Na ciência da computação, um esquema refere -se a uma descrição estruturada dos dados e seus relacionamentos dentro de um banco de dados, data warehouse ou outro sistema de gerenciamento de dados. É essencialmente um plano que define como os dados são organizados e restritos. Aqui está um colapso dos principais componentes e princípios:

componentes -chave de um esquema:

* Tipos de dados: Especifica o tipo de dados que cada campo ou atributo pode conter (por exemplo, número inteiro, string, data, booleano). Isso garante consistência dos dados e permite o processamento de dados apropriado.

* atributos/campos/colunas: Estas são as informações individuais que compõem um registro ou entidade. Em um banco de dados relacional, eles correspondem a colunas em uma tabela.

* tabelas/entidades/objetos: Representar objetos ou conceitos do mundo real. Eles agruparam atributos relacionados. Nos bancos de dados relacionais, essas são tabelas.

* Relacionamentos : Define como as tabelas/entidades estão relacionadas entre si (por exemplo, um a um, um para muitos, muitos para muitos). Isso geralmente é alcançado usando chaves estrangeiras. Os relacionamentos garantem a integridade dos dados e permitem consultas complexas que abrangem várias tabelas.

* Restrições: Regras que reforçam a integridade e a consistência dos dados. Exemplos incluem:
* Chave primária: Identifica exclusivamente cada registro em uma tabela.
* Chave estrangeira: Um campo em uma tabela que se refere à chave primária de outra tabela, estabelecendo um relacionamento.
* restrição única: Garante que uma coluna ou conjunto específico de colunas tenha valores exclusivos em todos os registros.
* Restrição NULL: Especifica que um campo não pode estar vazio ou nulo.
* Verifique a restrição: Define uma expressão booleana que deve ser verdadeira para que um valor seja aceito em uma coluna.

* índices: Estruturas de dados que melhoram a velocidade da recuperação de dados. Eles agem como um índice em um livro, permitindo que o banco de dados localize rapidamente linhas específicas sem digitalizar a tabela inteira.

* visualizações: Tabelas virtuais com base no conjunto de resultados de uma consulta armazenada. As visualizações fornecem uma visão simplificada ou personalizada dos dados subjacentes, melhorando a abstração de segurança e dados.

* Procedimentos/funções armazenadas: Declarações SQL pré -compiladas que podem ser executadas como uma unidade. Eles encapsulam a lógica complexa e melhoram o desempenho.

Princípios do design do esquema:

* Integridade dos dados: Garantindo a precisão, consistência e validade dos dados. Isso é alcançado através de restrições, tipos de dados e relacionamentos.

* Minimização de redundância de dados: Reduzindo a duplicação de dados para economizar espaço de armazenamento e evitar inconsistências. A normalização é uma técnica -chave para conseguir isso.

* Normalização: O processo de organização de dados para reduzir a redundância e melhorar a integridade dos dados. Envolve dividir grandes tabelas em tabelas menores e mais gerenciáveis ​​e definir relacionamentos entre elas. As formas normais comuns incluem 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, etc.

* Consistência de dados: Garantir que os dados sejam consistentes em diferentes partes do banco de dados. Isso é particularmente importante em sistemas de banco de dados distribuídos.

* Otimização de desempenho: Projetar o esquema para facilitar a recuperação e manipulação eficientes de dados. Isso inclui a escolha de tipos de dados apropriados, a criação de índices e otimizando consultas.

* escalabilidade: Projetando o esquema para acomodar o crescimento futuro e as mudanças no volume e complexidade dos dados.

* Segurança: Projetando o esquema para proteger dados confidenciais do acesso não autorizado. Isso inclui a implementação de controles de acesso, criptografia e auditoria.

* Flexibilidade: Projetar o esquema para ser adaptável à mudança dos requisitos de negócios.

* Compreensão: O esquema deve ser claro, bem documentado e fácil de entender por desenvolvedores e usuários. Nomes significativos para tabelas e colunas são cruciais.

Tipos de esquemas (relacionados aos sistemas de gerenciamento de banco de dados):

* Esquema conceitual: Uma visão abstrata de alto nível dos requisitos de dados. Ele se concentra nas entidades e em seus relacionamentos, sem especificar detalhes da implementação. (Às vezes chamado de "modelo de domínio" ou "modelo de informação")

* esquema lógico: Uma descrição detalhada das estruturas e relacionamentos de dados, independente de qualquer sistema específico de gerenciamento de banco de dados. Ele especifica tipos de dados, restrições e chaves primárias/estrangeiras. (Às vezes chamado de "modelo de dados")

* Esquema físico: Uma especificação de como os dados são fisicamente armazenados no disco, incluindo organização de arquivos, indexação e formatos de armazenamento de dados. Isso é específico para um sistema de gerenciamento de banco de dados específico.

Exemplos:

* esquema de banco de dados relacional: Pense em um conjunto de tabelas (por exemplo, `clientes`,` ordens`, `Products`) com colunas que definem atributos (por exemplo,` CustomerId`, `orderdate`,` `productName`), as chaves primárias que identificam cada linha (por exemplo, 'CustomerId` em` `cliente') e as teclas estrangeiras que lixam -se `Clientes`). As restrições garantem a validade dos dados (por exemplo, `OrderDate` deve ser uma data válida).

* esquema XML (xsd): Define a estrutura e o conteúdo dos documentos XML. Ele especifica os elementos, atributos e tipos de dados permitidos em um documento XML, garantindo que o documento seja bem formado e válido.

* JSON Esquema: Define a estrutura e o conteúdo dos documentos JSON, semelhantes ao esquema XML.

em resumo:

Um esquema bem projetado é crucial para criar um sistema de gerenciamento de dados robusto, confiável e eficiente. Ele atua como base para a integridade, desempenho e manutenção de dados. Ao considerar cuidadosamente os requisitos, relacionamentos e restrições de dados, os desenvolvedores podem criar esquemas que atendem às necessidades de seus aplicativos e garantir o sucesso a longo prazo de seus sistemas orientados a dados.