Banco de Dados Parte do conteúdo exposto nestas transparências foi retirado dos livros: Projeto de Banco de Dados, de Carlos A. Heuser ; Projeto de Banco

1

Banco de DadosBanco de Dados

Parte do conteúdo exposto nestas transparências foi retirado dos livros: “Projeto de Banco de Dados”, de Carlos A. Heuser ; “Projeto de Banco de Dados - Uma visão prática”, de Felipe Machado e Maurício Abreu

2

Parte 1Parte 1

Conceitos BásicosConceitos Básicos

3

Dado x Informação

DADO: algo conhecido, informado, mas sem tratamento sistêmico, ou seja, o DADO precisa de um processamento básico para se transformar em INFORMAÇÃO;

INFORMAÇÃO é o DADO processado !

Ex: Jogo de Baralho. Cartas/Jogada

Algoritmo para fazer a soma de dois nºs X e Y.

Os números são os dados e o resultado é a informaçãoque se deseja saber.

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Dado x Informação

Ex: Imagine que o sistema armazene os seguintes itens a respeito dos funcionários de uma empresa.

NúmeroNomeData Contratação Endereço BairroCidade

O que é DADO e o que é

INFORMAÇÃO?

Os itens acima referem-se aos dados do funcionário e a partir destes dados é possível extrair informações.

Ex: - O tempo que o funcionário trabalha na empresa;

- O endereço do funcionário (endereço+bairro+ cidade)

5

Compartilhamento de Dados

Quando a implantação da Informática nas organizações ocorre de forma gradual, é provável que ocorram alguns problemas.

Suponha que uma indústria execute três funções básicas:

Vendas: concentra as atividades relativas ao contado com os clientes, como fornecimento de cotações de preços, vendas e a disponibilidade de produtos

Produção: concentra as atividades relativas à produção propriamente dita, como planejamento da produção, ou seja, dos produtos e controle do que foi produzido

Compras: concentra as atividades relativas à aquisição de insumos necessários à produção, como cotações de preços junto a fornecedores, etc.

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SISTEMA PRODUÇÃO

SISTEMA VENDAS

SISTEMA DE COMPRAS

O que você vai PRODUZIR?

PRODUTO

É preciso saber quais os componentes dos produtos e como são

produzidos.

O que você vai VENDER?

PRODUTO

É preciso saber o preço do produto, seu prazo de

validade, estoque...

O que você vai COMPRAR?

MATÉRIA-PRIMA do PRODUTO

É preciso saber quais componentes serão

adquiridos para fabricar o produto

Arquivos Produção Arquivos Vendas Arquivos Compras


7


Se cada uma das funções for informatizada de forma separada, pode ocorrer que, para cada uma delas, seja criado um arquivo separado para PRODUTOS.

Dados de diferentes aplicações não estão integrados;

Dados estão projetados para atender uma aplicação

específica.

SISTEMA PRODUÇÃO

SISTEMA VENDAS

SISTEMA DE COMPRAS


Produto Produto Produto

8

Problemas da Falta de Integração de Dados

Redundância ControladaControlada e Não ControladaNão Controlada de Dados

Redundância de DadosRedundância de Dados - o mesmo objeto da realidade

é armazenado mais de uma vez no banco de dados.

Ex: Produtos

Redundância ControladaControlada - acontece quando o software tem conhecimento da múltipla representação e garante a sincronia entre as diversas representações. Ou seja, atualiza automaticamente os dados quando necessário.

Ex: Sistemas distribuídos - um mesmo dado é armazenado em vários computadores, permitindo acesso rápido a partir de qualquer um deles.

9

Problemas da Falta de Integração de Dados

Redundância Não ControladaNão Controlada - acontece quando a responsabilidade pela manutenção da sincronia entre as diversas representações de um dado está com o usuário.

Redundância Não Controlada leva a :Redigitação de Dados -Redigitação de Dados - o mesmo dado é digitado várias vezes no sistema. Este trabalho repetitivo pode levar a erros;

Inconsistência dos Dados - Inconsistência dos Dados - os dados podem não representar corretamente a realidade. Imagine que o usuário alterou o preço de um produto no sistema de compra mas não alterou no sistema de vendas.

Dificuldade de extração de informações - Dificuldade de extração de informações - os dados projetados para atender uma aplicação específica podem gerar dificuldade para o cruzamento dos dados

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Solução

COMPARTILHAMENTO DE DADOSCOMPARTILHAMENTO DE DADOS

A solução para evitar a redundância NÃO CONTROLADA de informações.

SISTEMA VENDAS

BANCO DE DADOS

Produtos

SISTEMA PRODUÇÃO

SISTEMA DE COMPRAS

Assim, cada dado é armazenado uma ÚNICA VEZ, sendo acessada pelos vários sistemas que dele necessitam.

11


SISTEMA PRODUÇÃO

SISTEMA VENDAS

SISTEMA DE COMPRAS


Produto Produto Produto

SISTEMA VENDAS

BANCO DE DADOS

Produto

SISTEMA PRODUÇÃO

SISTEMA DE COMPRAS

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BANCO DE DADOS

É o nome dado ao conjunto de arquivos integrados que atendem a um conjunto de sistemas

Conjunto de dados integrados que tem por objetivo atender a uma comunidade de usuários

“Uma coleção de dados operacionais inter-relacionados. Estes dados são armazenados de forma independente dos programas que os

utilizam, servindo assim a múltiplas aplicações de uma organização.” (Kort, Henry F.)

Banco de Dados

13

Banco de Dados

O que muda com o surgimento dos Bancos de Dados, ou seja, com o Compartilhamento dos Dados?

Acesso por múltiplos programas - Acesso por múltiplos programas - pode haver mais de uma equipe de desenvolvimento envolvida no desenvolvimento de uma aplicação

Os programas devem garantir a Restrição de Integridade,Os programas devem garantir a Restrição de Integridade, ou seja, garantir a veracidade e a correção dos dados. Ex: Um funcionário não pode estar alocado em dois departamentos.

O BD pode ser acessado concorrentemente por múlti-O BD pode ser acessado concorrentemente por múlti- plos usuários - plos usuários - os programas devem implementar o controle de acesso concorrente

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Banco de Dados

Restrições de Acesso - Restrições de Acesso - nem todo usuário pode acessar qualquer informação. O programa deve implementar o controle de acesso, ou seja, quem tem permissão para acessar o quê

Dados são de importância vital e não podem ser perdi-Dados são de importância vital e não podem ser perdi- dos - dos - mecanismos simples como cópias de “backup” não são suficientes. Caso haja uma falha, o banco de dados deve ser recuperado rapidamente. Os programas devem implementar mecanismos de tolerância a falhas

Estruturas de dados mais complexas -Estruturas de dados mais complexas - os arquivos devem ser projetados para atender a diferentes necessidades dos sistemas, portanto, há que se tomar

bastante cuidado na fase de definição dos DADOS.

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Sistema de Gerência de Banco de Dados

SGBD SGBD Software que incorpora as funções de definição, recuperação e alteração de dados em um banco de dados

Aplicação

SGBD

Banco de Dados

Software que serve para armazenar e acessar dados em um banco de dados

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Sistema de Gerência de Banco de Dados: Vantagens

Independência de dados - Independência de dados - SGBD oferece isolamento das aplicações em relação aos dados, ou seja, altera- ções no modelo de dados (estrutura) afeta pouco as aplicações

Abstração de dados - Abstração de dados - aplicações não se preocupam com detalhes físicos de implementação (localização no meio de armazenamento, existência de índices, caminhos de acesso..)

Controle de segurança -Controle de segurança - que usuário pode fazer o que sobre qual dado

Tolerância a falhas -Tolerância a falhas - recuperação em caso de falha imperceptível ao usuário

Controle a acesso concorrente -Controle a acesso concorrente - muitos usuários acessando o banco ao mesmo tempo

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Quatro Gerações de Gerenciamento de Dados

1960 1970 1980 1990 2000

Sistemas de Gerenciamento de Arquivos(ISAM, VSAM)

SGBD’s Hierárquicos (IMS) e em Rede (CODASYL)

SGBD’s RELACIONAISRELACIONAIS (DB2,SQL Server, Oracle)

SGBD’s OO (Versant, Objectivity)

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Projeto de Banco de Dados - Aplicação

Mas e daí, onde vou aplicar isto?

Quando estudamos as metodologias de desenvolvimento de sistemas, estudamos análise de requisitos e definimos o que é necessário ser executado, quais as rotinas devem ser desenvolvidas para atender as necessidades do cliente, isto é, quais as informações que o cliente necessita para ter sucesso em seu negócio.

Porém, para obter estas informações, é preciso definir quais são os dados que devem ser armazenados no banco de dados para que, posteriormente, possamos devolver ao cliente, as informações que satisfaçam as exigências definidas por ele, ou seja, as necessidades de informação do negócio.

19

Ainda não entendi o que afinal de contas eu vou aprender nesta disciplina!!!

20

Parte 2Parte 2

Abordagem Abordagem

Entidade-RelacionamentoEntidade-Relacionamento

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Objetivos

Compreender os conceitos de ENTIDADE e algumas de suas características: RELACIONAMENTO, ATRIBUTO, CARDINALIDADE

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Abordagem Entidade-Relacionamento

A primeira etapa do projeto de um banco de dados é a construção de um modelo conceitual, a chamada Modelagem ConceitualModelagem Conceitual.

A Modelagem ConceitualModelagem Conceitual tem por objetivo obter uma descrição abstrata, independente de implementação em computador, dos dados que serão armazenados no banco de dados.

MODELOCONCEITUAL

MODELOCONCEITUAL

MODELO LÓGICO

MODELO LÓGICO

MODELO FÍSICO

MODELO FÍSICO

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Dentre as técnicas mais difundidas e utilizadas para a modelagem conceitual dos dados destacam-se:– a Abordagem Entidade-Relacionamento, definida por Peter Chen em 1976

e que segue a metodologia de desenvolvimento Estruturado de Sistemas– a UML (Unified Modeling Language), que é uma metodologia de

desenvolvimento Orientado a Objeto

O Modelo Entidade Relacionamento (M.E.R.) é representado graficamente pelo Diagrama Entidade Relacionamento (D.E.R.) e este é convertido para o Modelo Relacional/Lógico para ser implementado fisicamente num Banco de Dados Relacional.

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A UML é uma excelente metodologia, porém, até este momento, depara-se com um grande problema: ainda não existe um Banco de Dados totalmente ainda não existe um Banco de Dados totalmente Orientado a ObjetoOrientado a Objeto..

Para solucionar tal problema, a UML utiliza um procedimento denominado “Mapeamento Objeto-Mapeamento Objeto-RelacionalRelacional”, de forma a permitir que as estruturas definidas no modelo Orientado a Objeto possam ser implementadas em um Banco de Dados Relacional.

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Modelo Entidade-Relacionamento

Peter Chen, ao formular a proposta do modelo E-R baseou-se na compreensão da realidade em que se situava o problema e não na visão de um sistema de aplicação.

CHEN preocupou-se em destacar a importância de reconhecer os objetos (coisas) que compõem este negócio, independentemente de preocupar-se com formas de tratamento das informações, procedimentos, programas, etc

Estes objetos ele classificou em dois grupos:

ENTIDADE e RELACIONAMENTO

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Faz Contém

O fato acima pode acontecer em qualquer realidade. Ele deve, portanto, ser retratado através de elementos básicos que compõem o Modelo ER.

PEDIDO

CLIENTE PRODUTO


27

Modelo Entidade-Relacionamento (M.E.R.)

Os componentes básicos do Modelo ER são:

ENTIDADESENTIDADES

RELACIONAMENTOSRELACIONAMENTOS

ATRIBUTOSATRIBUTOS

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Modelo ER: ENTIDADE

ENTIDADE ENTIDADE

“Conjunto de objetos da realidade modelada sobre os quais deseja-se manter informações no Banco de Dados” (Heuser). Considera-se objeto qualquer coisa perceptível ou manipulável.

São as “coisas” que existem no negócio sobre as quais temos interesse em manter armazenadas no banco de dados.

É uma “coisa” ou um “objeto” no mundo real que pode ser identificada de forma única em relação aos outros objetos.

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Modelo ER: ENTIDADE

ENTIDADE ENTIDADE

Uma ENTIDADE é uma representação de um CONJUNTO DE DADOS do negócio, um conjunto de informações de mesmas características e suas ocorrências.

É representada através de um retângulo com o nome da entidade em seu interior.

CLIENTECLIENTE PRODUTOPRODUTO FUNCIONÁRIOFUNCIONÁRIO

NOTA FISCAL

NOTA FISCAL

ORDEM DE PRODUÇÃO

ORDEM DE PRODUÇÃO

30

Modelo ER: ENTIDADE

Exemplo:

CLIENTE

O retângulo CLIENTE representa o conjunto de todas as pessoas sobre as quais se deseja manter informações no BD..

Este objeto particular (um dos clientes) é chamado de OCORRÊNCIA de uma entidade, neste caso CLIENTE.

31

Modelo ER: ENTIDADE

As ocorrências de uma entidade não são representadas no DER mas são semanticamente interpretadas no mesmo, ou seja, ao visualizar uma entidade, devemos entendê-la como uma tabela de dados, onde cada linha representa uma ocorrência da mesma.

FUNCIONÁRIOFUNCIONÁRIO

Matrícula Nome Data Admissão

4456 João Carlos da Silva 29/04/91

6689 Sílvia de Oliveira 26/02/92

1203 Carla Martinez 14/04/92

32

Modelo ER: ENTIDADE

Exemplo:

Quais são as “coisas” que vocês conseguem identificar nos LABORATÓRIOS de INFORMÁTICA da UNINOVE ?

Máquinas Bancadas Pessoas Quadro-negro Canetas Ar-condicionado

33

Modelo ER: ENTIDADE

PERGUNTA 1 !!

Todas estas “coisas” identificadas deveriam ter seus dados armazenados, caso nós quiséssemos desenvolver um Sistema para Controlar os Equipamentosdos Laboratórios de Informática?

NÃO!!!

Pois se quero controlar equipamentos,

a entidade PESSOA, por exemplo, não

teria importância alguma no contexto

34

Modelo ER: ENTIDADE

PERGUNTA 2 !!

Se ao invés do caso anterior, nós quiséssemos desenvolver um sistema para controlar não somente os Equipamentos existentes, mas também a Utilização dos Laboratórios ?

Neste caso temos que lembrar que

quem utiliza, ou seja, as PESSOAS são

de interesse do sistema

35

Modelo ER: PROPRIEDADES

Além de especificar as entidades, ou seja, os objetos sobre os quais se deseja manter informações, o MER deve permitir a especificação das PROPRIEDADES destas entidades.

Estas propriedades são :

Participar de um Relacionamento

Ter um ATRIBUTO

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Modelo ER : ATRIBUTO

ATRIBUTOATRIBUTO

Dado que é associado a cada ocorrência de uma

entidade ou de um relacionamento (características específicas)

37

Ex 1: Projeto• Em uma entidade Projeto, por exemplo, poderá ser importante armazenar o Código, o Tipo e no nome do Projeto. A representação gráfica deverá ficar, então:

PROJETO

tipo

código

nome

Modelo ER: ATRIBUTO

ENTIDADE

ATRIBUTOS

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Ex 2: Funcionário• Vamos supor que em uma empresa temos uma entidade chamada Funcionario, ou seja, um objeto sobre o qual desejamos manter informações.

O que descreve FUNCIONÁRIO?

- um número de matrícula, o nome do funcionário, sua data de admissão, data de nascimento, valor do salário,...

FUNCIONÁRIO

Número MatrículaNome

Data AdmissãoData Nascimento

Valor Salário

Modelo ER: ATRIBUTO

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Cada ocorrência de Funcionário será formada por valores nestes atributos e o conjunto destes valores representa a informação de um funcionário que devemos visualizar como uma linha de uma tabela de dados.

Entidade: Funcionário

Matrícula Nome DataAdmissão

4456 João Carlos da Silva 29/04/91

6689 Sílvia de Oliveira 26/02/92

1203 Carla Martinez 14/04/92

7702 Pedro Guilherme Souza 01/01/92

Modelo ER: ATRIBUTO

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CLIENTE

Endereço

Nome

CPF

Os atributos podem ser de vários tipos:

monovalorado: possui apenas um valor que não pode ser decomposto. Ex: CPF

multivalorado: possui vários valores na mesma ocorrência. Ex: Telefone

composto: possui vários valores sobre o mesmo nome e quando decomposto não perde o sentido. Ex: Nome, Endereço

Modelo ER: ATRIBUTO

Telefone

41

Cada entidade deve possuir um identificador!!!

IDENTIFICADORIDENTIFICADOR é um conjunto de um ou mais atributos (e possivelmente relacionamentos) cujos valores servem para distinguir uma ocorrência da entidade das demais ocorrências da mesma entidade

PESSOAcódigonomeendereço

DISCIPLINACód. DepartamentoCód. DisciplinaNome da disciplina

Identificador simples

Identificador composto

Modelo ER: ATRIBUTO IDENTIFICADOR

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O identificador de uma Entidade deve obedecer UMA propriedade:

Deve ser MÍNIMO isto é, se retirarmos um dos atributos ou relacionamentos que o compõe, ele deixa de ser identificador

PESSOAcódigonomeendereço

Modelo ER: ATRIBUTO IDENTIFICADOR

Não é necessário utilizar Código e nome para identificar a entidade. Código é suficiente paradistinguir as ocorrências de PESSOA

43

Modelo ER: RELACIONAMENTO

RELACIONAMENTO RELACIONAMENTO

Conjunto de associações entre entidades através de algo comum.

DEPARTAMENTODEPARTAMENTO PESSOAPESSOALOTAÇÃO

• Um conjunto de objetos classificados como pessoa (Entidade PESSOA) ;

• Um conjunto de objetos classificados como departamento (Entidade DEPARTAMENTO);

• Um conjunto de ASSOCIAÇÕES, cada uma ligando um departamento a uma pessoa (relacionamento LOTAÇÃO);

44


No nosso dia-a-dia convivemos com os mais variados tipos de entidades (objetos reais), que são descritos por uma série de atributos (características) e que expressam uma realidade de existência.

Estas entidades do dia-a-dia estão relacionadas de forma a mostrar a realidade com um conteúdo lógico:

As pessoas Moram em Apartamentos; Os apartamentos Formam Condomínios; Os condomínios Localizam-se em Ruas ou Avenidas; As Avenidas e Ruas Estão em uma Cidade

45


RELACIONAMENTO RELACIONAMENTO

Assim como ocorre com as entidades, temos as ocorrências de relacionamentos.

Isto pode ser melhor observado através do Diagrama de Ocorrências. Nele, ocorrências de entidades são representadas por círculos brancos e de relacionamentos por círculos pretos.

46

p1,d1

p1 p2p4 p5

p3 p7 p8

d1 d2d3

p2,d1

p4,d2 p5,d3

Diagrama de ocorrências

PESSOAPESSOA

DEPARTAMENTODEPARTAMENTO

LOTAÇÃO

Modelo ER: RELACIONAMENTO Neste caso, uma ocorrência seria um par específico

formado por uma determinada ocorrência da entidade PESSOA e por uma determinada ocorrência da entidade DEPARTAMENTO

Entidade

Relacionamento

Entidade

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No exemplo, ATUAÇÃO possui um atributo (Função), ou seja, o papel que um engenheiro deve

desempenhar dentro de um projeto.

ENGENHEIRO

código

nome

PROJETO

código

título

ATUAÇÃO(0,n) (0,n)

Função

Assim como Entidade, Relacionamentos também podem possuir atributos

Função ENGENHEIRO Função PROJETO


48

Modelo ER: CARDINALIDADE

CARDINALIDADECARDINALIDADE (mínima e máxima) num relacionamento

É o número (mínimo,máximo) de ocorrências de uma entidade associadas a uma ocorrência de outra entidade através

do relacionamento

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Modelo ER: LEITURA da CARDINALIDADE

HOMEMHOMEM MULHERMULHERCASADO ??

PERGUNTAPERGUNTA:Um homem pode estar casado com quantas mulheres?

HOMEMHOMEM MULHERMULHERCASADO (0,1)

RESPOSTARESPOSTA::Um homem pode não ser casado com NENHUMA mulher, portanto a cardinalidade mínima é “0”;Um homem pode se casar com no máximo UMA mulher, portanto, a cardinalidade máxima é “1”;

50


HOMEMHOMEM MULHERMULHERCASADO??

PERGUNTAPERGUNTA:Uma mulher pode estar casada com quantos homens?

HOMEMHOMEM MULHERMULHERCASADO(0,1)

RESPOSTARESPOSTA::Uma mulher pode não ser casada com NENHUM homem, portanto a cardinalidade mínima é “0”;Uma mulher pode se casar com no máximo UM homem, portanto, a cardinalidade máxima é “1”;

51




HOMEMHOMEM MULHERMULHERCASADO(0,1) (0,1)

52

Modelo ER: Cardinalidade MÍNIMA

Cardinalidade MínimaCardinalidade Mínima é o número mínimo de ocorrências de uma entidade associadas a uma ocorrência de outra entidade num relacionamento

Consideram-se apenas duas cardinalidades:

Obrigatória (“1”) indica que o relacionamento deve obrigatoriamente associar uma ocorrência de uma entidade a uma ocorrência de outra entidade

Opcional (“0”) indica que o relacionamento existe independente de haver ou não uma ocorrência de uma entidade ligada à outra

53

Modelo ER: Cardinalidade MÍNIMA

Cada empregado deve estar obrigatoriamente alocado a um setor-departamento (“1”)

Um setor-departamento pode existir mesmo que não exista nenhum empregado alocado nele (“0”)

EMPREGADOEMPREGADO


ALOCAÇÃO

(0,n)

(1,1)

54

Modelo ER: Cardinalidade MÁXIMA

Cardinalidade MáximaCardinalidade Máxima é o número máximo de ocorrências de uma entidade associadas a uma ocorrência de outra entidade num relacionamento

Consideram-se apenas duas cardinalidades:

“n” indica que uma ocorrência de uma determinada entidade pode estar associada a muitas ocorrências da entidade relacionada a ela

“1” indica que uma ocorrência de uma determinada entidade pode estar associada a no máximo UMA ocorrência da entidade relacionada a ela

55

Modelo ER: Cardinalidade MÁXIMA

Uma ocorrência de departamento pode estar associada a muitas (“n”) ocorrências de empregado, isto é, Departamento tem cardinalidade máxima n no relacionamento Lotação

EMPREGADOEMPREGADO DEPARTAMENTODEPARTAMENTOLOTAÇÃO(0,n) (1,1)

Uma ocorrência de empregado pode estar associada a no máximo uma (“1”) ocorrência de departamento, isto é, empregado tem cardinalidade máxima 1 no relacionamento Lotação

56

Modelo ER: TIPO DE RELACIONAMENTO

TIPO DE RELACIONAMENTOTIPO DE RELACIONAMENTO

1:1 1:N N:N

Para a descoberta do tipo de relacionamento devemos analisar de forma macro a possibilidade de relacionamentos entre as entidades, sendo que a ocorrência de maior valor é que determina sempre o tipo do relacionamento (cardinalidade máxima). São eles:

TIPO DE RELACIONAMENTOTIPO DE RELACIONAMENTOTIPO DE RELACIONAMENTOTIPO DE RELACIONAMENTO

57



HOMEMA •B •C •D •

MULHER

• X

• Y

• Z

• W

(0,1)

Relacionamento de 1:1Relacionamento de 1:1 Cada elemento de uma entidade relaciona-se com um e somente um elemento de outra entidade

58


Cada divisão é gerenciada por UM e apenas UM gerente

Cada gerente administra UMA e apenas UMA divisão

Exemplo Relacionamento de 1:1

DIVISÃODIVISÃO GERÊNCIAGERÊNCIAGERENCIADA

(0,1) (0,1)

59


MÃE

A •B •

C •

FILHO• a• b• c• d• e• f

Este tipo de relacionamento é o mais comum no mundo real, entretanto, possui características específicas quanto ao sentido de leitura dos fatos e sua interpretação

Relacionamento de 1:NRelacionamento de 1:N Cada elemento da entidade A relaciona-se com muitos elementos da entidade B, mas cada elemento da entidade B só pode estar relacionado a um elemento da entidade A

60


MÃEMÃE FILHOFILHOPOSSUI (1,n)

MÃEMÃE FILHOFILHOPOSSUI(1,1)

MÃEMÃE FILHOFILHOPOSSUI(1,1) (1,n)

A cardinalidade determinante é sempre a máxima obtida da interpretação dos fatos

Exemplo Relacionamento de 1:N

61


Regra geral: um relacionamento é do tipo 1:N quando um sentido de leitura dos fatos nos apresenta a cardinalidade máxima de 1:N e o sentido oposto apresenta obrigatoriamente cardinalidade máxima de 1:1

MÃEMÃE FILHOFILHOPOSSUI(1,1) (1,n)

EMPREGADOEMPREGADO DEPENDENTEDEPENDENTE(1,1) (0,n)

POSSUI

62


ESTUDANTE

E1 •E2 •E3 •E4 •E5 •

DISCIPLINA

• D1

• D2

• D3

• D4

ESTUDANTE

E1 •E2 •E3 •E4 •E5 •

DISCIPLINA

• D1

• D2

• D3

• D4

Relacionamento de N:NRelacionamento de N:N Em ambos os sentidos de leitura encontramos uma cardinalidade máxima de 1:N, o que caracteriza ser então um contexto geral de N:N

63


Exemplo Relacionamento de N:N

DISCIPLINADISCIPLINACURSAALUNOALUNO(0,n) (0,n)

64


ALUNO

E1 •E2 •E3 •E4 •E5 •

DISCIPLINA

• D1

• D2

• D3

• D4

CURSACURSA

1•2•3•4•5•6•7•8•

65


Cada produto é fornecido por UM ou MUITOS fornecedores

Cada fornecedor fornece UM ou MUITOS produtos

Este tipo de relacionamento caracteriza-se por apresentar atributos, isto é, o relacionamento possui dados que são inerentes ao fato e não as entidades

FORNECEDORFORNECEDOR PRODUTOPRODUTOFORNECE(0,n) (0,n)

Exemplo Relacionamento de N:N

Vl_Unit

66

IDENTIFICADOR Relacionamento quando o identificador de uma entidade é composto por atributos da própria entidade e também por relacionamentos dos quais a entidade participa

Número seqüência

EMPREGADO

códigonome

DEPENDENTE

nome

(1,1) (0,n)

CADA dependente está relacionado a exatamente UM empregado

um dependente é identificado através do código do empregado ao qual ele está relacionado e por um número de seqüência que distingue os diferentes dependentes de um mesmo empregado

Alguns autores chamam esta entidade de “FRACA” pois ela só existe relacionada à outra entidade

Modelo ER: IDENTIFICANDO ENTIDADES

67

Modelo ER: GRAU DE RELACIONAMENTO

GRAU DE RELACIONAMENTOGRAU DE RELACIONAMENTO

É o número de entidades ligadas num mesmo relacionamento. São eles:

Grau 1 ou Auto-relacionamento Grau 2 ou Binário Grau 3 ou Ternário N-ário (acima de 3 entidades)

68


Grau 1 ou Auto-relacionamentoGrau 1 ou Auto-relacionamento Quando existe apenas uma entidade envolvida num relacionamento, ou seja, uma entidade se relacionando com ela mesma.

Neste caso, é necessário definir o papel da entidade no relacionamento, ou seja, a função que a entidade exerce dentro do relacionamento

PESSOAPESSOA

CASAMENTOmarido esposa

p1 p2p4 p5

p3 p7 p8

p2,p3 p4,p5

Uma ocorrência de pessoa exerce o papel de marido e a outra ocorrência exerce o papel de esposa

maridomarido

esposa esposa

69


Grau 2 ou BinárioGrau 2 ou Binário é quando existem duas entidades envolvidas num mesmo relacionamento.

1:1 Um para Um

HOMEMHOMEM MULHERMULHERCASADO1 1

1:N Um para Muitos

ALUNOALUNO CURSOCURSOINSCRIÇÃOn 1

N:N Muitos para muitos

MÉDICOMÉDICO PACIENTEPACIENTEATENDEn n

70

CIDADECIDADE DISTRIBUIDORDISTRIBUIDOR

DISTRIBUIÇÃO

PRODUTOPRODUTO

Cada ocorrência do relacionamento DISTRIBUIÇÃO associa três ocorrências de entidade: - um produto a ser distribuído, - uma cidade na qual é feita a distribuição e - um distribuidor


n 1

n

Grau 3 ou TernárioGrau 3 ou Ternário é quando existem três entidades envolvidas num mesmo relacionamento.

71

CIDADECIDADE DISTRIBUIDORDISTRIBUIDOR

DISTRIBUIÇÃO n 1

PRODUTOPRODUTO

n

Cada par de ocorrências de Cidade e Produto está relacionado a NO MÁXIMO um distribuidor , isto é, em cada cidade só pode haver um distribuidor para cada produto.


Neste caso analisaremos PARES de entidades

A cardinalidade “1”refere-se a um par cidade produto

72

CIDADECIDADEDISTRIBUIDORDISTRIBUIDOR

DISTRIBUIÇÃO n 1

PRODUTOPRODUTO

n


(Cidade, Produto) está associado a no Máximo 1 Distribuidor Cada produto só pode ter um distribuidor em cada cidade

(Cidade, Distribuidor) está associada a MUITOS produtos um distribuidor pode distribuir muitos produtos em uma cidade

(Distribuidor, Produto) está associado a MUITAS cidades um produto pode ser distribuído em muitas cidades por um distribuidor

73


DISCIPLINADISCIPLINARESPONSÁVEL(1,1) (0,n)

ALUNOALUNO

CURSOCURSO

DISC-CURSO

INSCRIÇÃO(0,n) (1,1)

(0,n)

(0,n)

PRÉ_REQUIS(0,n) (0,n)

Modelo ER: EXERCÍCIOS

1) Explique a diferença entre uma entidade e uma ocorrência de entidade.

2) Observe o MER e responda às questões:

74

Modelo ER: EXERCÍCIOS Identifique as entidades e os relacionamentos do modelo; Interprete cada um dos relacionamentos abaixo,

identificando o tipo de cardinalidade e o grau do relacionamento:

a)

b)

c) d)

DEPARTAMENTODEPARTAMENTO DISCIPLINADISCIPLINARESPONSÁVEL

(1,1) (0,n)

DISCIPLINADISCIPLINA

PRÉ_REQUIS

(0,n) (0,n)

(0,n) (1,1)

DISCIPLINADISCIPLINA

CURSOCURSO

DISC-CURSO

(0,n)

(0,n)

INSCRIÇÃOALUNOALUNO CURSOCURSO

75


3) Identifique a Cardinalidade dos relacionamentos, exibindo os passos conforme o exemplo:

Um Aluno DEVE estar inscrito em no mínimo um curso (mínimo “1”) e somente UM curso (máximo “1”).

Um Curso pode ter NENHUM aluno inscrito ou MUITOS alunos inscritos.

a)

b) ________

ALUNOALUNO CURSOCURSOINSCRIÇÃO(0,n) (1,1)

____MÉDICOMÉDICO PACIENTEPACIENTEATENDE

____

PROJETOPROJETOENGENHEIROENGENHEIRO ALOCAÇÃO

76

Modelo ER: EXERCÍCIOSc)

d)

e)

f)

PRODUTOPRODUTO

COMPOSIÇÃO

____compõe

____é composto

PEÇAPEÇAFORNECEDORFORNECEDORFORNECE

____ ____

POSSUI____ ___

MEDICAMENTOMEDICAMENTOPRESCRIÇÃO____ ___

MÉDICOMÉDICO

EMPREGADOEMPREGADO DEPENDENTEDEPENDENTE

77


4) Identifique as entidades, os relacionamentos e a cardinalidade entre os relacionamentos, como no exercício 1.

EMPREGADO DEPARTAMENTO

DEPENDENTEPROJETO

controla

trabalha

gerencia

trabalha

possui

78

É importante, durante a visualização dos dados, prestar atenção ao nível de abstração em que estamos atuando, pois, quando definimos uma entidade, estamos com a visão de uma classe genérica de dados, que pode estar incorporando, implicitamente, diversas outras classes de dados

Ou seja, temos classes diferenciadas mas que possuem características que nos permitam colocá-las sob a visão de uma única entidade.

Por exemplo, CLIENTE é na realidade uma generalização para diversas classes de dados de clientes, tais como:- Cliente – Pessoa Física- Cliente – Pessoa Jurídica

Modelo ER: GENERALIZAÇÃO/ESPECIALIZAÇÃO

79

Através deste conceito é possível atribuir propriedades particulares a um subconjunto das ocorrências (especializadas) de uma entidade genérica.

FILIAL CLIENTE

PESSOA FÍSICA

PESSOAJURÍDICA

CPF Sexo CNPJ Tipo de organização

nome

código

(0,n)(1,1)

Cliente é dividida em dois subconjutnos, as entidadesPESSOA FÍSICA eJURÍDICA, cada umacom propriedadesespecíficas


80

• Mas por que a preocupação deste gênero?• Quando ela se torna importante?

Ela é importante porque podemos vir a ter na análise funcional do sistema, tratamentos procedurais e diferenciados para cada subconjunto, assim como poderemos tratar simultaneamente todos os conjuntos.

Desta forma, devemos representá-los de forma que possamos vir a tratá-los como um todo ou como parte do todo


81

HERANÇA DE PROPRIEDADE cada ocorrência da entidade especializada possui, além de suas propriedades, também as propriedades da ocorrência da entidade genérica.

FILIAL CLIENTE

PESSOA FÍSICA

PESSOAJURÍDICA

CPF SEXO CNPJ Tipo de organização

nome

código

(0,n)(1,1)

Pessoa Física tem como atributos nome, código, CPF e sexo. É identificada pelo código e está obrigatoriamente relacionada a exatamente uma filial.


82

Generalização TOTAL para cada ocorrência da entidade genérica existe sempre uma ocorrência em uma das entidades especializadas.Isto é válido para o exemplo pois, para TODA ocorrência de cliente deve haver uma ocorrência em uma das duas especializações

CLIENTE

PESSOA FÍSICA

PESSOAJURÍDICA

CPF Sexo CNPJ Tipo de organização

nome

códigot


83

Generalização PARCIAL nem toda ocorrência da entidade genérica corresponde a uma ocorrência em uma entidade especializada.Ex: Nem todo funcionário é Motorista ou secretária!!Neste caso, há necessidade de especificar o atributo que identifica o tipo de ocorrência da entidade genérica

FUNCIONÁRIO

MOTORISTA SECRETÁRIA

Tipo de funcionário

p


84

Uma entidade pode ser especializada em qualquer número de entidades, inclusive em uma única.

FUNCIONÁRIO

MOTORISTA

Tipo de funcionário p

VEÍCULO

VEÍCULO TERRESTRE

VEÍCULOAQUÁTICO

AUTOMÓVELVEÍCULOANFÍBIO

BARCO


85

Só pode haver UMA ENTIDADE GENÉRICA em cada hierarquia de generalização/Especialização


86

MÉDICO PACIENTECONSULTAn n

Como ficaria o modelo se quiséssemos saber QUE MEDICAMENTOS EXISTEM e QUAIS FORAM

PRESCRITOS em cada consulta?

Modelo ER: ENTIDADE ASSOCIATIVA

Teríamos, claro, que definir uma nova entidade, denominada MEDICAMENTO. Mas, como esta nova entidade deveria

estar relacionada no modelo? Ou seja, ela deveria estar ligada a MÉDICO ou a PACIENTE ?

87


Neste caso, teríamos a informação de que médico prescreve qual medicamento. Entretanto, não teríamos a informação de quais pacientes receberam a prescrição.

MEDICAMENTO


PRESCRIÇÃO

n

n

1a OPÇÃO

88


Neste outro caso, teríamos a informação de quais pacientes receberam quais medicamentos, porém, não saberíamos dizer qual foi o médico que prescreveu tais medicamentos.

MEDICAMENTO


PRESCRIÇÃO

n

n

2a OPÇÃO

89


MEDICAMENTO


PRESCRIÇÃO

n

n

SOLUÇÃO

A entidade MEDICAMENTO, portanto, deve estar relacionado ao relacionamento CONSULTA. A isso, damos o nome de ENTIDADE ASSOCIATIVA, ou seja, o relacionamento que passa a ser tratado como se fosse também uma entidade.

90

MÉDICO PACIENTE

CONSULTA

n n

MEDICAMENTO

PRESCRIÇÃO

n

n

(1,1)(1,1)


Caso não se desejasse usar o conceito de Entidade Associativa, seria necessário transformar o relacionamento CONSULTA em uma entidade. Neste caso, uma consulta deve estar relacionada com exatamente um médico e um paciente.

91

Parte 3Parte 3

Modelo Relacional/LógicoModelo Relacional/Lógico

92

Modelo Relacional/Lógico – TABELASModelo Relacional/Lógico – TABELAS

Uma tabela é um conjunto não ordenado de linhas (tuplas, na terminologia acadêmica). Cada linha é composta por uma série de campos (valor de atributo).

A primeira linha (registro) da tabela quer dizer que o Cliente João, cujo código é igual a 0111, foi admitido no dia 12/11/2000 e trabalha no Departamento cujo código é 01.

NomeCódigo

011101120271010803570097

JoãoAntônioCarlosEduardoLuísVera

Data Admissão

12/11/200012/12/200105/06/200103/03/200020/10/200115/02/2002

Código Depto

010110101021

linha

coluna

93

Modelo Relacional/Lógico – TABELASModelo Relacional/Lógico – TABELAS

As linhas de uma tabela não tem ordenação. A ordem de recuperação pelo SGBD é arbitrária, a menos que a instrução de consulta tenha especificado explicitamente uma ordenação (ORDER BY).

NomeCódigo

011101120271010803570097


Data Admissão

12/11/200012/12/200105/06/200103/03/200020/10/200115/02/2002

Código Depto

010110101021

Valor do campo

coluna (atributo)

linha(tupla)

94

Modelo Relacional/Lógico – CHAVESModelo Relacional/Lógico – CHAVES

CHAVE é a forma de identificar linhas e estabelecer relações entre linhas de tabelas de um banco de dados relacional

CHAVE PRIMÁRIA

é uma coluna ou uma combinação de colunas cujos valores distinguem uma linha das demais dentro de uma tabela

NomeCodEmpE5E3E2E1

SouzaSantosSilvaSoares

CategFuncional

C5C5C2----

D1D2D1D1

CodDepto

EmpregadoEmpregado

95

HorastrabCodEmpE1E1E2E6E6

86 32

180 40

120

0102010102

CodProj

Chave Primária

Simples

EmpxProjEmpxProj

NomeCodEmpE5E3E2E1


CategFuncional

C5C5C2----

D1D2D1D1

CodDepto

EmpregadoEmpregado

Chave Primária

Composta


96


CHAVE ESTRANGEIRA

é uma coluna ou uma combinação de colunas cujos valores aparecem necessariamente na chave primária de uma tabela.

É ela que permite a implementação de relacionamentos em um banco de dados relacional

NomeCodEmpE5E3E2E1


CategFuncional

C5C5C2----

D1D2D1D1

CodDepto

EmpregadoEmpregado Chave estrangeira

97

Nome DeptoCodDepto

011021

ContabilidadeVendasFaturamento

Verba

9.500,0015.000,0012.800,00

NomeCodigo

011101120271010803570097


Data Admissão

12/11/200012/12/200105/06/200103/03/200020/10/200115/02/2002

CodDepto

010110101021

Qual o nome do departamento do Funcionário João?


Tabela: DepartamentoTabela: Departamento

Tabela: EmpregadoTabela: Empregado

98

CodDepto

011021

ContabilidadeVendasFaturamento

Verba

9.500,0015.000,0012.800,00

Tabela: DepartamentoTabela: Departamento

Tabela: EmpregadoTabela: Empregado

Nome

011101120271010803570097


Data Admissão

12/11/200012/12/200105/06/200103/03/200020/10/200115/02/2002

Código Depto

010110101021

Código

Modelo Relac./Lógico – EXPRESSÃO RELACIONAMENTOModelo Relac./Lógico – EXPRESSÃO RELACIONAMENTO

Quais os funcionários do Depto de vendas?- Código do Depto de vendas = 10

Quais os funcionários que tem código do Depto igual a 10?- Carlos, Eduardo e Luís

Nome Depto

99

Modelo Relacional/Lógico – REGRAS DE CONVERSÃOModelo Relacional/Lógico – REGRAS DE CONVERSÃO

Modelo Conceitual para o Modelo Relacional/Lógico:

1. Cada entidade do Modelo Conceitual transforma-se em uma tabela no Modelo Relacional/Lógico contendo como campos os respectivos atributos da entidade.

2. O atributo identificador da entidade transforma-se em chave primária na tabela.

3. Analisar os relacionamentos entre as entidades para gerar a chave estrangeira, aplicando a regra de acordo com o tipo de relacionamento:

100


Analisando os relacionamentos:

Relacionamento de 1:N – Não cria nova tabela, mas a chave primária da tabela de lado 1 transforma-se em chave estrangeira na tabela de lado N do relacionamento. Caso o relacionamento contenha atributos, esses devem acompanhar a chave estrangeira.

DEPARTAMENTODEPARTAMENTO EMPREGADOEMPREGADOLOTAÇÃO1 N

101



Relacionamento de N:N – Cria-se nova tabela cuja chave primária será composta pela chave primária das duas tabelas relacionadas. Caso o relacionamento contenha atributos, esses devem ser adicionados na nova tabela, do contrário, será uma tabela contendo apenas a chave primária. Esses campos receberão a restrição de chave primária composta e ao mesmo tempo serão, individualmente, chave estrangeira.

PROJETOPROJETO EMPREGADOEMPREGADOALOCADON N

HorasTrab

102



Relacionamento de 1:1 – Não cria nova tabela, mas a chave primária de um dos lados deve se transformar em chave estrangeira do outro lado do relacionamento. O lado a ser escolhido deverá ser aquele que terá menor possibilidade de conter valores nulos na coluna que será a chave estrangeira. Caso o relacionamento contenha atributos, esses devem acompanhar a chave estrangeira.

PEDIDOPEDIDO NOTA FISCALNOTA FISCALGERA1 1

DataEmissão

103


ATENÇÃO:

Qualquer tabela que não tenha sido gerada de acordo com essa regra está errada, ou seja, todas as tabelas que surgirem no modelo relacional devem corresponder a uma entidade ou ser fruto do relacionamento de N:N no modelo conceitual.

Uma tabela gerada a partir do relacionamento de N:N só contém campos além das chaves se esses forem atributos do relacionamento na Modelagem Conceitual.

104

Modelo Relac./Lógico – RESTRIÇÕES DE CHAVESModelo Relac./Lógico – RESTRIÇÕES DE CHAVES

A existência de uma chave estrangeira impõe restrições que devem ser garantidas ao executar diversas operações de alteração no banco de dados

Quando da inclusão de uma linha na tabela que contém a chave estrangeira (ela deve existir na chave primária);

Quando da alteração do valor da chave estrangeira (ele deve existir na chave primária);

Quando da exclusão de uma linha da tabela que contém a chave primária referenciada pela chave estrangeira (verificar se outra tabela a utiliza);

Quando da alteração do valor da chave primária referenciada pela chave estrangeira (garantir que na coluna chave estrangeira não apareça o antigo valor da chave primária alterada);

105

Modelo Relac./Lógico – DOMÍNIOS E VALORES VAZIOSModelo Relac./Lógico – DOMÍNIOS E VALORES VAZIOS

Quando uma tabela do banco de dados é definida, para cada coluna da tabela, deve ser especificado um conjunto de valores (alfanumérico, numérico,..) que os campos da respectiva coluna podem assumir.

Também deve ser especificado se os campos da coluna podem estar vazios (“null” em inglês) ou não.

Este conjunto de valores é chamado de DOMÍNIO DA COLUNA ou do CAMPO

As colunas nas quais não são admitidos valores vazios são chamadas de colunas Obrigatórias e as

outras são chamadas de Opcionais.

106

Parte 4Parte 4

Álgebra RelacionalÁlgebra Relacional

107

Álgebra Relacional – OPERAÇÕESÁlgebra Relacional – OPERAÇÕES

Conjunto de operadores de alto nível que manipulam os dados coletados em uma ou mais tabelas.

Tipos de Operações:

Tradicionais UNIÃO (OPERADOR OU) INTERSECÇÃO (OPERADOR E) DIFERENÇA PRODUTO CARTESIANO

Especiais SELEÇÃO PROJEÇÃO JUNÇÃO

108

Álgebra Relacional – OPERAÇÕESÁlgebra Relacional – OPERAÇÕES

UNIÃO COMPATÍVELQuando as relações possuem as mesmas estruturas

São consideradas operações do tipo União Compatível as operações de UNIÃO, INTERSECÇÃO e DIFERENÇA.

109

Álgebra Relacional – SIMBOLOGIASÁlgebra Relacional – SIMBOLOGIAS

UNIÃO – A B

INTERSEÇÃO – A B

DIFERENÇA – A - B

SELEÇÃO – (Condição seleção)

PROJEÇÃO – (Lista de Campos)

PROD.CARTESIANO – A B

JUNÇÃO – A x <condição de junção> B

110

SELEÇÃO

Ex: < condição de seleção > (nome da relação)

PROJEÇÃO

Ex: < lista de campos > (nome da relação)

JUNÇÃO é uma operação de Produto Cartesiano seguida pela operação de seleção.

Ex: R x < condição JOIN > S

< condição de seleção > (R S)

Álgebra Relacional – SIMBOLOGIASÁlgebra Relacional – SIMBOLOGIAS

111

A união de duas tabelas normalizadas “A” e “B”, é uma tabela normalizada “C” que contém todas as linhas de “A” e/ou “B”.

Álgebra Relacional – UNIÃOÁlgebra Relacional – UNIÃO

112

A intersecção das tabelas “A” e “B” é uma tabela normalizada “C” que só contém aquelas linhas que pertencem a “A” e “B” simultaneamente.

Álgebra Relacional – INTERSECÇÃOÁlgebra Relacional – INTERSECÇÃO

113

A diferença entre duas tabelas “A” e “B” é uma tabela normalizada “C” que contém as linhas de “A” que não pertencem a “B”.

Álgebra Relacional – DIFERENÇAÁlgebra Relacional – DIFERENÇA

114

O produto cartesiano de duas tabelas “A” e “B” é uma tabela “C” cujas linhas são obtidas fazendo todas as concatenações possíveis entre as linhas de “A” e “B”.

Álgebra Relacional – PRODUTO CARTESIANOÁlgebra Relacional – PRODUTO CARTESIANO

115

A projeção de uma tabela normalizada sobre uma ou várias de suas colunas é uma nova tabela que contém somente as colunas projetadas.

Álgebra Relacional – PROJEÇÃOÁlgebra Relacional – PROJEÇÃO

116

Parte 5Parte 5

SQLSQL

Structured Query LanguageStructured Query Language

117

Compõe-se de:

•DDL – criação do esquema, ou seja, estruturas de armazenamento•DML – linguagem de consulta baseada em álgebra relacional•DCL – linguagem de controle de acessos e autorização

Estrutura básica de uma expressão SQL:

( Linguagem Estrutura de Consulta )

Onde Ai = atributo i, ti = tabela i e C = conjunto de condições

SQL – Structured Query LanguageSQL – Structured Query Language

118

Forma o produto cartesiano das tabelas indicadas na cláusula FROM (quando houver mais de uma tabela na cláusula)

Executa uma seleção da álgebra relacional usando as condições da cláusula WHERE

Projeta o resultado para os atributos da cláusula SELECT

Obs.: O caractere * permite selecionar todos os atributos de uma ou mais tabelas, quando colocado após a cláusula SELECT

Ex.: SELECT * FROM Tabela1


119

SELEÇÃO

NRO_PED DATA REG_VDA TOTAL

10 23/01/86 SP 1250

11 13/12/87 RJ 722

12 27/01/86 SP 347

14 28/04/87 MG 2455

17 27/03/86 GO 145

T

R

R=SELEÇÃO T; (REG_VDA .NEQ. ‘SP’ AND TOTAL .GT. 500)

NRO_PED DATA REG_VDA TOTAL

11 13/12/87 RJ 722

14 28/04/87 MG 2455

A SELEÇÃO DE UMA TABELA “T” COM REFERÊNCIA A CERTA CONDIÇÃO, É UMA OUTRA TABELA “R” QUE CONTÉM TODAS AS LINHAS DE “T” PARA AS QUAIS A CONDIÇÃO É CERTA.


120

SELEÇÃO - Exemplos

TAB. AGENCIA

AG_NUM AG_NOME ENDERECO REGIAO

11-002 Itaim R. Dr. Mário F. Sul

11-003 Sto. Amaro Lgo. 13 de Maio Sul

12-005 Boa Vista R. Boa Vista, 2 Centro

12-007 Direita R. Direita, 344 Centro

15-001 Diamantina R. Diamantina Norte

a) SELECT * FROM Agencia







AG_NOME REGIAO

Itaim Sul

Sto. Amaro Sul

Boa Vista Centro

Direita Centro

Diamantina Norte

b) SELECT AG_NOME, REGIAO FROM Agencia


121

TAB. AGENCIA AG_NUM AG_NOME ENDERECO REGIAO






c) SELECT AG_NOME, REGIAO FROM Agencia WHERE REGIAO = “Centro”

d) SELECT AG_NOME, REGIAO FROM Agencia WHERE REGIAO <> “Centro”

e) SELECT REGIAO FROM Agencia

AG_NOME REGIAO

Boa Vista Centro

Direita Centro

AG_NOME REGIAO

Itaim Sul

Sto. Amaro Sul

Diamantina Norte

REGIAO

Sul

Sul

Centro

Centro

Norte

f) SELECT DISTINCT REGIAO FROM Agencia

REGIAO

Sul

Centro

Norte

SELEÇÃO - Exemplos


122

JOIN - FusãoA fusão de duas tabelas A e B com referência a um atributo ou conjunto de atributos comuns é uma tabela que contém todas as linhas obtidas concatenando linhas de A e linhas de B para as quais o atributo escolhido tem o mesmo valor.

A: PEDIDOS

C: Fusão de A e B segundo FORNEC

B: FORNECEDORESPEDIDO FORNEC DATA

720 214 110295

721 273 220595

916 214 120396

930 273 240496

FORNEC NOME

214 ALFA AS

273 BETA AS

283 GAMA AS

PEDIDO FORNEC DATA NOME

720 214 110295 ALFA AS

721 273 220595 BETA AS

916 214 120396 ALFA AS

930 273 240496 BETA AS


123

JOIN - ExemplosTAB. AGENCIA TAB. CLIENTE





12-007 Direita R. Diereita, 344 Centro


NUM_CLI NOM_CLI AG_NUM END_CLI

1002 Jair Bastos 12-005 R. ....

1003 Nair Mendes 15-001 Av. .....

1004 Nelson Alves 11-002 R. .....

1005 Ana Pádua 11-002 R. .....

1006 Hugo Torres 11-003 ...

1007 Tiago Melo 11-002 ...

a) SELECT * FROM Agencia, Cliente Produto Cartesiano

b) SELECT NUM_CLI,NOM_CLI,AG_NOME FROM Agencia, Cliente WHERE Agencia.AG_NUM = Cliente.AG_NUM

NUM_CLI NOM_CLI AG_NOME

1002 Jair Bastos Boa Vista

1003 Nair Mendes Diamantina

1004 Nelson Alves Itaim

1005 Ana Pádua Itaim

1006 Hugo Torres Sto. Amaro

1007 Tiago Melo Itaim


124

TAB. AGENCIA TAB. CLIENTEAG_NUM AG_NOME ENDERECO REGIAO




12-007 Direita R. Diereita, 344 Centro


NUM_CLI NOM_CLI AG_NUM END_CLI

1002 Jair Bastos 12-005 R. ....

1003 Nair Mendes 15-001 Av. .....

1004 Nelson Alves 11-002 R. .....

1005 Ana Pádua 11-002 R. .....

1006 Hugo Torres 11-003 ...

1007 Tiago Melo 11-002 ...

c) SELECT NUM_CLI, NOM_CLI, AG_NOME FROM Agencia, Cliente WHERE Agencia.AG_NUM=Cliente.AG_NUM AND REGIAO=“Sul”

NUM_CLI NOM_CLI AG_NOME

1004 Nelson Alves Itaim

1005 Ana Pádua Itaim

1006 Hugo Torres Sto. Amaro

1007 Tiago Melo Itaim

d) SELECT NOM_CLI, NUM_CLI, AG_NOME FROM Agencia, Cliente WHERE Agencia.AG_NUM=Cliente.AG_NUM AND NOM_CLI LIKE “N%”

NOM_CLI NUM_CLI AG_NOME

Nair Mendes 1003 Diamantina

Nelson Alves 1004 Itaim

JOIN - Exemplos


125

Parte 6Parte 6

Normalização de TabelasNormalização de Tabelas

126

Normalização é uma técnica aceita para aumentar a confiabilidade na extração e na atualização de dados num banco de dados. Partimos de dados não-normalizados e otimizados até a 3ª Forma Normal.

Note que cada grau de otimização depende do anterior, isto é, para ir à 2ª F.N. é necessário que a tabela esteja na 1ª F.N., e para ir à 3ª F.N., é necessário que a tabela esteja na 2ª F.N.

Nem sempre é conveniente atingir a 3ª F.N., por várias razões. Por exemplo, o aumento da quantidade de tabelas (que provoca, no mínimo, prejuízo de performance) e pouco interesse de manter-se a consistência ou integridade dos dados.


127

Consequências da Não-Normalização

PERGUNTAS:

•Pode-se manter informação sobre um cliente que nunca fez pedido?

•O que acontece com os dados do cliente se for excluído o único pedido que ele fez?

•O que é necessário fazer para alterar informações sobre um cliente?

900,00900,009,00100GIZ21

RUA CHUÍ

N. 240CARLOS86418/05302

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

2180,00900,0090,0010CLIPS16RUA A, N.76

CARLOS

86428/04238

2180,00480,002,00240LÁPIS63RUA A, N.76

CARLOS

86428/04238

2180,00800,008,00100GIZ21RUA A, N.76

CARLOS

86428/04238

VAL-PED-TOT

VAL-PRC-TOT

VAL-PRC-UNT

QTDNOM-PRD

NUM-PRD

DES-END-CLI

NOM-CLI

NUM-CLI

DATNUM

PEDIDO


128

900,00900,009,00100GIZ21

RUA CHUÍ

N. 240CARLOS86418/05302

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

*

2180,00900,0090,0010CLIPS16RUA A, N.76

CARLOS86428/04238

2180,00480,002,00240LÁPIS63RUA A, N.76

CARLOS86428/04238

2180,00800,008,00100GIZ21RUA A, N.76

CARLOS86428/04238

VAL_

TOT_

PED

VAL_

TOT_

ITEM

VAL_

UNIT_

PRD

QTDNOME_PRD

NUM_

PRD

DES_

END_

CLI

NOME_

CLI

NUM_

CLI

DATA

NUM

PEDIDO

NORMALIZAÇÃO


129

*

*

*

2180,00

*

*

*

900,00

*

*

*

864

*

*

*

864

*

*

*

28/04

*

*

*

18/05

*

*

*

238

*

*

*

302

VAL_TOT_PEDNUM_CLI

(FK)

DATANUM

(PK)

*

*

*

RUA CHUÍ, N.240

*

*

*

CARLOS

*

*

*

864

DES_END_CLINOMENUM

(PK)

PEDIDOCLIENTE

*

*

*

800,00

480,00

900,00

*

900,00

*

*

*

100

240

10

*

100

*

*

*

21

63

16

*

21

*

*

*

238

238

238

*

302

VAL_TOT_ITEMQTDNUM_

PRD

(FK)

NUM_

PED

(FK)

ITEMPRD

*

98,00

*

*

9,00

*

*

2,60

*

CLIPS

*

*

GIZ

*

*

LÁPIS

*

16

*

*

21

*

*

63

VAL_UNIT_PRDNOMENUM

(PK)

PRD


*

*

*

800,00

480,00

900,00

*

900,00

*

*

*

100

240

10

*

100

*

*

*

21

63

16

*

21

*

*

*

238

238

238

*

302

VAL_TOT_ITEMQTDNUM_

PRD

(FK)

NUM_

PED

(FK)

ITEMPRD

130

1ª Forma Normal

A 1ª F.N. exige que não se criem grupos de repetição em uma tabela, isto é, o cruzamento de linha-coluna não deve ter mais de uma informação. Também não se pode ter registros duplicados, ou seja, deve-se eliminar os atributos compostos e multivalorados.


131

1ª FN – Exemplo 1

ELIMINAR DADO ESTRUTURADO (Atributo Composto)

90000

8888

*

*

011 2345678

0194 424166

*

*

JOÃO

CRISTINA

*

*

0100

0200

*

*

VAL_SALNUM_TEL_DDDNOMENUM (PK)

FUN

2345678

424166

*

*

NUM_TEL

9000

8888

*

*

011

0194

*

*

JOÃO

CRISTINA

*

*

0100

0200

*

*

VAL_SALDDDNOMENUM(PK)

FUN

1ª FN


132


ELIMINAR DADO REPETITIVO (Atributo Multivalorado)

90000

80000

*

*

JOSÉ,MARIA,CAIO

BEATRIZ

*

*

JOÃO

JOSÉ

*

*

0100

0300

*

*

VAL_SALNOME_DEPENDNOMENUM(PK)

FUN

90000

90000

90000

90000

JOSÉ

MARIA

CAIO

BEATRIZ

JOÃO

JOÃO

JOÃO

JOSÉ

0100

0100

0100

0300

VAL_SALNOME_DEPEND(PK)NOMENUM(PK)

FUN1ª FN


133

Dependência Funcional

Para entender a 2ª e 3ª formas normais que serão apresentadas a seguir, é necessário compreender o conceito de dependência funcional.

Em uma tabela relacional, diz-se que uma coluna C2 depende funcionalmente de uma coluna C1 (ou que a coluna C1 determina a coluna C2) quando, em todas as linhas da tabela, para cada valor de C1 que aparece na tabela, aparece o mesmo valor de C2.


134


O conceito fica mais fácil de entender se considerarmos um exemplo:


........ CÓDIGO ........ SALÁRIO ................

E1 10

E3 10

E1 10

E2 5

E3 10

E2 5

E1 10

135


A tabela anterior contém, entre outras colunas irrelevantes ao exemplo, as colunas Código e Salário. Diz-se que a coluna Salário depende funcionalmente da coluna Código (ou que a coluna Código determina a coluna Salário) pelo fato de cada valor de Código estar associado sempre ao mesmo valor de Salário. Exemplificando o valor “E1” da coluna Código identifica sempre o mesmo valor de Salário (“10”).

Para denotar esta dependência funcional, usa-se uma expressão na forma Código Salário. A expressão denota que a coluna Salário depende funcionalmente da coluna Código. Diz-se que a coluna Código é o determinante da dependência funcional.

De forma geral, o determinante de uma dependência funcional pode ser um conjunto de colunas e não somente uma coluna como na definição acima.


136

2ª Forma Normal

Uma tabela está na 2ª F.N. se estiver na 1ª F.N. e, adicionalmente, se cada campo não pertencente à chave for dependente da chave completa, e não apenas de uma parte dela.


137


90000

90000

90000

*

VAL_SAL

PESQUISA

PESQUISA

PESQUISA

NUM_DEPTO

CAROLINE

CAROLINE

CAROLINE

JOSÉ

MARIA

CAIO

JOÃO

JOÃO

JOÃO

*

0100

0100

0100

*

NOME_DIRNOME_DEPNOMENUM

FUN

PESQUISA

*

NOME_DEPTO

CAROLINE

*

90000

*

JOÃO

*

0100

*

NOME_DIRVAL_SALNOMENUM(PK)

FUN

JOSÉ

MARIA

CAIO

*

0100

0100

0100

*

NOME_DEP(PK)NUM_FUN(PK)

DPD +

2ª FN


138


3

3

2

*

*

*

QT_DIAR

STD

LUXO

SUITE

*

*

*

TIP_APT

100,00

140,00

170,00

*

*

*

VL_DIAR

300,00

420,00

340,00

*

*

*

104

105

82

*

*

*

01/07/89

01/07/89

08/07/89

*

*

*

JOSÉ

JOSÉ

ELZA

*

*

*

VL_TOTNUM_APTDT_ENTRNOMECLI

RSV

2ª FN

•A tabela está na 1ª FN, pois não contém grupos repetidos.

•A tabela não está na 2ª FN, pois TIP_APT e VL_DIAR são determinados apenas conhecendo-se NUM_APT.


139


3

3

*

*

*

QT_DIAR

300,00

420,00

*

*

*

104

105

*

*

*

01/07/89

01/07/89

*

*

*

JOSÉ

JOSÉ

*

*

*

VL_TOTNUM_APTDT_ENTRNOMECLI

RSV

STD

LUXO

SUÍTE

TIP_APT

100,00

140,00

170,00

*

*

*

104

105

82

*

*

*

VL_DIARNUM(PK)

APT

+


140

3ª Forma Normal

Uma tabela está na 3ª F.N. se estiver na 2ª F.N. e, se todos os campos não pertencentes à chave primária (completa) forem independentes entre si.


141


CAROLINE

JORGE

JORGE

FLAVIA

PESQUISA

VENDAS

VENDAS

FINANÇAS

0100

0200

0300

0400

NOME_DIRNOME_DEPTONUM(PK)FUN

PESQUISA

VENDAS

VENDAS

FINANÇAS

NOME_DEPTO(FK)

0100

0200

0300

0400

NUM(PK)

FUN

NUM NOME_DEPTONOME_DEPTO NOME_DIRNOME_DEPTO NUM

CAROLINE

JORGE

FLAVIA

NOME_DIR

PESQUISA

VENDAS

FINANÇAS

NOME_DEPTO(PK)

DEP

/

+

3ª FN


142


3,57

4,59

2,05

4,99

6,00

*

VAL_SAL_HOR

101

101

202

303

202

*

NUM_PRJ

BIBLIOTECA

BIBLIOTECA

RH

PD

RH

*

NOME_PRJ

23/06/90

23/06/90

20/08/91

20/12/92

20/08/91

*

1234567

2224567

2312200

2312200

2223300

*

0100

0200

0300

0400

0500

*

DT_FIMNUM_TELNUM

(PK)

FUN

1234567

2224567

2312200

2311000

2223300

NUM_TEL

3,57

4,59

2,05

4,99

6,00

VAL_SAL_HOR

101

101

202

303

202

NUM_PRJ

(FK)

0100

0200

030

0040

0050

NUM

(PK)

FUN

BIBLIOTECA

RH

PD

NOME

23/06/90

20/08/91

20/12/92

DT_FIM

101

202

303

NUM

(PK)

PRJ

+

Está na 1ª e 2ª FN, porém, não está na 3ª FN, pois NOM-PRJ e DAT-FIM são determinados apenas conhecendo-se o NUM-PRJ


143

Regras1ª Forma Normal

A 1ª F.N. exige que não se criem grupos de repetição em uma tabela, isto é, o cruzamento de linha-coluna não deve ter mais de uma informação. Também não se pode ter registros duplicados, ou seja, deve-se eliminar os atributos compostos e multivalorados.

2ª Forma Normal

Uma tabela está na 2ª F.N. se estiver na 1ª F.N. e, adicionalmente, se cada campo não pertencente à chave for dependente da chave completa, e não apenas de uma parte dela.

3ª Forma Normal

Uma tabela está na 3ª F.N. se estiver na 2ª F.N. e, se todos os campos não pertencentes à chave principal (completa) forem independentes entre si.


144


145

Implicações


Documents

Banco de Dados Parte do conteúdo exposto nestas transparências foi retirado dos livros: Projeto de Banco de Dados, de Carlos A. Heuser ; Projeto de Banco