Durante anos, arquitetos de dados precisaram escolher entre dois mundos:
RDBMS, com sua estrutura rígida, integridade transacional e SQL, ou NoSQL, com flexibilidade de schema, escalabilidade horizontal e suporte nativo a dados semi e não estruturados.
Essa dicotomia, porém, não reflete mais as demandas atuais. A interoperabilidade entre bancos relacionais e NoSQL deixou de ser uma exceção arquitetural e passou a ser uma prática corrente nas soluções corporativas.
Mas interoperabilidade — no sentido técnico — vai além de simplesmente usar bancos diferentes em paralelo.
Entendendo Interoperabilidade na Prática
Interoperabilidade significa troca de dados, integração operacional e consultas federadas entre diferentes motores de banco. Não é sobre coexistência — é sobre cooperação entre RDBMS e NoSQL, com fluxos de dados e workloads cruzados.
Exemplos concretos:
- PostgreSQL utilizando FDW (Foreign Data Wrappers) para consultar dados MongoDB ou Redis.
- SQL Server com PolyBase, permitindo ler arquivos semi-estruturados em Azure Blob Storage e Cosmos DB.
- MySQL HeatWave operando sobre dados JSON e integrando fontes NoSQL na Oracle Cloud.
- Snowflake possibilitando queries mistas em dados SQL e formatos como Parquet e JSON no mesmo pipeline.
Por Que as Arquiteturas Híbridas Avançaram
A ascensão desse modelo não foi acidental. Três vetores principais sustentam a mudança:
1. Dados Híbridos em Aplicações Modernas
Aplicações atuais — de IoT a e-commerce e redes sociais — geram dados estruturados e não estruturados lado a lado:
Usuário → Estruturado (ID, nome, transações)
Atividades → Semi-estruturado (logs, JSON)
Interações → Não estruturado (texto livre, imagens)
Um único sistema precisa lidar com todas essas dimensões simultaneamente.
2. Flexibilidade Operacional e Governança Centralizada com RDBMS
RDBMS continua sendo insubstituível onde consistência e integridade são essenciais. NoSQL se destaca onde elasticidade e agilidade são prioritárias. Arquiteturas híbridas permitem:
- Manter transações ACID onde necessário.
- Aproveitar schema flexível em fontes com mutabilidade alta.
- Centralizar governança, auditoria e controle de acesso sobre dados dispersos.
3. Ferramentas e Padrões de Integração Madura
A evolução de tecnologias tornou a interoperabilidade mais acessível e operacional:
| Tecnologia / Padrão | Função |
|---|---|
| Data Virtualization (Denodo, Red Hat) | Queries federadas em múltiplas fontes sem mover dados |
| Lakehouse frameworks (Delta, Iceberg) | Integração entre RDBMS, NoSQL e Data Lakes com schema enforcement |
| ETL/ELT modernos (dbt, Fivetran) | Transformação e sincronização de dados entre SQL e NoSQL |
| Change Data Capture (CDC) | Sincronização em tempo real entre sistemas distintos |
Cenário Técnico Típico
[ PostgreSQL ] ← FDW → [ MongoDB ]
↑ ↑
[ API REST ] [ Logs de Microservices ]
↓ ↓
[ Data Warehouse / Lakehouse (Snowflake, Databricks) ]
Consultas federadas, replicação com CDC e governança unificada são elementos padrão nesse tipo de arquitetura em 2025.
Casos Reais por Setor
| Setor | RDBMS | NoSQL |
|---|---|---|
| E-commerce | Transações, contas | Catálogo, reviews, sessões |
| Finanças | Ledger, conformidade | Logs de risco, alertas de fraude |
| Saúde | Prontuários, registros clínicos | Imagens, anotações médicas |
| Gaming | Contas, pagamentos | Eventos de jogo, interações do usuário |
Considerações Finais
A interoperabilidade entre RDBMS e NoSQL não é um conceito transitório nem uma solução provisória para problemas pontuais. Ela reflete uma necessidade arquitetural para lidar com o ecossistema de dados heterogêneo que as aplicações modernas impõem.
Em vez de escolher um modelo único, as organizações estão estruturando seus sistemas para tirar proveito do melhor de cada paradigma, suportadas por ferramentas maduras e padrões de integração que tornam possível operar ambientes híbridos com eficiência, escalabilidade e governança.
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