Desde o ano passado já tínhamos decidido abandonar a estruturação convencional de dados por um banco relacional convencional e caminhar para uma modelagem mais simples orientada a documentos.
Nossa idéia era utilizar o S3 como um "document store" e o SimpleDB como uma maneira de indexação simples dos documentos e de vetores de dados que precisassem de busca rápida.
Os serviços S3 e SimpleDB da Amazon são bem feitos e muito confiáveis, implementando mecanismos poderosos de redundância e com escalabilidade massiva, mas dois pontos complicam seu uso: a consistência eventual e as ferramentas de acesso e depuração um tanto complicadas.
A consistência eventual dá para lidar simplesmente evitando a tentativa de reler imediatamente o dado que acabou de escrever ou por cache local ou por temporização forçada. Já a falta de ferramentas simples de depuração e acompanhamento dificulta bastante.
Estávamos usando as extensões do Firefox S3Fox e SDBTool, mas eles não são ferramentas rápidas e são complicadas de lidar quando se tem plataformas separadas de teste e produção, além de depender de conectividade constante para cada ciclo de teste.
Tentando buscar uma alternativa que pudesse nos ajudar a acelerar o desenvolvimento e simplificar os conceitos, começamos a olhar os "document stores" (CouchDB/MongoDB) e "key-value stores" (Riak/Redis) que estão em voga na Internet.
A prototipação foi um sucesso e observamos que usando o MongoDB conseguimos unificar as demandas para S3 e SimpleDB a apenas um mecanismo de armazenamento de dados.
Fora isso, ele possui uma interface de linha de comando que lembra a interface de linha de comando do MySQL, permitindo manipulação simples e rápida dos dados, mesmo em nossos notebooks, com ou sem conectividade para a Internet.
A instalação é simples e dá para começar a brincar em 10 minutos em seu computador. Pelo browser dá para brincar em 10 segundos pelo link: http://try.mongodb.org/.
A documentação não é perfeita, mas é muito melhor do que a disponibilizada para as plataformas da Amazon. Inclusive apresentando documentações extensivas para várias linguagens de programação diferentes.
A modelagem de dados é diferente com um "document store" devido a flexibilidade permitida. O item mais importante da modelagem é descobrir como o dado vai ser lido e escrito, e tentar modelar os documentos o mais próximo destes ciclos de leitura e escrita. Só brincando mesmo para entender o impacto, e o MongoDB permite brincar rapidamente e testar as alternativas.
Semanas atrás conseguimos concluir a mudança completa do nosso sistema de gestão de controle de ponto para o MongoDB. Foi muito mais fácil que pensávamos, já que já estávamos com vários dados modelados como documentos.
A principal desvantagem desta troca é que perdemos a escalabilidade e redundância nativa da Amazon e temos que manter nossas estruturas próprias de redundância entre servidores. Entretanto o MongoDB possui mecanismos bons para replicação, e bem mais simples que do MySQL.
Obs: No Slideshare tem uma apresentação ótima para uma primeira visita ao MongoDB.
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