Slide Aula Sql

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Curso Preparatório 
Certificação
MTA 
Database 
Fundamentals
Olá!
Sou Luiz Santana seu Professor.
Você pode me encontrar no LinkeIn 
através do link abaixo: 
https://www.linkedin.com/in/luizfsantana/
2
Luiz Santana
▪ Certificações Microsoft
▪ MCP: Microsoft Certified Professional
▪ MTA: Microsoft Technology Associate - Database Fundamentals
▪ MCE: Microsoft Certified Educator
▪ CMIE: Certified Microsoft Innovative Educator
▪ Microsoft Certified: Azure Fundamentals
▪ MCT: Microsoft Certified Trainer 2020-2021
▪ MCSA SQL 2016 Database Development: 70761+70762
▪ 70-461: Querying Microsoft SQL Server 2012/2014
▪ Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals
▪ Microsoft Innovative Educator Expert 2020-2021
▪ Certificações Scrum
▪ SFC: Scrum Fundamentals Certified
▪ SFPC: Scrum Foundation Professional Certificate
33
▪ Formação
▫ ADS
▫ Pós-graduação em BD com ênfase em BI
▪ TI
▫ 8 Anos da área de Analytics
▫ Analista de Sistemas, DBA, Programador T-SQL, 
Engenheiro de Dados
▫ Professor de BD, NoSQL, T-SQL
▫ Instrutor de Certificação Microsoft
▪ Blog
▫ Consulta BD
▪ Empregos Atuais
▫ Engenheiro de dados Sênior
▫ Professor de banco de dados
Minhas Bagdes
44
Dicas de estudo – Rotina de estudo 
▪ Gerenciar tempo de estudo diário
▫ Tempo: 30 minutos a 1 hora por 
dia.
▫ Praticar é essencial para fixação 
do conteúdo.
▪ Perguntar sempre que tiver dúvida
▪ Trazer duvidas do trabalho ou sobre os 
assuntos abordados para a aula.
55
▪ Sites / blogs
▫ https://www.w3schools.com/sql/def
ault.asp
▫ https://consultabd.wordpress.com/
▫ https://www.dirceuresende.com/
▫ https://blogfabiano.com/
▫ https://www.fabriciolima.net/
▫ https://docs.microsoft.com/pt-
br/learn/
Dicas de estudo - Livros
▪ Microsoft Sql Server 2012 – Passo A 
Passo – Desenvolvedor
▪ SQL Server 2014 Para Iniciantes
▪ Microsoft – SQL Server 2014 Express –
Guia Prático e Interativo
66
▪ Banco de Dados: princípios e prática
▪ T- SQL Com Microsoft SQL Server 
2012 Express na Prática
▪ Microsoft Sql Server 2008: 
Fundamentos Em T-sql
Dicas de estudo - Aplicativos
▪ Manual SQL:
https://play.google.com/store/apps/details?id
=com.felipe.manualsql
▪ Learn SQL:
https://play.google.com/store/apps/details?id
=com.sololearn.sql
77
▪ Duolingo
https://play.google.com/store/apps/details?id
=com.duolingo&hl=pt_BR
▪ Trello
https://play.google.com/store/apps/details?id
=com.trello
“
Tente uma, duas, três vezes e se possível tente a
quarta, a quinta e quantas vezes for necessário. Só
não desista nas primeiras tentativas, a persistência é
amiga da conquista. Se você quer chegar a onde a
maioria não chega, faça o que a maioria não faz.
Bill Gates
8
Conteúdo do Curso
Conteúdo do curso
▪ Conceitos de bancos de dados
▪ Modelos de dados
▪ Modelo Relacional
▪ Entidade-Relacionamento
▪ Entidades
▪ Atributos
▪ Cardinalidades
▪ Normalização
▪ Instalando e acessando o SQL Server
1010
Conteúdo do curso
▪ Entender os tipos de dados 
▪ SQL
▪ Comandos SQL (DDL,DML,DQL,DTL,DQL)
▪ Índices e Schemas
▪ Desenvolvimento de consultas
▪ Funções SQL (texto, número, agregação e data)
▪ Programação T-SQL (Views, Procedures, Functions e Triggers)
▪ Conceitos básicos de administração de banco de dados
▪ Conceitos básicos de segurança de dados
▪ Agendando a prova
▪ Dicas da prova
▪ Simulados da prova
1111
Certificação
MTA
12
▪ Microsoft Technology Associate
▪ É um excelente ponto de partida para quem
esta iniciando no ramo da tecnologia ou
quer se certificar. As certificações MTA
abrangem conceitos teóricos e técnicos
fundamentais de uma determinada
tecnologia, avaliando melhorar sua
credibilidade técnica. Observação: Os
exames MTA não o qualificam o candidato a
receber o título MCP e também não são pré-
requisito para as certificações MCSA ou
MCSE.
MTA Database Fundamentals
13
▪ Areas: 
▫ Banco de dados
▫ Desenvolvimento
▫ Infraestrutura de TI
▪ Outras provas no link abaixo:
▪ https://www.microsoft.com/pt-
br/learning/mta-summary-
certification.aspx
▪ Teste 98-364 (entre 30 e 40 questões)
▪ Database Fundamentals
▪ Avalia os conhecimentos básicos e habilidades
com bancos de dados, conceitos de modelagem,
linguagem SQL e sobre o SGBD Microsoft SQL
Server.
▪ Idiomas: Inglês, chinês (simplificado), chinês
(tradicional), francês, alemão, italiano, japonês,
coreano, português (Brasil), russo, espanhol,
espanhol (América Latina)
▪ Preço: 77 dólares = 350 reais
▫ taxas de cartão (internacional)
▫ cotação do dólar
MTA Database Fundamentals
14
▪ Você é estudante ou instrutor?
▫ Inscreva-se para seu exame na 
Certiport.
▪ Não é mais estudante, mas tem interesse 
em tecnologia? 
▫ Registre-se com a Pearson VUE
▪ A prova pode ser feita online ou presencial 
(verificar se existe um centro de aplicação 
no seu estado)
▪ Site Microsoft sobre a certificação
▫ https://www.microsoft.com/pt-
BR/learning/exam-98-364.aspx
▪ Aprovação a partir de 70% de acertos.
▪ Habilidades medidas
▪ Este exame mede sua habilidade em executar as
tarefas técnicas listadas ao lado.
▪ As porcentagens indicam o peso relativo de cada
tópico principal no exame. Quanto mais alta a
porcentagem, mais perguntas você verá nessa
área.
▪ As perguntas podem testar, mas não estarão
limitadas aos tópicos descritos.
MTA Database Fundamentals
15
▪ O que vai ser contemplado na prova
▫ Compreendendo os principais
conceitos de bancos de dados (20-
25%)
▫ Criar objetos do banco de dados (20-
25%)
▫ Manipular dados (25-30%)
▫ Entender armazenamento de dados
(15-20%)
▫ Administrar um Banco de dados (10-
15%)
▪ Compreendendo os principais conceitos de bancos de dados (20-25%)
▫ Compreender como os dados são armazenados em tabelas
▫ Compreender o que é uma tabela e como ela se relaciona com os dados que serão armazenados no
banco de dados, colunas/campos, linhas/registros
▫ Compreender os conceitos de banco de dados relacional
▫ Compreender o que é um banco de dados relacional, a necessidade de sistemas de gestão de banco
de dados relacional (RDBMS ou SGBDs) e como as relações são estabelecidas
▫ Compreender a linguagem de manipulação de dados (DML)
▫ Compreender o que é DML e qual a sua função em bancos de dados
▫ Compreender a linguagem de definição de dados (DDL)
▫ Compreender como o T-SQL pode ser usado para criar objetos de bancos de dados, como tabelas e
exibições
MTA Database Fundamentals
16
▪ Criar objetos do banco de dados (20-25%)
▫ Escolher tipos de dados
▫ Compreender o que são tipos de dados, por que eles são importantes e como eles afetam os
requerimentos de armazenamento
▫ Compreender tabelas e como criá-las
▫ Propósito das tabelas; criar tabelas em um banco de dados usando a sintaxe ANSI SQL apropriada
▫ Criar exibições
▫ Compreender como usar as exibições e como criar exibições usando T-SQL ou um designer gráfico
▫ Criar criar procedimentos e funções armazenados
▫ Selecionar, inserir, atualizar ou excluir dados
MTA Database Fundamentals
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▪ Manipular dados (25-30%)
▫ Selecionar dados
▫ Utilizar consultas SELECT para extrair dados de uma tabela, extrair dados usando junções, combinar
conjuntos de resultados usando UNION e INTERSECT
▫ Inserir dados
▫ Compreender como os dados são inseridos em um banco de dados, como usar afirmações INSERT
▫ Atualizar dados
▫ Compreender como os dados são atualizados em um banco de dados e como escrever os dados
atualizados usando as afirmações UPDATE apropriadas, atualizar usando uma tabela
▫ Excluir tabela
▫ Excluir dados de uma ou várias tabelas, garantir a integridade dos dados e integridade referencial
usando transações
MTA Database Fundamentals
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▪ Entender armazenamento de dados (15-20%)
▫ Entender a normalização
▫ Entender as razões para normalização, os cinco níveis mais comuns de normalização, como
normalizar um banco de dados para a terceira forma normal
▫ Entender chaves primárias, estrangeiras e compostas
▫ Entender a razão para chaves em um banco de dados, escolher as chaves primárias apropriadas,
selecionaro tipo de dado apropriado para as chaves, selecionar os campos apropriados para chaves
compostas, entender a relação entre chaves primárias e estrangeiras
▫ Entender índices
▫ Entender índices clusterizados e não clusterizados e seus fins em um banco de dados
MTA Database Fundamentals
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▪ Administrar um Banco de dados (10-15%)
▫ Entender os conceitos de segurança de banco de dados
▫ Entender a necessidade de proteger um banco de dados, quais objetos podem ser protegidos, quais
objetos devem ser protegidos, contas de usuários e funções
▫ Entender os backups e restauração de bancos de dados
▫ Entender os diversos tipos de backup, como completo e incremental, a importância dos backups,
como restaurar um banco de dados
MTA Database Fundamentals
20
Conceitos 
de banco 
de dados
21
Banco de Dados: é um conjunto organizado
de dados, tipicamente armazenado em
formato eletrônico.
Ele nos permite dar entrada, organizar e
recuperar dados rapidamente. Bancos de
dados tradicionais são organizados por
campos, registros e arquivos.
Simplificando, um banco de dados é um
local de armazenamento de diversas
informações.
Banco de dados
Ex.: Para entender melhor o que é um
banco de dados, considere lista de
contatos do celular como um exemplo
simples.
Dentro da lista telefônica, você teria uma
lista de registros - cada registro um
contendo um nome, número de telefone,
tipo de contato e etc. Estas informações
únicas (nome, tipo de contato, número de
telefone). Tudo isso é armazenado em
formato de um arquivo dentro do celular.
22
Existem três tipos de bancos de dados com os quais você deve
estar familiarizado para fazer a escolha apropriada ao
desenvolver suas próprias tabelas de banco de dados:
• Bancos de dados de tipo plano (flat-type databases)
• Bancos de dados hierárquicos (Hierarchical databases)
• Bancos de dados relacionais (Relational databases)
Cada tipo de banco de dados possui seus próprios recursos de
design importantes.
Tipos de banco de dados
23
Entendendo Bancos de dados de tipo plano
Bancos de dados de tipo plano são simplistas
em design. Eles são mais comumente usados
em formatos de texto simples. Como o propósito
deles é manter um registro por linha, eles
tornam o acesso, o desempenho e as consultas
muito rápidos.
Um exemplo desse tipo de banco de dados
seria o que você encontraria em um arquivo .txt,
.csv ou .ini.
Flat-type databases
24
Bancos de dados desse tipo são considerados
“planos” porque são tabelas bidimensionais
consistindo de linhas e colunas. Cada coluna
pode ser referida como um campo (como o
sobrenome de uma pessoa ou o número de
identificação de um produto) e cada linha pode
ser referida como um registro (como as
informações de uma pessoa ou de um produto).
Um banco de dados hierárquico é semelhante a
uma estrutura em árvore (como uma árvore
genealógica). Nesse banco de dados, cada
tabela “pai” pode ter vários filhos, mas cada filho
pode ter apenas um pai.
Se várias dessas tabelas estiverem vinculadas,
as tabelas do banco de dados começarão a
formar uma estrutura de árvore na qual cada pai
pode ter múltiplas tabelas filho e cada tabela
filho, por sua vez, podem ter seus próprios
filhos, mas nenhuma tabela filho única terá mais
de um pai.
Hierarchical databases
25
Um banco de dados relacional é semelhante a um banco de
dados hierárquico. Diferentemente dos bancos de dados
hierárquicos, no banco relacional, uma tabela em um banco
de dados relacional pode ter vários pais.
Um exemplo de banco de dados relacional é mostrado na
imagem ao lado. A primeira tabela pai mostra os vendedores
dentro de uma empresa e a segunda tabela pai lista quais
modelos de produtos são vendidos pela empresa.
Enquanto isso, a tabela filho lista os clientes que compraram
modelos da empresa; essa tabela filho é vinculada à primeira
tabela pai pelo SalesNum e à segunda tabela pai pelo Model.
Essa tabalea mostra os produtos que o cliente comprou e o
vendedor que realizou a venda.
Relational databases
26
Modelo de Dados
▪ Um modelo de dados mostra a estrutura lógica de
um banco de dados, incluindo as relações e
restrições que determinam como os dados podem
ser armazenados e acessados.
2727
Modelo 
Relacional
28
O modelo relacional é um modelo de dados
representativos que se baseia no princípio em
que todos os dados estão guardados em
tabelas. Toda sua definição e teoria é baseada
na lógica de predicados e na teoria dos
conjuntos.
O conceito foi criado por Edgar Frank Codd em
1970, sendo descrito no artigo "Modelo
relacional de dados para grandes bancos de
dados compartilhados". Na verdade, o modelo
relacional foi o primeiro modelo de dados
descrito teoricamente.
Visão histórica do modelo de dados Relacional
O modelo relacional foi mantido e
aprimorado por Chris Date e Hugh
Darwen como um modelo geral de dados.
No Terceiro Manifesto (1995) eles
mostraram como o modelo relacional
pode ser estendido com características de
orientação a objeto sem comprometer os
seus princípios fundamentais.
29
Este modelo se preocupa com a
descrição das tabelas, linhas e colunas.
▪ Tabela – Local onde serão
armazenados todos os dados
informados ao banco. Dentro da
tabela estão contidos as linhas e as
colunas. As tabelas se relacionam
entre si, pode haver dezenas de
relações dependendo de como o
banco foi modelado.
Estrutura do modelo de dados Relacional
▪ Coluna - Também chamado de
atributo, é a característica única da
tabela. Cada coluna deve ter um tipo
de dado que será o formato do dado
ela armazenará as informações (texto,
valor numérico, imagem, etc.).
▪ Linha - São os registros que foram
armazenados na tabela. Também pode
ser chamada de tupla ou dado.
30
Estrutura modelo de dados relacional 
31
32
Modelo
Entidade - Relacionamento
▪ Foi definido por Peter Chen em 1976;
▪ É chamado de “meta-modelo”;
▪ Permite obter resultados e esquemas
puramente conceituais sobre o
negócio a ser modelado;
▪ Permite retratar a realidade
compreendendo o negócio através de
seus dados.
Entidade Relacionamento
▪ Os objetos são classificados em 
dois grupos:
▫ Entidades – Representadas 
por um retângulo
▫ Relacionamentos –
Representados por um 
losango
33
Estrutura modelo de ER
34
35
Entidade
▪ Entidade: Representação abstrata dos objetos
do mundo real
▫ São objetos que existem no negócio;
▫ Descrevem o negócio em si;
▫ Possui um significado próprio;
▫ É a representação de uma Classe de
dados do negócio;
Entidade
36
▫ Conjunto de objetos sobre os quais se
deseja manter informações no banco de
dados.
▫ Sua representação gráfica é feita através
de um retângulo com seu nome no
interior. O nome deve ficar no singular.
▫ Uma entidade pode ser um objeto
concreto, um fato, ou ainda um evento
que desejamos registrar e que possui
características próprias. Ex.: Pessoa,
Funcionário, Venda, Lista de produtos.
Entidades
37
▪ Sua existência independe da entidade relacionada.
Entidade Fortes
38
▪ Sua existência depende da entidade relacionada.
Entidade Fraca
39
▪ Quando uma entidade pode ser
subdividida ou agrupada em virtude
da proximidade de suas
características (atributos ou colunas).
▪ Existem dois tipos de
Generalização/Especialização:
▪ Total (representada pela letra t)
▪ Parcial (representada pela letra
p).
Generalização / Especialização
40
▪ Generalização: Quando duas entidades
podem ser agrupadas, em virtude de
suas semelhanças (atributos em
comum), gerando uma superentidade.
▪ Ex.: As duas entidades tem em comum
os atributos email, endereco,
telefone,midias sociais e etc…
Generalização
41
Especialização
▪ Especialização: Quando uma entidade
pode ser subdividida, herdando
atributos da entidade genérica e,
juntamente com seus atributos
específicos, compor a sua lista de
atributos.
42
▪ Relacionamentos NxN entre duas ou mais
tabelas pode ser chamado informalmente de
Tabela associativa.
▪ Uma tabela associativapode conter duas ou
mais tabelas referenciando os atributos
identificadores de cada tabela relacionada.
▪ Sua representação é feita a partir de um
retângulo colocado ao redor do losango do
relacionamento.
Entidade Associativa
43
44
Relacionamento
Relacionamento: É o fato que liga dois
objetos (entidades) no mundo real.
Exemplos:
1. As Pessoas Moram em Apartamentos;
2. Os Apartamentos Formam Condomínios;
3. Os Condomínios Localizam-se em
logradouros (Ruas ou Avenidas);
4. Os logradouros Estão em uma Cidade.
Relacionamento
▪ Através de um losango com o verbo no
interior e arestas que ligam as
entidades relacionadas.
45
▪ Relacionamento Binário
▪ São aqueles que envolvem duas ocorrências entidades.
Classificação dos Relacionamentos
46
▪ Relacionamento Ternário.
▫ São aqueles que envolvem três ocorrências de
entidades.
▫ Alguns relacionamentos ternários podem ser
convertidos em dois relacionamentos binários.
▫ Relacionamento ternário ou de maior grau não são
frequentes.
▫ Relacionamento Ternário PODE estar ocultando uma
ENTIDADE não percebida, concentrando sobre si
relacionamento com os demais. O fato (ou ação) que
liga as três entidades tende a tornar-se uma tabela
contendo referência das tabelas relacionadas. Esta
tabela pode ser chamada de entidade associativa.
Classificação dos Relacionamentos
47
▪ Denominamos de auto-relacionamento
quando uma entidade está associada a
uma ou mais ocorrências da mesma
entidade, ou seja, quando a entidade se
relaciona com ela mesma.
▪ Ex: Funcionário (gerente) chefia
Funcionário (analista).
Auto relacionamento
48
49
Atributos
São propriedades da entidade. Os atributos
podem ser classificados como:
▪ Simples;
▪ Composto;
▪ Opcional;
▪ Multivalorado;
▪ Determinante;
Atributos
67
▪ São atributos que podem assumir
apenas um valor por ocorrência.
▪ Também são chamados de
Monovalorados.
▪ Ex.: Atributo nome somente receberá
um valor por Cliente.
Atributos Simples
51
▪ São atributos que podem ser divididos em outros
atributos. O atributo origem contém atributos
embutidos nele, ou seja, este atributo é
composto por mais informações. Na modelagem
ele é decomposto em atributos da própria
entidade.
Atributos Compostos
52
▪ São atributos que não possuem a
obrigatoriedade de ocorrência
(preenchimento).
▪ Ex.: Para ser um funcionário não é
obrigatório o preenchimento da CNH,
supondo que existam funcionários sem
carteira de habilitação.
Atributos Opcionais
53
▪ São atributos que podem assumir mais de um
valor por ocorrência.
▪ Quando um atributo começa a ter
características de uma entidade, ou seja,
começa a ter atributos que o caracterizam como
tabela.
▪ Os atributos multivalorados são convertidos em
uma nova entidade e contém um atributo que
faz relação com sua tabela de origem.
Atributos Multivalorados
54
▪ É um atributo ou conjunto de atributos que têm
a capacidade de identificar unicamente uma
ocorrência em uma entidade.
▪ Também são conhecidos como identificadores
ou chaves primárias.
▪ Os atributos determinantes ainda podem ser
classificados como simples ou compostos.
Atributos Determinantes
55
56
Cardinalidade
É o número de ocorrências (vezes) que uma
entidade A que está associado com
ocorrências de uma entidade B.
▪ Há três tipos:
▫ Um-para-Um;
▫ Um-para-Muitos ou Muitos-para-Um;
▫ Muitos-para-Muitos;
Cardinalidade
▪ Cardinalidade Máxima: Número
máximo de vezes que uma entidade A
pode ocorrer em B. Podendo assumir o
valor de 1 ou N.
▪ Cardinalidade Mínima: Número mínimo
de vezes que uma entidade A pode
ocorrer em B. Podendo assumir o valor
de 0 ou 1.
▪ As cardinalidades são informadas
inversamente.
57
Cardinalidade
58
▪ Relacionamento de Um-para-Um (1 X
1): Cada elemento de uma entidade A
relaciona-se com um e somente um
elemento da entidade B e vice-versa.
▪ Nesse tipo de relacionamento a
cardinalidade mínima influência na
modelagem.
Cardinalidade
▪ Relacionamento de Um-para-Muitos (1
X N) ou Muitos-para-Um (N X 1): Um
elemento de uma entidade A pode se
relacionar com mais de um elemento da
entidade B e B somente com 1 de A.
▫ OBS: Durante este tipo de
normalização é definido em que
tabela receberá a chave
estrangeira (referência de chave
primária de outra tabela).
Normalmente na tabela que
recebe a cardinalidade máxima N.
59
▪ Relacionamento de Muitos-para-Muitos
(N x N): Vários elementos de uma
entidade A podem se relacionar com
vários elementos de uma entidade B e
vice-versa.
▫ Nesse tipo de relacionamento uma
nova entidade é criada para
armazenar dados das entidades
que estavam se relacionando
inicialmente.
Cardinalidade
▪ Na nova entidade criada deve haver as
chaves primárias das tabelas de
origem, ou seja, criando uma
associação entres as entidades
originais. Na nova tabela elas podem
ser tanto chaves primárias quanto
chaves estrangeiras.
▪ Boa prática: criar na nova tabela um
campo para tornar-se chave primária,
deixando os campos de referência
apenas como chave estrangeira.
60
Cardinalidade
61
Relacionamento 1 x 1
Cardinalidade
62
Relacionamento 1 X N ou N X 1
Cardinalidade
63
Relacionamento N X N
1. Perguntar quantas vezes a entidade A
se relaciona com a entidade B e vice
versa.
2. Em todo relacionamento 1 x N ou N x
1, a chave estrangeira sempre é
adicionada na entidade que possuir
cardinalidade máxima N.
Cardinalidade - Dicas
3. No relacionamento N x N as chaves
estrangeiras caem na nova entidade
criada. Essas chaves estrangeiras
podem ser ou não chaves primarias
nessa nova entidade.
4. No relacionamento 1 x 1 as entidades
podem ser unificadas em uma só ou
virar um relacionamento parecido com
o relacionamento 1 x N. Verificar as
cardinalidades mínimas elas indicaram
como ficará a tabela.
64
Cardinalidade em Relacionamentos Binários
58
Cardinalidade em Relacionamentos Ternários
59
67
68
Normalização
Processo de eliminação de dados redundantes de
determinado domínio (ou negocio), para obter maior
eficiência, confiabilidade e a integridade dos dados.
A normalização por definição, é o processo de
organizar dados para reduzir a redundância, dividindo
um banco de dados em duas ou mais tabelas e em
seguida definindo as relações entre elas.
O objetivo dessa operação é isolar os dados de modo
que adições, exclusões e modificações que ocorrem
em cada campo possam ser feitas em uma tabela e
depois propagadas em todo o restante do banco de
dados usando esses relacionamentos definidos.
Normalização
Na normalização aplica-se as formas
normais (ou seja regras de normalização),
para as melhor modelagem do domínio.
Existe atualmente 7 formas normais: 1ª
FN, 2ª FN, 3ª FN, Boyce-Codd FN, 4ª FN,
5ª FN, 6ª FN ou chave-dominio.
Modelando as entidades até a 3ª FN,
pode-se obter um banco bem normalizado
e consistente.
69
1. Tradução inicial de entidades e respectivos atributos
2. Tradução de relacionamentos e respectivos atributos
3. Tradução de generalizações e especializações
Passos para Transformação
70
▫ Cada entidade é traduzida para uma
tabela.
▫ Cada atributo da entidade constituirá
um campo da tabela criada.
▫ O atributo identificador da cada
entidade corresponde à chave
primária da tabela criada.
Passo 1: Tradução inicial de entidades e respectivos atributos
71
▪ Atributo multivalorado
▫ Cria-se uma tabela para cada
atributo multivalorado.
▫ A tabela contém um campo para
cada atributo multivalorado
▫ A tabela deve conter um campo
correspondente à chave primária da
entidade a que o atributo pertencia
(chave estrangeira).
Passo 1: Tradução inicial de entidades e respectivos atributos
72
▪ Atributo composto
▫ Incluir cada atributo como campo da
própria tabela.
Transformação do modelo conceitual em fisico
73
▪ Relacionamento
▫ A regra de tradução a ser adotada é
determinada pelas cardinalidades
mínima e máxima das entidades que
participam do relacionamento.
▪ Tipos de tradução:
▫ Tabela associativa▫ Atributo referência em outra entidade
▫ Fusão de tabelas de entidades
Passo 2: Tradução de relacionamentos e respectivos atributos
74
▪ Tabela Associativa
▫ Quando as entidades associadas tem
cardinalidade NxN.
▫ O relacionamento é traduzido em
uma tabela (tabela associativa).
▫ A tabela criada deve conter os
atributos identificadores das
entidades relacionadas (tabelas
de origem) e os atributos do
relacionamento.
▪ Tabela Associativa. Perceba que após a nova
tabela ser criada, as cardinalidades com as
tabelas de origem passam a ser 1 x N e N x 1.
Passo 2: Tradução de relacionamentos e respectivos atributos
75
▪ Atributo referência em outra entidade.
▪ Quando uma das entidades associadas tem
cardinalidade 1xN ou Nx1.
▫ Ocorre a inclusão da chave primária da
tabela que possui cardinalidade
máxima 1 na tabela que possui
cardinalidade máxima N. Assim
fazendo referencia a sua tabela de
origem.
▫ Esse atributo adicionado na outra
tabela é denominado chave
estrangeira.
Passo 2: Tradução de relacionamentos e respectivos atributos
76
▪ Fusão de tabelas de entidades
▪ Quando o relacionamento é do tipo (1,1) x
(1,1), ou seja, máximas e mínimas iguais, as
entidades envolvidas no relacionamento são
fundidas em uma única tabela.
▪ Quando as cardinalidades são 1 x 1 porém
as cardinalidades mínimas são diferentes
(ex: 1,1 x 0,1), uma chave estrangeira é
adicionada na entidade fraca. Como no
exemplo ao lado.
Passo 2: Tradução de relacionamentos e respectivos atributos
77
▪ Relacionamento Ternário
▪ O relacionamento é transformado em uma
tabela, relacionada às outras tabelas através
de relacionamentos binários.
▪ São empregadas as regras de transformação
aplicadas a relacionamentos binários.
▪ O fato ou ação que une as três entidades,
tende a tornar-se uma tabela de ligação (ou
associação), contendo atributos chaves das
demais.
Passo 2: Tradução de relacionamentos e respectivos atributos
78
Passo 2: Tradução de relacionamentos e respectivos atributos
79
▪ Tipos de tradução
1. Criar uma única tabela para toda 
hierarquia de 
generalização/especialização.
2. Criar uma tabela para a entidade 
genérica e uma tabela para cada 
entidade especializada.
3. Criar uma tabela para cada 
entidade especializada 
Passo 3: Tradução de generalizações e especializações
80
▪ Criar uma única tabela para toda
hierarquia de entidades
generalização/especialização
Passo 3: Tradução de generalizações e especializações
81
▪ Criar uma tabela para a entidade
genérica e uma tabela para cada
entidade especializada
Passo 3: Tradução de generalizações e especializações
82
▪ Criar uma tabela para cada entidade
especializada, colocando em cada
tabela os atributos da entidade genérica.
Passo 3: Tradução de generalizações e especializações
83
Formas Normais
1ª FN – Tem como objetivo:
1. Identificar as entidades;
2. Adicionar atributos
identificadores;
3. Eliminar conjunto de dados
repetidos:
1. Eliminar dos atributos
multivalorado
2. Atributos compostos.
4. Não possuir tabelas
aninhadas.
2ª FN – Tem como objetivo:
1. Encontrar-se na 1FN.
2. Verificar a existência de
dependência Funcional
1. Dependência
funcional total.
2. Dependência
funcional parcial.
3ª FN – Tem como objetivo:
1. Encontrar-se na 2FN.
2. Eliminar dependências transitiva.
84
▪ A tela ao lado contém os registros dos
alunos e os cursos em que ele se
matriculou.
▪ VL. TABELA é o valor padrão do curso na
data da matricula.
▪ VL. PAGO é o valor efetivamente pago
pelo aluno decorrente de negociação de
desconto.
Aplicando engenharia reversa
85
▪ Esquema descrevendo os dados do aluno em uma tabela não normalizada:
▪ A tabela é considerada não normalizada porque apresenta redundância de dados ,
conforme observado no tabela com dados abaixo, outras situações que contrariam as
regras das formas normais.
▪ Tabela com os registros dos alunos:
Aplicando engenharia reversa
86
▪ Constrói-se uma tabela para cada atributo multivalorado e para cada tabela
aninhada.
▪ Cada atributo composto é decomposto em atributos na própria tabela. Os atributos da
tabela aninhada também podem ser representados como atributos multivalorados
Primeira Forma Normal (1FN)
87
▪ Constrói-se uma tabela para cada atributo multivalorado e para cada tabela
aninhada.
Primeira Forma Normal (1FN)
88
▪ Cada atributo composto é decomposto em atributos na própria tabela.
Primeira Forma Normal (1FN)
89
▪ Tabelas normalizadas na 1FN.
Primeira Forma Normal (1FN)
90
▪ Dependência Funcional
▪ Estabelece uma relação de atributos dentro da tabela. A dependência mais comum é
a funcional. A dependência funcional acontece sempre quando um atributo determina
outro.
▫ Ex: Código do cliente > Nome do cliente
▫ Lê - se:
▫ Para descobrirmos o nome do cliente (dentro de um conjunto de clientes),
primeiramente precisamos saber qual é o código dele. Assim, o
campo/atributo nome é dependente do campo/atributo código.
Segunda Forma Normal (2FN) – Dependência Funcional
91
Segunda Forma Normal (2FN) – Dependência Funcional
92
▪ Ocorre quando um ou mais atributos de uma entidade dependem totalmente da
chave primária composta (2 ou mais chaves primárias). Na tabela com esta
dependência deve apenas conter os atributos que dependem das 2 PKs.
Segunda Forma Normal (2FN) - Dependência Funcional Total
93
▪ Quando os atributos apenas dependem de sua chave primária. Constrói-se uma
tabela para acomodar as dependências funcionais parciais.
Segunda Forma Normal (2FN) - Dependência Funcional Parcial
94
▪ Tabelas normalizadas na 2FN.
Segunda Forma Normal (2FN)
95
▪ Ocorre quando um coluna não chave primária depende funcionalmente de outra
coluna (ou colunas) não chave primária. Constrói-se uma nova tabela para a
dependência transitiva.
Terceira Forma Normal (3FN) - Dependência Transitiva
96
▪ Tabelas normalizadas na 3FN.
Terceira Forma Normal (3FN)
97
Tabelas Normalizadas
98
Tabelas Normalizadas
99
Exercício 01 – Marque as entidades na lista abaixo.
100
Exercício 02 – Identifique as possíveis entidades para as seguintes 
organizações:
▪ Escola: aluno, professor, pessoa, disciplina, classe, turma, curso, sala...
▪ Aeroporto: pessoa, pf, pj, destino, origem, voo, funcionarios , check-in,
despaço...
▪ Hospital: pessoa, paciente, funcionarios, consulta, acompanhante,
consultorio, função...
▪ Hotel: pessoa, cliente , funcionarios, quartos, reserva, serviços, planos
de reserva...
▪ Time: pessoas, tecnico, jogadores, posição, funcionários, funções,
jogos...
101
Exercício 03 – Represente as entidades e os relacionamentos do 
seguinte cenário:
Os livros são escritos por pelo menos um autor. Um autor pode escrever vários 
livros.
Do livro deverá ser armazenado o título, o código ISBN, o número e o ano da 
edição.
Dos autores deve-se armazenar: um código, nome, data de nascimento, país de 
origem, titulação
Um livro é publicado por apenas uma editora, desta deve ser armazenado: nome, 
cidade, UF, e-mail e todos os telefones de contato.
102
Exercício 04 – Represente as entidades e os relacionamentos do seguinte 
caso:
Um funcionário deve ter somente uma profissão.
Um funcionário é designado para trabalhar em apenas um departamento. Um departamento
pode estar em diversas Filiais. Cada filial é situada em alguma unidade da federativa do Brasil,
podendo ter uma unidade da federativa com mais de uma filial.
Do Funcionário deve-se armazenar: Matricula, nome e salário.
Da profissão deve-se armazenar: código e descrição
Do departamento deve-se armazenar o nome e a sigla do departamento.
Da filial deve-se armazenar o endereço e os telefones.
Da unidade da federativa deve-se armazenar a sigla e o nome.
103
Exercício 05 – Construir um projeto de banco de dados
Construa um diagrama ER (apenas entidades e relacionamentos com cardinalidades máximas e mínimas) para
a Locadora de vídeos descrita abaixo.
A locadora trabalha com a locação de vídeos nacionaise internacionais. Em uma entrevista com o gerente da
locadora resultou nas seguintes informações:
Os filmes devem ser locados por clientes previamente cadastrados.
O cliente pode locar quantos filmes quiser.
O filme pertence a uma determinada categoria (Drama, Ação, Aventura, etc.)
Os filmes são gravados em mídias que possuem um código de identificação. Um filme pode ser gravado em
várias mídias, mas uma mídia só pode conter um filme.
Cada mídia pode estar locada para no máximo um cliente em um determinado tempo, mas um cliente pode
alugar diversas mídias.
Em uma locação pode haver várias mídias assim como ,uma mídia pode estar em várias locações.
104
Exercício 06 – Construir um projeto de banco de dados
Utilizando o BRModelo modele o negócio. Aplicar as 3 FN (Formas Normais).
Uma floricultura deseja informatizar suas operações. Inicialmente, deseja manter um cadastro de todos os
seus clientes, armazenando informações como: RG, CPF, nome, telefone, e-mail e endereço. Dos produtos
vendidos deve-se armazenar: nome do produto, código da categoria, descrição da categoria, preço unitário,
preço de venda, quantidade em estoque (ex: 10 unidades), quantidade de itens (que estão sendo
comprados). Também é necessário um cadastro dos vendedores contendo os atributos: matricula, nome,
rg, cpf, endereço, salário, e-mail, telefone, data de admissão, data de demissão e cargo. Durante a
conversa com o dono da floricultura, ele informou que deseja flexibilizar para o cliente ter várias opções de
pagamento, da forma de pagamento deve-se armazenar os seguintes campos: código, sigla, descrição.
Quando um pedido é realizado alguns dados são armazenados como: código da nota, data do pedido, além
de outros que podem surgir a partir da relação entre as entidades.
Continuação das regras no próximo slides.
105
Exercício 06 – Construir um projeto de banco de dados
Lembrar que:
a) Um cliente pode fazer vários pedidos, porém um pedido somente pode pertencer a um cliente
b) Um produto pode estar em vários pedidos, e este pedido pode conter vários produtos
c) Um vendedor pode liberar vários pedidos. Um determinado pedido somente pode ser liberado por um
vendedor
d) Um pedido pode ter várias formas de pagamento. Uma forma de pagamento pode ser utilizada em vários
pedidos;
e) Um produto pode ter apenas uma categoria. Uma categoria pode estar em diversos produtos.
106
Exercício 07 – Construir um projeto de banco de dados
Uma empresa deseja contratar os
seus serviços para desenvolver
um banco de dados com o
objetivo de controlar os contratos
de fornecimento de músicos para
festividades. Sendo o controle
atual feito na planilha eletrônica
ao lado, aplique as três formas
normais. Leve em consideração
se é um musico solo ou uma
banda.
107
Nr_Contrato Número do contrato
Dt_Contrato Data do contrato
Hr_Duracao Duração em horas da festividade
CNPJ_Contratante CNPJ do contratante
Nm_Contratante Nome do contratante
End_Contratante Endereço do contratante
Tl_Contratante Telefone fixo do contratante
Cd_Musico Códigos dos músicos contratados
Nm_Musico Nomes dos músicos contratados
Cd_Funcao_Mus Códigos das funções do músico no contrato
Nm_Funcao_Mus Nomes das funções do músico no contrato
Vl_Musico Valor do músico no contrato)
Exercício 08 – Construir um projeto de banco de dados
Uma prefeitura deseja controlar os eventos de shows que realiza.
Os eventos são identificados por um código e um nome. Cada evento é realizado em
apenas um local e uma data especifica. Do local deve armazenar nome do local, cidade,
estado e bairro.
Cada evento é controlado por apenas um organizador.
Os organizadores de eventos serão previamente cadastros pela prefeitura os seguintes
dados: matricula, nome e telefone.
De um evento podem participar vários artistas, que deverão ser cadastrados na
prefeitura, onde deverá constar um código para cada artista, seu nome e cpf.
A prefeitura deseja registrar o cachê pago a cada artista por evento. Aonde existe um
vinculo entre artista e evento.
Cada artista tem apenas um estilo musical.
108
Exercício 09 – Construir um projeto de banco de dados
Uma instituição deseja desenvolver um aplicativo para otimizar as orientações que os professores dão aos alunos para
elaboração do TCC. Elabore um DER que atenda a seguintes regras estabelecidas:
Cada aluno está vinculado a um único curso e só tem um professor orientador.
A orientação são os encontros realizados entre o aluno e o professor. Cada encontro da orientação so pode conter um
professor e um aluno em uma determinada hora e data. O objetivo desta tabela é registrar todos os encontros feitos.
Em cada orientação realizada pode ser recomendado a leitura de vários artigos. Dos artigos deve-se armazenar o título, o
ano de publicação e os autores.
Das orientações deseja-se armazenar a data da orientação, hora de inicio , hora de fim , orientando e o orientador.
Dos orientandos deve-se armazenar o número da matricula, o nome, os telefones de contato e o e-mail.
Do orientador será armazenado o CPF, nome, titulação, telefones de contato e o e-mail.
Dos cursos deve-se registrar o nome do curso e a portaria de funcionamento do curso (número, data da portaria e data da
publicação no DOU).
Obs.: Utilizar generalização / especialização. Aluno e Professor se relacionam mais de uma vez neste modelo.
109
Microsoft 
SQL Server
110
SGBD ou Sistema de Gerenciamento de Banco
de Dados: São softwares que tem como
principal finalidade a manipulação e
gerenciamento de informações armazenadas no
banco de dados.
Entre seus principais objetivos esta o
armazenamento e segurança dos dados,
geração e recuperação de arquivos, prevenção
de anormalidades, entre outras funcionalidades.
Atualmente no ranking do DB Engines existem 
cerca de 358 SGBD's. 
Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados
As empresas levam em consideração
alguns requisitos na hora de escolher seus
SGBD's, sendo alguns deles:
▪ Tempo de resposta;
▪ Segurança;
▪ Preço;
▪ Suporte;
▪ Compatibilidade com a nuvem;
▪ Quantidade de profissionais disponíveis
no mercado.
▪ Entre outras funcionalidades.
111
Principais SGBD's do mercado – db-engines 
(https://db-engines.com/en/ranking): 
1. Oracle
2. MySQL
3. Microsoft SQL Server
4. PostgreSQL
5. MongoDB
6. IBM Db2
7. Redis
8. ElasticSearch
9. SQLite
TOP 21 – DB Engines
10. Cassandra
11. Microsoft Access
12. MariaDB
13. Splunk
14. Teradata
15. Hive
16. Amazon Dynamo
17. Microsoft Azure SQL Database
18. SAP Adaptive Server
19. SAP HANA
20. Solr
21. Neo4j
112
É um sistema gerenciador de Banco de dados
relacional (SGBD) desenvolvido e mantido pela
Microsoft.
Suas linguagens de consulta primárias são
Transact-SQL (T-SQL) e ANSI SQL.
Distribuído em diferentes edições e com várias
ferramentas integradas, esse banco é capaz de
atender às demandas desde os mais simples
negócios até os mais complexos cenários que
lidam com grande volume de dados.
Microsoft SQL Server
Antigamente o SQL Server era apenas utilizado
para armazenamento de dados relacionais.
Essencialmente nesse modelo você armazena
dados estruturados no formato tabular (linhas e
colunas).
Atualmente o SQL Server passou a ser uma
PLATAFORMA DE SERVIÇOS DE DADOS.
Seus serviços foram ampliados para atender as
mais variadas áreas que utilizam dados como
Banco de dados Relacionais, Business
Intelligence, Data Mining, Machine Learning,
ETL/ELT, Big Data, Data Science.
113
É disponibilizado nas versões:
▪ Enterprise
▪ Standard
▪ Developer
▪ Express
▪ Azure
Microsoft SQL Server
Os links abaixo mostram as versões
disponíveis e uma comparação entre as
mesmas.
https://www.microsoft.com/pt-br/sql-
server/sql-server-2017-editions
https://www.microsoft.com/pt-br/sql-
server/sql-server-2017-comparison
114
▪ Enterprise
É a versão completa com recursos datacenter,
virtualização ilimitada e BI. Esta versão não é
gratuita e o seu licenciamento é feito por núcleo.
▪Standard
Permite gerenciamento de bancos de dados
(relacionais e BI), oferece suporte a ferramentas
de desenvolvimento comuns para rede local e em
nuvem, assim, permitindo o gerenciamento
eficiente de bancos de dados com mínimos
recursos de TI. Esta versão não é gratuita e o seu
licenciamento é feito por núcleo.
Microsoft SQL Server - Versões
▪ Developer
Esta edição é idêntica a edição Enterprise. Utilizada
por desenvolvedores para criar, testar e demonstrar
de maneira econômica os aplicativos baseados no
SQL Server. Esta edição é gratuita. Não se pode
utilizar para versão comercial.
▪ Express
Banco de dados de nível básico gratuito ideal para
aprendizado, além da criação de aplicativos que
utilizam até 10 GB de dados. Esta edição também é
gratuita.
▪ Azure SQL Database
Versão do banco de dados na nuvem da Microsoft.
115
Ao instalarmos o SQL Server temos a opção de
escolher quais ferramentas queremos utilizar. Alguns
conceitos devem ser compreendidos sobre uma
instalação do SQL Server.
Instância é uma instalação de um SGBD em uma
máquina. Uma máquina pode conter várias instancias
de um SGBD.
O Microsoft SQL Server - Features
▪ Database Engine
▪ Management Studio
▪ Analisys Service
▪ Reporting Services
▪ Integration Services
▪ Data Quality Services
▪ SQL Agent
▪ Browser
▪ Full-Text Search
▪ Docs, help, entre outros.
116
Instalando e 
acessando o 
SQL Server
117
Para instalar o SQL Server deve-se acessar o site
da Microsoft e realizar o download da versão
desejada.
A versão Express With Tools do SQL Server 2014
idioma em inglês contém o Management Studio(
ferramenta gráfica do SQL Server) integrada no
instalador.
Obs.: A partir da versão 2016 a ferramenta gráfica
Management Studio não vem no mesmo instalador
do banco de dados. O download deve ser feito
separadamente.
Instalando o Microsoft SQL Server
▪ Algumas Features disponíveis para download
no site da Microsoft ao baixar o SQL Server
▪ LocalDB (SqlLocalDB)
▪ Express (SQLEXPR)
▪ Express with Tools (SQLEXPRWT)
▪ SQL Server Management Studio
(SQLManagementStudio)
▪ Express with Advanced Services
(SQLEXPRADV)
118
Sistema operacional compatível
Windows 10 ; Windows 7 Service Pack 1; Windows 8.1;
Windows Server 2008 R2; Windows Server 2008 R2 SP1;
Windows Server 2012; Windows Server 2012 R2
Processador
Intel - processador compatível com uma velocidade mínima
de 1 GHz ou mais rápido
RAM
Mínimo de 512 MB para SQL Server Express with Tools e
SQL Server Express with Advanced Services, e 4 GB para o
Reporting Services que é instalado com o SQL Server
Express with Advanced Services
Requisitos do sistema – SQL Express
Espaço em disco rígido
4,2 GB de espaço em disco
Limitações
Microsoft SQL Server Express supports 1 physical
processor, 1 GB memory, and 10 GB storage
Softwares necessários
Habilitar Microsoft .Net Framework 3.5 SP1. e Baixar e
instalar Microsoft .Net Framework 4.0, instalar o JDK 1.7 ou
superior.
119
Baixando o SQL Server
120
Link para download: https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=57473
Baixando o SQL Server
121
Selecionar a verão desejada, podendo ser 32 ou 64 bits
Instalando o 
SQL Server
122
Clicar no arquivo que foi
baixado pelo site da
Microsoft e executa-lo
como administrador.
123
Instalando o SQL Server
Para uma nova instalação do
SQL Server clicar em New
SQL Server stand-alone
installation or add features
on na existing installation.
124
Instalando o SQL Server
Aceitar os termos de licença
e clicar em Next.
125
Instalando o SQL Server
Na tela de Global Rules o
SQL Server ira verificar se
todos os requisitos do
sistema estão OK para
prosseguir com a instalação.
Caso algum item contenha
falha, corrigi-lo e executar o
Re-run novamente.
Caso os itens estejam ok
clicar em Next.
126
Instalando o SQL Server
Na tela Product Updates o
SQL Server checará se há
alguma feature do sistema
necessitando de download,
caso sim, ele solicita
permissão para instalação.
Após permissão concedida,
a tela de Install Setup Files
demonstra como esta a
instalação dos itens.
Uma vez finalizado o
download o botão Next fica
habilitado.
127
Instalando o SQL Server
Na tela Install Rules, o SQL
Server mostra quais regras
foram aprovadas para que a
instalação continue com
sucesso. Em caso de erro,
tentar corrigir e clicar no
botão Re-run (re-checar),
caso não haja erro clicar no
botão Next.
128
Instalando o SQL Server
Na tela Feature Selection,
devemos selecionar os itens
que iremos instalar no SQL
Server.
Uma vez selecionados, clicar
em Next.
129
Instalando o SQL Server
Na tela Instance Configuration o
SQL Server lhe dará 2 opções
para o nome da instancia.
Primeiro a padrão que
geralmente vem com o nome
MSSQL ou instância nomeada,
onde é possível informar no
nome desejado.
Ele também lista outras
instâncias já instaladas na
máquina através da lista Installed
Instances.
Instalando o SQL Server
130
Na tela Server Configuration, aba
Service Accounts o SQL Server
lista quais serviços serão
instalados, nome da conta e tipo
de inicialização. Há opção de
colocar um serviço como
desativado, manual e automático.
Após configurar os serviços clicar
na aba Collation.
131
Instalando o SQL Server
Na tela Server Configuration, aba
Collation, há opção de configurar as
características de escrita do SQL
Server. Por padrão o collate
principal é o Latin_General_CI_AS.
132
Instalando o SQL Server
Na tela Database Engine Configuration,
vamos configurar a aba Server
Configuration.
Na opção Authentication Mode existem
2 possibilidades, a primeira é o
Windows authentication mode, forma de
login com as credenciais do Windows. A
segunda forma é Mixed Mode, há
possibilidade de logar tanto com
credenciais do Windows quanto com o
usuário master do SQL Server. Lembrar
da senha utilizada para se logar
futuramente.
Na opção Specify SQL Server
administrators, caso venha vazio clicar
no botão Add Current User.
Clicar na aba FILESTREAM.
133
Instalando o SQL Server
Na tela Database Engine Configuration,
vamos configurar a aba FILESTREAM.
O Filestream nos permite salvar arquivos
e documentos dentro da base de dados.
Ex: PDF’s, Docx, Xlsx, áudio, vídeo, entre
outros.
Habilitar as três caixas de seleção que
estão na tela.
Após caixas habilitadas clicar Next.
134
Instalando o SQL Server
Na tela Ready to Install mostrará
todos os itens que serão
instalados. Após checar clicar em
Install.
135
Instalando o SQL Server
Na tela Installation Progress
mostrará o processo de
instalação.
Aguardar em torno de 30 a 40
minutos para que o processo seja
finalizado.
136
Instalando o SQL Server
Na tela Complete mostrará se
todos os itens foram instalados
com sucesso ou erro.
Após conferência dos itens clicar
em Close.
137
Acessando o SQL Server
Acessar o menu iniciar do SO e
clicar no ícone do SQL Server
2014 Management Studio.
138
Acessando o SQL Server
Duplo clique no ícone.
139
Acessando o SQL Server
O SQL Server começará a ser
carregado.
140
Acessando o SQL Server
Na tela de conexão do SQL Server
vemos algumas opções disponíveis,
no Server name será exibido o
nome instância configurada no
anteriormente na instalação.
No Authentication selecionar a
opção SQL Server Authentication,
no login informar sa (minúsculo) e a
senha configurada no momento da
configuração da instalação.
O usuário sa é o usuário
administrador do SQL Server;
Clicar em Connect.
141
Acessando o SQL Server
Uma nova conexão é aberta com a
instância instalada.
Os únicos bancos de dados
disponíveis após a instalação são os
bancos de dados de sistemas.
Databases > System Databases.
Após instalação de cada instância, o SQL Server
possui uma estrutura de banco de dados de
sistemas.
Banco de dados do sistema
▪ Master: Guarda informações da instância
instalada, possui as configurações do
servidor, possui as informaçõessobre contas
de login, guarda a localização dos arquivos de
base de dados.
▪ NUNCA APAGA-LO.
▪ Model: Banco modelo, serve para todos os
bancos de dados de usuário. Todas as bases
de dados utilizam as configurações do model.
Banco de dados de sistema
▪ TempDB: Banco de dados temporário, é
recriado sempre que a instância é reiniciada.
Mantém os objetos temporários do banco de
dados (cursores, variáveis e etc.). O banco de
dados TempDB utiliza o model no momento que
é recriado, quando há uma inicialização ou
reinicialiazação do sistema.
▪ MSDB: Da suporte ao SQL Server Agent,
guardando todas as informações de tarefas
automatizadas o SQL Server, também
armazena pacotes de ETL.
142
Quando um banco de dados é criado no SQL
Server dois tipos de arquivos são gerados. Os
arquivos MDF e LDF. Pode-se ter os arquivos de
dados secundários chamados de NDF.
▪ MDF: Master data file. Armazenam tudo que
os usuários criam, como dados, índices,
procedures, usuários, roles, views e etc.
▪ NDF: Secondary data file. Não é obrigatório.
▫ Este São arquivos adicionais de dados
e ajudam a distribuir a quantidade de
dados do banco de dados.
Estrutura de arquivos – Arquivos MDF, LDF e NDF
▪ LDF: Log data file. Protegem o SQL Server de
falhas, como erros de usuários, falhas de disco
e etc. Armazenam as transações. Uma
transação primeiro é salva no arquivo de log e
posteriormente no arquivo de dados. Wal-Write
ahead log.
143
Tipos de dados 
do SQL Server
144
No SQL Server, cada coluna, variável,
expressão e parâmetro tem um tipo de
dados relacionado. O tipo de dado
especifica o que pode ser colocado no
objeto. A integridade do banco de dados
depende decisivamente dos tipos de
dados com escopo apropriado.
Os tipos de dados que o objeto pode
assumir são: dados inteiros, dados de
caractere, dados monetários, data e hora,
cadeias de caracteres binárias etc.
Categoria dos tipos de dados do SQL Server
▪ Os tipos de dados em SQL Server são
organizados nas seguintes categorias:
▫ Numéricos
▫ Numéricos exatos
▫ Numéricos aproximados
▫ String (Texto)
▫ Cadeias de caracteres
▫ Cadeias de caracteres Unicode
▫ Cadeia de caracteres binária
▫ Data e hora
▫ Outros tipos de dados
145
▪ Numéricos exatos
▫ bigint
▫ numeric
▫ bit
▫ smallint
▫ decimal
▫ smallmoney
▫ int
▫ tinyint
▫ money
Tipos de dados
▪ Numéricos aproximados
▫ float
▫ Real
▪ Data e hora
▫ date
▫ datetimeoffset
▫ datetime2
▫ smalldatetime
▫ datetime
▫ time
146
▪ Cadeias de caracteres ASCII
▫ Char
▫ Varchar
▫ Text (sendo substituído pelo varchar)
▪ Cadeias de caracteres Unicode
▫ Nchar
▫ Nvarchar
▫ Ntext (sendo substituído pelo nvarchar)
▪ Cadeia de caracteres binária
▫ binary
▫ varbinary
▫ imagem
Tipos de dados
▪ Outros tipos de dados
▫ cursor
▫ rowversion
▫ hierarchyid
▫ uniqueidentifier
▫ sql_variant
▫ XML
▫ Tipos de geometria espacial
▫ Tipos de geografia espacial
▫ Table
https://docs.microsoft.com/pt-br/sql/t-sql/data-
types/data-types-transact-sql?view=sql-server-2017
147
148
Tipos
Numéricos
Tipo de Dado Descrição Tamanho (bytes)
bit Número Inteiro que pode ser 0, 1 ou NULL 1 byte
tinyint Permite números inteiros de 0 a 255 1 byte
smallint Permite números inteiros entre -32,768 e 32,767 2 bytes
int Permite números inteiros entre -2,147,483,648 e 2,147,483,647 4 bytes
bigint Permite números inteiros entre -9,223,372,036,854,775,808 e
9,223,372,036,854,775,807
8 bytes
decimal(p,s) Precisão de número flutuante e número de escala.
Permite número de -10^38 +1 a 10^38 –1.
O parâmetro p indica o número total máximo de dígitos que podem ser
armazenados (ambos à esquerda e à direita do ponto decimal). p deve
ser um valor de 1 a 38. O padrão é 18.
O parâmetro s indica o número máximo de dígitos armazenados à
direita do ponto decimal. s deve ser um valor de 0 a p. O valor padrão
é 0.
5-17 bytes
149
Tipos
Numéricos
Tipo de Dado Descrição Tamanho (bytes)
numeric(p,s) Precisão de número flutuante e número de escala.
Permite número de -10^38 +1 a 10^38 –1.
O parâmetro p indica o número total máximo de dígitos que podem ser
armazenados (ambos à esquerda e à direita do ponto decimal). p deve ser
um valor de 1 a 38. O padrão é 18.
O parâmetro s indica o número máximo de dígitos armazenados à direita do
ponto decimal. s deve ser um valor de 0 a p. O valor padrão é 0
5-17 bytes
smallmoney Tipo de "Moeda" de -214,748.3648 a 214,748.3647 4 bytes
money Tipo de "Moeda" de -922,337,203,685,477.5808 a
922,337,203,685,477.5807
8 bytes
float(n) Precisão de número flutuante de -1.79E + 308 a 1.79E + 308.O parâmetro n
indica se o campo deve conter 4 ou 8 bytes. float (24) contém um campo de
4 bytes e o float(53) mantém um campo de 8 bytes. O valor padrão de n é
53.
4 ou 8 bytes
real Precisão de número flutuante de -3,40E + 38 a 3,40E + 38 4 bytes
150
Tipos String
Texto
Tipo de Dados Descrição Tamanho Máximo Tamanho (bytes)
char(n)
Tamanho fixo, completado com
espaços em branco o restante
dos bytes.
8,000 caracteres Tamanho Definido 1 byte
varchar(n) Tamanho variável com limite 8,000 caracteres
2 bytes + número
de caracteres
varchar(max) Tamanho variável com limite 1,073,741,824 caracteres
2 bytes + número
de caracteres
TEXT (substituir por varchar(max)) Tamanho variável 2GB de dados (texto)
4 bytes + número
de caracteres
nchar
Tamanho fixo com espaços em
bracos
2GB Tamanho definido x 2
nvarchar Tamanho variável 2GB Tamanho definido x 2
nvarchar(max) Tamanho variável 536,870,912 caracteres
NTEXT (substituir por nvarchar(max)) Tamanho variável 2GB de texto
binary(n) Tamanho fixo (binário) 8,000 bytes
varbinary Tamanho variável (binário) 8,000 bytes
varbinary(max) Tamanho variável (binário) 2GB
image Tamanho variável (binário) 2GB
151
Tipos
Data
e Hora
Tipo de Dado Descrição Tamanho (bytes)
datetime (utilizar o datetime2
ao invés do datetime)
De 1 de janeiro de 1753 a 31 de dezembro de 9999 com uma precisão de
3,33 milisegundos
8 bytes
datetime2
De 1º de janeiro de 0001 a 31 de dezembro de 9999 com precisão de 100
nanossegundos
6-8 bytes
smalldatetime De 1 de janeiro de 1900 a 6 de junho de 2079 com precisão de 1 minuto 4 bytes
date
Armazena apenas uma data. De 1 de janeiro de 0001 a 31 de dezembro de
9999
3 bytes
time Armazena um tempo apenas para uma precisão de 100 nanosegundos 3-5 bytes
datetimeoffset O mesmo que datetime2 com a adição de um deslocamento de fuso horário 8-10 bytes
152
Outros 
Tipos
Tipo de Dado Descrição
sql_variant
Armazena até 8.000 bytes de dados de vários tipos de dados, exceto text, ntext e 
timestamp
uniqueidentifier Armazena um identificador globalmente exclusivo (GUID)
xml Armazena dados formatados em XML. Máximo de 2GB
cursor Armazena uma referência a um cursor usado para operações de banco de dados
table Armazena um conjunto de resultados para processamento posterior
▪ Analisar quantas informações serão
armazenadas no campo da tabela. Se
perguntar até aonde aquela informação
pode crescer.
▪ É recomendável usar os tipos de dados
String de comprimento fixo (char, nchar,
binary), quando os valores que estão
sendo armazenados tiverem um tamanho
consistente. Quando o tamanho não for
consistente utilizar os tipos String de
comprimento variável (varchar,nvarchar,
varbanary)
Dicas sobre os tipos de dados
▪ É mais vantajoso usar VARCHAR ao invés de
um CHAR. Mas Por quê?
▫ Ex.: Um campo é do tipo CHAR (5),
mesmo que você o preencha com apenas
2 caracteres, ele ocupa em memoria 5
bytes.
▫ Já o campo VARCHAR vai ocupar em
bytes apenas o que esta sendo inserido no
campo.
153
▪ Para os tipos numéricos, é necessário
verificar até quando a informação vai
crescer.
▫ Ex.: É melhor uma coluna
Smallmoney ou Money em uma
coluna de preço de produto? Eu
terei algum preço que vai
ultrapassar 200 mil de valor?
▫ Quero armazenar o valor de 1 a 10
em uma coluna. Pode-se utilizar
TINYINT ao invés de INT, pois seu
range de dados vai de 0 a 255 e seu
consumo é apenas de 1 byte.
Dicas sobre os tiposde dados
▪ Para os tipos Data, verificar se deseja
armazenar apenas a data, data e hora
ou apenas a hora. A Microsoft
recomenda usar DATETIME2 ao invés
de DATETIME.
154
SQL:
Linguagem de 
Programação 
para
banco de dados 
155
Structured Query Language ou Linguagem de
Consulta Estruturada ou SQL, é a linguagem
de pesquisa declarativa padrão para banco de
dados relacional (base de dados relacional).
Muitas das características originais do SQL
foram inspiradas na álgebra relacional.
O SQL foi desenvolvido originalmente no
início dos anos 70 nos laboratórios da IBM em
San Jose, dentro do projeto System R, que
tinha por objetivo demonstrar a viabilidade da
implementação do modelo relacional proposto
por E. F. Codd.
SQL
O nome original da linguagem era SEQUEL,
acrônimo para "Structured English Query
Language" (Linguagem de Consulta
Estruturada, em Inglês), vindo daí o facto de,
até hoje, a sigla, em inglês, ser comumente
pronunciada "síquel" ao invés de "és-kiú-él",
letra a letra. No entanto, em português, a
pronúncia mais corrente é letra a letra:
"ésse-quê-éle". [Wikipedia]
156
Embora o SQL tenha sido originalmente criado pela IBM,
rapidamente surgiram vários "dialetos" desenvolvidos por
outras empresas. Essa expansão levou à necessidade de
ser criado e adaptado um padrão para a linguagem. Esta
tarefa foi realizada pela American National Standards
Institute (ANSI) em 1986 e ISO em 1987.
A primeira versão surgiu em 1986. Foi revisto na primeira
vez em 89 com nome SQL-89, Novamente m 1992 e a esta
versão foi dado o nome de SQL-92. Foi revisto novamente
deste então. O SQL:2019 foi a ultima versão lançada da
linguagem.
https://en.wikipedia.org/wiki/SQL
SQL
▪ SQL-92 surgimento da clausula JOIN.
▪ SQL:1999 usa expressões regulares de emparelhamento, queries
recursivas e gatilhos (triggers).
▪ SQL:2003 introduz características relacionadas a XML, sequências
padronizadas e colunas com valores de auto-generalização
(inclusive colunas-identidade).
▪ SQL:2006 inclusão do XQuery e melhorias na utilização de XML.
▪ SQL:2008: inclusão das Triggers INSTEAD OF, TRUNCATE e
Cláusula FETCH.
▪ SQL:2011 Inclusão de dados temporais e melhorias na cláusula
FETCH.
▪ SQL:2016 introduz a leitura e gravação de JSON’s e a utilização de
linguagens como R e Python.
▪ SQL:2019 inclusão arrays multidimensionais (tipo e operadores
MDarray).
157
Tal como dito anteriormente, embora
padronizado pela ANSI e ISO, a linguagem
possui muitas variações e extensões
produzidos pelos diferentes fabricantes de
sistemas gerenciadores de bases de
dados.
Tipicamente a linguagem SQL ANSI pode
ser migrada de plataforma para plataforma
sem mudanças estruturais principais.
SQL
▪ Variações do SQL ANSI
▫ SQL Server: Transact-SQL
▫ Oracle: PL/SQL
▫ PostgreSQL: PL/pgSQL
▫ MySQL: SQL/PSM
▫ Interbase/Firebird: PSQL
▫ IBM DB2: SQL PL
▫ SAP HANA: SQLScript
▫ Teradata: SPL
[Wikipedia]
158
A linguagem SQL se subdivide em 5 grupos
de comandos. Alguns autores apenas
consideram 3 ou 4. Cada grupo tem seus
comandos específicos, tendo cada um uma
finalidade especifica.
▪ Obs.: Esta subdivisão pode ser diferente
dependendo do treinamento e da
concepção de cada profissional de
banco de dados.
Grupo de comandos SQL
159
DDL
CREATE
ALTER
DROP
TRUNCATE
USE
DML
INSERT
UPDATE
DELETE
MERGE
DQL
SELECT
DCL
GRANT
REVOKE
DENY
DTL
BEGIN TRAN
COMMIT
ROLLBACK
O DDL é usado para criar , alterar e deletar objetos do
banco de dados. Podendo ser banco de dados, tabelas,
views, procedures, functions, indexes, usuário e etc.
Seus Principais comandos são:
▪ USE – Muda o context (BD) da janela de consulta.
▪ CREATE – Cria objetos no banco de dados.
▪ ALTER – Altera estrutura objetos no banco.
▪ DROP – Apaga objetos do Banco.
▪ TRUNCATE – Apaga todos os registros de uma
tabela, reiniciando o índice das colunas auto
incrementais.
DDL: DATA DEFINITION LANGUAGE
160
▪ Diferenças entre os comandos SQL
Server DELETE e TRUNCATE.
▪ Truncar redefine os valores de identidade,
enquanto a exclusão não.
▪ Truncar remove todos os registros e não
aciona triggers.
▪ Truncar é mais rápido comparado a
excluir, pois faz menos uso do log de
transações.
▪ Truncar não é possível quando uma tabela
é referenciada por uma Chave Estrangeira
ou tabelas são usadas na replicação ou
com views indexadas.
O DML é usado para a manipulação os registros no banco
de dados.
Seus comandos são:
▪ INSERT – Insere registros na tabela do banco.
▪ UPDATE – Atualiza registros na tabela do banco.
▪ DELETE – Deleta /Apaga registros na tabela do banco.
▪ MERGE - Executa operações de inserção, atualização
ou exclusão em uma tabela de destino com base nos
resultados de uma junção com uma tabela de origem.
DML: DATA MANIPULATION LANGUAGE
161
▪ Obs.: Para a certificação
MTA Database Fundamentals
o comando SELECT é
categorizado como um
comando DML. (Verificar o
livro oficial)
O DQL é usado para a consultar dados no
banco.
Seu comando é:
▪ SELECT – Usado para consultar
informação aos registro das tabelas/views
ou Function_table_valued do banco de
dados.
DQL: DATA QUERY LANGUAGE
162
▪ Obs.: O comando SELECT é
categorizado como um
comando DML para a prova.
É importante criar um padrão de codificação e
nomenclatura dos objetos do banco de dados. Esse
processo facilita a leitura do código e futuras
manutenções.
Dicas:
▪ Os tipos de dados string (texto) e data são
delimitados por aspas simples.
▫ Ex: 'Joao'
▫ Ex: '2019-01-01'
▪ Comentários no SQL Server
▫ Linha: --
▫ Bloco: /* */
Dicas sobre os comandos SQL
163
▪ O SQL utiliza o padrão ISO para datas, ou seja, o
formato ANOMESDIA. Porém pode-se adicionar
datas no formato ANO-MÊS-DIA ou
DIA/MÊS/ANO.
▪ Virgula na linguagem SQL é separador de
campos.
▫ Ex.: Campo1, campo2, campo3, ....
▪ Para dados números utilizar o ponto para separar
os valores.
▫ Ex.: 149.99
▪ No comando SELECT o asterisco (*) significa que
todos os campos da tabela serão exibidos.
O DCL controla a segurança dos dados,
definido quem tem acesso a determinado tipo
de operação.
Seus comandos são:
▪ GRANT – Usado para dar permissão a um
determinado usuário para executar um
procedimento ou acessar um determinado
objeto.
DCL: DATA CONTROL LANGUAGE
164
▪ DENY – Negar permissões de acesso a
objetos do banco de dados.
▪ REVOKE – Desfaz uma permissão, seja
uma GRANT ou DENY.
O DTL é usado para a manipulação de transações
(create, alter, drop, truncate, inserção, alteração,
remoção e consulta) no banco de dados.
Seus comandos são:
▪ BEGIN TRAN ou (BEGIN TRANSACTION) –
Utilizado para iniciar uma transação.
▪ COMMIT – Utilizado para gravar as transações
no banco.
▪ ROLLBACK – Utilizado para desfazer as
alterações de uma transação no banco.
DTL: DATA TRANSACTION LANGUAGE
165
▪ Obs.1: Alguns SGBDs são auto-commit, ou
seja, uma vez executado comandos do tipo
DML os dados são gravados automaticamente
no banco de dados.
▪ Obs.2: Ao realizar a abertura de uma transação
com o BEGIN TRAN, a transação deve ser
finalizada com os comandos COMMIT ou
ROLLBACK.
▪ Alguns sistemas ERPs travam quando uma
transação é aberta e não é finalizada.
▪ CREATE
▫ Sintaxe:
▫ CREATE OBJETO NOME_OBJETO;
▫ Criando banco de dados (on-premise - local)
CREATE DATABASE BD_DDL;
▫ Criando banco de dados no Azure.
CREATE DATABASE BD_DDL (EDITION =
'basic') ;
Comandos DDL
166
▪ USE
▫ Carregando o banco de dados no contexto
da janela de consulta do SQL Server
USE BD_DDL;
▪ Criando uma Tabela
CREATE TABLE TB_DDL( 
MATRICULA TINYINT PRIMARY KEY, 
NOME VARCHAR(100) , 
SEXO CHAR(1))
▪ ALTER
▫ Sintaxe:
▫ ALTER OBJETO NOME_OBJETO;
▪ Alterando a tabela, adicionando um novo campo
ALTER TABLE TB_DDL
ADD DTNASC DATETIME, CPF CHAR( 11)
▪ Alterando a tabela, alterando o tipo de dados
campo SEXO de CHAR(1) para VARCHAR(15)
ALTER TABLE TB_DDL
ALTER COLUMN DTNASC DATE
Comandos DDL
167
▪ Alterando a tabela, excluindo o campo SEXO.
ALTER TABLE TB_DDL
DROPCOLUMN SEXO;
▪ TRUNCATE
▫ Sintaxe
▫ TRUNCATE TABLE NOMETABELA;
▪ Apagando todos os registros da tabela
TRUNCATE TABLE TB_DDL;
Obs.: Se existir ligação de chave estrangeira na
tabela que esta sendo executado o comando, o
TRUNCATE não será realizado.
Comandos DDL
168
▪ DROP
▫ Sintaxe
▫ DROP OBJETO 
NOME_OBJETO;
▪ Apagando tabela do banco de dados
DROP TABLE TB_DDL;
▪ Obs.: Se existir ligação de chave estrangeira
não sera possível deletar os dados da tabela.
Comandos DDL
169
▪ Apagando o banco de dados
▫ DROP DATABASE BD_DDL;
▪ Apagando Objetos do banco de dados
▫ DROP DATABASE TESTE;
▫ DROP VIEW VW_TESTE
▫ DROP FUNCTION FN_TESTE
▫ DROP PROCEDURE USP_TESTE
▫ DROP TRIGGER TR_TESTE
CREATE DATABASE BD_DML
USE BD_DML
CREATE TABLE TB_DML(
MATRICULA TINYINT PRIMARY KEY,
NOME VARCHAR(100) ,
SEXO CHAR(1))
ALTER TABLE TB_DML
ADD DTNASC DATETIME, CPF CHAR( 11)
ALTER TABLE TB_DML
ALTER COLUMN DTNASC DATE
ALTER TABLE TB_DML
DROP COLUMN CPF;
SCRIPT DML, DCL, DQL, DTL
170
▪ INSERT
▪ Sintaxe:
▫ MANEIRA 1
INSERT INTO TABELA (CAMPOS)
VALUES (VALORES);
▫ MANEIRA 2
INSERT INTO NOMETABELA
VALUES (VALORES,VALORES)
▫ Obs.: Quando não se especifica os
campos no momento do insert, deve-se
assumir a ordem de criação dos
campos na tabela.
Comandos DML
171
▪ Inserindo um registro na tabela especificando os
campos
INSERT INTO TB_DML
(MATRICULA, NOME, DTNASC, SEXO)
VALUES (1, 'PESSOA_A', '2000-12-10','M')
▪ Utilizando o mesmo insert para inserir vários
registros
INSERT INTO TB_DML (MATRICULA, NOME, 
DTNASC, SEXO) 
VALUES (2, 'PESSOA_B', '2000-12-10','M'), 
(3,'PESSOA_C','2000-01-01','F')
Comandos DML
172
▪ Inserindo um registro na tabela sem especificar os campos. Lembrar da
ordem das colunas no momento da criação da tabela.
INSERT TB_DML
VALUES (4, 'PESSOA_D', '2002-01-10','M')
▪ Inserindo dados numa tabela que foi resultado de um relacionamento n x n.
INSERT INTO LISTA_COMPRAS (CODPRODUTO, CODNF, QTD)
VALUES ('PRD0001', 'NF000001', 3)
▪ UPDATE
▫ Sintaxe:
UPDATE TABELA
SET CAMPO = NOVO_VALOR
WHERE CONDICAO = VALOR
▫ Atenção: Sempre utilizar filtros
para executar este comando
Comandos DML
173
▪ Atualizando o registro de um campo da tabela
funcionário
UPDATE TB_DML
SET SEXO = 'F'
WHERE NOME = 'PESSOA_B'
▪ Atualizando dois campos de um registro da tabela
funcionário.
UPDATE TB_DML
SET SEXO = 'F', DTNASC = '1997-07-01'
WHERE NOME = 'PESSOA_D'
▪ DELETE
▫ Sintaxe
DELETE FROM TABELA
WHERE CONDICAO = VALOR
OU
DELETE TABELA
WHERE CONDICAO = VALOR
▫ Atenção: Sempre utilizar filtros para executar
este comando
▪ Obs.: Se existir ligação de chave estrangeira na tabela
que esta sendo executado o comando, o DELETE não
será realizado.
Comandos DML
174
▪ Apagando o registro da tabela funcionário.
DELETE FROM TB_DML
WHERE MATRICULA = 3
Ou
DELETE TB_DML
WHERE MATRICULA = 3
▪ SELECT
▫ Sintaxe
SELECT <valor a ser exibido>
OPCIONAL: FROM TABELA ou VIEW ou 
FUNCTION OU outros objetos.
▪ É possível executar um SELECT sem uma tabela.
Podemos executa-lo para mostrar um valor fixo
ou exibir o nome de uma variável.
▪ Listando todas as colunas da tabela com todos os
registros.
SELECT *
FROM TB_DML
Comando DQL
175
▪ Selecionando apenas algumas colunas da tabela.
SELECT 
NOME, 
DTNASC
FROM TB_DML
WHERE SEXO = 'F'
▪ Selecionando todas as colunas da tabela e
filtrando por várias informações.
SELECT * 
FROM TB_DML
WHERE DTNASC > '1999-10-25'
AND SEXO = 'F'
▪ BEGIN TRANSANCTION / COMMIT /
ROLLBACK
▫ Sintaxe
BEGIN TRAN / BEGIN TRANSACTION
COMANDO SQL (DML,DCL, DDL)
COMMIT OU ROLLBACK
Comandos DTL
176
▪ Abrindo uma transação no banco de dados para
execução do comando UPDATE
BEGIN TRAN
UPDATE TB_DML
SET SEXO = 'M'
WHERE NOME = 'PESSOA_D'
COMMIT: Salvará a operação realizada na
base de dados e fechará a transação.
ROLLBACK: Irá desfazer a operação realizada
e fechará a transação.
▪ GRANT / REVOKE / DENY
▫ Sintaxe
GRANT / REVOKE /DENY <Privilegio>
ON OBJETO_BD TO <Usuario>.
▪ Dando permissão para o usuário executar o
comando SELECT na tabela.
CREATE USER USER_DCL WITHOUT LOGIN;
GRANT SELECT, INSERT ON DBO.TB_DML TO
USER_DCL
Comandos DCL
177
▪ Desfazendo permissão dada do comando GRANT
REVOKE INSERT ON DBO.TB_DML TO USER_DCL
▪ Negando permissão do usuário dar SELECT na tabela
DENY SELECT ON DBO.TB_DML TO USER_DCL
▪ Executando consulta como usuário criado
EXECUTE AS USER = 'USER_DCL'
SELECT * FROM TB_DML
REVERT;
Permissões para os comandos DCL
178
Privilégio Descrição
SELECT Capacidade de executar instruções SELECT na tabela.
INSERT Capacidade de executar instruções INSERT na tabela.
UPDATE Capacidade de executar instruções UPDATE na tabela.
DELETE Capacidade de executar instruções DELETE na tabela.
REFERENCES Capacidade de criar uma restrição que se refere à tabela.
ALTER
Capacidade de executar instruções ALTER TABLE para alterar 
a definição da tabela.
ALL
ALL não concede todas as permissões para a tabela. Em vez 
disso, concede as permissões ANSI-92 que são SELECT, 
INSERT, UPDATE, DELETE e REFERENCES.
▪ Lista de privilégios
Restrições de 
Domínio (Constraints)
179
▪ A principal finalidade das restrições de
domínio é fazer com que os campos (ou
atributos) da tabela não recebam qualquer
tipo de dado e tenham um certo nível de
validação no momento dos comandos DML.
▪ As restrições também são chamadas de
constraints.
▪ Obs.: Deve-se ponderar a utilização de
restrições de domínio na tabela, pois
muitas restrições podem tornar a utilização
da tabela inviável.
Qual a finalidade?
180
▪ Lista das restrições
▫ Primary Key (Chave Primária)
▫ Not Null (Não nulo)
▫ Default (Padrão)
▫ Foreign Key (Chave Estrangeira)
▫ Unique (Valor único na coluna)
▫ Check (Checagem do valor na coluna)
▪ Faz com que o atributo selecionado seja
incrementado automaticamente, ou seja, ele ira
gerar uma numeração automatica sem que seja
necessário informar o valor no Insert.
▪ É utilizado com campos do tipo Inteiro.
▪ Não é necessário informar o campo que recebeu
a clausula IDENTITY no momento do INSERT.
Caso seja informado, um erro será exibido.
▪ No identity você pode informar qual o inicio da
numeração e quanto será o incremento.
Identity - Extra
181
▪ Criando uma tabela com um campo auto
incremental.
CREATE TABLE tb_identity(
Cod INT IDENTITY,
NOME VARCHAR(50)
)
▪ Criando uma tabela começando a numeração a partir
do número 1000 e incrementando de 1 em 1.
CREATE TABLE tb_identity2 (
Cod INT IDENTITY (1000,1),
NOME VARCHAR (20)
)
▪ Restrição que identifica o atributo como
identificador da tabela.
▪ Quando uma tabela possui mais de uma
chave primária, é chamada de chave
composta.
▪ Ao definir uma campo como PK, o SQL
Server cria um índice clusterizado na
tabela.
▪ Boa pratica!
▫ Ao criar uma tabela sempre definir um
campo como chave primária.
Primary Key - PK
182
▪ Criando chave primária no inicio da tabela com
constraint.
CREATE TABLE tb_pk (
Cod INT CONSTRAINT pk_test PRIMARY KEY,
Nome VARCHAR(50)
)
▪ Criando chave primária no final do comando.
Deve-se referenciar o campo no parênteses.
CREATE TABLE tb_pk2 (
Cod INT,
Nome VARCHAR(50) ,
PRIMARY KEY (Cod)
)
▪ Criando tabela com duas chaves primarias
CREATE TABLE tb_pk3 (
Cod INT,
Cod2 INT,
nome VARCHAR(50) ,
PRIMARY KEY (Cod, Cod2)
)
▪ Adicionando chave primária, após criação de uma
tabela sem pk. Obs.: O que vai receber a
constraint PK, deve ter sido criado como NOT
NULL.
ALTER TABLE tb_pk
ADD PRIMARY KEY(Cod);
Primary Key - PK
183
▪ Adicionando chave primária, após criação de uma
tabela sem pk, informando o nome da constraint
ALTER TABLE tb_pk
ADD CONSTRAINT pk_test
PRIMARY KEY (Cod)
▪ Apagando uma constraint PK
ALTER TABLE tb_pk
DROP CONSTRAINT pk_teste;
▪ Restrição que define que um atributo A faz
referência ao atributo B que é chave de outra
tabela.
▪ A chave estrangeira é definida no momento da
normalização.
▪ O atributo deve ser do mesmo tipo do campo
referência de suatabela de origem.
▪ O atributo (FK) deve ser referenciado a qual
atributo da tabela de origem ele faz correlação.
▪ Para a chave estrangeira funcionar, a tabela que
contém o atributo chave deve ser criada primeiro.
▪ Para um registro ser referenciado na tabela com a
FK, o registro tem que existir na tabela de origem.
Foreign Key - FK
184
▪ Criando chave estrangeira na criação da
tabela com constraint.
CREATE TABLE tb_fk_marca (
Cod INT PRIMARY KEY IDENTITY,
Nome VARCHAR(50)
)
CREATE TABLE tb_fk_carro( 
Placa varchar(6) PRIMARY KEY,
modelo VARCHAR(50),
fk_marca INT FOREIGN KEY REFERENCES tb_fk_marca(Cod)
)
▪ Adicionando uma chave estrangeira após criação
de tabela. Supondo que o campo não foi
referenciado como fk.
ALTER TABLE tb_fk_carro
ADD FOREIGN KEY (fk_marca)
REFERENCES tb_fk_marca (COD);
Foreign Key - FK
185
▪ Adicionando uma chave estrangeira com
constraint após criação de tabela. Supondo que o
campo não foi referenciado como fk.
ALTER TABLE tb_fk_carro
ADD CONSTRAINT fk_marca_carro
FOREIGN KEY (fk_marca) REFERENCES tb_fk_marca (COD);
▪ Apagando constraint
ALTER TABLE tb_fk_carro
DROP CONSTRAINT fk_marca_carro
▪ Criando foreing key em um relacionamento N x N.
CREATE TABLE ALUNO(
MATRICULA INT PRIMARY KEY,
NOME VARCHAR(20))
CREATE TABLE DISCIPLINA(
CODDISC CHAR(3) PRIMARY KEY,
DESCRICAO VARCHAR(20))
INSERT INTO ALUNO (MATRICULA, NOME)
VALUES (100, 'ALUNO A'), (150, 'ALUNO B')
INSERT INTO DISCIPLINA (CODDISC,DESCRICAO)
VALUES ('PBD','PROG. EM BD'), ('POO','PROG. ORIENT. A OBJ')
Foreign Key - FK
186
-- DISCIPLINA N x N ALUNO
CREATE TABLE ALUNO_DISCIPLINA
(
PK_ALUNO_DISCIPLINA INT PRIMARY KEY IDENTITY,
FK_MATRICULA INT FOREIGN KEY REFERENCES ALUNO(MATRICULA),
FK_CODDISC CHAR(3) FOREIGN KEY REFERENCES DISCIPLINA(CODDISC),
)
INSERT INTO ALUNO_DISCIPLINA (FK_CODDISC,FK_MATRICULA)
VALUES ('PBD',100), ('POO',100), ('POO',150)
SELECT * FROM ALUNO
SELECT * FROM DISCIPLINA
SELECT * FROM ALUNO_DISCIPLINA
▪ Restrição que garante que o valor de um
determinado campo não se repita dentro de uma
tabela, ou seja, os valores serão únicos.
▪ A restrição PRIMARY KEY possui uma restrição
UNIQUE implícita.
▪ Em uma tabela pode haver várias restrições
Unique, porém somente uma restrição chave de
PK por tabela.
▪ Ele cria um índice não clusterizado na tabela.
▪ A coluna com essa restrição pode aceitar apenas
um valor nulo (NULL).
Unique
187
▪ Criando tabela com a restrição UNIQUE
CREATE TABLE tb_unique(
Cod INT PRIMARY KEY, 
Nome VARCHAR(50), 
CPF CHAR(11) CONSTRAINT UQ_CPF UNIQUE
)
▪ Adicionando unique em um campo já criado
ALTER TABLE tb_unique
ADD UNIQUE (cpf);
▪ Adicionando unique em um campo já criado.
especificando o nome da constraint.
ALTER TABLE tb_unique
ADD CONSTRAINT UQ_CPF UNIQUE (cpf);
Unique
188
▪ Apagando uma constrait UNIQUE
ALTER TABLE tb_unique
DROP CONSTRAINT UQ_CPF;
▪ Not Null é a restrição que impede a coluna de
receber valores nulos no momento da inserção ou
atualização.
▪ O SQL Server coloca como padrão NULL quando
não é informado se o campo não pode receber
valores nulos.
▪ Quando uma coluna recebe a restrição Primary
Key, ele é automaticamente NOT NULL.
▪ Boa prática: Sempre explicitar se o campo é
NULL ou NOT NULL na criação da tabela.
Not Null
189
▪ Criando tabela com campos não nulos e campos nulos
CREATE TABLE tb_notnull( 
Cod INT PRIMARY KEY, 
NOME VARCHAR(50) NOT NULL, 
DT DATE NULL
)
▪ Colocando not null em uma campo já criado
ALTER TABLE tb_notnull
ALTER COLUMN DT DATE NOT NULL
▪ Removendo o not null em uma campo já criado
ALTER TABLE tb_notnull
ALTER COLUMN DT DATE NULL
▪ Restrição que coloca um valor como
padrão em uma determinada coluna.
▪ Ao realizar um comando de Insert, e o valor
de um determinado campo não é
informado, a restrição Default ira preencher
o campo não informado com o valor padrão
definido pela Constraint.
▪ Obs.: Não é obrigatório informar o campo
no momento no INSERT.
Default
190
▪ Criando tabela com a restrição default
CREATE TABLE tb_default(
Cod INT PRIMARY KEY IDENTITY, 
Nome VARCHAR(50), 
dtInsert DATE CONSTRAINT DF_DATA 
DEFAULT (GETDATE()) ,
VALOR SMALLMONEY DEFAULT(1000)
)
▪ Adicionando default em uma coluna já criada
ALTER TABLE tb_default
ADD CONSTRAINT df_dt_insert
DEFAULT getdate() FOR dtInsert
▪ Adicionando uma nova coluna com a restrição 
default.
ALTER TABLE tb_default
ADD NUMERO TINYINT DEFAULT (0)
Default
191
▪ Apagando constraint DEFAULT
ALTER TABLE tb_default
ALTER COLUMN dtInsert DROP DEFAULT
▪ A restrição CHECK é usada para limitar os
valores que pode ser inseridos em uma coluna.
▪ Se você definir uma restrição CHECK em uma
coluna, ela permitirá apenas inserir determinados
valores que atendam a lógica da checagem.
Check
192
▪ Criando tabela com o check
CREATE TABLE tb_check(
Cod INT PRIMARY KEY, 
NOME VARCHAR(50) NOT NULL, 
VALOR NUMERIC (6,2) CONSTRAINT CK_VAL CHECK (VALOR > 0),
LETRA CHAR(1) CHECK (LETRA IN ('A', 'B', 'C'))
)
Check
193
▪ Adicionando check a um campo já criado.
ALTER TABLE tb_check
ADD CHECK (valor > 0)
▪ Adicionando check atribuindo nome a constraint
ALTER TABLE tb_check
ADD CONSTRAINT CHK_VALOR (valor > 0)
▪ Apagando uma constraint check
ALTER TABLE tb_check
DROP CONSTRAINT CHK_VALOR 
Desenvolvendo
Consultas
194
Objetivo:
▪ Entender aonde cada informação se encaixa dentro de
uma consulta para melhor otimiza-la e que faça retornar
o resultado esperado.
▪ Abordaremos
▫ Cláusulas de um comando SELECT
▫ Operadores lógicos
▫ Operadores Relacionais
▫ Operadores Aritméticos (ou matemáticos)
▫ Operadores Auxiliares
▫ Operadores Extras
O que será abordado sobre consultas
195
CREATE DATABASE BD_CONSULTAS; 
USE BD_CONSULTAS;
CREATE TABLE TB_FUNC (
MATRICULA INT PRIMARY KEY IDENTITY,
NOME VARCHAR (255) NOT NULL,
DATANASCIMENTO DATE NOT NULL,
SALARIO MONEY NULL,
DATAADMISSAO DATE DEFAULT (GETDATE()),
DATADEMISSAO DATE NULL,
INICIOFERIAS DATE NULL,
FIMFERIAS DATE NULL,
STATUS_FUNC VARCHAR (20) CHECK (STATUS_FUNC IN ('ATIVO','INATIVO','FERIAS','LICENÇA','INSS')),
VALOR INT)
Script para trabalhar o desenvolvimento de consultas
196
INSERT INTO TB_FUNC (NOME, DATANASCIMENTO,SALARIO,DATAADMISSAO,DATADEMISSAO,INICIOFERIAS,FIMFERIAS, 
STATUS_FUNC, VALOR)
VALUES ('ANA MARIA', '2000-01-01', 1200.55, '2018-05-01',NULL,NULL,NULL, 'ATIVO', 1),
('JOSE HENRIQUE', '1998-11-20', 2575.55, '2005-09-01','2017-12-01',NULL,NULL, 'INATIVO', 7),
('ANA MARIA', '2002-08-21', 950.00, '2019-01-01',NULL,NULL,NULL, 'ATIVO', 6),
('LUAN FELIX', '1991-09-28', 3500.00, '2013-04-01',NULL,NULL,NULL, 'ATIVO', 1),
('FELIPE JOSE DOS SANTOS', '1996-01-11', 4000, '2011-05-01','2015-01-29',NULL,NULL, 'INATIVO', 2),
('MARCELO JOSE', '1980-10-05', 7000, '2000-05-01',NULL,'2019-05-01','2019-06-01', 'ATIVO', 2),
('MARIANA MARIA', '1987-02-08', 4500, '2010-01-01',NULL,NULL,NULL, 'INSS', 3),
('JULIANA MARIA DOS SANTOS', '2002-01-01', 2000, '2017-05-01',NULL,NULL,NULL, 'LICENÇA', 5),
('MARIA ALICIA', '2001-01-01', 950, '2018-05-01',NULL,NULL,NULL, 'ATIVO', 4)
INSERT INTO TB_FUNC (NOME, DATANASCIMENTO,SALARIO,STATUS_FUNC, VALOR)
VALUES ('MARIA ALICIA', '2003-09-18', 950, 'ATIVO', 3)
Script para trabalhar o desenvolvimento de consultas
197
▪ O comando SELECT possui uma estrutura, e é
executado em uma ordem lógica para retornar as
informações.
▪ Cláusulas
▫ SELECT – Selecionar a lista de colunas
▫ FROM – Aonde vou buscar meus dados
▫ WHERE – O que eu quero filtras dos dados
▫ GROUP BY – Agrupa os dados
▫ HAVING – Filtra o valor do agrupamento
▫ ORDER BY – Ordena o resultado
Entendendo a estrutura de um comando SELECT
198
▪ Como escrever uma consulta simples
SELECT
<* / campos_da_tabela>
FROM <tabela/view/functions_tablevalue>
WHERE <Filtros>
ORDER BY <campos> ASC/DESC
▪ Uma consulta é executada
logicamente na ordem como
é mostrada na imagem ao
lado.
Entendendo a estrutura de um comando SELECT
199
▪ ORDER BY: Maneira em que os dados são
ordenados após