Categoria

Bancos de Dados, Cache e Persistência

Graph databases: quando usar Neo4j em vez de bancos relacionais
Bancos de Dados, Cache e Persistência

Graph databases: quando usar Neo4j em vez de bancos relacionais

Bancos relacionais organizam dados em tabelas com linhas e colunas, conectadas por chaves estrangeiras. Para obter informações relacionadas, é necessário executar operações de JOIN — que, em consultas complexas, tornam-se custosas e difíceis de manter. Por exemplo, para encontrar amigos de amigos em uma rede social, um banco relacional exige múltiplos JOINs recursivos.

04/10/2025
Sharding de banco de dados: horizontal scaling na prática
Bancos de Dados, Cache e Persistência 11/09/2025

Sharding de banco de dados: horizontal scaling na prática

Sharding é uma técnica de particionamento horizontal que divide um banco de dados grande em partes menores e independentes chamadas shards. Cada shard contém um subconjunto dos dados e opera como um banco de dados separado. Diferente do particionamento vertical (que separa colunas), o sharding distribui linhas entre diferentes servidores.

Dicas de caching eficiente em Redis
Bancos de Dados, Cache e Persistência 26/08/2025

Dicas de caching eficiente em Redis

O Redis oferece múltiplas estruturas de dados que devem ser escolhidas conforme o padrão de acesso. Para cache de objetos simples, use Strings. Para armazenar campos de um registro que são acessados individualmente, prefira Hashes — isso reduz o tráfego de rede e permite atualizações parciais sem desserializar o objeto inteiro.

Truques para escrever migrations de banco de dados seguras
Bancos de Dados, Cache e Persistência 04/08/2025

Truques para escrever migrations de banco de dados seguras

A base de uma migration segura começa antes mesmo de escrever uma linha de SQL. A nomenclatura consistente é o primeiro pilar: utilize timestamps no formato YYYYMMDDHHMMSS_descricao.sql ou numeração sequencial (001_criar_usuarios.sql, 002_adicionar_email.sql). Isso garante ordem de execução previsível e evita conflitos em equipes.

Truques para depurar problemas de performance no MySQL
Bancos de Dados, Cache e Persistência 02/08/2025

Truques para depurar problemas de performance no MySQL

Antes de qualquer análise, é fundamental configurar o ambiente para capturar informações relevantes sem impacto excessivo no servidor de produção. Comece habilitando o slow_query_log:

Particionamento de tabelas no PostgreSQL: quando e como usar
Bancos de Dados, Cache e Persistência 31/07/2025

Particionamento de tabelas no PostgreSQL: quando e como usar

Particionamento de tabelas é uma técnica de design de banco de dados que divide uma tabela grande em partes menores e mais gerenciáveis, chamadas partições. No PostgreSQL, o particionamento nativo foi introduzido na versão 10 e refinado significativamente nas versões 11 e 12. Antes disso, a comunidade utilizava herança de tabelas como solução alternativa, mas o particionamento nativo oferece melhor integração com o otimizador de consultas e funcionalidades como partition pruning.

Boas práticas para modelagem de banco de dados relacional
Bancos de Dados, Cache e Persistência 23/07/2025

Boas práticas para modelagem de banco de dados relacional

A normalização é o alicerce da modelagem relacional. A primeira forma normal (1FN) exige que cada coluna contenha valores atômicos. A segunda forma normal (2FN) remove dependências parciais, enquanto a terceira forma normal (3FN) elimina dependências transitivas.

Banco de dados em tempo real: Supabase vs PlanetScale vs Neon
Bancos de Dados, Cache e Persistência 19/06/2025

Banco de dados em tempo real: Supabase vs PlanetScale vs Neon

A demanda por sincronização em tempo real em aplicações modernas cresceu exponencialmente. Chats colaborativos, dashboards de monitoramento ao vivo, editores de documentos compartilhados e jogos multiplayer exigem que os dados fluam instantaneamente entre servidores e clientes. Nesse cenário, três plataformas emergiram como protagonistas: Supabase, PlanetScale e Neon.

Estratégias de monitoramento de queries lentas em produção
Bancos de Dados, Cache e Persistência 31/05/2025

Estratégias de monitoramento de queries lentas em produção

Em ambientes de produção, uma query lenta é definida como qualquer consulta que excede um limite aceitável de tempo de execução, impactando diretamente a experiência do usuário e a estabilidade do sistema. O impacto vai além da latência: queries lentas consomem recursos de CPU, memória e I/O, podendo causar efeitos cascata como timeout de conexões, filas de espera e degradação geral do banco.