Notas sobre Modelagem de Dados

Importância da Modelagem de Dados

• Modelagem de dados é essencial para o desenvolvimento de software.
• Um banco de dados bem estruturado é a base para um aplicativo de sucesso.

Fundamentos de Bancos de Dados

• SQL vs NoSQL

  • Bancos de dados relacionais (SQL) e não-relacionais (NoSQL).
  • SQL: Structured Query Language, utilizado para manipulação de dados.
  • NoSQL: Flexível, pode ou não ter relações entre dados.

• Bancos de Dados Relacionais

  • Utilizam chaves primárias e estrangeiras para relacionar tabelas.
  • Exemplo: Venda de cursos onde ID Curso relaciona tabela de cursos.

• Bancos de Dados Não-Relacionais

  • Estruturas de coleções e documentos (JSON).
  • Exemplos de sistemas: MongoDB, Firebase.

Técnicas de Modelagem de Dados

• Modelos Conceitual, Lógico e Físico
  • Conceitual: Visão geral do negócio; definição de entidades e relacionamentos.
  • Lógico: Detalhamento das entidades e atributos.
  • Físico: Implementação em um SGBD (Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados).

Normalização de Dados

• Primeira Forma Normal (NF1)
  • Atributos devem ser únicos e não multivalorados.
• Segunda Forma Normal (NF2)
  • Atributos não-chave dependem apenas da chave primária.
• Terceira Forma Normal (NF3)
  • Atributos não-chave devem ser independentes entre si.

Ferramentas e Exemplos Práticos

• Utilização de ferramentas como Miro e Bubble para modelar e implementar bancos de dados.
• Exemplo prático: NoCode Startup, modelagem de dados de cursos e alunos.

Considerações Finais

• Escolher a tecnologia apropriada para o SGBD é crucial.
• Revisão da importância de uma boa modelagem de dados para a performance e escalabilidade do aplicativo.

Este conteúdo discutiu um panorama completo e detalhado sobre a modelagem de dados, suas metodologias, normalização e a implementação prática utilizando ferramentas como Miro e Bubble para fins educacionais.