Compreendendo as distinções entre modelagem de dados dimensional e normalizada com exemplos práticos
- Claude Paugh
- 9 de ago.
- 5 min de leitura
A modelagem de dados desempenha um papel vital na forma como as organizações projetam e gerenciam seus bancos de dados. Ela molda a maneira como os dados são armazenados, recuperados e analisados. Duas abordagens principais dominam esse campo: modelagem dimensional de dados e modelagem normalizada de dados. Cada método tem seus próprios pontos fortes e casos de uso, tornando-os adequados para diferentes tipos de aplicações. Neste artigo, detalharemos as diferenças entre essas duas técnicas de modelagem e forneceremos exemplos práticos para ilustrar suas aplicações de forma simples.
O que é modelagem de dados dimensionais?
A modelagem dimensional de dados é frequentemente utilizada em data warehouse e business intelligence. Essa abordagem enfatiza a facilidade de recuperação dos dados para análise. Em sua essência, visa criar uma estrutura amigável ao usuário, permitindo acesso rápido a insights.
Principais recursos da modelagem de dados dimensionais
Esquema em Estrela : Um dos layouts mais populares em modelagem dimensional é o esquema em estrela. Este modelo apresenta uma tabela de fatos central cercada por tabelas de dimensões. A tabela de fatos contém dados quantitativos — como receita de vendas — enquanto as tabelas de dimensões fornecem contexto adicional (como tipo de produto, períodos e detalhes do cliente).
Desnormalização : Em modelos dimensionais, os dados são frequentemente desnormalizados. Isso significa que os dados podem ser duplicados em tabelas para acelerar o desempenho das consultas. Por exemplo, os detalhes de um produto podem aparecer tanto na tabela de dimensões quanto na tabela de fatos.
Fácil de usar : Esses modelos são projetados para serem intuitivos. Usuários empresariais sem conhecimento técnico podem facilmente gerar relatórios e extrair insights sem a necessidade de treinamento extensivo.
Exemplo de modelagem de dados dimensionais
Imagine uma loja de varejo interessada em analisar seu desempenho de vendas. Um modelo dimensional poderia ser assim:
Tabela de fatos : `Vendas`
- Colunas: `ID_Venda`, `ID_Produto`, `ID_Cliente`, `ID_Calendário`, `Unidades_Venda_Produto`, `USD_Venda_Produto`
Tabelas de Dimensões :
- `Produto`
- Colunas: `Product_ID`, `Product_Name`, `Categoria`, `Preço`
- `Cliente`
- Colunas: `ID_do_cliente`, `Nome_do_cliente`, `Região`, `Faixa_etária`
- `Calendário`
- Colunas: `Calendar_dim_SID`, `Data`, `Mês`, `Ano`,`Dia_do_Mês`, `Número_do_Dia_do_Ano`
Por exemplo, a tabela de fatos "Vendas" captura todas as transações. Já as tabelas de dimensões "Produto", "Cliente" e "Calendário" adicionam contexto, permitindo que os usuários explorem perguntas como "Qual foi o total de vendas de cada categoria em 2023?"
O que é modelagem de dados normalizada?
A modelagem de dados normalizada é estruturada para minimizar a redundância e garantir a integridade dos dados. É comumente encontrada em bancos de dados transacionais, onde o gerenciamento eficiente de dados é fundamental.
Principais recursos da modelagem de dados normalizada
Normalização : Este processo organiza os dados em tabelas relacionadas para reduzir a duplicação. Cada tabela normalmente representa uma entidade. Os relacionamentos entre as tabelas são mantidos por meio de chaves estrangeiras, garantindo clareza e consistência.
Consultas complexas : embora modelos normalizados ajudem a eliminar redundâncias, eles frequentemente levam a consultas mais complexas que exigem múltiplas junções para recuperação de dados. Em bancos de dados maiores, isso às vezes pode reduzir o desempenho.
Integridade dos Dados : A normalização ajuda a manter os dados precisos e consistentes. Isso significa que, durante atualizações, exclusões ou novas entradas, a integridade dos dados é preservada, evitando erros.
Exemplo de modelagem de dados normalizada
Usando o mesmo cenário de negócios de varejo, o modelo normalizado pode ficar assim:
Tabela: `Vendas`
- Colunas: `ID_Venda`, `ID_Produto`, `ID_Cliente`, `ID_Calendário`, `Quantidade_Vendida`, `Venda_Total`
Tabela: `Produto`
- Colunas: `Product_ID`, `Product_Name`, `Category_ID`, `Price`
Tabela: `Categoria`
- Colunas: `Category_ID`, `Category_Name`
Tabela: `Cliente`
- Colunas: `ID_do_cliente`, `Nome_do_cliente`, `ID_da_região`
Tabela: `Região`
- Colunas: `Region_ID`, `Region_Name`
Tabela: `Calendário`
- Colunas: `Calendar_ID`, `Date_ID`, `Month`, `Year`
Neste exemplo, a tabela `Produto` conecta-se a uma tabela `Categoria` separada, permitindo um gerenciamento de dados abrangente com menos duplicação. Consultas, no entanto, podem exigir mais junções para relacionar as informações de forma eficaz.
Comparando modelagem de dados dimensionais e normalizados
Finalidade e casos de uso
Modelagem Dimensional de Dados : Esta abordagem se destaca em cenários analíticos, particularmente em data warehouse e business intelligence. Seu design visa desempenho rápido de consultas e facilidade de acesso para os usuários.
Modelagem de Dados Normalizada : É mais adequada para sistemas transacionais, onde o foco está na integridade dos dados e na minimização da redundância. É comumente utilizada em bancos de dados operacionais que passam por atualizações frequentes.
Desempenho
Modelos Dimensionais : Geralmente, oferecem melhor desempenho para operações com alto consumo de leitura. Isso ocorre porque reduzem o número de junções de tabelas necessárias durante a recuperação de dados.
Modelos normalizados : embora esses modelos possam apresentar desempenho lento para operações de leitura devido a múltiplas junções, eles se destacam na manutenção da integridade e velocidade dos dados durante operações de gravação.
Complexidade
Modelos Dimensionais : Geralmente são mais simples e fáceis de usar. Permitem que usuários não técnicos gerem insights e relatórios sem muita dificuldade.
Modelos normalizados : podem ser complexos devido aos relacionamentos entre tabelas, tornando a navegação desafiadora para usuários sem conhecimento técnico.
Quando usar cada modelo
Quando escolher a modelagem de dados dimensionais
Necessidades de Business Intelligence : Se sua organização depende muito de análise e relatórios, um modelo dimensional é ideal.
Acesso fácil ao usuário : quando os usuários-alvo não têm conhecimento técnico e você quer que eles acessem os dados de forma fácil e eficiente.
Alto desempenho de consulta : se seu aplicativo exige respostas rápidas de consulta, a modelagem dimensional é a escolha certa, especialmente para conjuntos de dados maiores.
Quando escolher a modelagem de dados normalizada
Sistemas transacionais : se manter a integridade dos dados e minimizar a redundância são suas principais prioridades.
Atualizações frequentes : modelos normalizados são benéficos quando seu aplicativo processa frequentemente atualizações, exclusões ou novas entradas.
Relacionamentos complexos : se seus dados incluem relacionamentos complexos que precisam de gerenciamento cuidadoso, a normalização ajuda a estruturá-los de forma eficaz.
Considerações finais
Compreender as diferenças entre modelagem de dados dimensional e normalizada é essencial para organizações que buscam refinar suas estratégias de gerenciamento de dados. A modelagem dimensional se mostra benéfica em contextos analíticos, permitindo acesso fácil e consultas mais rápidas. Por outro lado, a modelagem normalizada oferece suporte a ambientes transacionais, garantindo a integridade dos dados e minimizando a redundância.
Considere as necessidades específicas da sua organização e as características dos dados para determinar a melhor abordagem de modelagem. Utilizar o modelo de dados correto pode aumentar significativamente a eficiência da gestão de dados e aprimorar a capacidade de tomada de decisões.
Em resumo, tanto a modelagem de dados dimensional quanto a normalizada possuem atributos únicos. A escolha entre elas deve estar alinhada aos requisitos do seu ambiente de dados e à aptidão técnica da sua equipe. Com o modelo certo em vigor, as organizações podem aprimorar suas práticas de dados e promover uma melhor tomada de decisões.
