banco_de_dados

Prévia do material em texto

<p>Definição de Banco de Dados</p><p>Um banco de dados é uma coleção organizada de informações que são</p><p>armazenadas eletronicamente em um sistema de computador. Essas</p><p>informações podem ser acessadas, gerenciadas e atualizadas de maneira</p><p>eficiente. A organização dos dados é feita de modo a facilitar a recuperação e</p><p>a manipulação, permitindo que os dados sejam usados para apoiar atividades</p><p>operacionais e a tomada de decisões em empresas, organizações e sistemas</p><p>governamentais.</p><p>O principal objetivo de um banco de dados é garantir que as informações</p><p>sejam facilmente acessíveis, mantidas com segurança e atualizadas em tempo</p><p>hábil. Eles são amplamente usados para armazenar dados em áreas como</p><p>gerenciamento de clientes, transações de vendas, controle de estoque e até</p><p>mesmo redes sociais.</p><p>Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD)</p><p>Um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) é o software</p><p>responsável por controlar o banco de dados, permitindo que os usuários</p><p>interajam com os dados de forma eficaz. Ele atua como uma interface entre o</p><p>usuário final e o banco de dados, fornecendo ferramentas para criar, acessar,</p><p>manipular e gerenciar dados.</p><p>Principais funções do SGBD:</p><p>• Definição de Dados: Criar e modificar estruturas de dados (como</p><p>tabelas).</p><p>• Manipulação de Dados: Inserir, atualizar, excluir e consultar dados.</p><p>• Controle de Acesso: Definir quem pode acessar ou modificar dados.</p><p>• Gerenciamento de Transações: Garantir que as operações no banco de</p><p>dados sejam concluídas corretamente, mantendo as propriedades ACID</p><p>(Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade).</p><p>Exemplos de SGBDs Relacionais:</p><p>• SQL Server: Um SGBD relacional desenvolvido pela Microsoft, utilizado</p><p>amplamente em grandes corporações. Possui recursos avançados de</p><p>segurança e integração com outras ferramentas da Microsoft, como o</p><p>Power BI.</p><p>• MySQL: Um dos SGBDs mais populares, conhecido pela simplicidade e</p><p>robustez. Amplamente utilizado no desenvolvimento web,</p><p>especialmente em ambientes de código aberto.</p><p>• PostgreSQL: Um SGBD relacional e orientado a objetos, conhecido por</p><p>sua extensibilidade e conformidade com padrões SQL. Suporta funções</p><p>definidas pelo usuário e transações ACID.</p><p>Exemplos de SGBDs Não Relacionais (NoSQL):</p><p>• MongoDB: Um dos bancos de dados NoSQL mais populares, que</p><p>armazena dados em formato de documento (semiestruturado), como</p><p>JSON. É ideal para trabalhar com grandes volumes de dados que</p><p>mudam rapidamente.</p><p>• Cassandra: Focado em grandes volumes de dados distribuídos e</p><p>escalabilidade, muito utilizado em aplicativos que exigem alta</p><p>disponibilidade.</p><p>Tipos de Dados Armazenados</p><p>1. Dados Estruturados: São organizados de forma clara e rígida,</p><p>geralmente em tabelas com linhas e colunas. Cada linha representa um</p><p>registro e cada coluna, um campo com informações específicas. Esse</p><p>tipo de dado é facilmente gerenciável e consultável por meio de</p><p>linguagens como SQL.</p><p>o Exemplos: Informações de clientes (nome, e-mail, telefone),</p><p>transações financeiras (ID da transação, valor, data).</p><p>o Vantagem: Facilita a consulta e análise rápida por meio de</p><p>filtros e consultas complexas.</p><p>2. Dados Semi-Estruturados: Não seguem o mesmo formato rígido de</p><p>tabelas, mas possuem uma estrutura flexível que inclui tags ou</p><p>atributos para organizar as informações. Embora não sejam organizados</p><p>em colunas e linhas, podem ser analisados por software que entende</p><p>esses metadados.</p><p>o Exemplos: E-mails, arquivos XML ou JSON. Um e-mail, por</p><p>exemplo, possui cabeçalhos (remetente, destinatário, assunto) e</p><p>um corpo de texto que pode variar.</p><p>o Vantagem: Flexibilidade na estrutura, permitindo que diferentes</p><p>tipos de dados coexistam em um mesmo conjunto.</p><p>3. Dados Não Estruturados: Não possuem uma estrutura predefinida.</p><p>Geralmente, são grandes volumes de dados em formatos como texto,</p><p>áudio, vídeo e imagens. Não seguem um esquema ou formato regular,</p><p>tornando-os mais complexos de serem analisados e gerenciados.</p><p>o Exemplos: Fotos, vídeos, áudios, documentos de texto (.txt,</p><p>.docx, .pdf).</p><p>o Vantagem: Podem armazenar informações muito diversificadas,</p><p>como multimídia, mas requerem ferramentas específicas para</p><p>processamento e análise.</p><p>Organização e Estruturação dos Dados</p><p>A eficiência de um banco de dados vem da sua capacidade de organizar</p><p>grandes volumes de dados de forma estruturada, permitindo que os usuários</p><p>possam:</p><p>• Fazer consultas rápidas: Com ferramentas de consulta como SQL, é</p><p>possível recuperar informações em tempo real.</p><p>• Manter a integridade dos dados: Assegura que os dados sejam precisos</p><p>e consistentes por meio de regras como integridade referencial (uso</p><p>de chaves primárias e estrangeiras).</p><p>• Acesso simultâneo: Suporte a múltiplos usuários acessando e</p><p>manipulando dados ao mesmo tempo, sem conflitos.</p><p>Importância dos Bancos de Dados na Gestão de Dados</p><p>Bancos de dados são fundamentais na gestão de dados, especialmente para</p><p>empresas e organizações que dependem de grandes volumes de informações</p><p>para suas operações diárias.</p><p>• Segurança e Controle: Os bancos de dados modernos oferecem</p><p>mecanismos robustos de segurança, como autenticação de usuários,</p><p>permissões e criptografia de dados. Além disso, ferramentas de backup</p><p>e recuperação de desastres garantem que as informações possam ser</p><p>restauradas em caso de falhas.</p><p>• Escalabilidade: Bancos de dados podem ser dimensionados para</p><p>acomodar o crescimento da quantidade de dados sem comprometer o</p><p>desempenho. Em ambientes em nuvem, esse escalonamento é feito de</p><p>maneira dinâmica, conforme a demanda.</p><p>• Flexibilidade: A estrutura dos bancos de dados pode ser ajustada para</p><p>acomodar novos tipos de dados e requisitos de negócios.</p><p>Modelos de Dados</p><p>1. Modelo Relacional: Baseado na organização de dados em tabelas, o</p><p>modelo relacional é amplamente utilizado devido à sua capacidade de</p><p>gerenciar dados estruturados. Relações entre tabelas são definidas por</p><p>meio de chaves primárias (que identificam de forma única os registros)</p><p>e chaves estrangeiras (que ligam registros entre diferentes tabelas).</p><p>o Integridade referencial: Garante que as relações entre tabelas</p><p>sejam consistentes.</p><p>o Normalização: Processo de organizar os dados para reduzir</p><p>redundâncias e dependências entre as tabelas.</p><p>2. Modelo Não Relacional (NoSQL): Oferece flexibilidade no</p><p>armazenamento de grandes volumes de dados não estruturados ou</p><p>semiestruturados, como documentos, gráficos e armazenamento chave-</p><p>valor. Esse modelo é ideal para aplicações que exigem escalabilidade</p><p>horizontal e maior velocidade na manipulação de dados.</p><p>Bancos de Dados em Nuvem</p><p>Com a crescente demanda por flexibilidade e escalabilidade, os bancos de</p><p>dados em nuvem se tornaram uma solução popular. Empresas como Amazon</p><p>AWS, Microsoft Azure e Google Cloud oferecem serviços de banco de dados</p><p>baseados em nuvem que podem ser acessados de qualquer lugar com uma</p><p>conexão à internet.</p><p>Vantagens:</p><p>• Escalabilidade: Ajuste dinâmico dos recursos conforme a demanda,</p><p>sem a necessidade de grandes investimentos em infraestrutura física.</p><p>• Custos Reduzidos: O modelo de pagamento por uso elimina os custos</p><p>com hardware e manutenção de servidores.</p><p>• Segurança: Oferecem altos níveis de segurança, com backups</p><p>automáticos e recuperação de desastres, garantindo a integridade dos</p><p>dados.</p><p>Big Data e Data Warehousing</p><p>1. Big Data: Refere-se à gestão de grandes volumes de dados que são</p><p>gerados em alta velocidade e em diferentes formatos (estruturados e</p><p>não estruturados). O Big Data é essencial para a análise de dados em</p><p>escala, permitindo que as empresas extraiam insights valiosos a partir</p><p>de dados brutos.</p><p>2. Data Warehousing: Um data warehouse é um sistema de</p><p>armazenamento centralizado que consolida dados de várias fontes para</p><p>fins de análise. As ferramentas de data warehousing facilitam a geração</p><p>de relatórios detalhados e a análise</p><p>de dados históricos.</p>