Embora o termo esquema seja usado de forma ampla, ele geralmente se refere a três tipos diferentes de esquemas: um esquema de banco de dados conceitual, um esquema de banco de dados lógico e um esquema de banco de dados físico.

• Os esquemas conceituais oferecem uma visão geral do que o sistema conterá, como ele será organizado e quais business rules estão envolvidas. Os modelos conceituais geralmente são criados como parte do processo de coleta dos requisitos iniciais do projeto.

• Os esquemas de bancos de dados lógicos são menos abstratos em comparação com os esquemas conceituais. Eles definem claramente objetos do esquema com informações, como nomes de tabelas, nomes de campos, relacionamentos de entidades e restrições de integridade, ou seja, quaisquer regras que regem o banco de dados. No entanto, eles normalmente não incluem nenhum requisito técnico.

• Os esquemas de bancos de dados físicos fornecem as informações técnicas que o tipo de esquema de banco de dados lógico não tem, além das informações contextuais, como nomes de tabelas, nomes de campos, relacionamentos de entidades etc. Ou seja, eles também incluem a sintaxe que será usada para criar essas estruturas de dados dentro do armazenamento em disco.

Esquema em estrela vs. esquema em floco de neve

Tanto nos esquemas lógicos quanto nos esquemas físicos, as tabelas do banco de dados terão uma chave primária ou uma chave externa, que atuará como identificadores exclusivos para entradas individuais em uma tabela. Essas chaves são usadas em instruções SQL para unir tabelas, criando uma visão unificada das informações. Os diagramas de esquemas são particularmente úteis para mostrar esses relacionamentos entre tabelas e permitem que os analistas entendam as chaves nas quais devem se unir. Existem dois tipos adicionais de esquemas que também são comumente referenciados no contexto de sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS); eles são conhecidos como esquemas em estrela e esquemas em floco de neve.

Embora os esquemas conceituais, lógicos e físicos contenham diferentes níveis de informações sobre bancos de dados em seus diagramas, os esquemas em estrela e em floco de neve representam essas relações entre entidades de forma diferente. Mais especificamente, um esquema em estrela é um tipo de esquema de banco de dados relacional composto por uma única tabela de fatos central cercada por tabelas de dimensões. Isso tende a ser considerado um esquema mais simples em comparação com o esquema em floco de neve.

Um esquema em floco de neve consiste em uma tabela de fatos conectada a muitas tabelas de dimensões, que podem ser conectadas a outras tabelas de dimensões por meio de uma relação muitos-para-um. Esse esquema oferece a vantagem de baixos níveis de redundância de dados, mas não é tão eficaz quando se trata de desempenho de consulta.

Como o nome indica, um esquema em estrela tende a se parecer com uma estrela, enquanto um esquema em floco de neve tende a se parecer com um floco de neve.

À medida que o big data continua a crescer, objetos e esquemas de bancos de dados são essenciais para garantir a eficiência nas operações diárias da empresa. Se os modelos relacionais forem mal organizados e mal documentados, serão mais difíceis de manter, representando problemas tanto para seus usuários quanto para a empresa.

Alguns dos principais benefícios dos esquemas de bancos de dados incluem:

• Acesso e segurança:  o design do esquema de banco de dados ajuda a organizar os dados em entidades separadas, facilitando o compartilhamento de um único esquema em outro banco de dados. Os administradores também podem controlar o acesso por meio de permissões de banco de dados, adicionando outra camada de segurança para dados mais proprietários. Por exemplo, um único esquema pode conter informação de identificação pessoal (PII), que você gostaria de criptografar para fins de privacidade e segurança.

• Organização e comunicação: a documentação de esquemas de bancos de dados permite mais organização e melhor comunicação entre os stakeholders internos. Como fornece uma fonte comum de verdade, permite que os usuários entendam as restrições lógicas e os métodos de agregação entre as tabelas.  

• Integridade: a organização e a comunicação também ajudam a garantir a validade dos dados. Por exemplo, elas podem ajudar os administradores a gerenciar os processos de normalização para evitar a duplicação de dados. Elas também podem ajudar a monitorar a conformidade das restrições no design do banco de dados do esquema, permitindo a adesão às propriedades do ACID (atomicidade, consistência, isolamento, durabilidade).