Decisões entre esquema OLTP e de relatórios afetam a velocidade do painel e a precisão dos dados. Saiba quando desnormalizar, adicionar tabelas de resumo ou separar visões de relatório.
OLTP (online transaction processing) é o que seu app faz o dia todo: muitas ações pequenas que precisam ser rápidas e seguras. Criar um pedido, atualizar um status, registrar um pagamento, gravar uma mensagem. O banco de dados é otimizado para inserções e atualizações rápidas, regras rígidas (como chaves estrangeiras) e consultas simples que tocam apenas algumas linhas por vez.
Relatórios fazem um trabalho diferente. Um painel ou tela estilo BI costuma precisar escanear muitas linhas, agrupar e comparar períodos de tempo. Em vez de “mostre este cliente”, pergunta “mostre receita por semana, por região, por categoria de produto, com filtros”. Isso significa leituras amplas, agregações, joins entre várias tabelas e cálculos repetíveis.
Esse é o cerne da tensão nas decisões entre esquema OLTP e de relatórios: a estrutura que torna as gravações limpas e consistentes (tabelas normalizadas, muitas relações) muitas vezes atrasa ou encarece a análise em escala.
Um único esquema às vezes serve aos dois fins, especialmente no início. Mas conforme os dados crescem, você geralmente começa a sentir trade-offs como:
Por isso as equipes normalmente escolhem uma (ou mais) táticas: desnormalizar campos específicos para cortes comuns, adicionar tabelas de resumo para totais repetidos ou criar visões de relatório separadas (e às vezes um esquema de relatório) para proteger a performance OLTP mantendo os números consistentes.
Telas transacionais e telas BI podem mostrar os mesmos fatos de negócio, mas pedem ao banco de dados para se comportar de maneiras opostas. Essa tensão é o coração da decisão entre esquema OLTP e de relatórios.
Nas telas transacionais, a maioria das requisições toca um pequeno número de linhas. Um usuário cria um pedido, edita um cliente, reembolsa um pagamento ou altera um status. O banco está ocupado com muitas inserções e atualizações pequenas e precisa confirmar cada uma rápida e seguramente.
Telas BI são diferentes. Elas leem muito mais do que escrevem. Uma única visualização de painel pode escanear semanas de dados, agrupar, ordenar e filtrar de várias formas. Essas consultas costumam ser amplas (muitas colunas) e podem puxar dados de várias áreas de negócio ao mesmo tempo.
No OLTP, tabelas normalizadas e relacionamentos limpos são seus aliados. Você mantém a consistência dos dados, evita duplicação e atualiza um fato em um só lugar.
No BI, joins podem se tornar o gargalo. Painéis costumam funcionar melhor com tabelas mais largas que já incluam os campos pelos quais as pessoas filtram (data, região, categoria do produto, responsável). Isso reduz trabalho de join na leitura e simplifica as consultas.
Uma forma rápida de notar a diferença:
OLTP precisa de alta concorrência para atualizações. Consultas de relatório de longa duração podem bloquear ou atrasar essas atualizações, especialmente quando escaneiam grandes faixas.
As expectativas de atualidade também mudam. Alguns painéis precisam ser quase em tempo real (filas de suporte). Outros aceitam atualizações horárias ou diárias (finanças, performance). Se você pode atualizar por agendamento, ganha liberdade para usar tabelas de resumo, views materializadas ou um esquema de relatório separado.
Se você constrói essas telas no AppMaster, ajuda planejar cedo: mantenha seu modelo transacional limpo e modele os dados de relatório especificamente para os filtros e agregados dos painéis.
Se seu app parece ágil nas transações do dia a dia, mas os painéis ficam lentos, você está vendo a clássica divisão OLTP vs relatório. Telas transacionais geralmente tocam poucas linhas rapidamente; telas BI escaneiam muitas linhas, agregam e repetem as mesmas operações.
Um sinal simples é o tempo: consultas de painel que funcionam bem em desenvolvimento começam a ficar lentas em produção, ou expiram em horários de pico. Cargas de relatório também aparecem como CPU do banco “pontiaguda”, mesmo quando o tráfego do app se mantém. Isso normalmente significa que o banco está trabalhando muito em joins e agregações de tabelas grandes, não que haja mais usuários.
Os sinais mais comuns:
Um exemplo prático: seu time de vendas abre uma tela de “performance” que agrupa pedidos por representante e mês, filtrando por região, produto e canal. Se cada mudança de filtro reexecuta uma consulta multi-join com os mesmos totais recalculados, você paga o custo completo cada vez.
Se você constrói ferramentas internas em uma plataforma como AppMaster, isso aparece quando uma página de relatório precisa de lógica complexa no backend só para se manter responsiva. Esse é frequentemente o ponto onde desnormalização, tabelas de resumo ou visões de relatório deixam de ser “bom ter” e passam a ser necessárias para manter a velocidade e a consistência.
Desnormalizar faz sentido quando suas necessidades de relatório são previsíveis. Se as mesmas perguntas de painel surgem toda semana e raramente mudam, vale a pena moldar os dados para essas perguntas em vez de forçar cada gráfico a montar a resposta a partir de muitas tabelas.
Esse é um ponto comum na discussão OLTP vs relatório: telas transacionais precisam de tabelas limpas e fáceis de atualizar, enquanto telas BI precisam de leituras rápidas com menos joins. Para analytics, copiar alguns campos pode ser mais barato do que unir cinco tabelas a cada carregamento de página.
Desnormalize quando isso claramente trouxer velocidade e consultas mais simples, e você puder manter o caminho de escrita seguro. A chave é tratar campos duplicados como dados derivados, não como “outro lugar onde usuários podem editar”. Mantenha uma fonte de verdade e faça cada cópia ser atualizada por código ou por um processo controlado.
Bons candidatos são campos que:
A propriedade dos dados importa. Alguém (ou um job) precisa ser responsável por manter as duplicatas consistentes, e você precisa de uma regra clara para o que acontece quando a fonte muda.
Exemplo: um painel de vendas agrupa pedidos por representante e região. Em vez de juntar Orders -> Customers -> Regions toda vez, você pode armazenar region_id no pedido no momento da criação. Se um cliente mudar de região depois, sua regra pode ser “pedidos históricos mantêm a região original” ou “retropreencher pedidos antigos à noite”. Escolha uma, documente e aplique.
Se você usa AppMaster com PostgreSQL, esse tipo de campo desnormalizado é fácil de modelar no Data Designer, desde que você restrinja quem pode escrevê-lo e atualizá-lo de forma consistente.
Desnormalizar pode acelerar telas BI, mas é também um caminho fácil para criar “duas versões da verdade”. A falha mais comum é repetir o mesmo fato em vários lugares sem declarar claramente qual campo vence quando os números divergem. Se você armazena order_total e também as linhas de pedido, precisa de uma regra que explique se order_total é calculado, inserido pelo usuário ou copiado de um provedor de pagamento.
Outra armadilha é desnormalizar campos que mudam com frequência. Status do cliente, responsável pela conta, categoria de produto ou atribuições de região tendem a mudar ao longo do tempo. Se você copiar esses valores em muitas tabelas “por conveniência”, cada mudança vira um trabalho de limpeza, e atualizações perdidas aparecem como fatias erradas nos painéis.
Cuidado com tabelas muito largas no caminho OLTP. Adicionar muitas colunas desnormalizadas à mesma tabela que alimenta telas transacionais pode atrasar gravações, aumentar tempo de bloqueio e tornar atualizações simples mais pesadas. Isso é especialmente doloroso em tabelas de alto volume como events, order_lines ou support_messages.
Documentação importa mais do que a maioria das equipes espera. Uma coluna desnormalizada sem plano de manutenção é uma bomba-relógio: as pessoas vão ler nos relatórios, confiar e nunca notarão que ela parou de ser atualizada após uma mudança de fluxo.
Um exemplo prático: você adiciona rep_name em cada order. Um representante é renomeado ou reatribuído, e os números do trimestre passado ficam divididos entre dois nomes. Se você realmente precisa do nome para exibição, considere armazenar um rep_id estável e resolver o nome em uma view de relatório, ou snapshotar o nome intencionalmente com um rótulo claro como rep_name_at_sale.
Antes de desnormalizar na discussão OLTP vs relatório, confirme o básico:
Se você usa AppMaster com PostgreSQL, ajuda amarrar a manutenção a um passo de Business Process para que atualizações aconteçam de forma consistente, não “quando alguém lembra”.
Tabelas de resumo fazem sentido quando suas telas BI precisam dos mesmos totais repetidamente: cadastros diários, receita por plano, usuários ativos, reembolsos, tickets fechados e KPIs similares.
Um bom sinal é repetição. Se múltiplos cards do painel executam consultas quase idênticas com o mesmo GROUP BY, seu banco continua fazendo o mesmo trabalho. Isso costuma parecer aceitável com 1.000 linhas e doloroso com 10 milhões. Numa discussão OLTP vs relatório, esse é frequentemente o momento de parar de ajustar índices e começar a pré-computar.
Você também adiciona agregados quando precisa de velocidade previsível. Gráficos devem carregar em segundos, não “às vezes rápido, às vezes lento”. Uma tabela de resumo transforma scans caros em buscas pequenas.
Gatilhos típicos de que uma tabela de resumo ajudará:
A estratégia de refresh é a outra metade da decisão. Você tem algumas opções práticas, dependendo de quão frescos os números devem ser:
Mantenha a tabela focada e simples: o grain deve ser óbvio (por exemplo, uma linha por dia por plano) e as colunas devem ser as métricas que seus gráficos leem diretamente. Se estiver construindo no AppMaster, isso costuma se encaixar bem: armazene os agregados no PostgreSQL e atualize-os via Business Process em um agendamento ou após os eventos que você já trata.
Uma tabela de resumo é um compromisso deliberado na discussão OLTP vs relatório: você mantém tabelas detalhadas para transações e adiciona uma tabela menor que responde perguntas comuns do painel rapidamente.
Comece decidindo o que uma linha representa. Se você errar aqui, toda métrica fica difícil de explicar depois. Grains comuns incluem por dia por cliente, por pedido ou por agente por dia.
Uma forma simples de testar o grain: uma única linha pode ser identificada unicamente sem incerteza? Se não, o grain ainda é vago.
Escolha os poucos números que suas telas BI realmente mostram. Armazene apenas o que precisa: somas e contagens costumam ser as vencedoras, além de min/max quando precisar de intervalos. Se precisar mostrar “clientes únicos”, decida se precisa de contagens distintas exatas (mais pesadas) ou uma aproximação (mais leve) e documente claramente essa escolha.
Sequência prática de passos:
Batch é o mais fácil de raciocinar (noturno, horário). Incremental é mais rápido, mas precisa de lógica cuidadosa de “o que mudou”. Atualizações por trigger podem ser quase em tempo real, mas adicionam risco à performance de escrita se não forem controladas.
Se você constrói com AppMaster, um padrão comum é um job agendado que roda um Business Process para recalcular ontem e hoje, enquanto dias mais antigos ficam congelados.
Antes de confiar na tabela de resumo, adicione algumas verificações básicas que a comparem com as tabelas brutas:
Se essas checagens falharem, corrija a lógica antes de adicionar mais métricas. Um painel rápido e errado é pior do que um lento.
Manter suas tabelas OLTP limpas é principalmente sobre correção. Você quer regras claras, restrições fortes e uma estrutura que torne difícil criar dados ruins. Telas de relatório querem algo diferente: menos joins, nomes mais amigáveis e métricas prontas para leitura. Esse desencontro é o motivo pelo qual equipes frequentemente adicionam uma camada de relatório em vez de mudar as tabelas centrais.
Uma visão de relatório (ou um esquema de relatório separado) funciona como uma camada de tradução. Seu app continua gravando em tabelas normalizadas, enquanto telas BI leem objetos projetados para perguntas como “por mês”, “por região” ou “top 10 produtos”. Isso costuma ser a maneira mais simples de resolver a tensão OLTP vs relatório sem quebrar a lógica transacional.
Views lógicas são ótimas quando o volume de dados é moderado e as consultas permanecem previsíveis. Elas mantêm uma fonte de verdade e reduzem lógica duplicada nas consultas do painel.
Cópias materializadas (views materializadas, tabelas de resumo ou tabelas replicadas) fazem sentido quando a carga de relatório é pesada, cálculos são caros ou você precisa de performance estável em horários de pico.
Uma forma rápida de escolher:
Se um painel executa scans amplos ou joins grandes, isso pode bloquear ou atrasar transações, especialmente no mesmo banco. Uma read replica ou banco de relatório separado protege o caminho de escrita. Você ainda pode manter definições consistentes criando views no lado de relatório.
Exemplo: um dashboard de suporte mostra “tickets abertos por status de SLA” a cada poucos segundos. O sistema OLTP atualiza tickets constantemente. Colocar visões de relatório (ou contagens pré-computadas) em uma réplica mantém o painel rápido sem arriscar lentidão nas atualizações de tickets. Em projetos AppMaster, esse padrão também ajuda a manter o modelo transacional limpo enquanto apresenta objetos amigáveis ao relatório nas telas.
O negócio pede um painel de Vendas que mostre receita diária, reembolsos diários e uma lista de “top produtos” dos últimos 30 dias. Nas telas transacionais, o banco OLTP é limpo e normalizado: orders, payments, refunds e line_items vivem em tabelas separadas. Ótimo para correção e atualizações, mas o painel precisa escanear e juntar muitas linhas, depois agrupar por dia.
No primeiro dia, você frequentemente obtém velocidade aceitável com uma query bem feita, índices bons e alguns ajustes pequenos. Mas conforme o volume cresce, você começa a fazer trade-offs OLTP vs relatório.
Se o painel filtra e fatia muito (por região, vendedor, canal), uma desnormalização leve ajuda. Por exemplo, copie alguns campos estáveis para a linha do pedido (ou do item) para que a consulta possa filtrar sem joins extras.
Bons candidatos são campos que raramente mudam, como categoria do produto ou região de venda no momento da compra. Mantenha a fonte de verdade nas tabelas normalizadas, mas armazene uma cópia “amigável para consulta” para acelerar telas BI.
Se o painel é pesado em gráficos e listas top, tabelas de resumo geralmente vencem. Crie uma tabela de fatos diária como daily_sales com colunas date, gross_revenue, refunds, net_revenue, orders_count. Para “top products”, adicione daily_product_sales com chave date e product_id.
Como frescor e custo mudam a escolha:
Em ferramentas como AppMaster, isso normalmente mapeia para um modelo transacional limpo mais um processo agendado que preenche tabelas de resumo para painéis rápidos.
O padrão de falha mais comum é misturar gravações OLTP e leituras BI nas mesmas tabelas e achar que alguns índices extras vão resolver tudo. Painéis costumam escanear, agrupar e ordenar muitas linhas. Isso é um trabalho diferente de salvar um pedido ou atualizar um ticket. Quando você força um esquema a servir ambos, ou as transações ficam lentas, ou o painel começa a expirar.
Outro problema silencioso é uma view “bonita” que esconde trabalho caro. Views podem fazer uma consulta parecer simples, mas o banco ainda precisa executar joins, filtros e cálculos toda vez. Semanas depois, alguém adiciona mais um join “só por um campo” e o painel fica lento da noite para o dia. A view não mudou a carga, apenas a escondeu.
Tabelas de resumo resolvem velocidade, mas criam risco de drift. Se seus agregados são reconstruídos por agendamento, podem ficar defasados. Se atualizados incrementalmente, um job perdido ou bug pode deixar totais errados por dias. Por isso equipes se surpreendem com “números que não batem” entre painel e telas transacionais.
Mudanças na definição de métricas causam a pior confusão. “Receita” pode começar como faturas pagas, depois virar pagas menos reembolsos, depois virar "receita reconhecida". Se você sobrescrever a lógica sem versionar, o gráfico do mês passado muda e ninguém confia no painel.
Aqui estão guardrails práticos que evitam a maioria desses problemas:
Se você está construindo telas BI no AppMaster sobre PostgreSQL, essas regras importam ainda mais porque é fácil iterar rápido. Velocidade é ótima, mas só se os números permanecerem corretos.
Antes de mexer em tabelas, escreva o que seus painéis realmente fazem. Comece com suas principais queries de painel (cerca de 10) e anote com que frequência cada uma roda: a cada carregamento, a cada minuto ou só quando alguém clica um filtro. Uma query que roda 500 vezes por dia precisa de solução diferente de uma que roda duas vezes por semana.
Em seguida, cheque a matemática. Marque quais métricas são aditivas (seguras para somar) e quais precisam de lógica especial. Receita, quantidade e total de chamadas costumam ser aditivas. Taxa de conversão, ticket médio e clientes distintos não são. Esse passo previne o erro mais comum de relatórios: painéis rápidos com números errados.
Agora escolha um design por tipo de consulta. Nas decisões OLTP vs relatório, você não precisa de uma resposta global. Escolha o que combina com o padrão de acesso:
Decida o que significa “fresco o suficiente” para cada métrica e então defina uma regra simples de validação. Exemplo: “Pedidos diários no painel devem bater com a contagem da tabela orders para essa data dentro de 0,5%”, ou “Receita total deve reconciliar com faturas marcadas como posted.”
Por fim, combine propriedade: nomeie a pessoa (ou pequeno grupo) que aprova mudanças de esquema e quem é dono das definições de métricas. Se construir no AppMaster, capture essas definições junto ao modelo de dados e Business Processes para que a mesma lógica seja usada consistentemente entre telas e relatórios.
Trate decisões OLTP vs relatório como um bug de performance, não como um projeto de redesenho. Comece com medições. Encontre as 2–3 queries de painel mais lentas, note com que frequência rodam e capture suas formas: grandes joins, filtros por tempo, top N e totais repetidos.
Escolha a menor mudança que corrige o problema visível ao usuário. Se o painel está lento por causa de um join caro, talvez você só precise de uma desnormalização pontual ou de uma coluna computada. Se os mesmos totais são calculados repetidas vezes, uma pequena tabela de resumo pode bastar. Se telas BI continuam crescendo e competindo com tráfego transacional, um esquema de relatório separado reduz risco.
Fluxo de implementação seguro que mantém números confiáveis:
Se você está construindo essas telas no AppMaster, planeje uma divisão limpa entre entidades OLTP (usadas em telas transacionais e edições) e entidades de relatório (modelos otimizados para leitura que alimentam páginas estilo BI). Prototipe as telas BI no construtor web com filtros e intervalos realistas, então ajuste o modelo de dados baseado no que os usuários realmente clicam.
Depois de uma semana de uso real, decida o próximo passo. Se o conserto rápido segurou, continue iterando. Se os totais continuarem caros, invista em tabelas de resumo com plano de refresh claro. Se relatório virar crítico e pesado, considere mover workload de relatório para uma store separada, mantendo OLTP focado em gravações rápidas e seguras.
21 de jan. de 2026
8 min
20 de jan. de 20268 min
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