Nos dias de hoje, os dados são considerados um dos ativos mais valiosos para qualquer organização, o que faz da escolha do banco de dados uma decisão fundamental para o sucesso corporativo.
Em suma, os bancos de dados servem para armazenar, organizar, gerenciar e recuperar dados de maneira eficiente e segura. São essenciais para apoiar operações de negócios na tomada de decisões, facilitar o processamento de transações e fornecer análises que ajudem as empresas a entender melhor seus clientes, operações e mercados.
Com isso, à medida que a quantidade de dados que geramos continua a crescer exponencialmente, torna-se essencial entender os diferentes tipos de bancos de dados e como cada um pode ser melhor utilizado. Um deles é o relacional .
Acompanhe a leitura até o final e descubra!
O que é um banco de dados relacional?
Banco de dados relacional , como a própria nomenclatura indica, é um tipo de banco de dados que armazena e fornece acesso a dados que estão relacionados entre si. Esses dados são organizados em tabelas, que consistem em linhas e colunas.
Cada tabela representa um tipo de entidade e as colunas dentro das tabelas representam os atributos dessa entidade. As linhas, por outro lado, representam os registros individuais que apresentam valores específicos para esses atributos.
A base dos bancos de dados relacionais é o "modelo relacional" (conforme veremos a seguir), um método que permite identificar e acessar dados em relação a outros dados no banco de dados. Isso é conseguido por meio de chaves primárias e estrangeiras, que são usadas para estabelecer e interagir relacionamentos entre as tabelas.
Invenção do Modelo Relacional por Edgar F. Codd
Em 1970, Edgar F. Codd publicou um artigo seminal intitulado "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks" na revista "Communications of the ACM". Este artigo revolucionou a maneira como os dados eram organizados e manipulados em sistemas de banco de dados.
Antes do modelo relacional, os bancos de dados eram predominantemente hierárquicos ou baseados em rede . Esses modelos eram eficazes para certos usos, mas tinham limitações significativas em termos de eficiência , especialmente quando os sistemas e os requisitos de dados se tornavam mais complexos.
Características fundamentais do modelo relacional
Codd defende que todos os dados devem ser armazenados em tabelas, que ele chamou de "relações", onde cada tabela seria composta de linhas (registros) e colunas (atributos). Ele divulgou conceitos fundamentais que se tornariam a base dos modernos sistemas de bancos de dados relacionais , como:
- Chaves primárias: para identificar de forma única cada linha em uma tabela.
- Chaves estrangeiras: para estabelecer e manter relações entre as tabelas.
- Normalização: para minimizar a redundância e dependência dos dados.
- Operações relacionais: como seleção, projeção e desvio, permitindo manipulações complexas de dados sem depender da organização física dos dados.
Impacto e legado
O modelo de Codd foi inicialmente recebido com ceticismo, principalmente porque muitos duvidavam da sua performance prática em comparação com os sistemas existentes. No entanto, com o avanço da tecnologia e a melhoria do hardware, o modelo de confiabilidade relacional será extremamente eficiente e superior em termos de escalabilidade e simplicidade de manutenção.
Na década de 1980, o modelo relacional começou a ganhar adoção generalizada com o surgimento de sistemas de banco de dados comerciais como Oracle, IBM DB2 e Microsoft SQL Server . Desde então, ele se tornou o padrão de fato para sistemas de gestão de bancos de dados em empresas ao redor do mundo.
Características principais de um banco de dados relacional
- Estrutura tabular: os dados são armazenados em tabelas (também chamadas de relações), facilitando a organização e a manipulação dos dados.
- Manipulação de dados: os bancos de dados relacionais usam uma linguagem padrão para consulta chamada SQL (Structured Query Language), que permite aos usuários executar operações complexas de consulta, inserção, atualização e exclusão de dados de maneira eficiente.
- Integridade de dados: oferecem mecanismos robustos para garantir a precisão e integridade dos dados, incluindo restrições de integridade, transação e controle de concorrência.
- Normalização: os dados são normalmente organizados de forma a minimizar a redundância (repetição) e dependência, o que ajuda a manter a integridade dos dados ao longo do tempo.
- Relacionamentos: as relações entre as tabelas são definidas por chaves primárias (um identificador único para cada linha de uma tabela) e chaves estrangeiras (um campo que identifica um registro em outra tabela), permitindo que o banco de dados mantenha a consistência e a lógica de relacionamento.
Arquitetura de banco de dados relacional
Os bancos de dados relacionais geralmente seguem uma arquitetura cliente-servidor , onde o servidor faz o gerenciamento de banco de dados (SGBD) e os dados, enquanto os terminais (clientes) executam aplicativos que se comunicam com o servidor para acessar e manipular os dados . Essa arquitetura permite que múltiplos usuários acessem simultaneamente o banco de dados de maneira eficiente.
Exemplos de sistemas de bancos de dados relacionais
- MySQL: muito usado em aplicações web e faz parte da popular pilha LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP/Python/Perl).
- PostgreSQL: conhecido por sua robustez e suporte a uma grande quantidade de extensão, é frequentemente usado em ambientes que definem conformidade com padrões e extensibilidade.
- Oracle Database: amplo uso em aplicações empresariais, oferece um conjunto completo de soluções de banco de dados e middleware.
- Microsoft SQL Server: popular em ambientes que usam outras tecnologias da Microsoft, como .NET.
Benefícios dos bancos de dados relacionais
Os bancos de dados relacionais oferecem uma série de benefícios que os tornam uma escolha popular para muitas aplicações empresariais e sistemas de gerenciamento de dados. Aqui estão alguns dos principais benefícios:
- Integridade e precisão dos dados: os bancos de dados relacionais são recomendados para garantir a integridade dos dados por meio de restrições, regras de validação, chaves estrangeiras e outras funcionalidades que ajudam a manter a precisão e a consistência dos dados. Essas características são essenciais para aplicações críticas onde a precisão dos dados é fundamental.
- Facilidade de uso com SQL: a linguagem de consulta SQL (Structured Query Language) é um padrão da indústria para manipulação de dados em bancos de dados relacionais. SQL é poderoso, relativamente fácil de aprender e suportado pela maioria dos sistemas de banco de dados relacionais, o que facilita a formação de profissionais e a migração entre diferentes sistemas.
- Flexibilidade nas consultas: os bancos de dados relacionais permitem aos usuários realizar consultas complexas e dinâmicas que podem juntar muitas tabelas e executar uma ampla variedade de operações analíticas sobre os dados. Essa flexibilidade é crucial para relatórios detalhados e análises profundas.
- Segurança de dados: oferecem funcionalidades de segurança robustas que incluem controle de acesso, auditoria de operações, criptografia de dados e muito mais. Esses recursos ajudam a proteger os dados contra acessos não autorizados e garantem a conformidade com normas de segurança de dados como GDPR, HIPAA, entre outras.
- Gerenciamento de transação: os bancos de dados relacionais suportam transação, que são sequências de operações realizadas como uma única unidade lógica de trabalho. Se uma transação falhar, o estado do banco de dados pode ser revertido para o estado anterior (rollback), garantindo que os dados não sejam deixados em um estado inconsistente.
- Escalabilidade: embora os bancos de dados relacionais tradicionalmente escalem melhor verticalmente (aumentando os recursos do servidor único), os avanços recentes em tecnologia e técnicas de particionamento e replicação também permitem a escalabilidade horizontal, suportando assim grandes volumes de dados e tráfego elevado.
- Manutenção: com ferramentas de gerenciamento e diagnóstico completas disponíveis, a manutenção de um banco de dados relacional pode ser sistemática e previsível. Essas ferramentas trabalham na otimização de desempenho, no planejamento de capacidade e na resolução de problemas.
- Maturidade: os sistemas de banco de dados relacionais foram desenvolvidos, testados e aprimorados ao longo de várias décadas. Isso resulta em sistemas altamente maduros e estáveis com amplo suporte de fornecedores e uma vasta comunidade de usuários.
Estes benefícios tornam os bancos de dados relacionais uma escolha sólida para muitas pessoas que precisam de um sistema confiável e comprovado para gerenciar suas informações essenciais.
Então o Excel também é um banco de dados relacional?
O Excel, embora comumente usado para organizar dados em um formato que se assemelha visualmente a tabelas de um banco de dados relacional , não é um exemplo desse sistema.
Trata-se de um programa de planilha que oferece algumas funcionalidades para manipular e analisar dados, mas possui características e limitações distintas em relação aos bancos de dados relacionais . Aqui estão algumas diferenças-chave:
Estrutura e funcionalidade
- Armazenamento de dados: no Excel, os dados são armazenados em células dentro de uma planilha, e enquanto as planilhas podem ser organizadas de maneira que se pareçam com tabelas de um banco de dados relacional, elas não oferecem as mesmas funcionalidades de gerenciamento de dados.
- Relacionamento entre dados: o Excel permite criar links ou referências entre células e pode ser usado para fazer análises e operações básicas de divisão de dados por meio de funções. No entanto, ele não suporta nativamente o conceito de chaves estrangeiras ou a integridade referencial que define um banco de dados relacional.
Escalabilidade: o Excel não é ideal para gerenciar grandes volumes de dados (milhões de registros), pois o desempenho pode se degradar significativamente à medida que o tamanho da planilha cresce, ao contrário de um banco de dados relacional projetado para lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente.
