O mundo tornou-se “sensorizado”.
Sensores em tudo, incluindo carros, máquinas de fábrica, motores de turbina e naves espaciais, coletam continuamente dados que os desenvolvedores aproveitam para otimizar a eficiência e alimentar os sistemas de IA. Portanto, não é nenhuma surpresa que as séries temporais – o tipo de dados que esses sensores coletam – sejam uma das categorias de bancos de dados que mais cresceram nos últimos cinco anos.
No entanto, os bancos de dados relacionais continuam sendo, de longe, o tipo de banco de dados mais utilizado. Os bancos de dados vetoriais também tiveram um aumento no uso graças ao surgimento da IA generativa e dos grandes modelos de linguagem (LLMs). Com tantas opções disponíveis para as organizações, como elas selecionam o banco de dados certo para atender às suas necessidades comerciais?
Aqui, examinaremos o que faz com que os bancos de dados tenham um desempenho diferente, os principais fatores de design a serem observados e quando os desenvolvedores devem usar bancos de dados especializados para seus aplicativos.
Compreender as compensações para maximizar o desempenho do banco de dados
No início, é importante compreender que não existe uma fórmula única que garanta a superioridade do banco de dados. A escolha de um banco de dados envolve equilibrar cuidadosamente as compensações com base em requisitos e casos de uso específicos. Compreender seus prós e contras é crucial. Um excelente ponto de partida para os desenvolvedores é explorar o teorema CAP, que explica as compensações entre consistência, disponibilidade e tolerância à partição.
Por exemplo, o surgimento de bancos de dados NoSQL gerou um burburinho significativo em torno da escalabilidade, mas essa escalabilidade muitas vezes ocorreu às custas da renúncia às garantias de consistência de dados oferecidas pelos bancos de dados relacionais tradicionais.
Algumas considerações de design que impactam significativamente o desempenho do banco de dados incluem:
- Formato de armazenamento: A organização e o formato de armazenamento dos dados nos discos rígidos influenciam fortemente o desempenho. Com um número cada vez maior de empresas armazenando grandes volumes de dados para cargas de trabalho analíticas, a adoção de formatos baseados em colunas, como o Apache Parquet, está aumentando.
- Compressão de dados: A escolha dos algoritmos de compactação impacta diretamente os custos de armazenamento e o desempenho das consultas. Alguns algoritmos priorizam a minimização do tamanho dos dados, enquanto outros priorizam a descompactação mais rápida, melhorando o desempenho da consulta.
- Estrutura de dados do índice: O mecanismo de indexação usado por um banco de dados é fundamental para o desempenho máximo. Embora os índices primários ajudem o mecanismo de armazenamento, os índices secundários definidos pelo usuário melhoram o desempenho de leitura, embora também possam introduzir sobrecarga adicional para a gravação de novos dados.
- Armazenamento quente versus frio: Os sistemas de banco de dados modernos facilitam a movimentação de dados entre armazenamento “quente” mais rápido e caro e armazenamento “frio” mais lento e barato. Essa abordagem em camadas otimiza o desempenho de dados acessados com frequência e, ao mesmo tempo, economiza custos de armazenamento para dados usados com menos frequência.
- Recuperação de desastres: Os mecanismos de recuperação de desastres presentes em uma arquitetura de banco de dados influenciam inerentemente o desempenho. Embora recursos robustos de recuperação de desastres melhorem a segurança dos dados, eles também podem gerar sobrecarga de desempenho. Para casos de uso que não são de missão crítica, os bancos de dados podem trocar certas garantias de segurança por melhor desempenho.
Esses e outros fatores moldam coletivamente o desempenho do banco de dados. A manipulação estratégica dessas variáveis permite que as equipes adaptem os bancos de dados para atender aos requisitos de desempenho específicos da organização. Sacrificar certos recursos torna-se viável para um determinado cenário, criando uma otimização de desempenho bem ajustada.
Principais considerações sobre bancos de dados especializados
Selecionar o banco de dados apropriado para sua aplicação envolve pesar vários fatores críticos. Existem três considerações principais que os desenvolvedores devem ter em mente ao tomar uma decisão.
Tendências no acesso a dados
O principal determinante na escolha de um banco de dados é compreender como os dados de uma aplicação serão acessados e utilizados. Um bom lugar para começar é classificar as cargas de trabalho como processamento analítico online (OLAP) ou processamento de transações online (OLTP). As cargas de trabalho OLTP, tradicionalmente tratadas por bancos de dados relacionais, envolvem o processamento de um grande número de transações por um grande número de usuários simultâneos. As cargas de trabalho OLAP concentram-se em análises e têm padrões de acesso distintos em comparação com as cargas de trabalho OLTP. Além disso, enquanto os bancos de dados OLTP funcionam com linhas, as consultas OLAP geralmente envolvem acesso seletivo a colunas para cálculos. Os data warehouses geralmente aproveitam bancos de dados orientados a colunas para obter vantagens de desempenho.
A próxima etapa é considerar fatores como requisitos de latência de consulta e frequência de gravação de dados. Para necessidades de consulta quase em tempo real, especialmente para tarefas como monitoramento, as organizações podem considerar bancos de dados de série temporal projetados para alta taxa de transferência de gravação e recursos de consulta de baixa latência.
Alternativamente, para cargas de trabalho OLTP, a melhor escolha normalmente é entre bancos de dados relacionais e bancos de dados de documentos, dependendo dos requisitos do modelo de dados. As equipes devem avaliar se precisam da flexibilidade de esquema dos bancos de dados de documentos NoSQL ou se preferem as garantias de consistência dos bancos de dados relacionais.
Finalmente, uma consideração crucial é avaliar se uma carga de trabalho apresenta padrões consistentes ou altamente ativos ao longo do dia. Nesse cenário, geralmente é melhor optar por bancos de dados que ofereçam soluções de hardware escaláveis para acomodar cargas de trabalho flutuantes sem incorrer em tempo de inatividade ou custos desnecessários de hardware.
Conhecimento tribal existente
Outra consideração ao selecionar um banco de dados é a experiência existente da equipe interna. Avalie se os benefícios da adoção de um banco de dados especializado justificam o investimento na educação e treinamento da equipe e se potenciais perdas de produtividade aparecerão durante a fase de aprendizagem. Se a otimização do desempenho não for crítica, usar o banco de dados com o qual sua equipe está mais familiarizada pode ser suficiente. No entanto, para aplicações críticas de desempenho, adotar um novo banco de dados pode valer a pena, apesar dos desafios e contratempos iniciais.
Sofisticação arquitetônica
Manter a simplicidade arquitetônica no design de software é sempre uma meta. Os benefícios de um banco de dados especializado devem superar a complexidade adicional introduzida pela integração de um novo componente de banco de dados no sistema. A adição de um novo banco de dados para um subconjunto de dados deve ser justificada por ganhos de desempenho significativos e tangíveis, especialmente se o banco de dados primário já atender à maioria dos outros requisitos.
Ao avaliar cuidadosamente esses fatores, os desenvolvedores podem tomar decisões fundamentadas e informadas ao selecionar um banco de dados que se alinhe aos requisitos de seu aplicativo, à experiência da equipe e às considerações arquitetônicas, otimizando, em última análise, o desempenho e a eficiência em suas soluções de software.
Otimizando para aplicativos IoT
Os ambientes IoT possuem características e demandas distintas para implantação de bancos de dados. Especificamente, as implantações de IoT precisam garantir uma operação perfeita tanto na borda quanto na nuvem. Aqui está uma visão geral dos requisitos de banco de dados nesses dois contextos críticos.
Requisitos para servidores de borda
A borda é onde os dados são gerados e processados localmente antes da transmissão para a nuvem. Para isso, os bancos de dados devem lidar com a ingestão, o processamento e a análise de dados em um nível altamente eficiente, o que requer duas coisas:
- Alta taxa de ingestão: Os servidores de borda devem oferecer suporte a recursos de gravação rápida para enormes fluxos de dados produzidos por sensores IoT sem perdas, mesmo quando experimentam latência. Da mesma forma, os bancos de dados precisam lidar com rajadas de dados enquanto mantêm a ingestão em tempo real para evitar a perda de dados.
- Leituras e análises rápidas: Os bancos de dados na borda também exigem recursos de leitura rápida e ferramentas analíticas. O processamento de dados local permite a tomada de decisões em tempo real, que é simplificada por bancos de dados com funcionalidades analíticas integradas para transformar, classificar e agregar dados de sensores.
Requisitos para data centers em nuvem
Nos data centers em nuvem, os bancos de dados desempenham um papel crucial na coleta, transformação e análise de dados agregados de servidores de borda. Os principais requisitos incluem:
- Comandos de análise: Os sistemas de gerenciamento de banco de dados devem incorporar comandos de análise integrados para agilizar o processamento e a análise de dados, minimizando a complexidade operacional e a sobrecarga.
- Políticas de redução da amostragem e retenção: A implementação de técnicas de redução da resolução e políticas de retenção ajuda a gerenciar com eficiência os dados históricos. A redução da resolução garante que dados de alta precisão sejam retidos por curtos períodos, enquanto dados menos precisos sejam armazenados para capturar tendências de longo prazo. Políticas automatizadas de retenção de dados facilitam a exclusão oportuna de dados, otimizando a utilização do armazenamento.
- Mecanismo de visualização: Um mecanismo de visualização robusto é crucial para monitorar o estado do sistema IoT. Ele pode fornecer insights sobre o desempenho do sistema, ajudando as equipes a tomar decisões informadas com base na visualização de dados em tempo real.
- Mecanismo de publicação e assinatura: Um recurso eficiente de publicação e assinatura permite comunicação e troca de dados perfeitas entre dispositivos de borda e a nuvem, garantindo a integridade dos dados e atualizações oportunas.
Como o cenário do banco de dados evolui rapidamente, os desenvolvedores devem manter-se informados sobre as últimas tendências e tecnologias. Embora seja confiável aderir a bancos de dados familiares, explorar opções especializadas pode oferecer vantagens que incluem economia de custos, melhor desempenho do usuário, escalabilidade e maior eficiência do desenvolvedor.
Em última análise, equilibrar os requisitos de negócios, as necessidades de armazenamento, o conhecimento interno e (como sempre) as restrições orçamentárias da organização dá às equipes a melhor chance de sucesso no longo prazo.
Anais Dotis-Georgiou é principal defensora do desenvolvedor na InfluxData.
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