UNIDADE 2 - IMPLEMENTAÇÃO DO MODELO DE ENTIDADES E RELACIONAMENTOS NO MODELO RELACIONAL E NO BANCO NOSQL

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09/11/2022 21:31 Unidade 2 - Arquitetura de dados
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ARQUITETURA DEARQUITETURA DE
DADOS DADOS 
UNIDADE 2 -UNIDADE 2 -
IMPLEMENTAÇÃO DOIMPLEMENTAÇÃO DO
MODELO DE ENTIDADES EMODELO DE ENTIDADES E
RELACIONAMENTOS NORELACIONAMENTOS NO
MODELO RELACIONAL E NOMODELO RELACIONAL E NO
BANCO NOSQL BANCO NOSQL 
Autor: Juracy Araujo de Almeida Junior Autor: Juracy Araujo de Almeida Junior 
Revisor: Rodrigo Ramos Nogueira Revisor: Rodrigo Ramos Nogueira 
INICIAR
Introdução
Após um projeto de banco de dados ter sido iniciado pelo modelo conceitual, com
elementos mais preocupados em representar o negócio, e chegado ao modelo lógico, em
que alguns aspectos mais técnicos são inseridos, como atributos e relacionamentos, é
chegado o momento de transformar para um modelo relacional, ou seja, fazer o desenho
e a construção das tabelas, atributos e seus relacionamentos para um banco de dados. 
Nessa fase, ainda utilizaremos como base as diretrizes dos modelos de dados
conceituais e lógicos construídos. Também devemos avaliar uma tecnologia de banco de
dados para implementação do modelo em um repositório físico. 
Dessa forma, caro estudante, nesta unidade você irá aprender como realizar a
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2.1 Implementação do modelo de entidades e
relacionamentos no modelo relacional
O projeto de um banco de dados é orientado pelos requisitos de negócios, que são
“traduzidos” inicialmente na modelagem conceitual. Esta apresenta o modelo conceitual,
refletindo os dados em um nível mais alto, de forma que os envolvidos no negócio
também os compreendam. 
A partir disso, é desenvolvido o modelo lógico, descrevendo, com maiores detalhes, os
objetos e associações ou relacionamentos. Ambos são representados graficamente
como diagrama de entidade-relacionamento ou modelo entidade-relacionamento
(MER). 
Com o MER construído, a transformação mais próxima do SGBD (Sistema de
Gerenciamento de Banco de Dados) pode ser realizada implementando as entidades, os
atributos e os relacionamentos para em um modelo relacional. 
Os principais conceitos da abordagem entidade-relacionamento (ER) e modelo relacional
já foram vistos em unidades anteriores, porém é necessário complementar com outros
conteúdos importantes ao estudo em questão. 
2.1.1 Conceitos complementares de entidade-relacionamento(ER)
Na abordagem entidade-relacionamento(ER) , serão apresentadas as definições sobre
esquemas, estado do banco de dados e atributos no relacionamento. 
Esquema é a estrutura no banco de dados que representa todas unidades lógicas, ou
seja, as entidades e atributos que estarão dentro de um esquema. A tendência é que ele
não sofra alterações com frequência, por isso a importância de desenvolver um bom
modelo de dados. Elmasri e Navathe explicam que “especificar um esquema correto para
o sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) é extremamente importante, e o
implementação do modelo de entidades e relacionamentos no modelo relacional, bem
como conhecer a principal linguagem de consulta a dados em um SGBD, a SQL.
Ademais, conhecer o propósito e características de um banco de dados NoSQL e como
podemos implementar um modelo de dados nesta arquitetura. 
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esquema deve ser projetado com extremo cuidado” (ELMASRI; NAVATHE, 2016, p. 33). 
Na Figura 1, visualizamos um exemplo de esquema com as entidades aluno e professor
e suas instâncias:
Figura 1 – Exemplo de ESQUEMA e INSTÂNCIAS. 
Fonte: Elaborada pelo autor, 2020.
Outro conceito relevante é o de estado do banco de dados , o qual podemos qualificar
como momentos das instâncias e do banco de dados. Assim, quando é criado um
esquema, o estado do banco é considerado vazio. Ao ocorrer alterações, o estado é
modificado. 
Muitos estados de banco de dados podem ser construídos para
corresponder a um esquema de banco de dados em particular. Toda
vez que inserimos ou excluímos um registro ou alteramos o valor
de um item de dados com um registro, mudamos de um estado do
banco de dados para outro (ELMASRI; NAVATHE, 2016, p. 33).
Continuando os conceitos, temos os atributos dos relacionamentos . Além dos
atributos fazerem parte da composição das entidades, eles também podem fazer parte
da composição de um relacionamento. Quando isso ocorre, o qualificamos como
atributos dos relacionamentos . Esta representação é necessária devido a situações
nas quais um dado caracteriza a relação e precisa ser adicionado ali. Um exemplo pode
ser visto na relação entre as entidades consulta, médico e paciente, bem como na
relação podemos adicionar o atributo data_consulta. Um exemplo do atributo no
relacionamento pode ser visto no Diagrama 1. 
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Diagrama 1 – Atributo no relacionamento
Fonte: Elaborado pelo autor, 2020.
2.1.2 Conceitos complementares de modelagem relacional 
A respeito da modelagem relacional , temos as seguintes formalizações necessárias
para sua implementação:
esquema relacional R (A1, A2, ...., An), em que R é a relação e A1...An é a lista de
atributos;
cada atributo A é o nome desempenhado por um domínio D no esquema da relação
R. Representamos dom(An) como domínio do atributo;
a relação possui o grau, que determina o número de atributos.
Complementando essa formalização: 
Uma relação (ou estado de relação) r do esquema de relação R(Ap A
2, ..., A n), também indicada por r(R ), é um conjunto de n tuplas r =
{tp t 2, ..., í m}. Cada n tuplas t é uma lista ordenada de n valores t =
<v1, v2, ..., v n > , em que cada valor v . , 1 < i < n , é um elemento de
dom ( A i) ou é um valor especial NULL. O valor i -ésimo na tupla t ,
que corresponde ao atributo A i, é referenciado como t [ A i] ou t . A
i (ou t [ i ] na notação posicional) (VICCI, 2015, p. 74).
Essa formalização é materializada na Tabela 1, em que é demonstrada a relação
fornecedor, formado pelo conjunto de três tuplas, sendo cada tupla uma lista de atributos
e valores. Ainda na Tabela 1, é demonstrada a referência o valor da segunda tupla do
atributo, endereço que possui o valor de “Rua São Pedro n. 10”.
Tabela 1 – Relação fornecedor 
RELAÇÃO/TABELA: FORNECEDOR
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NOMEFORN ENDERECO
BOMPRECO
RUA SÃO 
PEDRO N10
RUA
CARLOS 
COSTA
FERREIRASA
BAIRRO ESTADO
AV. BRASIL
N22
BRASILCAFE
SÃO
GONCALO
PITUBA
RJ
3 tuplas
BARRA
BA
RUA
CARLOS 
COSTA
t2[ENDERECO] = RUA SÃO
PEDRO N10
Fonte: Elaborado pelo autor, 2020.
Outro ponto essencial do modelo relacional diz respeito às restrições de integridade .
Essas restrições são derivadas de regras estabelecidas nos requisitos de negócio ou
existentes no mundo real e que devem ser atendidas no modelo e no SGBD. Elmasri e
Navathe (2016) destacam a existência das seguintes restrições: restrições de domínio,
chave, valores NULL, integridade de entidade e integridade referencial . 
As restrições de domínio tratam da atomicidade de valores em cada tupla, devendo
estar dentro de um domínio dom(A) . Essa atomicidade visa evitar a repetição de valores.
O domínio pode ser definido pelos tipos de dados, como texto, data, valores numéricos
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ou por intervalode valores definidos para o atributo. 
Para as restrições de chave , temos que considerar que em uma relação não se deve
ter duas ou mais tuplas com a mesma combinação de valores em todos seus atributos.
Normalmente, deve existir um subconjunto de atributos que identifique unicamente cada
tupla, denominado superchave na relação. Desse modo, o conjunto de todos os
atributos deverão representar uma superchave na relação. Ainda dentro dessa definição,
temos a chave . Uma chave é uma superchave, com a diferença que a remoção de
qualquer atributo que forme a chave a deixa sem a propriedade de identificação exclusiva
na relação. 
Por exemplo, na relação PRODUTO, com a superchave cod_produto, cod_categoria,
nom_produto, podemos extrair a chave cod_produto, cod_categoria. Ou seja, essa
combinação evita que mais de uma tupla tenha o mesmo conjunto de valores. Entretanto,
se retirarmos da chave qualquer um dos atributos, ela perderá a propriedade da
exclusividade e a restrição de chave não será mais alcançada.As restrições de valores
NULL visa especificar se um atributo permite ou não valores nulos (NULL). 
Setzer (2005) escreve que integridade referencial é “a restrição que define que os
valores dos campos que aparecem em uma chave estrangeira devem aparecer na chave
primária da tabela referenciada.” A chave primária é o conjunto de atributos definidos
como chave definida na relação e estabelecido no SGBD. A chave estrangeira é o
conjunto de atributos de uma relação R2 que terão o mesmo domínio da chave primária
estabelecida em outra relação R1. Como exemplo, a Tabela 2 representa as relações
ALUNO e SITUACAO_MATRICULA. Na relação ALUNO, o atributo cod_sit_matricula é
uma chave estrangeira que referencia a chave primária cod_sit_matricula em
SITUACAO_MATRICULA. Assim, os valores desse atributo em ALUNO devem
acompanhar o domínio do atributo na relação SITUACAO_MATRICULA.
Tabela 2 – Representação da restrição integridade referencial
Fonte: Elaborado pelo autor, 2020.
Por fim, em relação à integridade de entidade, Elmasri e Navathe (2016) explicam que
a restrição de integridade de entidade afirma que nenhum valor de chave primária pode
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ser null. Isso porque o valor da chave primária é usado para identificar tuplas individuais
com uma relação.
2.1.3 Etapas e implementação da entidade-relacionamento para modelo
relacional
Neste momento, estamos na fase em que o projeto/modelo lógico está desenvolvido no
formato de modelo ER. Sendo assim, devemos iniciar o mapeamento para o modelo
relacional. Essa fase pode ser visualizada no Diagrama 2, com destaque para área
hachurada em amarelo.
Diagrama 2 – Etapas do projeto de banco de dados
Fonte: Elaborado pelo autor, 2020.
Para a implementação, definimos que o mapeamento criará tabelas com atributos
simples de valor único e que no resultado teremos as restrições do modelo
relacional aplicadas, incluindo chaves primárias, únicas e de integridade referencial .
Para a implementação do modelo relacional iremos seguir e explanar sobre as nove
etapas definidas em Elmasri e Navathe (2016). 
A etapa 1 trata do mapeamento de tipos de entidade regular ou forte . Neste tipo,
para cada tipo de entidade forte no ER, deve ser criada uma relação no modelo
relacional. Além disso, serão incluídos os atributos simples e os atributos compostos
serão extraídos como simples. Por fim, o atributo chave será definido como chave
primária. Existindo mais de uma chave, elas poderão ser transformadas em únicas e até
apoiar índices futuros no SGBD. A Figura 2 representa um exemplo no qual a entidade
regular ALUNO é mapeada para o modelo relacional, trazendo seus atributos e a chave
como chave primária. Apenas o atributo multivalorado telefone não foi criado, pois será
tratado em uma etapa posterior.
Figura 2 – Exemplo de implementação da relação ALUNO. Fonte: Elaborado pelo autor, 2020.
Na etapa 2 , denominada mapeamento de tipos de entidade fraca , para cada tipo de
entidade fraca f no esquema ER, crie uma relação R e inclua todos os atributos simples,
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ou componentes simples extraídos dos atributos compostos, de f como atributos de R.
Além disso, inclua como atributos de chave estrangeira em R os atributos de chave
primária da entidade forte. A chave primária será a combinação da chave estrangeira
com a chave (parcial ou atributo que não identifica sozinho a tupla) da relação R. Na
Figura 3, a entidade fraca TRANSPORTE ESCOLAR é mapeada para o modelo
relacional em uma nova relação UTILIZA_TRANSPORTE, trazendo seus atributos e a
chave primária da entidade forte, além de uma chave parcial para formar a chave
primária.
Figura 3 – Exemplo da implementação de entidades fracas TRANSPORTE _ESCOLAR para
UTILIZA_TRANSPORTE. 
Fonte: Elaborado pelo autor, 2020.
A etapa 3 deve realizar o mapeamento dos tipos de relacionamento binários 1:1 .
Existem três técnicas que podem ser utilizadas e que podem ser vistas no Card 1.
Técnicas para mapeamento dos tipos de relacionamento binários 1:1
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TÉCNICA DE CHAVE ESTRANGEIRA
Consideramos duas relações, S e T, e escolhemos aquela que tem
participação total, ou seja, aquela que necessariamente ocorre na
relação. Digamos que seja selecionada a relação S. Sendo assim,
colocamos todos os atributos simples (ou extraídos dos compostos)
do relacionamento em S e adicionamos a chave primária de T como
chave estrangeira em S.
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Na Figura 4, por meio da técnica de chave estrangeira, é possível ver o mapeamento na
tabela CARTEIRA_ESTUDANTE, que recebeu a chave estrangeira oriunda da chave
primária em ALUNO e o atributo data_inscricao do relacionamento.
Figura 4 – Mapeamento para o tipo binário 1:1. 
Fonte: Elaborado pelo autor, 2020.
A etapa 4 deve realizar o mapeamento dos tipos de relacionamento binários 1:N .
Nesta etapa, é selecionada a relação S participante do lado N no relacionamento. Então,
devemos alocar todos os atributos simples (ou extraídos dos compostos) do
relacionamento em S e adicionar a chave primária de T como chave estrangeira em S.
Observe que se o inverso for feito, a relação T terá seus valores repetidos, de acordo
com as ocorrências de S. Outro detalhe é que essa estrutura também deve ser aplicada
em caso de autorrelacionamento. 
A Figura 5 representa o mapeamento 1:N, em que a tabela ESCOLA exporta sua chave
primária cod_escola como chave estrangeira para tabela ALUNO.
Figura 5 – Representação da restrição integridade referencial. 
Fonte: Elaborado pelo autor, 2020.
TÉCNICA DA RELAÇÃO COMBINADA
Combina dois tipos de entidade e relacionamento em uma relação,
isso quando ambas relações possuem participação total;
TÉCNICA DA RELAÇÃO DE
REFERÊNCIA CRUZADA OU
RELACIONAMENTO
Diz para construir uma terceira relação para ser o resultado da
referência cruzada das chaves primárias das duas relações
existentes.
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A etapa 5 deve realizar o mapeamento dos tipos de relacionamento binários N:N .
Para relacionamentos N:N, deve-se criar uma relação S para representar o
relacionamento R. Inclua todos os atributos simples (ou extraídos dos compostos) do
relacionamento e adicione as chaves primária das relações como chave estrangeira na
relação S, sendo que sua combinação formará a chave primária em S. Na Figura 6,
verifica-se que a tabela ALUNO_DISCIPLINA foi criadaa partir da união das chaves
primárias de ALUNO e DISCIPLINA mais o atributo do relacionamento, representando,
assim, a implementação para relações dos tipos de relacionamento binários N:N.
Figura 6 – Representação do mapeamento dos tipos de relacionamento binários N:N. 
Fonte: Elaborado pelo autor, 2020.
Na etapa 6 , denominada mapeamento de atributos multivalorados , os atributos
multivalorados serão tratados com a criação de uma nova relação para cada um desses
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atributos. Para cada atributo multivalorado na relação F, crie uma relação R, que será
formada pelo atributo correspondente ao atributo multivalorado mais o atributo chave
primária da relação F. Este último será uma chave estrangeira em R. A chave primária da
relação R será a combinação desses dois atributos. A Figura 7 representa um exemplo
com a criação da tabela ALUNO_TELEFONE, tratando o atributo multivalorado telefone.
Figura 7 – Representação do mapeamento de atributos multivalorados. 
Fonte: Elaborado pelo autor, 2020.
A próxima é a etapa 7 , que define o mapeamento de tipos de relacionamento n-ário .
Essa definição deve ser aplicada a relacionamentos envolvendo mais de duas relações.
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O primeiro passo é criar uma relação S contendo todos os atributos simples (ou extraídos
dos compostos) do relacionamento e adicionar as chaves primárias das relações como
chave estrangeira. Usualmente, a chave primária de S será a combinação das chaves
estrangeiras, entretanto, se alguma das relações tiver cardinalidade 1, a chave
estrangeira não participará como chave primária. Adicionalmente, temos a etapa 8 ,
chamada de opções para mapeamento da especialização ou generalização , e a
etapa 9 , conhecida como mapeamento de categorias . 
Na etapa 8 , a proposta é converter cada especialização a subclasses {S,, S,, ..., SJ} e à
superclasse (generalizada) C, em que os atributos (at, ...aj e ch) e a chave (primária)
estão relacionados a partir das opções elencadas no Card 2.
Técnicas para mapeamento dos tipos de relacionamento binários 1:1
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MÚLTIPLAS RELAÇÕES –
SUPERCLASSES E SUBCLASSES
Criar uma relação L1 para a superclasse C com sua chave primária e
uma relação Ln para cada subclasse. Os atributos da relação L1
serão os atributos da superclasse e das relações Ln serão os
atributos de cada subclasse, unindo a chave primária de L1. Essa
opção funciona em qualquer especialização.
MÚLTIPLAS RELAÇÕES – APENAS
SUBCLASSES
Criar uma relação L para cada subclasse, com seus atributos unidos
com os da superclasse. Essa opção funciona apenas em
especializações com participação total, em que cada entidade na
superclasse deve pertencer, pelo menos, a uma das subclasses.
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A etapa 9 , a última para a implementação para o modelo relacional, trata do
mapeamento de categorias . Vicci (2015) define que uma categoria (tipo de união) é
uma subclasse da união de duas ou mais superclasses, que são capazes de terem
diferentes chaves. Assim, ao criar uma relação relativa a uma categoria, especificamos
um novo atributo chave, chamado chave substituta . Essa será a chave primária na
relação e estrangeira nas relações correspondentes à superclasse.
2.1.4 Ferramenta case e conversão para modelo físico
Trata-se de uma opção recomendada caso a entidade esteja com
restrição de disjunção, ou seja, a superclasse pode ser membro de
somente uma das subclasses.
RELAÇÃO ÚNICA COM UM ATRIBUTO
DE TIPO
Criar uma única relação L com os atributos da superclasse unidos
aos atributos das subclasses mais um atributo t , chamado de tipo,
para identificar a qual subclasse aquela tupla pertence. A chave
primária será a mesma superclasse. Essa opção poderá gerar muitos
atributos nulos.
RELAÇÃO ÚNICA COM ATRIBUTOS
DE MÚLTIPLOS TIPOS
Criar uma única relação L com os atributos da superclasse unidos
aos atributos das subclasses mais um conjunto de atributos t1..tn
para identificar a subclasse preenchida naquela tupla. Esses
atributos t1..tn serão do tipo booleanos.
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Após essas definições para implementação do modelo relacional, é possível, então, partir
para construção dos objetos físicos no banco de dados. 
O desenho e implementação dos modelos no projeto de banco de dados, desde o
conceitual até o projeto físico, podem ser facilitadas com o suporte de ferramentas
denominadas como ferramentas CASE ( Computer Aided Software Engineering ).
VOCÊ SABIA?
As ferramentas CASE foram desenvolvidas, principalmente, para atividades de
engenharia de software, apoiando a análise, modelagem, programação e os
testes. Além disso, a abordagem entidade-relacionamento e a UML podem ser
atendidas com a construção de modelos e diagramas pelas ferramentas CASE.
Existem inúmeras ferramentas CASE, pagas e gratuitas. Nesta unidade, vamos citar
alguns recursos de uma ferramenta que irá possibilitar a implementação do modelo
relacional, geração do modelo físico e script SQL para o SGBD. A ferramenta em
questão é chamada de DB-Main. 
DB-Main é uma ferramenta CASE para modelagem de dados e arquitetura de software.
Neste software, é possível mapear os dados no modelo conceitual, lógico e físico. 
Após realizar o download e acessar, podemos visualizar um projeto de demonstração do
modelo lógico-conceitual e convertê-lo para o relacional. Para isso, na janela de abertura
do DB-Main, devemos clicar no botão Demo Project. Em seguida, é preciso clicar duas
vezes em LIBRARY/Conceptual. Esses passos podem ser vistos na Figura 8. 
Figura 8 – Captura de tela da ferramenta CASE DB-Main com demonstração do modelo conceitual.
Após seguir esse passo, aparecerá, conforme mostrado na Figura 9, uma demonstração
das entidades e relacionamentos do modelo lógico-conceitual. É possível visualizar a
entidade book (livro) relacionado a author (autor) por meio do relacionamento written
(escrito) com tipo <0-N>:<1-N>, demonstrando que um livro pode ter sido escrito por um
ou muitos autores, assim como um autor pode ter escrito de zero a muitos livros. Da
mesma maneira, visualizamos o autorrelacionamento na entidade book com o
relacionamento reference (referência).
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Figura 9 – Captura de tela representando o modelo lógico-conceitual (A) e o modelo implementado para o
relacional (B).
Ainda na Figura 9, é possível verificar que podemos converter para o modelo relacional.
Para isso, é necessário ir ao menu Transform e clicar em Relational Model . Para
construção do modelo físico, clique novamente em Transform e, em seguida, Quick
SQL . Dessa forma, o modelo será gerado, assim como o arquivo com o script SQL para
execução no banco de dados.
2.2 Linguagem SQL 
Para o banco de dados relacional, a SQL (linguagem de consulta estruturada) deve ser
utilizado para criação das tabelas, atributos, chaves primárias, estrangeiras e outras
restrições no SGBD. 
A linguagem SQL ( Structured Query Language ), linguagem de consulta estruturada, fez
parte da definição do modelo relacional lançado pelo pesquisador da IBM, Edgar F. Codd,
em 1970. É a linguagem mais utilizada no mercado para consultas a banco de dados
relacionais. Em 1986, a SQL foi padronizada pela ANSI ( American NationalStandards
Institute ). Os grandes SGBDs do mercado, dentre eles Oracle Database, Microsoft SQL
Server, PostgreSQL e MySQL, adotam a linguagem SQL padrão ANSI para consultas e
manipulação dos dados e estruturas. 
A linguagem SQL se divide em dois grupos: linguagem de manipulação de dados ou
DML (Data Manipulation Language) e linguagem de definição de dados ou DDL (
Data Definition Language ) . 
O conjunto de instruções DML possibilita a consulta, inserção, alteração e exclusão dos
dados. Já no DDL, representam as instruções para definição das estruturas, tabelas e
atributos. Também é possível criar ou excluir esses objetos. O SQL extraído da
ferramenta CASE é formado por instruções SQL da categoria DDL. Já os dados são
inseridos nesses objetos por instruções DML. 
Dentre as instruções DML, temos: 
SELECT para realizar a seleção de um conjunto de dados nas tabelas do SGBD;
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INSERT para realizar a inserção de dados nas tabelas do SGBD;
UPDATE para realizar a atualização de dados nas tabelas do SGBD;
DELETE para realizar a exclusão de dados nas tabelas do SGBD.
MEDEIROS (2007) explica que a sintaxe geral possui as palavras-chave, que são:
SELECT para selecionar os campos; FROM, que se refere às tabelas envolvidas na
consulta; e WHERE, que encerra a condição da consulta. A seguir, veja um exemplo de
consulta para selecionar o nome do aluno e sua idade: SELECT nom_aluno, idade
FROM ALUNO. Outro exemplo para selecionar funcionários que trabalham no
departamento 10: SELECT nom_func, data_admissao FROM FUNCIONÁRIO WHERE
cod_departamento=10. 
Na categoria DDL, temos as instruções SQL:
CREATE para a criação de uma tabela, visão ou outros objetos no SGBD, incluindo
os atributos chaves;
ALTER para alterar uma tabela, visão ou modificar atributos;
DROP para apagar um objeto no SGBD.
A seguir, veja exemplos de instrução DDL para criação da tabela AUTHOR e WRITTEN,
bem como seus atributos com a SQL gerada pela ferramenta DB-Main: 
 
create table AUTHOR 
ID_AUT -- Sequence attribute not implemented -- not null, 
Name char(30) not null, 
First_Name char(30), 
Origin char(30), 
constraint ID_ID primary key (ID_AUT));
create table written ( 
ID_AUT numeric(10) not null, 
Book_id numeric(6) not null, 
constraint ID_written_ID primary key (ID_AUT, Book_id));
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VOCÊ QUER LER?
Para maiores detalhes dos principais recursos da linguagem SQL, faça a leitura
do livro que trata do assunto de maneira prática, Introdução à linguagem SQL:
abordagem prática para iniciantes, do autor Thomas Nield. 
2.3 Implementação do modelo de entidades e
relacionamentos em um banco de dados NoSQL
Para demandas que envolvam dados estruturados, os bancos de dados relacionais ditos
tradicionais atendem sem a necessidade de adaptações e maiores esforços pelas
equipes de desenvolvimento. Entretanto, quando a questão demanda grandes volumes
de dados, processamento distribuído para melhor desempenho e o armazenamento e
manipulação de dados sem estrutura definida ou semiestruturados, o trabalho exige um
conceito de banco de dados mais flexível quanto sua organização e propriedades. Esse
banco é conhecido como NoSQL. 
NoSQL significa not only SQL (não apenas SQL) e o seu objetivo é entregar soluções de
banco que tenham a capacidade de processar e manipular grandes volumes de dados,
com alto desempenho e preparados para recepcionar diferentes estruturas, não se
prendendo a um layout fixo de linha e coluna. 
Elmasri e Navathe colocam que o NoSQL “tem por finalidade transmitir a ideia de que
muitas aplicações precisam de sistemas diferentes dos sistemas SQL relacionais
tradicionais para ampliar suas necessidades de gerenciamento de dados” (ELMASRI;
NAVATHE, 2016, p. 795). Ainda no mesmo texto, os autores complementam que:
A maioria dos sistemas NoSQL são bancos de dados distribuídos
ou sistemas de armazenamento distribuído, com foco no
armazenamento de dados semiestruturados, alto desempenho,
disponibilidade, replicação de dados e escalabilidade, ao contrário
da ênfase em consistência imediata de dados, linguagens de
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consulta poderosas e armazenamento de dados estruturados
(ELMASRI; NAVATHE, 2016, p. 795). 
Dentre as características dos sistemas NoSQL, podemos destacar: 
Escalabilidade : normalmente, em sistemas NoSQL, a capacidade de incremento
de equipamentos ou recursos é horizontal, considerando a inserção de mais nós
para aumento do processamento e armazenamento distribuído.
Disponibilidade : nos bancos de dados NoSQL, são encontrados sistemas de
replicação para manter os dados disponíveis no caso de falha de um nó.
Modelos de replicação : oferta nos bancos de dados NoSQL de modelo de
replicação mestre-escravo, em que a cópia dos dados, gravada no principal, é
replicada para nós escravos. Além deste, há também o modelo mestre-mestre, no
qual leitura e escrita são realizadas em qualquer uma das cópias, podendo haver
diferenças entre elas.
Sharding de arquivos : particionamento horizontal para que os dados sejam
fragmentados e acessados de forma simultânea em vários nós, distribuindo a carga
do acesso.
Acesso a dados de alto desempenho : utilização de técnicas de hashing ou
particionamento por intervalo para possibilitar a eficiente busca aos milhões de
registros.
No banco de dados NoSQL, para o trabalho eficiente com grandes volumes de dados e
desempenho, a garantia de consistência, disponibilidade e tolerância à partição são
balanceadas e, com isso, em alguns momentos, são até abdicadas em prol do
processamento. 
A respeito do modelo de dados, podemos citar a não exigência de um esquema. No
modelo relacional, existe a necessidade de um esquema para que as estruturas e
restrições dos dados sejam construídas. No NoSQL, devido à flexibilidade das estruturas,
esquemas ainda que parciais podem existir ou não. Isso porque as restrições não serão
especificadas no banco, e sim via aplicações que acessarão os dados. 
Os sistemas NoSQL podem ter o armazenamento dos dados orientados como baseados
em documentos , armazenamento chave-valor , baseado em colunas e baseado em
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grafos. 
Os baseados em documentos se caracterizam primariamente por armazenar dados na
forma de documentos JSON (Javascript Object Notation) acessíveis por um _id. A Figura
10 representa um exemplo de documento JSON. Neste banco, teremos coleções no
lugar de tabelas e documentos no lugar de tuplas. Nas tuplas, os dados estão em
diversas estruturas. 
Figura 10 – Captura de tela com exemplo de documento JSON.
Uma das soluções NoSQL orientadas a documentos existentes é o banco de dados
MongoDB . Por trabalhar com documentos JSON, precisamos criar, no MongoDB, uma
coleção contendo os documentos, que serão identificados unicamente por meio de um
_id.
VOCÊ SABIA?
O JSON é uma notação de objetos bem simples e leve muito utilizada para troca
de dados. Dessa forma, diversos sites e organizações disponibilizam seus dados
para análises no formato JSON justamente pela facilidade com a qual diversas
aplicações realizam a leitura desse formato. 
Para perceber como é simples o trabalho com documentos, no código-fonte a seguir, é
possível visualizar a criação da coleção ALUNO, a inserção de dois documentos com
estruturas diferentes e, por fim, uma consulta ao documento pelo campo “telefone”: 
//CRIANDO COLEÇÃO 
use local 
db.createCollection("ALUNO")//INSERINDO DOCUMENTO ALUNO_ID 1 e 2 
db.ALUNO.insert{_id:"1", nome_aluno: "João Apolinário", idade:
"12"}) 
db.ALUNO.insert{_id:"2", nome_aluno: "João Apolinário2", idade:
"13", 
endereco: [{rua: 'Paulo IV',bairro:'Pituba'}], 
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telefone:['71-8373-833','74-7770-8778']}) 
 
//PESQUISANDO DOCUMENTOS NA COLECAO 
db.ALUNO.find() 
_id:"1", nome_aluno: "João Apolinário", idade: "12"} 
_id:"2", nome_aluno: "João Apolinário2", idade: "13", endereco:
[{rua: 'Paulo IV',bairro:'Pituba'}], telefone:['71-8373-833','74-
7770-8778']} 
//FILTRANDO PELO CAMPO TELEFONE 
db.ALUNO.find({"telefone":"71-8373-833"}) 
_id:"2", nome_aluno: "João Apolinário2", idade: "13", endereco:
[{rua: 'Paulo IV',bairro:'Pituba'}], telefone:['71-8373-833','74-
7770-8778']} 
A categoria NoSQL de armazenamento chave-valor armazena os dados constituídos
por uma chave associada a um valor, podendo ser qualquer estrutura de dado, lista,
documento, objeto etc. Um exemplo de solução de mercado dessa categoria é o
Amazon DynamoDB. 
O armazenamento baseado em colunas se caracteriza por retorno rápido das colunas
por meio do particionamento das tabelas e as chaves que apontam para colunas,
montando, assim, as linhas . O Cassandra é um exemplo de banco NoSQL orientado a
colunas. 
Por fim, o armazenamento baseado em grafos representa os dados em nós e grafos
relacionados. Trata-se de uma base formada por grafo de informações e
relacionamentos. Neste, temos o banco de dados Neo4j . 
Pelo que foi visto sobre NoSQL, suas características e categorias de banco de dados,
deduzimos que a implementação do modelo nessa solução não segue as mesmas
diretrizes já vistas no modelo relacional. 
O modelo de dados para o NoSQL apresenta novos desafios. Sendo assim, temos que
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levar em conta a diversidade de soluções NoSQL, avaliar que os dados manipulados
muitas vezes são semiestruturados e que os bancos NoSQL não defendem a
normalização dos dados, pois a preocupação é armazenar sem um desenho tão rígido
dos objetos.
VOCÊ SABIA?
A normalização de um banco de dados possibilita a definição de um conjunto de
regras que, quando aplicados as tabelas e atributos, tem o propósito de evitar a
redundância dos dados, garantindo sua integridade. Normalmente, no projeto de
banco de dados relacional, a normalização é um item que deve ser definido para
garantir essas propriedades.
A variedade de dados exige flexibilidade nas soluções de banco de dados NoSQL desde
sua modelagem. Bugiotti et al, em tradução livre, cita que a “heterogeneidade é
altamente problemática para os desenvolvedores de aplicativos, mesmo dentro de cada
categoria” (BUGIOTTI et al, 2014, p. 1, traduzido pelo autor). Em outras palavras, a
organização dos dados fica a cargo da aplicação e, assim, a percepção de necessidade
da definição e existência de um esquema com objetos pouco mutáveis, muito presente
no modelo de dados, se perde. 
Em consideração a esses fatos, para nosso estudo de implementação do modelo,
estudaremos um modelo de alto nível, denominado NoAM ( No SQL Abstract Model ),
apresentado no artigo de Bugiotti et al (2014). Essa proposta continua contando com as
primeiras etapas do projeto de banco de dados. Entretanto, a implementação para o
NoSQL segue com algumas características específicas para sistemas baseado em
documentos, armazenamento chave-valor, baseado em colunas e baseado em grafos. 
A proposta do NoAM é aproveitar as semelhanças entre as categorias NoSQL e
introduzir elementos que permitam a generalização entre as categorias. Para esse
estudo, vamos considerar a Diagrama 3, que representa o diagrama de objetos de um
aplicativo de jogos on-line, no qual temos os jogadores ( players ), jogos ( games ) e
rodadas ( rounds ). O diagrama de objetos representa os objetos que instanciaram ou
estão “consumindo” as classes. 
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Na primeira etapa do NoAM, temos a modelagem conceitual dos dados e a identificação
de agregados . A modelagem conceitual visa encontrar as entidades, relacionamentos e
atributos. Já a fase dos agregados objetiva representar agrupamento de dados com
alguma relação. As entidades encontradas e os seus dados serão identificados como
agregados. No Diagrama 3, os agregados estão em destaque por meio das linhas
pontilhadas.
Diagrama 3 – Objetos de um aplicativo de jogo on-line
Fonte: BUGIOTTI et al, 2014, p. 5.
No modelo de dados NoAM, temos um banco de dados formado por um conjunto de
coleções (mesmo sentido do MongoDB) e constituído por um conjunto de blocos , que
por sua vez possuem entradas . 
O bloco é formado pelo conceito de unidade de acesso a dados , significando que
existem operações que acessam e manipulam uma unidade individual por vez. Ainda no
conceito de bloco, por unidade de distribuição entende-se que as unidades são
armazenadas completas em um cluster e diferentes unidades distribuídas estão em
vários servidores. Além disso, um bloco é formado por um conjunto de entradas , ou
seja, um componente da unidade de acesso. 
A segunda fase do NoAM é construída pela representação dos dados, em que cada
agregado será uma coleção distinta e cada unidade será um bloco . O nome da classe
é utilizado para nomear a coleção e o identificador do agregado para chave do bloco. O
valor de cada agregado será o conjunto de entradas . Essa representação dos dados
pode ser visualizada na Figura 11, juntamente com a coleção Player, o bloco mary e rick
e as suas entradas.
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Figura 11 – Representação dos dados no NoAM. 
Fonte: BUGIOTTI et al, 2014, p. 7. (Adaptado).
Como última fase, após construída a representação dos dados, pode-se converter para a
categoria NoSQL que se deseja implementar o modelo. Como exemplo, vamos ver o
resultado da implementação no banco orientado a documento, MongoDB, e no chave-
valor, Oracle NoSQL. 
Devido ao MongoDB ser orientado a documento e já ter o conceito natural de coleções,
fica mais simples representar a implementação. Basicamente, cada bloco representa um
documento , e as entradas podem ser mapeadas como campos . O Quadro 1
representa o resultado da implementação no MongoDB. Veja que o bloco mary se
transformou no _id e no documento, suas entradas se transformaram nos campos e
valores e a coleção Player foi implementada.
Quadro 1 – Implementação no MONGODB
collection Player
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id
mary
document
{ 
_id:”mary”, 
username:”mary”, 
firstName:”Mary”, 
lastName:”Wilson”, 
games:
[{ game:”Game:2345”, opponent:”Player:rick”}, 
{ game:”Game:2611”, opponent:”Player:ann”}
}
Fonte: BUGIOTTI et al, 2014, p. 5. (Adaptado).
No Oracle NoSQL, banco NoSQL baseado em chave-valor, a chave será o nome da
coleção com o id da chave do bloco e o valor será representado pela entrada. A Tabela 2
representa essa implementação.
Tabela 3 – Implementação no Oracle NoSQL
key (/major/key/-) value
/Player/mary/-
/Player/rick/-
/Game/2345/-
{username: “mary”, firstName: “Mary”, … }
{username: “rick”, firstName: “Rick”, …}
{id: “2345”, firstPlayer: “Player:mary”, …}
Fonte: BUGIOTTI et al, 2014, p. 4. (Adaptado).
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Síntese
Caro estudante, 
Nesta unidade, vimos que um projeto de banco de dados tem diversas etapas compostas
por atividades distintas, mas com um propósito final de representar o modelo de negócios
e as estruturas físicas num banco de dados. Para isso, vimos que precisamos
transformar o modelo entidade-relacionamento em modelo relacional , com destaque
para o papel das entidades participantes, visto que podem ser regulares ou fracas .
Além disso, vimos que é preciso atenção no tipo de relacionamento existente , se de 1:1
, 1:N ou N:N , se os atributos são multivalorados e se seguem um protocolo de, no
mínimo, sete etapas para que possam ser implementados corretamente no SGBD. 
O modelo relacional pode ser desenhado utilizando algumas ferramentas CASE que dão
suporte, dentre outras ações, a essa etapa do projeto de banco de dados, possibilitando
a transformação em modelo físico. 
Os bancos de dados NoSQL se apresentam como alternativa para atender um cenário
mais dinâmico de dados e estruturas. Além disso, implementações de modelo como o
NoAM possibilitam a transformação do modelo lógico-conceitual para o NoSQL .
Referências bibliográficas 
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https://student.ulife.com.br/ContentPlayer/Index?lc=lvxe2uFo%2bO4N7aXdGp7lyg%3d%3d&l=VAIsfsUdgZHkIo5illeV6A%3d%3d&cd=%2fhwN… 26/26
BUGIOTTI, F. et al. Database Design for NoSQL Systems. In: International Conference
on Conceptual Modeling, 2014, Atlanta, United States. Anais … Atlanta: Springer
International Publishing, 2014, pp. 223-231. 
ELMASRI, R.; NAVATHE, S. Sistemas de bancos de dados . 7. ed. São Paulo:
Pearson, 2016. 
MEDEIROS, L. F. Banco de dados - princípios e prática. 1. ed. Curitiba: IBPEX, 2007. 
NIELD, T. Introdução à linguagem SQL : abordagem prática para iniciantes. São Paulo:
Editora Novatec, 2016. 
 
SETZER, V. W.; SILVA, F. S. C. Bancos de dados . São Paulo: Ed. Edgard Blücher,
2005. 
VICCI, C. Banco de dados . São Paulo: Editora Pearson, 2015.BUGIOTTI, F. et al.
Database Design for NoSQL Systems. In: International Conference on Conceptual
Modeling, 2014, Atlanta, United States.