Se tecnologias de banco de dados oferecessem desempenho, flexibilidade e segurança ao mesmo tempo, a maioria dos profissionais se contentaria em obter dois desses três itens — e provavelmente teria de aceitar alguns compromissos. Sistemas otimizados para velocidade exigem ajustes manuais; plataformas flexíveis podem impor custos quando decisões iniciais viram limitações; e a segurança, infelizmente, às vezes aparece como um complemento, deixando DBAs dependentes de conhecimentos internos para não causar quebras.
RavenDB nasceu justamente da percepção do fundador sobre os custos acumulados desses trade-offs e dos problemas inerentes a eles. A ideia foi criar um sistema de banco de dados que não obrigasse desenvolvedores e administradores a escolher entre vantagens conflitantes.
Abstraindo a complexidade
Oren Eini, fundador e CTO da RavenDB, trabalhava como consultor freelancer de performance de banco de dados há quase duas décadas. Em entrevista exclusiva, ele contou que frequentemente encontrava equipes competentes “se cavando um buraco” à medida que os sistemas sob sua responsabilidade cresciam em complexidade. Os problemas, segundo Eini, não provinham da falta de habilidade dos desenvolvedores, mas de arquiteturas que incentivam projetos frágeis e penalizam quem segue por esses caminhos. RavenDB surgiu como uma forma de reduzir o atrito quando as exigências do negócio batem de frente com o esquema do banco de dados.
A plataforma prioriza desempenho e adaptabilidade sem, idealmente, depender de intervenções constantes de especialistas. Munido de experiência prática, Eini criou a RavenDB, que já é distribuída há mais de quinze anos — bem antes do interesse atual por desenvolvimento assistido por IA. O objetivo, diz ele, é que com o tempo o banco se adapte ao que a organização realmente precisa, e não ao que se imaginou no momento da implantação. “Quando falo com pessoas de negócios,” afirma Eini, “digo a elas que eu cuido da complexidade de propriedade dos dados.”
Indexação e otimização observacional
Em vez de exigir que desenvolvedores ou DBAs antecipem todos os padrões de consulta possíveis, RavenDB observa as consultas conforme são executadas. Se detectar que uma consulta se beneficiaria de um índice, ele cria esse índice em segundo plano, com sobrecarga mínima para o processamento em curso. Isso contrasta com muitos bancos relacionais, onde esquema e estratégia de indexação são definidos pelos desenvolvedores iniciais e ficam difíceis de alterar à medida que a organização muda.
Eini compara esse modelo a lançar as fundações de um prédio antes de decidir onde estarão portas e pilares: a estratégia pode funcionar, mas, se o negócio muda de direção ao longo dos anos, o custo por se arrepender dessas decisões iniciais pode ser elevado. Ele citou o exemplo de um cliente europeu que enfrentou dificuldades para se expandir aos EUA porque seu banco assumia uma taxa única de IVA armazenada em um único campo — um esquema inadequado para a complexidade de impostos estaduais e federais americanos. Decisões aparentemente simples do passado, sem grande reflexão (no caso, por conta de um IVA europeu bastante padronizado), acabaram acumulando dívida técnica e dor financeira para gerações seguintes.
Pequenas otimizações, grande impacto
Muita da atração da RavenDB aparece em detalhes práticos que tornam o banco mais rápido e fácil de operar. Paginação, por exemplo, costuma exigir duas chamadas em muitos sistemas (uma para buscar a página de resultados e outra para contar os registros correspondentes); a RavenDB retorna ambos em uma única consulta. Otimizações desse tipo, isoladas, podem parecer menores, mas em escala se multiplicam, reduzindo atrito em cada ponto. “Se você alisa o atrito por toda parte, acaba com um sistema muito bom em que você não precisa lidar com atrito,” diz Eini.
A redução dos atritos melhora performance e simplifica o trabalho do desenvolvedor. Dados relacionados podem ser incorporados sem os custos associados a joins em bancos relacionais, permitindo consultas complexas em uma única viagem ao servidor. Engenheiros de software não precisam ser especialistas em bancos de dados: formulam consultas com sintaxe semelhante ao SQL para as APIs da RavenDB.
Recursos integrados e transações ACID
Em comparação com outros bancos NoSQL, RavenDB oferece transações ACID completas por padrão e reduz complexidade operacional ao incorporar recursos que normalmente demandariam sistemas externos — ETL, pipelines, subscriptions, busca por texto completo, contadores, séries temporais, entre outros. Essa concentração de funcionalidades faz com que desenvolvedores e administradores passem menos tempo ajustando componentes auxiliares, o que também beneficia quem controla os custos da organização.
Escalabilidade sem dor
RavenDB foi projetado para escalar com facilidade. É possível criar clusters multi-nó para suportar um grande número de usuários concorrentes, e esses clusters são montados sem configurações manuais demoradas. “Com RavenDB, isso é custo normal de negócio,” afirma Eini. Em fevereiro deste ano a RavenDB Cloud anunciou a versão 7.2.
IA como ferramenta profissional — e com limites
Nesta época em que a IA é parte das discussões, a RavenDB introduziu um Assistente de IA que Eini descreve como “na prática, […] um DBA virtual que entra dentro do seu banco de dados.” A ênfase é que ele está “dentro”: é desenhado para desenvolvedores e administradores, não para usuários finais, respondendo perguntas sobre indexação, uso de armazenamento e comportamento do sistema.
Eini é cético quanto a conceder às IAs acesso irrestrito a repositórios de dados. Permitir que uma IA atue como zelador genérico de informações sensíveis cria riscos de segurança difíceis de conter. Na RavenDB, o assistente herda as permissões do usuário que o invoca e não tem acesso privilegiado próprio. “Qualquer coisa que ele saiba sobre sua instância RavenDB acontece porque, nos bastidores, ele está acessando seu sistema com as suas permissões,” explica.
A estratégia de IA da empresa é oferecer recursos opinativos para desenvolvedores e administradores — gerar consultas, explicar índices, ajudar na exploração de esquemas e responder a questões operacionais — sempre com chamadas limitadas por validação de operador e privilégios. As equipes também ganham suporte a recursos como busca vetorial, embeddings nativos, indexação no servidor e integração agnóstica com LLMs externos, permitindo implementar funcionalidades orientadas por IA nas aplicações sem expor a empresa a riscos ou problemas de conformidade.
Segurança e superfície de ataque
Segurança e gestão de risco são áreas em que RavenDB busca se diferenciar. Eini comentou a vulnerabilidade conhecida como MongoBleed, que expôs dados de instâncias MongoDB não autenticadas devido à interação entre compressão e código de autenticação. Ele vê esse tipo de falha como um erro arquitetural resultante da mistura entre caminhos de código de propósito geral e caminhos críticos de segurança: “a razão de isso ser uma vulnerabilidade é especificamente o fato de você estar tentando misturar preocupações.”
A RavenDB aplica infraestrutura criptográfica estabelecida para tratar da autenticação antes que qualquer lógica de banco de dados seja invocada. Mesmo que uma falha venha de outro lugar, a superfície de ataque seria menor porque usuários não autenticados nunca alcançam os caminhos de código geral — essa separação arquitetural limita o raio de impacto.
Migração e adoção
A RavenDB usa uma linguagem de consulta familiar, parecida com SQL, e a maioria das equipes precisa de no máximo um dia para se familiarizar. Quando há atrito na adoção, Eini aponta que ele costuma vir de pressupostos trazidos de outras plataformas sobre segurança e alta disponibilidade, preocupações que já estão incorporadas ao design da RavenDB e, portanto, não geram trabalho adicional significativo.
Originada da experiência do fundador com dores operacionais, a diferença da RavenDB resulta de decisões acumuladas de design: indexação em segundo plano, otimização orientada por consultas, separação entre segurança e autenticação e, mais recentemente, restrições no uso de ferramentas de IA. No uso diário, desenvolvedores encontram menos arestas cortantes; a longo prazo, líderes de negócio notam redução de custos, sobretudo em momentos de mudança — combinação que, em muitos contextos, tem força para substituir plataformas arraigadas.
A RavenDB participará do TechEx Global em Londres, nos dias 4 e 5 de fevereiro, no Olympia, onde representantes da empresa estarão presentes.
