O que é uma base de dados relacional e porque é que precisa de uma?

As bases de dados são os cavalos de batalha silenciosos que alimentam praticamente todas as organizações modernas. Desde as pequenas empresas até às empresas globais, as bases de dados são tão omnipresentes que, muitas vezes, as tomamos por garantidas.

No entanto, compreender como funcionam estes sistemas cruciais e porque são tão importantes é fundamental para aproveitar todo o seu potencial. Este artigo tem como objetivo desmistificar um dos tipos mais comuns de bases de dados: a base de dados relacional. Iremos explorar os seus conceitos básicos, vantagens e a razão pela qual continua a ser uma base de gestão de dados para empresas em todo o mundo.

Uma base de dados relacional é um tipo de base de dados que organiza os dados em tabelas, que são estruturadas com linhas e colunas. Cada tabela, também designada por relação, representa uma pessoa ou ideia específica. As linhas de uma tabela correspondem a registos individuais e as colunas aos detalhes desses registos.

As bases de dados relacionais proporcionam uma forma estruturada e eficiente de armazenar, recuperar e gerir grandes volumes de dados. Asseguram a integridade e a consistência dos dados através de relações entre tabelas e da utilização de chaves primárias e estrangeiras. Além disso, a sua utilização da Linguagem de Consulta Estruturada (SQL) permite capacidades de consulta poderosas, facilitando o tratamento de operações e análises de dados complexas. Isto significa que as empresas podem armazenar dados com confiança, recuperá-los rapidamente e tomar decisões de negócio mais inteligentes.

Se está a perder tempo e dinheiro a tentar filtrar dados intermináveis, pode ser um excelente candidato para uma base de dados relacional. Este guia descreve as vantagens das bases de dados relacionais e a forma como podem ajudar a sua empresa a manter-se competitiva.

Se quiser ver o poder de um modelo de dados relacional, basta olhar para a poderosa folha de cálculo. Se se sente confortável a utilizar folhas de cálculo para ordenar linhas de dados, já tem uma ideia da razão pela qual os modelos de bases de dados relacionais são tão eficazes.

Da mesma forma, as bases de dados relacionais funcionam dividindo várias formas de dados em tabelas intuitivas para estruturar a informação. Proporcionam uma forma normalizada de representar e consultar dados que podem ser utilizados por qualquer aplicação. A Linguagem de Consulta Estruturada (SQL) é a linguagem mais utilizada para consultas a bases de dados.

No modelo de base de dados relacional, as estruturas de dados (tais como tabelas de dados, índices e vistas) também permanecem separadas das estruturas de armazenamento físico.

Embora semelhante a uma folha de cálculo em termos de organização, uma base de dados relacional é muito mais complexa. Estas estruturas permitem às empresas obter informações valiosas sobre o seu desempenho comercial e a relação entre grandes volumes de dados.

As bases de dados relacionais organizam frequentemente os dados numa tabela (por vezes designada por "relação"). Cada tabela representará uma entidade específica na empresa, como clientes ou encomendas específicas.
Por exemplo, uma empresa que trabalhe no sector dos cuidados da pele pode ter várias tabelas dedicadas a diferentes clientes e respectivas encomendas. Estas tabelas podem centrar-se na quantidade de encomendas ou de clientes que compram um produto específico e consistem em linhas e colunas (também conhecidas como registos e atributos, respetivamente). Cada linha terá um registo único, enquanto cada coluna tem um atributo específico.

Para continuar a metáfora acima, uma empresa de cuidados com a pele tem uma tabela dedicada a vários clientes. Essa tabela poderia então ter colunas que indicassem a atividade de compra de produtos para acne, eczema e pele seca. Cada linha pode conter um registo único, como um pedido de reembolso.

O maior atrativo dos sistemas avançados de bases de dados é a facilidade com que se pode recuperar informação num curto espaço de tempo. A SQL é atualmente a linguagem padrão para interagir com uma base de dados relacional.

Conhecida como Structured Query Language, esta linguagem permite aos administradores de bases de dados realizar operações como a atualização, gestão e consulta de dados. A SQL é normalizada pela ANSI e pela ISO, garantindo sempre a compatibilidade entre diferentes sistemas de gestão de bases de dados relacionais.

Os dados em bruto são incrivelmente difíceis de analisar (e demoram bastante tempo, para além disso). As chaves primárias e estrangeiras fornecem uma identificação que garante que os dados não se misturam uns com os outros. Podem também reduzir a redundância de dados (ou demasiadas cópias dos mesmos dados).

Uma chave primária é um identificador único para cada registo numa tabela, garantindo que não há duas linhas com o mesmo valor de chave primária. Distingue de forma única cada linha de uma tabela.

Uma chave estrangeira é um campo (ou grupo de campos) numa tabela que identifica uma linha noutra tabela. Isto permite ligar as duas tabelas. Esta relação mantém a chave primária da tabela referenciada igual; o valor no campo da chave estrangeira deve corresponder a um valor na chave primária da tabela referenciada.

Um conceito-chave nas bases de dados relacionais é a transação. Em termos de base de dados, uma transação é uma sequência de uma ou mais operações executadas como uma unidade de trabalho. Pense nela como um conjunto de instruções que têm de ser completadas em conjunto para que a base de dados se mantenha correta e consistente

. O que é uma transação de base de dados?

Imagine que está a transferir dinheiro da sua conta poupança para a sua conta corrente. Este processo envolve duas etapas:

1. Deduzir dinheiro da sua conta poupança
2. Adicionar esse mesmo montante à sua conta corrente

Numa base de dados relacional, estes dois passos seriam executados como uma única transação. Isto garante que ambos os passos são concluídos com êxito ou que nenhum é concluído. Não quereria que o dinheiro saísse da sua conta poupança sem aparecer na sua conta corrente, ou vice-versa

. Porque é que as transacções são importantes?

As transacções são cruciais para manter a integridade e a precisão dos seus dados. Asseguram que a sua base de dados permanece num estado consistente, mesmo quando várias operações estão a ser executadas simultaneamente ou se algo correr mal durante o processo.

Eis algumas das principais implicações das transacções nas bases de dados relacionais:

1. Integridade dos dados: as transacções ajudam a manter a exatidão e a consistência dos seus dados. Se alguma parte de uma transação falhar, toda a transação é revertida, evitando actualizações parciais que poderiam levar a inconsistências de dados.
2. Controlo da simultaneidade: as transacções permitem que vários utilizadores trabalhem simultaneamente com os mesmos dados sem interferirem uns com os outros. Isto é especialmente importante nos sistemas em que muitos utilizadores precisam de aceder e modificar dados ao mesmo tempo.
3. Recuperação de erros: se ocorrer uma falha do sistema no meio de uma transação, a base de dados pode recuperar o seu estado consistente anterior. Isto evita a perda de dados e garante a fiabilidade da sua base de dados.
4. Simplifica operações complexas: as transacções permitem-lhe agrupar várias operações, simplificando processos complexos e garantindo que são executadas corretamente como uma unidade.

Ao utilizar transacções, as bases de dados relacionais fornecem uma forma robusta e fiável de gerir os seus dados, garantindo que estes permanecem precisos e consistentes mesmo em ambientes complexos e de elevado tráfego.

Enquanto uma base de dados relacional armazena informações em tabelas, colunas e linhas, uma base de dados não relacional (por vezes designada por base de dados NoSQL) é menos estruturada. No entanto, isto não significa necessariamente que seja uma opção pior (ou melhor) para o seu negócio.

Comecemos pelo topo. As bases de dados relacionais são fortemente estruturadas e têm um elevado grau de integridade dos dados. Estas bases de dados são muito boas para garantir que os dados não são duplicados, perdidos ou utilizados incorretamente. Proporcionam às empresas um elevado nível de segurança e oferecem tempos de resposta muito rápidos. As bases de dados relacionais também utilizam um esquema fixo. Para qualquer aplicação que exija um elevado volume de consultas ou transacções complexas, são a melhor opção.

Uma base de dados não relacional também pode fornecer uma grande quantidade de dados, mas com menos organização. Esta abordagem mantém-nos flexíveis e escaláveis para as empresas que estão a crescer demasiado depressa para as limitações. As bases de dados não relacionais armazenam dados em vários formatos, como pares chave-valor, documentos, armazenamentos de colunas largas ou gráficos, dependendo do tipo específico de base de dados NoSQL.

Esta flexibilidade permite-lhes tratar eficazmente dados não estruturados ou semi-estruturados. Ao contrário das bases de dados relacionais, as bases de dados NoSQL podem facilmente escalar horizontalmente, adicionando mais servidores para gerir cargas crescentes, o que as torna ideais para aplicações de dados em grande escala. Permitem também conceber o modelo de dados de uma forma que se altera à medida que o utilizador o modifica. Isto é especialmente útil para o desenvolvimento rápido e a alteração das necessidades de dados.

Uma base de dados não relacional é mais adequada para empresas que lidam com grandes volumes de diferentes tipos de dados, tais como plataformas de redes sociais, sites de comércio eletrónico ou sistemas de gestão de conteúdos.

Por exemplo, uma empresa de comércio eletrónico que necessite de armazenar perfis de clientes, catálogos de produtos, conteúdos gerados pelo utilizador e dados transaccionais pode beneficiar significativamente de uma base de dados NoSQL.

O esquema dinâmico e a escalabilidade horizontal permitem à empresa lidar com um elevado volume de leituras e escritas de forma eficiente, suportar uma vasta gama de formatos de dados e adaptar-se rapidamente às necessidades comerciais em constante mudança sem tempo de inatividade ou reestruturação significativos.

Uma base de dados relacional parece bastante semelhante a um modelo vetorial, uma vez que ambos encontram relações entre grandes volumes de dados. O que as torna diferentes é sobretudo a forma como organizam os pontos de dados, bem como o tipo de dados.

As bases de dados vectoriais funcionam tanto com dados estruturados como com dados não estruturados (embora normalmente não estruturados). Com a ajuda dos vectores incorporados, qualquer utilizador pode recuperar rapidamente os dados. Mais concretamente, são capazes de encontrar ligações perspicazes entre os pontos de dados.

Enquanto um modelo de base de dados relacional continua a utilizar uma estrutura semelhante a uma folha de cálculo, as bases de dados vectoriais transformam os dados em representações numéricas. Consequentemente, as bases de dados vectoriais também são úteis para a formação de programas de inteligência artificial e de aprendizagem automática. Estes pontos de dados ajudam a criar ferramentas digitais que são mais subtis na forma como compreendem o comportamento humano.

As bases de dados são ferramentas versáteis que podem ser aplicadas de várias formas para resolver diferentes desafios de gestão de dados. A compreensão destes padrões de aplicação pode ajudá-lo a tirar melhor partido das bases de dados para as suas necessidades específicas. Eis alguns padrões comuns:

1. Sistemas transaccionais (OLTP): Os sistemas de processamento de transacções em linha (OLTP) são concebidos para gerir aplicações orientadas para as transacções. São normalmente utilizados em operações quotidianas em que o processamento rápido de várias pequenas transacções é crucial. Os exemplos incluem sistemas bancários, plataformas de comércio eletrónico e sistemas de reservas.
2. Sistemas analíticos (OLAP): Os sistemas de processamento analítico em linha (OLAP) são optimizados para consultas complexas e análise de dados. São frequentemente utilizados em aplicações de business intelligence para analisar grandes volumes de dados históricos para obter informações e tendências. Os armazéns de dados enquadram-se normalmente nesta categoria.
3. Sistemas de gestão de conteúdos: As bases de dados são fundamentais para os sistemas de gestão de conteúdos (CMS), armazenando artigos, ficheiros multimédia, dados do utilizador e metadados. Este padrão é comum em plataformas de publicação, wikis e sistemas de gestão de documentos.
4. Motores de pesquisa: Embora nem sempre sejam bases de dados relacionais tradicionais, os sistemas de bases de dados especializados alimentam os motores de pesquisa. Foram concebidos para lidar com grandes volumes de dados e fornecer resultados de pesquisa rápidos e relevantes.
5. Sistemas de cache: Algumas bases de dados são utilizadas como caches de alta velocidade para armazenar dados frequentemente acedidos. Este padrão melhora o desempenho da aplicação, reduzindo a carga nos armazenamentos de dados primários.
6. Dados de séries temporais: As bases de dados optimizadas para dados de séries temporais são utilizadas em aplicações que lidam com grandes volumes de informações com carimbo de data/hora, como sensores IoT, sistemas de negociação financeira e ferramentas de monitorização.
7. Bases de dados de grafos: Estas bases de dados especializadas são utilizadas para armazenar e consultar dados interligados. São particularmente úteis para redes sociais, motores de recomendação e sistemas de deteção de fraudes.

A compreensão destes padrões pode ajudá-lo a escolher a solução de base de dados correta para as suas necessidades específicas. Muitos sistemas modernos de gestão de bases de dados, como o InterSystems IRIS, foram concebidos para suportar vários padrões, permitindo uma gestão de dados flexível e eficiente em vários casos de utilização.

As bases de dados relacionais são um ativo incrível para as empresas devido à eficácia com que armazenam e organizam os dados. As empresas podem ter uma visão mais profunda dos seus clientes, o que as ajuda a tomar decisões mais inteligentes no futuro. Seguem-se apenas algumas das vantagens de utilizar um sistema de gestão de bases de dados relacionais.

As bases de dados relacionais são úteis para garantir que os dados são sempre exactos e consistentes em toda a base de dados. Quando apenas um dado perdido pode causar um efeito cascata em toda a empresa, estas bases de dados poupam tempo e dinheiro. Esta integridade dos dados mantém-se constante através de restrições e regras.

Também tem aquilo a que se chama "integridade referencial". Este termo refere-se à forma como a base de dados mantém as relações lógicas entre cada tabela. As chaves externas podem referenciar corretamente as chaves primárias, ajudando os utilizadores a tirar conclusões precisas entre conjuntos de dados.

Outra vantagem de um sistema de base de dados relacional é a complexidade e a flexibilidade das consultas. Graças à SQL, poderá executar consultas complexas que podem juntar várias tabelas, agregar dados e filtrar resultados. Da mesma forma, os utilizadores podem criar consultas em tempo real. Podem recuperar dados específicos conforme necessário, poupando tempo que pode ser atribuído a outras operações comerciais.

Existem muitas ferramentas para o ajudar a entrar nas bases de dados e a analisar os dados. Estas incluem plataformas de business intelligence de código aberto, ferramentas de visualização de dados e soluções de extração, transformação e carregamento (ETL) que podem manipular dados de várias formas. As opções populares de código aberto incluem o Apache Superset para business intelligence, o Grafana para visualização de dados e o Apache NiFi para processos ETL. Estas ferramentas permitem que os utilizadores interajam mais facilmente com as bases de dados, transformando dados brutos em informações acionáveis e relatórios visualmente apelativos, sem necessidade de conhecimentos avançados de SQL.

Quando uma empresa está a expandir-se rapidamente, é moroso e entediante encontrar novas soluções de armazenamento de dados. As bases de dados relacionais são capazes de lidar com grandes volumes de dados, bem como com inúmeros utilizadores em simultâneo.

O seu rápido desempenho também torna muito mais eficientes tarefas complexas como a indexação, a colocação em cache e a otimização de consultas. A recuperação de dados não só é mais exacta, como também não demora tanto tempo.

Estudos recentes revelaram que os custos das violações de dados aumentaram de 3,86 milhões de dólares para 4,24 milhões de dólares, um número que poderá não abrandar tão cedo. Os sistemas de bases de dados relacionais oferecem um nível mais elevado de segurança que pode dar aos seus utilizadores - e clientes - paz de espírito.

O modelo relacional fornece sistemas de controlo de acesso granular. Estes permitem aos administradores definir mais claramente as funções e permissões dos utilizadores, restringindo o acesso a dados sensíveis.

De igual modo, as funcionalidades de encriptação de dados ajudam a proteger os dados em repouso e em trânsito. Quer os dados não sejam utilizados ou estejam a ser consultados, pode ficar descansado sabendo que é pouco provável que caiam nas mãos erradas.

Por último, mas não menos importante, o modelo relacional proporciona independência de dados para reduzir o risco de erros dispendiosos. Existem dois tipos de benefícios para a sua empresa: independência de dados lógicos e independência de dados físicos.

A independência de dados lógicos garante que as alterações ao esquema lógico não afectam o armazenamento de dados físicos. Por outro lado, a independência dos dados físicos garante que as alterações no armazenamento físico não afectam o esquema lógico. Esta abordagem permite-lhe uma maior flexibilidade no armazenamento de dados, na gestão da sua base de dados e na realização de alterações. Se acontecer um erro, pode atenuar os danos mais facilmente.

Embora os sistemas de gestão de bases de dados relacionais sejam bastante úteis para empresas com grandes quantidades de dados, não são perfeitos. As empresas mais pequenas e as empresas em fase de arranque podem considerar a complexidade e a falta de escalabilidade um desafio.

As bases de dados relacionais têm uma conceção de esquema complexa, exigindo um planeamento cuidadoso para funcionarem eficazmente. Compare esta abordagem com, por exemplo, um lago de dados - uma coleção simples e não estruturada de dados em bruto.

A natureza demorada e prática de uma base de dados relacional pode ser excessiva para modelos de negócio mais pequenos. Garantir que as tabelas normalizadas não são desnecessárias e que mantêm a integridade também pode ser um desafio.

As bases de dados relacionais não estão optimizadas para armazenar e consultar dados não estruturados. Como tal, não poderá armazenar documentos de texto, imagens ou multimédia.

Se a sua empresa lida regularmente com grandes volumes de diferentes tipos de dados, um lago de dados ou uma base de dados vetorial podem ser mais apelativos.

Embora as bases de dados relacionais não sejam impossíveis de escalar, podem não ser adequadas a uma empresa em rápida evolução. As bases de dados relacionais podem ser escaladas verticalmente (por exemplo, adicionando mais recursos a uma única máquina). No entanto, enfrentam limitações quando escalam horizontalmente (como a distribuição de dados por várias máquinas).

Existem muitos sistemas de gestão de bases de dados relacionais à escolha, mas alguns são mais adequados a determinados modelos de negócio.

Uma empresa muito grande pode preferir um sistema de gestão de bases de dados relacionais pela sua abordagem multimodal, enquanto uma empresa mais pequena pode necessitar de flexibilidade.

• MySQL: este RDBMS de código aberto é popular pela sua fiabilidade, desempenho e facilidade de utilização.
• PostgreSQL: o seu avançado RDBMS de código aberto é conhecido pelas suas caraterísticas robustas e pela sua estreita conformidade com as normas SQL.
• InterSystems IRIS: o nosso sistema de gestão de bases de dados oferece uma abordagem multimodal para apoiar as empresas em grande escala.

O InterSystems IRIS oferece-lhe mais do que apenas bases de dados relacionais. O nosso sistema de gestão de bases de dados multimodelo suporta vários modelos de dados, tais como relacionais, documentos, chave-valor e gráficos.

Isto significa que não só suporta a criação de bases de dados relacionais, como também fornece capacidades para lidar com diferentes tipos de dados, tudo numa única plataforma.

Com um suporte robusto para SQL e capacidades de consulta avançadas, o InterSystems IRIS permite às empresas definir e controlar dados relacionais de forma eficiente.

A flexibilidade da plataforma na gestão de esquemas permite ajustes contínuos à medida que as necessidades do negócio evoluem, assegurando que a estrutura da base de dados se mantém alinhada com os seus objectivos organizacionais.

Uma das principais vantagens do InterSystems IRIS é a sua ênfase na otimização do desempenho, especialmente com dados em grande escala. Ao contrário de soluções como o PostgreSQL, que se debatem com conjuntos de dados crescentes, o InterSystems IRIS mantém um elevado desempenho mesmo quando processa terabytes de dados. Através de funcionalidades como a fragmentação inteligente de dados e a execução optimizada de consultas, o InterSystems IRIS assegura que o desempenho da sua base de dados é escalado linearmente com o crescimento dos dados.

Este foco no desempenho é complementado por fortes caraterísticas de alta disponibilidade, incluindo clustering e replicação de dados. Estas caraterísticas asseguram que o tempo de inatividade é reduzido e que os dados importantes podem ser acedidos sem interrupção.

O InterSystems IRIS também oferece medidas de segurança completas, com controlo de acesso baseado em funções e encriptação de dados. Estas medidas protegem as suas informações importantes e ajudam-no a cumprir as regras.