Noções básicas de design de banco de dados | AppMaster (2024)

O design do banco de dados é o processo de criação de um plano estruturado para organizar, armazenar e gerenciar dados para garantir a integridade, consistência e eficiência dos dados. Um banco de dados bem projetado reduz a redundância de dados, promove a reutilização e simplifica o gerenciamento de dados . Projetar um bom banco de dados envolve o uso de práticas e técnicas recomendadas, como modelagem de dados, normalização e modelagem de relacionamento entre entidades.

O design de banco de dados de alta qualidade é crucial para empresas e organizações que desejam utilizar seus dados de maneira eficaz, melhorar a tomada de decisões, reduzir custos e aumentar a eficiência. Seguindo os princípios e práticas recomendadas deste artigo, você estará mais bem equipado para criar bancos de dados bem organizados e eficientes.

O Processo de Modelagem de Dados

A modelagem de dados consiste na criação de uma representação gráfica da estrutura do banco de dados, definindo entidades, atributos e relacionamentos para representar cenários do mundo real com precisão. O modelo de dados serve como modelo para o design físico e lógico do banco de dados. O processo normalmente envolve as seguintes etapas:

1. Análise de Requisitos: Identificar e reunir os requisitos das partes interessadas e compreender o propósito e os objetivos do sistema.
2. Modelo de dados conceituais: um modelo de alto nível que representa as principais entidades, atributos e relacionamentos sem abordar os detalhes da estrutura do banco de dados. Este modelo independente de tecnologia concentra-se na estrutura dos dados a serem armazenados.
3. Modelo de dados lógicos: um modelo detalhado que expande ainda mais o modelo de dados conceituais, especificando todas as entidades, atributos, relacionamentos e restrições necessários em um formato estruturado. Este modelo abre caminho para o design físico do banco de dados.
4. Implementando o modelo de dados físicos: Usando o modelo de dados lógicos como guia, o banco de dados é criado e preenchido com dados por meio da definição de tabelas, índices e outros objetos de banco de dados.

Seguindo essas etapas, você pode criar uma base sólida para seu banco de dados e garantir que ele reflita com precisão as necessidades e os requisitos da sua organização.

Tipos de modelos de banco de dados

Existem vários modelos de banco de dados, cada um com vantagens e desvantagens. Compreender os diferentes modelos pode ajudá-lo a selecionar a arquitetura mais adequada para seu banco de dados. Aqui estão alguns dos modelos de banco de dados mais amplamente usados:

Modelo de banco de dados relacional

Desenvolvido no início da década de 1970, o modelo de banco de dados relacional é o modelo mais utilizado atualmente. Neste modelo, os dados são armazenados em tabelas com linhas e colunas, representando registros e atributos respectivamente. As tabelas se relacionam entre si por meio de chaves primárias e estrangeiras, que estabelecem relacionamentos entre registros em diferentes tabelas. As principais vantagens do modelo relacional são a flexibilidade, a facilidade de uso e a implementação direta. A linguagem de consulta padrão (SQL) é normalmente usada para gerenciar, manter e consultar bancos de dados relacionais, tornando-a fácil de aprender e versátil. Exemplos de sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) incluem Oracle, MySQL, MS SQL Server e PostgreSQL .

Modelo de banco de dados hierárquico

O modelo de banco de dados hierárquico representa os dados em uma estrutura semelhante a uma árvore, com nós estabelecendo relacionamentos pai-filho. Neste modelo, cada nó filho possui apenas um pai, enquanto os nós pais podem ter vários filhos. O modelo é normalmente usado para projetos de banco de dados simples, onde os dados têm um relacionamento hierárquico claro. Ainda assim, o modelo hierárquico pode tornar-se complicado e inflexível quando existem relações complexas entre entidades, tornando-o inadequado para bases de dados com múltiplas relações muitos-para-muitos. Exemplos de sistemas hierárquicos de gerenciamento de banco de dados incluem o Information Management System (IMS) da IBM e o Windows Registry.

Modelo de banco de dados de rede

O modelo de banco de dados em rede foi criado em resposta às limitações do modelo hierárquico, permitindo relacionamentos mais complexos entre registros do que o modelo hierárquico. Neste modelo, os registros (chamados de nós) são conectados a outros nós por meio de ponteiros, estabelecendo relacionamentos usando uma abordagem orientada a conjuntos. A flexibilidade deste modelo permite representar relacionamentos complexos e vários tipos de registros, tornando-o adequado para diversas aplicações. Mas o modelo de rede exige um gerenciamento de banco de dados mais complexo e pode representar uma curva de aprendizado mais acentuada. Um exemplo de sistema de gerenciamento de banco de dados de rede é o Integrated Data Store (IDS).

Modelo de banco de dados orientado a objetos

O modelo de banco de dados orientado a objetos é um modelo relativamente mais novo que armazena dados na forma de objetos, que podem ter atributos e métodos, semelhantes à programação orientada a objetos. Neste modelo, os dados podem ser representados como tipos de dados complexos, como imagens e multimídia, tornando-os adequados para aplicações modernas. A principal vantagem do modelo orientado a objetos é sua compatibilidade com linguagens de programação orientadas a objetos, permitindo que os desenvolvedores trabalhem de forma mais integrada com bancos de dados. Ainda assim, a complexidade do modelo e a necessidade de sistemas especializados de gerenciamento de banco de dados orientados a objetos podem ser desafiadoras.

Exemplos de sistemas de gerenciamento de banco de dados orientados a objetos incluem ObjectStore e ObjectDB.

Fonte da imagem: Wikipédia

Compreender os vários modelos de banco de dados disponíveis é essencial para selecionar o modelo apropriado para seu caso de uso e requisitos específicos. O modelo de banco de dados relacional continua sendo a escolha mais popular devido à sua flexibilidade e amplo suporte, mas modelos alternativos podem ser melhores para requisitos específicos. É crucial avaliar as necessidades do seu banco de dados e considerar as vantagens e desvantagens associadas a cada modelo antes de decidir.

Normalização: livrando-se de redundâncias

A normalização é uma etapa crucial no processo de design de banco de dados. Seu principal objetivo é organizar os dados de forma eficiente e eliminar redundâncias, distribuindo os dados em várias tabelas. Esse processo garante que os relacionamentos entre essas tabelas sejam definidos corretamente e que o banco de dados mantenha consistência e integridade durante todo o seu tempo de vida. A normalização segue uma série de formas normais progressivas (1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF e 5NF), que servem como diretrizes para a organização de dados em um banco de dados relacional. Cada formulário normal se baseia no anterior, adicionando novos requisitos e avançando na organização do banco de dados.

Primeira Forma Normal (1NF)

A primeira forma normal exige que cada atributo (coluna) de uma tabela contenha apenas valores atômicos e que cada entrada (linha) seja única. Em outras palavras, uma tabela não deve ter grupos repetidos ou campos com valores múltiplos. Ao garantir a atomicidade dos valores, você elimina dados duplicados e garante que cada atributo represente um único fato sobre a entidade.

Segunda Forma Normal (2NF)

Uma tabela é considerada na segunda forma normal quando atende aos critérios para 1NF e cada atributo de chave não primária é totalmente dependente funcionalmente da chave primária. Nesta fase, as dependências parciais são removidas através da decomposição de tabelas em múltiplas tabelas relacionadas. Isso garante que cada atributo não primário dependa apenas da chave primária e não de qualquer outro atributo não-chave.

Terceira Forma Normal (3NF)

Para que uma tabela esteja na terceira forma normal, ela deve primeiro satisfazer a 2NF. Além disso, a 3NF exige que não haja dependências transitivas para atributos de chave não primária. Isto significa que os atributos não-chave não devem depender de outros atributos não-chave, direta ou indiretamente. Para obter 3NF, pode ser necessário decompor ainda mais suas tabelas para remover essas dependências.

Forma normal de Boyce-Codd (BCNF)

A Forma Normal Boyce-Codd é uma versão mais forte da Terceira Forma Normal. Uma tabela é considerada em BCNF se, para cada dependência funcional X → Y, X for uma superchave. Em termos mais simples, o BCNF afirma que todo determinante deve ser uma chave candidata. Embora o 3NF ainda possa permitir algumas anomalias, o BCNF reforça ainda mais os requisitos para garantir mais integridade dos dados.

Quarta Forma Normal (4NF) e Quinta Forma Normal (5NF)

Estas duas formas normais avançadas raramente são usadas na prática; no entanto, eles existem para tratar dependências específicas de vários valores e unir dependências que ainda possam existir no esquema do banco de dados. Eles ajudam a refinar ainda mais a organização dos dados, mas sua implementação é bastante complexa e pode não ser necessária para a maioria dos sistemas de banco de dados.

Lembre-se de que a normalização nem sempre consiste em atingir a forma normal mais elevada possível. Em alguns casos, devido a considerações de desempenho ou requisitos específicos de aplicação, alguma desnormalização pode ser benéfica. Sempre equilibre os benefícios da normalização com as possíveis desvantagens, como maior complexidade e operações de junção.

Modelagem de relacionamento de entidade

Entity Relationship Modeling (ERM) é uma técnica vital no design de banco de dados. Envolve a criação de uma representação gráfica das entidades, seus atributos e as relações entre elas para representar cenários do mundo real com precisão. Um Diagrama de Relacionamento de Entidades (ERD) é um modelo visual do banco de dados, que ilustra a estrutura e as conexões entre as entidades e seus relacionamentos. As entidades representam objetos ou conceitos relevantes para o sistema que está sendo desenvolvido, enquanto os atributos são características que descrevem essas entidades. Os relacionamentos mostram como as entidades estão interconectadas e interagem umas com as outras. Existem três componentes principais dos DERs:

1. Entidades: retângulos representam entidades, que são objetos ou conceitos importantes para o sistema.
2. Atributos: Os ovais representam atributos, que descrevem as propriedades das entidades.
3. Relacionamentos: Os diamantes representam relacionamentos entre entidades, indicando como elas estão conectadas e interagem entre si.

Para criar um Diagrama Entidade-Relacionamento, você deve seguir estas etapas:

1. Identifique as entidades relevantes para o sistema, como pessoa, produto ou pedido.
2. Determine os atributos que descrevem cada entidade, como nome, idade ou preço.
3. Defina chaves primárias para cada entidade para identificar exclusivamente suas instâncias.
4. Estabeleça relacionamentos entre entidades, como um para muitos, muitos para muitos ou um para um.
5. Especifique restrições de cardinalidade e opcionalidade para cada relacionamento, indicando o número mínimo e máximo de ocorrências para cada entidade no relacionamento.

A execução da modelagem de relacionamento entre entidades ajuda os desenvolvedores a entender melhor a estrutura do banco de dados, o que auxilia nos processos subsequentes de design do banco de dados, como normalização, criação de tabelas e gerenciamento de índices.

Criando tabelas: definindo tipos de dados e restrições

Depois de modelar seu banco de dados usando Diagramas de Entidade-Relacionamento e atingir o nível desejado de normalização, a próxima etapa é transformar o modelo ER em um esquema de banco de dados real criando tabelas, definindo tipos de dados e definindo restrições.

Criando tabelas

Para cada entidade do DER, crie uma tabela. Depois, para cada atributo da entidade, crie uma coluna correspondente na tabela. Certifique-se de definir os tipos de dados primários, externos e para cada coluna para representar os dados com precisão.

Definição de tipos de dados

Atribua um tipo de dados a cada coluna com base no tipo de dados que ela representa. Tipos de dados apropriados garantem que os dados sejam armazenados e gerenciados com precisão. Alguns tipos de dados comuns incluem:

• Inteiro: números inteiros, como idade, quantidade ou ID.
• Decimal ou flutuante: números decimais, como preço ou peso.
• Char ou Varchar: Strings e texto, como nomes, endereços ou descrições.
• Data ou hora: valores de data e hora, como data de nascimento ou carimbo de data/hora do pedido.
• Booleano: Valores verdadeiros ou falsos, representando estados binários, como ativado/desativado.

Definir restrições

Restrições são regras aplicadas em colunas para manter a integridade dos dados. Eles garantem que apenas dados válidos sejam inseridos no banco de dados e evitam situações que possam levar a inconsistências. Algumas restrições comuns incluem:

• Chave primária: identifica exclusivamente cada linha de uma tabela. Não pode conter valores NULL e deve ser exclusivo em todas as linhas.
• Chave Estrangeira: Refere-se à chave primária de outra tabela, garantindo a integridade referencial entre tabelas relacionadas.
• Único: garante que cada valor na coluna seja exclusivo em todas as linhas, como nomes de usuário ou endereços de e-mail.
• Verificação: valida se os dados inseridos em uma coluna obedecem a uma regra ou condição específica, como intervalo mínimo ou máximo.
• Não Nulo: Garante que a coluna não pode conter valores NULL e deve ter um valor para cada linha.

Considerando as complexidades de criação e gerenciamento de tabelas de banco de dados, restrições e tipos de dados, a utilização de uma plataforma sem código como o AppMaster pode simplificar significativamente esse processo. Com as ferramentas visuais do AppMaster, você pode projetar modelos de dados e definir esquemas de banco de dados com mais eficiência, mantendo a integridade e consistência dos dados.

Índices de banco de dados para melhor desempenho

Os índices de banco de dados são essenciais para melhorar o desempenho das operações de recuperação de dados em um banco de dados. Ao fornecer um caminho de acesso rápido aos dados desejados, os índices podem reduzir significativamente o tempo necessário para consultar o banco de dados. Esta seção o ajudará a compreender o conceito de índices de banco de dados e como criá-los e mantê-los de maneira eficaz.

O que são índices de banco de dados?

Um índice de banco de dados é uma estrutura de dados que mantém uma lista ordenada de valores para colunas específicas em uma tabela. Essa estrutura permite que o sistema de gerenciamento de banco de dados localize os registros com mais eficiência, pois evita a realização de varreduras completas nas tabelas, o que pode ser demorado, principalmente para grandes conjuntos de dados. Resumindo, um índice de banco de dados pode ser comparado ao índice de um livro, o que ajuda você a encontrar um tópico específico com mais rapidez, sem precisar digitalizar todas as páginas. Mas os índices apresentam compensações. Embora possam melhorar consideravelmente as operações de leitura, podem prejudicar as operações de gravação, como inserções, exclusões e atualizações. Isso ocorre porque o banco de dados precisa manter a estrutura do índice sempre que ocorre uma alteração nas colunas indexadas.

Tipos de índices de banco de dados

Existem vários tipos de índices disponíveis para otimizar o desempenho do banco de dados. Os mais comuns incluem:

• Índice de coluna única: um índice criado em uma única coluna.
• Índice composto: um índice criado em múltiplas colunas, também conhecido como índice concatenado ou de múltiplas colunas.
• Índice Clusterizado: Um índice que determina a ordem física de armazenamento de dados em uma tabela. Neste caso, os registros da tabela e a estrutura do índice são armazenados juntos.
• Índice não clusterizado: um índice que não afeta a ordem física de armazenamento de dados. Em vez disso, ele cria uma estrutura de dados separada que contém um ponteiro para a linha de dados real.

Para decidir qual tipo de índice é adequado ao seu caso de uso específico, considere o desempenho da consulta, o espaço em disco e os fatores de manutenção.

Criação e otimização de índices

Para criar um índice, você deve primeiro identificar as colunas usadas com frequência nas consultas e analisar os padrões de consulta existentes. Isso ajuda a definir os índices apropriados para otimizar o desempenho do banco de dados. Ao criar índices, considere as seguintes práticas recomendadas:

1. Limite o número de índices por tabela para evitar problemas de desempenho durante operações de gravação.
2. Use um índice composto em colunas frequentemente usadas juntas em uma consulta.
3. Escolha o tipo de índice apropriado com base nos requisitos específicos do seu banco de dados.
4. Monitore e mantenha regularmente os índices para garantir o desempenho ideal.

Projetando para escalabilidade e desempenho

A escalabilidade e o desempenho do banco de dados são aspectos importantes a serem considerados durante o processo de design. Escalabilidade refere-se à capacidade de um sistema de banco de dados gerenciar uma carga de trabalho maior e se adaptar aos crescentes requisitos de armazenamento de dados, mantendo o desempenho ideal. Esta seção explorará diversas estratégias e técnicas para projetar bancos de dados escalonáveis ​​e de alto desempenho.

Dimensionamento vertical e horizontal

Existem duas abordagens principais para dimensionar um banco de dados: dimensionamento vertical e dimensionamento horizontal.

• Escalabilidade vertical: também conhecida como expansão vertical, a escalabilidade vertical envolve aumentar a capacidade de um único servidor adicionando recursos, como mais CPU, memória ou armazenamento. Essa abordagem pode fornecer melhoria imediata no desempenho, mas tem limitações em termos de capacidade máxima do servidor, custos e possíveis pontos únicos de falha.
• Escalabilidade horizontal: também conhecida como expansão horizontal, a escalabilidade horizontal distribui a carga de trabalho entre vários servidores ou partições, que podem funcionar de forma independente ou em conjunto. Essa abordagem permite escalabilidade e flexibilidade mais excepcionais e pode fornecer maior tolerância a falhas.

Em geral, combinar estratégias de escalabilidade vertical e horizontal pode ajudá-lo a equilibrar desempenho, escalabilidade e custo.

Fragmentação de banco de dados

A fragmentação de banco de dados é uma técnica usada no dimensionamento horizontal, particionando os dados em vários servidores. A fragmentação envolve a divisão de um grande conjunto de dados em subconjuntos menores chamados fragmentos, que são distribuídos pelos servidores, mantendo a integridade dos dados. Existem várias estratégias de fragmentação, como fragmentação baseada em intervalo, fragmentação baseada em hash e fragmentação baseada em lista. Escolha uma estratégia de fragmentação apropriada com base na distribuição de dados, nos requisitos de consistência e no tipo de consultas na sua aplicação.

Cache de banco de dados

O cache do banco de dados pode reduzir significativamente a latência e melhorar o desempenho, armazenando dados acessados ​​com frequência na memória ou em sistemas de cache externos. Dessa forma, quando um cliente solicitar os dados, eles poderão ser recuperados mais rapidamente do cache, sem a necessidade de consultar o banco de dados. As soluções populares de cache incluem bancos de dados na memória, como Redis, e sistemas de cache distribuído, como Memcached. A implementação adequada do cache pode ajudá-lo a melhorar os tempos de resposta e reduzir a carga no banco de dados back-end.

Monitorando e otimizando o desempenho

Monitorar e analisar regularmente o desempenho do seu banco de dados é essencial para garantir escalabilidade e desempenho ideal. Colete métricas de desempenho, identifique gargalos e aplique otimizações, como otimização de consultas, adição ou remoção de índices, ajuste de configurações e atualização de recursos de hardware conforme necessário.

Segurança de banco de dados: garantindo armazenamento seguro de dados

Com a crescente importância da proteção de dados, a segurança do banco de dados tornou-se um aspecto crítico do design do banco de dados. É essencial garantir que seu banco de dados esteja protegido contra acesso não autorizado, violações de dados e outras ameaças à segurança. Esta seção discutirá algumas práticas recomendadas para proteger seu banco de dados e dados confidenciais.

Controle de acesso

Implementar o controle de acesso adequado é a primeira linha de defesa contra acesso não autorizado ao seu banco de dados. Crie contas de usuário com permissões apropriadas e restrinja o acesso com base no princípio do menor privilégio, o que significa conceder apenas o acesso mínimo necessário para que cada usuário execute suas tarefas. Certifique-se de ter políticas de senha fortes e usar autenticação multifator para evitar acesso não autorizado por meio de credenciais comprometidas.

Criptografia de dados

A criptografia de dados é uma técnica crucial para proteger dados confidenciais, tanto quando armazenados no banco de dados (em repouso) quanto durante a transmissão pela rede (em trânsito). Use métodos de criptografia fortes, como AES, e gerencie chaves de criptografia com segurança.

Monitoramento e Auditoria

Monitorar e auditar regularmente a atividade do banco de dados ajuda a detectar tentativas de acesso não autorizado, violações de políticas e ameaças potenciais. Implemente um sistema de registro para registrar eventos de banco de dados para revisão e análise posterior. Investigue qualquer atividade suspeita e tome as medidas adequadas para evitar violações de dados.

Atualizações de software

Manter seu sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) e outros softwares relacionados atualizados é fundamental para solucionar vulnerabilidades de segurança e manter um ambiente seguro. Aplique patches e atualizações regularmente e siga as recomendações fornecidas pelos fornecedores de software.

Backup e recuperação de desastres

Faça backup regularmente do seu banco de dados e tenha um plano de recuperação de desastres para mitigar os riscos associados a falhas de hardware, corrupção de dados ou outros eventos catastróficos. Teste seus procedimentos de backup e recuperação para garantir que você possa restaurar o banco de dados rapidamente em caso de emergência. Ao projetar um banco de dados, manter a segurança na vanguarda do seu processo de tomada de decisão é essencial para proteger dados confidenciais e manter a confiança dos usuários.

Ao implementar as práticas recomendadas mencionadas acima, você pode criar um banco de dados seguro que pode resistir a ameaças e vulnerabilidades de segurança.

Compreender os fundamentos do design de banco de dados, incluindo modelagem de dados, normalização, modelagem de relacionamento entre entidades e criação de tabelas, é essencial para a criação de bancos de dados eficientes e eficazes. Ao focar na escalabilidade, no desempenho e na segurança, você pode projetar bancos de dados que atendam às necessidades de seus aplicativos, usuários e organização. Plataformas sem código como AppMaster simplificam o processo de design de banco de dados, fornecendo uma interface intuitiva para criar modelos de dados e definir esquemas de banco de dados, capacitando os desenvolvedores a se concentrarem na solução de problemas de negócios e, ao mesmo tempo, garantindo a qualidade e o desempenho da infraestrutura de banco de dados subjacente.

Conclusão: Melhores Práticas de Design de Banco de Dados

O design adequado do banco de dados é crucial para a criação de sistemas eficientes, sustentáveis ​​e escaláveis ​​que armazenem e gerenciem dados de maneira eficaz. Seguindo as práticas recomendadas no design de banco de dados, você pode garantir que seu banco de dados será bem estruturado, responsivo e seguro. Aqui está um resumo das principais práticas recomendadas para design de banco de dados:

1. Modelagem de dados clara: Desenvolva uma compreensão clara de seus dados e de seus relacionamentos criando um modelo de dados que represente com precisão o cenário do mundo real. Use técnicas apropriadas de modelagem de banco de dados, como diagramas ER, para visualizar e organizar os dados.
2. Escolha o modelo de banco de dados correto: selecione aquele que melhor se alinha aos requisitos da sua aplicação e otimiza seu desempenho. Os bancos de dados relacionais são os mais comumente usados, mas outros tipos, como bancos de dados hierárquicos, de rede ou orientados a objetos, podem ser mais adequados para casos de uso específicos.
3. Normalize seu banco de dados: aplique princípios de normalização para eliminar redundâncias, reduzir anomalias e manter a integridade dos dados. Normalize seu banco de dados até o formato normal apropriado com base nas necessidades específicas do seu aplicativo.
4. Crie convenções de nomenclatura significativas e consistentes: Empregue convenções de nomenclatura claras e consistentes para entidades, atributos e relacionamentos para facilitar melhor compreensão e capacidade de manutenção do banco de dados.
5. Definir tipos de dados e restrições: Selecione os tipos de dados de atributos apropriados e aplique as restrições necessárias para garantir a integridade e consistência dos dados.
6. Otimize os índices do banco de dados: use os índices com sabedoria para acelerar as operações de recuperação de dados sem comprometer o desempenho de inserção e atualização. Indexe colunas consultadas com frequência ou aquelas usadas nas cláusulas WHERE e JOIN.
7. Projete para escalabilidade e desempenho: planeje o crescimento futuro e o aumento da carga de trabalho criando um design de banco de dados que ofereça suporte à escalabilidade horizontal e vertical. Otimize a estrutura do banco de dados, as consultas e as estratégias de indexação para obter alto desempenho.
8. Garanta a segurança do banco de dados: proteja seu banco de dados implementando medidas adequadas de controle de acesso, criptografia, auditoria e monitoramento. Mantenha seu software atualizado para se proteger contra vulnerabilidades conhecidas.
9. Aproveite ferramentas no-code e low-code: Utilize plataformas no-code e low-code como AppMaster para agilizar e simplificar o processo de design de banco de dados. Essas ferramentas podem ajudá-lo a criar modelos de dados, definir esquemas de banco de dados e até mesmo gerar o código necessário para operações eficientes de banco de dados.

Ao aderir a essas práticas recomendadas de design de banco de dados e aplicar o conhecimento adquirido neste artigo, você pode criar bancos de dados eficientes e seguros que armazenam e gerenciam com eficácia seus dados valiosos, contribuindo para o sucesso de seus aplicativos e projetos de negócios.