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O que é um banco de dados?

Junho 3rd, 2024

Um banco de dados é um sistema de armazenamento que armazena dados de maneira organizada para fácil acesso e gerenciamento.

Apenas nos últimos dois anos, 90% dos dados do mundo foi criado, e o volume de dados globais dobra a cada dois anos. Todos esses dados são armazenados em bancos de dados. Assim, quer você esteja verificando a previsão do tempo no seu celular, fazendo uma compra on-line ou até mesmo lendo este blog, você está acessando dados armazenados em um banco de dados, destacando sua importância no mundo moderno. gestão de dados.

Então, vamos nos aprofundar no que são bancos de dados, seus tipos e ver como eles melhoram o desempenho dos negócios.

Definição de banco de dados

Um banco de dados é uma coleção estruturada de dados projetada para armazenar, gerenciar e recuperar informações. Em um banco de dados, também denominado BD, os dados normalmente são organizados em tabelas, definidas por linhas e colunas, como um layout de planilha que facilita a organização dos dados. A estrutura facilita a consulta de dados, o que é feito principalmente usando Structured Query Language (SQL) – a linguagem usada para interagir com bancos de dados relacionais. Você precisa de um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS), ou software de banco de dados, para interagir com um banco de dados e gerenciar (acessar, modificar, atualizar ou excluir) os dados que ele contém.

Esses sistemas garantem que você possa interagir com o banco de dados por meio de uma interface unificada. Alguns exemplos de SGBD incluem:

A funcionalidade dos bancos de dados se estende a diversas operações, como inserção de novos dados, atualização de dados existentes, exclusão de dados antigos e consulta de dados com base em critérios específicos. Por exemplo, em um banco de dados contendo informações de clientes, talvez você queira recuperar dados de todos os clientes que moram em uma cidade específica. O critério neste caso seria “Cidade igual a Nova York”. Isso resultaria em um conjunto de dados de clientes cujo campo cidade no banco de dados corresponde a “Nova York”. Este tipo de critério de recuperação de dados é conhecido como operação de “seleção” e é uma função central facilitada pelo SQL.

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Tipos de bancos de dados

Existem diferentes tipos de bancos de dados. O banco de dados certo para sua organização será aquele que atende aos seus requisitos específicos, como gerenciamento de dados não estruturados, acomodando grandes volumes de dados, recuperação rápida de dados ou melhor mapeamento de relacionamento de dados. Aqui estão alguns tipos de bancos de dados:

  • Bancos de dados relacionais (bancos de dados SQL)

Os bancos de dados relacionais também são chamados de bancos de dados SQL. Como o nome sugere, estas bases de dados baseiam-se num modelo relacional onde os dados são organizados em tabelas (entidades) com linhas (tuplas) e colunas (atributos). Sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) use SQL para consultar e gerenciar dados. Alguns exemplos de bancos de dados relacionais incluem MySQL, PostgreSQL e SQL Server.

Os bancos de dados relacionais são excelentes para aplicações que exigem forte integridade de dados, consultas e transações complexas, como sistemas financeiros, sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP).

  • Bancos de dados não relacionais (bancos de dados NoSQL)

Ao contrário dos bancos de dados relacionais, os bancos de dados NoSQL, também chamados de bancos de dados não relacionais, não requerem um esquema fixo. Esses bancos de dados são adequados para gerenciar dados semiestruturados ou não estruturados. Os tipos de bancos de dados NoSQL incluem armazenamentos de documentos, como MongoDB, armazenamentos de valores-chave, como Redis, e armazenamentos de família de colunas, como Cassandra.

Esses bancos de dados são ideais para aplicações de big data, aplicações web em tempo real e sistemas distribuídos. Alguns casos de uso comuns incluem gerenciamento de redes sociais e gerenciamento de conteúdo.

  • Bancos de dados hierárquicos

O modelo de banco de dados hierárquico organiza os dados em uma estrutura semelhante a uma árvore com relacionamentos pai-filho. Cada tipo de registro, exceto o raiz, possui um pai. É usado para relacionamentos um-para-muitos, mas é menos estável devido à redundância de dados, independência limitada, desafios de consulta e problemas de escalabilidade.

Este modelo é usado principalmente em aplicações onde os dados são organizados naturalmente de maneira hierárquica, como gerenciamento de dados XML. Os bancos de dados hierárquicos são usados ​​em cenários que exigem navegação rápida e previsível e consulta de relacionamentos de dados estruturados em forma de árvore. Por exemplo, sistemas de arquivos de computador, onde pastas e subpastas formam uma estrutura de árvore natural, organogramas dentro de empresas e listas de materiais (BOM) usadas na fabricação podem ser representados e consultados de forma eficiente usando bancos de dados hierárquicos devido à sua natureza hierárquica inerente.

  • Bancos de dados de rede

É um tipo de modelo de banco de dados onde os dados são organizados usando uma estrutura semelhante a uma rede. Em um banco de dados de rede, os registros podem ter vários registros pai e filho, possibilitando relacionamentos muitos-para-muitos. Os bancos de dados de rede oferecem maior flexibilidade quando comparados aos seus equivalentes hierárquicos.

Os bancos de dados de rede são adequados para aplicações complexas, como telecomunicações, redes de transporte e sistemas avançados de inventário.

  • Bancos de dados orientados a documentos

Um banco de dados orientado a documentos armazena dados em documentos flexíveis e sem esquema em formatos como JSON ou BSON. O foco está no armazenamento e consulta de documentos. Os documentos podem variar em estrutura dentro da mesma coleção, permitindo fácil armazenamento de dados não estruturados ou semiestruturados.

Esses bancos de dados são ideais para sistemas de gerenciamento, como aplicativos de comércio eletrônico, e cenários que exigem o armazenamento de estruturas de dados complexas e aninhadas para atualizações fáceis e rápidas.

  • Bancos de dados orientados a objetos

Os bancos de dados baseados em objetos são projetados para funcionar com linguagens de programação orientadas a objetos e armazenar objetos diretamente. Neste modelo de banco de dados, o foco está no armazenamento e gerenciamento de objetos em referência aos seus métodos e funções. Esses bancos de dados normalmente suportam recursos como herança, polimorfismo e encapsulamento e são melhores para aplicações como design auxiliado por computador (CAD), projetos e aplicativos multimídia, desenvolvimento de software, mídia digital e jogos.

  • Bancos de dados distribuídos

Os bancos de dados distribuídos tornaram-se a solução ideal para organizações que gerenciam conjuntos de dados massivos ou que exigem alta disponibilidade e escalabilidade. Ao contrário dos bancos de dados tradicionais confinados a um único servidor, esses bancos de dados fragmentam os dados em vários computadores interconectados. A fragmentação permite-lhes distribuir a carga de trabalho de processamento e armazenamento de informações, oferecendo diversas vantagens importantes: maior escalabilidade, disponibilidade, resiliência e tolerância a falhas.

  • Armazéns de dados

Armazéns de dados são um tipo especializado de banco de dados projetado para uma finalidade específica: análise de dados em grande escala. Embora os bancos de dados tradicionais sejam excelentes no armazenamento e gerenciamento de dados operacionais para transações diárias, os data warehouses se concentram em dados históricos e agregados de diversas fontes dentro de uma organização. Um data warehouse aproveita os principais pontos fortes dos bancos de dados – armazenamento, organização e recuperação de dados – e os adapta especificamente para dar suporte à análise de dados e aos esforços de business intelligence (BI).

Esses são alguns dos bancos de dados mais comuns. Hoje, a computação em nuvem, a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) estão ampliando os limites dos bancos de dados. Os bancos de dados modernos incluem bancos de dados NewSQL, bancos de dados em nuvem, bancos de dados autônomos (também chamados de bancos de dados autônomos), bancos de dados blockchain e bancos de dados multimodelos.

Saiba mais sobre diferentes tipos de bancos de dados.

Quais são os benefícios de usar um banco de dados?

As bases de dados apoiam os serviços digitais utilizados por milhões de utilizadores finais diariamente e trazem muitos benefícios que melhoram o modo como estes serviços funcionam. As organizações utilizam bancos de dados para diversos casos de uso, como business intelligence (BI), gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e gerenciamento de estoque. Aqui estão diferentes maneiras pelas quais os bancos de dados beneficiam as organizações:

Bancos de dados controlam redundância de dados

Um banco de dados funciona como um centro repositório de dados, o que ajuda a economizar espaço de armazenamento e reduzir a redundância por meio de integração de dados. Técnicas como normalização, chaves primárias e estrangeiras e índices evitam a duplicação de dados. Em vez de armazenar as mesmas informações repetidamente, cada parte é colocada de forma eficiente na estrutura do banco de dados. Isso permite que os dados sejam recuperados de diversas tabelas quando necessário, com base nos relacionamentos estabelecidos.

Por exemplo, se você gerencia um banco de dados de biblioteca, você armazena os detalhes dos membros apenas uma vez, em vez de repeti-los para cada livro emprestado. Cada transação está vinculada ao ID exclusivo do membro, para que você possa acessar suas informações sem armazenamento redundante.

Os bancos de dados fornecem insights de dados aprimorados

A integração de dados em um único repositório permite obter mais insights do mesmo conjunto de dados. O método de armazenamento centralizado substitui os sistemas mais antigos baseados em arquivos, onde os dados eram espalhados por vários arquivos, tornando a recuperação mais lenta e complexa.

Por exemplo, como os sistemas baseados em arquivos exigem que você mantenha os dados de estoque e de vendas separados, o departamento de estoque pode não conhecer seus mais vendidos. No entanto, com uma base de dados, ambos os departamentos podem aceder a tudo a partir de um único local, melhorando a colaboração entre equipas e a produtividade, o que por sua vez leva a uma melhor tomada de decisões e estratégias de negócio.

Um banco de dados protege informações confidenciais por meio de controles de acesso

O uso de um moderno sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) aumenta a segurança dos dados, restringindo o acesso a usuários não autorizados por meio de vários controles de acesso. O sistema determina a função de um usuário dentro da organização e seus direitos para diversas operações, como recuperação, inserção, atualização e exclusão de dados.

Por exemplo, os administradores de banco de dados têm o privilégio de acessar todos os dados em todos os bancos de dados de uma organização. No entanto, o acesso de um gerente de agência às informações é limitado à sua agência específica.

A utilização de controlos de acesso garante que os dados sensíveis permanecem protegidos e disponíveis apenas para pessoal autorizado, minimizando assim os riscos de violação de dados e melhorando a segurança geral dos dados.

Os bancos de dados fornecem escalabilidade no tratamento de dados cada vez maiores

Os bancos de dados fornecem uma maneira de gerenciar os volumes crescentes de dados e garantir que os aplicativos permaneçam responsivos e disponíveis à medida que aumentam. Os bancos de dados se adaptam aos volumes crescentes de dados por meio de duas abordagens comuns.

  • Escala vertical (ampliação)

Essa abordagem envolve adicionar mais recursos de hardware a um servidor de banco de dados existente para lidar com o aumento da carga. Embora haja um limite para o quanto você pode dimensionar um único servidor, o hardware moderno pode suportar um crescimento significativo. Por exemplo, servidores de nível empresarial podem ser equipados com terabytes de RAM e múltiplas CPUs, oferecendo poder de processamento substancial para operações de banco de dados.

  • Dimensionamento horizontal (escalonamento horizontal)

Com o escalonamento horizontal, os dados são distribuídos entre várias máquinas adicionando nós (um cluster) para lidar com mais dados e operações de leitura/gravação que não seriam possíveis em um único servidor. O dimensionamento horizontal é praticamente ilimitado, dependendo da arquitetura do banco de dados. Por exemplo, algumas operações de grande escala numa empresa podem gerir petabytes de dados em milhares de servidores.

Além dessas duas abordagens, a técnica de fragmentação também é usada em bancos de dados relacionais e NoSQL para dimensionar dados. A fragmentação envolve a divisão de dados em partes menores (fragmentos) que são distribuídas em vários servidores para melhorar a velocidade de processamento de grandes conjuntos de dados. Por exemplo, o Bigtable do Google e o DynamoDB da Amazon usam técnicas de fragmentação para gerenciar seus enormes bancos de dados.

Principais componentes de um banco de dados

Os bancos de dados são o núcleo do gerenciamento moderno da informação, mas quais são os elementos que fazem de um banco de dados um banco de dados? Aqui estão os principais componentes que definem sua estrutura:

Data

Os dados são o componente mais importante de qualquer banco de dados. São as informações armazenadas com as quais os sistemas de uma organização interagem e gerenciam. Os dados em um banco de dados são organizados de forma a permitir fácil acesso, manipulação e análise, apoiando diversas operações de negócios e processos de tomada de decisão.

Mecanismo de banco de dados

Um mecanismo de banco de dados é o software subjacente que permite que o banco de dados opere de maneira eficaz e execute as funções pretendidas. Alguns exemplos de mecanismos de banco de dados incluem:

  • MongoDB (para bancos de dados NoSQL)
  • Aurora Amazônica
  • Google Cloud Spanner

As organizações também usam mecanismos de banco de dados incorporados e mecanismos de banco de dados na memória para melhorar o desempenho dos aplicativos.

Esquema do banco de dados

A esquema de banco de dados define a estrutura e as restrições do seu banco de dados. Em termos de bancos de dados relacionais, especifica as tabelas, os campos dentro de cada tabela e os relacionamentos entre eles. É um modelo da aparência dos seus dados. O esquema não contém nenhum dado; isso apenas facilita design de banco de dados de acordo com as necessidades da sua organização.

Idioma de acesso ao banco de dados

Refere-se à linguagem que você pode usar para escrever consultas e comandos para interagir com bancos de dados. SQL é a linguagem mais prevalente, mas também existem variantes como MySQL e Presto.

Processador de consultas

Como o nome sugere, um processador de consultas processa as consultas do banco de dados em formato executável.

metadados

Os metadados servem como um manual de instruções para seu banco de dados, fornecendo detalhes essenciais sobre seu conteúdo e estrutura. Armazenados em dicionários de dados, esses “dados sobre dados” ajudam o software de banco de dados a entender como interagir com as informações armazenadas neles.

Componentes de hardware

Componentes de hardware são os componentes físicos de um sistema no qual um banco de dados é executado. Eles são necessários para armazenar dados, executar software e garantir o bom funcionamento do banco de dados. Os componentes de hardware de um banco de dados incluem:

Dispositivos de armazenamento: são dispositivos que armazenam todos os dados gerenciados por um banco de dados; podem ser discos rígidos (HDDs) ou unidades de estado sólido (SSDs). A escolha entre HDDs e SSDs pode afetar a velocidade e a eficiência da recuperação de dados.

Memória (RAM): Ele retém temporariamente dados que estão sendo usados ​​ou processados ​​ativamente, tornando as operações de recuperação de dados mais rápidas.

Processador (CPU): A unidade central de processamento, CPU, executa o informática operações, como execução de comandos, processamento de consultas e transações.

Componentes de rede: Estes são os comunicadores do banco de dados. Os componentes de rede incluem placas de rede e roteadores que conectam o servidor de banco de dados à rede mais ampla, permitindo enviar e receber dados de outros sistemas e usuários.

Desafios de banco de dados

Embora os bancos de dados ofereçam inúmeros benefícios, eles têm seu próprio conjunto de desafios. Aqui estão alguns desafios de banco de dados que você deve conhecer:

Trabalhar com bancos de dados pode ser caro

Trabalhar com bancos de dados, sejam eles baseados na nuvem ou no local, pode ser caro. As soluções baseadas na nuvem, embora inicialmente mais baratas para armazenar e gerenciar dados, muitas vezes empregam modelos de preços baseados no consumo, levando a custos imprevisíveis associados ao seu uso, armazenamento e processamento.

Os bancos de dados locais exigem grandes investimentos em hardware e software, além de despesas adicionais de manutenção. Em ambos os casos, há necessidade de especialistas especializados em bancos de dados e profissionais de TI para gerenciar e manter esses sistemas, o que também aumenta o custo. Além disso, o tempo de inatividade inesperado devido a falhas de hardware ou software pode aumentar ainda mais os custos.

Migrar dados entre bancos de dados é uma tarefa complexa

Quando você está dados em movimento entre bancos de dados, você lê de um e grava em outro ao mesmo tempo. Durante essa transição, determinar qual banco de dados contém os dados verdadeiros e atualizados pode ser um desafio devido a atualizações assíncronas e problemas de latência. Se os bancos de dados de origem e de destino estiverem em uso ativo durante o migração, novos dados adicionados ao sistema de origem podem não ser refletidos imediatamente no sistema de destino. Esta discrepância pode levar a inconsistências, que, por sua vez, dificultam a determinação de qual sistema contém os dados mais atuais.

Gerenciando atualizações de banco de dados em tempo real

A realização de atualizações de banco de dados em tempo real apresenta vários riscos, desde problemas de integridade de dados até degradação de desempenho e possível tempo de inatividade. Problemas de simultaneidade e transações incompletas levam à corrupção de dados. Modificações estruturais consomem muitos recursos, o que impacta o desempenho do sistema e causa bloqueio. Nestes cenários, garantir a alta disponibilidade torna-se um desafio, pois algumas atualizações exigem que o banco de dados fique offline.

Por exemplo, remover ou reparar nós pode impactar temporariamente o desempenho do sistema em um banco de dados como o Cassandra. Da mesma forma, em uma versão mais antiga do MySQL anterior à 5.6, adicionar uma coluna a uma tabela bloquearia a tabela inteira.

Risco de perda de dados devido a falha no banco de dados

Bancos de dados são sistemas complexos e, apesar dos melhores esforços, estão sujeitos a diversos tipos de falhas que nem sempre podem ser evitadas. Problemas como bugs de software podem interagir com o banco de dados e corromper ou excluir acidentalmente os dados. Da mesma forma, problemas físicos como falhas de hardware, interrupções de rede e sobrecargas sistêmicas decorrentes de alta demanda repentina, também conhecido como efeito rebanho estrondoso, podem aumentar ainda mais esses riscos.

Como escolher o banco de dados certo

O banco de dados certo pode melhorar significativamente a capacidade de uma organização gerenciar seus dados de forma eficaz. No entanto, existem diferentes tipos de bancos de dados e escolher o correto pode ser complicado. Ao escolher um banco de dados, comece entendendo suas necessidades de dados. Identifique se suas necessidades de dados serão melhor atendidas com um banco de dados SQL ou NoSQL.

Necessidades de dados

  • Estrutura de dados: analise o tipo de dados que a organização precisa armazenar – estruturados, semiestruturados ou não estruturados. Os bancos de dados relacionais se destacam com dados estruturados, enquanto as opções NoSQL atendem a modelos de dados mais flexíveis.
  • Volume e crescimento de dados: considere o tamanho atual dos dados e o crescimento previsto. Escolha um banco de dados que possa lidar com volumes crescentes de dados sem comprometer o desempenho.

Requisitos de desempenho

  • Carga de trabalho de leitura versus gravação: como a organização usará seus dados? Por exemplo, extrair frequentemente informações do cliente para relatórios e análises é um cenário de muita leitura. Por outro lado, se o negócio envolver muitas atualizações em tempo real, como processamento de transações online ou gerenciamento de estoque em tempo real. Esses cenários favorecem bancos de dados otimizados para gravações frequentes.
  • Complexidade da consulta: pense na complexidade das consultas que os usuários finais executarão. Os bancos de dados relacionais são ideais para consultas complexas com junções em várias tabelas, enquanto os bancos de dados NoSQL podem ser mais adequados para consultas mais simples.

Perícia técnica

  • Habilidades internas: As organizações devem avaliar a experiência de sua equipe no gerenciamento de diferentes tipos de bancos de dados. Alguns bancos de dados exigem habilidades especializadas para administração e manutenção.
  • Necessidades de integração: considere como o banco de dados se integrará aos sistemas e aplicativos existentes. Escolha um banco de dados que ofereça ferramentas compatíveis e APIs para integração perfeita.

Considerações de custo

  • Explore modelos de licenciamento para diferentes soluções de banco de dados. Considere opções de código aberto juntamente com produtos licenciados comercialmente.

Os recursos de segurança

  • Avalie os recursos de segurança do banco de dados, incluindo controle de acesso, criptografia de dados e recursos de recuperação de desastres. Eles são cruciais para proteger dados comerciais confidenciais.

Considerações futuras

  • Escalabilidade: Pense no crescimento futuro. Escolha um banco de dados que possa ser dimensionado horizontalmente (adicionando mais servidores) ou verticalmente (adicionando poder de processamento) conforme as necessidades de dados da organização evoluem.
  • Flexibilidade: Considere o potencial para mudanças futuras nas estruturas de dados ou nos padrões de consulta. Escolha um banco de dados que ofereça flexibilidade para se adaptar aos requisitos em evolução.

Também é importante avaliar outros fatores importantes, como latência e taxa de transferência.

Dicas e práticas recomendadas para manter bancos de dados

Aqui estão algumas dicas importantes e práticas recomendadas para manter bancos de dados:

Backups regulares

Backups regulares fornecem uma rede de segurança em caso de exclusão acidental de dados, falha de hardware ou ataques cibernéticos. É sempre uma boa ideia estabelecer um agendamento de backup com base na frequência de atualização dos dados e escolher um método de backup confiável (backups completos ou backups incrementais) para garantir um ponto de recuperação completo.

Automatize tarefas manuais de gerenciamento de banco de dados sempre que possível

À medida que as empresas crescem, as suas bases de dados tornam-se mais complexas, o que pode atrasar as atualizações. Uma pesquisa revelou que 41% do banco de dados os gerentes precisam de mais de uma semana para aprovar as alterações devido a muitas solicitações simultâneas. O uso de ferramentas automatizadas para gerenciar tarefas manuais de banco de dados pode ajudá-lo a rastrear, gerenciar e automatizar alterações no esquema do banco de dados em todos os sistemas. Usando essas ferramentas automatizadas, você também pode identificar possíveis gargalos no gerenciamento de dados, acelerando a tomada de decisões e a implementação.

Desfragmente seu banco de dados

Dados fragmentados significam que pontos de dados relacionados estão espalhados pelo armazenamento, diminuindo as velocidades de leitura e gravação. Ao desfragmentar os dados, você consolida esses fragmentos, permitindo acesso e processamento mais rápidos e tempos de resposta mais rápidos para consultas de dados.

A desfragmentação de um banco de dados também leva a um uso mais eficiente de recursos e a um melhor desempenho geral dos aplicativos, impactando diretamente suas operações comerciais e a satisfação do usuário.

Manter a documentação

A documentação adequada ajuda a manter um banco de dados íntegro. Documente o esquema do banco de dados, os controles de acesso do usuário, os procedimentos de backup e quaisquer etapas de solução de problemas implementadas. Isso facilita a transferência de conhecimento dentro das equipes de dados e garante operações tranquilas, mesmo com mudanças de pessoal.

Conclusão

Os bancos de dados são complexos e a escolha do banco de dados certo para sua empresa envolve uma consideração cuidadosa de fatores como o tipo de dados que você está manipulando (estruturados ou não estruturados), necessidades de escalabilidade e funcionalidades específicas necessárias para atender às suas metas de negócios. Além de apenas escolher entre bancos de dados SQL ou NoSQL, sua organização também precisa de um banco de dados moderno solução de gerenciamento de dados para gerenciar dados com eficácia de acordo com as necessidades do negócio.

Astera é uma dessas plataformas; é uma plataforma de gerenciamento de dados alimentada por IA com recursos integrados de governança de dados. Com Astera você pode:

  • Integre dados de vários bancos de dados por meio de automação pipelines de dados
  • Consolide dados em seu banco de dados de destino, seja no local ou na nuvem
  • Migrar dados entre bancos de dados usando conectores nativos
  • Garantir qualidade de dados antes, durante e depois da migração de dados

Se você precisa de uma experiência de gerenciamento de dados verdadeiramente unificada, opte por Astera Pilha de dados. Ele permite que você:

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autores:

  • Khurram Haider
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