Como LLMs mapeiam necessidades do produto em escolhas de banco de dados, o que deixam passar e um checklist prático para validar recomendações antes de se comprometer com uma stack.
Times pedem a LLMs que recomendem um banco de dados pelo mesmo motivo que pedem para redigir e-mails ou resumir especificações: é mais rápido do que começar do zero. Quando você está diante de uma dúzia de opções — PostgreSQL, DynamoDB, MongoDB, Elasticsearch, Redis, ClickHouse e mais — um LLM pode rapidamente produzir uma lista curta, delinear trade-offs e fornecer um ponto de partida “bom o suficiente” para a discussão da equipe.
Usado corretamente, isso também força você a articular requisitos que poderia deixar vagos.
Em termos simples, você descreve o produto (“um marketplace com anúncios e chat”), os dados (“usuários, pedidos, mensagens”) e as restrições (“deve escalar para 1M de usuários, precisa de busca rápida, baixo esforço operacional”). O LLM então mapeia essas necessidades para padrões arquiteturais comuns:
Esse mapeamento pode ser genuinamente útil no começo, especialmente quando a alternativa é uma página em branco.
Uma recomendação de LLM deve ser tratada como uma hipótese, não um veredito arquitetural. Ela pode ajudar você a:
Mas não pode conhecer o formato real do seu tráfego, crescimento de dados, habilidades do time, restrições de fornecedor ou tolerância operacional sem entradas cuidadosas — e mesmo assim não executará testes em produção.
LLMs tendem a falhar de maneiras previsíveis: apoiar-se em regras de bolso populares, adivinhar detalhes faltantes, negligenciar necessidades de transações e consistência, assumir desempenho sem benchmarks e subestimar custo e ônus operacional.
O resto deste artigo detalha esses modos de falha e termina com um checklist prático para validar qualquer conselho de banco de dados vindo de um LLM antes de você se comprometer.
Quando você pede a um LLM para “recomendar um banco de dados”, ele não avalia bancos de dados como um engenheiro faria. Converte seu prompt em requisitos inferidos, dá match com padrões que viu antes e então produz uma resposta que parece uma decisão.
As entradas não são apenas detalhes explícitos que você fornece (tráfego, tamanho dos dados, necessidades de consistência). O modelo também usa:
Como muitos prompts são incompletos, o modelo frequentemente preenche lacunas com suposições implícitas — às vezes corretamente, às vezes não.
A maioria das respostas tem três camadas:
O resultado pode soar como uma recomendação clara, mas muitas vezes é um resumo estruturado de opções convencionais.
LLMs generalizam a partir de exemplos; eles não executam sua carga, não inspecionam seu esquema nem benchmarkam queries. Se os dados de treinamento associam fortemente “alta escala” a “NoSQL”, você pode receber essa resposta mesmo quando um SQL bem ajustado seria adequado.
Linguagem confiante é estilo, não medida. A menos que o modelo declare explicitamente suposições (“estou assumindo escritas majoritariamente append-only e que consistência eventual é aceita”), a certeza pode ocultar uma incerteza real: entradas faltantes e afirmações de desempenho não testadas.
Quando as pessoas dizem “escolha um banco de dados com base nas necessidades do produto”, muitas vezes querem muito mais do que “armazenamos usuários e pedidos”. Uma boa escolha de banco de dados reflete o que o produto faz, como deve se comportar sob estresse e o que seu time pode realisticamente operar.
Comece com a forma do produto: as entidades centrais, como elas se relacionam e quais queries alimentam fluxos reais.
Você precisa de filtragem ad-hoc e relatórios por muitos atributos? Depende de joins entre relacionamentos? Está lendo principalmente um registro por ID ou fazendo varreduras por intervalos de tempo? Esses detalhes determinam se tabelas SQL, modelos de documento, padrões wide-column ou índices de busca são mais adequados.
Bancos de dados são escolhidos tanto por restrições quanto por recursos:
Um sistema que tolera alguns segundos de atraso é muito diferente de um que deve confirmar um pagamento em menos de 200ms.
Mesmo um modelo de dados “perfeito” falha se as operações não se encaixarem:
Requisitos de compliance podem restringir escolhas rapidamente:
LLMs frequentemente inferem essas necessidades a partir de prompts vagos — ser explícito aqui faz a diferença entre uma recomendação útil e um erro confiante.
LLMs frequentemente mapeiam algumas necessidades declaradas (“tempo real”, “escala”, “schema flexível”) para um rótulo familiar (“use NoSQL”, “use Postgres”). Isso pode ser útil para brainstorming, mas o raciocínio deriva quando o modelo trata recursos do banco como se fossem a mesma coisa que requisitos do produto.
Uma lista de recursos (transações, suporte a JSON, busca full-text, sharding) soa concreta, porém as necessidades do produto descrevem resultados: latência aceitável, regras de correção, auditabilidade, habilidades do time, restrições de migração e orçamento.
Um LLM pode “marcar” recursos e ainda assim perder que o produto precisa de workflows de suporte previsíveis, um ecossistema maduro ou uma opção de hospedagem que sua empresa possa usar.
Muitas recomendações assumem que, se um banco consegue armazenar um tipo de dado, ele servirá bem ao produto. A parte difícil é a relação entre dados e queries: como você vai filtrar, unir, ordenar e agregar — a que volumes e com que padrões de atualização.
Dois sistemas que ambos “armazenam eventos de usuário” podem se comportar muito diferente dependendo se você precisa:
LLMs podem dizer “Banco X é rápido”, mas desempenho depende de escolhas de esquema, índices, particionamento, padrão de queries e concorrência. Pequenas mudanças — como adicionar um índice composto ou evitar varreduras sem limite — podem inverter o resultado. Sem dados e queries representativos, “rápido” é apenas um palpite.
Mesmo que dois bancos possam tecnicamente atender requisitos, a escolha melhor pode ser aquela que seu time sabe operar de maneira confiável: tempo de restore de backups, monitoramento, carga de on-call, lock-in de fornecedor e previsibilidade de custos.
LLMs tendem a subestimar essas realidades, a menos que você as forneça explicitamente.
LLMs costumam responder perguntas de banco com “regrinhas” amplamente repetidas, como “NoSQL escala melhor” ou “Postgres faz tudo”. Esses atalhos soam confiantes, mas achatam a realidade dos produtos: o que você armazena, como consulta e o que significa falhar quando algo dá errado.
Um padrão comum é assumir que, se você menciona crescimento, alto tráfego ou “big data”, a escolha mais segura é NoSQL. O problema é que “escala” raramente é o primeiro problema sem solução. Muitos apps atingem limites por:
Nesses casos, trocar de banco não resolve a causa raiz — apenas muda as ferramentas.
Regras de bolso também encobrem requisitos que influenciam fortemente o fit do banco. Um LLM pode recomendar um document store enquanto ignora que você precisa de:
Essas necessidades não descartam automaticamente NoSQL, mas elevam o nível: talvez seja preciso design de esquema cuidadoso, lógica adicional na aplicação ou trade-offs diferentes do que o LLM implicou.
Quando uma recomendação se baseia em um slogan em vez de seus padrões de acesso, o risco não é só uma escolha subótima — é a replatformação custosa mais adiante. Migrar dados, reescrever queries e treinar o time costuma acontecer quando você menos pode arcar com downtime.
Trate “regras” como prompts para perguntas, não como respostas. Pergunte o que você está escalando (reads, writes, analytics), o que precisa ser correto e quais queries são inevitáveis.
LLMs são bons em transformar uma descrição curta em uma escolha confiante — mas não conseguem inventar as restrições faltantes que realmente determinam se uma escolha funciona. Quando as entradas são vagas, a recomendação vira um palpite com aparência de resposta.
Palavras como “tempo real”, “alto tráfego”, “escalável” ou “enterprise-grade” não mapeiam claramente para um banco específico. “Tempo real” pode significar “atualizações em 5 segundos” para um dashboard — ou “fim a fim sub-50ms” para alertas de trading. “Alto tráfego” pode ser 200 requisições por segundo ou 200.000.
Sem números concretos, um LLM pode recorrer a heurísticas populares (ex.: “NoSQL para escala”, “Postgres para tudo”) mesmo quando as necessidades reais apontam para outro caminho.
Se você não fornecer isto, o modelo assumirá silenciosamente:
As omissões mais danosas muitas vezes são moldadas por queries:
Um banco que brilha no acesso key-value pode sofrer quando o produto de repente precisa de filtragem flexível e relatórios confiáveis.
Trate “seleção de banco” como uma interação em duas etapas: primeiro colecione restrições, depois recomende. Um bom prompt (ou checklist interno) deve exigir números e queries exemplo antes de nomear qualquer engine.
Um erro comum do LLM é recomendar uma categoria de banco (SQL, documento, grafo, wide-column) sem validar se os dados do produto realmente cabem nesse modelo. O resultado é escolher um armazenamento que parece certo para a carga, mas luta contra a estrutura da informação que você precisa representar.
LLMs frequentemente ignoram profundidade e cardinalidade de relacionamentos: um-para-muitos vs muitos-para-muitos, propriedade aninhada, entidades compartilhadas e com que frequência usuários atravessam entre elas.
Um banco de documentos pode parecer natural para “perfis de usuário”, mas se o produto constantemente responde a queries entre entidades — “todos os projetos onde qualquer membro mudou de papel nos últimos 7 dias” ou “top 20 tags em todas as equipes filtradas por status de compliance” — você não está mais apenas buscando um documento; está fazendo joins.
Quando esses joins são frequentes, você ou:
Duplicação não é de graça. Aumenta amplificação de escrita, torna atualizações mais difíceis de manter consistentes, complica auditorias e pode criar bugs sutis (“qual cópia é a fonte da verdade?”). LLMs às vezes recomendam denormalização como se fosse uma escolha pontual de modelagem, não um ônus operacional contínuo.
Antes de aceitar uma recomendação de LLM, force um teste rápido de realidade:
Se o modelo e as queries não se alinham, a recomendação é ruído — mesmo que soe confiante.
LLMs frequentemente tratam “consistência” como preferência em vez de restrição do produto. Isso leva a recomendações que parecem razoáveis no papel (“use um NoSQL escalável”) mas desmoronam quando ações reais de usuário exigem atualizações atômicas multi-etapa.
Muitos fluxos de produto não são uma única escrita — são várias escritas que devem acontecer todas ou nenhuma.
Pagamento é o exemplo clássico: criar uma cobrança, marcar uma fatura como paga, decrementar saldo da conta e anexar um registro de auditoria. Se qualquer etapa falhar depois da primeira, você criou uma inconsistência que usuários e finanças notarão.
Inventário é similar: reservar estoque, criar um pedido e atualizar disponibilidade. Sem transações, você pode vender em excesso durante picos ou sofrer falhas parciais.
LLMs às vezes equiparam consistência eventual a “a UI pode atualizar depois”. Mas a questão é se a ação de negócio pode tolerar divergência.
Conflitos de reserva mostram por que isso importa: dois usuários tentam reservar o mesmo horário. Se o sistema aceita ambos e “resolve depois”, você não está melhorando a UX — está gerando tickets de suporte e reembolsos.
Mesmo com um banco que suporte transações, o fluxo ao redor precisa de semânticas claras:
Quando um LLM ignora isso, pode recomendar arquiteturas que exigem trabalho de nível especialista em sistemas distribuídos só para alcançar a correção mínima do produto.
LLMs frequentemente recomendam um banco “rápido” como se velocidade fosse propriedade intrínseca do engine. Na prática, desempenho é interação entre seu workload, esquema, forma das queries, índices, hardware e configurações operacionais.
Se você não especifica o que precisa ser rápido — latência p99 para leituras de linha única, analytics em lote, vazão de ingestão ou time-to-first-byte — um LLM pode escolher heurísticas populares.
Dois produtos podem ambos dizer “baixa latência” e ainda ter padrões de acesso opostos: um faz lookups key-value; o outro faz busca + filtragem + ordenação por muitos campos.
O conselho de desempenho também desvia quando modelos ignoram:
Um LLM pode assumir que caches irão salvar você, mas caches só ajudam padrões de acesso previsíveis. Queries que varrem grandes intervalos, ordenam por campos não indexados ou usam filtros ad-hoc podem ignorar cache e estressar disco/CPU.
Pequenas mudanças na forma da query (ex.: paginação por OFFSET vs paginação por keyset) podem inverter resultados de desempenho.
Em vez de confiar em “X é mais rápido que Y”, execute um teste leve moldado ao produto:
Benchmarks não preveem tudo, mas revelam rapidamente se as suposições de desempenho de um LLM batem com a realidade.
LLMs frequentemente otimizam para fit no papel — modelo de dados, padrões de query, buzzwords de escalabilidade — enquanto encobrem o que torna um banco sobrevivível em produção: operações, recuperação de falhas e a fatura real que você pagará mês a mês.
Uma recomendação de banco não está completa a menos que responda perguntas básicas: como fazer backups consistentes? Quão rápido você pode restaurar? Qual o plano de disaster recovery entre regiões?
Conselhos de LLM frequentemente pulam esses detalhes, ou assumem que estão “embutidos” sem checar o fine print.
Migração é outra cegueira. Trocar de banco depois pode ser caro e arriscado (mudanças de esquema, dual writes, backfills, reescrita de queries). Se seu produto tende a evoluir, “fácil para começar” não é suficiente — você precisa de um caminho realista de migração.
Times não precisam apenas do banco — precisam operá-lo.
Se a recomendação ignora slow query logs, métricas, dashboards, hooks de tracing e alertas, você talvez só note problemas quando usuários reclamarem. Ferramentas operacionais variam muito entre ofertaa gerenciadas e self-hosted, e entre fornecedores.
LLMs tendem a subestimar custo focando em tamanho de instância e esquecendo multiplicadores:
Um banco “ideal” que seu time não consegue operar com confiança raramente é o melhor. Recomendações devem alinhar habilidades da equipe, expectativas de suporte e requisitos de compliance — caso contrário o risco operacional vira custo dominante.
LLMs às vezes tentam “resolver tudo de uma vez” propondo um stack tipo: Postgres para transações, Redis para cache, Elasticsearch para busca, Kafka + ClickHouse para analytics, mais um banco de grafos “só por precaução”. Isso pode soar impressionante, mas frequentemente é um desenho prematuro que cria mais trabalho que valor — especialmente cedo no produto.
Designs multi-banco parecem hedge seguro: cada ferramenta é “a melhor” em algo. O custo escondido é que cada datastore adicional acrescenta deploy, monitoramento, backups, migrações, controle de acesso, resposta a incidentes e um novo conjunto de modos de falha.
Times acabam mantendo infraestrutura em vez de entregar features.
Um segundo (ou terceiro) banco costuma ser justificado quando há uma necessidade clara e medida que o banco primário não resolve sem dor inaceitável, por exemplo:
Se você não consegue nomear a query específica, meta de latência, restrição de custo ou risco operacional que motiva a separação, provavelmente é prematuro.
Quando dados vivem em vários lugares, surgem perguntas difíceis: qual store é a fonte da verdade? Como manter registros consistentes durante retries, falhas parciais e backfills?
Dados duplicados também significam bugs duplicados — resultados de busca obsoletos, contagens divergentes e reuniões do tipo “depende de qual dashboard você olha”.
Comece com um banco generalista que suporte transações e relatórios centrais. Adicione um store especializado só depois de (1) demonstrar que o sistema atual falha contra um requisito e (2) definir um modelo de propriedade para sincronização, consistência e recuperação.
Mantenha a saída de emergência, não a complexidade.
LLMs podem ser úteis para gerar um rascunho inicial de recomendação, mas trate-o como hipótese. Use o checklist abaixo para validar (ou rejeitar) a sugestão antes de comprometer tempo de engenharia.
Transforme o prompt em requisitos explícitos. Se você não consegue escrever claramente, o modelo provavelmente chutou.
Rascunhe as entidades reais e relacionamentos (mesmo que seja um esboço). Depois liste seus principais padrões de acesso.
Traduza “deve ser rápido e confiável” em testes mensuráveis.
Use formatos de dados e mix de queries realistas, não exemplos toy. Carregue um dataset representativo, rode queries sob carga e meça.
Se o LLM propôs múltiplos bancos, teste primeiro a opção mais simples de banco único, depois prove por que dividir é necessário.
Se quiser acelerar este passo, uma abordagem prática é prototipar a fatia do produto que dirige a escolha do banco (duas ou três entidades centrais + endpoints principais + queries mais importantes). Plataformas como Koder.ai podem ajudar aqui: descreva o workflow no chat, gere um app web/backend funcional (frequentemente React + Go + PostgreSQL) e itere rápido enquanto refina esquema, índices e forma das queries. Recursos como modo de planejamento, snapshots e rollback são especialmente úteis quando você experimenta modelos de dados e migrações.
Escreva uma justificativa curta: por que esse banco serve o workload, quais trade-offs você aceitou e quais métricas forçarão uma reavaliação depois (ex.: crescimento sustentado de escrita, novos tipos de query, requisitos multi-região, limites de custo).
Trate isso como uma hipótese e uma forma de acelerar o brainstorming. Use para revelar trade-offs, requisitos faltantes e uma lista inicial de opções — depois valide com sua equipe, restrições reais e um rápido proof-of-concept.
Porque seu prompt geralmente está sem restrições concretas. O modelo frequentemente:
Peça que liste as suposições explicitamente antes de nomear qualquer banco de dados.
Forneça números e exemplos, não adjetivos:
Se você não consegue especificar isso, a recomendação é em grande parte um palpite.
Use para gerar uma checklist de requisitos e opções candidatas, depois force um cheque de realidade de esquema e queries:
“Escala” não é um tipo de banco de dados; é o que você está escalando.
Muitos apps atingem limites por:
Um sistema relacional bem desenhado pode escalar bastante antes de a troca de banco ser a solução correta.
Eles frequentemente ficam subespecificados nas recomendações.
Se seu produto precisa de atualizações multi-etapa que devem suceder ou falhar juntas (pagamentos, inventário, reservas), você precisa de suporte claro para:
Se um LLM não perguntar sobre isso, exija clarificação antes de adotar a sugestão.
Porque os relacionamentos dos dados determinam a complexidade das queries.
Se você precisa frequentemente de consultas entre entidades (filtros, joins, agregações por muitos atributos), um modelo de documentos pode forçar você a:
Isso aumenta amplificação de escrita, risco de inconsistência e complexidade operacional.
Performance depende do seu workload, esquema, índices e concorrência — não do nome da tecnologia.
Execute um teste pequeno e moldado ao produto:
Porque cada datastore adicional multiplica a superfície operacional:
Comece com um banco polivalente para o workload central. Adicione outro só depois de apontar um requisito mensurado que o primeiro não consegue atender.
Peça um modelo de custo que inclua os multiplicadores reais:
Exija também um plano operacional: passos de backup/restore, objetivos de RPO/RTO e como detectar queries lentas e problemas de capacidade.
