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Sistemas de Banco de Dados
Fundamentos em Bancos de Dados Relacionais
Wladmir Cardoso Brandão
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Material distribuído sob licença CC BY-NC-ND 4.0
Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
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https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
introdução
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4.0
Sistemas de Banco de Dados (SBD)
"Sistemas de banco de dados referem-se ao conjunto de dados relacionados e sua
respectiva forma de acesso e organização... São compostos por uma coleção de
dados organizados, uma estrutura lógica determinando a forma como os dados
são armazenados, organizados e manipulados, e um software que provê acesso
aos dados a usuários e aplicações."
Elmasri & Navathe, 2016
I Coleção de Dados→ banco de dados
I Estrutura Lógica→ modelo de dados
I Software→ sistema gerenciador de banco de dados
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4.0
Sistemas de Banco de Dados (SBD)
Usuários e aplicações intera-
gem com o sistema subme-
tendo consultas
consultas são interpretadas
pelo sistema, que realiza
otimizações necessárias para
sua correta execução
O próprio sistema decide
quais dados são necessários
para responder uma consulta
e se encarrega de recuperá-
los a partir dos repositórios
sob seu controle
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4.0
Banco de Dados (BD)
Coleção de dados organizados
I Dados→ símbolos, sinais, códigos
I Atende necessidades específicas de usuários
I Presente em diferentes ambientes de negócio
I Reserva de hotel
I Reserva de livros em biblioteca
I Visualização de catálogos de filmes
I Compra de produtos em supermercado
I Saque e depósito de dinheiro em caixa bancário
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4.0
Bilhões de produtos em catálogo
Dezenas de milhões de transações diárias
Atualização frequente de estoque e pedidos
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4.0
BD: Propriedades
BDs possuem características que os diferenciam de outros tipos de coleções
I Finalidade→ construídos com um propósito específico
I Realidade→ representam o "mundo real"
I Mundo Real→ minimundo, universo de discurso
I Coerência→mantêm a coerência lógica da coleção
I Compartilhamento→ provêm compartilhamento de dados
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4.0
BD: Taxonomia
BDs podem ser categorizados quanto à forma de utilização
I Manual→ criado e mantido sem o uso de computadores
I Exemplo→ lista telefônica (páginas amarelas)
I Computadorizado→ criado e mantido com o uso de computadores
I Exemplo→ The Human Genome Database (GDB)
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4.0
BD: Taxonomia
BDs também podem ser categorizados quanto à sua aplicação
I Tradicional→ texto, incluindo números e registros temporais
I Multimídia→ imagens, áudios e vídeos
I Geográfico→mapas, imagens de satélite e registros climáticos
I Data Warehouse→ armazém de dados utilizado no processamento analítico
online (OLAP) para auxílio à tomada de decisão
I Ativo (Tempo Real)→ utilizado em aplicações com rigorosos requisito de
desempenho, como em processos industriais de manufatura
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4.0
BD: Abordagens
Diferentes abordagens de implementação
I Processamento em Arquivo
I Usuário define arquivos necessários para uma aplicação específica como parte
da programação da aplicação
I Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD)
I Repositório único
I Abstração de dados
I Natureza autodescritiva
I Compartilhamento de dados
I Isolamento entre programas e dados
I Suporte a múltiplas visões sobre dados
I Processamento de transação multiusuário
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BD: Projeto
Construção de modelos para implementação
I Modelo→ representação de entes e eventos reais
I Etapas de implementação
1. Especificação→ descrição do minimundo
2. Análise de Requisitos→ restrições de operação
3. Projeto Conceitual→ estruturas e restrições conceituais
4. Projeto Lógico→ estruturas e restrições lógicas
5. Projeto Físico→ estruturas e restrições físicas
I Revisado continuamente para que o BD reflita o estado do minimundo
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4.0
BD: Atores
Ator→ papel desempenhado pelos que interagem com o BD
I Administrador (DBA)→ responsável pela operação e pelo cumprimento dos
requisitos, atuando em todas as etapas da implementação
I Projetista→ responsável pelo projeto, atuando em todas as etapas da
implementação
I Analista→mais presente nas etapas de projeto conceitual e lógico
I Programador→ atua preponderantemente no projeto lógico
I Usuário→ demandante, conhecedor do minimundo e mais presente na
especificação e análise de requisitos
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Modelo de Dados
Estrutura lógica que determina a forma como os dados são armazenados, orga-
nizados e manipulados
I Coleção de conceitos que descrevem a estrutura do BD
I Incorpora operações para especificar atualização e recuperação de dados
I Exemplo→ inserir, remover, modificar ou recuperar
I Define o comportamento de uma determinada aplicação
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4.0
Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD)
Coleção de programas (software) que permitem aos usuários criar e manter BDs
I Definir→ especificar tipos, estruturas e restrições armazenadas sob forma
de metadados no catálogo (dicionário) do sistema
I Construir→ armazenar dados em meio controlado pelo SGBD
I Manipular→ inserir, remover, modificar e recuperar dados
I Compartilhar→ prover acesso simultâneo a múltiplos usuários
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SGBD: Propriedades
Controle de Redundância
I Flexibilidade
I Múltiplas interfaces
I Economia de escala
I Garantia de padrões
I Restrições de acesso
I Backup e recuperação
I Disponibilidade elevada
I Restrições de integridade
I Tempo de desenvolvimento
I Relacionamentos complexos
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4.0
SGBD: Limitações
Uso de SGBDs pode ser inadequado em algumas situações
I Monousuário→ acesso por múltiplos usuários não requerido
I Baixa complexidade→ aplicações muito simples e bem definidas
I Requisitos rigorosos→ aplicações de tempo real, de alta escalabilidade e
sistemas embarcados com capacidade de armazenamento limitada
I Alta especialização→ aplicações que demandam recursos que a
generalidade oferecida pelo SGBD para definição e processamento de dados
não suporta
I Exemplo→ funções de segurança sofisticadas
I Custo proibitivo→ impossibilidade de investimento inicial significativo em
hardware, software e treinamento
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modelo de dados
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Estrutura de BD
Composta por tipos, relacionamentos e restrições aplicados aos dados
I Abstração de Dados
I Estrutura do BD percebida de maneira diferente por usuários de acordo com
diferentes níveis de detalhamento
I Abordagem de BD deve ocultar detalhes de organização e armazenamento dos
dados
I Fornece recursos essenciais para a compreensão dos dados e de seus
relacionamentos
I Modelo de Dados→ oferece meios necessários para se alcançar a
abstração
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Modelo de Dados
Estrutura lógica que determina a forma como os dados são armazenados, orga-
nizados e manipulados
I Coleção de conceitos que descrevem a estrutura do BD
I Incorpora operações para especificar atualização e recuperação de dados
I Exemplo→ inserir, remover, modificar ou recuperar
I Define o comportamento de uma determinada aplicação
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4.0
Modelo de Dados
Oferece diferentes níveis de abstração:
I Conceitual→ alto nível de abstração
I Representa a estrutura como os usuários a percebem
I Conceitos→ entidade, atributo e relacionamento
I Representativo→ nível intermediário de abstração
I Também conhecido como modelo de implementação
I Representa a estrutura detalhando aspectos de implementação
I Oculta detalhes de armazenamento físico
I Conceitos→ objeto, relação, tupla e coluna
I Físico→ baixo nível de abstração
I Representa a estrutura detalhando aspectos de armazenamento físico
I Conceitos→ arquivo, registro, campo, índice
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4.0
Modelo de Dados: Conceitual
Entidade→ ente (objeto) do universo de discurso
ProfessorCPF
Nome
Sexo
Salário
possui Departamento
Número
Nome
Atributo→ propriedade que caracteriza uma entidade
ProfessorCPF
Nome
Sexo
Salário
possui Departamento
Número
Nome
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4.0
Modelo de Dados: Conceitual
Relacionamento→ associação entre duas ou mais entidades
ProfessorCPF
Nome
Sexo
Salário
possui Departamento
Número
Nome
ProfessorCPF
Nome
Sexo
Salário
possui Departamento
Número
Nome
CampusNome Cidade
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4.0
Modelo de Dados: Representativo
Existem diferentes modelos representativos
I Hierárquico
I BD→ coleção de árvores formando uma floresta
I Registro→ nó da árvore
I Associação entre registros→ aresta da árvore
I Um nó filho só pode ter um pai (1:N )
I Rede
I Extensão do modelo hierárquico
I Permite associações N:N
I Objeto
I BD→ coleção de objetos
I Registro→ objeto
I Associação entre registros→ ligação
I Próximo ao modelo de dados conceitual
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4.0
Modelo de Dados: Representativo
Existem diferentes modelos representativos
I Relacional
I BD→ coleção de relações (elementos tabulares)
I Registro→ tupla (linha)
I Associação entre registros→ relacionamentos
I Embasamento em lógica de predicados e na teoria dos conjuntos
I Amplamente adotado em SGBDs comerciais baseados em transações
I Consolidado, com alto desempenho na execução de operações básicas
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
DEPARTAMENTO
Numero Nome
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4.0
Modelo de Dados: Físico
Descreve detalhes de armazenamento de dados em memória
I Formatos e ordenação de registros em arquivos
I Organização dos dados em arquivos em memória secundária
I Caminhos de acesso alternativos para recuperação rápida de registros
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento #
ÍNDICE
Ponteiro Departamento
12345678900 Roberto Machado M 1200.00 1 00 #00 1
21345678900 Carlos A. Martins M 3200.00 1 10 #20 2
32145678900 Ana Maria Freitas F 7500.00 2 20 #30 3
12345678901 Manuela Costa F 2700.00 3 30 · · · · · ·
52345678902 Luiz A. Barbosa M 5300.00 3 40 #FF N
97345671200 Rebeca Lins Rêgo F 6800.00 3 50
· · · · · · · · · · · · · · · · · ·
68345618900 Amanda Ramirez F 1700.00 N FF
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esquema e linguagem
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4.0
Esquema de BD
Descrição do banco de dados (metadados)
I Especificado no projeto e não muda com frequência
I Existem convenções para se representar esquemas usando diagramas
I Diagrama de Esquema→ representação de um esquema
I Capta aspectos como restrições, tipos de registros e de itens de dados
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
I Construtor de Esquema→ elemento que compõe o esquema, como por
exemplo professor
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4.0
Esquema de BD
O diagrama de esquema apresenta a estrutura de cada tipo de elemento, mas
NÃO apresenta as instâncias dos elementos
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
12345678900 Roberto Machado M 1200.00 1
12345678901 Manuela Costa F 2700.00 3
21345678900 Carlos A. Martins M 3200.00 1
32145678900 Ana Maria Freitas F 7500.00 2
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Instância de BD
Conjunto de dados armazenados em determinado momento
I Estado Vazio→ esquema especificado, mas nenhum dado armazenado
I Estado Inicial→ BD carregado (populado) com dados inicias
I Estado se altera ao se inserir, remover ou modificar o valor de um item
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4.0
Arquitetura de Três Esquemas
Abordagem que permite visualização do esquema em diferentes níveis
I Autodescrição→metadados descritivos em diferentes níveis de abstração,
de acordo com características estruturais
I Suporte a Múltiplas Visões→ usuários e aplicações têm acesso restrito a
porções do BD suficientes para atender suas necessidades
I Independência de Aplicação→ estrutura do BD armazenada separadamente
de aplicações, garantindo que alterações na estrutura não necessariamente
levem a mudanças em aplicações
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Arquitetura de Três Esquemas
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4.0
Arquitetura de Três Esquemas
I Nível Externo
I Esquema Externo→ visões de usuário
I Cada visão descreve a parte do BD em que um grupo de usuários está
interessado, ocultando o restante
I Implementado com modelo de dados representativo
I Nível Conceitual
I Esquema Conceitual→ estrutura do BD
I Descrição de tipos de dados, entidades, relacionamentos, restrições e
operações do usuário
I Oculta detalhes de armazenamento físico
I Nível Interno
I Esquema Físico→ estrutura do armazenamento físico do BD
I Descrição de detalhes de armazenamento de dados e de caminhos de acesso
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4.0
Arquitetura de Três Esquemas
Níveis apresentam descritores para dados que estão efetivamente armazenados
em meio físico
I Mapeamento→ transformação de requisições e resultados entre níveis
I SGBD transforma uma solicitação especificada por usuários em uma
solicitação no esquema conceitual e, em seguida, em uma solicitação no
esquema interno para que o processamento de dados possa ser realizado
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4.0
Independência de Dados
Capacidade de se alterar o esquema em um nível sem precisar alterar o esquema
no nível adjacente superior
I Lógica→ capacidade de alterar o esquema conceitual sem precisar alterar
o esquema externo
I Exemplo→ ao acrescentar ou remover um tipo de dado somente o
mapeamento entre os níveis e a definição da visão são alterados
I Física→ capacidade de alterar o esquema interno sem precisar alterar o
esquema conceitual
I Exemplo→ ao organizar arquivos físicos criando estruturas de acesso
adicionais somente o mapeamento entre os níveis é alterado
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4.0
Independência de Dados
A arquitetura de três esquemas facilita a independência de dados
I Independência lógica é mais difícil de ser alcançada, uma vez que é mais
difícil realizar alterações estruturais e de restrição sem afetar as aplicações
I Poucos SGBDs comerciais implementam a arquitetura de três esquemas
completamente por haver uma sobrecarga com os mapeamentos, levando a
ineficiência
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4.0
Linguagens
Abordagem de BD precisa oferecer linguagens e interfaces apropriadas para
cada tipo de usuário
I VDL→ linguagem de definição de visão que especifica o esquema externo,
as visões de usuário e seus mapeamentos ao esquema conceitual
I DDL→ linguagem de definição de dados que especifica o esquema
conceitual
I SDL→ linguagem de definição de armazenamento que especifica o esquema
interno
I DML→ linguagem de manipulação de dados utilizada para especificação de
operações de inserção, exclusão, modificação e recuperação de dados
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4.0
Linguagens
Se diferenciam quanto à forma como as operações são especificadas
I Alto Nível→ não procedural
I Especifica operações complexas de forma concisa
I Pode recuperar muitos registros em uma única instrução
I Declarativa→ especifica quais dados recuperar e não como
I Denominada linguagem de consulta por ser usada de maneira interativa
I Baixo Nível→ procedural
I Embutida em linguagem de programação de uso geral (linguagem hospedeira),
sendo assim denominada sublinguagem de dados
I Recupera objetos ou registros individuais e os processa separadamente
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4.0
Linguagens
SGBDs tipicamente não consideram as diferentes linguagens como distintas
I SQL→ linguagem de consulta estruturada que combina VDL, DDL, SDL e
DML, bem como instruções para especificação de restrição, evolução de
esquema e outros recursos
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modelo entidade-relacionamento
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4.0
Modelo Entidade-Relacionamento (ER)
Modelo conceitual elaborado a partir da especificação do minimundo
I Minimundo→ tipicamente especificado de forma textual, estabelecendo os
requisitos de dados
I Diagrama Entidade-Relacionamento→ representação gráfica de entidades,
atributos, relacionamentos e restrições do modelo ER
Cliente
Nome
Rua
Cidade
Possui Conta
Número
Saldo
1 N
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4.0
ER: Entidade
Ente com existência real no minimundo especificado
I Seja E = {e1,e2, · · · ,ek } um conjunto de k entidades de mesmo tipo
I Tipo de Entidade (E)→ conjunto de instâncias de entidades do mesmo tipo
I Instância de Entidade (ei )→ ente específico de um tipo de entidade E , tal que
ei ∈ E
e1 e2 ek
E
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4.0
ER: Entidade
No diagrama ER representa-se um tipo de entidade, ou simplesmente entidade,
como um retângulo rotulado
Funcionário
CPF
Nome
Primeiro
Sobrenome
Sexo
SalárioData Nascimento
Dependentes Idade
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Bra
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o.c
om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Entidade
Entidade Fraca→ entidade que existência depende da existência de outra
FuncionárioCPF
Nome
Sexo
Salário
possui Dependente
Nome
Parentesco
1 N
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om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Atributo
Propriedade que descreve uma característica específica de uma entidade
Representa-se como uma elipse rotulada e ligada à entidade que ele caracteriza
Funcionário
CPF
Nome
Primeiro
Sobrenome
Sexo
SalárioData Nascimento
Dependentes Idade
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o.c
om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Atributo
Simples→ indivisível, representado por uma elipse simples rotulada
Funcionário
CPF
Nome
Primeiro
Sobrenome
Sexo
SalárioData Nascimento
Dependentes Idade
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om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Atributo
Composto→ desmembra-se em outros atributos, representado por uma elipse
simples rotulada com outros atributos ligados a ele
Funcionário
CPF
Nome
Primeiro
Sobrenome
Sexo
SalárioData Nascimento
Dependentes Idade
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o.c
om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Atributo
Multivalorado→ conteúdo formado por mais de um valor, representado por
uma elipse rotulada com borda dupla
Funcionário
CPF
Nome
Primeiro
Sobrenome
Sexo
SalárioData Nascimento
Dependentes Idade
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o.c
om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Atributo
Derivado→ valor obtido a partir de valores de outros atributos ou relacionamen-
tos, representado por uma elipse rotulada com borda tracejada
Funcionário
CPF
Nome
Primeiro
Sobrenome
Sexo
SalárioData Nascimento
Dependentes Idade
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o.c
om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Atributo
Chave→ atributo ou conjunto de atributos que juntos identificam cada instância
de entidade de maneira exclusiva, representado por uma elipse simples rotulada
com rótulo sublinhado
Funcionário
CPF
Nome
Primeiro
Sobrenome
Sexo
SalárioData Nascimento
Dependentes Idade
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o.c
om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Atributo
Chave Parcial→ ou discriminador, atributo ou conjunto de atributos que juntos
potencialmente identificam cada instância de entidade fraca de maneira exclu-
siva, representado por uma elipse simples rotulada com rótulo sublinhado de ma-
neira tracejada
DependenteNome Parentesco
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om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Relacionamento
Associação entre entidades
I Seja R = {r1,r2, · · · ,rk } um conjunto de k associações entre entidades
I Tipo de Relacionamento (R)→ conjunto de instâncias de associações do
mesmo tipo
I Instância de Relacionamento (ri )→ associação específica entre instâncias de
entidades, tal que ri ∈ R
e1
e2
e3
e4
E
r1
r2
r3
r4
R
e1
e2
e3
e4
E
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om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Relacionamento
No diagrama ER representa-se um tipo de relacionamento, ou simplesmente rela-
cionamento, como um losango rotulado
Funcionário
CPF
Nome
Primeiro
Sobrenome
Sexo
Salário
Data Nascimento
Dependentes Idade
possui Departamento
Nome
Locais
Qtd. Func.
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om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Relacionamento
Relacionamento Fraco→ ou de dependência, associação envolvendo ao menos
uma entidade fraca, representado por um losango rotulado com borda dupla
FuncionárioCPF
Nome
Sexo
Salário
possui Dependente
Nome
Parentesco
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om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Relacionamento
Cada relacionamento ri ∈ R é uma associação entre entidades que inclui exata-
mente uma única instância de cada entidade participante
d1
d2
d3
Departamento
r1
r2
r3
possui
f1
f2
f3
Funcionário
Grau do Relacionamento→ # entidades participantes no relacionamento
I Binário→ grau 2
I Ternário→ grau 3
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CC
BY-
NC
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4.0
ER: Relacionamento
Nome de Função→ rotula o relacionamento e representa a função que uma enti-
dade desempenha em cada relacionamento
I Enriquece a semântica do relacionamento
Funcionário
CPF
Nome Sexo
Salário
Data Nascimento
Idade
possui Departamento
Nome
Locais
No relacionamento possui, Funcionário desempenha a função possuído, en-
quanto Departamento desempenha a função possuidor
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om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Relacionamento
Relacionamento Recursivo→ a mesma entidade participa mais de uma vez, com
funções diferentes, em um relacionamento
Funcionário
CPF
Nome
Sexo
supervisiona
No exemplo, Funcionário participa com as funções de supervisor e supervisio-
nado no relacionamento supervisiona
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om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Restrição
Característica limitadora da possibilidade de associação entre entidades nos
relacionamentos
I Razão de Participação→ especifica se a participação de uma entidade no
relacionamento é parcial ou total
I Razão de Cardinalidade→ especifica o número máximo de relacionamentos
em que uma entidade pode participar, opcionalmente indica limites mínimos
Funcionário
CPF
Nome Sexo
possui Departamento
Nome
Locais
N 1(0, N) (1, 1)
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om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Restrição
Participação Total→ todas as instâncias da entidade devem obrigatoriamente
participar de relacionamentos
d1
d2
d3
Departamento
r1
r2
r3
possui
f1
f2
f3
Funcionário
Representa-se por uma linha dupla entre a entidade e o relacionamento
Funcionário possui Departamento
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om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Restrição
Cardinalidade 1:1 → uma instância de cada entidade só pode participar de um
único relacionamento
d1
d2
d3
Departamento
r1
r2
r3
possui
f1
f2
f3
Funcionário
Representa-se por rótulos 1 nas duas extremidades do relacionamento
Funcionário possui Departamento
1 1
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om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Restrição
Cardinalidade 1:N → uma instância de uma entidade só pode participar de um
relacionamento, enquanto uma instância da outra pode participar de múltiplos
d1
d2
d3
Departamento
r1
r2
r3
possui
f1
f2
f3
Funcionário
Representa-se por rótulos 1 em uma extremidade e N na outra
Funcionário possui Departamento
N 1
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o.c
om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Restrição
Cardinalidade N:N → uma instância de qualquer entidade pode participar de
múltiplos relacionamentos
d1
d2
d3
Departamento
r1
r2
r3
possui
f1
f2
f3
Funcionário
Representa-se por rótulos N nas duas extremidades do relacionamento
Funcionário possui Departamento
N N
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om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
ER: Restrição
Mínimos e Máximos→ opcionalmente pode-se definir limites mínimos e máximos
de cardinalidade para os relacionamentos
Representa-se por rótulos (min, max) nas duas extremidades do relacionamento
Funcionário possui Departamento
(0, 20) (0, 1)
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NC
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4.0
ER: Convenção de Nomes
Elementos do modelo ER referenciam elementos textuais em uma especificação
textual de minimundo
I Substantivo→ pode indicar entidade ou atributo
I Verbo→ pode indicar relacionamento
Para a construção do diagrama ER deve-se adotar uma convenção, por exemplo:
I Entidade→ nome no singular com letra inicial em maiúscula
I Relacionamento→ nome no singular com todas as letras minúsculas
I Atributo→ nome com as letras iniciais em maiúscula e atributo
multivalorado com nome no plural
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NC
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4.0
ER: Resumo de Elementos
Rótulo ENTIDADE (FORTE) Rótulo ENTIDADE FRACA
rótulo RELACIONAMENTO rótulo RELACIONAMENTO FRACO
Rótulo ATRIBUTO Rótulo ATRIBUTO CHAVE
Rótulo CHAVE PARCIAL Rótulo ATRIBUTO MULTIVALORADO
Rótulo ATRIBUTO DERIVADO Rótulo ATRIBUTO COMPOSTO
Rótulo
Rótulo
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NC
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4.0
ER: Resumo de Elementos
E1 R PARTICIPAÇÃO PARCIAL DE E1 EM R
E1 R PARTICIPAÇÃO TOTAL DE E1 EM R
E1 R E2
1 N
CARDINALIDADE 1:N DE E1 PARA E2
E1 R
(0, 5)
LIMITES DE CARDINALIDADE DE E1 EM R
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modelo er estendido
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om
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4.0
Modelo ER Estendido (EER)
Modelo entidade-relacionamento (ER) aprimorado, incorporando conceitos adici-
onais de modelagem semântica de dados
I Acrônimo do inglês para Enhanced Entity-Relationship
I Apresenta requisitos mais complexos e precisos
I Herança
I Supertipo e subtipo
I Restrições complexas
I Generalização e especialização
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NC
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4.0
EER: Supertipos e Subtipos
Entidades podem possuir subtipos que precisam de representação explícita
Subtipo ou subclasse são subagrupamentos de uma entidade denominada su-
pertipo ou superclasse
I O relacionamento entre essas entidadesé denominado relacionamento de
supertipo/subtipo, superclasse/subclasse ou classe/subclasse
Professor
I Doutor
I Mestre
I Bacharel
I Mensalista
I Horista
Professor (supertipo)
I Doutor (subtipo)
I Mestre (subtipo)
I Bacharel (subtipo)
I Mensalista (subtipo)
I Horista (subtipo)
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4.0
EER: Supertipos e Subtipos
Professor
CPF Nome
Primeiro Último
Meio
Endereço
Data NascimentodMestre
Dissertação
DoutorTese
Bacharel
Monografia
Coordenador gerencia Departamento
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om
CC
BY-
NC
-ND
4.0
EER: Herança de Tipo
Ocorre em situações em que a entidade de uma subclasse herda todos os atribu-
tos e relacionamentos da classe
I Uma entidade na subclasse possui atributos específicos, assim como valores
de atributos da classe
I Exemplo→ subclasse Doutor possui atributo próprio Tese e vários outros
atributos herdados da superclasse Professor, como CPF
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om
CC
BY-
NC
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4.0
EER: Especialização
Definição de um conjunto de subclasses de uma entidade com base em alguma
característica específica
Caso 1→ Titulação
Professor
I Doutor
I Mestre
I Bacharel
Caso 2→ Forma de remuneração
Professor
I Mensalista
I Horista
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om
CC
BY-
NC
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4.0
EER: Especialização
Professor
CPF Nome
Primeiro Último
Meio
Endereço
Data NascimentodMestre
Dissertação
DoutorTese
Bacharel
Monografia
Coordenador gerencia Departamento
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om
CC
BY-
NC
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4.0
EER: Especialização
Definição por Condição→ entidades que serão subclasse são definidas a partir
de uma condição aplicada a um atributo
Professor
CPF Nome
Primeiro Último
Meio
Endereço
Data Nascimento
Titulação
d
Titulação
Mestre
Dissertação
DoutorTese
Bacharel
Monografia
Coordenador gerencia Departamento
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om
CC
BY-
NC
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4.0
EER: Generalização
Definição de um tipo de entidade geral com base em entidades específicas
I Identifica-se características comuns e generaliza-se em uma classe
Carro
Placa
Velocidade
Chassi
Preço
Passageiros Caminhão
Placa
Eixos
Capacidade
Preço
Chassi
Carro e Caminhão possuem vários atributos comuns
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CC
BY-
NC
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4.0
EER: Generalização
Carro e Caminhão podem ser generalizadas, passando a ser subclasses da classe
generalizada Veículo
CarroPassageiros
Velocidade
d Caminhão
Eixos
Capacidade
VeículoChassi
Preço
Placa
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om
CC
BY-
NC
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4.0
EER: Restrição
Característica limitadora da participação de entidades em subclasses
Disjunção→ uma entidade pode ser membro de no máximo uma das subclasses
I Uma especialização definida por um atributo de valor único implica em uma
restrição de disjunção
MensalistaSalário
Regime
d Horista Valor Hora
ProfessorCPF Nome
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NC
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4.0
EER: Restrição
Sobreposição→ uma entidade pode ser membro de mais de uma subclasse
Doutor
Tese
o Mestre
Dissertação
ProfessorCPF Nome
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BY-
NC
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4.0
EER: Restrição
Participação→ determina a participação de uma entidade em subclasses
I Especialização Parcial→ entidade não precisa ser membro de subclasses
I Especialização Total→ toda entidade precisa ser membro de pelo menos
uma subclasse na especialização
MensalistaSalário
Regime
d Horista Valor Hora
ProfessorCPF Nome
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BY-
NC
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4.0
EER: Reticulado e Herança
Uma subclasse pode ser superclasse de outras subclasses, formando um reticu-
lado de especializações
I Hierarquia Estrita→ cada subclasse tem apenas uma superclasse,
resultando em uma estrutura de árvore
I Reticulado→ cada subclasse pode pertencer a diferentes superclasses,
resultando em uma estrutura emaranhada complexa
Subclasses podem herdar atributos e relacionamentos de múltiplas classes
I Herança Simples→ herança de uma única classe
I Herança Múltipla→ herança de múltiplas classes
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4.0
EER: Especialização x Generalização
Especialização→ processo de refinamento conceitual de cima para baixo (top-
down) em que se inicia com uma entidade e depois são definidas subclasses pela
especialização sucessiva
Generalização→ processo de refinamento conceitual de baixo para cima (bottom-
up) em que pela síntese conceitual é possível se chegar a mesma hierarquia ou
reticulado da alcançada pela outra direção
Estruturalmente o resultado de ambos os processos são idênticos
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4.0
EER: União
Subclasse representa uma coleção de entidades, um subconjunto da união de
entidades distintas
Exemplo→ Proprietário pode ser um Banco, uma Empresa ou uma Pessoa
Proprietário (união)
I Banco (entidade)
I Pessoa (entidade)
I Empresa (entidade)
Proprietário herda atributos e relacionamentos de Banco, Empresa e Pessoa
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4.0
EER: União
BancoNome Endereço
u Empresa Nome
Endereço
CNPJ
Pessoa
CNH
Nome
CPF
Endereço
Proprietário
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4.0
EER: Projeto Conceitual
Em um projeto conceitual há um processo de refinamento iterativo até que o pro-
jeto mais adequado seja alcançado
Existem diretrizes para direcionar escolhas em projetos:
1. Representar apenas subclasses necessárias para evitar aglomeração do
modelo conceitual
2. Subclasse com poucos atributos são candidatas à mesclagem com a
superclasse
I Atributos específicos da subclasse teriam valores NULL para entidades não
membros da subclasse
I Atributo de tipo pode especificar se uma entidade é um membro da subclasse
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NC
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4.0
EER: Projeto Conceitual
3 União deve ser evitada, a menos que a situação definitivamente justifique
esse tipo de construção
4 A escolha de restrições de disjunção, sobreposição e totalidade sobre a
especialização deve ser regida pelas regras do minimundo
I Se na especificação do minimundo não é explicitamente citada nenhuma
restrição, o padrão menos restritivo de sobreposição parcial deve ser adotado
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modelo relacional
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NC
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4.0
Modelo Relacional
Modelo de implementação (representativo) baseado no paradigma relacional
I Dadossão organizados de maneira tabular:
I Entidade→ Relação
I Relacionamento→ Relacionamento
I Atributo→ Atributo
I Registro→ Tupla
I Pode ser criado a partir do EER utilizando um procedimento em 7 etapas
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4.0
Diagrama EER: Sistema de Matrícula
Área
Sigla
Nome
integrapossui
Curso
Sigla Nome
Horas
Custo Professores
CPF
Nome
possuimatricula
Data
Pago
Aluno
CPF Nome
Data Nascimento
Sexo
Primeiro Nome
Sobrenome
Módulo
Sigla
Nome
possui
TópicoSigla
Nome
Horas
1
N
1
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1 NN
N
1
N
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NC
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4.0
Mapeamento EER
Etapa 1→ Entidades Fortes
I Crie uma relação para cada entidade forte e inclua todos os atributos
simples
I Inclua apenas atributos simples de um atributo composto
I Escolha um dos atributos chave da entidade forte como chave primária da
nova relação
I Se a chave escolhida for composta, o conjunto de atributos simples que a
compõe formarão a chave primária
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Mapeamento EER
Etapa 1→ Entidades Fortes
CURSO
Sigla Nome Horas Custo
AREA
Sigla Nome
MODULO
Sigla Nome
ALUNO
CPF Nome Sobrenome Sexo DataNasc
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4.0
Mapeamento EER
Etapa 2→ Entidades Fracas
I Crie uma relação para cada entidade fraca e inclua todos os atributos
simples
I Inclua como atributos de chave estrangeira da relação, os atributos de
chave primária da relação que corresponde à entidade proprietária
I Escolha a chave estrangeira e um atributo chave parcial como chave
primária da nova relação
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Mapeamento EER
Etapa 2→ Entidades Fracas
CURSO
Sigla Nome Horas Custo
AREA
Sigla Nome
MODULO
Sigla Nome
TOPICO
Modulo Sigla Nome Horas
ALUNO
CPF Nome Sobrenome Sexo DataNasc
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4.0
Mapeamento EER
Etapa 3→ Relacionamentos Binários 1:N
I Identifique a relação R1 que representa a entidade participante no lado N do
relacionamento
I Inclua como chave estrangeira em R1 a chave primária de R2, que
representa a outra entidade participante do relacionamento
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Mapeamento EER
Etapa 3→ Relacionamentos Binários 1:N
CURSO
Sigla Nome Horas Custo Area
AREA
Sigla Nome SuperArea
MODULO
Sigla Nome Curso
TOPICO
Modulo Sigla Nome Horas
ALUNO
CPF Nome Sobrenome Sexo DataNasc
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4.0
Mapeamento EER
Etapa 4→ Relacionamentos Binários N:N
I Crie uma nova relação R3 para cada relacionamento N:N
I Inclua como chave estrangeira em R3 as chaves primárias das relações R1 e
R2, que representam as entidades participantes no relacionamento
I A chave primária de R3 será formada pela combinação das chaves
estrangeiras em R3
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Mapeamento EER
Etapa 4→ Relacionamentos Binários N:N
CURSO
Sigla Nome Horas Custo Area
AREA
Sigla Nome SuperArea
MODULO
Sigla Nome Curso
TOPICO
Modulo Sigla Nome Horas
MATRICULA
Curso Aluno Data Pago
ALUNO
CPF Nome Sobrenome Sexo DataNasc
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Mapeamento EER
Etapa 5→ Relacionamentos Binários 1:1
I Identifique as relações que correspondem às entidades participantes
I Existem três estratégias:
1. Mesclagem→ consiste em mesclar as entidades e o relacionamento em uma
única relação
2. Chave Estrangeira→ consiste em mapear o relacionamento 1:1 como um
relacionamento 1:N
3. Referência Cruzada→ consiste em mapear o relacionamento 1:1 como um
relacionamento N:N
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4.0
Mapeamento EER
Etapa 6→ Atributos Multivalorados
I Crie uma nova relação para cada atributo multivalorado A
I A nova relação incluirá um atributo de A, mais o atributo da chave primária
da relação que representa a entidade ou relacionamento que tenha A como
atributo multivalorado
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Mapeamento EER
Etapa 6→ Atributos Multivalorados
CURSO
Sigla Nome Horas Custo Area
AREA
Sigla Nome SuperArea
MODULO
Sigla Nome Curso
TOPICO
Modulo Sigla Nome Horas
MATRICULA
Curso Aluno Data Pago
ALUNO
CPF Nome Sobrenome Sexo DataNasc
PROFESSOR
Curso CPF Nome
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4.0
Mapeamento EER
Etapa 7→ Relacionamentos de Alto Grau
I Crie uma relação R3 para cada relacionamento n-ário, em que n > 2
I Inclua como chave estrangeira em R3 as chaves primárias das relações que
representam as entidades participantes
I A chave primária de R3 é a combinação de todas as chaves estrangeiras que
referenciam as relações das entidades participantes
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4.0
Modelo Relacional: Sistema de Matrícula
CURSO
Sigla Nome Horas Custo Area
AREA
Sigla Nome SuperArea
MODULO
Sigla Nome Curso
TOPICO
Modulo Sigla Nome Horas
MATRICULA
Curso Aluno Data Pago
ALUNO
CPF Nome Sobrenome Sexo DataNasc
PROFESSOR
Curso CPF Nome
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álgebra relacional i
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4.0
Álgebra Relacional
Conjunto de operações para manipulação de BD relacionais
I Linguagem formal para o modelo relacional
I Consulta→ solicitação de recuperação de dados especificada por uma
sequência de operações algébricas
I Resultado de uma consulta é uma nova relação
I SQL incorpora seus principais conceitos
I SQL→ linguagem de consulta prática para BD relacionais
I Multiplicidade de operações:
I Unárias→ aplicadas sobre uma relação
I Binárias→ aplicadas sobre duas relações
I Agregação→ resumem dados de relações
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4.0
Operação SELEÇÃO
ãcondicional(R)
I Operador→ selecionar (ã sigma)
I Função→ filtrar tuplas de uma relação R que satisfaçam a uma condição
I Tuplas que não satisfazem a condição são descartadas do resultado
I Relação resultante tem os mesmos atributos de R
I Número de tuplas na relação resultante é menor ou igual ao número de
tuplas em R
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4.0
Operação SELEÇÃO
Condição de seleção é uma expressão booleana
<atributo> <operador> <valor> | <atributo> <operador> <atributo>
I <atributo> → nome de um atributo de R
I <operador> → operador de comparação
< ≤ = ≥ > ,
I <valor> → constante dodomínio do atributo
Conectada por operadores booleanos (∧ ∨ ¬) formam um único bloco condicio-
nal
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4.0
Operação SELEÇÃO
Exemplo→ selecionar tuplas de professores do sexo feminino
ã Sexo = ′F ′ (PROFESSOR)
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
12345678900 Roberto Machado M 1200.00 1
12345678901 Manuela Costa F 2700.00 3
21345678900 Carlos A. Martins M 3200.00 1
32145678900 Ana Maria Freitas F 7500.00 2
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4.0
Operação SELEÇÃO
Exemplo→ selecionar tuplas de professores do sexo masculino que recebem sa-
lário maior que 3000,00
ã (Sexo = ′M ′ ∧ Salario > 3000.00) (PROFESSOR)
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
12345678900 Roberto Machado M 1200.00 1
12345678901 Manuela Costa F 2700.00 3
21345678900 Carlos A. Martins M 3200.00 1
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4.0
Operação SELEÇÃO
I Condições de seleção são aplicadas a cada tupla individualmente e não se
aplicam a mais de uma tupla
I Operação unária e comutativa
ãcond1(ãcond2(R)) = ãcond2(ãcond1(R))
I Pode-se combinar uma sequência de operações em uma única operação
com operadores conjuntivos
ãcond1(ãcond2(... (ãcondn(R))...)) = ãcond1 ∧ cond2 ∧ ... ∧ condn(R)
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4.0
Operação PROJEÇÃO
áatributos(R)
I Operador→ projetar (á pi )
I Função→ filtrar atributos de uma relação R
I Atributos não especificados são descartados do resultado
I Relação resultante possui um subconjunto de atributos de R explicitamente
especificados e na mesma ordem
I Número de tuplas na relação resultante é menor ou igual ao número de
tuplas em R
I Menor se houverem tuplas duplicadas, pois duplicatas são eliminadas
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4.0
Operação PROJEÇÃO
Exemplo→ projetar nome e salário de professores
á Nome , Salario (PROFESSOR)
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
12345678900 Roberto Machado M 1200.00 1
12345678901 Manuela Costa F 2700.00 3
21345678900 Carlos A. Martins M 3200.00 1
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4.0
Operação PROJEÇÃO
Exemplo→ projetar número do departamento e sexo de professores
á Departamento , Sexo (PROFESSOR)
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
12345678900 Roberto Machado M 1200.00 1
12345678901 Manuela Costa F 2700.00 3
21345678900 Carlos A. Martins M 3200.00 1
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Duas tuplas repetidas (< 1, M >) no resultado, uma delas será eliminada
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4.0
Operação PROJEÇÃO
I Se a lista de atributos para projeção inclui a chave da relação R , a relação
resultante terá o mesmo número de tuplas de R
I Operação unária, mas não comutativa
áatr1(áatr2(R)) , áatr2(áatr1(R))
I Aninhamento de sequência de operações válidas equivale à operação
externa do aninhamento
áatr1(áatr2(R)) = áatr1(R)
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4.0
Sequência de Operações
Consultas combinam sequências de operações algébricas
I Expressão em Linha→ aninha-se múltiplas operações, gerando uma única
expressão algébrica
á CPF , Nome , Salario ( ãSexo = ′F ′ (PROFESSOR) )
I Relacões Intermediárias→ aplica-se uma operação de cada vez, criando
relações com resultados intermediários reutilizáveis
A ←− ãSexo = ′F ′ (PROFESSOR)
B ←− á CPF , Nome , Salario (A)
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4.0
Operação RENOMEAR
âS(atributos)(R)
I Operador→ renomear (â rho)
I Função→ renomear relações e atributos
I S → nome da relação resultante
I atributos → lista dos novos nomes dos atributos de R na relação resultante,
ordem na lista deve ser compatível com ordem dos atributos de R
I Variações:
I âatributos(R)→ renomeia apenas atributos
I âS (R)→ renomeia apenas relação
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4.0
Operação RENOMEAR
Exemplo→ renomear a relação professor e seus respectivos atributos
âTEACHER(CPF ,Name ,Gender ,Salary ,DNum)(PROFESSOR)
TEACHER
CPF Name Gender Salary DNum
12345678900 Roberto Machado M 1200.00 1
12345678901 Manuela Costa F 2700.00 3
21345678900 Carlos A. Martins M 3200.00 1
32145678900 Ana Maria Freitas F 7500.00 2
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4.0
Operação RENOMEAR
Alternativamente, pode-se renomear relações e atributos utilizando relações
intermediárias
TEACHER(CPF , Name , Gender , Salary , DNum)←− PROFESSOR
TEACHER(Name , Salary)←− á Nome , Salario (PROFESSOR)
MAN(CPF , Nom , Sex , Sal , DNum)←− ã Sexo = ′M ′ (PROFESSOR)
Pode-se renomear qualquer subconjunto de atributos de R
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4.0
Operação PRODUTO
R1 ×R2
I Operador→ multiplicar (×)
I Função→ combinar tuplas de duas relações
I Relação resultante possui os atributos de R1 e R2, incluindo como tuplas
todas as combinações possíveis entre as tuplas de R1 e R2
I Número de tuplas da relação resultante é o produto cartesiano entre o
número de tuplas de R1 e R2
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4.0
Operação PRODUTO
Exemplo→ PROFESSOR ×DEPARTAMENTO
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
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Numero Nome
12345678900 Roberto M 1200.00 1 1 Administrativo
12345678901 Manuela F 2700.00 3 2 Comercial
3 Tecnologia
Resultado:
CPF Nome Sexo Salario Departamento Numero Nome
12345678900 Roberto M 1200.00 1 1 Administrativo
12345678900 Roberto M 1200.00 1 2 Comercial
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4.0
Operação PRODUTO
Associada à SELEÇÃO opera como uma JUNÇÃO
ã Departamento = Numero (PROFESSOR ×DEPARTAMENTO)
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
DEPARTAMENTO
Numero Nome
12345678900 Roberto M 1200.00 1 1 Administrativo
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Resultado:
CPF Nome Sexo Salario Departamento Numero Nome
12345678900 Roberto M 1200.00 1 1 Administrativo
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4.0
Operação JUNÇÃO
R1 Zcondicional R2
I Operador→ juntar (Z)
I Função→ combinar tuplas de duas relações a partir de uma condição
I Relação resultante possui atributos de R1 e R2, incluindo como tuplas todas
as combinações entre as tuplas deR1 e R2 que respeitam condição
I Tuplas que não respeitam condição de junção ou que valores dos atributos
usados na condição sejam NULL são descartadas do resultado
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Operação JUNÇÃO
Exemplo→ PROFESSOR Z Departamento = Numero DEPARTAMENTO
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
DEPARTAMENTO
Numero Nome
12345678900 Roberto M 1200.00 1 1 Administrativo
12345678901 Manuela F 2700.00 3 2 Comercial
3 Tecnologia
Resultado:
CPF Nome Sexo Salario Departamento Numero Nome
12345678900 Roberto M 1200.00 1 1 Administrativo
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4.0
Operação JUNÇÃO
Equijunção→ condicionais com operadores de igualdade
PROFESSOR Z Departamento = Numero DEPARTAMENTO
Junção Natural→ equijunção automática (natural) com atributos que possuem
o mesmo nome nas duas relações removendo-se duplicatas
PROFESSOR ∗DEPARTAMENTO
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
DEPARTAMENTO
Numero Nome
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4.0
Operação JUNÇÃO
Frequentemente relações diferentes possuem atributos com mesmo nome
I Operação RENOMEAR deve ser utilizada antes da junção para evitar
problemas de ambiguidade
Exemplo:
A(Numero , DNome)←− á Numero , Nome (DEPARTAMENTO)
RESULTADO ←− PROFESSOR Z Departamento = Numero A
RESULTADO
CPF Nome Sexo Salario Departamento Numero DNome
12345678900 Roberto M 1200.00 1 1 Administrativo
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4.0
Operação AGREGAÇÃO
atributos Õfuncoes(R)
I Operador→ agregar (Õ gamma)
I Função→ agregar tuplas de uma relação a partir de uma lista de atributos
(atributos de agregação), aplicando funções de agregação em atributos
remanescentes
I Múltiplas notações→ F , G
I Relação resultante possui atributos de agregação e um atributo para cada
função de agregação
I Tuplas com valores NULL nos atributos usados na função de agregação são
descartadas da agregação
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4.0
Operação AGREGAÇÃO
Função de Agregação→ função matemática aplicada em tuplas agrupadas
I COUNT→ conta o número de tuplas agrupadas
I SUM→ soma valores do atributo utilizado na função
I AVG→ calcula média dos valores do atributo utilizado na função
I MIN→ captura valor mínimo dentre valores do atributo utilizado na função
I MAX→ captura valor máximo dentre valores do atributo utilizado na função
Se função de agregação não for renomeada, nome do atributo resultante será
concatenação do nome da função e do nome do atributo usado por ela
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4.0
Operação AGREGAÇÃO
Exemplo→ apresentar o número de professores e o total em salários
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
12345678900 Roberto Machado M 1200.00 1
12345678901 Manuela Costa F 2700.00 3
21345678900 Carlos A. Martins M 3200.00 1
32145678900 Ana Maria Freitas F 7500.00 2
Õ COUNT(CPF), SUM(Salario) (PROFESSOR)
Resultado:
COUNT_CPF SUM_SALARIO
4 14600.00
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4.0
Operação AGREGAÇÃO
Exemplo→ apresentar o total e a média salarial por sexo
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
12345678900 Roberto Machado M 1200.00 1
12345678901 Manuela Costa F 2700.00 3
21345678900 Carlos A. Martins M 3200.00 1
32145678900 Ana Maria Freitas F 7500.00 2
Sexo Õ SUM(Salario), AVG(Salario) (PROFESSOR)
Resultado:
Sexo SUM_SALARIO AVG_SALARIO
F 10200.00 5100.00
M 4400.00 2200.00
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álgebra relacional ii
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4.0
Operação PROJEÇÃO
Projeção Generalizada→ estende operação de projeção permitindo que funções
sejam incluídas na lista de atributos para projeção
áfuncoes(R)
Funções envolvem operações aritméticas e valores constantes
Exemplo:
A ← áCPF , Nome + ′ ′ + Sobrenome , Salario ∗ 1.1(PROFESSOR)
B ← âCPF , NomeCompleto , Bonus(A)
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4.0
Operação JUNÇÃO
Junção Interna (INNER JOIN)→ operação de junção convencional (JOIN)
Exemplo→ PROFESSOR Z Departamento = Numero DEPARTAMENTO
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
DEPARTAMENTO
Numero Nome
12345678900 Roberto M 1200.00 1 1 Administrativo
12345678901 Manuela F 2700.00 3 2 Comercial
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Resultado:
CPF Nome Sexo Salario Departamento Numero Nome
12345678900 Roberto M 1200.00 1 1 Administrativo
12345678901 Manuela F 2700.00 3 3 Tecnologia
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4.0
Operação JUNÇÃO
Junção Externa (OUTER JOIN)→ a "relação externa" participa com tuplas não
correspondentes da junção interna
Exemplo→ PROFESSOR n Departamento = Numero DEPARTAMENTO
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
DEPARTAMENTO
Numero Nome
12345678900 Roberto M 1200.00 1 1 Administrativo
12345678901 Manuela F 2700.00 3 2 Comercial
3 Tecnologia
Resultado:
CPF Nome Sexo Salario Departamento Numero Nome
12345678900 Roberto M 1200.00 1 1 Administrativo
12345678901 Manuela F 2700.00 3 3 Tecnologia
2 Comercial
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4.0
Operação JUNÇÃO
Junção Externa à Esquerda (LEFT OUTER JOIN)→ junção externa em que a
"relação externa" é a da esquerda
PROFESSOR o Departamento = Numero DEPARTAMENTO
Junção Externa à Direita (RIGHT OUTER JOIN)→ junção externa em que a "re-
lação externa" é a da direita
PROFESSOR n Departamento = Numero DEPARTAMENTO
Junção Externa Completa (FULL OUTER JOIN)→ junção externa em que ambas
as relações são "externas"
PROFESSOR [ Departamento = Numero DEPARTAMENTO
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4.0
Operações de Conjunto
Operações da teoria dos conjuntos usadas para mesclar elementos de dois
conjuntos, através de operações binárias
I União→ adiciona todas as tuplas de ambas as relações
I Interseção→ adiciona as tuplas comuns entre as relações
I Diferença→ adiciona as tuplas da primeira relação que não pertencem à
segunda relação
Relações devem ser compatíveis, possuindo o mesmo número de atributos ali-
nhados de acordo com o domínio de dados
Tuplas duplicadas são eliminadas da relação resultante
Nomes dos atributos da primeira relação são mantidos na relação resultante
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4.0
Operações UNIÃO
R1∪R2
I Operador→ unir (∪)
I Função→ unir tuplas de duas relações
I Operação comutativa
R1∪R2 = R2∪R1
Exemplo→ PROFESSOR ∪ALUNO
PROFESSOR
Nome Depto
ALUNO
Nome Departamento
Roberto Machado 1 Roberto Machado 2
Manuela Costa 3 Manuela Costa 3
UNIÃO
Nome Depto
Roberto Machado 1
Manuela Costa3
Roberto Machado 2
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4.0
Operações INTERSEÇÃO
R1∩R2
I Operador→ intersecionar (∩)
I Função→ selecionar tuplas comuns nas duas relações
I Operação comutativa
R1∩R2 = R2∩R1
Exemplo→ PROFESSOR ∩ALUNO
PROFESSOR
Nome Depto
ALUNO
Nome Departamento
Roberto Machado 1 Roberto Machado 2
Manuela Costa 3 Manuela Costa 3
INTERSEÇÃO
Nome Depto
Manuela Costa 3
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4.0
Operações DIFERENÇA
R1 −R2
I Operador→ menos (−)
I Função→ selecionar tuplas da primeira relação não contidas na segunda
I Operação não comutativa
R1 −R2 , R2 −R1
Exemplo→ PROFESSOR −ALUNO
PROFESSOR
Nome Depto
ALUNO
Nome Departamento
Roberto Machado 1 Roberto Machado 2
Manuela Costa 3 Manuela Costa 3
DIFERENÇA
Nome Depto
Roberto Machado 1
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4.0
Operações DIVISÃO
R1 ÷R2
I Operador→ dividir (÷)
I Função→ extrair subconjunto de tuplas de R1 presente em R2
I Relação resultante possui os atributos de R1 não presentes em R2
I Relação resultante possui as tuplas de R1 que contêm as tuplas de R2
I Operação não comutativa
R1 ÷R2 , R2 ÷R1
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4.0
Operação DIVISÃO
Exemplo→ CARGA ÷ EXATAS
Encontrar os professores que possuem cargas horárias em todos os cursos da
área de ciências exatas
CARGA
Professor Curso
EXATAS
Curso
Felipe Administração Computação
Max Administração Engenharia
Felipe Computação
Max Computação
Teldo Computação
Luiz Engenharia
Max Engenharia
DIVISÃO
Professor
Max
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sql: definição de dados
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4.0
SQL
StructuredQuery Language
I Linguagem de consulta estruturada
I Linguagem declarativa de alto nível
I Usuário especifica o que deseja, deixando decisões sobre como executar a
consulta para o SGBD
I Contém instruções para definição e manipulação de dados
I Padrão em SGBDs relacionais comerciais
I Mantém equivalência com o modelo relacional
I Relação→ Tabela
I Tupla→ Linha
I Atributo→ Coluna
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4.0
SQL: Recursos
SQL oferece múltiplos recursos
I Definição de visões sobre dados
I Definição de restrições sobre os dados
I Especificação de controles de transações
I Especificação de autorizações e segurança
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4.0
SQL: Definição de Dados
Existem diferentes instruções (comandos) para definição de dados
I CREATE→ cria elementos no catálogo, como esquemas, tabelas e
domínios
I ALTER→modifica elementos no catálogo
I DROP→ remove elementos do catálogo
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4.0
SQL: Definição de Dados
Esquema→ elemento que agrupa outros elementos que pertencem à mesma
aplicação de BD
I Nome→ identificador do esquema
I Proprietário→ usuário com autoridade sobre o esquema
Exemplo→ criar esquema UNIVERSIDADE pertencente ao usuário ’Pedro’
CREATE SCHEMA UNIVERSIDADE AUTHORIZATION ’Pedro’;
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4.0
SQL: Definição de Dados
Catálogo→ coleção nomeada de esquemas
I Contém o esquema padrão que oferece informação sobre todos os
esquemas no catálogo, bem como sobre os descritores dos elementos
I Esquema padrão→ INFORMATION_SCHEMA
Tabela Base→ declarada por meio da instrução CREATE TABLE
I Tabela realmente criada e armazenada como um arquivo pelo SGBD
Tabela Virtual→ declarada por meio da instrução CREATE VIEW
I Tabela pode ser criada e armazenada como um arquivo pelo SGBD
I Geralmente não são realmente armazenados em arquivo
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4.0
SQL: Definição de Dados
CREATE TABLE
I Cria uma nova tabela, dando-lhe um nome e especificando suas colunas e
restrições iniciais
I Restrições de tipo são geralmente especificadas
I Uma vez que colunas e suas respectivas restrições de tipo são criadas,
podem ser redefinidas a partir da instrução ALTER TABLE
Exemplo:
CREATE TABLE PROFESSOR;
Esquema em que as tabelas são criadas é especificado implicitamente no ambi-
ente em que as instruções CREATE TABLE são executadas
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4.0
SQL: Restrições
Restrições podem ser especificadas em SQL como parte da criação de tabela
I Tipo→ domínio de valores válidos para a coluna
I Nulidade→ possibilidade de valor NULL em coluna
I Valor→ faixa de valores válidas para uma coluna
I Valor Padrão→ valor atribuído a uma coluna caso nenhum valor seja
especificado
I Chave→ coluna(s) identificadora(s) de uma instância
I Unicidade→ coluna(s) candidata(s) a identificadora(s) de uma instância
I Integridade Referencial→ regras para atualização de linhas
correlacionadas em diferentes tabelas
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4.0
SQL: Restrição de Tipo
Numérico→ incluem números inteiros de vários tamanhos (INTEGER e SMAL-
LINT) e números de ponto flutuante (reais) de várias posições (FLOAT, REAL e
DOUBLE PRECISION)
Cadeias de Caracteres→ incluem cadeias de caracteres de diferentes tipos
I CHAR(n)→ cadeias de tamanho fixo, onde n é a quantidade exata de
caracteres a ser armazenada
I VARCHAR(n)→ cadeias de tamanho variável, onde n é a quantidade máxima
de caracteres armazenados
I Valor literal da cadeia de caracteres deve ser especificado entre aspas
simples, com maiúsculas diferenciadas de minúsculas (case sensitive)
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4.0
SQL: Restrição de Tipo
Cadeias de Bits→ incluem cadeias binárias de diferentes tipos
I BIT(n)→ cadeias de tamanho fixo, onde n é a quantidade exata de bits a ser
armazenada
I BIT VARYING(n)→ cadeias de tamanho variável, onde n é a quantidade
máxima de bits armazenados
I O valor literal da cadeia de bits deve ser especificado entre apóstrofos,
precedidos por um B para distingui-los das cadeias de caracteres
I Exemplo→ B’10101’
Booleano→ valores binários verdadeiro (1) e falso (0)
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4.0
SQL: Restrição de Tipo
Date & Time→ valores de data e hora
I Date→ dez posições compostas de dia, mês e ano na forma DD-MM-YYYY
I Time→ oito posições compostas de hora, minuto e segundo na forma
HH:MM:SS
Timestamp→ valores temporais de alta precisão
I Inclui os campos DATE e TIME, mais um mínimo de seis posições para frações
decimais de segundos e um qualificador opcional WITH TIME ZONE
I Valores literais representados por cadeias entre apóstrofos precedidos pela
palavra-chave TIMESTAMP na forma TIMESTAMP ’27-09-2008
09:12:47.648302’
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4.0
SQL: Restrição de Nulidade
Pode ser especificada se valor NULL não for permitido para determinada coluna
I Implícito para colunas que fazem parte da chave primária
Exemplo:
CREATE TABLE PROFESSOR (
CPF CHAR(11) NOT NULL,
Nome VARCHAR(80) NOT NULL,
Departamento INT
);
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4.0
SQL: Restrição de Valor Padrão
Define valor padrão para uma coluna
I Valor padrão será incluído em qualquer nova linha se um valor explícito não
for fornecido para essa coluna
I Se essa restrição não for especificada valor padrão será NULL para colunas
que não possuem a restrição NOT NUL.
Exemplo:
CREATE TABLE PROFESSOR (
CPF CHAR(11) NOT NULL,
Nome VARCHAR(80) NOT NULL,
Departamento INT DEFAULT 1
);
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4.0
SQL: Restrição de Valor
Limita valores possíveis para coluna
Exemplo→ supondo que números de departamento sejam restritos a inteiros
entre 1 e 20, podemos modificar a tabela professor, adicionando uma restrição
para a coluna Departamento :
ALTER TABLE PROFESSOR ADD CHECK
(Departamento > 0 AND Departamento < 21);
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4.0
SQL: Restrição de Chave
Especifica uma ou mais colunas que compõem a chave primária de uma tabela
I Se a chave primária for composta por apenas uma coluna, a cláusula
PRIMARY KEY pode acompanhar a coluna diretamente
Exemplo:
CREATE TABLE PROFESSOR (
CPF CHAR(11) NOT NULL,
Nome VARCHAR(80) NOT NULL,
Departamento INT,
PRIMARY KEY (CPF)
);
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4.0
SQL: Restrição de Unicidade
Especifica chaves secundárias alternativas
I Pode ser especificada diretamente para chave secundária em coluna única
Exemplo:
CREATE TABLE PROFESSOR (
CPF CHAR(11) NOT NULL,
Nome VARCHAR(80) NOT NULL,
Departamento INT,
PRIMARY KEY (CPF),
UNIQUE (Nome)
);
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4.0
SQL: Restrição de Integridade Referencial
Estabelece regras para restrição de atualização de linhas correlacionadas em
diferentes tabelas através de referência à chave primária por chave estrangeira
Exemplo:
CREATE TABLE PROFESSOR (
CPF CHAR(11) NOT NULL,
Nome VARCHAR(80) NOT NULL,
Departamento INT,
PRIMARY KEY (CPF),
FOREIGN KEY (Departamento)
REFERENCES DEPARTAMENTO(Numero)
);
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4.0
SQL: Restrição de Integridade Referencial
I A integridade referencial entre tabelas pode ser violada quando linhas são
manipuladas ou o valor de uma chave primária é modificado
I Ação de disparo referencial especifica uma ação alternativa para os casos
de violação de integridade:
I RESTRICT→ a linha da chave primária não pode ser modificada se houver
linhas contendo chaves estrangeiras associadas a ela
I CASCADE→ a linha da chave primária, bem como as linhas contendo chaves
estrangeiras são modificadas
I SET NULL→ a linha da chave primária é modificada, desde que se consiga
atualizar para NULL as chaves estrangeiras associadas a ela
I SET DEFAULT→ a linha da chave primária é modificada, desde que as chaves
estrangeiras associadas a ela possuam valor padrão que possa ser usado
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SQL: Restrição de Integridade Referencial
Ações de disparo devem ser escolhidas em caso de remoção (ON DELETE) ou
atualização (ON UPDATE)
Exemplo:
CREATE TABLE PROFESSOR (
CPF CHAR(11) NOT NULL,
Nome VARCHAR(80) NOT NULL,
Departamento INT DEFAULT 1,
PRIMARY KEY (CPF),
FOREIGN KEY (Departamento)
REFERENCES DEPARTAMENTO(Numero)
ON DELETE SET DEFAULT ON UPDATE CASCADE
);
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4.0
SQL: Restrições Nomeadas
Restrição pode ser rotulada utilizando o descritor CONSTRAINT
I Nomes de todas as restrições de um esquema precisam ser exclusivos
Exemplos:
CONSTRAINT PK_PROFESSOR PRIMARY KEY (CPF);
CONSTRAINT FK_DEPARTAMENTO_PROFESSOR
FOREIGN KEY (Departamento)
REFERENCES DEPARTAMENTO(Numero)
ON DELETE SET DEFAULT ON UPDATE CASCADE;
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sql: manipulação de dados
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CC
BY-
NC
-ND
4.0
SQL
StructuredQuery Language
I Linguagem de consulta estruturada
I Linguagem declarativa de alto nível
I Usuário especifica o que deseja, deixando decisões sobre como executar a
consulta para o SGBD
I Contém instruções para definição e manipulação de dados
I Padrão em SGBDs relacionais comerciais
I Mantém equivalência com o modelo relacional
I Relação→ Tabela
I Tupla→ Linha
I Atributo→ Coluna
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CC
BY-
NC
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4.0
SQL: Manipulação de Dados
Existem diferentes instruções (comandos) para manipulação de dados
I INSERT→ inserir linhas em tabelas
I DELETE→ remover linhas de tabelas
I UPDATE→ atualizar valores de colunas em linhas de tabelas
I SELECT→ recuperar dados em tabelas
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CC
BY-
NC
-ND
4.0
Instrução INSERT
Acrescenta uma linha em uma tabela
I Necessário especificar o nome da tabela e uma lista de valores para a linha
I Valores devem ser listados na mesma ordem em que as colunas
correspondentes foram definidas na tabela
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
INSERT INTO PROFESSOR VALUES
(’12345678900’, ’Ricardo Marini’, ’M’, 3000.00, 1);
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BY-
NC
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4.0
Instrução INSERT
É possível especificar nomes de colunas correspondentes a valores fornecidos
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
INSERT INTO PROFESSOR (CPF, Sexo, Nome, Departamento)
VALUES (’12345678900’, ’M’, ’Ricardo Marini’, 1);
Coluna não especificada tem seu valor definido como DEFAULT ou NULL, sendo
que valores e colunas devem ser listadas na mesma ordem
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BY-
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4.0
Instrução INSERT
Se alguma restrição for violada a operação é rejeitada
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
12345678900 Roberto Machado M 1200.00 1
12345678901 Manuela Costa F 2700.00 3
21345678900 Carlos A. Martins M 3200.00 1
32145678900 Ana Maria Freitas F 7500.00 2
INSERT INTO PROFESSOR (CPF, Nome, Sexo, Departamento)
VALUES (’68345618900’, ’Amanda Ramirez’, ’F’, 4);
Caso não exista tupla na tabela departamento com chave primária Numero = 4
para manter integridade referencial com a coluna Departamento da tabela
professor a operação será rejeitada
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Instrução INSERT
Se alguma restrição for violada a operação é rejeitada
PROFESSOR
CPF Nome Sexo Salario Departamento
12345678900 Roberto Machado M 1200.00 1
12345678901 Manuela Costa F 2700.00 3
21345678900 Carlos A. Martins