Exemplos de Casos de Uso: Qual Tipo de Banco de Dados Escolher?

Após analisar os diversos tipos de banco de dados (relacional, chave-valor, documentos, colunas, grafos, NewSQL e séries temporais) e suas características, surge a pergunta prática: em qual cenário cada um deles se encaixa melhor? Este artigo apresenta exemplos de casos de uso para ajudar você a visualizar situações concretas e, assim, decidir de forma embasada.

1. Banco Relacional (SQL)

Cenário 1: Aplicação de E-commerce Tradicional

• Motivos:
  • Preciso de transações ACID para garantir que “pedido” e “pagamento” sejam confirmados de forma atômica.
  • Relações claras: um cliente pode ter vários pedidos, e cada pedido tem vários itens.
  • Equipe habituada com SQL e modelagem ER.

Sugestão: Usar um banco relacional (MySQL/PostgreSQL/SQL Server). O domínio tem alta criticidade de consistência (pagamentos, estoque) e relacionamentos bem definidos.

2. Banco Chave-Valor

Cenário 2: Sessões de Usuário e Cache

• Motivos:
  • Armazenar dados de sessão (ex.: token, preferências) com acesso por chave (ID do usuário).
  • Necessário desempenho extremo para leituras e escritas de dados pequenos.
  • Tolerância a partições e alta disponibilidade podem ser importantes (por ex., Redis ou DynamoDB).

Sugestão: Um banco KV é perfeito para armazenar e recuperar rapidamente valores com base em uma chave (sessionID, userID). O modelo é simples, e a escalabilidade de leituras/escritas pontuais é muito alta.

3. Banco de Documentos

Cenário 3: Catálogo de Produtos Variados

• Motivos:
  • Cada produto (eletrônicos, roupas, móveis etc.) possui campos específicos e pode mudar ao longo do tempo.
  • Desejo flexibilidade de schema para inserir novos atributos sem migrar toda a base.
  • Necessidade de consultas por vários campos (categoria, preço, tags).

Sugestão: Um banco de documentos (MongoDB, CouchDB) facilita armazenar informações de produto em JSON com campos variáveis. Permite agregações pontuais e indexação por campos mais usados.

4. Banco de Colunas (Column-Family)

Cenário 4: Logging em Larga Escala

• Motivos:
  • Alto volume de logs gerados continuamente, com alta taxa de escrita.
  • Precisamos escalar horizontalmente e reter dados distribuídos.
  • Não é fundamental ter transações complexas, mas sim escrever e ler por chave/partição.

Sugestão: Um banco column-family (Cassandra, HBase) se sai muito bem em cenários de ingestão massiva de dados, pois pode particionar logs por tempo ou ID, mantendo disponibilidade e desempenho.

5. Banco de Grafos

Cenário 5: Rede Social com Relações Profundas

• Motivos:
  • Muito foco em “amigos de amigos”, “quem segue quem”, “grupos de interesse” etc.
  • Queries com muitos “saltos” no grafo (caminhos e conexões).
  • Necessidade de armazenar e consultar relacionamentos complexos com performance.

Sugestão: Um banco de grafos (Neo4j, ArangoDB em modo grafo) modela nós (pessoas, grupos) e arestas (amizade, segue, participa). Facilita consultas de relacionamento profundo e algoritmos de caminho mínimo, comunidades, etc.

6. Banco NewSQL

Cenário 6: Aplicação Financeira de Alta Escalabilidade

• Motivos:
  • Preciso de transações ACID com consistência forte (é dinheiro e qualquer divergência é problema).
  • O volume de dados e acessos é muito elevado, não cabe num único servidor relacional clássico.
  • Desejo interface SQL para queries e relatórios.

Sugestão: Uma solução NewSQL (CockroachDB, YugaByteDB) oferece o melhor dos dois mundos: escalabilidade horizontal e transações ACID distribuídas, suportando picos de demanda e mantendo consistência estrita.

7. Banco de Séries Temporais

Cenário 7: Monitoramento de Métricas e Telemetria (DevOps / IoT)

• Motivos:
  • Necessário armazenar métricas (CPU, memória, tráfego de rede) ou leituras de sensores (temperatura, umidade) ao longo do tempo.
  • Alto volume de escritas (vários pontos por segundo) e consultas agregadas (médias em janelas de tempo).
  • Ferramentas de downsampling e retention policies para dados antigos.

Sugestão: Um banco de séries temporais (InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus TSDB) lida naturalmente com dados indexados por tempo, oferece funções de agregação e compressão, tornando o monitoramento ou análise de métricas mais simples e performático.

Conclusão

Estes casos de uso exemplificam como as características específicas de cada tipo de banco podem atender demandas reais:

1. Relacional (SQL): Transações ACID, relacionamentos definidos e forte adoção.
2. Chave-Valor: Acesso rápido por chave, escalabilidade simples, sessões e cache.
3. Documentos: Flexibilidade de esquema, bom para catálogos e dados semiestruturados.
4. Column-Family: Ingestão maciça, escalabilidade distribuída, pattern de leitura baseado em chave.
5. Grafos: Relações ricas, travessias complexas.
6. NewSQL: Combina transações ACID com escalabilidade horizontal.
7. Séries Temporais: Métricas, telemetria e análises indexadas por tempo.

A escolha certa depende dos requisitos do seu projeto (consistência, escalabilidade, tipo de dados, queries, transações). Use estes cenários como guia para identificar qual banco de dados atende melhor aos desafios do seu domínio e equipe.

Observação: Se tiver dúvidas entre qual banco escolher, comece pelo relacional e analise se ele se encaixa nos trade-offs do projeto, geralmente o banco relacional vai ser a escolha padrão.

Notas Bibliográficas

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