Seis tipos de modelos de dados (com exemplos)

RESUMO

Os modelos de dados especificam como os dados são organizados, armazenados e acessados, ajudando as equipes a garantir a consistência, melhorar a integridade dos dados e criar sistemas dimensionáveis. Em geral, os bancos de dados NoSQL oferecem suporte a seis modelos: documento, valor-chave, colunar, gráfico, série temporal e multimodelo, cada um otimizado para diferentes padrões de dados e necessidades de desempenho. Os modelos de documento e de valor-chave são ideais para flexibilidade e velocidade, enquanto os modelos colunares e de série temporal lidam com análises em grande escala e dados baseados em tempo de forma eficiente. Os modelos de gráfico são adequados para dados altamente conectados, e os bancos de dados com vários modelos oferecem versatilidade ao combinar várias abordagens. A escolha do modelo certo depende dos padrões de consulta do seu aplicativo, das metas de escalabilidade e da complexidade das relações entre os dados.

A primeira parte desta série abordou as três etapas da modelagem de dados: conceitual, lógico e físico.

Na segunda parte da série "Como modelar dados", analisaremos diferentes tipos de modelos de dados lógicos, discutiremos seus pontos fortes e desafios, examinaremos casos de uso e exploraremos os bancos de dados que os suportam.

O que são modelos de dados?

Os modelos de dados são estruturas que definem como os dados são estruturados, armazenados e acessados em um sistema. Eles fornecem uma representação visual e lógica dos elementos de dados e dos relacionamentos entre eles, ajudando as organizações a organizar as informações de forma eficiente. Ao utilizar um modelo de dados, desenvolvedoresanalistas e arquitetos de bancos de dados podem garantir a consistência, melhorar a integridade dos dados e otimizar o fluxo de dados entre os aplicativos. Os modelos de dados são essenciais para projetar bancos de dados, analisar conjuntos de dados complexos e informar a tomada de decisões orientada por dados. Há vários tipos de modelos de dados, cada um adequado a diferentes casos de uso e requisitos de sistema.

Por que os modelos de dados são importantes?

Os modelos de dados são essenciais porque fornecem um plano claro para organizar, conectar e gerenciar dados de forma eficaz. Sem um modelo de dados, os sistemas podem se tornar inconsistentes, ineficientes e difíceis de manter à medida que são ampliados. Os modelos de dados ajudam a garantir que todos, desde os desenvolvedores até os participantes do negócio, tenham um entendimento compartilhado da estrutura de dados, reduzindo erros e falhas de comunicação. Eles também melhoram a qualidade dos dados, apoiam a conformidade normativa e facilitam a otimização do desempenho. Em última análise, os modelos de dados ajudam as organizações a criar sistemas confiáveis e escalonáveis que armazenam, recuperam e analisam informações com eficiência.

Tipos de modelos de dados em bancos de dados NoSQL

Os bancos de dados NoSQL oferecem alternativas flexíveis para modelos relacionaisO NoSQL é um modelo de dados de banco de dados que fornece métodos escalonáveis e eficientes para armazenar dados não estruturados e semiestruturados. Abaixo estão seis modelos de dados NoSQL comuns, juntamente com seus pontos fortes e desafios.

Modelo de documento

O modelo de documento armazena dados como documentos flexíveis e autodescritivos, geralmente em JSON, BSONou XML. Cada documento pode ter uma estrutura exclusiva, o que torna esse modelo altamente adaptável às mudanças nos requisitos de dados.

Pontos fortes:

• Esquemas flexíveis que evoluem facilmente.
• Eficiente para dados hierárquicos e aninhados.

Desafios:

• Consultas complexas em documentos podem exigir indexação adicional.
• Estruturas de documentos inconsistentes podem complicar a lógica do aplicativo.

Exemplos de bancos de dados: Couchbase, MongoDB

Modelo de valor-chave

O modelo de valor-chave organiza os dados em pares de valores-chave. Cada chave identifica exclusivamente uma parte dos dados, permitindo uma recuperação rápida.

Pontos fortes:

• Latência ultrabaixa e alta escalabilidade.
• Simples e eficiente para operações de leitura e gravação.

Desafios:

• Recursos limitados de consulta além do acesso baseado em chave.
• Pouco adequado para relacionamentos complexos ou dados estruturados.

Exemplos de bancos de dados: Redis, Amazon DynamoDB

Modelo colunar

O colunar (ou família de colunas) armazena dados em colunas em vez de linhas, permitindo acesso rápido a grandes conjuntos de dados e armazenamento eficiente de dados esparsos.

Pontos fortes:

• Otimizado para alta taxa de transferência de gravação e leitura.
• Escala horizontalmente com facilidade.

Desafios:

• Complexo para modelar relacionamentos um-para-muitos.
• Os padrões de consulta devem ser cuidadosamente planejados para obter o melhor desempenho.

Exemplos de bancos de dados: Apache Cassandra, Apache HBase

Modelo gráfico

O modelo gráfico usa nós (entidades) e bordas (relacionamentos) para representar e armazenar dados altamente conectados, facilitando a navegação em redes complexas.

Pontos fortes:

• Eficiente em lidar com relacionamentos profundos e complexos.
• Oferece suporte a consultas rápidas sobre caminhos de relacionamento.

Desafios:

• Requer linguagens de consulta especializadas, como Cypher ou Gremlin.
• Menor desempenho para armazenamento de dados planos e em grande escala.

Exemplos de bancos de dados: Neo4j, Amazon Neptune

Modelo de série temporal

O modelo de série temporal é especializado em armazenar e recuperar dados com registro de data e hora, como registros, eventos e leituras de sensores.

Pontos fortes:

• Otimizado para alta taxa de transferência de gravação e consultas baseadas em tempo.
• Oferece suporte à expiração e compactação automáticas de dados.

Desafios:

• Não é ideal para dados que não dependem do tempo.
• Os recursos de consulta podem ser limitados fora dos padrões baseados em tempo.

Exemplos de bancos de dados: InfluxDB, TimescaleDB

Multi-modelo

Os bancos de dados multimodelos oferecem suporte a vários modelos de dados NoSQL, como documento, valor-chave, gráfico e coluna, em um único mecanismo, permitindo flexibilidade na forma como os dados são armazenados e consultados.

Pontos fortes:

• Oferece suporte a diversos padrões de acesso a dados em um único banco de dados.
• Reduz a necessidade de várias tecnologias de banco de dados.
• Flexível para requisitos de aplicativos em constante evolução.

Desafios:

• Pode introduzir compensações no desempenho de determinados modelos.
• Pode aumentar a complexidade da implementação e da configuração.

Exemplos de bancos de dados: Couchbase, ArangoDB

Casos de uso para modelos de dados

Cada modelo de dados NoSQL é projetado para resolver desafios específicos de dados e oferecer suporte a padrões de aplicativos distintos. A escolha do modelo certo depende da estrutura dos dados, dos tipos de consultas necessárias e dos requisitos de desempenho do sistema. Veja abaixo os casos de uso comuns para cada um dos seis principais modelos de dados NoSQL:

Modelo de documento

O modelo de documento é ideal para aplicativos em que os dados são semiestruturadohierárquico ou varia entre os registros.

Os casos de uso comuns incluem:

• Sistemas de gerenciamento de conteúdo (CMS)
• Catálogos de produtos e gerenciamento de estoque
• Perfis de usuário e mecanismos de personalização
• Aplicativos móveis e da Web com requisitos de dados flexíveis

Modelo de valor-chave

O modelo de valor-chave é excelente em cenários de alto desempenho em que a recuperação rápida com base em chaves exclusivas é essencial.

Os casos de uso comuns incluem:

• Camadas de cache para acelerar os aplicativos da Web
• Gerenciamento de sessões para armazenar sessões de usuários
• Dados do carrinho de compras em plataformas de comércio eletrônico
• Mecanismos de recomendação em tempo real

Modelo colunar

O modelo colunar é particularmente adequado para sistemas distribuídos em grande escala que exigem o processamento eficiente de grandes quantidades de dados.

Comum casos de uso Incluir:

• Processamento de dados de séries temporais
• Aplicativos analíticos e de geração de relatórios
• Sistemas de registro de eventos
• Plataformas de agregação de dados de IoT

Modelo gráfico

O modelo de gráfico foi projetado especificamente para o gerenciamento de dados complexos e interconectados e para a rápida passagem de relacionamentos.

Os casos de uso comuns incluem:

• Redes sociais e recomendações de amigos de amigos
• Detecção de fraudes e análise de riscos
• Gráficos de conhecimento e pesquisa semântica
• Otimização da cadeia de suprimentos e da logística

Modelo de série temporal

O modelo de série temporal é otimizado para armazenar e consultar dados sequenciais com registro de data e hora.

Os casos de uso comuns incluem:

• Coleta e análise de dados de sensores de IoT
• Monitoramento de sistemas e aplicativos em tempo real
• Rastreamento de dados financeiros (preços de ações, transações)
• Gerenciamento de dados de registro e rastreamento de desempenho

Multi-modelo

Os bancos de dados multimodelos oferecem a flexibilidade de combinar diferentes modelos de dados em um único sistema, oferecendo suporte a diversas cargas de trabalho.

Os casos de uso comuns incluem:

• Aplicativos complexos que precisam de modelos de documentos, gráficos e valores-chave juntos
• Gerenciamento de conteúdo e metadados com relacionamentos flexíveis
• Plataformas Customer 360 que agregam dados estruturados e não estruturados
• Arquiteturas de microsserviços que exigem padrões de dados variados

Gráfico de comparação de modelos de dados

A escolha do modelo de dados NoSQL correto depende dos requisitos específicos de seu aplicativo (por exemplo, padrões de consulta, escalabilidade, estrutura de dados). Pode ser um desafio acompanhar os prós, os contras e os casos de uso associados a cada modelo, por isso fornecemos uma comparação lado a lado para ajudá-lo a decidir qual é o mais adequado para o seu gerenciamento de dados necessidades.

Principais conclusões e próximas etapas

• Os modelos de dados definem como os dados são estruturados, armazenados e acessados, melhorando a consistência e a escalabilidade.
• Os bancos de dados NoSQL suportam seis modelos de dados comuns: documento, valor-chave, colunar, gráfico, série temporal e multimodelo.
• Cada modelo tem pontos fortes, desafios e casos de uso ideais exclusivos, desde o armazenamento em cache em tempo real até o gerenciamento de relacionamentos complexos.
• A escolha do modelo correto depende da estrutura de dados, dos padrões de consulta e das necessidades de desempenho de seu aplicativo.

Próximas etapas

• Ler terceira parte da série para saber mais sobre modelagem de dados físicos e otimização de bancos de dados.
• Identifique seus padrões de dados e necessidades de acesso para selecionar o modelo de dados NoSQL mais adequado.
• Explorar Bancos de dados NoSQL que melhor suportam o modelo escolhido.
• Considere as opções de vários modelos se o seu aplicativo exigir flexibilidade em diversos tipos de dados.

Perguntas frequentes

Quais são alguns exemplos de modelos de dados? Os modelos de dados comuns incluem o modelo de documento, o modelo de valor-chave, o modelo colunar, o modelo de gráfico, o modelo de série temporal e o modelo relacional (baseado em tabela).

Qual é a diferença entre os modelos de dados relacionais e NoSQL? Os modelos de dados relacionais armazenam dados em tabelas estruturadas com esquemas fixos, enquanto os modelos de dados NoSQL oferecem estruturas flexíveis, como documentos, pares de valores-chave, colunas ou gráficos, para lidar com dados não estruturados ou que mudam rapidamente.

Quais são as principais vantagens dos modelos de dados NoSQL em relação aos modelos relacionais? Os modelos de dados NoSQL oferecem maior flexibilidade, escalabilidade horizontal e suporte a diversos tipos de dados e padrões de acesso, o que os torna adequados para aplicativos modernos, distribuídos e de grande escala.

Quais são alguns desafios comuns ao usar modelos de dados diferentes? Os desafios comuns incluem lidar com requisitos de consultas complexas, manter a consistência dos dados em esquemas flexíveis e gerenciar as compensações de desempenho específicas de cada modelo de dados.

Um banco de dados pode suportar vários modelos de dados? Sim, os bancos de dados multimodelos podem oferecer suporte a vários modelos de dados, como documento, gráfico e valor-chave, em um único sistema, oferecendo flexibilidade para diversas necessidades de aplicativos.

Como escolho o modelo de dados correto para meu aplicativo? Considere sua estrutura de dados, padrões de consulta, requisitos de escalabilidade e se você precisa priorizar a flexibilidade, o desempenho ou o gerenciamento de relacionamentos ao selecionar um modelo de dados.