Guia prático para escolher um banco de dados com base em padrões de leitura/escrita, latência, consistência e crescimento—para que tendências não criem dívida técnica evitável.
Escolher um banco de dados porque ele está “na moda” é como comprar um veículo porque todo mundo fala nele—sem checar se você precisa de uma scooter, uma caminhonete ou um ônibus. Tendências refletem o que funcionou para o produto, tamanho da equipe, orçamento e tolerância a risco de outra pessoa. Seu banco de dados precisa caber no seu workload: o que sua aplicação realmente faz o dia todo.
Um workload é o comportamento real do seu sistema em produção:
Esses comportamentos são seus padrões de acesso—as maneiras repetíveis com que sua app toca os dados. Se você consegue descrever padrões de acesso claramente, a escolha do banco deixa de ser um mistério.
Tamanho único raramente funciona. Muitos sistemas bem-sucedidos usam uma abordagem híbrida: um banco otimizado para transações, outro para análises, e às vezes um mecanismo de busca ou cache dedicado. Isso não é “complexidade extra por si só”—é reconhecer que padrões de acesso diferentes se beneficiam de engines de armazenamento e consulta diferentes.
Antes de comparar “SQL vs NoSQL” ou correr atrás do que está em alta, escreva suas 5–10 principais leituras e escritas. Comece por aí; todo o resto são detalhes.
Um padrão de acesso é a descrição prática de como sua aplicação toca os dados no dia a dia: o que lê, o que escreve, com que frequência, quão rápido e em que formatos. É menos sobre o que seus dados são (“pedidos” ou “usuários”) e mais sobre o que você faz com eles (“buscar um pedido por ID 10.000 vezes por minuto” ou “varrer todos os pedidos do mês passado para gerar um relatório”).
A maior parte do tráfego de leitura cai em alguns buckets reconhecíveis:
Um feed social é um bom exemplo de formatos mistos de leitura: você pode fazer buscas pontuais por perfis, leituras por intervalo para “últimas postagens” e agregações para contagens.
Padrões de escrita importam tanto quanto:
Logs costumam ser “escrita intensa e append-only” (muitas inserções, poucas atualizações). Pedidos geralmente são “escreve-depois-atualiza” (cria, depois muda status).
Muitos produtos querem tudo ao mesmo tempo: leituras pontuais rápidas para o app, consultas complexas para suporte ao cliente e varreduras grandes para analytics. Um banco pode lidar bem com alguns mixes, mas certas combinações brigam entre si—por exemplo, varreduras analíticas pesadas podem desacelerar leituras sensíveis à latência que alimentam checkout ou um feed.
Quando você consegue nomear claramente seus padrões de acesso, dá para avaliar bancos por comportamento real em vez de popularidade.
Antes de comparar marcas de bancos, nomeie o workload que você realmente atende. A maioria dos produtos não é “um único workload”—são alguns workloads distintos lado a lado (e às vezes concorrendo). Acertar essa classificação cedo evita forçar um banco a uma função para a qual ele não foi otimizado.
OLTP é o pulso do dia a dia da maioria das apps: muitas leituras e escritas pequenas, muitos usuários concorrentes e requisições que precisam terminar rápido.
Pense: “atualizar um carrinho”, “criar um pedido”, “mudar um endereço”, “checar inventário.” Essas operações são curtas, direcionadas e sensíveis à correção. Se um pagamento for capturado, não pode sumir; se um assento for reservado, duas pessoas não devem obter o mesmo assento.
OLTP normalmente leva você a sistemas que lidam bem com alta concorrência e oferecem garantias claras sobre transações e integridade dos dados.
Analytics inverte a forma do trabalho: menos consultas, mas cada uma toca muito mais dados.
Pense: “receita por região no último trimestre”, “conversão por canal”, “top produtos por categoria”, “tendência de usuários ativos diários.” Essas consultas costumam varrer muitas linhas, agrupar, agregar e ordenar. Expectativas de latência podem ser mais frouxas (segundos podem ser aceitáveis), mas o custo de varreduras pesadas importa—especialmente se dashboards rodarem o dia todo.
Se você tentar rodar varreduras OLAP no mesmo sistema que dá suporte ao checkout, frequentemente um dos dois sofre.
Séries temporais e logs costumam ser append-heavy: novos eventos chegam constantemente, e você geralmente consulta por intervalos de tempo.
Pense: métricas, clickstreams, telemetria de dispositivos, logs de auditoria. Necessidades comuns incluem políticas de retenção (deletar/expirar dados antigos), rollups (manter eventos brutos por 7 dias, agregados por 12 meses) e gravação rápida durante picos.
Esse workload é menos sobre joins complexos e mais sobre ingerir eficientemente muitos registros timestamped e manter o armazenamento previsível ao longo do tempo.
Buscar não é apenas “achar linhas”. É correspondência de texto, ranking por relevância, correspondência parcial e filtros amigáveis ao usuário.
Pense: buscar produtos por palavras-chave, encontrar tickets por frases, filtrar por facets (marca, faixa de preço, cor) e ordenar por “melhor resultado”. Esses recursos frequentemente exigem indexação especializada e capacidades de query que bancos gerais podem aproximar—mas raramente exceder.
Se busca é uma função central do produto, trate-a como um workload próprio desde o início, não como um detalhe “vamos adicionar depois”.
Performance não é um número só. Dois bancos podem ser “rápidos” e, ainda assim, dar sensações completamente diferentes para usuários e operadores. Para escolher bem, separe o que humanos percebem (latência) do que o sistema deve sustentar (throughput), e então estresse suas suposições com picos.
Latência é quanto tempo uma única requisição leva—“tocar o botão, obter resultado.” Usuários sentem latência diretamente.
Throughput é quantas requisições você pode processar por segundo—quanto tráfego o sistema aguenta no total.
Um banco pode entregar alto throughput agrupando trabalho eficientemente, mas ainda apresentar atraso perceptível por requisição. Outro pode otimizar leituras pontuais rápidas, mas ter problemas quando muitas escritas chegam ao mesmo tempo.
A média de latência esconde dor. Se 99 requisições terminam em 50 ms e 1 leva 2 segundos, a média parece ok—mas esse 1% vira o momento em que “o app está lento”.
Isso é o que latência P99 significa: o tempo que as requisições mais lentas (1%) levam. Para recursos voltados ao usuário (checkout, login, resultados de busca), o P99 frequentemente decide se seu design de banco parece confiável.
A maioria dos sistemas não falha na média; falha nos picos: um e-mail de marketing, um momento de notícia, dia de pagamento, fim de mês.\n\nPicos mudam a conversa do banco:
O cache pode fazer workloads read-heavy parecerem menores—até faltar um cache ou ocorrer uma limpeza.
Se a maioria das leituras bate no cache, seu banco pode passar a servir principalmente escritas e leituras caras ocasionais. Isso favorece escolhas diferentes do que um sistema em que toda leitura atinge o banco. Planeje para eventos de “cache frio” e para a latência de cauda dos misses, não apenas para o caminho feliz.
Escolher um banco não é só sobre velocidade. Também é sobre o que pode estar errado, quanto tempo de inatividade você tolera e onde seus usuários estão.
Comece nomeando os dados que têm de estar corretos sempre. Pagamentos, saldos e contagens de inventário são exemplos clássicos. Se um cliente é cobrado duas vezes, ou você vende mais do que tem, o “custo” não é só um app mais lento—são reembolsos, tickets de suporte e perda de confiança.
Para essas partes do sistema, geralmente você quer garantias fortes: escritas confirmadas antes de serem consideradas concluídas, e leitores que não veem atualizações pela metade. O trade-off é que correção mais forte costuma reduzir flexibilidade: algumas estratégias de escala ficam mais difíceis, e escritas cross-region podem ficar mais lentas.
Decida o que acontece se o banco ficar indisponível por 5 minutos.
Se downtime significa “pedidos param e receita para”, você precisa de maior disponibilidade: failover automático, bons backups e um plano de manutenção sem tirar o app do ar. Se downtime significa “dashboards internos atrasam”, você pode aceitar setups mais simples.
Maior disponibilidade geralmente aumenta custo e complexidade operacional (mais réplicas, mais monitoramento, upgrades cuidadosos). A chave é casar esse investimento com o impacto no negócio.
Se seus usuários estão concentrados em uma região, manter dados em um lugar pode ser mais barato e rápido. Se você tem usuários globais—ou requisitos regulatórios sobre residência de dados—pode precisar de replicação multi-região.
Designs multi-região melhoram a experiência e resiliência, mas forçam escolhas difíceis: permitir leituras ligeiramente defasadas, ou aceitar escritas mais lentas para manter tudo perfeitamente sincronizado? A resposta certa depende do que seu workload tolera.
Muitas “debates sobre bancos” são, na verdade, discussões sobre forma de query. Se você sabe que perguntas sua app precisa fazer—joins, agregações, filtros, janelas temporais—você costuma conseguir reduzir as opções rapidamente.
Um modelo relacional brilha quando você precisa de filtragem flexível e joins entre múltiplas entidades (clientes → pedidos → itens), especialmente quando os requisitos evoluem. Se seu produto precisa de relatórios ad-hoc (“mostrar todos os clientes que compraram X e também devolveram Y”), SQL e joins tendem a permanecer mais simples ao longo do tempo.
Se suas queries são previsíveis e majoritariamente por chave primária (“buscar perfil por user_id”), um modelo de documento ou key-value pode funcionar bem—frequentemente armazenando dados já agrupados do jeito que você os lê. O trade-off é que você pode duplicar dados para evitar joins, o que empurra complexidade para escritas e atualizações.
Índices são como você diz ao banco quais são seus padrões de acesso. Uma query que parece ok em um mockup pode ficar lenta se filtrar ou ordenar por campos não indexados.
Uma regra útil: todo filtro, ordenação ou chave de join frequente deveria ter um plano de índice. Mas índices não são grátis: consomem armazenamento e tornam escritas mais pesadas.
Afirmações de “escritas rápidas” frequentemente ignoram a amplificação de escrita—trabalho extra criado por índices secundários, compactação, replicação ou atualização de múltiplas cópias de dados denormalizados. Um design que otimiza leituras adicionando índices ou duplicando documentos pode, silenciosamente, transformar um workload de alta escrita em um gargalo.
Schema-less não significa sem estrutura. Esquemas flexíveis aceleram iteração inicial, mas sem convenções criam campos inconsistentes, consultas difíceis de depurar e migrações caras depois. Quando você espera muitas equipes, muitas features ou retenção longa, um esquema mais rígido e restrições claras frequentemente reduzem o custo total—mesmo que pareça mais lento no começo.
Escolher um banco pela moda costuma dar problema nas partes pouco glamourosas da posse: mantê-lo rodando, mantê-lo seguro e pagar a conta mês a mês. Dois bancos podem atender aos mesmos requisitos funcionais e, ainda assim, divergir muito no esforço operacional e custo total.
Pergunte cedo quem vai rodar esse sistema às 2 da manhã. Backups, recovery pontual, upgrades, patching, drills de failover e monitoramento não são tarefas “depois”—elas moldam seu risco e necessidade de equipe.
Serviços gerenciados reduzem o toil, mas não eliminam. Alguns sistemas exigem compactação regular, tuning cuidadoso ou expertise profunda para evitar lentidões. Outros tornam mudanças de esquema dolorosas, ou requerem playbooks especiais de migração. Se sua equipe é pequena, um banco mais fácil de operar pode vencer um “encaixe perfeito” apenas no papel.
Custos de banco normalmente vêm de:
Um padrão de acesso pesado em escritas e índices secundários pode multiplicar I/O e armazenamento mesmo com dataset pequeno.
Linguagens de consulta proprietárias, recursos de consistência únicos ou “mágica” serverless podem acelerar entrega—mas limitar movimentos futuros. Considere se você pode exportar dados, rodar localmente para testes ou trocar de provedor sem reescrever sua app.
No mínimo, confirme criptografia em trânsito/em repouso, opções de gerenciamento de chaves, auditoria, controles de acesso e políticas de retenção. Necessidades de compliance frequentemente decidem entre “funciona” e “aceitável”, independentemente da moda.
Uma vez que você descreveu seus padrões de acesso (o que lê, o que escreve, com que frequência e sob quais picos), a família de banco “certa” geralmente fica mais clara. O objetivo não é escolher a ferramenta mais popular—é escolher o sistema mais simples que permaneça correto sob seu workload.
Escolha um banco relacional quando você precisa de consistência forte, relacionamentos claros e transações confiáveis—pedidos, pagamentos, inventário, permissões, agendamento. Se você consulta frequentemente entre entidades (“clientes com faturas abertas nos últimos 30 dias”) ou precisa impor constraints (email único, chaves estrangeiras), SQL tende a reduzir a complexidade da aplicação.
Uma heurística comum: se sua equipe está prestes a reimplementar joins, constraints e transações no código, provavelmente você quer um banco relacional.
Um banco de documentos encaixa melhor quando você geralmente lê e escreve objetos inteiros que podem variar em estrutura, como perfis de usuário, páginas de conteúdo, catálogos de produto com campos opcionais ou configurações. Se sua consulta típica é “buscar o perfil por user_id” e atualizar partes dele, documentos podem manter os dados que você usa juntos.
Cuidado quando suas queries se tornarem altamente relacionais (muitas consultas entre documentos) ou quando precisar de garantias transacionais multi-entidade.
Sistemas key-value brilham para cache, sessões, limites de taxa, feature flags e estado de curta duração onde o padrão de acesso é “get/set por chave” e latência importa. São frequentemente complemento, não sistema primário de registro.
Se você armazena dados duráveis de negócio, pergunte o que acontece durante evicções, reinícios ou atrasos de replicação.
Para analytics—dashboards, coorte, rollups de receita, group-bys sobre histórico—sistemas columnar/warehouse vencem porque são otimizados para varreduras e agregações eficientes de muitas linhas.
Uma divisão prática: mantenha escritas OLTP no banco primário e alimente um warehouse para reporting. Isso evita desacelerar consultas voltadas ao cliente com workloads de BI.
Muitos produtos bem-sucedidos não “escolhem um banco”. Eles mapeiam cada padrão de acesso principal para o armazenamento mais simples que o atende bem, mesmo que isso signifique usar dois ou três bancos lado a lado.
Uma loja online costuma ter três workloads muito diferentes:
O produto parece unificado, mas o armazenamento é especializado por padrão de acesso.
Uma ferramenta B2B pode guardar entidades centrais (projetos, faturas, tickets) num banco transacional, mas ainda precisar de:
Plataformas IoT recebem rajadas de telemetria e depois leem para dashboards por janelas de tempo.
Uma divisão comum é: um store de ingestão rápido para dados recentes, armazenamento de longo prazo mais barato para retenção e um engine analítico para agregados.
A lição-chave: componentes diferentes podem — e muitas vezes devem — usar bancos diferentes quando padrões de acesso divergem.
Um desalinhamento normalmente aparece como uma pilha crescente de “pequenas” correções. Se sua equipe gasta mais tempo brigando com o banco do que construindo features, preste atenção—frequentemente são problemas de padrão de acesso, não tuning.
Alguns sinais recorrentes:
Se o banco exige esforço heróico para sustentar operações normais, o workload e a família do banco provavelmente não casam.
Escolher um banco só porque está na moda pode travar você em custos de longo prazo:
A conta chega quando a escala aumenta ou requisitos mudam, e o conserto realista é uma replatform dolorosa.
Você não precisa de observabilidade perfeita, mas precisa de alguns sinais:\n\n- Percentis de latência de query (p95/p99), não apenas médias.\n- Contenção de locks / deadlocks (ou conflitos equivalentes de concorrência).\n- Saturação do pool de conexões e timeouts.\n- Atraso de replicação e surpresas de leitura após escrita.\n- Taxa de crescimento de armazenamento e relação índice-dados.
Registre os principais padrões de acesso (leituras/escritas, queries-chave, taxas de pico), suposições de volume de dados e os “inegociáveis” (consistência, disponibilidade, restrições de região). Adicione links a dashboards e exemplos das piores queries. Esse registro curtinho acelera decisões futuras—e deixa claro quando um banco não corresponde mais à realidade.
Escolher um banco fica mais fácil quando você trata isso como levantamento de requisitos, não concurso de popularidade. Use esta checklist para transformar “precisamos de algo escalável” em entradas concretas que você pode comparar.
Responda primeiro em linguagem simples, depois some números quando puder:
Faça uma página com critérios na esquerda e candidatos no topo. Marque cada critério como obrigatório ou desejável, então pontue cada banco (por exemplo 0–2).
Inclua pelo menos: adequação à query, abordagem de escala, necessidades de consistência, esforço operacional, ecossistema/ferramentas e previsibilidade de custo.
Teste com dados representativos e queries reais, não exemplos toy. Recrie as “top queries” e um padrão de escrita realista (incluindo picos).
Se você itera rápido em ideias de produto, um ambiente vibe-coding como Koder.ai pode ajudar a montar um app funcional e validar padrões de acesso cedo: gere um frontend React com backend Go + PostgreSQL, modele alguns endpoints reais e meça como suas “top 5 queries” se comportam antes de se comprometer com arquitetura de longo prazo. A possibilidade de exportar código-fonte e manter controle de esquema e migrações também ajuda a evitar se enfiar em um beco sem saída.
Escreva o que “passa” antes de rodar: metas de latência, taxas de erro aceitáveis, passos operacionais necessários (backups, alterações de esquema) e um custo mensal estimado no uso esperado. Se um candidato não cumprir um must-have no PoC, elimine-o cedo.
Preparar-se para o futuro não é escolher o “mais escalável” no dia 1. É tomar decisões deliberadas que mantenham você ágil quando padrões de acesso mudarem.
Se seu workload é majoritariamente transacional com queries diretas, um banco relacional costuma ser o caminho mais rápido para um produto confiável. O objetivo é lançar com confiança: performance previsível, garantias claras de correção e ferramentas que sua equipe já conhece.
“Futuro-prova” aqui significa evitar compromissos irreversíveis cedo—como adotar um store especializado antes de provar que você precisa dos trade-offs.
Construa uma camada explícita de acesso a dados (ou boundary de serviço) para que o resto do app não dependa de peculiaridades do banco. Centralize lógica de query, defina contratos (inputs/outputs) e trate mudanças de esquema como parte normal do desenvolvimento.
Há alguns hábitos práticos que ajudam migrações futuras:
Muitos produtos eventualmente precisam de dois caminhos: OLTP para transações diárias e analytics para reporting, experimentação ou agregados pesados. Separe quando queries analíticas começarem a prejudicar a latência de produção, ou quando você precisar de retenção/particionamento distintos.
Para mantê-los alinhados, padronize definições de eventos/dados, automatize pipelines e reconcilie totais (ex.: vendas diárias) entre sistemas para que a “verdade” não se fragmente.
Se quiser um próximo passo concreto, construa um template leve de plano de migração que seu time possa reaplicar: /blog/database-migration-checklist.
Um padrão de acesso é a maneira repetível como sua aplicação toca os dados em produção: o que lê/escreve, com que frequência, quão rápido e em quais formatos de consulta (buscas por chave, leituras por intervalo, joins, agregações, janelas temporais, etc.). É mais acionável do que “temos usuários e pedidos”, porque mapeia diretamente para índices, escolhas de esquema e adequação do banco.
Porque “popular” reflete restrições de outras equipes, não as suas. O mesmo banco pode ser ótimo para um tipo de carga (por exemplo, OLTP) e problemático para outro (por exemplo, varreduras analíticas pesadas). Comece listando seus principais 5–10 leituras e escritas, e então avalie bancos com base nesses comportamentos em vez do hype.
Anote:
Isso vira seu documento de requisitos para comparar opções.
OLTP são muitas operações pequenas, concorrentes e sensíveis à correção (checkout, atualizações de inventário, mudanças de conta), onde transações e restrições importam.
OLAP/analytics são consultas menos frequentes que tocam muitos dados (varreduras, group-bys, dashboards), onde latências na casa dos segundos podem ser aceitáveis, mas leituras pesadas são caras.
Misturá-los no mesmo sistema frequentemente faz com que as varreduras analíticas degradem a latência das operações voltadas ao usuário.
Olhe para p95/p99 de latência, não apenas médias. Se o 1% mais lento das requisições demora segundos, os usuários ainda perceberão o aplicativo como instável mesmo que a média esteja boa.
Dica prática: monitore p95/p99 separadamente para endpoints críticos (login, checkout, busca) e correlacione picos com métricas do banco (locks, atraso de replicação, saturação de I/O).
Frequentemente é a escolha certa quando as necessidades competem:
Usar stores especializadas pode ser mais simples no total do que forçar um único banco a fazer tudo com gambiarras.
Cache pode fazer uma carga de leituras parecer menor — até acontecer uma falta de cache. Isso muda o que importa:
Cache pode esconder problemas temporariamente, mas também criar falhas em cascata se muitos misses sobrecarregarem o banco.
Correção forte significa que você precisa de garantias sobre transações e visibilidade de atualizações (nada “meio escrito”). É crítico para pagamentos, saldos, inventário e reservas.
Trade-offs incluem:
Defina quais dados são “nunca podem estar errados” e o que pode tolerar eventual consistência.
Indexação é o contrato de desempenho entre seu workload e o banco. Planeje índices para filtros frequentes (WHERE), ordenações (ORDER BY), chaves de join e consultas por intervalo de tempo.
Mas índices aumentam armazenamento e tornam escritas mais pesadas (amplificação de escrita). O objetivo é indexar o que você realmente faz com frequência, não tudo.
Trate um PoC como um mini-ensaio de produção:
Se um candidato não cumprir um requisito obrigatório no PoC, elimine-o cedo.
