Modelagem de banco de dados: pensando em escala desde o início

O custo de modelar tarde demais

Muitos problemas de performance em produção não são de código — são de modelagem. Índices ausentes, normalização excessiva ou de menos, e chaves mal definidas cobram caro em escala.

Princípios práticos

• Modele para as consultas mais frequentes, não apenas para a entidade
• Normalize até fazer sentido, depois desnormalize com intenção
• Documente decisões de modelagem — o "porquê" importa tanto quanto o "como"

Conclusão

Modelagem de dados é arquitetura. Trate-a com a mesma seriedade que você trata o design de APIs.