Um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) fornece uma base para vários aplicativos e serviços em uma empresa. Tecnologicamente, o RDBMS é considerado antigo. No entanto, a sólida base teórica da tecnologia de banco de dados relacional o manteve pertinente em uma indústria volátil.

É por isso que mesmo bancos de dados não relacionais para armazenar informações incluem recursos semelhantes a RDBMS, como a interface SQL no Hadoop. Alguns exemplos populares de sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional incluem Microsoft SQL Server e MySQL, que podem armazenar registros de funcionários, registros de clientes e outras informações comerciais.

O que é um sistema de gerenciamento de banco de dados?

Um sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) é um software projetado para armazenar, recuperar e gerenciar dados em um banco de dados. O DBMS mais prevalente em um sistema de banco de dados empresarial é o RDBMS. A forma completa de RDBMS é o sistema de gerenciamento de banco de dados relacional. Agora que está claro o que é um sistema de gerenciamento de banco de dados, vamos aprender sobre o sistema de gerenciamento de banco de dados relacional.

O que é um banco de dados relacional?

Um banco de dados relacional é um tipo de banco de dados que organiza dados em tabelas (também chamadas de relações) com linhas e colunas. Em um banco de dados relacional, cada linha representa um registro (ou tupla), e cada coluna representa um atributo (ou campo) dos dados. Bancos de dados relacionais usam linguagem de consulta estruturada (SQL) para gerenciar e recuperar dados.

Principais características de um banco de dados relacional

• Tabelas com esquema definido: A aplicação do esquema garante que os dados em um banco de dados relacional sejam estruturados em tabelas com colunas e tipos de dados predefinidos.
• Chaves primárias e estrangeiras: Os relacionamentos entre tabelas são estabelecidos usando chaves primárias, que identificam exclusivamente cada registro e chaves estrangeiras, que vinculam dados em diferentes tabelas. Cada tabela tem uma chave primária, e os relacionamentos entre tabelas são estabelecidos usando chaves estrangeiras.
• Conformidade com ACID: Seguem os bancos de dados relacionais ACID (Princípios de atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade), tornando as transações confiáveis ​​ao evitar atualizações parciais, mantendo a integridade dos dadose suporte ao acesso simultâneo.
• Normalização: Reduz a redundância de dados e melhora a eficiência organizando os dados em várias tabelas relacionadas.
• Escalabilidade: Tradicionalmente, bancos de dados relacionais escalam verticalmente, o que significa que eles exigem hardware mais potente para lidar com cargas de trabalho maiores. No entanto, técnicas modernas suportam escala horizontal, permitindo que bancos de dados distribuídos gerenciem dados em larga escala de forma eficiente.

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O que é Relational Database Management System with Example?

De acordo com o modelo relacional da EF Codd, um RDBMS permite que os usuários construam, atualizem, gerenciem e interajam com um banco de dados relacional, permitindo o armazenamento de dados em forma de tabela. Portanto, considere o RDBMS como um sistema avançado de gerenciamento de dados que facilita muito a obtenção de insights a partir dos dados. Mas por que precisamos de um banco de dados relacional?

Hoje, várias empresas usam arquitetura de banco de dados relacional em vez de arquivos simples ou bancos de dados hierárquicos para o sistema de gerenciamento de banco de dados da empresa (DBMS). Então, qual é o motivo para criar um banco de dados relacional? Um banco de dados relacional foi desenvolvido para lidar com eficiência com uma ampla variedade de formatos de dados e consultas de processo. E como os dados em um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional são organizados?

A resposta para isso é simples: um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional organiza os dados em tabelas que podem ser vinculadas internamente dependendo dos dados compartilhados. Isso permite que um usuário recupere facilmente uma ou mais tabelas com apenas uma consulta. Por outro lado, o arquivo simples armazena dados em uma única estrutura de tabela, que é menos eficiente e consome mais espaço e memória.

Portanto, precisamos de um banco de dados relacional. Um exemplo de sistema de gerenciamento de banco de dados relacional pode ser um departamento de produção em uma organização que aproveita esse modelo para processar compras e rastrear estoque.

O sistema de gerenciamento de banco de dados ou sistema de gerenciamento de banco de dados relacional mais comercialmente disponível e em uso hoje é a Linguagem de Consulta Estruturada (banco de dados SQL) para acessar o banco de dados.
Outros exemplos de sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional amplamente usados ​​incluem o banco de dados Oracle, MySQL, PostgreSQL (um banco de dados relacional de código aberto) e Microsoft SQL Server. Estruturas RDBMS são comumente usadas para executar quatro operações básicas: CRUD (criar, ler, atualizar e excluir), que são críticas para dar suporte ao gerenciamento consistente de dados.

Agora que você conhece a definição de um RDBMS, vamos ver como ele difere de um DBMS e as características de um sistema de banco de dados relacional.

Diferenças entre RDBMS e DBMS

Existem algumas diferenças contrastantes entre RDBMS e DBMS. Um RDBMS é uma versão avançada de um DBMS. Ao contrário de um DBMS que gerencia bancos de dados em uma rede de computadores e discos rígidos, um banco de dados RDBMS ajuda a manter relacionamentos entre suas tabelas.

Aqui estão algumas das principais diferenças entre um RDBMS e um DBMS:

• Número de operadores:

  Um DBMS permite apenas um único operador simultaneamente, enquanto vários usuários podem operar um RDBMS simultaneamente. Um RDBMS usa algoritmos complexos que permitem que vários usuários acessem o banco de dados enquanto preservam a integridade dos dados simultaneamente, reduzindo significativamente o tempo de resposta.

• Necessidade de hardware e software:

  Um DBMS utiliza menos recursos de armazenamento e recuperação de dados do que um RDBMS. Este último é mais complexo devido à sua estrutura multi-tabela e capacidade de referência cruzada, tornando-o mais caro do que um SGBD. Os RDBMSs também são geralmente usados ​​para aplicativos de classe empresarial, enquanto os DBMSs são mais comumente utilizados para aplicativos menores e específicos de propósito.

• Modificação de dados:

  Alterar dados em um DBMS é bastante difícil, enquanto você pode modificar facilmente dados em um RDBMS usando uma consulta SQL. Assim, os programadores podem alterar / acessar vários elementos de dados simultaneamente. Esse é um dos motivos pelos quais um RDBMS é mais eficiente que um DBMS.

• Volume de dados:

  Um DBMS é mais adequado para lidar com baixo volume de dados, enquanto um RDBMS pode lidar com grandes volumes de dados.

• Chaves e índices:

  Um SGBD não envolve chaves e índices, enquanto um RDBMS especifica um relacionamento entre os elementos de dados por meio de chaves e índices.

• A consistência dos dados:

  Como um SGBD não segue o modelo ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade), os dados armazenados podem apresentar inconsistências. Em contrapartida, um RDBMS segue o modelo ACID, tornando-o estruturado e consistente.

• Estrutura do banco de dados:

  Um DBMS funciona armazenando dados em um estrutura hierárquica, enquanto um RDBMS armazena dados em tabelas.

• Velocidade de busca de dados:

  Em um SGBD, o processo é relativamente lento, especialmente quando os dados são complexos e extensos. Isso ocorre porque cada um dos elementos de dados deve ser buscado individualmente. Em um RDBMS, os dados são buscados mais rapidamente devido à abordagem relacional. Além disso, o SQL facilita a recuperação de dados mais rápida em um RDBMS.

• Bancos de dados distribuídos:

  Um DBMS não suporta bancos de dados distribuídos, enquanto um RDBMS oferece suporte completo a bancos de dados distribuídos.

• Arquitetura cliente-servidor:

  Ao contrário de um DBMS, um RDBMS suporta arquitetura cliente-servidor.

Como funciona um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional?

Os dados são armazenados em um banco de dados relacional na forma de várias tabelas. Surge aqui uma questão-chave: como funciona uma estrutura de banco de dados e como ela é implementada? Vamos entender isso em detalhes.

Uma estrutura de banco de dados funciona organizando cada tabela em linhas (conhecidas como registros/tuplas) e colunas (conhecidas como campos/atributos). Tabelas, colunas e linhas são os três principais componentes de um banco de dados relacional.

Aqui está um exemplo de um tipo de banco de dados de negócios para processar pedidos de clientes. Nesse tipo de banco de dados, a primeira coluna contém o ID do cliente, que é a chave primária. A chave primária é usada para identificar cada registro exclusivo em uma tabela. Cada coluna (ou atributo) armazena bits de informação e o banco de dados atribui um ID de cliente exclusivo a cada linha.

Exemplo de banco de dados relacional. Fonte: Guru99

A estrutura de dados usada para implementar um banco de dados relacional é a seguinte:

Como visto no exemplo acima, a estrutura de dados de uma única tabela. Embora mais comumente, os dados sejam mais complexos e armazenados em várias tabelas. As tabelas são então conectadas com base em relacionamentos pré-existentes.

As tabelas podem ser conectadas de diferentes maneiras, como:

• Um registro em uma tabela pode estar relacionado a outro registro em uma tabela diferente (relacionamento 1: 1)
• Um registro em uma tabela pode estar relacionado a vários registros em outras tabelas (relação 1: M)
• Vários registros de tabela podem ser vinculados a vários registros em uma tabela diferente (relacionamento M: N)

No entanto, antes de as tabelas serem criadas, um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional deve garantir que:

• Cada tabela possui uma chave primária exclusiva, que não possui valores nulos.
• A chave estrangeira, que é usada para se relacionar com 2 tabelas, é preservada em uma tabela e se refere à chave primária de outra tabela.
• Nenhuma coluna possui um valor nulo (célula vazia).

Um RDBMS geralmente vem com dicionários de dados e coleções de metadados, que são benéficas no gerenciamento de dados. Um dicionário de dados define os objetos de dados de cada usuário no banco de dados. Como resultado, ajuda os usuários a identificar todos os objetos que existem no banco de dados e quem pode acessá-los.

Por exemplo, é humanamente impossível lembrar de todas as tabelas armazenadas em um enorme banco de dados. Se você deseja pesquisar uma tabela específica, como Produtos, pode usar um dicionário de dados para pesquisar todas as tabelas denominadas Produtos. Em seguida, você pode identificar o necessário na lista de tabelas.

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Banco de dados relacional vs. banco de dados não relacional

A principal diferença entre bancos de dados relacionais e não relacionais está em como eles armazenam e estruturam os dados. Os bancos de dados relacionais usam um formato estruturado, baseado em tabelas, com esquemas predefinidos, enquanto os bancos de dados não relacionais (NoSQL) usam modelos de dados flexíveis projetados para escalabilidade e casos de uso de alto desempenho.

Bancos de dados relacionais

Um banco de dados relacional organiza dados em tabelas com linhas e colunas, impondo relacionamentos rígidos por meio de chaves primárias e estrangeiras. Ele segue a conformidade com ACID, garantindo integridade, consistência e confiabilidade dos dados. As consultas são realizadas usando SQL.

Características:

• Baseado em esquema: Requer um esquema predefinido com dados estruturados.
• Consistência forte: Garante transações confiáveis ​​usando princípios ACID.
• Normalização: Minimiza a redundância estruturando dados em tabelas relacionadas.
• Escalabilidade: Escalas tradicionais verticalmente (atualizando o hardware).

Exemplos: MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle, IBM Db2

Bancos de dados não relacionais

Um banco de dados não relacional armazena dados em um formato flexível, como pares de chave-valor, documentos, gráficos ou armazenamentos de colunas largas. Ele é otimizado para escalabilidade e processamento de alta velocidade, tornando-o adequado para aplicativos de larga escala com dados não estruturados ou semiestruturados.

Características:

• Esquema sem esquema ou flexível: Adapta-se às mudanças nas estruturas de dados.
• Consistência eventual: Prioriza disponibilidade e desempenho em detrimento de consistência estrita.
• Alta escalabilidade: Normalmente escalas horizontalmente (distribuindo dados entre vários servidores).
• Projetado para big data: Lida com grandes volumes de dados com operações de alta velocidade.

Tipos de bancos de dados NoSQL:

• Lojas de Documentos – Armazene documentos JSON/XML semiestruturados (por exemplo, MongoDB, CouchDB).
• Lojas de valor-chave – Armazene dados como pares de chave-valor (por exemplo, Redis, DynamoDB).
• Lojas de colunas largas – Organize os dados em colunas flexíveis (por exemplo, Apache Cassandra, HBase).
• Bases de dados de gráfico – Armazene relacionamentos como nós e arestas (por exemplo, Neo4j, Amazon Neptune).

Exemplos: MongoDB, Cassandra, Redis, DynamoDB, Neo4j

Vantagens do Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Relacional

As vantagens de um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional oferecem uma visão sistemática dos dados, o que ajuda as empresas a melhorar seus processos de tomada de decisão, aprimorando diferentes áreas.

Várias outras vantagens de um modelo de banco de dados relacional:

Segurança de dados aprimorada

Os recursos de autorização e controle de acesso no software de banco de dados relacional suportam criptografia e descriptografia avançadas, permitindo que os administradores de banco de dados gerenciem o acesso aos dados armazenados. Isso oferece benefícios significativos em termos de segurança. Além disso, os operadores podem modificar o acesso às tabelas do banco de dados e até mesmo limitar os dados disponíveis a outros. Isso torna os RDBMSs uma solução de armazenamento de dados ideal para empresas onde a alta administração precisa controlar o acesso aos dados para funcionários e clientes.

Reter a consistência dos dados

É mais fácil adicionar novos dados ou modificar tabelas existentes em um RDBMS enquanto mantém a consistência dos dados com o formato existente. Isso ocorre principalmente porque um RDBMS é compatível com ACID.

Melhor flexibilidade e escalabilidade

Um RDBMS oferece mais flexibilidade ao atualizar dados, pois as modificações só precisam ser feitas uma vez. Por exemplo, atualizar os detalhes na tabela principal atualizará automaticamente os arquivos relevantes e evitará o trabalho de alterar vários arquivos um por um. Além disso, cada tabela pode ser alterada de forma independente sem perturbar as outras. Isso torna os bancos de dados relacionais escalonáveis ​​para volumes crescentes de dados.

Manutenção fácil

Os bancos de dados relacionais são considerados de baixa manutenção porque os usuários podem testar, regular, corrigir e fazer backup de dados rapidamente, pois a ferramenta de automação no RDBMS ajuda a sistematizar essas tarefas.

Risco reduzido de erros

No software de banco de dados relacional, você pode verificar facilmente se há erros nos dados em diferentes registros. Além disso, como cada item de dados é armazenado em um único local, não há possibilidade de versões mais antigas desfocarem a imagem.

Conclusão

Com o tempo, os RDBMSs evoluíram para fornecer otimização de consulta cada vez mais avançada e plugins sofisticados para desenvolvedores corporativos. Como resultado, existem vários aplicativos corporativos de sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional. Eles também servem como um ponto focal em vários aplicativos, como relatórios, análises e armazenamento de dados.

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