Os 5 principais motivos pelos quais o PostgreSQL funciona para a análise de dados (e para os analistas de dados!)

Por que os analistas adoram o PostgreSQL para análise de dados? Saiba por que esse sistema de gerenciamento de banco de dados é tão apreciado por profissionais de banco de dados e cientistas de dados!

Se você trabalha com dados, sabe que a análise de dados exige o armazenamento, o gerenciamento e a recuperação eficientes de grandes conjuntos de dados. Assim, os analistas de dados preferem usar bancos de dados relacionais, conhecidos por sua robustez, eficiência e estabilidade.

Os bancos de dados relacionais funcionam com um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS), que permite a criação, o gerenciamento e a manipulação de bancos de dados relacionais. Os DBMSs também garantem que os dados estejam organizados, seguros e acessíveis quando necessário. Para obter mais detalhes sobre isso, leia o excelente artigo de Luke Hande, O que é um banco de dados SQL?

Os DBMSs mais populares da atualidade incluem MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle, SQLite e PostgreSQL, entre outros. No contexto da análise de dados, o PostgreSQL é uma escolha popular entre os analistas de dados. Neste artigo, demonstrarei por que muitos profissionais de dados escolhem o PostgreSQL para análise de dados.

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PostgreSQL para análise de dados: Uma escolha sábia

Há cinco razões principais pelas quais os analistas de dados preferem o PostgreSQL:

1. confiabilidade e estabilidade

E se algumas transações em um banco de dados falhassem sem aviso? E se não pudéssemos esperar que os bancos de dados registrassem de forma confiável cada bit de dados que recebem? Para a maioria das empresas, esse seria um problema crítico. Imagine que você administra um site de comércio eletrônico. Um cliente faz uma compra, o banco do cliente aprova a transação, mas seu sistema principal armazena apenas parte do pagamento. Pior ainda, imagine o mesmo problema com um aplicativo bancário, ou seja, um cliente faz um depósito e seu banco de dados não o armazena. As consequências para o cliente e para o banco podem ser enormes!

Como a integridade e a confiabilidade dos dados são essenciais, a maioria dos bancos de dados relacionais é projetada para suportar a conformidade com ACID. ACID significa que as informações são:

• Atômica - Cada transação é uma unidade única que é totalmente bem-sucedida ou não é executada. Isso garante que nenhum comando seja parcialmente processado e mantém a integridade dos dados em caso de falha do sistema ou de energia.
• Consistente - Os dados armazenados em um banco de dados devem atender a certas regras definidas e devem ser armazenados em um estado estável.
• Isolado - Se o banco de dados estiver lidando com várias transações ao mesmo tempo (o que geralmente acontece), cada transação afetará somente o(s) registro(s) diretamente envolvido(s) na transação. Várias transações podem ocorrer de forma simultânea e independente.
• Durável - Os dados em um banco de dados são estáveis; eles não se degradam nem mudam com o tempo (a menos, é claro, que o operador do banco de dados faça a alteração).

Essas propriedades ajudam a garantir o processamento confiável de transações em um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS). No contexto da análise de dados, o PostgreSQL é um SGBD relacional favorito porque é totalmente compatível com ACID; ele garante que as transações sejam processadas de forma confiável mesmo no caso de falhas no sistema.

2. recursos avançados

Você sabia que a maioria dos DBMSs relacionais permite a criação de tipos de dados personalizados? Primeiro, você declara o novo tipo e depois pode usá-lo como um tipo de dados padrão. O PostgreSQL é altamente extensível; ele permite que os usuários criem vários tipos de dados personalizados. Isso inclui tipos compostos, tipos de intervalo e tipos enumerados, entre outros.

Imagine que queremos armazenar cores RGB (Red, Green, Blue) em um banco de dados do PostgreSQL. Primeiro, declaramos o novo tipo personalizado e, em seguida, o usamos quando criamos a tabela de cores. Depois disso, sempre que adicionarmos uma nova linha a essa tabela (ou a qualquer outra tabela no mesmo banco de dados), poderemos inserir novos valores que usem esse tipo de dados especial.

CREATE TYPE rgb_color AS (
    red   INT,
    green INT,
    blue  INT
);

CREATE TABLE colors (
    name TEXT,
    value rgb_color
);

INSERT INTO colors (name, value) 
VALUES (French Flag Blue', ROW(0, 35, 149));

É tão simples quanto isso! A propósito, se você quiser ver consultas semelhantes, dê uma olhada no artigo de Nicole Darnley Top 7 SQL Avançado Queries for Data Analysis.

Da mesma forma, o PostgreSQL permite funções personalizadas ou definidas pelo usuário (UDFs). Elas são como funções regulares, mas você pode criar as suas próprias usando um processo semelhante ao dos tipos de dados personalizados. Dependendo de como você a cria, essa função está disponível no esquema atual ou em todos os esquemas.

Para criar sua própria função, primeiro você define a função personalizada e seus parâmetros. Para usar a função personalizada, basta chamá-la em uma cláusula SELECT.

Imagine que você precise de uma função personalizada que calcule um preço total, incluindo uma taxa de imposto. É assim que você poderia fazer isso usando PL/pgSQL (a linguagem procedural do PostgreSQL):

CREATE OR REPLACE FUNCTION calculate_total_price(price NUMERIC, tax_rate NUMERIC)
RETURNS NUMERIC AS $$
BEGIN
    RETURN price + (price * tax_rate);
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

SELECT calculate_total_price(100, 0.08) AS total;

Incrível, não é? Vamos avançar mais com os operadores personalizados! Se você estudou álgebra matemática pura, deve saber que os operadores aritméticos comuns que usamos no dia a dia (adição, subtração, multiplicação e divisão) são apenas a ponta do iceberg! Há muitos outros operadores matemáticos - você pode até mesmo definir operadores personalizados.

Um recurso semelhante está disponível na maioria dos DBMSs relacionais: eles permitem que os usuários criem operadores personalizados para tipos de dados existentes ou personalizados. Esse recurso é particularmente útil ao trabalhar com tipos de dados complexos ou quando você precisa de operações especializadas que não são cobertas pelos operadores padrão. O PostgreSQL é um dos SGBDs relacionais mais flexíveis e extensíveis quando se trata de operadores personalizados.

Vamos tentar o exemplo a seguir. Queremos criar um novo operador '#>' que compare os comprimentos de duas cadeias de caracteres. Primeiro, declaramos uma nova função personalizada e seu operador:

–-Create the function
CREATE OR REPLACE FUNCTION length_greater_than(text, text)
RETURNS BOOLEAN AS $$
BEGIN
    RETURN length($1) > length($2);
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

–-Create a custom operator for the function
CREATE OPERATOR #> (
    LEFTARG = text,
    RIGHTARG = text,
    PROCEDURE = length_greater_than
);

Agora podemos usar o novo operador em uma consulta:

SELECT 'learnpython' #> 'learnsql' AS result;

Ainda quer saber mais sobre as consultas do PostgreSQL? Desafie-se com as que estão no livro 19 PostgreTrilha de Práticas em SQL Exercises with Detailed Solutions, de Gustavo du Mortier!

3. comunidade e ecossistema

O PostgreSQL tem uma das comunidades mais fortes e ativas entre todos os SGBDs. Os membros altamente motivados da comunidade PostgreSQL são muito produtivos: eles fornecem toneladas de conteúdo de qualidade (tutoriais, artigos, cursos, etc.). Em todo o mundo, é possível encontrar UGs (Grupos de Usuários) que organizam encontros, workshops e conferências sobre o PostgreSQL. Os maiores eventos são a PostgreSQL Conference Europe e a PGConf US.

Também é importante mencionar a documentação oficial do PostgreSQL. Esse é um dos recursos mais detalhados e abrangentes disponíveis sobre o PostgreSQL. Ela abrange tudo, desde a instalação e a configuração até tópicos avançados, como funções personalizadas. Além disso, a documentação inclui muitos tutoriais e guias que ajudam os usuários em todos os níveis, desde iniciantes que configuram seu primeiro banco de dados até desenvolvedores experientes que implementam consultas complexas.

Você também pode encontrar ótimos livros sobre o PostgreSQL! Recomendo que você leia o artigo de Jakub Romanowski, Best Books for Learning PostgreSQL (Melhores livros para aprender PostgreSQL ), para ver algumas opções de qualidade.

Finalmente, há o ecossistema do PostgreSQL, que suporta uma ampla gama de extensões que melhoram a funcionalidade do Postgres. Extensões populares como PostGIS (para dados geoespaciais), pgAudit (para auditoria) e Citrus (para escalonamento) são desenvolvidas e mantidas pela comunidade e por entidades comerciais.

O ecossistema do PostgreSQL também inclui muitas ferramentas de terceiros para backup, monitoramento e gerenciamento de banco de dados. Ferramentas como pgAdmin, DBeaver e pgBackRest são amplamente utilizadas e bem suportadas. O PostgreSQL também conta com um forte suporte de provedores de nuvem como Amazon (com RDS para PostgreSQL), Google (Cloud SQL para PostgreSQL) e Microsoft (Banco de Dados Azure para PostgreSQL). Essas integrações fornecem serviços gerenciados que facilitam a implantação e o dimensionamento do PostgreSQL na nuvem.

Para ilustrar esta seção, deixe-me falar sobre a Pesquisa Stack Overflow 2024. Entre os profissionais de banco de dados, o PostgreSQL é, sem dúvida, o banco de dados mais popular em 2024. E está crescendo: de 33% em 2018 para quase 50% em 2024, o PostgreSQL tem um grande futuro!

Pesquisa Stack Overflow 2024

Jakub Romanowski analisou a Pesquisa Stack Overflow 2024 em seu artigo 2024 Database Trends: O SQL ainda é o rei? Sua conclusão? Os bancos de dados relacionais ainda estão na moda e o PostgreSQL é o rei.

4. desempenho e escalabilidade

O PostgreSQL é o DBMS favorito dos analistas de dados em termos de desempenho e escalabilidade.

Em primeiro lugar, há o mecanismo de armazenamento otimizado do Postgres, que foi projetado para gerenciar grandes volumes de dados com eficiência. Ele usa um sistema avançado de armazenamento em nível de página, com recursos como o controle de simultaneidade multiversão (MVCC), que permite um alto rendimento de transações sem bloquear linhas durante a leitura. O MVCC garante a consistência e o isolamento dos dados em um ambiente concorrente em que várias transações são executadas simultaneamente.

Em seguida, temos o suporte do PostgreSQL para particionamento de tabelas. Essa é uma técnica de design de banco de dados que gerencia tabelas grandes dividindo-as em partes menores chamadas partições. Cada partição é um subconjunto dos dados da tabela e é considerada uma entidade individual pelo sistema de banco de dados. O particionamento pode melhorar o desempenho, a capacidade de gerenciamento e a disponibilidade de grandes conjuntos de dados. O PostgreSQL suporta várias estratégias de particionamento, incluindo partições de intervalo, lista e hash.

Por fim, o PostgreSQL permite consultas paralelas, o que melhora o desempenho do banco de dados usando vários núcleos de CPU para processar consultas grandes e complexas. Esse recurso é particularmente vantajoso para a análise de dados, pois pode lidar com operações que implicam a varredura de tabelas grandes ou a realização de junções complexas.

5. segurança e conformidade

O PostgreSQL é conhecido por seus sólidos recursos de segurança e conformidade, o que o torna a escolha perfeita para organizações que exigem proteção rigorosa dos dados e conformidade regulamentar.

O controle de acesso baseado em função (RBAC) é um dos recursos de segurança fundamentais do Postgres; ele permite que os administradores gerenciem as permissões e controlem o acesso ao banco de dados. Há várias funções e privilégios que podem ser atribuídos. No PostgreSQL, uma função pode representar um usuário ou um grupo de usuários. As funções podem receber privilégios específicos para executar ações em objetos do banco de dados, como tabelas, visualizações e funções. Os privilégios determinam quais ações uma função pode executar, por exemplo, SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, ou EXECUTE.

O PostgreSQL também possui criptografia de dados, que ajuda a proteger dados confidenciais tanto em repouso (dados armazenados no banco de dados) quanto em trânsito. Para a criptografia em repouso, o módulo pgcrypto pode ser usado para permitir a criptografia e a descriptografia de dados no nível da coluna. Dessa forma, os dados confidenciais podem ser criptografados diretamente no banco de dados.

Saiba mais sobre o PostgreSQL para análise de dados

Neste artigo, vimos por que os analistas de dados frequentemente escolhem o PostgreSQL para análise de dados. Se você tiver a oportunidade de trabalhar com o PostgreSQL, eu o encorajo a explorar os recursos que mencionamos; eles são fascinantes!

Se você estiver interessado em iniciar uma carreira de analista de dados, não perca o Roadmap to Becoming a Data Analyst (Roteiro para se tornar um analista de dados) de Kateryna Koidan. Se você precisa aprender PostgreSQL, recomendamos acessar SQL de A a Z em PostgreSQL. Basta criar uma conta gratuita e concluir os primeiros exercícios para ver como é a aparência e o funcionamento. Depois, você pode decidir se ele atende às suas necessidades.

Obrigado por ler este artigo; espero realmente que você tenha gostado! Vejo você no próximo!