[Série] A Arte de Gerenciar Dados: Bancos de dados relacionais

Os bancos de dados relacionais (RDBMS) são uma das tecnologias mais estabelecidas e amplamente utilizadas no mundo do armazenamento de dados. Baseados no modelo relacional, eles organizam os dados em tabelas que podem ser inter-relacionadas. Este post vai explorar os fundamentos dos bancos de dados relacionais, suas vantagens e desvantagens, e como você pode utilizá-los de forma eficaz em seus projetos.

Os bancos de dados relacionais utilizam um esquema rígido para definir a estrutura dos dados. Eles são baseados na lógica de conjuntos e na teoria de relações, o que permite que os dados sejam organizados em tabelas, linhas e colunas. Cada tabela tem uma chave primária que identifica exclusivamente cada linha, e as relações entre as tabelas são estabelecidas através de chaves estrangeiras.

Como por exemplo, essas tabelas abaixo de Clientes, Pedidos e Produtos

No mercado de banco de dados, existem vários conhecidos, cada um com sua característica específica, melhorias e problemas. Além disto, cada um tem uma implamentação do core do SQL a mais do que os outros, mas todos eles atendem as especificações básicas do SQL.

São eles:

• PostgreSQL: Conhecido por sua conformidade com os padrões e extensibilidade, é uma escolha popular para aplicações complexas.
• Oracle: Um RDBMS robusto e amplamente utilizado em grandes empresas, conhecido por sua escalabilidade e suporte a transações.
• MySQL: Um dos bancos de dados mais populares, amplamente utilizado em aplicativos web.
• MariaDB: Um fork do MySQL, que se destaca pela sua comunidade ativa e novas funcionalidades.
• SQL Server: Desenvolvido pela Microsoft, é amplamente utilizado em ambientes corporativos e oferece uma forte integração com outros produtos Microsoft.
• SQLite: Um banco de dados leve, embutido, ideal para aplicativos móveis e pequenos projetos.
• IBM Db2: Conhecido por sua alta performance e recursos avançados de análise de dados, é utilizado em grandes organizações.

1. Consistência e Integridade dos Dados: Através do uso de transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade), os RDBMS garantem que os dados sejam consistentes e íntegros.
2. Suporte a Consultas Complexas: O SQL (Structured Query Language) permite consultas complexas e poderosas, facilitando a extração de informações significativas dos dados.
3. Flexibilidade de Relacionamento: As tabelas podem ser facilmente relacionadas entre si, permitindo modelar estruturas de dados complexas.
4. Ferramentas e Comunidade: Existem inúmeras ferramentas e uma grande comunidade de suporte para RDBMS, facilitando o desenvolvimento e a manutenção de bancos de dados.

1. Esquema Rígido: A necessidade de um esquema pré-definido pode ser uma desvantagem em projetos onde a estrutura dos dados muda frequentemente.
2. Escalabilidade Limitada: Embora seja possível escalar verticalmente (adicionando mais recursos ao servidor), a escalabilidade horizontal (adicionando mais servidores) pode ser complexa.
3. Desempenho em Grandes Volumes de Dados: Para conjuntos de dados extremamente grandes, o desempenho pode ser uma limitação, especialmente em operações de escrita intensiva.

A normalização é um processo de organização dos dados em um banco de dados para reduzir a redundância e melhorar a integridade dos dados. Ela envolve a divisão de uma tabela em tabelas menores e a definição de relacionamentos entre elas. As formas normais (normal forms) são regras aplicadas durante o processo de normalização das tabelas:

1. Primeira Forma Normal (1NF): Elimina grupos repetitivos, garantindo que cada campo contenha apenas um valor atômico.
2. Segunda Forma Normal (2NF): Elimina dependências parciais, garantindo que todos os atributos não-chave dependam da chave primária inteira.
3. Terceira Forma Normal (3NF): Elimina dependências transitivas, garantindo que atributos não-chave dependam diretamente da chave primária.

Com esta normalização aplicada ao nosso banco, os dados nao ficam uma bagunça dentro das tabelas, teremos padronização e qualidade na manutenção posterior também.

Um data warehouse é um sistema utilizado para análise e relatório de dados, integrando informações de várias fontes diferentes. Os bancos de dados relacionais são frequentemente usados como base para data warehouses devido à sua capacidade de realizar consultas complexas e consolidar grandes volumes de dados.

Características de um Data Warehouse:

• Orientado a Assunto: Organiza dados por temas específicos, como vendas ou clientes.
• Integrado: Combina dados de diferentes fontes em um formato consistente.
• Variável no Tempo: Armazena dados históricos para análise ao longo do tempo.
• Não Volátil: Os dados, uma vez inseridos, não são atualizados ou deletados.

Read-replica é uma técnica utilizada para melhorar a escalabilidade de leitura de um banco de dados. Uma read-replica é uma cópia de um banco de dados mestre que pode ser usada para operações de leitura, permitindo que o banco de dados mestre se concentre em operações de escrita.

Vantagens:

• Escalabilidade de Leitura: Distribui a carga de leitura entre múltiplos servidores.
• Desempenho: Melhora o desempenho de leitura, reduzindo a latência.

Desvantagens:

• Consistência Eventual: Pode haver um atraso na replicação dos dados do banco de dados mestre para as read-replicas.
• Manutenção: Requer gerenciamento adicional para garantir que as réplicas estejam atualizadas e sincronizadas.

Os principais provedores de nuvem, como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure, oferecem serviços gerenciados de bancos de dados relacionais que simplificam a implantação e a manutenção.

• Amazon RDS (Relational Database Service): Suporta múltiplos RDBMS, incluindo MySQL, PostgreSQL e Oracle.
• Vantagens: Facilidade de uso, escalabilidade automática, backups automatizados, e suporte a read-replicas.
• Desvantagens: Custos podem aumentar com a escalabilidade e o armazenamento adicional.

• Cloud SQL: Serviço gerenciado para MySQL, PostgreSQL e SQL Server.
• Vantagens: Integração com outros serviços do Google Cloud, backups automáticos, e suporte a read-replicas.
• Desvantagens: Limitações de tamanho e desempenho podem ser um problema para grandes aplicações.

• Azure SQL Database: Serviço gerenciado de SQL Server.
• Vantagens: Alta disponibilidade, backups automatizados, e suporte a read-replicas.
• Desvantagens: Complexidade de gerenciamento e custos adicionais para recursos avançados.

Ao escolher um banco de dados relacional, um arquiteto de sistemas deve considerar várias preocupações:

• Controle de Acesso: Implementar controles rigorosos de acesso para garantir que apenas usuários autorizados possam acessar ou modificar os dados.
• Criptografia: Utilizar criptografia para proteger os dados em trânsito e em repouso.
• Auditoria: Configurar auditorias para monitorar e registrar atividades no banco de dados.

• Otimização de Consultas: Garantir que as consultas sejam otimizadas para melhorar o desempenho.
• Índices: Utilizar índices adequadamente para acelerar a recuperação de dados.
• Particionamento: Particionar tabelas grandes para distribuir a carga e melhorar a escalabilidade.

• Backups Regulares: Configurar backups regulares para proteger os dados contra perda.
• Monitoramento: Implementar monitoramento contínuo para detectar e resolver problemas rapidamente.
• Atualizações: Manter o sistema atualizado com os patches e atualizações mais recentes para garantir a segurança e o desempenho.

Em sistemas modernos, é comum utilizar várias soluções de banco de dados para atender a diferentes demandas. Essa abordagem, conhecida como sistemas orientados a serviços, permite que cada parte do sistema utilize o banco de dados mais adequado às suas necessidades específicas.

• Especialização: Cada banco de dados pode ser escolhido com base nas necessidades específicas de cada serviço, otimizando o desempenho e a eficiência.
• Escalabilidade: Diferentes bancos de dados podem ser escalados de maneiras diferentes, permitindo um melhor gerenciamento dos recursos.
• Resiliência: A utilização de múltiplos bancos de dados pode aumentar a resiliência do sistema, uma vez que a falha de um banco de dados não necessariamente afeta os outros.

• Complexidade: Gerenciar múltiplos bancos de dados aumenta a complexidade do sistema, exigindo mais esforço da equipe de desenvolvimento e operações.
• Integração: A integração entre diferentes bancos de dados pode ser desafiadora, exigindo soluções específicas para sincronização e consistência dos dados.
• Manutenção: A manutenção de múltiplos sistemas de banco de dados pode aumentar os custos operacionais e a carga de trabalho da equipe.

Os bancos de dados relacionais continuam sendo uma escolha sólida para muitos tipos de aplicativos devido à sua robustez, flexibilidade e suporte a consultas complexas. PostgreSQL, em particular, se destaca pela sua extensibilidade e suporte a plugins adicionais que podem expandir suas capacidades de maneira significativa.

Nos próximos posts, vamos explorar outros tipos de bancos de dados, como NoSQL, bancos em memória e bancos de dados de grafos, fornecendo exemplos práticos e insights sobre quando e como utilizá-los.