O que é um esquema de banco de dados?
Explore a solução de esquema de banco de dados da IBM Inscreva-se para receber atualizações de IA
Ilustração de pessoas acessando dados da nuvem, incluindo o esquema do banco de dados que define a estrutura do banco de dados
O que é um esquema de banco de dados?

Um esquema de banco de dados define como os dados são organizados em um banco de dados relacional; isso inclui restrições lógicas, como nomes de tabelas, campos, tipos de dados e relacionamentos entre essas entidades.

Os esquemas geralmente usam representações visuais para comunicar a arquitetura do banco de dados, tornando-se a base para a disciplina de gerenciamento de dados de uma organização. Esse processo de design de esquema de banco de dados também é conhecido como modelagem de dados.

Esses modelos de dados atendem a diversas funções, como usuários de banco de dados, administradores de banco de dados e programadores. Por exemplo, podem ajudar os administradores de banco de dados a gerenciar processos de normalização para evitar a duplicação de dados. Ou então, podem permitir que os analistas naveguem nessas estruturas de dados para gerar relatórios ou outras análises de negócios valiosas. Esses diagramas atuam como documentação valiosa dentro do sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD), garantindo o alinhamento entre os diversos stakeholders.

Esquema de banco de dados versus instância de banco de dados

Um esquema de banco de dados é considerado a "blueprint" de um banco de dados, descrevendo como os dados podem se relacionar com outras tabelas ou outros modelos de dados. No entanto, o esquema na verdade não contém dados.

Uma amostra de dados de um banco de dados em um único momento é conhecida como uma instância de banco de dados. Ela contém todas as propriedades que o esquema descreve como valores de dados. Como as instâncias do banco de dados são apenas um instantâneo em um determinado momento, é provável que elas mudem com o tempo, ao contrário dos esquemas de banco de dados.

Aprenda e opere o Presto

Explore o ebook gratuito de O'Reilly ebook para aprender como começar a usar o Presto, o mecanismo SQL de código aberto para análise de dados.

Conteúdo relacionado

Registre-se para o ebook sobre armazenamento de dados de IA

Tipos de esquemas de bancos de dados

Embora o termo esquema seja usado de forma ampla, ele geralmente se refere a três tipos diferentes de esquemas: um esquema de banco de dados conceitual, um esquema de banco de dados lógico e um esquema de banco de dados físico.

  • Os esquemas conceituais oferecem uma visão geral do que o sistema conterá, como ele será organizado e quais business rules estão envolvidas. Os modelos conceituais geralmente são criados como parte do processo de coleta dos requisitos iniciais do projeto.
  • Os esquemas de bancos de dados lógicos são menos abstratos em comparação com os esquemas conceituais. Eles definem claramente objetos do esquema com informações, como nomes de tabelas, nomes de campos, relacionamentos de entidades e restrições de integridade, ou seja, quaisquer regras que regem o banco de dados. No entanto, eles normalmente não incluem nenhum requisito técnico.
  • Os esquemas de bancos de dados físicos fornecem as informações técnicas que o tipo de esquema de banco de dados lógico não tem, além das informações contextuais, como nomes de tabelas, nomes de campos, relacionamentos de entidades etc. Ou seja, eles também incluem a sintaxe que será usada para criar essas estruturas de dados dentro do armazenamento em disco.

Esquema em estrela vs. esquema em floco de neve

Tanto nos esquemas lógicos quanto nos esquemas físicos, as tabelas do banco de dados terão uma chave primária ou uma chave externa, que atuará como identificadores exclusivos para entradas individuais em uma tabela. Essas chaves são usadas em instruções SQL para unir tabelas, criando uma visão unificada das informações. Os diagramas de esquemas são particularmente úteis para mostrar esses relacionamentos entre tabelas e permitem que os analistas entendam as chaves nas quais devem se unir. Existem dois tipos adicionais de esquemas que também são comumente referenciados no contexto de sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS); eles são conhecidos como esquemas em estrela e esquemas em floco de neve.

Embora os esquemas conceituais, lógicos e físicos contenham diferentes níveis de informações sobre bancos de dados em seus diagramas, os esquemas em estrela e em floco de neve representam essas relações entre entidades de forma diferente. Mais especificamente, um esquema em estrela é um tipo de esquema de banco de dados relacional composto por uma única tabela de fatos central cercada por tabelas de dimensões. Isso tende a ser considerado um esquema mais simples em comparação com o esquema em floco de neve.

Um esquema em floco de neve consiste em uma tabela de fatos conectada a muitas tabelas de dimensões, que podem ser conectadas a outras tabelas de dimensões por meio de uma relação muitos-para-um. Esse esquema oferece a vantagem de baixos níveis de redundância de dados, mas não é tão eficaz quando se trata de desempenho de consulta.

Como o nome indica, um esquema em estrela tende a se parecer com uma estrela, enquanto um esquema em floco de neve tende a se parecer com um floco de neve.

Benefícios dos esquemas de bancos de dados

À medida que o big data continua a crescer, objetos e esquemas de bancos de dados são essenciais para garantir a eficiência nas operações diárias da empresa. Se os modelos relacionais forem mal organizados e mal documentados, serão mais difíceis de manter, representando problemas tanto para seus usuários quanto para a empresa.

Alguns dos principais benefícios dos esquemas de bancos de dados incluem:

  • Acesso e segurança:  o design do esquema de banco de dados ajuda a organizar os dados em entidades separadas, facilitando o compartilhamento de um único esquema em outro banco de dados. Os administradores também podem controlar o acesso por meio de permissões de banco de dados, adicionando outra camada de segurança para dados mais proprietários. Por exemplo, um único esquema pode conter informação de identificação pessoal (PII), que você gostaria de criptografar para fins de privacidade e segurança.
  • Organização e comunicação: a documentação de esquemas de bancos de dados permite mais organização e melhor comunicação entre os stakeholders internos. Como fornece uma fonte comum de verdade, permite que os usuários entendam as restrições lógicas e os métodos de agregação entre as tabelas.  
  • Integridade: a organização e a comunicação também ajudam a garantir a validade dos dados. Por exemplo, elas podem ajudar os administradores a gerenciar os processos de normalização para evitar a duplicação de dados. Elas também podem ajudar a monitorar a conformidade das restrições no design do banco de dados do esquema, permitindo a adesão às propriedades do ACID (atomicidade, consistência, isolamento, durabilidade).
Soluções relacionadas
IBM Db2 on Cloud

Conheça um banco de dados em nuvem totalmente gerenciado com recursos de IA que mantêm sua empresa operando 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Experimente o IBM Db2 on Cloud
IBM Cloud Databases for PostgreSQL

Saiba mais sobre o Managed PostgreSQL, desenvolvido e pronto para uso corporativo, com integração nativa ao IBM Cloud.

Explore o Managed PostgreSQL agora
Recursos IBM escolhida como líder em sistemas de gerenciamento de bancos de dados na nuvem

Pelo segundo ano consecutivo, a Gartner escolheu a IBM como líder no Gartner Magic Quadrant para 2021 Cloud Databases Management Systems, com base em sua capacidade de execução e abrangência de visão.

IBM Cloud Professional Architect

Desenvolva suas skills em bancos de dados com cursos do programa IBM Cloud Professional Architect.

DBaaS 101

Saiba mais sobre o DBaaS, uma das categorias de ofertas de SaaS que mais crescem. Obtenha dicas e orientação para selecionar o DBaaS mais adequado para seus aplicativos na nuvem.

Dê o próximo passo

Acelere fluxos de trabalho de IA responsáveis, transparentes e explicáveis em todo o ciclo de vida de modelos generativos e de aprendizado de máquina. Direcione, gerencie e monitore as atividades de IA da sua organização para gerenciar melhor as crescentes regulamentações de IA e detectar e mitigar riscos.

Explore o watsonx.governance Agende uma demonstração em tempo real