

• Bancos de documentos costumam ser bem equilibrados em leituras e escritas, especialmente se a aplicação usa o documento inteiro.
• Consultas seletivas em subcampos exigem índices específicos, mas ainda podem performar bem se configurados.
• Escritas podem ser bem rápidas, pois o modelo JSON/semiestruturado é simples de persistir.

Observações

• A performance em leitura depende dos índices e do tamanho dos documentos; ler documentos muito grandes pode ser mais lento se a aplicação só precisa de alguns campos.
• Em geral, o throughput pode ficar muito alto com cluster shards, mas custa esforço de configuração e administração.

Resumo das Notas

Conclusão

Os bancos de dados de documentos oferecem:

• Flexibilidade no armazenamento de estruturas variáveis.
• Boa escalabilidade horizontal e desempenho em leituras/escritas de documentos inteiros.
• Ferramentas de replicação e sharding para alta disponibilidade.
• Comunidade em crescimento e suporte sólido (em especial para MongoDB).

Eles não são ideais quando:

• Necessitamos de transações ACID complexas e consistência estrita em múltiplos registros (apesar de alguns avanços recentes).
• Precisamos de modelagem extremamente relacional, com vários relacionamentos e joins profundos.

Em muitos cenários web e mobile, bancos de documentos são uma excelente escolha pela agilidade de desenvolvimento e flexibilidade ao lidar com esquemas dinâmicos. No próximo artigo da série, vamos analisar outro tipo de banco, comparando-o pelos mesmos critérios para enriquecer sua decisão arquitetural.

Notas Bibliográficas

1. Arquitetura de Software: As Partes Difíceis. Editora Alta Books.