Aula_1_a_20_Banco_de_Dados

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1 
Banco de Dados I 
Danielle Filgueiras 
2 
Banco de Dados 
 O que é BD ? 
 Conceitos de BD 
 Histórico de Banco de 
Dados 
 Composição de um 
Sistema de BD 
 Linguagens de BD 
 O que é um SGBD ? 
 Objetivos do SGBD 
 Níveis de Abstração 
de SGBD 
 Usuários do SGBD 
 Interfaces do SGBD 
 Tipos de SGBD 
 SGBD x SGA 
 Modelo de Dados 
3 
Banco de Dados 
 Arquitetura do BD 
 Níveis de Modelagem 
 Modelo Entidade – 
Relacionamento 
 Extensões do MER 
 Mapeamento MER x 
DER 
 Modelagem com 
ferramenta CASE 
 Modelo Relacional 
 Normalização 
 Desnormalização 
 Fragmentação de 
dados 
 Scripts 
4 
Referências 
 Fundamentals of Database System – 
Elmarsi/Navathe 
 Introdução a Sistemas de Banco de 
Dados – C.J.Date 
 Sistemas de Banco de Dados - 
Sylberchartz 
5 
O que é BD ? 
6 
O que é BD ? 
7 
Conceitos de Banco de Dados 
8 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 CHU- 1983 
Um banco de dados é um conjunto de 
arquivos relacionados entre si. 
 DATE - 1985 
Um banco de dados é uma coleção de dados 
operacionais armazenados usados pelos 
sistemas de aplicação de uma determinada 
organização. 
9 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 ELMARSI & NAVATHE - 1999 
Um banco de dados é uma coleção de dados 
relacionados, não isolados. 
 ENGLES 
Um banco de dados é uma coleção de dados 
operacionais usados pelos sistemas 
aplicativos de uma empresa. 
10 
Conceitos de Bancos de Dados 
 Um BD representa aspectos do mundo 
real 
 Um BD é projetado, construindo e os 
dados são nele armazenados com algum 
propósito 
 Um BD é definido e mantido por uma 
coleção de programas (SGBD) 
 Sistema de Bando de Dados = Dados + 
Programas (SBD = BD + SGBD) 
11 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Dado X Informação 
Informação é um ou mais dados processados, 
tratados, lapidados 
Dado: A 4 L 8 L 3 D 5 I 7 E 1 E 8 N 
Informação: D A N I E L L E 4 8 8 3 8 7 5 
Processamento 
Dado Informação 
12 
Estratégico 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Tipo de Informação 
Tático 
Operacional 
Projeções 
Comparações 
AD-HOC 
Comparações 
Resumos 
Informações detalhadas 
Informações Precisas 
 Nível de Decisão 
13 
AS = Análise de Dados + Análise de Funções 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Análise de Dados 
T 
Funções 
Dados 
Uns preferem pela “AD” outros preferem pela 
“AF”, mas todos já concordam: deve-se fazer 
Análise de Dados “AD”” 
Por onde começar ? 
14 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Análise de Dados 
 Ato de Construir 
modelos conceituais 
de dados, através de 
abstrações, a partir do 
mundo real, buscando 
simplificação rumo à 
implementação física 
 
Conceitual 
Lógico 
Físico 
Mundo Real 
15 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Análise de Sistemas 
Análise de Dados (DER) 
Análise de Funções (DFD) 
Análise de Sistemas 
+ 
16 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Análise de Dados 
Projeto Conceitual: 
 Objetivo: Definição do problema, não da solução 
 Dados: eliminação de redundância de dados 
 Funções: 
 Como descrever o problema do cliente ? 
 
17 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Análise de Dados 
Projeto Lógico: 
 Dados: O que armazena e qual a estrutura ? 
 Funções: 
 Que informações o sistema deve fornecer ? 
 Que dados o sistema deve receber e de quem ? 
 Que transformações os dado devem sofrer para produzir 
as informações desejadas ? 
 
18 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Análise de Dados 
Projeto Físico: 
 Dados: Como e onde armazenar os dados ? 
 Funções: 
 Como apresentar as saídas ? 
 Como fornecer os dados ao sistema ? 
 Como e quando executar os processos ? 
 
19 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Projeto de Banco de Dados 
 Projeto Conceitual 
 Modelagem de dados para descrever o problema, 
normalmente manual. 
 Projeto Lógico 
 Modelagem de dados com ferramenta CASE, não 
necessariamente precisa ser uma cópia do modelo 
conceitual. Definição de restrições de integridade. 
 Projeto Físico 
 Definição do armazenamento 
20 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Projeto Conceitual 
Declaração de Objetivos (DO) 
Lista de Eventos (LE) 
Modelo de Entidade relacionamento (MER) 
21 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Declaração de Objetivos (DO) 
 Descrever de forma sucinta e objetiva, em uma 
página, a finalidade do sistema. 
 Ex: O sistema de Compra e Venda de Mercadorias 
tem como objetivos automatizar de forma integrada 
as atividades de: 
 Compras de mercadorias 
 Vendas de mercadorias 
 Controle de estoque 
 Contabilização 
 
22 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Lista de Eventos 
Descreve todos os eventos que ocorrem, 
ocorreram ou poderão ocorrer no sistema, 
classificando-os em três tipos: 
 Orientados ao fluxo 
 Temporais 
 Controle 
23 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Lista de Eventos 
Eventos orientados a fluxo de dados 
 Cliente envia pedido 
 Cliente faz pagamento 
 Cliente devolve mercadoria 
 Fornecedor envia mercadorias 
 Fornecedor envia fatura 
 Departamento de vendas define política de vendas 
24 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Lista de Eventos 
Eventos temporais 
 O relatório de estatística de vendas deve 
amanhecer pronto às segundas-feiras 
 Os lançamentos contábeis devem estar 
disponíveis para a Contabilidade no dia 01 de 
cada mês 
25 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Lista de Eventos 
Eventos de Controle 
 Ao atingir o ponto de ressuprimento, emitir pedido 
ao fornecedor 
 Ao exceder o limite de crédito, bloquear o cliente 
por excesso 
 
26 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Modelo de Entidade-Relacionamento 
Entidade: Um objeto do mundo real 
Atributo: Característica de uma entidade ou 
relacionamento 
Relacionamento: Associação entre entidades 
Alunos Disciplinas Cursa 
Nota Período Mat Nom Cod Des 
27 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Projeto Lógico 
Diagrama de Entidade relacionamento (DER) 
Dicionário de Dados (DD) 
28 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Diagrama de Entidade-Relacionamento 
Uma evolução do Modelo de Entidade-
Relacionamento 
Alunos Disciplinas 
Nota Período Mat Nom Cod Des 
Cursa 
Mat Cod 
29 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Dicionário de Dados 
 Uma visão organizada 
por linhas com tabelas 
e colunas do 
Diagrama de 
Entidade-
Relacionamento 
Atributo Nulo ? Tamanho 
Cod_cli Não 8 
Nom_cli Não 30 
End_cli Não 40 
Fone_cli Sim 9 
Tabela Clientes 
30 
Conceitos de Banco de Dados 
 BD = Dados + Metadados 
 Um sistema de Banco de Dados contém, além dos 
dados normais, uma descrição completa desses 
dados num dicionário de dados (catálogo) 
 Metadados ou Dicionário de Dados 
 Abstração, ou seja, deixar o usuário tratar os dados 
em alto nível, enquanto o SGBD usa o DD para tratar 
os dados fisicamente (baixo nível) 
 
31 
Conceitos de Banco de Dados 
(cont.) 
 Projeto Físico 
Projeto Detalhado de: 
 Saídas 
 Arquivos 
 Entradas 
 Controles no sistema 
 Especificação de Programas 
 
32 
Histórico do Banco de Dados 
33 
Histórico do Banco de Dados 
(cont.) 
 Desenvolvimento de software 
Até 1972: Construção Artística de Software 
(Artesanal) 
1972: Programação Estruturada (Dijkstra) 
 Foco: ao nível de programa 
 Objetivos: 
 Melhora a forma 
 Facilita a leitura e manutenção 
 Controla a complexidade 
 Torna a programação mais científica 
34 
Histórico do Banco de Dados 
(cont.) 
 Desenvolvimento de software 
1976: Projeto Estruturado (Yordon / 
Constantine, Michael Jackson, Warnier – Orr) 
 Foco: ao nível de problema 
 Objetivos: 
 Modularidade 
 Padronização do projeto 
35 
Histórico do Banco de Dados 
(cont.) 
 Desenvolvimento desoftware 
1977: Análise Estruturada (Chris Ganentine, 
Tom de Marco) 
 Foco: ao nível de sistema 
 Objetivos: 
 Desenvolver o modelo lógico 
 Obter especificação funcional 
 
36 
Histórico do Banco de Dados 
(cont.) 
 Desenvolvimento de software 
1979: Análise de Dados 
 Foco: ao nível de empresa 
 Objetivos: 
 Definir requisitos 
 Sistema de informação gerencial 
 Normalização 
 Modelagem de Dados 
37 
Histórico do Banco de Dados 
(cont.) 
 Desenvolvimento de software 
Anos 80: Técnicas Automatizadas 
 Geradores de tela, de programa, de aplicação 
 LG4, Query Language, CASE 
 Engenharia da Informação 
Anos 90: Orientação a Objeto, Cliente / 
Servidor 
38 
Histórico de Banco de Dados 
(cont.) 
 Arquivos Convencionais 
 Arquivos convencionais servem a sistemas 
específicos (isolados) com pouco ou nenhum 
compartilhamento com outros sistemas difícil 
obtenção de informações gerenciais 
 Técnicas de bancos de dados ressaltam o dado 
como um recurso importante na empresa, devendo 
ser: compartilhado, controlado de forma centralizada 
para se saber quem onde, e com que finalidade, o 
dado é usado 
 
 
39 
Histórico de Banco de Dados 
(cont.) 
 Sistemas Isolados 
 Aplicativos independentes, tanto em relação aos 
dados quanto as saídas 
 Cada aplicação cuida apenas de seus arquivos, 
ignorando possíveis repetições 
 Possível inconsistência de dados 
 Programas levam em conta distribuição física dos 
dados nos arquivos: alteração no lay-out do registro 
significa alteração nos programas 
 
40 
Histórico de Banco de Dados 
(cont.) 
Num_conta, nome, endereço, sld_atual, sld_medio, cpf-cgc, dt_nasc 
Conta Corrente 
Cpf-cgc, nome, endereço, num_atual_cotas, dt_nasc 
Fundos de Investimentos 
Sistemas Isolados 
41 
Histórico de Banco de Dados 
(cont.) 
 Sistemas Integrados 
 Dados de uma mesma área são armazenados em um 
mesmo conjunto de arquivos 
 Um sistema grava saída em arquivo em meio 
magnético a ser usado como entrada por outro 
sistema 
 Alteração no layout de arquivos compartilhado 
implica alteração em programas de mais de um 
sistema 
42 
Histórico de Banco de Dados 
(cont.) 
 nome, endereço, cpf-cgc, dt_nasc 
Conta Corrente 
 num_atual_cotas, dt_nasc 
Fundos de Investimentos 
Sistemas Integrados 
Num_conta, sld_atual, sld_medio, cpd-cgc 
43 
Histórico de Banco de Dados 
(cont.) 
 Sistemas que usam SGBD 
 Integração de dados não apenas por área, mas por 
toda a Empresa 
 Dados da empresa compartilhados por todos os 
sistemas 
 Sistemas “enxergam” os dados independentemente 
de sua distribuição pelos arquivos 
 Programas de aplicação ignoram detalhes de 
armazenamento/recuperação de dados 
 Sem redundância de dados não há inconsistência 
44 
Histórico de Banco de Dados 
(cont.) 
 nome, endereço, cpf-cgc, dt_nasc 
Conta Corrente 
 num_atual_cotas, cpf-cgc 
Fundos de Investimentos 
 Sistemas que usam SGBD 
Num_conta, sld_atual, sld_medio, cpd-cgc 
SGBD 
45 
Composição de um Sistema de 
Banco de Dados 
46 
Composição de um Sistema de 
Banco de Dados 
 Dados: em um ou mais arquivos 
 Metadados: dicionário de dados 
 Software: SGBD (interface entre usuários 
e dados) 
 Hardware: discos 
 Usuários: DBA, Programadores de 
Aplicação, Usuários Finais 
47 
Composição de um Sistema de 
Banco de Dados (cont.) 
 SGBD 
dá suporte ao acesso dos usuários aos dados 
esconde do usuário detalhes de 
armazenamento dos dados 
 Programador de Aplicação 
codifica programas batch ou on-line para 
manter o DB 
48 
Composição de um Sistema de 
Banco de Dados (cont.) 
 DBA - Administrador de BD define: 
que dados manter no BD 
estrutura que deve ter o BD 
estratégias de acesso 
que esquema de backup adotar 
procedimentos de autorização 
como monitorar/sincronizar/reorganizar o BD 
49 
Composição de um Sistema de 
Banco de Dados (cont.) 
 Usuário Final 
Acessa o BD via: 
 query language 
 programas de aplicação 
50 
Linguagens de Bando de Dados 
51 
Linguagens de Bancos de Dados 
 DDL - Linguagem de definição de dados 
(create, drop, alter...) 
 DML - Linguagem de manipulação de 
dados (insert, delete, update, ...) 
 DCL - Linguagem de controle de acesso 
aos dados (grant, revoke, ...) 
 QL - Linguagem de consulta (select) 
52 
Linguagens de Bancos de Dados 
(cont.) 
 SDL - Linguagem de definição de 
armazenamento 
 VDL - Linguagem de definição de visões 
53 
DDL 
 Usada pelo DBA ou por qualquer 
projetista do BD 
 Serve para definir os esquemas interno e 
conceitual quando a arquitetura é de 2 
níveis 
 Define a construção do esquema e a 
descrição do esquema de armazenamento 
 
 
54 
SDL 
 Usada para especificar o esquema interno 
 O mapeamento entre os dois esquemas 
pode ser feito com a SDL ou a DDL 
 
55 
VDL 
 Usada para especificar as visões e faz o 
mapeamento com o esquema conceitual 
 
56 
DML 
 Usada para manipular o banco de dados 
como inserir, apagar e alterar dados 
Alto nível ou não procedural 
 Usada no terminal ou dentro de uma linguagem de 
programação 
Baixo nível ou procedural 
 Usada dentro de uma linguagem de programação 
 
57 
O que é um SGBD ? 
58 
O que é um SGBD ? 
 Sistema Gerenciador de Banco de Dados 
 Software que administra o banco de 
dados e o dicionário de dados, garantindo 
as restrições de integridade, segurança e 
consistência do BD. 
59 
O que é um SGBD ? (cont.) 
 Por que usar SGBD ? 
Abstração de dados 
 Um SGBD permite uma representação conceitual 
dos dados evitando preocupação com detalhes de 
armazenamento de dados 
Suporte a múltiplas visões de dados 
 Cada usuário acessa apenas o que lhe é dado 
direito de acessar 
60 
O que é um SGBD ? (cont.) 
 Por que usar SGBD ? 
Controle de redundância 
 Sem repetição de dados não há inconsistência 
Compartilhamento dos dados 
 Acesso multi-usuário com controle de 
concorrência garantido 
Segurança contra acesso indevido 
 Diferentes visões asseguram confidencialidade 
61 
O que é um SGBD ? (cont.) 
 Por que usar SGBD ? 
Múltiplas Interfaces 
 Acesso via menu, linguagem natural, query 
language, linguagem de programação 
Relacionamentos complexos 
 Uma entidade pode se relacionar com outras de 
forma binária, ternária, ... 
Restrições de integridade 
 Armazenadas no BD “enxugam” os programas de 
aplicação 
62 
O que é um SGBD ? (cont.) 
 Por que usar SGBD ? 
 Independência de dados 
 A definição das estruturas de dados é armazenada 
fora dos programas de aplicação: alteração de 
estruturas dispensa recompilação de programas 
Recuperação do BD 
 Feito através de check-points 
63 
Objetivos de um SGBD 
 Controlar redundância 
 Restringir o acesso 
 Armazenamento persistente 
 Inferência do BD usando regras de 
dedução 
 Fornecer múltiplas interfaces 
 Representação complexa de 
relacionamentos entre dados 
64 
Objetivos do SGBD (cont.) 
 Garantir restrições de integridade 
 Backup e Recuperação 
65 
Objetivos do SGBD (cont.) 
 Vantagens no uso do SGBD 
Garantir padrões 
Redução no tempo de desenvolvimento 
Flexibilidade 
Disponibilidade de informações on-line 
66 
Objetivos do SGBD (cont.) 
 Desvantagens no uso do SGBD 
Alto investimento em hardware, software e 
treinamento 
Modelo geral de definição e processamento 
de dados 
Excesso de segurança, controle de 
concorrência, recuperação e funções de 
integridade 
67 
Níveis de abstração de SGBD 
68 
Níveis de abstração de SGBD 
 Arquitetura de 3 
níveis (Visões) 
 Visões de usuário 
 Visão total do BD 
 Visão do 
armazenamento 
... 
69 
Níveis de abstração de SGBD 
(cont.) 
 Arquitetura de 3 
níveis (Esquemas) 
 Sub-esquemas 
 Esquema Conceitual 
 Esquema Físico 
... 
70 
Níveis de abstração de SGBD 
(cont.) 
 Arquiteturade 3 
níveis (CODASYL - 
71) 
(Conference on Data System and 
Language) 
 Visão 
 Conceitual 
 Físico 
... 
71 
Níveis de abstração de SGBD 
(cont.) 
 Arquitetura de 3 
níveis (ANSI/SPARC 
75) 
(American. Nacional Standart 
Institute / System Planning and 
Requirements Commitee) 
 Externo 
 Conceitual 
 Interno 
... 
72 
Níveis de abstração de SGBD 
(cont.) 
 Nível Externo 
Visão de um subconjunto do nível conceitual 
(visão que um aplicativo tem dos dados) 
Visão que cada usuário tem do sistema 
Administrador da aplicação: usuário 
73 
Níveis de abstração de SGBD 
(cont.) 
 Nível Conceitual 
Visão conceitual e global dos dados, 
representando o mundo real 
Consiste de entidades, relacionamentos e 
atributos 
Deve envolver todos os objetos do sistema de 
informação 
Administrador de dados: AD 
74 
Níveis de abstração de SGBD 
(cont.) 
 Nível Interno 
Visão dos diversos registros armazenados 
em um banco de dados 
Alteração no nível interno (estrutura de 
armazenamento) não deve afetar o modelo 
conceitual 
Administrador de Banco de Dados: DBA 
75 
Usuários do SGBD 
76 
Usuários do SGBD 
 Administradores do BD 
 Projetistas de BD 
 usuários finais 
Casual 
 Ingênuos 
Sofisticados 
 Isolados 
 
77 
Usuários do SGBD (cont.) 
 Analistas de Sistemas 
 Programadores 
 Desenvolvedores de ferramentas 
 Operadores 
 Pessoal de manutenção 
78 
Interfaces do SGBD 
 Interfaces baseadas em menus 
 Interfaces gráficas 
 Interfaces baseadas em formulários 
 Interfaces de linguagem natural 
 Interfaces para usuários sem experiência 
 Interfaces para DBA 
79 
Utilitários do SGBD 
 Carga de arquivos existentes 
 Backup/Recovery 
 Reorganização de arquivos 
 Monitoramento de performance 
 Software de comunicação 
80 
Tipos de SGBD 
 Hierárquico 
 Rede 
 Relacional 
 Objeto-Relacional 
 Orientado-Objeto 
 Outros 
81 
Tipos de SGBD: Hierárquico 
Lógico 
 Entidades implementadas como 
segmentos e relacionamentos como 
ponteiros 
 Restrições de integridade: 
exceto a raiz qual registro deve ter um pai 
 Operações: get first, get next, ... 
82 
Tipos de SGBD: Hierárquico Físico 
(cont.) 
 Dados armazenados usando estruturas 
embutidas 
 Usuário vê um conjunto de árvores 
 Ligações explicitas via ponteiros no nível 
físico 
 Navegação através de ponteiros e de 
responsabilidade do programador 
 Tem dependência de dados 
83 
Tipos de SGBD: Rede Lógico 
(cont.) 
 Entidades como coleções de registros e 
relacionamentos como ligações pai-filho 
 Restrições de integridade: 
relacionamento m:n não pode ser 
representado por um único tipo de ligação 
 Operações: get, find, store, ... 
84 
Tipos de SGBD: Rede Físico 
(cont.) 
 Dados organizados através de uma rede 
de nós e links 
 Usuário vê um conjunto de grafos 
 Ligações explicitas via ponteiros no nível 
físico 
 Navegação através de ponteiros e de 
responsabilidade do programador 
 Tem dependência de dados 
85 
Tipos de SGBD: Relacional Lógico 
(cont.) 
 Entidades como tabelas e 
relacionamentos como colunas em pares 
de tabelas 
 Restrições de integridade: 
componentes de PK não pode ser nulo 
para cada valor de FK em uma tabela deve 
existir um valor de PK em outra tabela 
 Operações: seleção, projeção, junção, ... 
86 
Tipos de SGBD: Relacional Físico 
(cont.) 
 Dados armazenados de forma tabular 
 Usuário vê um conjunto de tabelas 
 Ligações implícitas compartilhando 
chaves num nível lógico 
 Navegação automática: otimizadores de 
consultas 
87 
Tipos de SGBD: Classificação de 
BD (cont.) 
MER RELACIONAL REDE HIERARQUICO
Entidade Tabelas Grafos Árvores
Entidade Linhas Registro Segmento
Relacionamento
Implícito (pares 
de colunas)
Explícito 
(ponteiros)
Explícito 
(ponteiros)
Atributos Coluna Campo Campo
88 
Tipos de SGBD: Classificação de 
BD (cont.) 
A 
B 
E 
C 
D 
MER 
1 A 
3 C 1 4 D 2 
2 B 1 
5 E 2 3 
RELACIONAL 
89 
Tipos de SGBD: Classificação de 
BD (cont.) 
A 
B 
E 
C 
D 
MER REDE 
A 
B 
E 
C 
D 
90 
Tipos de SGBD: Classificação de 
BD (cont.) 
A 
B 
E 
C 
D 
MER HIERÁRQUICO 
A 
B 
E 
C 
D E 
91 
Tipos de SGBD: SGBD’s 
Hierárquicos (cont.) 
 IMS (IBM) 
 SYSTEM 2000 (SAS) 
 TDMS (BURROUGHS) 
 MARS VI (CDC) 
 RFMS (Univ. Texas) 
92 
Tipos de SGBD: SGBD’s Rede 
(cont.) 
 IDS II (Bull) 
 DMS II (UNISYS) 
 IDMS ( CULLINAME) 
 DMS 1100 (UNIVAC) 
 DBMS-11 (DEC) 
 TOTAL (CINCON) 
 ADABAS (Software AG) 
93 
Tipos de SGBD: SGBD’s 
Relacionais (cont.) 
 ORACLE 
 INGRES 
 DB2 
 INFORMIX 
 RDB 
 PROGRES 
 SQL SERVER 
94 
SGBD x SGA 
95 
SGBD x SGA 
 SGBD - software responsável pela 
definição e manutenção de um BD 
 SGA - conjunto de rotinas do sistema 
operacional responsável pelo sistema de 
arquivos (SA) e respectivos métodos de 
acesso 
 SA - arquivos convencionais (sequenciais, 
indexados, randômicos) e suas operações 
96 
SGBD x SGA 
Máquina 
Mundo real 
MER 
SGBDOO 
Relacional 
Rede 
Hierárquica 
SGBD Específico 
SGA 
97 
SGBD X SGA 
 
 
 
 
 
 
SGBD 
SGA 
Alto nível 
Baixo nível 
98 
Modelo de Dados 
99 
Modelo de Dados 
 É a principal ferramenta para fornecer 
abstração de dados 
 É um conjunto de conceitos que pode ser 
usado para descriminar a estrutura do 
banco de dados 
 Um modelo de dados se compõe de tipos 
de objetos, relacionamentos entre objetos 
e restrições de objetos 
100 
Modelo de Dados (Cont.) 
 As operações básicas fazem parte da 
maioria dos modelos de dados 
 Ferramenta usada para descrever a 
estrutura do BD 
 O modelo de dados se compõem de: 
Estruturas de dados 
Operações 
Restrições de integridade 
101 
Modelo de Dados (Cont.) 
 Os modelos de dados se dividem em três 
níveis: 
Conceitual (alto nível) 
Lógico 
Físico (baixo nível) 
 
102 
Modelo de Dados (Cont.) 
 Conceitual: Descreve dados que estão próximos 
da forma como muitos usuários vêem os dados, 
muito próximos do mundo real. 
 Ex: Modelo Semântico e MER 
 Lógico: Nível intermediário que descreve dados 
ao nível de registro bem próximo da 
implementação física 
 Ex: Relacional, Rede e Hierárquico 
103 
Modelo de Dados (Cont.) 
 Físico: Descreve as estruturas de dados 
ao nível de armazenamento físico dos 
dados 
 
104 
Mundo real 
Lógico 
Físico 
Conceitual 
Fase de Projeto do BD 
Relacional 
Rede 
Hierárquico 
SGBD específico 
SGA 
Semântico/MER 
Modelo de Dados 
105 
Modelo de Dados: conceitual 
(cont.) 
 Entidades: representa um objeto do 
mundo real ou conceito 
 Atributos: propriedades que descrevem 
uma entidade 
 Relacionamentos: interações entre 
entidades 
106 
Projetos Funcionários 
Cod. Projeto 
Nome Projeto 
Valor Projeto 
Cod. Funcionário 
Nome Funcionário 
Endereço Funcionário 
Projetos têm Funcionários 
Modelo de Dados: Conceitual 
(cont.) 
107 
Modelo de Dados: Lógico (cont.) 
 São usados na maioria dos DBMS, incluindo os 
três tipos de modelos usados 
 Relacional 
 Rede 
 hierárquico 
 Representam dados usando estruturas de 
registros 
 São por vezes chamados de modelos de dados 
baseados em registros 
108 
Modelo de Dados: Físico (cont.) 
 Descrevem como os dados são 
armazenados no computador através da 
representação da informação tal como 
formato, ordem e acesso aos registros 
109 
Modelo de Dados (cont.) 
 Esquema: Descrição gráfica ou textual do 
BD conforme o modelo de dados. Ele é 
especificado durante o projeto do BD e 
não é modificado com freqüência. 
Ex: FUNC (mat, nome, sal, dep) 
 DEPA (dep, descr) 
 DEPE (mat, seq, nomd, sexd) 
 Diagrama de Esquema: Mostra alguns 
aspectos do BD 
110 
Modelo de Dados (cont.) 
 Instância: Descrição de uma abstração do 
bancode dados. São os dados estão no 
BD em determinado momento. Pode ser 
modificado com freqüência. 
111 
Arquitetura do BD 
112 
Arquitetura do BD 
 Usaremos a arquitetura de três níveis 
 O objetivo é separar as aplicações de 
usuário da parte física do BD 
Nível interno: armazenamento físico da 
estrutura do BD. Usa a modelagem de dados 
físicos e descreve detalhes de 
armazenamento e caminhos para BD. 
113 
Arquitetura do BD (cont.) 
Nível conceitual: descreve a estrutura de todo 
o BD para os usuários. Esconde os detalhes 
as estruturas de armazenamento físico e se 
concentra na descrição de entidades, tipos de 
dados, relacionamentos, operações de 
usuários e restrições. Um modelo de dados 
de ato nível ou modelo de implementação 
pode ser usado neste nível 
114 
Arquitetura do BD (cont.) 
Nível externo: descreve a parte do BD a um 
grupo de usuários (visões) e esconde o 
restante do BD. Um modelo de alto nível ou 
modelo de implementação é usado neste 
nível 
115 
Visão externa1 
Esquema Interno 
... 
Esquema Conceitual 
Armazenamento do BD 
Usuários Finais 
Visão externa2 
116 
Arquitetura do BD (cont.) 
 Mapeamento de Dados 
Processo de transformar requisições de 
usuários feitas no nível externo aos níveis 
mais internos e retornar uma resposta ao 
usuário 
Divide-se em: 
 Lógico 
 Físico 
117 
Arquitetura do BD (cont.) 
 Independência de Dados 
Capacidade de fazer modificações no banco 
de dados em um dos níveis sem afetar o nível 
mais alto 
 Independência lógica dos dados 
 Independência física dos dados 
118 
Arquitetura do BD (cont.) 
 Independência Lógica 
 Capacidade de modificar o esquema conceitual sem 
modificar o esquema externo ou programas de 
aplicação 
 Independência Física 
 Capacidade de modificar o esquema interno sem 
modificar o esquema externo ou programas de 
aplicação (Reorganização de arquivos) 
 
119 
Por que modelagem de dados ? 
120 
Por que modelagem de dados ? 
 Com o crescente uso de SGBD’s em face 
da necessidade de aplicações cada vez 
mais complexas, é inevitável esta 
abordagem 
 Antes, as aplicações usavam um número 
muito reduzido de arquivos convencionais 
 Sistemas antigos (aplicações isoladas) 
primavam pela repetição de dados em 
vários arquivos 
121 
Por que modelagem de dados ? 
(cont.) 
 Aplicações desenvolvidas com “L4G” 
dependem de uma rígida administração 
de dados - cada usuário projeta os dados 
de seu uso específico sem tomar 
conhecimento das necessidades dos 
demais usuários 
 Principal virtude dos modelos de dados: 
estabilidade 
122 
Por que modelagem de dados ? 
(cont.) 
 Enquanto modela dados o analista 
concentra-se nesta tarefa “esquecendo” 
software e SGBD 
 Os relacionamentos representam a 
obtenção de respostas a certas 
necessidades de informação por parte do 
usuário 
123 
Por que modelagem de dados ? 
(cont.) 
 Modelo prévio de dados é um excelente 
instrumento de documentação do mundo 
real, em tempo de entrevista 
 Levanta e documenta a parte mais estável 
de uma aplicação: os dados 
 Excelente ferramenta gráfica de projeto 
conceitual de BD 
124 
MER 
125 
MER 
 Proposto por Peter S. Chen - 1976 
 Entidade 
 Algo sobre que dados são armazenados 
 Representação abstrata de algo do mundo real 
 Ex: Aluno, cliente, nota fiscal, ... 
 Conjunto de entidades 
 Grupo de entidades com características semelhantes 
 Ex: Alunos, clientes, notas fiscais, ... 
126 
MER (cont.) 
 Relacionamento - associação entre 
entidades 
 Relacionamento Binário - é um par 
ordenado (e1, e2), onde e1 e e2 são 
respectivamente as entidades E1 e E2 
Alunos Disciplinas Cursa 
Nota Período Mat Nom Cod Des 
127 
MER (cont.) 
 Grau de um relacionamento - número de 
conjuntos de entidades envolvidos no 
relacionamento 
Ex: unário, binário. ternário, ... 
128 
MER (cont.) 
 Classe ou cardinalidade dos 
relacionamentos - razão ente as 
quantidades com que cada conjunto de 
entidades participa do relacionamento 
Ex: Binários - 1:1 1:n m:n 
 Ternários - 1:m:n m:n:p 
129 
MER (cont.) 
Funcionários 
Projetos 
Chefia 
Hor_trab 
Dt_posse 
Dt_aloc 
Trabalha 
Departamentos 
Chefia 
Chefia 
130 
MER (cont.) 
 Atributos 
São características de entidades ou de 
relacionamentos 
São funções que levam um ponto do conjunto 
de entidades ou do relacionamento a um 
ponto de conjuntos de valores 
F M 
Funcionários 100 
200 Matricula 
Sexo 
131 
MER (cont.) 
 Relacionamento unário ou recursivo ou 
auto-relacionamento 
Pessoas 
casa 
1 1 
Marido Esposa 
Papel da entidade 
Produtos 
compõe 
n m 
É componente É composto 
132 
MER (cont.) 
Itens 
Pedidos 
Requisições P_R_I 
m n 
p 
- Para um item e para um pedido correspondem n requisições 
- Para uma requisição e um pedido correspondem m itens 
- Para uma requisição e um item correspondem p pedidos 
133 
MER (cont.) 
Professores 
Disciplinas 
Alunos P_A_D 
1 n 
m 
- Um aluno cursa uma disciplina com um professor 
- Um professor ministra uma disciplina para n alunos 
- Um professor ministra para um aluno m disciplinas 
134 
MER (cont.) 
Sistemas 
Funcionários 
Atividades Executa 
m p 
q 
Funcionários 
n 
Nmf Mat 
Nms 
Cds 
Cdc Nmc 
Cda 
Nma 
135 
MER (cont.) 
 Chave primária 
 Conjunto de atributos que identificam uma única 
entidade 
 Ex: matrícula, cod_produto, cod_cli, CPF, ... 
 Restrições 
 Só pode haver uma por entidade 
 Não pode ser nula 
 Deve identificar apenas um elemento da entidade 
 Deve ser a menor possível 
 Valor não muda ao longo da vida da entidade 
 
136 
MER (cont.) 
 Chave estrangeira 
Conjunto de atributos que fazem associação 
entre esta entidade e outra que contenha esta 
chave como primária. 
Exemplo: 
Alunos Disciplinas 
Nota Período Mat Nom Cod Des 
Cursa 
Mat Cod 
137 
Extensões do MER 
 Chave candidata - conjunto de atributos 
que podem ser chave primária 
Ex: mat, RG, CDD 
 Chave secundária ou alternada - conjunto 
de atributos que identificam um grupo de 
entidades 
Ex: sal, sexo, ... 
138 
Extensões do MER 
 Chave artificial ou surrogate key 
Número seqüencial sem qualquer semântica, 
introduzido para ser chave primária de um 
conjunto de entidades 
Ex: nud, mat, ... 
Departamentos Dependentes Funcionários 
CDD Nmd Mat Nmf Sexo RG Matf Nud Nmd 
Sal 
CoDep 
139 
Extensões do MER 
 Como escolher a chave primária 
Deve ser a menor possível 
Valor não muda ao longo da vida da entidade 
Não pode ser NULL (nem parcial, nem 
totalmente) 
140 
MER (cont.) 
 Entidade Fraca 
Sua existência depende de outra 
Seus atributos, em geral, são insuficientes 
para determinar uma chave primária 
Funcionários Dependentes Depende 
1 n 
141 
MER (cont.) 
 Cardinalidade dos relacionamentos 
Um relacionamento pode ter a cardinalidade 
alterada com o tempo ou conforme as 
necessidades de informação por parte do 
usuário 
Ex: Casamento entre pessoas 
Atual (1h x 1m) ... 1 : 1 
Atual (1h x 1Poligamiam) ... 1 : n 
Histórico de todos os casamentos ... M : n 
142 
MER (cont.) 
 Passos para identificar a cardinalidade 
 Passo 1: Identificar a cardinalidade entre 
Cliente Pedido 
 Passo 2: Identificar a cardinalidade entre 
Pedido Cliente 
 Passo 3: Identificar a cardinalidade 
máxima para cada entidade 
143 
MER (cont.) 
Cliente Pedido 
1 n 
Passo 1 
Cliente Pedido 
n n 
Passo 2 
Cliente Pedido 
n 
n 
Passo 3 
n 
1 
144 
MER (cont.) 
Itens 
Lojas 
Vende 
n 
1 
Itens 
Lojas 
Vende 
n 
m 
Loja única Abertura de novas lojas 
  Cardinalidade dos casamentos 
145 
MER (cont.) 
 
 Cardinalidade dos relacionamentos 
Departamentos Funcionários Aloca 
1 n 
Departamentos Funcionários Aloca 
m n 
Qual a alocação atual do funcionário ? 
DataUm funcionário pode estar lotado simultaneamente em mais 
de um departamento: devia haver um atributo tipo percentual 
de dedicação do funcionário ao departamento 
Em quais departamentos esteve ou está lotado o funcionário ? 
146 
MER (cont.) 
 Análise Sentencial 
Substantivos (sujeitos/objetos) - entidades 
Verbos (predicados) - relacionamentos 
Casas Pessoas Mora 
Tem Carros 
147 
MER (cont.) 
 Análise Sentencial 
Adjetivos - atributo de entidades 
Advérbios - atributo de relacionamentos 
Pessoas Possui Carros 
Nome Profissão Nome Profissão 
Dt_aquisição 
José, advogado, possui um volks azul desde 1987 
148 
MER (cont.) 
 Análise Sentencial 
Entidade tem atributos 
Ex: nota fiscal tem série, data, número 
 carro tem marca, cor, modelo 
Atributo de entidade é valor 
Ex: o número da nota fiscal é 1234 
 a idade da pessoa é 36 
149 
Extensões do MER 
150 
Extensões do MER 
 Atributos compostos - formados por mais 
de um atributo 
 Atributos multivalorados - levam uma 
entidade a mais de um ponto do conjunto 
de valores 
Clientes 
Fones 
Endereço 
Logradouro CEP 
Apto Num 
Nome 
151 
Extensões do MER (cont.) 
 Parcialidade / Totalidade 
Nem todo funcionário gerencia um 
departamento (parcial) 
Todo departamento é gerenciado por um 
funcionário (total) 
Funcionários Gerencia Departamentos 
1 1 
152 
Extensões do MER (cont.) 
 Relacionamentos totais e parciais 
Pessoas 
Nasce 
Cidades 
1 1 
Mora 
Casa 
1 1 
n 1 
Nome Dt_nasc Nome Pop 
153 
Extensões do MER (cont.) 
 Cardinalidade dos relacionamentos com 
valores máximo e mínimo de entidades 
que se associam 
Alunos Cursa Disciplinas 
(1,6) 
Nome Mat 
(0,40) 
Nota Período Cod Des 
154 
Extensões do MER (cont.) 
 Generalização x Especialização 
Clientes 
PJ PF 
Cod 
Nome 
Cod 
CGC 
Cod 
CPF Sexo Est_civil 
Ender 
Tipo 
Capital Mes_in Nu_meses_ex 
155 
Extensões do MER (cont.) 
 Generalização/Especialização 
As subcategorias (subtipos) herdam os 
atributos da categoria supertipo. 
As subcategorias detém a mesma chave 
primária da categoria supertipo 
156 
Extensões do MER (cont.) 
 Agregação 
Médicos 
Prescreve 
Pacientes Atende 
m n 
Exames 
Consultas 
Um exame é prescrito por um médico para um paciente 
157 
Extensões do MER (cont.) 
 Agregação - é uma abstração que: 
permite que relacionamentos sejam tratados 
como entidades de nível mais alto 
permite modelar um relacionamento entre 
uma entidade e um relacionamento (este 
geralmente m: n) 
A agregação origina uma nova entidade 
158 
Mapeamento MER x DER 
159 
Mapeamento MER X DER 
Funcionários Projetos 
Mat Nmd Cdp Nmp Cdp Dt_aloc 
Funcionários Projetos 
Mat Nmd Cdp Nmp 
Aloca 
Dt_aloca 
n 1 
Chave primária do lado 1 vai para o lado n 
Atributos do relacionamento vão para o lado n 
160 
Mapeamento MER X DER (cont.) 
Alunos Disciplinas 
Cda Nma Cdd Nmd Cdp Dt_aloc 
Alunos Disciplinas 
Cda Nma Cdd Nmd 
Cursa 
Período 
m n 
• Quebra o relacionamento m:n em dois 1:n 
• Atributos do relac. ficam na entidade intermediária 
• Chaves primárias das entidades fazem parte da chave 
primária da entidade intermediária 
Nota 
Al-di 
Cdd Cda 
161 
Mapeamento MER X DER (cont.) 
Médicos Hospitais 
Cdm Nmm Cdm Nmm 
Médicos Hospitais 
Cdm Nmm Cdh Nmh 
Gerencia 
Dt_posse 
1 1 
• Atributos do relacionamento vão para a entidade que 
tem participação total no relacionamento 
• Chave primária da entidade do lado parcial vai para a 
entidade que participa totalmente 
Cdm Dt_posse 
162 
Mapeamento MER X DER (cont.) 
Funcionários 
Mat 
Nom 
Chefia 
Chefe 1 
n Subordinado 
Funcionários 
Mat Nom 
Matchefe 
163 
Mapeamento MER X DER (cont.) 
Peças 
Cod 
des 
Compõe 
Componentes m 
n Compostos 
Funcionários 
Mat Nom Cd-composto 
Qtd 
Compõe 
Cd-componente 
Qtd 
164 
Mapeamento MER X DER (cont.) 
Funcionários 
Mat Nom 
Gerencia 
Dt_posse 
1 1 
Dt_aloc 
Departamentos Aloca 
Cursa 
Chefia 
1 n 
Cursos n m 
n 1 
Cdd Des 
Cdct Nmc 
165 
Mapeamento MER X DER (cont.) 
Funcionários 
Mat Nom 
Dt_posse Mat-ger 
Departamentos 
Cursos 
Cdd Des 
Cdct Nmc 
Cursa 
Cdct Mat Dt_cur 
Mat-ch 
Chefe Subordinado 
Dt_aloc 
Cdd 
166 
Mapeamento MER X DER (cont.) 
Modelo Físico 
Modelo Lógico 
Modelo Conceitual 
Mundo 
Real 
Modelo Relacional ..... 
DER ..................................... 
MER...................................... 
167 
Mapeamento MER X DER (cont.) 
 MER - os atributos de uma entidade não 
devem aparecer em outra 
 DER - os atributos de uma entidade 
podem aparecer em outra para 
estabelecer o relacionamento 
168 
Mapeamento MER X DER (cont.) 
A B R 
1 1 
AR CA AA CB AB 
A B 
AR 
CA AA CB AB 
CB 
A B R 
1 N 
AR CA AA CB AB 
A B 
AR 
CA AA CB AB 
CA 
A B R 
M N 
AR AA CB AB 
A B 
CA AA CB AB CA 
AB 
AR 
CA CB 
169 
Mapeamento MER X DER (cont.) 
 Relacionamento M x N se transforma em 
2 relacionamentos 1 : n 
Funcionários Departamentos Lotações 
Mat Cdd Cdd Nom Mat Nmd Dat 
100 Ari 100 Adm Jan/98 Ven Vendas 
200 Ana 100 Ven Mar/99 Pro Produção 
300 Eva 200 Ven Out/00 Adm Adminst 
 300 Pro Mai/01 
170 
Mapeamento MER X DER (cont.) 
A 
C 
1 
B 
1 1 
CA AA 
Tipo 
A 
C B 
CA AA 
Tipo 
AC AB CA CA AB AC 
171 
Mapeamento MER X DER (cont.) 
A 
C 
M 
B 
N 
CA AA 
CC AC 
R 
P 
CB AB 
A 
C 
B 
CA AA 
CC AC 
CB AB 
R 
AR CA CC CB AR 
172 
Mapeamento MER X DER (cont.) 
A 
C 
M 
B 
N 
CA AA 
CC AC 
R 
P 
CB AB 
AR 
S 
Q AS 
A 
C 
B 
CA AA 
CC AC 
CB AB 
AS 
R 
CA CB AR 
S CA 
CC 
CB 
173 
Modelagem com ferramenta CASE 
174 
Modelagem com ferramenta 
CASE 
 Metodologia IDE1X 
Desenvolvida pela US Air Force 
Usada por vários órgãos do governo 
americano 
Representa relacionamentos via chaves 
compartilhadas 
Usada por grandes empresas de diversas 
áreas 
175 
Modelagem com ferramenta 
CASE (cont.) 
 Metodologia IDE1X... 
Trata chaves como o modelo relacional 
A chave primária (PK) do lado 1 vai para o 
lado N 
 Relacionamento não identificador (linha cheia): 
chave estrangeira fará parte da PK no lado N 
 Relacionamento não identificador (linha 
pontilhada): chave estrangeira não fará parte da 
chave primária no lado N 
176 
Modelo Relacional 
177 
Modelo Relacional 
 Baseia-se na teoria dos conjuntos 
 Os elos são implícitos 
 O usuário vê o banco de dados como um 
conjunto de tabelas 
Mat Nome Dep 
100 Ana Ven 
200 Edu Pro 
300 Ari Adm 
400 Eva |Mar 
Funcionários Nome da tabela 
Atributos 
Tuplas 
Valor de atributo 
Domínios 
178 
Modelo Relacional (cont.) 
 Esquema da relação (tabela): funcionários 
(mat, nom, dep) 
 Relação - subconjunto do produto 
cartesiano dos domínios R  D1 x D2 x ... 
X Dn 
100 
200 
300 
400 
Ana 
Edu 
Eva 
Ari 
Adm 
Mar 
Pro 
Ven 
Nomes Matrículas Departamentos 
179 
Modelo Relacional (cont.) 
 Uma relação pode ser representada sob 
forma de tabela, onde 
cada coluna representa um atributo 
cada linha representa uma ocorrência de: 
 uma entidade 
 um relacionamento 
Linha (tupla) é um conjunto de atributos 
180 
Modelo Relacional (cont.) 
 Um relação pode ser representada sob 
forma de tabela onde: ... 
Domínio - conjunto de valores do atributo 
Grau de uma relação - número de atributos 
da tupla da relação 
Chave primária - um ou mais atributos que 
identificam uma única linha 
Ex: aluna (mat, nom, dt_nasc, sexo) 
181 
Normalização 
182 
Normalização 
MER 
Modelo Lógico 
Arquivos 
(Top-Down) 
Mundo 
Real 
Modelo Lógico 
Normalização 
Arquivos 
(Botton-Up) 
Mundo 
Real 
183 
Normalização (cont.) 
 Simplificação de relações a fim de que os 
algoritmos de atualização de dados sejam 
mais simples e mais claros 
 Comosub-produto: eliminação da 
redundância de dados 
 Resultado das pesquisas de E. F. Codd 
184 
Normalização (cont.) 
 Dependência Funcional 
A matrícula de um funcionário determina 
funcionalmente o nome bem como o salário 
do funcionário 
Matrícula Nome 
Matrícula Salário 
Se A determina funcionalmente B, então B 
depende funcionalmente de A, logo: Nome 
depende funcionalmente de matrícula 
185 
Normalização (cont.) 
 Dependência Funcional 
Func (mat, nome, sal, CPF) 
Mat Nome 
Mat Sal 
Mat CPF 
 
CPF Sal 
CPF Nome 
CPF Mat 
Mat 
CPF 
Sal 
Nome 
186 
Normalização (cont.) 
 Dependência Funcional 
Tarefa (mat, nom, nu_proj, nm_proj, horas-trab) 
Mat, nu_proj horas-trab 
Mat nome 
Mat Nm_proj Horas-trab Nu_proj Nom 
187 
Normalização (cont.) 
 Porque ? 
Garante a falta de redundância decorrente 
das DF 
Garante a falta da anomalia de atualização 
 uma ocorrência de um fato é atualizada, e não 
todas 
Garante a falta da anomalia de retirada 
 um fato válido é permitido quando a tupla é 
deletada 
188 
Normalização (cont.) 
 Existem 6 formas normais 
 Analisaremos aqui apenas as 4 primeiras 
formas normais e a forma normal de 
Boyce-Codd 
189 
Normalização (cont.) 
 1FN 
 Força a organização dos dados como estruturas 
“planas” sem grupos repetidos 
 Todo componente de toda tupla é um valor atômico 
 Exemplo: Carros(Chassi, nome, cor, ano, cod_marca, 
descrição_marca) 
 Grupo 1: Dados sobre o carro 
 Grupo 2: Dados sobre a marca 
 Solução 
 Carros(chassi,nome,cor,ano) 
 Marcas(cod_marca,descrição_marca) 
190 
Normalização (cont.) 
 2FN 
 Todos os atributos não chave devem depender de 
toda a chave 
 Exemplo: Projeto (Matricula, nome, cod_projeto, 
nome_projeto, horas_trabalhadas) 
 Matricula nome 
 Cod_projeto nome_projeto 
 Matricula, cod_projeto horas_trabalhadas 
 Solução 
 Projeto(Cod_projeto,nome_projeto) 
 Funcionário(Matricula, nome) 
 Proj_func(Matricula, cod_proj, horas_trabalhadas) 
 
Normalização (cont.) 
 3FN 
Não permite dependencia circular 
Ex: Teatro(cod,nome,peça) 
 Solução 
 Teatro(cod,nome) 
 Cliente(cod, nome, logradouro, CEP) 
 Solução 
 Cliente(cod,nome,logradouro) 
 CEPs(numero, CEP) 
 
192 
Normalização (cont.) 
 4FN 
Reconhece e separa atributos multivalorados 
constituindo uma chave primária composta 
 Exemplo: Cliente(codigo, nome, telefones) 
 Telefones pode ser fixo, fax, celular, residencial, 
comercial, etc. 
 Solução 
 Cliente(codigo,nome) 
 Telefones(numero,telefone) 
193 
Normalização (cont.) 
 FNBC 
Elimina redundâncias e anomalias de 
atualização e retirada 
 Exemplo: Venda(Cod_produto, valor_unitário, 
quantidade, valor_total) 
 Valor total é calculado a partir do valor unitário * a 
quantidade 
 Solução 
 Venda(cod_produto,valor_unitario,quantidade) 
194 
Desnormalização 
195 
Desnormalização 
 Vantagens 
Melhorar o desempenho das consultas 
Quando necessita retornar muitas vezes 
resultados já calculados 
Criação de históricos 
Quando já tiver pré-determinado os tipos de 
valores de uma tabela. 
196 
Desnormalização (cont.) 
 Desvantagens 
Vulnerabilidade ao surgimento de anomalias 
quando ocorre manipulação 
Ameaça a integridade dos dados 
Quando a consulta precisa de dados 
separados. Nesse caso, se as tabelas estão 
desnormalizadas, a leitura das informações 
não necessárias ocasiona maior tempo de 
processamento. 
197 
Fragmentação 
 Desnormalização 
198 
Scripts Oracle 
199 
Tabela 
Unidade básica de armazenamento da base 
de dados, formada por colunas e linhas 
(tuplas) 
200 
Criando Tabelas 
 
 
 
 
 
 
SQL> CREATE TABLE depto 
 2 (depto_num NUMBER(2), 
 3 depto_nom VARCHAR2(14), 
 4 depto_loc VARCHAR2(13)); 
Table created. 
 Criando a tabela depto. 
– Listando a estrutura da tabela criada. 
 SQL> DESCRIBE depto 
 Name Null? Type 
 --------------------------- -------- --------- 
 DEPTO_NUM NOT NULL NUMBER(2) 
 DEPTO_NOME VARCHAR2(14) 
 DEPTO_LOC VARCHAR2(13) 
201 
Descartando uma Tabela 
 Todos os dados e a estrutura da tabela são 
destruídos. 
 Qualquer transação pendente é encerrada. 
 Todos os índices são descartados. 
 
 
 
 
 Essa operação não pode ser desfeita. 
 
 
 
SQL> DROP TABLE depto30; 
Table dropped. 
202 
Truncando uma Tabela 
 
Remove todas as linhas da tabela 
liberando o espaço ocupado 
 
 
 
 
 
 
 
Essa operação não pode ser desfeita 
 
 
 
SQL> TRUNCATE TABLE departamento; 
Table truncated. 
203 
Alterando uma Tabela 
 
Altera a estrutura de uma tabela 
 
 
 
 
 
 
 
 
Essa operação não pode ser desfeita 
 
 
 
SQL> Alter TABLE departamento 
alter column nome varchar(20); 
Table altered. 
 
 
 
SQL> Alter TABLE departamento 
drop column nome; 
Table altered. 
 
 
 
SQL> Alter TABLE departamento 
add nome varchar(20); 
Table altered. 
O Comando INSERT 
 Adicione linhas a uma tabela utilizando o comando 
INSERT. 
 
 
 
 O comando INSERT insere apenas uma linha por 
vez. 
 
 
 Não esqueça o COMMIT 
INSERT INTO table [(column [, column...])] 
VALUES (value [, value...]); 
Inserindo Novas Linhas 
 Insira uma nova linha informando os valores para 
cada coluna da tabela. 
 Liste os valores na mesma ordem das colunas na 
tabela. 
 Opcionalmente, liste as colunas na cláusula do 
INSERT. 
 
 
 
 
 Strings e datas devem ser informando entre aspas 
simples. 
SQL> INSERT INTO depto (depto_num, depto_nome, depto_loc) 
 2 VALUES (50, 'DESENVOLVIMENO', ‘RECIFE'); 
1 row created. 
 
 
SQL> INSERT INTO depto (depto_num, depto_nome ) 
 2 VALUES (60, ‘REC HUMANOS'); 
1 row created. 
 
 
SQL> INSERT INTO depto 
 2 VALUES (70, ‘JURIDICO', NULL); 
1 row created. 
Inserindo Linhas com Nulls 
 Implicitamente: omita o nome da coluna da 
lista de colunas. 
– Explicitamente: especifique o valor 
NULL. 
O Comando UPDATE 
 Modificando linhas existentes com o comando 
UPDATE. 
 
 
 
 
 Modifique mais de uma linha por vez especificando 
uma condição na cláusula WHERE. 
 
 Não esqueça o COMMIT 
UPDATE table 
SET column = value [, column = value] 
[WHERE condition]; 
Atualizando linhas em uma 
tabela 
Linhas específicas podem ser modificadas 
utilizando a cláusula WHERE. 
 
 
 
Todas as linhas da tabela são modificadas se 
a cláusula WHERE for omitida. 
SQL> UPDATE emp 
 2 SET depto_num = 20 
 3 WHERE enum = 7782; 
1 row updated. 
SQL> UPDATE emp 
 2 SET depto_num = 20; 
14 rows updated. 
Eliminando Linhas de uma 
Tabela 
Linhas específicas podem ser eliminadas 
utilizando a cláusula WHERE. 
 
 
 
Todas as linhas da tabela são eliminadas se 
a cláusula WHERE for omitida. 
SQL> DELETE FROM depto 
 2 WHERE depto_nome = 'DESENVOLVIMENTO'; 
1 row deleted. 
SQL> DELETE FROM depto; 
4 rows deleted. 
210 
O Comando SELECT 
SELECT [DISTINCT] {*, column [alias],...} 
FROM table; 
SELECT identifica as colunas 
FROM identifica as tabelas 
211 
Selecionando linhas 
 
SQL> SELECT * 
 2 FROM depto; 
 
SQL> SELECT depto_num, depto_loc 
 2 FROM depto; 
 
SQL> SELECT enome, sal, sal+300 
 2 FROM emp; 
 
SQL> SELECT enome, sal, 12*sal+100 
 2 FROM emp; 
212 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Definindo Alias para Colunas 
 
 
 
 
SQL> SELECT enome AS nome, sal AS salario 
 2 FROM emp; 
NOME SALARIO 
------------- --------- 
... 
SQL> SELECT enome "Nome", 
 2 sal*12 “Salario Anual" 
 3 FROM emp; 
 
 
 
 
Nome SalarioAnual 
------------- ------------- 
... 
213 
 
 
 
 
 
 
Eliminando Linhas Duplicadas 
SQL> SELECT DISTINCT depto_num 
 2 FROM emp; 
DEPTO_NUM 
--------- 
 10 
 20 
 30 
 
DISTINCT 
 
 
 
 
 
 
 
 
Utilizando a Cláusula WHERE 
SQL> SELECT enome, cargo, depto_num 
 2 FROM emp 
 3 WHERE cargo='CAIXA'; 
ENOME CARGO DEPTO_NUM 
---------- --------- --------- 
RONALDO CAIXA 30 
MANUEL CAIXA 20 
PAULO CAIXA 20 
LUCIANO CAIXA 10 
Operadores de Comparação 
Operador 
= 
> 
 >= 
< 
 <= 
<> 
Significado 
Igual a 
Maior que 
Maior ou igual a 
Menor que 
Menor ou igual a 
Diferente de 
Outros Operadores 
Operador 
BETWEEN 
...AND... 
IN(lista) 
LIKE 
IS NULL 
Significado 
Entre dois valores (inclusive) 
 
Satisfaz uma lista de valores 
Satisfaz um padrão de caracteres 
É um valor nulo (null) 
 
 
 
 
Operador BETWEEN 
ENOME SAL 
---------- --------- 
MARIA 1250 
SERGIO 1500 
MATHEUS 1250 
PAULO 1100 
LUCIANO 1300 
 
SQL> SELECT enome, sal 
 2 FROM emp 
 3 WHERE sal BETWEEN 1000 AND 1500; 
limite 
inferior 
limite 
superior 
 
 
 
 
Operador IN 
SQL> SELECT enum, enome, sal, ger 
 2 FROM emp 
 3 WHERE ger IN (7902, 7566, 7788); 
 ENUM ENOME SAL GER 
--------- ---------- --------- --------- 
 7902 JOSE 3000 7566 
 7369 MANUEL 800 7902 
 7788 FABIO 3000 7566 
 7876 PAULO 1100 7788 
 
 
SQL> SELECT enome 
 2 FROM emp 
 3 WHERE enome LIKE ‘M%'; 
Operador LIKE 
Utilize o operador LIKE para realizar 
pesquisas por padrões (wildcards). 
 % substitui zero ou mais caracteres 
 _ substitui um único caracter 
 
 
 
 
 
SQL> SELECT enome, ger 
 2 FROM emp 
 3 WHERE ger IS NULL; 
ENOME GER 
---------- --------- 
CARLOS 
Operador IS NULL 
Testando valores nulos (null) 
Operadores Lógicos 
Operador 
AND 
 
OR 
 
NOT 
Significado 
Retorna TRUE se a condição de 
ambos os componentes for TRUE 
Retorna TRUE se a condição de um 
dos componentes for TRUE 
Retorna TRUE se a condição for 
FALSE (vise-versa) 
 
 
 
 
Operador NOT 
SQL> SELECT enome, cargo 
 2 FROM emp 
 3 WHERE cargo NOT IN('CAIXA','GERENTE','ANALISTA'); 
ENOME CARGO 
---------- --------- 
CARLOS PRESIDENTE 
MARIA VENDEDOR 
CELSO VENDEDOR 
SERGIO VENDEDOR 
MATHEUS VENDEDOR 
 
 
 
 
Cláusula ORDER BY 
SQL> SELECT enome, cargo, depto_num, dtinicio 
 2 FROM emp 
 3 ORDER BY dtinicio DESC; 
ENOME CARGO DEPTO_NUM DTINICIO 
---------- --------- --------- --------- 
PAULO CAIXA 20 12-JAN-83 
FABIO ANALISTA 20 09-DEC-82 
LUCIANO CAIXA 10 23-JAN-82 
RONALDO CAIXA 30 03-DEC-81 
JOSE ANALISTA 20 03-DEC-81 
CARLOS PRESIDENTE 10 17-NOV-81 
MARIA VENDEDOR 30 28-SEP-81 
... 
14 rows selected. 
Joins 
 Utilize uma junção para consultar dados de mais de 
uma tabela. 
 
 
 
 Especifique a condição de junção na cláusula 
WHERE. 
 Informe o nome da tabela junto com o nome da 
coluna, se tabelas diferentes possuírem colunas com 
os mesmos nomes. 
SELECT table1.column, table2.column 
FROM table1, table2 
WHERE table1.column1 = table2.column2; 
 
 
 
 
Criando Alias para Tabelas 
SQL> SELECT emp.enum, emp.enome, emp.depto_num, 
 2 depto.depto_num, depto.depto_loc 
 3 FROM emp, depto 
 4 WHERE emp.depto_num = depto.depto_num; 
SQL> SELECT e.enum, e.enome, e.depto_num, 
 2 d.depto_num, d.depto_loc 
 3 FROM emp e, depto d 
 4 WHERE e.depto_num = d.depto_num; 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
O que são Funções de Grupo? 
Funções de grupo 
operam em 
conjuntos de linhas, 
produzindo um 
resultado por grupo. 
EMP 
“o maior salário 
da tabela EMP” 
DEPTO_NUM SAL 
--------- --------- 
 10 2450 
 10 5000 
 10 1300 
 20 800 
 20 1100 
 20 3000 
 20 3000 
 20 2975 
 30 1600 
 30 2850 
 30 1250 
 30 950 
 30 1500 
 30 1250 
 MAX(SAL) 
--------- 
 5000 
 
 
 
 
 
AVG(SAL) MAX(SAL) MIN(SAL) SUM(SAL) 
-------- --------- --------- --------- 
 1400 1600 1250 5600 
SQL> SELECT AVG(sal), MAX(sal), 
 2 MIN(sal), SUM(sal) 
 3 FROM emp 
 4 WHERE cargo LIKE ‘VEND%'; 
Funções AVG e SUM 
Utilize o AVG e SUM apenas para dados 
numéricos 
 
 
 
 
 
SQL> SELECT MIN(dtinicio), MAX(dtinicio) 
 2 FROM emp; 
MIN(DTINI MAX(DTINI 
--------- --------- 
17-DEZ-80 12-JAN-83 
Funções MIN e MAX 
Utilize MIN e MAX para qualquer tipo de dado 
 
 
 
 
 
 
 COUNT(*) 
--------- 
 6 
SQL> SELECT COUNT(*) 
 2 FROM emp 
 3 WHERE depto_num = 30; 
Função COUNT 
COUNT(*) retorna o número de linhas na 
tabela 
 
 
 
 
 
COUNT(COMIS) 
------------ 
 4 
SQL> SELECT COUNT(comis) 
 2 FROM emp 
 3 WHERE depto_num = 30; 
Função COUNT 
COUNT(coluna) retorna o número de linhas 
não nulas da tabela 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Criando Grupos de Dados 
EMP 
“média salarial 
por 
departamento” 
 2916.6667 
 2175 
 1566.6667 
DEPTO_NUM SAL 
--------- --------- 
 10 2450 
 10 5000 
 10 1300 
 20 800 
 20 1100 
 20 3000 
 20 3000 
 20 2975 
 30 1600 
 30 2850 
 30 1250 
 30 950 
 30 1500 
 30 1250 
 
 
 DEPTO_NUM AVG(SAL) 
 --------- --------- 
 10 2916.6667 
 20 2175 
 30 1566.6667 
 
 
 
Criando Grupos de Dados: 
A Cláusula GROUP BY 
Divida as linhas de uma tabela em pequenos 
grupos usando a cláusula GROUP BY. 
SELECT column, group_function(column) 
FROM table 
[WHERE condition] 
[GROUP BY group_by_expression] 
[ORDER BY column]; 
 
 
SQL> SELECT AVG(sal) 
 2 FROM emp 
 3 GROUP BY depto_num; 
 
 
Colunas utilizadas em funções de grupo não 
precisam estar listadas no GROUP BY. 
 AVG(SAL) 
--------- 
2916.6667 
 2175 
1566.6667 
A Cláusula GROUP BY 
 
 
SQL> SELECT depto_num, cargo, sum(sal) 
 2 FROM emp 
 3 GROUP BY depto_num, cargo; 
 
 
Utilizando GROUP BY em 
Múltiplas Colunas 
DEPTO_NUM CARGO SUM(SAL) 
--------- --------- --------- 
 10 CAIXA 1300 
 10 GERENTE 2450 
 10 PRESIDENTE 5000 
 20 ANALISTA 6000 
 20 CAIXA 1900 
... 
9 rows selected. 
 
 
Subqueries 
A subquery (inner query) geralmente é 
executada antes da consulta principal. 
O resultado da subquery é, então, avaliado 
pelo da query principal (outer query). 
SELECT select_list 
FROM table 
WHERE expr operator 
 (SELECT select_list 
 FROM table); 
2975 
SQL> SELECT enome 
 2 FROM emp 
 3 WHERE sal > 
 4 (SELECT sal 
 5 FROM emp 
 6 WHERE enum=7566); 
 
 
 
 
 
Utilizando uma Subquery 
ENOME 
---------- 
CARLOS 
JOSE 
FABIO 
Regras para Subqueries 
Utilize subqueries entre parênteses. 
As subqueries vêem sempre à direita do 
operador de comparação. 
Não utiliza a cláusula ORDER BY em 
subqueries. 
Uma subquery retorna uam tabela sobre a 
qual pode-se realizar qualquer uma das 
operações vista anteriormente. 
240 
Stored Procedures 
 Procedimantos que permanecem 
armazenados no banco, de forma 
compilada. 
 Servem para executar alguma 
computaçãoquando invocados 
241 
Sintaxe 
CREATE OR REPLACE PROCEDURE NOME 
( NOME TIPO[,NOME TIPO] ) 
IS BEGIN 
 [DECLARE] 
 <CORPO> 
 COMMIT; 
EXCEPTION 
 WHEN OTHERS THEN 
 <CORPO> 
END NOME; 
/ 
242 
Sintaxe (exemplo) 
CREATE OR REPLACE PROCEDURE AJUSTE 
(VALOR REAL, CAD INTEGER) 
IS BEGIN 
 UPDATE acf_EMPREGADO SET salario=salario + 
 salario*VALOR WHERE cadastro=CAD; 
 COMMIT; 
EXCEPTION 
 WHEN OTHERS THEN 
 INSERT INTO acf_ERROS values(SYSDATE,'Erro na
 execucao de ajuste'); 
END AJUSTE; 
/ 
243 
Execução 
EXECUTE AJUSTE(0.1, 21); 
 
O procedimento é executado. Caso algum erro ocorra, 
então a tabela de erros será atualizada. 
244 
Exemplo 
CREATE OR REPLACE PROCEDURE Lista_Func 
 (codDepto llma_funcionarios.depto_func%TYPE) 
 
IS BEGIN 
 
 DECLARE 
 --cursor para guardar os funcionarios 
 CURSOR c_diario_func is 
 SELECT llma_funcionarios.cod_func, 
 llma_funcionarios.nome_func, 
 FROM llma_funcionarios 
 WHERE depto_func = codDepto; 
 
 --declaracao das variaveis do cursor 
 v_cod_func llma_funcionarios.cod_func%TYPE; 
 v_nome_func llma_funcionarios.nome_func%TYPE; 
 
245 
Procedures 
 Prodecures não retornam valores 
 A partir de uma procedure pode-se chamar 
outras procedures 
 Procedures são salvas em um arquivo .sql e 
compiladas no Oracle com o comando 
@caminho_completo do SQL Plus 
 Caso ocorra algum erro de compilação a 
procedure não funciona corretamente 
 Erros de compilação podem ser vistos com o 
comando show_errors do SQL Plus. 
246 
Triggers 
 Procedimantos especiais guardados no 
banco de forma compilada 
 Acionados automaticamente pelo banco 
quando sua condição de ativação for 
veradeira 
247 
Sintaxe 
CREATE OR REPLACE TRIGGER NOME 
CONDICAO DE ATIVACAO 
BEGIN 
 <CORPO> 
END; 
/ 
A CONDICAO DE ATIVACAO pode ser montada a partir de 
expressões lógicas: 
 
BEFORE DELETE ON NOME_TABELA 
 
ou 
 
AFTER DELETE OR INSERT OR UPDATE ON NOME_TABELA 
 
248 
Sintaxe (exemplo) 
CREATE OR REPLACE TRIGGER LOG_FUNCIONARIO 
BEFORE DELETE OR INSERT OR UPDATE ON acf_EMPREGADO 
BEGIN 
 INSERT INTO acf_LOG_funcionario 
 VALUES(SYSDATE,'Tabela modificada'); 
END; 
/ 
249 
Triggers 
 Triggers são salvas em um arquivo .sql e 
compiladas no Oracle com o comando 
@caminho_completo do SQL Plus 
 Caso ocorra algum erro de compilação a trigger 
não funciona corretamente 
 Erros de compilação podem ser vistos com o 
comando show_errors do SQL Plus. 
 Gatilhos podem ser utilizados para implementar 
regras de negócio