O que aprendi ao recuperar uma base de dados corrompida no ambiente de produção

Trabalhar com sistemas em produção é lidar com o imprevisto todos os dias. Nem sempre há tempo para parar, e nem sempre as falhas dão sinais claros de que algo maior está por vir. Quando um ambiente crítico começa a apresentar erros de integridade em um banco de dados, o melhor momento para agir é o primeiro sinal de alerta, não o último, pois a solução para um problema simples, será mais rápida e efetiva do que para resolver um maior.

Recentemente, precisei lidar com um problema sério em uma base de dados Firebird que corrompeu em produção, os primeiros erros surgiram de forma intermitente, mas a operação não podia parar. O sistema continuou rodando, e as falhas aumentaram até o ponto em que o banco apresentou o erro wrong pages, o que antes apenas algumas funções do sistema não funcionava, virou pesadelo porque depois do erro parou tudo. Nesse momento, a prioridade já não era mais corrigir o problema, mas salvar o que ainda podia ser recuperado.

O processo de recuperação começou com uma cópia da base, tentando isolar a origem do problema, as ferramentas padrões para correção, como gfix e gbak, ajudaram até certo ponto, mas não foram suficientes para devolver a consistência completa. A solução foi remover índices corrompidos para estabilizar a estrutura, a partir disso, reconstruir para que a base voltasse a funcionar. O problema é que, ao remover índices em grande quantidade, parte importante da performance e da lógica de acesso seria perdida. A partir desse ponto, em vez de apenas restaurar, passei a comparar a base corrompida com a base restaurada, buscando entender quais índices estavam faltando. Extraí toda a estrutura da base original e filtrei apenas os comandos responsáveis pela criação de índices e constraints. Em seguida, gerei uma lista com os índices da base original e outra com os índices da base restaurada. A ideia era identificar o que existia antes e o que estava faltando agora.

No início, tentei fazer essa comparação usando ferramentas simples de linha de comando, porém, com o volume de dados e as diferenças de formatação nos arquivos, o método manual começou a se tornar inviável. Foi então que decidi automatizar o processo, escrevi um script em Python capaz de cruzar as informações das duas bases, identificar os índices ausentes e gerar automaticamente um arquivo pronto para recriação. Essa automação eliminou o risco de erro humano e trouxe eficiência para uma tarefa que poderia levar horas se feita de forma manual. A base voltou a ter todos os índices originais e o desempenho esperado, sem comprometer a integridade dos dados. Essa experiência me trouxe uma reflexão importante sobre a gestão de sistemas críticos. O problema não começou na falha, começou quando os primeiros sinais foram ignorados, pois alegaram que as vendas precisavam continuar.

Em muitos ambientes, existe a resistência natural em interromper um sistema em produção, a prioridade é manter a operação ativa, mas há momentos em que a pausa é o único caminho seguro. O custo de parar por algumas horas pode ser muito menor do que o impacto de uma falha que paralisa tudo por dias. Uma base de dados que apresenta alertas constantes está pedindo atenção, e adiar a manutenção pode transformar um ajuste simples em um problema estrutural. Esse caso reforçou a importância de três pontos essenciais, o monitoramento constante, decisões preventivas e automação de processos. É fundamental aprender a reconhecer as falhas no início e agir com estratégia, quando isso acontece, a diferença entre uma crise e uma solução pode estar apenas na decisão de parar por um momento e corrigir o caminho.