Quando Usar NoSQL: Guia de Decisão SQL vs
Quando abandonar SQL faz sentido e quando é hype sem necessidade.
Por que isso é importante
Quando Usar NoSQL: Guia de Decisão SQL vs. Quando abandonar SQL faz sentido e quando é hype sem necessidade.
Quando SIM usar NoSQL
Escala horizontal é requisito conhecido
Bilhões de registros distribuídos globalmente. NoSQL (Cassandra, DynamoDB) sharding é nativo. SQL sharding é possível mas doloroso.
Schema é genuinamente variável e imprevisível
Cada documento tem estrutura diferente por design (logs multiformat, eventos de analytics). Forçar tabela SQL cria coluna pra tudo.
Writes massivos de dados não-relacionais
IoT sensors escrevendo milhões de pontos/segundo. Time-series databases (InfluxDB, TimescaleDB) são NoSQL otimizados. SQL não compete.
Você não precisa de relacionamentos complexos
Dados são agregados por natureza (sessão completa de usuário, documento de pedido). Tudo que precisa está no documento, zero joins.
Latência distribuída geograficamente
Multi-region com eventual consistency. DynamoDB global tables, Cosmos DB. SQL multi-master é complexo e caro.
Quando NÃO usar NoSQL
Dados têm relacionamentos importantes
Users, Orders, Products. Se você normaliza em SQL com foreign keys, não force document model. Vai fazer joins manuais na app.
Você precisa de queries ad-hoc e analytics
NoSQL query languages são limitadas. Aggregations verbosas. SQL declarativo é imbatível pra explorar dados e gerar reports.
Transações ACID são requisito
Banking, inventory, qualquer dado onde consistency importa. NoSQL eventual consistency causa race conditions. PostgreSQL transações são sólidas.
Time não tem experiência com eventual consistency
Bugs de NoSQL são sutis: data race, lost updates, stale reads. Se time só conhece SQL, curva é brutal.
Tipos de NoSQL e Quando Usar
Document (MongoDB, CouchDB)
Pra dados aninhados sem schema fixo. Boa pra protótipos e CMSs. Trade-off: perde joins.
Key-Value (Redis, DynamoDB)
Cache, sessions, flags. Acesso ultra-rápido por chave. Não faz queries complexas.
Column-family (Cassandra, HBase)
Time-series, analytics, writes massivos. Escala horizontal nativa. Complexidade alta.
Graph (Neo4j, ArangoDB)
Redes sociais, recomendações, relacionamentos N-N complexos. Se seu domínio é grafo, SQL sofre.
Framework de Decisão
Checklist pra considerar NoSQL
- Escala horizontal é requisito documentado?
- Schema realmente muda por documento?
- Dados não têm relacionamentos críticos?
- Eventual consistency é aceitável?
- Time entende trade-offs de NoSQL?
- SQL + JSONB não resolve seu caso?
5+ sim: NoSQL é justificado. 3-4: teste PostgreSQL JSONB. 0-2: fique no SQL.
Tendência Atual
NewSQL databases (CockroachDB, YugabyteDB) prometem escala do NoSQL com garantias do SQL. Pra novos projetos que precisam de ambos, considere antes de ir full NoSQL.
Perguntas frequentes
Quando SIM usar NoSQL
Bilhões de registros distribuídos globalmente. NoSQL (Cassandra, DynamoDB) sharding é nativo. SQL sharding é possível mas doloroso. Cada documento tem estrutura diferente por design (logs multiformat, eventos de analytics). Forçar tabela SQL cria coluna pra tudo. IoT sensors escrevendo milhões de pontos/segundo. Time-series databases (InfluxDB, TimescaleDB) são NoSQL otimizados. SQL não compete.
Quando NÃO usar NoSQL
Users, Orders, Products. Se você normaliza em SQL com foreign keys, não force document model. Vai fazer joins manuais na app. NoSQL query languages são limitadas. Aggregations verbosas. SQL declarativo é imbatível pra explorar dados e gerar reports. Banking, inventory, qualquer dado onde consistency importa. NoSQL eventual consistency causa race conditions. PostgreSQL transações são sólidas.