{"id":117934,"date":"2022-07-22T08:12:30","date_gmt":"2022-07-22T11:12:30","guid":{"rendered":"https:\/\/fluency.io\/br\/blog\/?p=12279"},"modified":"2023-07-26T15:54:57","modified_gmt":"2023-07-26T18:54:57","slug":"modelos-de-banco-de-dados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/homolog.fluency.io\/br\/blog\/modelos-de-banco-de-dados\/","title":{"rendered":"Modelos de Banco de Dados: o que s\u00e3o, quais os tipos e como usar"},"content":{"rendered":"\n

Quando atuamos em Programa\u00e7\u00e3o<\/a><\/strong>, Engenharia de Dados<\/a><\/strong> ou Ci\u00eancia de Dados<\/a> <\/strong>, \u201cbanco de dados\u201d \u00e9 uma express\u00e3o comum em nosso dia a dia.<\/p>\n\n\n\n

No desenvolvimento de software backend<\/em> e na Engenharia de Dados, saber trabalhar com banco de dados \u00e9 fundamental. Afinal, onde iremos salvar e de onde iremos recuperar os dados que nossos programas devem processar?<\/p>\n\n\n\n

Na Ci\u00eancia de Dados, para obtermos dados que alimentam an\u00e1lises ou modelos de Machine Learning<\/a><\/em>, tamb\u00e9m precisamos recuper\u00e1-los de bancos de dados.<\/p>\n\n\n\n

Ocorre que n\u00e3o h\u00e1 um \u00fanico \u201cjeito\u201d de guardar esses dados e de fazer com que se relacionem entre si<\/strong>, a fim de gerarem informa\u00e7\u00f5es. <\/p>\n\n\n\n

Ter o nome \u201cMaria Souza\u201d e o n\u00famero \u201c5000\u201d soltos em algum lugar n\u00e3o significa nada. Eles s\u00f3 s\u00e3o \u00fateis se conseguimos relacion\u00e1-los, a fim de saber, por exemplo, que \u201cMaria Souza\u201d \u00e9 funcion\u00e1ria de uma empresa e \u201c5000\u201d \u00e9 seu sal\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n

Quais seriam, ent\u00e3o, essas maneiras de guardar dados e relacion\u00e1-los? Por que, como programador, engenheiro ou cientista de dados, devo entender isso? Vamos descobrir.<\/p>\n\n\n\n

O que s\u00e3o modelos de banco de dados?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Os \u201cjeitos\u201d de armazenar e relacionar dados s\u00e3o chamados, tecnicamente, de \u201cmodelos de dados\u201d<\/strong>, do qual deriva o conceito de \u201cmodelos de bancos de dados\u201d<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Pense em um modelo como uma representa\u00e7\u00e3o (conceitual ou visual) da forma como os dados s\u00e3o organizados e ligados uns aos outros.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 inevit\u00e1vel<\/em> que um banco de dados assuma um determinado modelo. A partir do momento em que relacionamos os dados de uma forma ou de outra, um modelo emergir\u00e1 naturalmente, como um padr\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, podemos ter os dados \u201cMaria\u201d, \u201cJo\u00e3o\u201d e \u201cJos\u00e9\u201d. Se eles s\u00e3o amigos, temos um relacionamento de todos para todos<\/em>, o que tecnicamente forma um relacionamento em grafo<\/strong>. Agora, se Maria \u00e9 m\u00e3e de \u201cJo\u00e3o\u201d, que \u00e9 pai de \u201cJos\u00e9\u201d, isso ser\u00e1 melhor modelado em um relacionamento hier\u00e1rquico<\/strong>.<\/p>\n\n\n

\n
\"\u00c0
Representa\u00e7\u00e3o visual de um modelo de relacionamento em grafo e outro hier\u00e1rquico. Fonte: Awari<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Import\u00e2ncia \u00e0 Programa\u00e7\u00e3o e \u00e0 Ci\u00eancia de Dados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O que isso tem a ver com Programa\u00e7\u00e3o, Engenharia de Dados e Ci\u00eancia de Dados? A forma como os dados s\u00e3o organizados e relacionados afeta tr\u00eas aspectos computacionais, que est\u00e3o na base dessas tr\u00eas \u00e1reas:<\/p>\n\n\n\n

  1. efici\u00eancia<\/strong> na forma como os dados s\u00e3o armazenados, recuperados e alterados dos diversos sistemas de bancos de dados, isto \u00e9, a rapidez, consumo de energia, entre outros fatores, para os dados transitarem entre o banco de dados (normalmente \u201cexistente\u201d em discos r\u00edgidos) e a mem\u00f3ria do computador;<\/li>
  2. design<\/em><\/strong> t\u00e9cnico<\/strong> de cada sistema de banco de dados dispon\u00edveis no mercado;<\/li>
  3. maneiras<\/strong> como os programadores, engenheiros e cientistas de dados t\u00eam de construir solu\u00e7\u00f5es para criar<\/em>, ler<\/em>, alterar<\/em> ou excluir<\/em> dados em um determinado sistema de banco de dados.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Como essas formas de relacionamento de dados n\u00e3o se resumem apenas a grafos e hierarquias, vamos ver a variedade de modelos<\/strong> criados para lidar com a quantidade e complexidade crescente dos dados (big data<\/em>).<\/p>\n\n\n\n

    Quais os tipos?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Os modelos de bancos de dados seguem um curso hist\u00f3rico. Come\u00e7am simples, atrelados \u00e0s restri\u00e7\u00f5es da tecnologia, por volta das d\u00e9cadas de 1950 e 1960, e ganham complexidade \u00e0 medida que novas tecnologias surgem.<\/p>\n\n\n\n

    1. Modelos pr\u00e9-relacionais<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    Os modelos pr\u00e9-relacionais s\u00e3o bastante simples, antigos e, na maioria, j\u00e1 est\u00e3o, por serem ineficientes \u00e0s demandas atuais.<\/p>\n\n\n\n

    1.1 Modelo plano<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

    \u00c9 o modelo mais simples e primitivo de todos. Consiste em um banco de dados onde todos os dados s\u00e3o armazenados em uma \u00fanica tabela.<\/p>\n\n\n\n

    Crie uma lista de contatos de dez amigos em um bloco de notas qualquer ou no Excel, com nome e n\u00famero do WhatsApp ou Telegram de cada pessoa. Pronto. Voc\u00ea tem um modelo de dado plano.<\/p>\n\n\n\n

    1.2 Modelo hier\u00e1rquico<\/strong><\/h4>\n\n\n
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    \"Imagem
    Representa\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica de um modelo de dados hier\u00e1rquico. Fonte: Lucidchart<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

    No modelo hier\u00e1rquico, os dados s\u00e3o dispostos em \u201c\u00e1rvore\u201d, como j\u00e1 demonstrado acima. As rela\u00e7\u00f5es s\u00e3o chamadas \u201cde um para muitos\u201d e podem ser entendidas como relacionamentos de campos “pais” para campos \u201cfilhos\u201d.<\/p>\n\n\n\n

    Tornou-se defasado por quest\u00f5es computacionais. Se voc\u00ea tem dez, cem ou mil n\u00edveis na hierarquia, o sistema teria de percorrer toda a \u00e1rvore para chegar ao \u00faltimo n\u00edvel, o que \u00e9 muito ineficiente.<\/p>\n\n\n\n

    1.3 Modelo em rede<\/strong><\/h4>\n\n\n
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    \"Imagem
    Representa\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica de um modelo de dados em rede. Fonte: lucidchart.com<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

    \u00c9 uma melhoria do sistema hier\u00e1rquico, mas, ainda assim, ineficiente para padr\u00f5es atuais. Neste caso, h\u00e1 relacionamentos \u201cum para muitos\u201d e \u201cmuitos para um\u201d, por\u00e9m, apenas em determinados n\u00edveis. Na pr\u00e1tica, o modelo permite que um campo \u201cfilho\u201d possa ter v\u00e1rios campos \u201cpais\u201d.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

    2. Modelo relacional<\/strong><\/h3>\n\n\n
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    \"Imagem
    Representa\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica de um modelo relacional de dados. Fonte: mongodb.com<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

    O modelo relacional suplantou os anteriores e permanece como um dos mais usados at\u00e9 hoje. A maioria dos bancos de dados comerciais o usa. Nele, os dados podem ser organizados em v\u00e1rias tabelas (matrizes de duas dimens\u00f5es, com linhas e colunas), as quais se relacionam entre si.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

    Em um e-commerce<\/em>, por exemplo, podemos ter uma uma tabela chamada \u201cClientes\u201d, onde os dados de cada cliente \u00e9 uma linha e onde seus atributos (nome, endere\u00e7o de entrega, n\u00famero de cart\u00e3o de cr\u00e9dito etc.) s\u00e3o as colunas. <\/p>\n\n\n\n

    Outra tabela pode ser \u201cProdutos\u201d, com os dados dos produtos ofertados. Uma terceira tabela pode ser \u201cCompras\u201d, que relaciona dados das tabelas \u201cClientes\u201d e \u201cProdutos\u201d para sabermos quem comprou o qu\u00ea.<\/p>\n\n\n\n

    3. Modelos p\u00f3s-relacionais<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    Modelos p\u00f3s-relacionais podem ser considerados uma evolu\u00e7\u00e3o do modelo relacional. Por quest\u00f5es de padroniza\u00e7\u00e3o, nem todos se tornaram alternativas ao modelo relacional, mas acabaram incorporados a este.<\/p>\n\n\n\n

    3.1 Modelo orientado a objetos<\/strong><\/h4>\n\n\n
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    \"Imagem
    Representa\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica de um modelo orientado a objetos. Fonte: mongodb.com<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

    O modelo de banco de dados orientado a objetos surgiu na d\u00e9cada de 1990, com a ascens\u00e3o da Programa\u00e7\u00e3o Orientada a Objetos<\/a> (Object-Oriented Programming<\/a><\/em> ou OOP).\u00a0<\/p>\n\n\n\n

    Os dados s\u00e3o modelados da mesma forma que nos programas criados com tal paradigma de programa\u00e7\u00e3o. Para isso, s\u00e3o usadas classes \u2014 \u201cmoldes\u201d, que determinam as caracter\u00edsticas e os comportamentos de um objeto \u2014 e as inst\u00e2ncias dessas classes, que s\u00e3o objetos em si.<\/p>\n\n\n\n

    Por exemplo, podemos ter uma classe \u201cCarro\u201d, com os atributos \u201cmarca\u201d, \u201cmodelo\u201d, \u201cano\u201d, \u201ccor\u201d etc. A partir dela, podemos, ent\u00e3o, criar um objeto \u201ccarro\u201d da marca BMW, modelo X1, ano 2018, cor preta. O banco de dados Postgres <\/strong>nasceu dentro dessa filosofia e mant\u00e9m recursos do modelo. <\/p>\n\n\n\n

    3.2 Variantes do modelo orientado a objetos<\/strong><\/h4>\n\n\n
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    \"Imagem
    Representa\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica de um modelo relacional de dados. Fonte: devmedia.com.br<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

    Embora n\u00e3o tenha substitu\u00eddo o modelo relacional, o modelo orientado a objetos acabou sendo incorporado a este de uma s\u00e9rie de formas. Uma delas se chama modelo objeto-relacional<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

    V\u00e1rios sistemas de bancos de dados relacionais atuais, como MySQL<\/a>, Oracle e Microsoft SQL Server, utilizam esse modelo, na verdade. Isso permite comunica\u00e7\u00e3o mais precisa entre classes e objetos criados em uma linguagem de programa\u00e7\u00e3o e os dados gerados a partir deles em um banco de dados relacional<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

    3.3 NewSQL<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

    NewSQL \u00e9 o nome dado a sistemas de bancos de dados relacionais bem mais recentes, com desempenho superior aos tradicionais.<\/p>\n\n\n\n

    Bancos de dados<\/a> deste tipo s\u00e3o usados, por exemplo, onde h\u00e1 muitas transa\u00e7\u00f5es por segundos ou at\u00e9 mil\u00e9simos de segundos (pense em transa\u00e7\u00f5es financeiras, por exemplo), mas que dependem da seguran\u00e7a que s\u00f3 bancos relacionais oferecem.<\/p>\n\n\n\n

    Bancos de dados que rodam em nuvem j\u00e1 oferecem este tipo de modelo, como Amazon Aurora, Couchbase e Google Spanner. <\/p>\n\n\n\n

    4. Modelos n\u00e3o relacionais<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    Modelos n\u00e3o relacionais (ou \u201cn\u00e3o somente relacionais\u201d) comp\u00f5e um paradigma que ascendeu com a necessidade de processar big data<\/em> (dados gerados em larga escala com a web). T\u00eam esse nome porque n\u00e3o usam as tabelas relacionais.<\/p>\n\n\n\n

    4.1 Modelo chave-valor<\/strong><\/h4>\n\n\n
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    \"Imagem
    Forma como dados s\u00e3o armazenados em um banco de dados NoSQL baseado em pares chave-valor. Fonte: dev.to<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

    Bancos NoSQL<\/a> do tipo chave-valor s\u00e3o como \u201cdicion\u00e1rios\u201d. Eles permitem cadastrar uma chave<\/em> (um registro \u00fanico e inconfund\u00edvel) e associar quaisquer valores<\/em> (informa\u00e7\u00f5es) a essas chaves.<\/p>\n\n\n\n

    A estrat\u00e9gia permite muita flexibilidade e rapidez nas consultas. Podemos associar muitos campos de dados diferentes a uma \u00fanica chave, bastando acessar tal chave para recuper\u00e1-los. <\/p>\n\n\n\n

    Redis, Apache Ignite e Memcached s\u00e3o exemplos populares de bancos do modelo chave-valor.<\/p>\n\n\n\n

    4.2 Modelo documental<\/strong><\/h4>\n\n\n
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    \"Imagem
    Forma como dados s\u00e3o armazenados em um banco de dados NoSQL baseado em documentos. Fonte: digitalocean.com<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

    Aqui, os dados s\u00e3o armazenados em \u201ctextos\u201d. Por exemplo, neste modelo, dados de clientes estar\u00e3o organizados de forma sequencial, como em uma folha de formul\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n

    Tais textos podem ser altamente estruturados (ter campos bem definidos e comuns a todos os documentos, como CPF e nome de cada cliente) ou podem ser semiestruturados ou n\u00e3o estruturados (quando n\u00e3o h\u00e1 padroniza\u00e7\u00e3o dos campos).<\/p>\n\n\n\n

    MongoDB<\/a>, Elasticsearch e CouchDB s\u00e3o exemplos populares de bancos do modelo documental.<\/p>\n\n\n\n

    4.3 Modelo em grafo<\/strong><\/h4>\n\n\n
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    \"Imagem
    Forma como dados s\u00e3o armazenados em um banco de dados NoSQL baseado em grafos. Fonte: docs.aws.amazon.com<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

    Grafo \u00e9 uma cole\u00e7\u00e3o de n\u00f3s ligados por arestas. Neste modelo, os dados s\u00e3o os n\u00f3s e os relacionamentos entre eles, as arestas. Por meio dessa caracter\u00edstica, podemos relacionar facilmente clientes aos produtos que cada um mais compra, por exemplo.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

    Tais bancos de dados s\u00e3o muito usados para mecanismos de recomenda\u00e7\u00e3o (indicar um produto que o cliente pode gostar, com base em suas prefer\u00eancias) e para detec\u00e7\u00e3o de fraude (comparar se o n\u00famero de cart\u00e3o de cr\u00e9dito usado por ele \u00e9 sempre o mesmo, por exemplo).<\/p>\n\n\n\n

    Neo4J, OrientDB e AllegroGraph s\u00e3o exemplos populares de bancos de dados deste modelo.<\/p>\n\n\n\n

    Como usar?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    O uso de um modelo de banco de dados costuma ser uma quest\u00e3o cr\u00edtica para programadores<\/a> e engenheiros de dados.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

    O sistema ou aplicativo a ser criado e os dados que ele ir\u00e1 processar (tarefa de desenvolvedores de software<\/a>) ou a forma de organizar dados e fornec\u00ea-los para consumo anal\u00edtico de uma empresa (tarefa de engenheiros de dados) \u00e9 o que ditar\u00e1 a escolha do modelo de banco de dados.<\/p>\n\n\n\n

    Por exemplo, transa\u00e7\u00f5es financeiras que requerem seguran\u00e7a ainda s\u00e3o implementadas, em muitos casos, em bancos de dados relacionais ou similares.<\/p>\n\n\n\n

    J\u00e1 para aplica\u00e7\u00f5es menos cr\u00edticas, mas com um n\u00famero massivo de usu\u00e1rios, como um site de conte\u00fados ou um aplicativo de rede social, um banco de dados NoSQL de modelo documental pode ser uma boa escolha.<\/p>\n\n\n\n

    Como a programa\u00e7\u00e3o orientada a objetos continua muito popular no mercado, uma dica a programadores e engenheiros de dados \u00e9 ter uma compreens\u00e3o de como dados do modelo objeto-relacional<\/strong> funcionam e aprender a linguagem SQL<\/a><\/strong> (Structure Query Language<\/em>), que \u00e9 padr\u00e3o para esses bancos de dados.<\/p>\n\n\n\n

    A partir da\u00ed, fica f\u00e1cil migrar para bancos de dados NoSQL<\/strong>, como o MongoDB, e evoluir para grandes bancos de dados em nuvem, que costumam ser \u201cmulti-modelos\u201d, isto \u00e9, oferecer v\u00e1rias formas diferentes de modelar dados.<\/p>\n\n\n\n

    No caso de cientistas de dados, a recomenda\u00e7\u00e3o \u00e9 um pouco diferente. Caso o profissional trabalhe em uma empresa madura no ciclo de dados, provavelmente receber\u00e1 dados prontos da Engenharia de Dados para analisar ou alimentar modelos de Machine Learning<\/a><\/em>. Neste caso, vale conhecer os conceitos para conversar com os engenheiros, quando necess\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n

    Em empresas menores, por\u00e9m, pode ser que o data scientist<\/a><\/em> tenha de buscar e limpar dados diretamente de bancos relacionais, por meio da SQL, por exemplo. Neste caso, n\u00e3o tem jeito: \u00e9 preciso conhecer a linguagem, pedir permiss\u00e3o ao administrador do banco de dados e fazer consultas para obter os dados a serem analisados.<\/p>\n\n\n\n

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    Quando atuamos em Programa\u00e7\u00e3o, Engenharia de Dados ou Ci\u00eancia de Dados , \u201cbanco de dados\u201d \u00e9 uma express\u00e3o comum em nosso dia a dia. No desenvolvimento de software backend e na Engenharia de Dados, saber trabalhar com banco de dados \u00e9 fundamental. 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