Modelagem de Banco de Dados

Muitas situações atuais nos levam a executar uma tarefa através da internet, seja para uma viagem, um pagamento, um post, entre muitas outras atividades. Quando realizamos uma ação pela rede estamos gerando informações que precisam ser armazenadas em algum lugar, para isso usamos os Banco de Dados, mas como? Qual a melhor forma de armazenar esses dados?

A melhor resposta para isso é "depende", afinal não podemos afirmar que há uma forma "melhor" de gravar os dados, exceto por haver uma forma que melhor se adequa a uma situação. E por isso precisamos analisar cada caso e modelá-lo com o intuito de entender qual a forma que se adapta a situação.

Temos então a modelagem de banco de dados, que é o processo de criar uma representação visual, ou esquema, que define os sistemas de coleta, armazenamento e gerenciamento de informações de qualquer organização. "A modelagem de dados é o processo de representar um sistema de informações em um modelo lógico que descreva as estruturas de dados, os relacionamentos entre os dados e as regras que os governam" (Martin, 2009).

A modelagem de dados é como o projeto de uma casa antes de começar a construir. É o mapa que você desenha antes de embarcar em uma jornada. Imagine que você está construindo uma torre de blocos. Antes de empilhá-los, é preciso decidir a ordem, o formato e como cada bloco se encaixa no conjunto. Isso é exatamente o que a modelagem de dados faz para os dados. Ela estabelece as regras do jogo, determinando como os dados serão representados, quais informações serão armazenadas e como elas se relacionam umas com as outras.

Ela é a base sobre a qual sistemas de informações confiáveis são construídos. É o mapa que guia o desenvolvimento de bancos de dados, aplicativos e sistemas de negócios. Portanto, da próxima vez que você se deparar com a tarefa aparentemente árida de modelagem de dados, lembre-se de que você está criando a espinha dorsal do seu sistema de informações, o roteiro do seu filme de dados e o plano mestre para sua torre de informações. É o que torna tudo possível e organizado no mundo dos bits e bytes.

"O processo de modelagem de dados pode ser dividido em três etapas principais: modelagem conceitual, modelagem lógica e modelagem física" (Ramakrishnan, 2009).

"A modelagem conceitual é a etapa mais importante do processo de modelagem de dados, pois fornece uma visão geral do sistema de informações"(O'Neil, 2011). Começamos identificando os conceitos e relacionamentos entre os dados que serão armazenados no banco de dados.

O resultado desta etapa é um modelo conceitual, que é uma representação abstrata dos dados, independente de qualquer tecnologia específica. Essa etapa ajuda a entender e comunicar de forma clara como os dados serão organizados e relacionados no sistema, independentemente de qualquer detalhe técnico de implementação. 

"A modelagem lógica é responsável por representar os dados de uma forma consistente com uma determinada tecnologia de banco de dados"(Date, 2011). Nesta etapa, o modelo conceitual é traduzido para um modelo lógico, que é uma representação dos dados na forma como serão armazenados no banco de dados.

O objetivo da modelagem lógica é garantir que os dados possam ser armazenados e gerenciados de forma eficiente na tecnologia escolhida.

"A modelagem física é responsável por representar os dados de uma forma que seja consistente com o hardware e software de banco de dados escolhidos"(Sillberschatz, 2010). Nesta etapa, o modelo lógico é implementado em um banco de dados físico. O resultado desta etapa é um banco de dados que pode ser utilizado para armazenar e gerenciar dados.

Ela é responsável por representar os dados de uma forma que seja consistente com o hardware e software de banco de dados escolhidos. O objetivo da modelagem física é garantir que os dados possam ser armazenados e gerenciados de forma eficiente no ambiente de produção.

A principal diferença entre modelagem conceitual, lógica e física é o nível de abstração.

Na modelagem conceitual, encontramos o nível mais abstrato. Seu propósito central é capturar os conceitos e relacionamentos de alto nível entre os dados, independentemente de qualquer tecnologia ou implementação específica. O resultado é um modelo conceitual que fornece uma representação abstrata dos dados, frequentemente expressa em diagramas de entidade-relacionamento (DER) ou modelos de entidade e atributo. Esta etapa não se preocupa com detalhes técnicos de implementação.

A modelagem lógica, por sua vez, está em um nível intermediário de abstração. Seu foco está na tradução do modelo conceitual em uma representação consistente com uma tecnologia de banco de dados específica. Aqui, estruturamos os dados de acordo com as capacidades e requisitos do sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) escolhido, definindo tabelas, campos, relacionamentos e chaves. O resultado é um modelo lógico que descreve como os dados serão armazenados no SGBD escolhido, garantindo eficiência na armazenagem e gerenciamento.

Por fim, a modelagem física é a etapa menos abstrata. Concentra-se nos detalhes técnicos da implementação do banco de dados, considerando o hardware e o software específicos. Aqui, lidamos com a implementação real do banco de dados, escolhendo índices, otimizando o desempenho, configurando o particionamento de tabelas e ajustando configurações específicas do SGBD.

O resultado é um banco de dados físico funcional, pronto para armazenar e gerenciar dados em um ambiente de produção. Essa etapa aborda detalhes técnicos essenciais para garantir eficiência e integridade dos dados. Cada etapa desempenha um papel crucial no desenvolvimento global de um sistema de banco de dados.

Em resumo, A modelagem conceitual representa os dados de uma forma abstrata, independente de qualquer tecnologia específica. A modelagem lógica representa os dados de uma forma consistente com uma determinada tecnologia de banco de dados. A modelagem física representa os dados de uma forma que seja consistente com o hardware e software de banco de dados escolhidos.

A modelagem de banco de dados é de extrema importância em diversos aspectos do desenvolvimento de sistemas de informação e no gerenciamento de dados. Aqui estão algumas das razões pelas quais a modelagem de banco de dados é fundamental:

1. Organização de Dados: A modelagem de banco de dados permite organizar os dados de maneira estruturada e lógica. Isso facilita o armazenamento, a recuperação e a manipulação de informações, tornando os dados mais acessíveis e compreensíveis.
2. Integridade de Dados: Uma modelagem adequada inclui a definição de restrições e regras de integridade, garantindo que os dados sejam consistentes e precisos. Isso evita erros e inconsistências nos dados armazenados.
3. Eficiência de Acesso: Através da modelagem, é possível otimizar a maneira como os dados são armazenados e acessados. Isso resulta em consultas mais rápidas e eficientes, o que é crítico para sistemas que lidam com grandes volumes de informações.
4. Facilita a Compreensão: Modelos de banco de dados, como diagramas de entidade-relacionamento (DER), fornecem uma representação visual dos dados e seus relacionamentos. Isso ajuda os desenvolvedores, analistas de negócios e partes interessadas a entenderem a estrutura dos dados de forma mais clara.
5. Adaptação a Requisitos de Negócios: A modelagem de banco de dados permite que os sistemas de informação se adaptem às necessidades em constante mudança das organizações. Quando os requisitos de negócios evoluem, é mais fácil fazer alterações em um modelo de banco de dados do que em um sistema implementado.
6. Colaboração: Um modelo de banco de dados serve como uma linguagem comum que pode ser compartilhada entre diferentes equipes, incluindo desenvolvedores, designers de banco de dados e partes interessadas. Isso melhora a comunicação e a colaboração em projetos de software.
7. Segurança de Dados: Uma modelagem bem planejada inclui a definição de permissões e políticas de segurança de dados. Isso ajuda a proteger informações sensíveis e a controlar o acesso apropriado aos dados.
8. Documentação: Um modelo de banco de dados documenta a estrutura e os relacionamentos dos dados. Essa documentação é valiosa para a manutenção do sistema, treinamento de novos membros da equipe e auditorias.
9. Tomada de Decisões: As informações derivadas de um modelo de banco de dados podem ser usadas para tomar decisões estratégicas e operacionais informadas. Isso é especialmente importante em ambientes de negócios que dependem de dados para orientar suas operações.

Para ilustrar o uso vou apresentar um cenário hipotético simples com a primeira etapa da modelagem de dados, que é a modelagem conceitual, e demonstrar sua importância.

Cenário: Imagine que uma pequena loja de produtos eletrônicos está considerando criar um sistema de gerenciamento de compra e estoque para melhorar suas operações. Eles precisam modelar os dados antes de desenvolver o sistema.

Modelagem Conceitual:

Nesta etapa, a loja começa identificando os principais conceitos e entidades envolvidos no sistema. Eles realizam reuniões com os funcionários e partes interessadas para entender quais informações são cruciais para o negócio. Durante esse processo, eles identificam as seguintes entidades e seus atributos:

Produto: ID do Produto, Nome, Descrição, Preço, Quantidade em Estoque.

Cliente: ID do Cliente, Nome, Endereço, Número de Contato.

Compra: ID da Compra, Data da Compra, Total da Compra.

Item de Compra: ID do Item, ID do Produto, Quantidade Comprada, Preço Unitário.

Agora, usando um diagrama de entidade-relacionamento (DER) ou uma representação textual, eles estabelecem os relacionamentos entre essas entidades:

Cada Compra está associada a um Cliente.

Cada Compra contém vários Itens de Compra.

Cada Item de Compra está associado a um Produto.

Importância da Modelagem Conceitual:

Compreensão do Negócio: A modelagem conceitual ajuda a loja a entender claramente os principais componentes de seu negócio, como produtos, clientes e vendas. Isso é crucial para desenvolver um sistema que atenda às necessidades da loja.

Definição de Dados: Ao identificar as entidades e seus atributos, a loja está estabelecendo as bases para a estrutura de dados do sistema. Isso é fundamental para garantir que todas as informações relevantes sejam capturadas.

Visualização de Relacionamentos: A representação visual ou textual dos relacionamentos entre entidades ajuda a loja a visualizar como as informações estão interconectadas. Isso é importante para determinar como os dados serão acessados e manipulados posteriormente.

Comunicação: O modelo conceitual serve como uma ferramenta de comunicação entre a equipe de desenvolvimento e as partes interessadas. Todos têm uma compreensão compartilhada do que o sistema deve fazer.

Podemos afirmar que a complexidade inerente ao armazenamento, recuperação e gerenciamento de dados exige uma abordagem estruturada e organizada, e é aí que entra a modelagem de banco de dados. Embora não exista uma única resposta definitiva sobre a "melhor" maneira de armazenar dados, a modelagem nos fornece uma estrutura que nos permite encontrar a solução mais adequada para cada contexto.

Como mencionado por renomados autores, a modelagem de dados é composta por três etapas interligadas: conceitual, lógica e física. Cada uma delas desempenha um papel crucial no desenvolvimento de sistemas de informações robustos e eficientes. A etapa conceitual oferece uma visão abstrata e de alto nível do sistema de informações, permitindo uma compreensão clara de como os dados estão relacionados, independentemente de tecnologias específicas. A etapa lógica traduz essa visão abstrata em uma representação compatível com um sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) específico, garantindo eficiência no armazenamento. Por fim, a etapa física coloca em prática essa estrutura, adaptando-a ao hardware e software escolhidos, assegurando que os dados sejam gerenciados eficientemente em um ambiente de produção.

Essas etapas, com suas respectivas abstrações, fornecem uma base sólida para a organização de dados, garantindo sua integridade, acessibilidade e segurança. Além disso, a modelagem de banco de dados facilita a colaboração entre equipes, melhora a comunicação com as partes interessadas e fornece uma documentação essencial para manutenção e auditorias.

Portanto, é inegável a importância da modelagem de banco de dados no mundo atual, onde a informação é um ativo estratégico. Ela desempenha um papel crítico na garantia de que os dados sejam tratados com a devida seriedade, possibilitando tomadas de decisão informadas e o desenvolvimento de sistemas que atendam às demandas de uma sociedade cada vez mais digitalizada. Em resumo, a modelagem de banco de dados é a base sólida sobre a qual repousam nossos sistemas de informação, capacitando-nos a enfrentar os desafios do futuro digital com confiança e eficácia, se mostrando um processo fundamental que permeia todos os aspectos do gerenciamento de informações e desenvolvimento de sistemas de informação. À medida que nossa sociedade evolui para uma era cada vez mais digital, onde quase todas as ações cotidianas, desde viagens até transações financeiras e interações online, geram dados, a necessidade de uma modelagem de banco de dados eficaz se torna ainda mais evidente.

Referências:

Martin, James. Modelagem de dados: Uma abordagem estruturada. 3. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2009.

Ramakrishnan, Raghu; Gehrke, Johannes. Database management systems. 4. ed. Boston: Pearson, 2009.

O'Neil, Patrick E.; O'Neil, Elizabeth G.; Navathe, Shamkant B.. Database systems: The complete reference. 6. ed. Boston: Elsevier, 2011.