O que é banco de dados hierárquico?

28 de Junho de 2024

Um banco de dados hierárquico é um modelo de dados que organiza os dados em uma estrutura semelhante a uma árvore, onde os registros têm um relacionamento pai-filho. Este modelo permite a recuperação e o gerenciamento eficientes de dados, pois cada registro filho pode ter apenas um pai, mas cada pai pode ter vários filhos.

o que é banco de dados hierárquico

O que é um banco de dados hierárquico?

Um banco de dados hierárquico é um tipo de banco de dados modelo que estrutura os dados em formato de árvore, onde cada registro está conectado a um pai e pode ter vários registros filhos. Este arranjo estabelece uma relação pai-filho relacionamento entre entidades de dados, criando uma hierarquia intuitiva e fácil de navegar.

Neste modelo, os registros são chamados de nós e as conexões entre eles são chamadas de ramificações. Cada nó pai pode ter vários nós filhos, mas cada nó filho está vinculado a apenas um nó pai, garantindo um caminho claro e inequívoco de qualquer nó filho até o nó raiz.

O modelo hierárquico de banco de dados foi projetado para facilitar a recuperação e o gerenciamento eficientes de dados, pois os caminhos fixos através da hierarquia permitem acesso rápido aos registros relacionados. Este modelo é particularmente útil em cenários onde as relações de dados são naturalmente hierárquicas, como organogramas, diretórios de arquivos ou representações geográficas de dados.

Como funciona o banco de dados hierárquico?

Um banco de dados hierárquico funciona organizando os dados em uma estrutura semelhante a uma árvore, onde cada registro, ou nó, tem um único pai e potencialmente vários filhos, formando um relacionamento pai-filho. Aqui está uma visão detalhada de como ele funciona:

  • Organização de dados. O banco de dados consiste em nós que representam entradas de dados. Cada nó possui um identificador exclusivo e um link para seu nó pai, exceto o nó raiz, que não possui pai. O nó raiz é o nó superior na hierarquia e serve como ponto de partida para a passagem de dados.
  • Relações pais-filhos. Cada nó pode ter um pai e vários filhos. Esse relacionamento é predefinido, garantindo um caminho claro de qualquer nó filho até o nó raiz. Por exemplo, em um organograma de uma empresa, o CEO é o nó raiz, os chefes de departamento são nós filhos e os funcionários são nós filhos adicionais sob cada chefe de departamento.
  • Recuperação de dados. A recuperação de dados em um banco de dados hierárquico segue os caminhos predefinidos entre os nós. As consultas navegam do nó raiz para baixo pela hierarquia para localizar os registros desejados. Isso torna o acesso aos dados previsível e eficiente para consultas alinhadas à estrutura hierárquica.
  • Integridade de dados. A estrutura garante integridade de dados mantendo as relações entre pais e filhos. As atualizações nos nós pais são propagadas automaticamente para os nós filhos, preservando a consistência dos relacionamentos hierárquicos.
  • Navegação e travessia. Métodos de passagem como pré-encomenda, ordem e pós-ordem podem ser usados ​​para navegar pela árvore. Esses métodos definem a sequência em que os nós são visitados e processados, facilitando operações eficientes de dados.

Casos de uso de banco de dados hierárquico

Os bancos de dados hierárquicos são excelentes em cenários onde os relacionamentos de dados são inerentemente hierárquicos. Abaixo estão alguns casos de uso importantes para bancos de dados hierárquicos, cada um ilustrando como esse modelo pode ser aplicado de forma eficaz:

  • Estruturas organizacionais. Nas empresas e instituições, bancos de dados hierárquicos podem mapear o organograma. O nó raiz representa o CEO ou chefe da organização, com níveis subsequentes representando gerentes, líderes de equipe e funcionários. Essa estrutura simplifica a consulta de informações específicas, como a recuperação de todos os funcionários de um determinado gerente.
  • Sistemas de arquivos. Os sistemas operacionais costumam usar bancos de dados hierárquicos para gerenciar diretórios de arquivos. O diretório principal contém subdiretórios e arquivos, com cada subdiretório potencialmente contendo outros subdiretórios e arquivos. Esta organização facilita a navegação e o gerenciamento do sistema de arquivos.
  • Dados geográficos. Bancos de dados hierárquicos são adequados para sistemas de informação geográfica (GIS). Os países contêm estados ou províncias, que por sua vez contêm cidades e vilas. Esta hierarquia clara permite a consulta eficiente de dados em diferentes níveis geográficos.
  • Lista de materiais (BOM). Na fabricação e produção, uma lista de materiais lista os componentes necessários para fabricar um produto. Um banco de dados hierárquico pode representar a BOM, onde o produto final é o nó raiz e as submontagens e peças são os nós filhos. Essa estrutura ajuda a rastrear e gerenciar os níveis de estoque.
  • Catálogos de biblioteca. As bibliotecas podem usar bancos de dados hierárquicos para catalogar livros e outros materiais. O nível superior pode representar categorias amplas (por exemplo, ficção, não-ficção), com níveis subsequentes detalhando gêneros, autores e títulos individuais específicos. Essa hierarquia auxilia na catalogação e recuperação eficiente de itens da biblioteca.
  • Sistemas de navegação em sites. Os sites costumam usar estruturas hierárquicas para organizar o conteúdo. A página inicial serve como raiz, com categorias principais ramificando-se em subcategorias e páginas individuais. Este arranjo facilita a navegação do usuário e melhora o gerenciamento de conteúdo.
  • Redes de telecomunicações. Nas telecomunicações, bancos de dados hierárquicos podem modelar a estrutura das redes. O nó raiz representa o escritório central, com filiais representando escritórios regionais, centrais locais e conexões individuais. Essa estrutura auxilia no gerenciamento eficiente e na solução de problemas da rede.

Vantagens e desvantagens do banco de dados hierárquico

Ao considerar bancos de dados hierárquicos para suas necessidades de gerenciamento de dados, é importante pesar seus benefícios e limitações. Esta seção explora as principais vantagens e desvantagens dos bancos de dados hierárquicos, ajudando você a entender quando eles podem ser a escolha certa e quando modelos alternativos podem ser mais adequados.

Vantagens do banco de dados hierárquico

Os bancos de dados hierárquicos oferecem diversas vantagens, tornando-os particularmente eficazes para determinadas aplicações. Aqui estão alguns benefícios principais:

  • Eficiência na recuperação de dados. A estrutura em forma de árvore permite a recuperação de dados rápida e previsível. As consultas podem seguir caminhos predefinidos, levando a tempos de acesso rápidos para dados que se ajustam bem a um modelo hierárquico.
  • Integridade e consistência dos dados. As relações rígidas entre pais e filhos ajudam a manter a integridade dos dados. As atualizações nos nós pais são propagadas automaticamente para os nós filhos, garantindo consistência em todo o banco de dados.
  • Simplicidade na implementação. Para dados com relacionamentos hierárquicos naturais, os bancos de dados hierárquicos são simples de implementar e gerenciar. Sua estrutura se alinha bem com muitos cenários do mundo real, reduzindo a complexidade na modelagem de dados.
  • Representação lógica de dados. O modelo hierárquico reflete como os humanos organizam naturalmente as informações em uma estrutura em árvore. Isso torna intuitivo projetar e entender, especialmente para aplicações como organogramas ou sistemas de arquivos.
  • Tratamento eficiente de grandes volumes de dados. Os bancos de dados hierárquicos podem lidar com grandes conjuntos de dados com eficiência, dividindo-os em subgrupos gerenciáveis. Isto pode melhorar o desempenho e escalabilidade, especialmente em aplicativos com muita leitura.
  • Desempenho previsível. Os caminhos fixos e os relacionamentos predefinidos garantem um desempenho previsível para consultas, pois os caminhos de travessia são bem definidos e otimizados para a estrutura hierárquica.

Desvantagens do banco de dados hierárquico

Os bancos de dados hierárquicos, embora úteis em determinados contextos, apresentam diversas desvantagens que limitam sua aplicabilidade e eficácia. Aqui estão as principais desvantagens explicadas:

  • Estrutura rígida. O relacionamento fixo entre pai e filho em bancos de dados hierárquicos os torna emflexpossível. Fazer alterações na hierarquia, como adicionar ou remover nós, pode ser complicado e exigir uma reestruturação significativa.
  • Relacionamentos complexos. Os bancos de dados hierárquicos não são adequados para representar relacionamentos muitos para muitos. Nos casos em que um nó necessita de múltiplos pais ou onde são necessárias interconexões complexas, o modelo hierárquico torna-se inadequado e difícil de gerenciar.
  • Problemas de escalabilidade. À medida que o banco de dados cresce, navegar pela estrutura hierárquica pode se tornar ineficiente. Grandes hierarquias podem levar a gargalos de desempenho, especialmente ao acessar nós profundamente aninhados.
  • Redundância de dados. Como cada filho só pode ter um dos pais, redundância de dados ocorre se os mesmos dados precisarem ser associados a vários nós pais. Isso leva a maiores requisitos de armazenamento e possíveis inconsistências.
  • Consulta limitada flexcapacidade. A consulta de dados em um banco de dados hierárquico geralmente é limitada a caminhos hierárquicos, dificultando a realização de consultas mais complexas. A consulta ad hoc, comum em bancos de dados relacionais, é menos eficiente e mais desafiadora em um modelo hierárquico.
  • Desafios de manutenção. Manter e atualizar bancos de dados hierárquicos pode ser um desafio devido à sua estrutura rígida. Quaisquer alterações no modelo de dados requerem planejamento e execução cuidadosos para evitar a interrupção de toda a hierarquia.
  • Falta de padronização. Ao contrário dos bancos de dados relacionais, que seguem padrões bem estabelecidos (como SQL), os bancos de dados hierárquicos carecem de linguagens e ferramentas de consulta padronizadas. Isso pode levar a problemas de compatibilidade e dificultar a integração com outros sistemas.

Bancos de dados hierárquicos versus outros modelos de banco de dados

Aqui está uma comparação de bancos de dados hierárquicos com outros modelos de banco de dados comuns.

AspectoBanco de dados hierárquicoBanco de dados relacionalBanco de dados de redeBanco de dados orientado a objetos
Estrutura de dadosSemelhante a uma árvore (pai-filho)Tabelas (linhas e colunas)Gráficos (nós e relacionamentos)Objetos (classes e instâncias)
RelacionamentosUm para muitosMuitos para muitosMuitos para muitosMuitos para muitos
FlexibilidadeRígido, difícil de modificarAltamente flexvel, fácil de modificarFlexível, mas mais complexo do que relacionalAltamente flexvel, fácil de modificar
EscalabilidadeLimitadoAltamente escalávelEscalável, mas pode se tornar complexoEscalável com objetos complexos
Linguagem de consultaProcessual (baseado em navegação)SQLProcessual (baseado em navegação)OQL (linguagem de consulta de objetos)
Redundância de dadosAlto potencial para redundânciaBaixa redundância devido à normalizaçãoModeradoBaixo
FÁCIL DE USARComplexidade moderada, requer treinamentoFácil de usar, amplamente compreendidoAlta complexidade, requer habilidades especializadasComplexidade moderada, requer treinamento
DesempenhoRápido para consultas hierárquicasGeralmente bom, pode ser otimizadoRápido para relacionamentos complexosBom, pode ser otimizado para consultas complexas
ManutençãoDifícil de manter e atualizarFácil de manter e atualizarDifícil de manter e atualizarManutenção moderada necessária
PadronizaçãoFalta padronizaçãoBem padronizadoFalta padronizaçãoPadrões emergentes, menos difundidos
Os casos de usoOrganogramas, sistemas de arquivos, BOMsAplicativos de negócios, sistemas financeirosTelecomunicações, sistemas de transporteAplicações complexas, sistemas CAD, multimídia

Anastasia
Spasojevic
Anastazija é uma redatora de conteúdo experiente, com conhecimento e paixão por cloud computação, tecnologia da informação e segurança online. No phoenixNAP, ela se concentra em responder a questões candentes sobre como garantir a robustez e a segurança dos dados para todos os participantes do cenário digital.