Os conceitos de banco de dados são fundamentais para entendermos como as informações são armazenadas e gerenciadas nos sistemas computacionais.
Com a crescente importância dos dados na atualidade, tornou-se essencial que profissionais de tecnologia da informação compreendam cada um desses conceitos e como aplicá-los de maneira eficiente.
A gestão de dados é um processo complexo e envolve diversos conceitos, como schema, modelo de dados, SQL, índices e backup, dentre outros. Cada um desses termos possui um papel importante dentro das empresas, e compreender sua função é crucial para garantir a segurança e eficiência dos sistemas de informação.
No decorrer deste artigo, falaremos mais detalhadamente sobre esses conceitos, sua importância e como aplicá-los na gestão corporativa.
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O que é um banco de dados? Qual o significado?
O banco de dados é uma ferramenta fundamental no mundo da tecnologia e tem sido utilizado desde os primeiros computadores, na década de 1960. Antes disso, os dados eram armazenados em arquivos físicos, tornando o processo de busca e gerenciamento muito lento e complicado, principalmente para grandes marcas.
Os primeiros eram baseados no modelo hierárquico, onde as informações eram organizadas em uma estrutura de árvore, com um nó principal e vários nós secundários. Essa estrutura facilitava a busca por informações, mas limitava a flexibilidade e a escalabilidade do sistema.
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Na década de 1970, o modelo relacional foi desenvolvido por Edgar Codd, que propôs um novo tipo de estrutura de dados baseado em tabelas, colunas e linhas. Esse modelo permitia uma maior flexibilidade e escalabilidade do sistema, além de facilitar a manutenção e o gerenciamento dos dados.
Com o passar dos anos, o banco de dados evoluiu muito e passou a ser utilizado em diversas áreas, como finanças, saúde, comércio, educação, dentre outras. Hoje em dia, praticamente todas as empresas e organizações utilizam algum tipo deles.
A importância do banco de dados na atualidade é imensa. Afinal, os dados se tornaram um dos recursos mais valiosos para as empresas e organizações. Por meio deles, é possível armazenar e gerenciar informações sobre clientes, produtos, transações, entre outras, o que permite a tomada de decisões mais precisas e eficientes.
As marcas sabem, por exemplo, quais são os clientes que devem, quanto devem e muitos outros pontos.
Também é fundamental para garantir a segurança e a privacidade das informações, por meio de mecanismos como autenticação, autorização e criptografia. No entanto, com o crescente número de ataques cibernéticos, a segurança tornou- se uma das principais preocupações das empresas e organizações.
Enfim, sintetizando o que foi dito até o momento, trata-se de uma ferramenta essencial no mundo da tecnologia, que permite o armazenamento, gerenciamento e proteção de informações valiosas para as empresas e organizações. Sem um banco, a gestão de dados seria muito mais difícil e ineficiente, dificultando a tomada de decisões e a realização de negócios.
Tipos de banco de dados
Existem vários tipos de banco de dados, cada um com suas características e funcionalidades específicas. Abaixo, listamos os principais tipos de banco de dados e o que cada um significa:
Banco de dados relacional: é o tipo mais comum, utiliza uma estrutura baseada em tabelas, colunas e linhas. As informações são organizadas de maneira relacional, possibilitando uma grande flexibilidade e escalabilidade do sistema.
Banco de dados hierárquico: utiliza uma estrutura de árvore, com um nó principal e vários nós secundários.É mais restrito e menos flexível do que o relacional, mas pode ser útil em situações específicas.
Banco de dados orientado a objetos: armazena dados no formato de objetos, que podem incluir métodos e atributos. Indicado e utilizado em aplicações que manipulam objetos complexos, como jogos e sistemas de realidade virtual.
Banco de dados de texto completo: Armazena e pesquisa grandes quantidades de texto. Permite a busca de palavras-chave e a realização de consultas avançadas em documentos.
Banco de dados distribuído: permite que informações sejam armazenadas em vários servidores diferentes, aumentando a escalabilidade e a disponibilidade do sistema. Indicado para aplicações de grande porte e alta disponibilidade.
Cada tipo de banco de dados tem suas vantagens e desvantagens. Dessa forma, a escolha do modelo mais adequado depende das necessidades específicas de cada aplicação.
Banco de dados relacional
O banco de dados relacional é um dos tipos mais comuns e tem sido amplamente utilizado desde a década de 1970. Utiliza uma estrutura baseada em tabelas, colunas e linhas, onde os dados são organizados de maneira relacional.
As informações são armazenadas em tabelas, onde cada tabela representa uma entidade específica (como clientes, produtos ou vendas), e as colunas representam as características dessas entidades. Por exemplo, uma tabela de clientes pode ter colunas como nome, endereço, telefone e email.
As tabelas são relacionadas entre si por meio de chaves primárias e chaves estrangeiras, que permitem organização de maneira lógica e coerente. Por exemplo, uma tabela de vendas pode estar relacionada com uma tabela de produtos por meio do código do produto.
Uma das principais vantagens do banco de dados relacional é a sua flexibilidade e escalabilidade. É possível adicionar novas tabelas e colunas conforme a necessidade, sem comprometer a integridade do sistema. Além disso, o modelo relacional permite a realização de consultas complexas e a geração de relatórios precisos.
São amplamente utilizados em diversas áreas, como finanças, saúde, comércio, educação, dentre outras.
Banco de dados não relacional
O banco de dados não relacional, também conhecido como NoSQL, é um tipo de banco de dados que difere do modelo relacional ao não utilizar uma estrutura baseada em tabelas, colunas e linhas. Em vez disso, usa uma variedade de estruturas de dados, como documentos, grafos e chaves-valor, para armazenar informações.
Os NoSQL surgiram na década de 2000, como uma alternativa aos bancos de dados relacionais, especialmente para aplicações que exigem grande escalabilidade e flexibilidade. Amplamente utilizados em aplicações web, redes sociais, jogos e outras aplicações que manipulam grandes quantidades de informações.
Cada tipo de banco de dados NoSQL tem suas próprias características e funcionalidades específicas. Os bancos de dados baseados em documentos, por exemplo, armazenam informações em documentos estruturados, como arquivos JSON ou XML. Os bancos de dados baseados em grafos utilizam uma estrutura de nós e arestas para representar as relações entre os dados.
Uma das principais vantagens dos bancos de dados NoSQL é a sua escalabilidade horizontal. Ou seja, a capacidade de adicionar novos servidores ao sistema para aumentar a capacidade de armazenamento e processamento.
Além disso, oferecem uma maior flexibilidade em relação aos bancos de dados relacionais, permitindo a inclusão de novos campos ou informações sem a necessidade de alterar a estrutura.
Glossário com conceitos e termos de banco de dados que todos deveriam saber
Abaixo, separamos os principais termos de banco de dados que você precisa saber para começar na área. Vem conosco e saiba mais!
1. Schema
O Schema no banco de dados é um conceito fundamental que define a estrutura lógica. Determina quais informações serão armazenadas e como elas serão organizadas dentro do sistema. O Schema também define as relações entre as tabelas, colunas e chaves primárias e estrangeiras.
É utilizado em todos os tipos de bancos de dados, desde os mais simples até os mais complexos, e é essencial para garantir a integridade e a eficiência do sistema. É indicado em outros campos da tecnologia, como programação e engenharia de software.
Curiosidade: o termo “schema” vem do grego e significa “plano” ou “modelo”. Na história, o modelo relacional, que utiliza o conceito de Schema, foi criado na década de 1970 por Edgar Codd. Desde então, o conceito de Schema tem sido amplamente utilizado em sistemas de informação em todo o mundo.
2. Chave Primária e Chave Estrangeira
As chaves primária e estrangeira são conceitos fundamentais no banco de dados que permitem a organização e a integridade. A chave primária é um campo (ou conjunto de campos) em uma tabela que identifica de forma única cada registro da tabela.
Enquanto isso, a chave estrangeira é um campo em uma tabela que faz referência à chave primária de outra tabela. Esses conceitos foram introduzidos pelo modelo relacional na década de 1970 e existem até hoje. São essenciais para garantir a integridade, evitando inconsistências e duplicações.
O conceito de chave primária e estrangeira é inspirado no mundo real, onde objetos são identificados por meio de chaves únicas, como números de identificação ou códigos de barras.
3. Backup
Backup no banco de dados é o processo de fazer uma cópia de segurança dos dados armazenados em um sistema. Essa cópia é feita para evitar a perda de dados em caso de falhas no sistema, como erros de hardware, ataques cibernéticos ou até mesmo erros humanos.
O backup é um procedimento crítico para assegurar a segurança e a integridade dos dados em um banco de dados. Permite que os dados possam ser recuperados em caso de perda ou corrupção, minimizando o impacto de falhas no sistema.
Existem várias técnicas de backup, como backup completo, backup incremental e backup diferencial, cada uma com suas próprias vantagens e desvantagens. O backup é uma prática padrão em todos os tipos de bancos de dados, desde os mais simples até os mais complexos.
4. Redundância de Dados
Redundância de dados no banco de dados é o armazenamento desnecessário de informações duplicadas em um sistema. Ocorre quando um mesmo dado é armazenado em várias tabelas ou em várias colunas da mesma tabela.
Embora a redundância de dados possa parecer útil para garantir a disponibilidade dos dados, é prejudicial ao desempenho do sistema. Afinal, informações duplicadas podem levar a inconsistências e conflitos de dados,tornando o sistema menos confiável e difícil de manter.
5. Integridade Referencial
Integridade referencial no banco de dados é um conceito que garante que os relacionamentos entre as tabelas sejam mantidos de forma consistente. Ou seja, cada registro em uma tabela deve ter um correspondente válido na tabela relacionada.
Esse conceito foi introduzido no modelo relacional na década de 1970 e é amplamente utilizado em todos os tipos de bancos de dados. É essencial para garantir a integridade dos dados e evitar inconsistências ou erros de dados.
A integridade referencial foi introduzida por Edgar Codd, considerado o pai do modelo relacional. Propôs a integridade referencial como uma forma de garantir a consistência dos dados em um sistema.
6. SQL
SQL (Structured Query Language) é uma linguagem de programação utilizada em bancos de dados relacionais para gerenciar, manipular e consultar dados. Foi desenvolvida na década de 1970 por Donald Chamberlin e Raymond Boyce e tornou-se a linguagem padrão para bancos de dados relacionais.
SQL é uma linguagem poderosa que permite a realização de consultas complexas, inserção de dados, atualização de registros e exclusão de informações. Ela é utilizada em sistemas de gestão de banco de dados (DBMS) como o Oracle, MySQL, PostgreSQL e Microsoft SQL Server, entre outros.
O nome SQL originalmente significava “Structured English Query Language”. Mas, durante o processo de padronização, a sigla foi alterada para “Structured Query Language” para evitar a confusão com a língua inglesa.
7. Dados Estruturados e Dados Não Estruturados
Dados estruturados e não estruturados são dois tipos de dados que diferem em sua organização e formato. Os dados estruturados são organizados em uma estrutura definida, como tabelas e colunas. Já os dados não estruturados, não seguem uma estrutura definida e podem ser textos, imagens, vídeos, e-mails, entre outros.
Com o avanço da tecnologia, a quantidade de dados gerados a cada dia aumentou consideravelmente. E, por isso, o gerenciamento de dados estruturados e não estruturados tornou-se uma questão importante em muitas empresas e organizações.
Os dados não estruturados representam cerca de 80% dos dados gerados atualmente, sendo que a maioria deles é gerada em mídias sociais, e-mails, chats e outros canais de comunicação digital. Enquanto isso, o gerenciamento de dados não estruturados tem sido um grande desafio para as empresas e organizações.
8. Funções de Agregação
As funções de agregação no banco de dados são usadas para realizar cálculos sobre um conjunto de dados. Elas permitem que você encontre informações estatísticas, como a soma, média, mínimo e máximo, dentre outros.
Essas funções são úteis para realizar análises e gerar relatórios a partir dos dados armazenados em um banco de dados. Elas funcionam agrupando os dados por categoria e aplicando uma função de agregação a cada grupo.
As funções de agregação são amplamente utilizadas em bancos de dados relacionais e são essenciais para análise de dados e tomada de decisões. Permitem que DBA resuma grandes quantidades de dados em informações significativas e úteis.
9. Stored Procedure
Stored procedures são rotinas de programação armazenadas dentro do banco de dados. São escritas em uma linguagem de programação como SQL e são chamadas de forma direta pelo usuário ou por outras aplicações.
As stored procedures são usadas para automatizar tarefas rotineiras, executar operações complexas e melhorar o desempenho do sistema. São particularmente úteis em bancos de dados grandes e complexos, onde a execução de consultas e operações pode ser demorada.
São uma das principais ferramentas de programação em banco de dados e melhoram a eficiência e a confiabilidade do sistema.
10. Algoritmos
Os algoritmos de classificação, regressão, clusterização, associação e previsão são técnicas de aprendizado de máquina usadas para analisar e extrair informações de dados.
Os algoritmos de classificação são usados para categorizar dados em diferentes classes ou categorias. Os algoritmos de regressão são usados para prever um valor numérico com base em dados históricos.
Os algoritmos de clusterização agrupam dados em clusters ou grupos com características semelhantes. Os algoritmos de associação são usados para descobrir relações entre diferentes itens ou eventos. Por fim, os algoritmos de previsão, que são usados para prever eventos futuros com base em dados históricos.
11. Modelo Estrela e Modelo Floco de Neve
O modelo estrela e o modelo floco de neve são modelos de projeto de bancos de dados relacionais. O modelo estrela é usado em data warehousing e é composto por uma tabela de fatos central cercada por tabelas de dimensões.
Já o modelo floco de neve, é uma variação do modelo estrela, no qual as tabelas de dimensões são normalizadas em várias tabelas menores, formando um formato semelhante a um floco de neve.
O modelo estrela é mais simples de entender e usar, mas pode ser menos flexível em termos de análise de dados. O modelo floco de neve é mais complexo, mas permite um maior nível de normalização e pode ser mais escalável. A escolha entre um modelo estrela ou floco de neve depende dos requisitos do projeto e da equipe de desenvolvimento.
12. Data Streaming
Data streaming é um conceito avançado e técnico na área de tecnologia da informação que se refere ao processo de transferência contínua de dados em tempo real de uma fonte para um destino. O streaming de dados é uma maneira eficiente de lidar com grandes quantidades de dados que precisam ser processados e analisados em tempo real, sem a necessidade de armazená-los em um local centralizado.
No contexto da tecnologia moderna, o streaming de dados é utilizado em várias aplicações, como transmissão de vídeos ao vivo, análise de dados em tempo real, sistemas de monitoramento e controle de processos industriais, entre outros.
Uma das principais vantagens do streaming de dados é que permite que os dados sejam consumidos em tempo real, à medida que são gerados, possibilitando uma tomada de decisão mais rápida e eficiente.
Para implementar o streaming de dados, o DBA deve deter um conjunto de tecnologias que permitam a transferência de dados em tempo real, como protocolos de comunicação de rede, sistemas de processamento distribuído e tecnologias de armazenamento de dados em tempo real. Além disso, é importante considerar as questões de segurança e privacidade dos dados durante o processo de streaming.
13. Elasticsearch
Elasticsearch é um mecanismo de busca e análise de dados distribuído e de código aberto, aplicado no banco de dados para permitir a busca e o processamento de grandes volumes de dados em tempo real. Utiliza o conceito de indexação para tornar os dados pesquisáveis e permite que as consultas sejam realizadas de forma rápida e eficiente, mesmo em grandes conjuntos de dados.
Além disso, o Elasticsearch é capaz de realizar análises de dados em tempo real, permitindo a extração de informações relevantes e a geração de insights valiosos para os negócios.
É frequentemente utilizado em conjunto com outras tecnologias relacionadas, como Logstash e Kibana, que permitem a ingestão de dados em tempo real e a visualização dos resultados das análises em um painel interativo.
O Elasticsearch também pode ser relacionado a outros termos importantes na área de tecnologia da informação, como Big Data, Data Warehousing e Business Intelligence.
Particularmente útil para empresas que precisam lidar com grandes quantidades de dados e desejam extrair insights valiosos para otimizar seus processos de negócios.
14. Outros termos importantes
- Data Mart
- Big Data
- MapReduce
- Hadoop
- Hive
- NoSQL
- MongoDB
- Cassandra
- Couchbase
- Redis
- Spark
- Análise de Dados em Tempo Real
- Apache Kafka
- Apache Storm
- Apache NiFi
- Grafos
- OrientDB
- ArangoDB
- Microsoft SQL Server
- Oracle Database
- MySQL
- PostgreSQL
- Amazon Web Services
- Microsoft Azure
- Google Cloud Platform
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