As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Melhores práticas ao projetar modelos de dados Use as práticas recomendadas a seguir para criar um modelo de dados relacional robusto, escalável e seguro AWS para uso em seu aplicativo do App Studio que atenda aos requisitos do seu aplicativo e garanta a confiabilidade e o desempenho de longo prazo de sua infraestrutura de dados. + **Escolha o serviço de AWS dados certo:** dependendo de suas necessidades, escolha o serviço de AWS dados apropriado. Por exemplo, para um aplicativo de processamento de transações on-line (OLTP), você pode considerar um banco de dados (DB) como o Amazon Aurora, que é um serviço de banco de dados nativo da nuvem, relacional e totalmente gerenciado que oferece suporte a vários mecanismos de banco de dados, como MySQL e PostgreSQL. Para ver uma lista completa das versões do Aurora suportadas pelo App Studio, consulte. [Conecte-se ao Amazon Aurora](connectors-aurora.md) Por outro lado, para casos de uso de processamento analítico on-line (OLAP), considere usar o Amazon Redshift, que é um data warehouse na nuvem que permite executar consultas complexas em conjuntos de dados muito grandes. Essas consultas geralmente podem levar tempo (vários segundos) para serem concluídas, tornando o Amazon Redshift menos adequado para aplicativos OLTP que exigem acesso a dados de baixa latência. + **Design para escalabilidade:** planeje seu modelo de dados pensando no crescimento e na escalabilidade futuros. Considere fatores como volume de dados esperado, padrões de acesso e requisitos de desempenho ao escolher um serviço de dados adequado e tipo e configuração de instância de banco de dados (como capacidade provisionada). + Para obter mais informações sobre escalabilidade com o Aurora sem servidor, [consulte Desempenho e escalabilidade do Aurora Serverless V2.](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/aurora-serverless-v2.setting-capacity.html) + **Normalize seus dados:** siga os princípios da normalização do banco de dados para minimizar a redundância dos dados e melhorar a integridade dos dados. Isso inclui criar tabelas apropriadas, definir chaves primárias e estrangeiras e estabelecer relacionamentos entre entidades. No App Studio, ao consultar dados de uma entidade, você pode recuperar dados relacionados de outra entidade especificando uma `join` cláusula na consulta. + **Implemente a indexação apropriada:** identifique as consultas e os padrões de acesso mais importantes e crie índices apropriados para otimizar o desempenho. + **Aproveite AWS os recursos dos serviços de dados:** aproveite os recursos oferecidos pelo serviço de AWS dados que você escolher, como backups automatizados, implantações Multi-AZ e atualizações automáticas de software. + **Proteja seus dados:** implemente medidas de segurança robustas, como políticas IAM (AWS Identity and Access Management), criação de usuários de banco de dados com permissões restritas a tabelas e esquemas e aplique criptografia em repouso e em trânsito. + **Monitore e otimize o desempenho:** monitore continuamente o desempenho do seu banco de dados e faça ajustes conforme necessário, como escalar recursos, otimizar consultas ou ajustar as configurações do banco de dados. + **Automatize o gerenciamento do banco de dados:** utilize AWS serviços como o Aurora Autoscaling, o Performance Insights for Aurora e o AWS Database Migration Service para automatizar as tarefas de gerenciamento do banco de dados e reduzir a sobrecarga operacional. + **Implemente estratégias de recuperação de desastres e backup:** garanta que você tenha um plano de backup e recuperação bem definido, aproveitando recursos como backups automatizados do Aurora, point-in-time recuperação e configurações de réplica entre regiões. + **Siga as AWS melhores práticas e a documentação:** fique up-to-date com as AWS melhores práticas, diretrizes e documentação mais recentes do serviço de dados escolhido para garantir que seu modelo de dados e sua implementação estejam alinhados às AWS recomendações. Para obter orientações mais detalhadas de cada serviço de AWS dados, consulte os tópicos a seguir: + [Melhores práticas com o Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.BestPractices.html) + [Melhores práticas com o Amazon Aurora MySQL](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/AuroraMySQL.BestPractices.html) + [Ajuste de desempenho de consultas do Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c-optimizing-query-performance.html) + [Melhores práticas para consultar e escanear dados no Amazon DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/bp-query-scan.html)