Passe para o SQL, é hora do NoSQL

Entendendo o SQL e suas limitações

SQL, abreviação de Structured Query Language, é a ferramenta que os desenvolvedores usam para interagir com bancos de dados relacionais tradicionais. Se você não estiver familiarizado com o que é um banco de dados relacional, você pode pensar nele como uma coleção de planilhas interconectadas. Cada linha nessa “planilha” é um registro e cada coluna representa um tipo de dado. Embora o SQL se destaque com dados estruturados e consistentes, ele pode ser rígido e inadequado para tipos de dados não estruturados ou variados. Essa configuração funciona perfeitamente para gerenciar dados bidimensionais. No entanto, as coisas ficam mais complicadas quando precisamos adicionar mais camadas aos dados.

Imagine, por exemplo, que você tenha uma tabela (como uma planilha) com os detalhes dos funcionários e queira adicionar a capacidade de armazenar vários endereços de e-mail para cada pessoa. Você pode estender a tabela original adicionando novos campos para 'Email1', 'Email2', 'Email3' e assim por diante. Ou você pode criar uma nova tabela especificamente para armazenar todos os endereços de e-mail e vinculá-los à pessoa certa por meio de um identificador exclusivo.

Essa segunda abordagem ilustra uma relação “um para muitos” — uma pessoa pode ter vários endereços de e-mail. Isso ajuda a manter os dados mais organizados e adaptáveis às mudanças. No entanto, considere as implicações de desempenho dessa configuração. Se você quiser recuperar os detalhes de uma pessoa específica junto com seus endereços de e-mail associados, o servidor SQL terá que escanear a tabela de pessoas para localizar o registro correto e, em seguida, vasculhar a tabela de endereços de e-mail. Isso efetivamente dobra o tempo necessário para consultar os dados, o que pode afetar o desempenho geral do sistema.

Complexidades do gerenciamento de dados em sistemas tradicionais

Agora imagine gerenciar um banco de dados complexo contendo milhões de registros. Alterar ou modificar essas tabelas diretamente não é possível devido ao tamanho e volume. Em vez disso, para acomodar novos tipos de dados, você precisaria criar novas tabelas e vinculá-las usando identificadores exclusivos. Isso é válido mesmo quando a relação entre os dados é individual.

Por exemplo, digamos que você tenha uma tabela de funcionários armazenando nomes e sobrenomes. Surge um novo requisito comercial exigindo que você registre a data de nascimento de cada funcionário. Em vez de adicionar diretamente um campo “DOB” à tabela existente, você precisaria criar uma nova tabela “DOB” e conectá-la à tabela de funcionários usando um ID exclusivo.

À medida que surgem requisitos comerciais adicionais, como armazenar números de carteira de motorista ou documentos de identidade de passaporte, você acabaria criando mais tabelas. Isso transforma sua mesa inicial de “pessoa” única em uma rede de quatro mesas interconectadas. E toda vez que você precisar recuperar informações abrangentes sobre um indivíduo, o sistema precisaria percorrer todas essas tabelas, resultando em um processo quatro vezes mais lento do que era originalmente. Isso pode afetar significativamente a eficiência das consultas de dados e o desempenho geral do sistema.

As soluções tradicionais de ITSM e ERP podem ficar lentas com o tempo, em grande parte devido ao aumento dos dados que elas manipulam, juntamente com o número de personalizações implementadas. Essa combinação pode impactar exponencialmente o desempenho do sistema, tornando a recuperação e o processamento de dados significativamente mais lentos.

Explorando as vantagens do NoSQL

Por outro lado, o nexoid emprega a tecnologia NoSQL, que, apesar do nome, não é tecnicamente um banco de dados no sentido convencional. Pelo contrário, é um sistema para armazenar documentos. Eles podem lidar com aplicativos de alta velocidade e em tempo real e escalar horizontalmente, distribuindo dados em vários servidores à medida que o volume de dados aumenta. Esses documentos estão alojados nos chamados “índices”, que você pode considerar semelhantes a pastas em seu computador ou tabelas em um banco de dados tradicional. Cada registro de dados é armazenado como um arquivo individual.

Os dados desses arquivos são armazenados em um formato conhecido como JSON, uma alternativa mais compacta ao XML. Se você não estiver familiarizado com eles, pode considerá-los semelhantes a documentos de texto. Em certo sentido, cada registro de dados recebe seu próprio documento exclusivo.

Os dados são armazenados nesses documentos como “objetos”. Por exemplo, um objeto básico pode conter informações simples, como o nome e o sobrenome de uma pessoa. Dentro desse objeto básico, você pode ter outro objeto chamado “endereços de e-mail”, que por si só pode conter vários endereços de e-mail. A principal vantagem aqui é que todos os dados relevantes são armazenados em um único arquivo, permitindo uma única operação de recuperação.

Outra vantagem significativa do NoSQL é sua flexibilidade. Diferentemente de um banco de dados SQL estruturado, as estruturas de dados em um sistema NoSQL não precisam ser uniformes. Você pode até mesmo ter estruturas de dados variadas dentro do mesmo índice.

Além disso, os sistemas NoSQL não são apenas mais eficientes do ponto de vista da consulta, mas também oferecem maior eficiência em termos de armazenamento. Os bancos de dados SQL tradicionais geralmente exigem que todas as tabelas sejam hospedadas no mesmo servidor para permitir consultas filtradas em várias tabelas. Por outro lado, os sistemas NoSQL podem distribuir “registros” ou arquivos em vários servidores sem qualquer penalidade de desempenho, mesmo para grandes conjuntos de dados. Esse aspecto de escalabilidade dá ao NoSQL uma vantagem significativa ao lidar com grandes quantidades de dados.