Banco de Dados

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Um banco de dados é um conjunto de informações juntamente agregadas, estruturadas ou não, guardadas em um computador. O objetivo principal de um banco de dados é facilitar o armazenamento, modificação, gerenciamento e organização de dados de uma organização.

Segundo definição da Oracle, uma das maiores empresas que oferece soluções de banco de dados, este é comumente controlado por um DBMS (database management system, em inglês, ou DBMS). Os dados e o DBMS, juntamente com as aplicações que se alimentam desse banco de dados, são considerados o sistema de banco de dados.

Organizações podem implementar diferentes tipos de banco de dados. Cada um deles oferece benefícios e vantagens dependendo dos objetivos nos quais as organizações querem se utilizar dos dados (e assim, transformá-los em informação e inteligência, através de análise).

Tipos de Banco de Dados

Os tipos de bancos de dados podem ser encontrados aqui:

Banco de dados relacionais (SQL é a linguagem usada para operar o banco de dado relacional — ou Structured Query Language, em inglês): é o tipo de banco de dados mais conhecido, com colunas e linhas. Com o banco de dados relacional, há muita facilidade em organizar e acessar dados estruturados (explicados ali em cima)

Banco de dados NoSQL: é um banco de dados não-relacional, que permite que os dados não estruturados e semiestruturados (mencionados anteriormente), possam ser armazenados e manipulados, usando valores-chave dinâmicos (em contraste com um banco de dados relacional, que usa linhas e colunas fixas. Como comentamos ali em cima, nos últimos anos, vem acontecendo um crescimento exponencial desses dados e, consequentemente, a demanda por banco de dados NoSQL cresce na mesma medida

Banco de dados orientados a objetos (BDOOs): sua representação se dá na forma de objetos, utilizando a estrutura de dados denominada “a orientação a objetos” (você provavelmente já ouviu esse conceito caso já tenha estudado “Orientação a Objetos”, que é parte do aprendizado de linguagens de programação)

Bancos de dados distribuídos: aqui, o banco de dados está armazenado em diferentes locais, seja fisicamente ou em diferentes redes

Data warehouse: é um repositório de dados. Data warehouses são famosas pela sua facilidade em disponibilizar os dados para análise rápida

Bancos de dados OLTP (ou em inglês, Online Transactional Processing): um banco de dados analítico projetado para um grande número de transações realizados por vários usuários ao mesmo tempo. Imagine que quando você acessa o site das Lojas Americanas na sexta-feira de Black Friday e outros usuários também o acessam ao mesmo tempo, as informações que aparecem na tela (como o preço, nome e descrição do produto) estão em um banco de dados OLTP

Outro termo relacionado a banco de dados que você irá ouvir bastante ao trabalhar com infraestrutura é o MySQL. MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados de código aberto (em inglês, open source), que permite o gerenciamento de banco de dados relacionais, explicado acima. Como foi mencionado anteriormente, a Oracle é uma das empresas que oferecem soluções de banco de dados (Microsoft, SAP e outras também oferecem) e esse produtos são pagos. O MySQL é totalmente gratuito.

Sugestões de cursos:

MongoDB University
Curso de MongoDB básico
Introdução a SQL Server, da Microsoft
Cursos gratuitos Banco de Dados, em português e inglês, na Udemy e parceiros

Sugestões de livros:

Aprendendo SQL, da Editora O’Reilly
Database Administration: The Complete Guide to Practices and Procedures, de Craig S. Mullins, da Editora O’Reilly

Sugestões de certificações:

Administração de Banco de Dados, da Microsoft, em inglês
Programa de Certificação, da Oracle
Certificações, da SAP

Caso conheça outras indicações de livros, certificações ou cursos, fique à vontade para deixar nos comentários. Ficarei feliz em adicionar a esse post!

Esse texto faz parte do Guia de Infraestrutura de Tecnologia de Informação publicado no medium, no dev.to, e na Open Library. Para checar todos os capítulos, clique aqui e acesse a Introdução.

Próximo capítulo: Computação em Nuvem

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