resumo Banco de Dados

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Olá! Entendi perfeitamente sua necessidade de compreender esses conceitos de forma didática para a prova da Polícia Federal. Vamos desmistificar esses mapas mentais juntos!
Eles abordam três tópicos cruciais em Tecnologia da Informação, especialmente para Bancos de Dados: Bancos de Dados (conceitos gerais), Modelagem Entidade-Relacionamento (MER) e o Modelo Relacional.
1. Bancos de Dados: Onde as Informações Moram
Pense em um banco de dados como uma grande biblioteca muito organizada para guardar informações.
· Características Fundamentais:
· Isolamento e Abstração: Permite que as pessoas vejam apenas as informações que precisam, sem se preocupar com os detalhes técnicos de como tudo está guardado lá dentro. É como pegar um livro sem precisar saber como a biblioteca foi construída.
· Suporte a Visões: Permite criar "visualizações" personalizadas dos dados para diferentes usuários, mostrando só o que é relevante para cada um.
· Autodescrição: O próprio banco de dados sabe o que contém, qual a estrutura dos dados, seus tipos e formatos. Essa informação é chamada de Metadados (dados sobre os dados) e fica em um "catálogo" ou "dicionário de dados".
· Compartilhamento e Transações: Várias pessoas podem acessar e modificar os dados ao mesmo tempo de forma segura.
· As 4 Propriedades ACID para Transações: Imagine que você está fazendo uma operação importante, como transferir dinheiro. Essas propriedades garantem que a operação seja segura e confiável:
· Atomicidade: É o "Tudo ou Nada". Ou a operação é concluída por completo (Commit) ou é desfeita por completo (Rollback), como se nunca tivesse acontecido.
· Consistência: Garante que os dados estejam sempre válidos e sigam todas as regras e restrições estabelecidas.
· Isolamento: As transações em andamento não interferem umas nas outras. É como se cada uma estivesse sendo executada sozinha.
· Durabilidade: Uma vez que a transação é concluída, as alterações são permanentes e não se perdem, mesmo que o sistema caia.
· SGBD (Sistema Gerenciador de Banco de Dados): É o software que gerencia essa "biblioteca". Ele permite a definição, construção, manipulação, compartilhamento, proteção e manutenção dos dados. Exemplos são Oracle, MySQL.
· Modelos de Dados: São como os projetos de como o banco de dados será construído. Existem em três níveis:
· Conceitual: É o nível mais abstrato e de fácil compreensão. Descreve os aspectos do mundo real e a coleção lógica de dados. Não depende de hardware ou software. Exemplo: Modelo Entidade-Relacionamento (veremos a seguir).
· Lógico: Nível de compreensão média. Representa as estruturas do banco de dados e depende do tipo de SGBD (relacional, objetos, etc.). Exemplo: Modelo Relacional (veremos a seguir).
· Físico: Nível de difícil compreensão. Descreve como os dados são realmente armazenados e é dependente do SGBD específico (Oracle, MySQL).
· Arquitetura de 3 Esquemas: É uma forma de organizar o banco de dados em camadas para diferentes "visões":
· Nível Externo (ou Nível Lógico de Usuário): A visão que o usuário final tem de parte do banco.
· Nível Conceitual (ou Nível Lógico de Comunidade): A visão do banco de dados inteiro, de forma lógica.
· Nível Interno: Descreve como os dados são armazenados fisicamente.
· Principais Modelos Lógicos:
· Relacional: Dados organizados como uma coleção de tabelas bidimensionais (linhas e colunas).
· Objetos: Dados como objetos, com propriedades e operações.
· Objeto-Relacional: Relacional com extensões para modelos de objetos.
· XML: Estrutura de árvore hierárquica com uso de tags.
· Rede: Registros relacionados na forma um para muitos.
· Hierárquico: Estruturas de árvores hierárquicas de pais e filhos.
· Dimensional: Matrizes multidimensionais (cubos de dados), comum em Data Warehouses.
· NoSQL: Estruturas flexíveis (chave-valor, colunar, documental ou grafos), para dados não estruturados ou semi-estruturados.
2. Modelagem Entidade-Relacionamento (MER): Desenhando o Mundo Real
O MER é a ferramenta usada na fase conceitual para descrever os dados do mundo real de forma visual, antes de pensar em como eles serão guardados no computador.
· Entidade: É um conjunto de objetos sobre os quais se deseja guardar informações. Pense em coisas, pessoas, lugares.
· Exemplo: "Pessoa", "Departamento".
· Uma Ocorrência ou Instância é um objeto específico de uma entidade. Ex: "João" (uma pessoa específica).
· Entidade Forte: Não depende de outra entidade para existir.
· Entidade Fraca: Depende de outra entidade para existir (também chamada Entidade Dependente). Não possui atributos suficientes para identificar suas ocorrências sozinha.
· Atributo: É uma característica de uma entidade ou relacionamento.
· Exemplo: ID, nome (para "Pessoa").
· Tipos de Atributos: 
· Simples: Aceita um único valor e não pode ser dividido. Ex: "nome".
· Composto: Pode ser subdividido em atributos menores. Ex: "Endereço" (pode ter "Rua", "Número", "Bairro").
· Multivalorado: Aceita mais de um valor. Ex: "Telefones" de uma pessoa.
· Monovalorado: Aceita apenas um valor.
· Derivado: Obtido a partir de outro atributo. Ex: "Idade" (derivada da "Data de Nascimento").
· Armazenado: Efetivamente gravado no banco.
· Identificador ou Chave: Distingue uma ocorrência de outra, ou seja, identifica unicamente cada "item" da entidade.
· Relacionamento: É uma associação entre entidades. Descreve como as entidades se conectam.
· Grau do Relacionamento: Quantas entidades estão envolvidas. 
· Unário (ou recursivo/autorrelacionamento): Uma entidade se relaciona consigo mesma. Ex: "Um funcionário gerencia outros funcionários".
· Binário: Duas entidades se relacionam.
· Ternário: Três entidades se relacionam.
· Cardinalidade: Define o número de ocorrências de uma entidade que podem se associar a ocorrências de outra entidade no relacionamento. 
· Mínima: 0 (opcional) ou 1 (obrigatória).
· Máxima: 1 ou N (muitos).
· Exemplos de Cardinalidade: 
· 1:1 (Um para Um): Uma ocorrência de E1 se relaciona com apenas uma ocorrência de E2.
· 1:N (Um para Muitos): Uma ocorrência de E1 se relaciona com muitas de E2, mas cada E2 se relaciona com apenas uma E1.
· N:N (Muitos para Muitos): Muitas ocorrências de E1 se relacionam com muitas de E2, e vice-versa.
· Tipos de Relacionamento (com base na cardinalidade e participação): O mapa mental mostra símbolos visuais para: 
· Relacionamento identificador.
· Não identificador / mandatório (participação obrigatória).
· Não identificador / não mandatório (participação opcional).
· Entidade Associativa: Um relacionamento N:N que é tratado como uma entidade porque pode ter seus próprios atributos.
· Generalização/Especialização: Permite modelar hierarquias. Uma "espécie" (subclasse) herda atributos e relacionamentos de um "gênero" (superclasse). Ex: "Pessoa" (gênero) pode ser "Funcionário" ou "Cliente" (espécies).
3. Modelo Relacional: A Tabela é a Rainha
O Modelo Relacional é o mais usado hoje em dia e organiza os dados em tabelas.
· Tabela (ou Relação): É a estrutura básica.
· Cada linha é uma tupla, um registro ou uma ocorrência.
· Cada coluna é um atributo ou um campo.
· A ordem das linhas não é relevante.
· A ordem das colunas é relevante.
· Domínio: É o tipo de valor que um atributo pode aceitar (ex: números inteiros, texto, datas).
· Grau/Aridade: É o número de colunas de uma tabela.
· Aspecto de Integridade (Restrições): Regras que garantem a validade e consistência dos dados.
· Chaves: 
· Superchave: Um conjunto de um ou mais atributos que identifica univocamente uma tupla (linha) na tabela.
· Chave Candidata: Uma superchave mínima (não tem atributos supérfluos). Pode haver várias chaves candidatas em uma tabela.
· Chave Primária: A chave candidata escolhida para ser a principal identificadora de uma tupla. Não pode ser nula e seus valores devem ser únicos.
· Chave Estrangeira: Um atributo (ou conjunto de atributos) em uma tabela que referencia a chave primária (ou candidata) de outra tabela. É usada para associar registros entre tabelas. A chave estrangeira deve referenciar um valor existente na tabela de origem.· Álgebra Relacional: É um conjunto de operações para manipular tabelas. Pense como se fossem "contas" que você faz com as tabelas para extrair informações.
· Operações Unárias (aplicadas a uma tabela): 
· Seleção (σ): Filtra linhas que satisfazem uma condição. Ex: "Selecione todos os clientes do Rio de Janeiro".
· Projeção (П): Filtra colunas específicas. Ex: "Mostre apenas o nome e o telefone dos clientes".
· Renomeação (ρ): Altera o nome de uma tabela ou atributo.
· Operações Binárias (aplicadas a duas tabelas): 
· Produto Cartesiano (X): Combina cada linha de uma tabela com cada linha de outra, sem nenhuma condição.
· União (∪): Tuplas que estão na primeira tabela, na segunda, ou em ambas.
· Diferença (-): Tuplas que estão na primeira tabela, mas não na segunda.
· Intersecção (∩): Tuplas que aparecem em ambas as tabelas.
· Junção (⋈): Combina pares de linhas de duas tabelas com base em uma condição, geralmente para ligar tabelas que possuem relação. É uma das mais importantes!
· Divisão (÷): Filtra tuplas de uma relação que possuem correspondência com todas as tuplas de outra relação.
· Atribuição (←): Armazena o resultado de uma operação em uma tabela temporária.
· Formas Normais (Normalização): São regras para organizar as tabelas de um banco de dados para reduzir redundâncias (informações repetidas) e evitar anomalias (problemas ao inserir, atualizar ou excluir dados).
· 1FN (Primeira Forma Normal): Todos os atributos devem ser atômicos (indivisíveis), sem valores compostos ou multivalorados.
· 2FN (Segunda Forma Normal): Estar na 1FN e não possuir dependência parcial (um atributo não chave não pode depender de apenas parte da chave primária composta).
· 3FN (Terceira Forma Normal): Estar na 2FN e não possuir dependência transitiva (um atributo não chave não pode depender de outro atributo não chave).
· FNBC (Forma Normal de Boyce-Codd): Mais rigorosa que a 3FN. Todo determinante (atributo que determina outro) deve ser chave.
· Existem ainda a 4FN e 5FN, que lidam com dependências multivaloradas e de junção, respectivamente.
· Visão (VIEW): É uma tabela virtual. Ela armazena a consulta, mas não copia os dados fisicamente. É como uma "janela" para os dados, sempre mostrando as informações mais recentes.
· Visão Materializada (MATERIALIZED VIEW): É uma tabela física auxiliar. Ela armazena o resultado de uma consulta e copia os dados. Ajuda a agilizar consultas complexas, mas precisa ser atualizada.
· Índices: São estruturas que agilizam consultas por meio de "caminhos alternativos" para encontrar dados rapidamente. Pense no índice remissivo de um livro, que te ajuda a achar o tópico desejado sem ler tudo.
Espero que essa explicação detalhada, com analogias e foco nos pontos principais, te ajude a assimilar o conteúdo para sua prova da PF! Conte comigo se tiver mais dúvidas.