Minhas 3 melhores dicas Para ajudar você, desenvolvedor iniciante, a não cometer erros que o impeçam de criar

ótimas aplicações.

EBOOK

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Índice

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| 3 erros que os desenvolvedores iniciantes cometem e que impedem a criação de ótimas aplicações

| Escolha com cuidado o tipo de Banco de Dados

| Modele seu banco de dados

| Finalize seu projeto “like a boss”

| Sobre Danielle Monteiro

| Referências

2 Minhas 3 Melhores dicas

3 erros que os desenvolvedores iniciantes cometem e que impedem a criação de ótimas aplicações

Mesmo depois de aprender a programar os desenvolvedores novatos tendem a falhar! E a sensação de frustração é enorme…”O aplicativo funciona e não é bem-sucedido, porque?“ No início da minha carreira, eu pensava que entregar aplicativos antes da data era o que mostrava como eu era competente! Eu fazia tudo correndo e meus aplicativos nunca tinham o sucesso planejado. Eles sempre precisaram de várias correções quando entravam em produção, porque alguns nem sequer eram usados. Até que identifiquei 3 erros que eu cometia e que impediam meus aplicativos de serem bem-sucedidos.

O primeiro erro é não pesquisar qual tipo de banco de dados é mais adequado às suas necessidades. Temos vários tipos de bancos de dados relacionais e NoSQL, e não podemos acomodar-nos usando bancos de dados relacionais apenas porque são os mais utilizados.

Participei de um projeto simples que deveria consultar o banco de dados e exibir o resultado da consulta em um grid. Tecnicamente falando é muito simples, mas na época eu não tinha conhecimento sobre os tipos de bancos de dados que eu podia usar.Não me atentei ao fato da tabela principal ter muitos e muitos relacionamentos bem complexos. O desempenho nunca alcançou o que era esperado o que acabou tornando o aplicativo inviável. Se eu tivesse usado um banco de dados orientado a grafos, como o Neo4J, minha aplicação teria sido um sucesso!

Quase 15 anos depois, e eu ainda vejo

desenvolvedores cometerem os mesmos erros que eu cometia no início da minha carreira.

A vida de um desenvolvedor iniciante é cheia de expectativas! Todo desenvolvedor quer criar aplicativos bem sucedidos, mas no início da carreira é um desafio!!

3 Minhas 3 melhores dicas

Qual tipo de Banco de Dados é o mais adequado?

O segundo erro é não modelar o banco de dados. Nós tendemos a criar telas e tabelas sem modelar o banco de dados e arriscar que, no final da construção da aplicação, os dados tenham problemas de consistência. O que é muito pior do que ter erros no código!

Dados são o maior bem da organização e o objetivo das aplicações é essencialmente exibir, manipular e gravar dados que podem ser usados para a organização tomar decisões. Se os dados estão incorretos… Que tipo de decisão a empresa vai tomar?

O terceiro erro é não avaliar as consultas criadas. Quando terminamos de codificar, é uma boa prática avaliar se as consultas funcionam conforme o esperado, se os índices estão sendo efetivos e se as melhorias são possíveis.

Trabalhei em um projeto onde o banco de dados possuía vários e vários índices, e apenas 10% deles eram úteis para melhorar o desempenho da aplicação e o pior… 4 índices degradavam o desempenho. Não basta criar supondo que melhora… Tem que avaliar!!!

Entregar um software de sucesso, é muito mais do que entregar milhares de linhas de código que são compiladas sem erros!

4 Minhas 3 melhores dicas

Sua imagem

Onde está o modelo de dados?

Você avaliou suas consultas?

Conclusão

Um aplicativo bem-sucedido tem mais do que o código funcionando! Tem um banco de dados escolhido, modelado e consultado corretamente.

De acordo com uma pesquisa do Standish Group, cerca de 88% dos projetos de TI no mundo excederam o prazo, orçamento ou ambos, e 31% são cancelados antes do prazo. Um dos motivos para as falhas é não escolher o Banco de Dados correto para atender a uma determinada necessidade.

Com a popularização dos bancos d e d a d o s N o S Q L t e m o s a possibilidade de escolher o tipo de banco de dados adequado para a nossa necessidade.

5 Minhas 3 melhores dicas

Escolha com cuidado o tipo de Banco de Dados

Dois grandes grupos de Banco de DadosNão subestime o poder dos dados! Os dados são o bem

mais valioso da empresa! São tão importantes, que podem ser roubados por hackers e há pesquisadores afirmando que, no futuro próximo, os dados serão contabilizados como parte do patrimônio corporativo. Mas qual é o baú apropriado para manter um tesouro? Em outras palavras… Qual tipo de banco de dados é adequado para armazenar os dados?

Temos dois grandes grupos de bancos de dados: bancos de dados relacionais e NoSQL. Eles são totalmente diferentes e também devem ser usados em diferentes situações. É por isso que eu afirmo que um dos maiores erros na construção de grandes aplicativos não é escolher o tipo de banco de dados correto.

Em 1970, Edgar Frank Codd, um brilhante matemático da IBM, publicou um artigo onde definiu formalmente o modelo relacional. No começo dos anos 80 a IBM começou a comercializar estes bancos de dados. Ou seja, há mais de 30 anos, os bancos de dados relacionais estão sendo usados e, em muitos casos, eles são usados com sucesso.

Em bancos de dados relacionais, os dados são armazenados em tabelas, ou seja, têm linhas e colunas, têm um esquema fixo e bem definido, e também possuem suporte de transações. Um dos recursos legais dos BDRs é que eles têm suporte a linguagem SQL.

Mas finalmente, quando você deve usar bases de dados relacionais? • Quando o suporte à transações é necessário; (veja neste link um post sobre este

assunto) • Quando a equipe não tem conhecimento em bancos de dados NoSQL e o projeto é

crítico para a empresa; • Quando os dados têm um formato tabular.

6 Minhas 3 melhores dicas

Bancos de Dados Relacionais

Relational database (#DB4B) – (Source: http://www.advanced-ict.info/databases/relation.html)

O NoSQL é o nome dado a uma reunião realizada em San Francisco, Califórnia, em 2009 para discutir projetos de bancos de dados de código aberto, não-relacionais, sem esquema e distribuídos. Também podemos salientar que eles têm seus próprios idiomas de consulta, embora alguns sejam baseados em SQL, como o HQL do Hive e o CQL do Cassandra. O modelo de dados é usado para categorizar os bancos de dados NoSQL para que eles possam ser divididos em Chave-valor, Documentos, Família de Colunas e Grafos.

7 Minhas 3 melhores dicas

Bancos de Dados NoSQL

Key-Value database type – (Source: https://en.wikipedia.org/wiki/Key-value_database)

Bancos de dados Chave-ValorComo o nome diz, armazena uma chave (usada na consulta) e um valor (o qual na

maioria dos bancos de dados não é usado para consultas). São amplamente utilizados como cache de aplicativos, porque podem armazenar

dados críticos na memória para acesso de baixa latência.

Os exemplos de bancos de dados nesta categoria são: • Redis; • Voldemort; • Memcahe; • Riak;

É um tipo de banco de dados semelhante aos bancos de dados de chave-valor, porque ele possuem uma chave (que identifica de maneira exclusiva o registro e pode ser usada para consultas) e um valor que armazena dados e também podem ser usados em consultas.

Nesta categoria, os valores de dados geralmente são armazenados no formato JSON, portanto, eles devem ser usados quando os dados estão em formato semi-estruturado.

Alguns exemplos de bancos de dados desta categoria são: • CouchDB • OrientDB • RavenDB • TerraStore

8 Minhas 3 melhores dicas

Oriented-Document Database – #DB4B (Source: https://lennilobel.wordpress.com/2015/06/01/relational-databases-vs-nosql-document-databases/)

Bancos de dados Orientado a Documentos

Pense nessa categoria como uma estrutura agregada de duas camadas, onde existe um identificador de linha e um mapa com valores mais detalhados. Os bancos de dados orientados por coluna devem ser usados quando os dados são desnormalizados, amplamente consultados e um alto desempenho é necessário nessas consultas.

9 Minhas 3 melhores dicas

Data storage in a column-oriented database – source: Google Images

Bancos de dados Orientado a Família de Colunas

A figura abaixo compara a forma de armazenamento orientado a linhas com o armazenamento orientado a colunas.

storage form in (a) rows and (b) columns (origin: http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/erbd/2013/007.pdf)

São exemplos de bancos de dados orientados a colunas: • Cassandra • HBase • Hipertable • Amazon SimpleDB

São bancos de dados onde pequenos registros têm relações complexas. As consultas neste tipo banco de dados têm excelente desempenho, mas a inclusão dos dados não é tão eficiente. A Figura 3 mostra um exemplo de um banco de dados orientado por grafos.

10 Minhas 3 melhores dicas

São bancos de dados orientados a grafos: • FlockDB • Neo4J • OrientDB • Infinit Graph

Bancos de dados Orientado a Grafos

Graph database (#DB4B) (origin: http://micreiros.com/tipos-de-bancos-de-dados-nosql/)

ConclusãoChega usar os bancos de dados relacionais apenas porque “todos”

usam! Se seus dados são formatados como linhas e colunas e o suporte à transações é necessário, use um banco de dados relacional!

Se seus dados permanecerem na memória para acesso rápido por aplicativos, use um banco de dados chave-valor.

Se seus dados forem semi-estruturados, use um banco de dados orientado a documentos.

Se seus dados são desnormalizados, precisam de alta disponibilidade e alto desempenho em consultas, use um banco de dados orientado a colunas.

Se os seus dados forem pequenos e tiverem relações complexas, use um banco de dados orientado a grafos.

São as suas escolhas que levarão seu aplicativo ao sucesso!

Construir um modelo de dados é uma arte e uma enorme responsabilidade … Não subestime esta etapa do projeto de desenvolvimento de software..

Um enorme conjunto de linhas de código não é o suficiente para ter uma ótima aplicação … E sabendo disso tenho certeza que você vai me ouvir, e irá criar um modelo de dados antes de começar a codificar sua aplicação.

E você sabe por que é tão importante criar o modelo? Os dados são o principal ativo da empresa, e você, como parte dela, também é responsável por eles. Os erros mais terríveis para um aplicativo são aqueles que não têm uma mensagem de erro! Por exemplo, quando dados inconsistentes são salvos em BD.

. Construir um modelo de dados é uma arte e uma enorme responsab i l idade … Não subest ime esta etapa do projeto de desenvolvimento de software

11 Minhas 3 melhores dicas

Modele seu banco de dados

A modelagem de dados é uma atividade que pode ser realizada em vários estágios do desenvolvimento do sistema.

O objetivo da modelagem de dados é coletar e documentar informações para a obtenção de estruturas de dados que nos conduzam ao projeto do banco de dados.

Depois de identificar os objetos que fazem parte do modelo, suas características, suas relações com outros objetos e seu comportamento, podemos aplicar uma das técnicas de modelagem de dados.

Mais importante do que as técnicas de modelagem é compreender os conceitos que estão sendo modelados. Então, se você não entendeu, não modele!

12 Minhas 3 melhores dicas

Modelagem de Dados

É uma representação gráfica e textual das estruturas e regras que definem os dados. Você precisará entender a realidade que será modelada. E como você entende se

muitas vezes você não recebe a documentação adequada? Você precisará:

• Observar – entrevistas, reuniões, questionários, análise de documentos aliados ao conhecimento e experiência que você adquire com o tempo e os desafios do dia-dia;

• Compreender os conceitos: este é o core do processo de modelagem! Muitos desenvolvedores acham difícil modelar os dados porque não entendem os conceitos corretamente. Nesta fase, você deve identificar, conceituar (sim meus amigos! É indispensável explicar cada “peça” do seu modelo de dados. Não confie na sua memória!), compreender e assimilar o objeto observado.

• Representar os objetos: aplicação de técnicas de modelagem, são elas que garantem a compreensão do seu modelo e visam simplificar sua construção

• Verificar a fidelidade do modelo e falta de fidelidade também: detectar falhas e anomalias assim como as suas causas. Tais causas podem ser devidas a conceitos mal formados, pontos de vista equivocados, concepção defeituosa ou aplicação incorreta da técnica de representação.

• Validar: procure aprovação para o seu modelo. Para que este item seja alcançado, é necessário a participação de vários profissionais da área técnica: arquiteto de dados, administradores de banco de dados, arquitetos de sistemas são papéis indispensáveis.

O que é um Modelo de Dados

É aquele em que objetos, suas características e relacionamentos têm representação de acordo com as regras e limitações de algum tipo de técnica. Essa representação é independente dos dispositivos físicos de armazenamento e dos significados das estruturas de dados.

13 Minhas 3 melhores dicas

Modelo Lógico

É aquele onde a representação de objetos é feita sob o foco da implementação de estruturas em um determinado tipo de banco de dados.

Para construir este modelo, você precisará da ajuda do DBA, que é o profissional responsável pela administração do banco de dados.

Modelo Físico

Conclusão

Construir o modelo de dados para o seu aplicativo não é uma tarefa secundária e não deve ser visto como tal. Nesta fase, você precisará entender e documentar a realidade observada, ter contato com muitas pessoas e assim terá uma contribuição importante na criação de uma aplicação.

Este é apenas o início da nossa jornada, é importante que você tenha entendido: • O que é o modelo de dados? • Por que modelar o banco de dados? • Quais são os níveis de abstração do modelo de dados?

Teremos outros conteúdos focados neste assunto, acompanhe o blog DB4Beginners.com e saiba em primeira mão quando este conteúdo for publicado.

Estou certa de que você adquirirá mais e mais conhecimento e criará aplicativos cada vez mais incríveis!

Modelo Conceitual

É o modelo de nível mais alto, é uma descrição dos dados independentemente da implementação. Nesta etapa da modelagem são descritos quais dados são importantes para a realidade modelada, mas não são descritos como esses dados são armazenados.

"Momento do conselho da Dani" … Você nem sempre precisará de um grande rigor formal nesta etapa! Eu aconselho você a entender bem o modelo antes de formaliza-lo. Faça os seus rabiscos, esboços e desenhos, use-os para representar seu entendimento inicial. Discuta com os profissionais envolvidos. Não tenha retrabalho! Formalize o modelo quando você tiver compreendido o que deve modelas, nada se tiver dúvidas!!!

Construir um modelo de dados é uma arte e uma enorme Quando construimos uma aplicação que acessa ou manipula bancos de dados temos como responsabilidade verificar se as nossas escolhas foram adequadas.

Algumas vezes durante a codificação não sabemos exatamente como os dados serão usados, quais os filtros mais utilizados nas pesquisas, quantos usuários acessarão a base de dados simultaneamente. Além de termos as diferenças entre o ambiente de desenvolvimento e o ambiente de produção.

O que devemos fazer para termos a certeza de que as nossas queries e nosso modelo tem e continuarão a ter o desempenho adequado no ambiente produtivo?

É preciso testar todas as queries do sistema e avaliar se é possível melhorar.

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Finalize seu projeto “like a boss”

Mauro Pichiliane escreveu um artigo fantástico no portal iMasters onde ele fala do "Mito do Melhor Desempenho em Banco de Dados", atenção para o que ele escreve:

"Para saber justificar quantitativamente as melhorias de desempenho em um banco de dados é preciso realizar testes. E testes que sejam de acordo com o ambiente, pois é preciso levar em consideração uma série de fatores. Infelizmente, seguir receitas prontas e recomendações gerais não quantificadas ou baseadas em pouca teoria pode até indicar um caminho certo, mas tal prática torna imprevisível a medição de resultados sem testes. O que quero dizer aqui é que sem testes de desempenho, sejam eles genéricos ou específicos, é muito difícil quantificar efetivamente qual seria a melhoria da implementação de tal funcionalidade X ou Y ou Z. E isso tem um impacto muito grande em certos profissionais a ponto de informações jogadas serem propagadas sem nenhum questionamento. Vejam bem, é inadequado para um profissional dizer que tomou tal atitude ou desenvolveu de certa maneira por que disseram-lhe, sem comprovação com dados ou fundamentação teórica, que era melhor assim. E isso é uma realidade muito próxima quando se fala em melhoria de desempenho de banco de dados especialmente entre programadores."

15 Minhas 3 melhores dicas

Os testes são fundamentais!

Testes para melhorar desempenho em bancos de dados são chamados de tuning. Este extenso e que tange principalmente aos DBAs. Neste artigo a intenção não é exatamente fazer um tuning, mas mostra-lhe como você pode fazer correções que ajudam a melhorar do desempenho da sua aplicação. Eu me arrisco a chamar de "mini tuning"!

Lembrando mais uma vez que não existe receita de bolo, nem fórmula mágica. Tudo deve ser testado, avaliado e só depois decidido.

Os itens que eu gostaria que você se atentasse são: • Índices • Conversões impícitas • Uso Transações • Tabelas em memória • Views Materializadas

Mas o que deve ser testado?

Índices

Pense no índice de um livro... Ele te ajuda a localizar uma determinada informação de forma mais rápida. Em uma tabela, ou coleção, ou família de colunas, ou grafo; o índice tem a mesma função, ele faz com que a busca pelos dados seja mais rápida. *

Os índices são muito recomendados para acelerar as consultas, desde que as tabelas não tenham atualizações constantes, porque neste caso os índices podem impactar negativamente o desempenho da aplicação. Sendo assim, durante os testes da aplicação verifique se existem índices em excesso, se existem índices em tabelas que sofrem muitas alterações, exclusões e inclusões de dados e se existem consultas que precisam de índices.

* Atenção ao fato de que índices existem em bancos de dados relacionais e NoSQL.

As conversões implícitas são aquelas onde o banco de dados automaticamente converte os dados de um tipo de dados em outro. Por exemplo, quando um smallint é comparado com um int, neste caso o smallint é convertido implicitamente em int antes da comparação.

Conversões implícitas degradam o desempenho da aplicação e podem indicar erros de modelagem... Por isso fique atento!

16 Minhas 3 melhores dicas

Conversões ímplicitas

Você leu no blog DB4Beginners.com o post sobre transações? As transações são importantes para garantir as propriedades ACID em bancos de

dados relacionais. Mas elas também podem ser muito custosas, porque consomem recursos e podem diminuir ao desempenho da sua aplicação. Não use transações para tudo! Análise a necessidade.

Atenção, por exemplo, ao nível de isolamento necessário, porque esta propriedade pode impedir que a tabela seja acessada enquanto ocorrem atualizações, que pode gerar erros ou causar lentidão na aplicação.

Uso de transações

Tabelas em memóriaExistem dados que são frequentemente acessados pela aplicação. Ás vezes são

configurações, tabelas de domínio, dados temporários. Enfim... São poucos dados, acessados frequentemente pela aplicação. Neste caso ou use bancos de dados key-value ou acesse o banco de dados uma única vez e mantenha os dados em memória, evite acessos desnecessários ao BD.

Tabelas em memóriaSão objetos de bancos de dados que armazenam os resultados de uma consulta.

Diferentes de uma view que é uma tabela lógica, as views materializadas "existem no banco de dados". É como se o banco de dados criasse uma trigger interna, com o objetivo de manter a view materializada atualizada, sempre que ocorrem atualizações nos dados de colunas que fazem parte dela.

O uso da view materializada aumenta o desempenho nas consultas aos dados, mas piora o desempenho nas atualizações.

Se você utiliza este recurso faça uma avaliação criteriosa quando finalizar a codificação.

ConclusãoFinalizar o a codificação é muito diferente de finalizar o aplicativo. Teste, avalie,

verifique se usou os recursos certos. Termine as suas aplicações como o profissional de sucesso que eu seu que você é!

Aplicativos de sucesso…Você é capaz de criá-los mesmo tendo pouca experiência! Siga as dicas deste e-book e você não cometerá os mesmos erros que eu já cometi. Lembre-se:

Escolha o tipo de Banco de Dados; Modele seu Banco de Dados; Avalie as suas queries.

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Ainda tem dúvidas? Esteja a vontade para entrar em contato comigo! Será um enorme prazer poder te ajudar!!!

DaniMonteiroDBA@gmail.com

Muito Obrigado!!!

Diferenças entre Views e Views Materializadas <https://pt.stackoverflow.com/questions/138033/qual-a-diferença-entre-view-e-materialized-view>

Índices e FKs: <https://gustavomaiaaguiar.wordpress.com/tag/fk/>

O Mito do Melhor Desempenho em Banco de Dados: <https://imasters.com.br/banco-de-dados/db2/o-mito-do-melhor-desempenho-em-banco-de-dados/?trace=1519021197&source=single>

Livro: Introdução ao MongoDB <https://imasters.com.br/banco-de-dados/db2/o-mito-do-melhor-desempenho-em-banco-de-dados/?trace=1519021197&source=single>

Livro: NoSQL Essencial <https://novatec.com.br/livros/nosql-essencial/>

Imagens:

Page 3 image: https://www.123rf.com/photo_8885322_oops-icon.html

“Escolha com cuidado o tipo de Banco d e D a d o s ” : h t t p : / /bigdatahadooppro.com/sql-vs-nosql-all-you-need-to-know/

“Modele seu Banco de Dados”: http://www.developer.com/db/data-modeling-is-like-building-a-boat.html

“Finalize seu projeto “Like a boss”: http://programaacao.net.br/mod/book/view.php?id=138&chapterid=112

“ R e f e r ê n c i a s " : h t t p : / /p r o g r a m a a c a o . n e t . b r / m o d / b o o k /view.php?id=138&chapterid=112

18 Minhas 3 melhores dicas

Referências

Sobre Danielle Monteiro

Eu ajudo desenvolvedores iniciantes a modelar e pesquisar dados em Bancos de Dados relacionais e NoSQL, para que eles possam criar os melhores aplicativos, conquistar excelentes empregos com ótimos salários!

Sou mestre em Engenharia da Computação, atuo na área de TI há mais de 15 anos. Comecei a minha carreira como desenvolvedora, alguns anos depois passei a atuar como DBA (minha paixão) e atualmente trabalho como Arquiteta de Dados.Também sou autora do blog DB4Beginners.com e colaboradora de muitos outros sites e blogs, como Code Like a Girl e WOMakersCode.

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