O que é um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS)?
O que é um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS)?
O sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) é uma tecnologia de software que gerencia as informações em seu banco de dados. Banco de dados é uma coleção de dados armazenada de forma eletrônica que permite a leitura, gravação e atualização de dados. O DBMS facilita o armazenamento de dados e, ao mesmo tempo, aumenta a disponibilidade, a confiabilidade e o desempenho. Ele também fornece ferramentas para identificar correlações de dados e realizar análises dentro do sistema, conforme necessário. O DBMS ajuda as organizações a gerenciar pequenos e grandes volumes de dados de forma organizada.
Quais são os benefícios de um sistema de gerenciamento de banco de dados?
Os sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) são essenciais para gerenciar dados digitais de todos os tipos. Os benefícios incluem:
Preservação da organização dos dados
Os usuários precisam que os dados sejam organizados de uma forma específica para serem úteis. Tanto os dados estruturados quanto os não estruturados exigem configurações operacionais e de armazenamento específicas. Um sistema de gerenciamento de banco de dados garante que os dados sejam organizados em um formato específico e que possam ser manipulados sem falhas operacionais ou no banco de dados.
Oferece aos usuários uma forma estruturada de gerenciar dados
Um DBMS permite que os usuários gerenciem e manipulem dados usando instruções codificadas e reproduzíveis sem a necessidade de entender como os dados são armazenados ou as operações funcionam em um nível inferior. Quando um usuário souber como usar um DBMS específico, ele poderá trabalhar com qualquer banco de dados que use o mesmo tipo de banco de dados subjacente e poderá transferir essas habilidades para outros tipos de banco de dados.
Várias funcionalidades integradas
Como os sistemas de gerenciamento de banco de dados são diferentes, alguns oferecem conjuntos de recursos mais amplos do que outros. Por exemplo, muitos DBMSs têm funcionalidade integrada para backups, bem como redundância, validação e criptografia de dados, tanto em trânsito como em repouso.
Quais são as funções que um sistema de gerenciamento de banco de dados realiza?
O sistema de gerenciamento de banco de dados é um software que facilita a criação, a leitura, a atualização e a exclusão de dados por vários usuários e aplicações. Os administradores de banco de dados gerenciam bancos de dados por meio de ferramentas e interfaces especializadas que permitem monitorar o desempenho, implementar medidas de segurança, lidar com backups, otimizar consultas e manter a integridade dos dados.
Dados mais acessíveis
Uma interface baseada em navegador no DBMS fornece aos usuários acesso fácil aos dados por meio de um formulário da web, um painel direto ou uma rede distribuída de terceiros. Além das ferramentas visuais, os usuários também podem acessar e interagir com os dados usando aplicações, linguagens de manipulação de dados (DML), linguagens de consulta ou conexões de API.
O DBMS também fornece as ferramentas e os mecanismos para manipular, agrupar, agregar e transformar esses dados conforme necessário. Os usuários podem modificar os dados dinamicamente, garantindo que eles sejam estruturados e formatados corretamente em várias aplicações.
Gerenciamento de metadados
O DBMS mantém dicionários que armazenam metadados ou dados sobre dados, como estruturas de dados, nomes de tabelas e colunas, tipos de dados, restrições, índices e relações. Isso permite que as aplicações trabalhem com dados por meio de abstrações estruturais em vez de codificação complexa.
O gerenciamento de metadados também permite o desenvolvimento do design de dados sem interromper as aplicações. Alterações de esquema, como adicionar, modificar ou remover linhas e colunas, são refletidas automaticamente nas tabelas de metadados.
Administração de backup e recuperação
O sistema de gerenciamento de banco de dados simplifica o processo de backup do banco de dados fornecendo uma interface intuitiva para gerenciar backups e snapshots. Administradores de bancos de dados podem armazenar os backups em locais de terceiros, como armazenamento em nuvem, para recuperação rápida em caso de incidentes. Alguns DBMSs também fornecem backups automáticos de dados em intervalos predeterminados ou backups contínuos. A maioria desses sistemas oferece ferramentas de recuperação que podem realizar restauração total ou parcial dos bancos de dados para um estado anterior com o mínimo esforço.
Fornecimento de controles de gerenciamento de usuários
O DBMS permite que os administradores de banco de dados gerenciem com eficiência os usuários do banco de dados e regulem suas ações. Ele pode configurar contas de usuário, definir políticas de acesso a dados e modificar restrições para controlar o acesso aos dados subjacentes.
As operações básicas de dados são criar, ler, atualizar e excluir (CRUD). O administrador pode definir a disponibilidade de cada operação com base no usuário, função ou nível de grupo. Por exemplo, alguns usuários podem ter apenas acesso de leitura a um banco de dados e não podem criar ou alterar entradas.
Muitos sistemas de gerenciamento de banco de dados suportam uma linguagem de controle de dados (DCL) para definir controles de acesso complexos.
Gerenciamento do desempenho para ajuste de escala
O DBMS oferece suporte a dezenas de milhares de usuários simultâneos implementando vários dos seguintes recursos:
- Otimização do índice para acelerar a execução da consulta, reduzindo a necessidade de varreduras de tabelas inteiras.
- Otimização de consultas SQL para análise e seleção do plano de execução mais eficiente, minimizando o tempo de E/S e de processamento.
- Particionamento e fragmentação para distribuir a workload em vários nós de banco de dados ou partições de armazenamento, melhorando os tempos de resposta das consultas e a tolerância a falhas.
- Execução paralela de consultas para que as tarefas sejam processadas simultaneamente em várias CPUs ou nós.
- Replicação de dados e balanceamento de carga em vários servidores, com solicitações de leitura e gravação distribuídas para manter a capacidade de resposta do sistema e evitar perda de dados por falhas.
O software de DBMS também tem recursos de cache integrados e, portanto, os dados acessados com frequência são armazenados na memória para reduzir a necessidade de acesso repetido ao disco. As ferramentas integradas permitem que os usuários monitorem, configurem e otimizem ainda mais seus dados.
Como funciona um sistema de gerenciamento de banco de dados?
Um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) inclui vários componentes interconectados que fornecem serviços de gerenciamento de bancos de dados, processamento de transações e consultas.
Banco de dados
O banco de dados é o núcleo do DBMS. Ele pode ser definido como uma coleção sistemática de dados armazenada de forma eletrônica, incluindo palavras, números, imagens, vídeos e arquivos. Há regras e condições internas para manter a consistência de dados. Embora um banco de dados possa existir de forma independente, o gerenciamento manual de dados é complexo, especialmente à medida que a escala é ampliada. Portanto, o DBMS fornece uma camada de software que lida automaticamente com várias tarefas comuns de gerenciamento, como indexação, otimização de desempenho e controle de acesso.
Esquema
O esquema define a estrutura de um banco de dados, incluindo tabelas, colunas, tipos de dados, restrições e relações entre entidades. O DBMS armazena informações do esquema como metadados, permitindo que as aplicações entendam e interajam com os dados sem estruturas de codificação. Os usuários podem definir o esquema usando uma linguagem de definição de dados (DDL).
Gerenciador de armazenamento
O gerenciador de armazenamento é responsável por armazenar, recuperar e atualizar dados com eficiência em dispositivos físicos. Ele lida com:
- Organização de arquivos e estrutura de armazenamento de dados para recuperação rápida.
- Indexação e armazenamento em cache para acelerar as pesquisas e armazenar em cache os dados acessados com frequência.
- Compressão de dados para reduzir as atividades de armazenamento e, ao mesmo tempo, manter o acesso rápido.
- Backup e recuperação para gerenciar snapshots e registros de forma a restaurar dados em caso de falha.
Gerenciador de transações
O gerenciador de transações controla todas as regras para garantir que vários usuários possam realizar operações simultâneas no banco de dados, mantendo a integridade dos dados. Ele pode fornecer conformidade com as propriedades ACID (atomicidade, consistência, isolamento, durabilidade). Esse recurso gerencia:
- Confirmações e reversões para que as alterações sejam finalizadas ou desfeitas em caso de falha.
- Mecanismos de bloqueio para evitar conflitos em ambientes multiusuários.
- Controles de simultaneidade para lidar com leituras e gravações simultâneas sem comprometer a integridade dos dados.
Mecanismo de consulta
O mecanismo de consulta interpreta e executa consultas, permitindo que os usuários recuperem, insiram, atualizem ou excluam dados com eficiência. Ele também fornece um mecanismo para os usuários criarem perguntas complexas que podem ser respondidas com os dados. O DBMS normalmente utiliza uma linguagem de manipulação de dados (DML), como SQL, para consultas.
As funções do mecanismo de consulta incluem:
- Análise de consultas para encontrar o plano de execução mais eficiente.
- Busca de dados usando índices, uniões e funções agregadas.
- Retorno de resultados estruturados em formatos tabulares ou hierárquicos.
Interface de usuário
A camada de interface permite que o usuário interaja com o banco de dados ou, por meio de uma aplicação, com ferramentas de business intelligence. Dependendo do DBMS, a interface pode oferecer várias ferramentas para funcionalidade extra. O software também conecta e orquestra todos os outros componentes do DBMS.
Quais são os diferentes tipos de sistemas de gerenciamento de banco de dados?
Muitos produtos de sistema de gerenciamento de banco de dados têm diferentes tipos, recursos e ferramentas de banco de dados subjacentes. A escolha de um produto depende da forma e da estrutura dos dados subjacentes, dos requisitos de desempenho, das restrições de custo, da escalabilidade, dos recursos de integração, do conhecimento técnico, da segurança dos dados e muito mais. Compartilhamos a seguir os tipos comuns de DBMS.
Relacional
Um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) contém uma coleção de pontos de dados com relações predefinidas entre eles. Os dados são armazenados em formato tabular, com cada linha (registro) na tabela (relação) contendo uma lista de valores associados (atributos) para essa entrada. Cada registro é uma entidade singular com um atributo de chave primária exclusivo para referência. As tabelas podem ser vinculadas em relações de um para um, de um para muitos ou muitos para muitos. Um exemplo de sistema de banco de dados relacional é o Amazon Aurora.
A linguagem de consulta estruturada (SQL) é a linguagem de consulta padrão para a maioria dos bancos de dados relacionais. As aplicações usam uma linguagem de consulta estruturada para armazenar, atualizar, excluir e recuperar dados de um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS).
Não relacional
O banco de dados não relacional ou NoSQL não armazena registros em tabelas nem tem um esquema rígido. Em vez disso, os dados podem ser estruturados de várias maneiras, incluindo:
Armazenamento de chave-valor
O armazenamento de chave-valor é um banco de dados em que cada registro é uma chave exclusiva (por exemplo, nome, número) com um valor associado (por exemplo, número inteiro, string, JSON). Um exemplo de sistema de gerenciamento de banco de dados que permite o armazenamento de chave-valor é o Amazon DynamoDB.
Armazenamento de documentos
O armazenamento de documentos é um tipo de armazenamento de chave-valor modificado no qual cada chave exclusiva tem um documento associado contendo dados semiestruturados (por exemplo, JSON, XML, YAML). Essa forma de banco de dados usa APIs ou uma linguagem de consulta para extrair significado. O Amazon DocumentDB para JSON é um exemplo de sistema de gerenciamento de banco de dados para um armazenamento de documentos.
Grafos
Um banco de dados de grafos usa uma estrutura em estilo de grafos com nós (registros) e bordas (conexões de relações com outros nós). As bordas também contêm atributos ligados à relação. Por exemplo, os nós podem representar uma árvore genealógica e seus atributos, como nome e idade, e as bordas entre os nós mostram a relação, como a neta e a parte da mãe. O Amazon Neptune é um exemplo de sistema de gerenciamento de banco de dados de grafos.
Orientado a objetos
Um banco de dados de objetos ou orientado a objetos armazena e gerencia uma série de instâncias de objetos, cada uma com seu próprio conjunto de atributos relacionados. Os objetos podem ser vinculados por meio de chaves estrangeiras, como bancos de dados relacionais. O Amazon Aurora pode ser usado como um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de objetos (ORDBMS), um híbrido de bancos de dados relacionais e orientados a objetos. O PostgreSQL é outro ORDBMS popular.
Hierárquico
Um banco de dados hierárquico é organizado hierarquicamente, com um nó pai tendo diversos nós filhos e duas ou mais camadas. O Amazon DynamoDB pode ser um DBMS para bancos de dados hierárquicos, e as relações aninhadas são representadas em JSON.
Séries temporais
Os bancos de dados de séries temporais armazenam dados vinculados a um carimbo de data/hora específico. Eles podem ser relacionais ou não relacionais e geralmente exigem a ingestão de dados de streaming. O sistema de gerenciamento de banco de dados necessário para um banco de dados de séries temporais depende dos dados subjacentes. O Amazon Timestream é um exemplo de banco de dados de séries temporais.
Multimodelo
Os sistemas de gerenciamento de banco de dados multimodelos podem gerenciar simultaneamente diferentes tipos de bancos de dados, como bancos de dados de grafos e documentos. Eles são populares porque fornecem aos usuários uma interface padrão para gerenciar vários bancos de dados sem trocar de software. Alguns sistemas de gerenciamento de banco de dados multimodelos também permitem que os usuários combinem consultas em diferentes tipos de banco de dados.
Quais são as tendências futuras da tecnologia de DBMS?
Os avanços em dados e sistemas levaram aos avanços na tecnologia de DBMS a seguir.
IA generativa
A IA generativa pode ser usada para:
- Aprimoramento da criação de bancos de dados e planejamento de esquemas a partir de instruções em linguagem natural
- Otimização e depuração de consultas
- Modelagem complexa de dados subjacentes
- Geração de relatórios legíveis por humanos a partir da saída do sistema de gerenciamento de banco de dados
- Reconfiguração automática do armazenamento de dados subjacente com base nas eficiências identificadas, mantendo a integridade dos dados
Em vez de escrever scripts, você pode criar consultas com linguagem natural, que são convertidas na linguagem de consulta correspondente por modelos de IA.
Bancos de dados de vetores
Bancos de dados de vetores são cada vez mais comuns na personalização de grandes modelos de linguagem (LLM), conhecidos como Geração aumentada via recuperação (RAG). Adicionar um banco de dados de vetores a um LLM permite que as organizações integrem rapidamente sua própria base de conhecimento em LLMs preexistentes. Na RAG, a vetorização ajuda a encontrar com mais facilidade relações entre palavras e frases semelhantes, aumentando a precisão e a relevância do modelo.
Tem surgido diversos bancos de dados de vetores especializados. Além disso, alguns bancos de dados integram tipos de dados vetoriais em sua arquitetura existente.
Tanto o Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition quanto o Amazon RDS para PostgreSQL são compatíveis com a extensão pgvector. Outros bancos de dados da AWS, como o Amazon Neptune, o Amazon MemoryDB e o Amazon DocumentDB, também oferecem uma solução gerenciada para pesquisa de similaridade vetorial.
Servidores de IA agêntica e de protocolo de contexto para modelos (MCP)
A IA agêntica incorpora ferramentas e recursos específicos com recursos de IA generativa para realizar tarefas ou funções distintas. Os agentes de IA podem interagir uns com os outros para realizar tarefas coordenadas, não muito diferente de uma equipe de trabalhadores, cada um com funções diferentes. Nesse contexto, há a necessidade de gerenciar estados, metas e processos de tomada de decisões dos agentes.
Dentro dessa plataforma de tecnologia, um servidor de protocolo de contexto para modelos (MCP) é o coordenador dos agentes de IA, gerenciando vários recursos. Os servidores MCP para serviços de banco de dados permitem a fácil integração de aplicações e agentes de IA com fontes de dados e serviços. Em sistemas de IA agêntica, os servidores MCP orquestram interações entre agentes autônomos de IA e bancos de dados associados, garantindo fluxo e processamento de dados eficientes.
Os servidores de IA agêntica e MCP exigem bancos de dados que ofereçam uma infraestrutura escalável e confiável capaz de lidar com gerenciamento de estado, consultas complexas e requisitos de processamento de dados de vários agentes autônomos simultaneamente. Quando integrados como servidores MCP, os bancos de dados ajudam as organizações a manter a consistência do desempenho, da segurança e da confiabilidade nas operações tradicionais de banco de dados e nas interações de IA agêntica em sua infraestrutura.
Vários serviços de banco de dados podem ser integrados aos servidores MCP para permitir que agentes e aplicações de IA interajam com fontes de dados usando consultas de linguagem natural ou interfaces programáticas. Os servidores MCP atuam como intermediários, traduzindo solicitações de modelos de IA em operações e consultas de banco de dados apropriadas.
Integrações ETL zero
ETL zero se refere à remoção das fases tradicionais de extração, transformação e carregamento de transferência, limpeza e combinação de dados em bancos de dados. Dessa forma, os dados são instantaneamente replicados e rapidamente ingeridos.
Com o ETL zero, é possível realizar consultas quase em tempo real sobre streaming de dados transacionais ou combinar vários tipos de bancos de dados rapidamente para operações de machine learning.
Opções de implantação
A infraestrutura e o estilo de implantação usados para bancos de dados e sistemas de gerenciamento de banco de dados são importantes em termos de velocidade, escalabilidade, disponibilidade, custo e facilidade de uso. As opções incluem implantações locais, na nuvem, de borda, em contêineres, sem servidor e híbridas.
Grandes operações internacionais de bancos de dados podem escolher configurações de implantação distribuídas e em contêineres, enquanto as operações de manufatura podem escolher uma combinação de implantações na borda e na nuvem. Por exemplo, a Biblica migrou seu Microsoft SQL Server para a AWS com o fim de lidar com altos níveis de tráfego de forma eficiente.
Como a AWS pode ajudar a atender os requisitos do DBMS?
O AWS Cloud Databases oferece uma ampla seleção de sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) com propósito específico para qualquer empresa. Os bancos de dados da AWS oferecem suporte a todas as tarefas de backend, como provisionamento de servidores, aplicação de patches, configuração e backups. Você pode se concentrar no desenvolvimento de aplicações enquanto a AWS monitora continuamente e automatiza a escalabilidade.
Por exemplo, o Amazon Aurora é um mecanismo de banco de dados relacional nativo da nuvem desenvolvido pela AWS que é compatível com MySQL e PostgreSQL. Esse serviço combina a velocidade, a confiabilidade e a facilidade de uso de bancos de dados corporativos tradicionais com a simplicidade e a economia dos bancos de dados de código aberto.
Como outro exemplo, o Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) é um serviço gerenciado que facilita a configuração, a operação e a escalabilidade de um DBMS relacional na nuvem. Ele fornece capacidade econômica e redimensionável enquanto gerencia tarefas demoradas de administração do banco de dados, permitindo que você se concentre em aplicações e negócios. O Amazon RDS oferece acesso a recursos provenientes de mecanismos de banco de dados conhecidos, como PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server, Oracle e Db2.
A AWS também oferece vários serviços de DBMS NoSQL para atender a todos os requisitos de NoSQL. Por exemplo:
- O Amazon DynamoDB é um serviço de banco de dados de chave-valor sem servidor, totalmente gerenciado, que fornece performance consistente de menos de dez milissegundos com escalabilidade ilimitada.
- O Amazon DocumentDB (compatível com MongoDB) é um banco de dados de documentos JSON nativo e totalmente gerenciado que torna fácil e econômico operar workloads de documentos essenciais em praticamente qualquer escala sem precisar gerenciar a infraestrutura.
- O Amazon Neptune é um serviço de banco de dados de grafos sem servidor e totalmente gerenciado, projetado para oferecer escalabilidade e disponibilidade superiores com a capacidade de consultar bilhões de relações em segundos.
- O Amazon Timestream é outro mecanismo de banco de dados de séries temporais totalmente gerenciado e criado especificamente para workloads, desde consultas de baixa latência até ingestão de dados em grande escala.
Bancos de dados da Nuvem AWS fornecem uma base de alta performance, segura e confiável para potencializar soluções de IA generativa e aplicações orientadas a dados em qualquer escala.
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