Dados e bancos de dados
10 guias · cerca de 2 horas de leitura
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Os dados sobrevivem às aplicações. Esta trilha cobre os fundamentos relacionais que nunca saem de moda — SQL bem escrito, normalização, indexação e leitura de um plano de execução — junto com a escolha entre Oracle e PostgreSQL, bancos de documentos com MongoDB, busca com Apache Solr, análise de logs com Elasticsearch, Logstash e Kibana, e o panorama de big data e business intelligence com Hadoop.
Para quem é
- Desenvolvedores backend que escrevem SQL
- Desenvolvedores escolhendo um banco para um novo serviço
- Analistas e engenheiros entrando em engenharia de dados
Trilha de aprendizado
Leia na ordem para um curso completo ou escolha o tema de que você precisa.
- 1Boas práticas de SQL: consultas corretas, rápidas e fáceis de manterHábitos de SQL para desenvolvedores: predicados sargable, NULL, joins, EXISTS vs IN, bind parameters, paginação keyset e escrita em lote.Intermediário11 min de leitura
- 2Modelagem de banco de dados e normalização: das entidades à FNBCModele entidades, chaves e dependências funcionais, vá da 1FN à FNBC em um exemplo, escolha chaves e desnormalize de forma consciente.Iniciante9 min de leitura
- 3Oracle vs PostgreSQL: arquitetura, dialeto SQL e migraçãoComo Oracle e PostgreSQL diferem em processos, MVCC, dialeto SQL, particionamento, alta disponibilidade e licenciamento, e qual escolher para um sistema novo.Intermediário10 min de leitura
- 4Índices e planos de execução: faça o otimizador trabalhar a seu favorComo funciona um B-tree, ordem das colunas em índices compostos, índices de cobertura e parciais, estatísticas, EXPLAIN ANALYZE e como corrigir um plano ruim.Avançado11 min de leitura
- 5MongoDB e o modelo de documentos: design de schema, agregação e shardingQuando documentos são melhores que linhas, embutir ou referenciar, o pipeline de agregação, índices, replica sets, sharding e transações.Intermediário9 min de leitura
- 6Apache Solr: índices invertidos, cadeias de análise e ajuste de relevânciaComo a busca difere de um banco de dados: índice invertido, analisadores, schema e tipos de campo do Solr, query parsers, BM25, facetas e SolrCloud.Intermediário8 min de leitura
- 7Gerenciamento centralizado de logs com Elasticsearch, Logstash e KibanaLogs estruturados, Beats e Elastic Agent, ingest pipelines e grok, index templates, retenção com ILM, dashboards no Kibana e dimensionamento do cluster.Intermediário9 min de leitura
- 8Arquitetura big data: lakes, lakehouses, formatos e processamentoBatch ou streaming, data lake, data warehouse ou lakehouse, formatos colunares, particionamento, formatos de tabela abertos, governança e quando dispensar tudo.Intermediário11 min de leitura
- 9O ecossistema Hadoop: HDFS, YARN, MapReduce, Hive, HBase e SparkComo o HDFS armazena blocos, como o YARN agenda o trabalho, por que o Spark substituiu o MapReduce, para que servem Hive e HBase e o ecossistema em 2026.Intermediário11 min de leitura
- 10Business intelligence: modelagem dimensional, ETL e dashboardsOLTP versus OLAP, fatos e dimensões, esquemas estrela e floco de neve, dimensões de mudança lenta, ETL versus ELT, camada semântica e design de KPIs.Iniciante10 min de leitura
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