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Como criar um banco de dados?

A criação de um banco de dados robusto e eficiente exige um planejamento meticuloso e uma execução precisa. Neste artigo, apresentamos um passo a passo das três fases cruciais do processo de como criar um banco de dados: a modelagem conceitual, lógica e física. Abordaremos cada fase em detalhes, desde a definição de entidades e relacionamentos até a implementação em um sistema gerenciador de banco de dados (SGBD) específico.

A modelagem conceitual envolve a identificação das principais entidades e seus relacionamentos, estabelecendo uma base sólida para o desenvolvimento do banco de dados. Em seguida, a modelagem lógica traduz esses conceitos em estruturas detalhadas, como tabelas e chaves estrangeiras, assegurando a integridade e a consistência dos dados. Por fim, a modelagem física foca na otimização do desempenho, escolhendo índices adequados, particionando dados e configurando o ambiente do SGBD para garantir uma operação eficiente.

Este guia abrangente proporciona não apenas uma compreensão teórica dessas etapas, mas também oferece exemplos práticos e melhores práticas, capacitando você a construir bancos de dados que atendam às necessidades específicas de sua organização com eficiência e eficácia.

Nessa fase, você deve buscar compreender a essência do negócio e mapear as entidades e seus relacionamentos. Isso envolve uma análise aprofundada dos requisitos, com intensa colaboração entre todos os envolvidos. Realize entrevistas com stakeholders, utilize questionários personalizados e analise documentos relevantes para obter uma visão holística das necessidades do negócio. Desvende a complexidade identificando os tipos de dados a serem armazenados, as funcionalidades desejadas e as regras de negócio que governam o sistema. Além disso, é essencial ter uma visão de futuro, explorando as expectativas de crescimento e escalabilidade do banco de dados para garantir sua adaptabilidade às mudanças. Na imagem acima, observamos um plano conceitual para um banco de dados de hotéis, que inclui funcionários, flats, hospedagens, entre outros elementos.

Diagramas de Entidade-Relacionamento (DER) são ferramentas poderosas que representam a estrutura do banco de dados de forma clara e concisa. Assim, busque definir cada entidade com seus atributos específicos, incluindo tipos de dados, restrições e valores padrão.

Representação no Modelo Conceitual:

Para uma representação clara e intuitiva no modelo conceitual, utilizamos diferentes formas geométricas para distinguir entre os diversos componentes do banco de dados:

  • Entidades: Representadas por retângulos, simbolizam os principais objetos ou conceitos do sistema, como “Hotel” e “Funcionário”.
  • Relacionamentos: Representados por losangos, indicam como as entidades estão interligadas, como “Possui ” e “Tem “.
  • Atributos: Representados por círculos, descrevem as propriedades ou características das entidades, como “Nome” e “CEP”.

As entidades são os componentes principais do banco de dados que representam objetos ou conceitos do mundo real significativos para o negócio. Existem diferentes tipos de entidades:

  • Entidade Forte: Possui existência independente no modelo de dados, ou seja, ela pode ser identificada unicamente por sua própria chave primária. Por exemplo, no banco de dados de hotéis, a entidade “Funcionário” é uma entidade forte.
  • Entidade Fraca: Não possui uma chave primária própria e depende de uma entidade forte para a sua identificação. Um exemplo é a entidade “Flat”,  que necessita do código hotel para ser identificada.
  • Entidade Simples: Não contém subdivisões internas, representando um único objeto ou conceito com atributos diretos. Um exemplo seria a entidade “Hotel”.
  • Entidade Associativa: Utilizada para resolver relacionamentos muitos-para-muitos entre outras entidades, contendo como chave primária a combinação das chaves primárias das entidades que ela associa. Por exemplo, a entidade “Pode” se relaciona com “Responsável” e “Hospedagem”, permitindo um relacionamento muitos-para-muitos entre essas duas entidades.

Além disso, é crucial mapear os relacionamentos entre as entidades, definindo participação (total ou parcial), cardinalidades e tipos (um-para-um, um-para-muitos, muitos-para-muitos). 

  • Relacionamentos Unários: São relacionamentos em que uma entidade se relaciona com ela mesma. Um exemplo disso poderia ser um relacionamento “Chefia” dentro da entidade “Funcionário”, onde um funcionário pode chefiar outros funcionários.
  • Relacionamentos N-ários: Envolvem três ou mais entidades. Por exemplo, o relacionamento “Pode”, que se relaciona com “Responsável”, “Serviços adicionais” e “Funcionários”.

Normalização

Para eliminar redundâncias, aplique técnicas de normalização e evite duplicação de dados, inconsistências e anomalias. Explore as diferentes formas normais (1NF, 2NF, 3NF e BCNF) para garantir a qualidade e a eficiência do banco de dados. Simplifique a estrutura do banco de dados, reduzindo a complexidade das consultas e otimizando o desempenho.

Importância da Fase Conceitual

O plano conceitual é a base fundamental para todo o projeto do banco de dados, influenciando diretamente as fases subsequentes. Correções e mudanças na modelagem conceitual são mais fáceis e menos custosas de realizar do que em etapas posteriores. Portanto, é essencial dedicar tempo e atenção a esta fase para garantir um banco de dados robusto, flexível e pronto para atender às necessidades do negócio.

Fase 2: Plano Lógico – Aprimorando a Estrutura com Precisão

A evolução detalhada do modelo lógico é uma etapa crítica no desenvolvimento de um banco de dados, pois envolve transformar o modelo conceitual em uma representação mais precisa e detalhada, adaptada às características específicas do SGBD escolhido. Nesta fase, a precisão nos detalhes é fundamental. É necessário especificar tipos de dados adequados para cada campo, definir os tamanhos dos campos para otimizar o uso de espaço de armazenamento e estabelecer valores padrão que assegurem consistência e eficiência. Além disso, a definição de chaves primárias e estrangeiras é crucial para manter a integridade referencial dos dados, garantindo que os relacionamentos entre tabelas sejam coerentes e confiáveis. Restrições, como unicidade e não nulidade, ajudam a assegurar a qualidade dos dados e a prevenir erros comuns.

Na imagem acima, observa-se o modelo lógico elaborado com base no modelo conceitual de um sistema de gestão de hotéis. Neste modelo, são claramente visíveis as chaves primárias e estrangeiras, que estabelecem as relações entre tabelas como hóspedes, hospedagens e flats. Cada uma dessas tabelas é definida com precisão para refletir as necessidades específicas do sistema, garantindo um banco de dados eficiente, confiável e pronto para a operação. Esta fase detalhada do modelo lógico não apenas prepara o terreno para a implementação física do banco de dados, mas também assegura que todas as funcionalidades e requisitos de negócios sejam contemplados, proporcionando uma base sólida para um sistema robusto e escalável.

Plano Físico – Concretizando o Banco de Dados

O plano físico de um banco de dados representa a etapa final de um processo de modelagem e define como os dados serão efetivamente armazenados e acessados em um sistema gerenciador de banco de dados (SGBD) específico. Essa fase detalha as estruturas de armazenamento, os índices, as partições e outros elementos físicos que otimizam a performance das consultas e operações de manipulação de dados. Em outras palavras, o projeto físico traduz o esquema lógico, que representa uma visão mais abstrata dos dados, para uma implementação concreta no SGBD, considerando as particularidades de cada sistema e as necessidades do negócio. Em resumo, o projeto físico é a ponte entre a teoria e a prática, garantindo que o banco de dados seja eficiente, escalável e atenda aos requisitos de desempenho da aplicação.

Seleção Estratégica do SGBD:

A escolha do SGBD mais adequado às suas necessidades requer uma análise aprofundada de fatores críticos. Entre esses fatores estão a escalabilidade, que se refere à capacidade do SGBD de lidar com o crescimento do volume de dados e transações, e o desempenho, que envolve a velocidade e o tempo de resposta para consultas e operações de CRUD. A segurança também é crucial, garantindo proteção contra acessos não autorizados, perda de dados e ataques cibernéticos.

É importante considerar as funcionalidades específicas oferecidas pelo SGBD, como suporte a tipos de dados geoespaciais e análise de texto. Finalmente, avalie o custo e licenciamento, optando por opções compatíveis com o orçamento do projeto. Dessa forma, realize uma pesquisa abrangente e uma comparação detalhada entre diferentes SGBDs. Avalie suas características e funcionalidades e consulte especialistas para obter insights valiosos. Essa abordagem garantirá a seleção do SGBD que melhor atende às suas necessidades, assegurando a eficiência e a eficácia do banco de dados.

Adaptação Detalhada do SGBD:

A adaptação detalhada ao SGBD envolve ajustar o modelo lógico às características específicas do SGBD escolhido, definindo detalhes cruciais. Otimize o uso de espaço de armazenamento e garanta a eficiência das operações de consulta definindo corretamente o tamanho dos campos. Crie índices para otimizar o desempenho das consultas de acordo com os padrões de acesso aos dados. Selecione o tipo de armazenamento mais adequado para cada tipo de dado, levando em consideração performance, custo e segurança. Além disso, implemente medidas de segurança robustas para proteger os dados contra acessos não autorizados, perda e corrupção.

Implementação do Banco de Dados:

A criação precisa do banco de dados no SGBD escolhido é essencial, utilizando comandos SQL específicos e seguindo as melhores práticas para garantir a qualidade da implementação. Importe os dados de forma organizada e segura, utilizando scripts SQL ou ferramentas de migração de dados. Configure usuários e defina permissões de acesso de acordo com o perfil de cada usuário e os princípios de segurança da informação. Realize testes abrangentes para garantir a funcionalidade, o desempenho e a segurança do sistema, corrigindo erros e ajustando parâmetros conforme necessário.

Fontes: GUIMARÃES, Célio Cardoso. Fundamentos de bancos de dados: Modelagem, projeto e linguagem SQL. 1. ed. Campinas, SP: Editora da Unicamp, 2003. 270 p.

Fonte original: https://statplace.com.br/blog/criacao-de-um-banco-de-dados/

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