Técnicas de implementação de banco de dados

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Escola Estadual de
Educação Profissional - EEEP
Ensino Médio Integrado à Educação Profissional
Curso Técnico em Informática
Técnicas de Implementação
de Banco de Dados
Governador
Vice Governador
Secretário Executivo
Assessora Institucional do Gabinete da Seduc
Cid Ferreira Gomes
Francisco José Pinheiro
Antônio Idilvan de Lima Alencar
Cristiane Carvalho Holanda
Secretária da Educação
Secretário Adjunto
Coordenadora de Desenvolvimento da Escola
Coordenadora da Educação Profissional – SEDUC
Maria Izolda Cela de Arruda Coelho
Maurício Holanda Maia
Maria da Conceição Ávila de Misquita Vinãs
Thereza Maria de Castro Paes Barreto
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SUMÁRIO 
 
Funcionalidades de Sistemas de Banco de Dados 02 
Níveis de Abstração de um Sistema de Banco de Dados 03 
Classificação dos Sistemas de Banco de Dados 04 
Arquitetura de Sistemas de Banco de Dados 06 
Armazenamento de Dados 08 
Políticas de Alocação de Arquivos 10 
Técnicas RAID 10 
Gerenciamento de Buffer 14 
Processamento de Consultas 15 
Processamento de Transações 18 
Serialização de Transações 21 
Controle de Concorrência 24 
Técnicas de Recuperação 29 
Linguagem Estruturada de Pesquisa – SQL 33 
Cláusulas SQL 36 
 
 
 
 
 
 
 
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FUNCIONALIDADES DE SISTEMAS DE BANCO DE DADOS 
 
A importância da informação na maioria das organizações tem determinado o 
desenvolvimento de um conjunto de conceitos e técnicas para a administração eficaz destes 
dados. Sistemas de banco de dados são projetados para gerir grandes volumes de 
informações. O gerenciamento de informações implica a definição das estruturas de 
armazenamento das informações e a definição dos mecanismos para a manipulação dessas 
informações. Ainda, um sistema de banco de dados deve garantir a segurança das 
informações armazenadas contra eventuais problemas com o sistema, além de impedir 
tentativas de acesso não autorizadas. Se dados são compartilhados por diversos usuários, o 
sistema deve evitar a ocorrência de resultados anômalos. 
 
 
 
Portanto, um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD), basicamente, é um 
sistema computadorizado de manutenção de registros, ou seja, um sistema cujo objetivo 
global é proporcionar um ambiente tanto conveniente quanto eficiente para a recuperação 
e armazenamento das informações do banco de dados. 
Antes do advento dos SGBDs, as organizações usavam os Sistemas de 
Processamento de Arquivos para armazenar informações. Neste sistema, registros 
permanentes eram armazenados em vários arquivos e diversos programas de aplicação 
foram escritos para extrair e gravar registros nos arquivos apropriados. 
 
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Obter informações organizacionais em sistemas de processamento de arquivos 
apresenta numerosas desvantagens: 
• Inconsistência e redundância dos dados: cada programa terá seus próprios 
arquivos, o mesmo dado pode estar em vários locais ao mesmo tempo; 
• Dificuldades de acesso aos dados: novas consultas não previstas levarão 
muito tempo para serem programadas; 
• Isolamento dos dados: dados dispersos em arquivos dispersos em diferentes 
formatos dificultam a programação; 
• Problemas de integridade: restrições devem ser implementadas no software; 
• Problemas de atomicidade: em caso de falha é preciso que os dados sejam 
restaurados completamente; 
• Anomalias de acesso concorrente: vários usuários podem estar 
lendo/escrevendo dados simultaneamente; 
• Problemas de segurança: nem todos os usuários do sistema devem ser 
capazes de acessar todos os dados, e é difícil impor tais restrições de 
segurança. 
 
Estas dificuldades, dentre outras, provocaram o desenvolvimento dos SGBDs, onde 
estes são constituídos por um conjunto de dados associados a um conjunto de programas 
para acesso a esses dados. O conjunto de dados, comumente chamado de banco de dados, 
contém informações sobre uma empresa em particular. 
 
 
 
 
NÍVEIS DE ABSTRAÇÃO DE UM SISTEMA DE BANCO DE DADOS 
Um SGBD é uma coleção de arquivos e programas inter-relacionados que permitem 
ao usuário o acesso para consultas e alterações desses dados. O maior benefício de um 
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banco de dados é proporcionar ao usuário uma visão abstrata dos dados. Isto é, o sistema 
acaba por ocultar determinados detalhes sobre a forma de armazenamento e manutenção 
desses dados. 
Já que muitos usuários dos sistemas de banco de dados não são treinados em 
computação, os técnicos em desenvolvimento de sistemas omitem essa complexidade 
desses usuários por meio de diversos níveis de abstração, de modo a facilitar a interação 
dos usuários com o sistema. 
 
 
 
• Nível Físico: o mais baixo, descreve como os dados estão realmente 
armazenados (complexo e mais baixo nível); 
• Nível Lógico: descreve quais dados estão armazenados e a relação entre eles 
(estruturas simples, ocultando a complexidade real); 
• Nível de Visão: o mais alto, descreve apenas a parte do banco de dados (as 
relevantes para um usuário). 
 
No nível físico, um registro de cliente, conta ou empregado pode ser descrito como 
um bloco consecutivo de memória. No nível lógico, cada registro é descrito por um tipo 
definido, assim como é definida a inter-relação entre esses tipos de registros. Finalmente, 
no nível de visão, os usuários do computador vêem um conjunto de programas de aplicação 
que escondem os detalhes dos tipos de dados. 
 
 
CLASSIFICAÇÃO DOS SISTEMAS DE BANCO DE DADOS 
 
Os sistemas de banco de dados podem ser classificados de acordo com duas 
métricas: o modelo de dados e a sua arquitetura. 
Em referência aos modelos de sistemas de banco de dados, destacam-se os sistemas 
de banco de dados relacionais, os sistemas de banco de dados orientado a objetos e os 
sistemas de banco de dados objeto-relacional. 
Um Banco de Dados Relacional é um conceito abstrato que define maneiras de 
armazenar, manipular e recuperar dados estruturados unicamente na forma de tabelas, 
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construindo um banco de dados. Os bancos de dados relacionais (BDR) surgiram em meados 
da década de 1970. Porém, apenas alguns anos mais tarde as empresas passaram a utilizá-
los no lugar de arquivos planos. Foram desenvolvidos para prover acesso facilitado aos 
dados, possibilitando que os usuários utilizassem uma grande variedade de abordagens no 
tratamento das informações. A arquitetura de um banco de dados relacional pode ser 
descrita de maneira informal ou formal. Na descrição informal estamos preocupados com 
aspectos práticos da utilização e usamos os termos tabela, linha e coluna. Na descrição 
formal estamos preocupados com a semântica formal do modelo e usamos termos como 
relação (tabela), tupla (linhas) e atributo (coluna). 
Um Banco de Dados Orientado a Objetos é um banco de dados em que cada 
informação é armazenada na forma deobjetos. O gerenciador do banco de dados para um 
orientado a objeto é referenciado por vários como ODBMS ou OODBMS. 
Existem dois fatores principais que levam a adoção da tecnologia de banco de dados 
orientados a objetos. A primeira, é que em um banco de dados relacional se torna difícil de 
manipular com dados complexos. Segundo, os dados são geralmente manipulados pela 
aplicação escrita usando linguagens de programação orientada a objetos, como C++, C#, 
Java, Python ou Delphi (Object Pascal), e o código precisa ser traduzido entre a 
representação do dado e as tuplas da tabela relacional, o que além de ser uma operação 
tediosa de ser escrita, consome tempo. Esta perda entre os modelos usados para 
representar a informação na aplicação e no banco de dados é também chamada de “perda 
por resistência”. 
Banco de Dados Objeto-Relacional (BDOR) ou sistema de gerenciamento de banco 
de dados relacional de objetos (SGBDRO) é um sistema de gerenciamento de banco de 
dados (SGBD) semelhante a um banco de dados relacional, porém com um modelo de banco 
de dados orientado a objetos: objetos, classes e herança são suportados diretamente nos 
esquemas do banco de dados e na linguagem de consulta. Além disso, ele suporta extensão 
do modelo de dados com a personalização de tipos de dados e métodos. 
Já tratando o aspecto relacionado à arquitetura dos sistemas de banco de dados, 
destacamos as arquiteturas centralizadas e distribuídas. 
Nos sistemas de banco de dados centralizados todos os componentes do banco de 
dados residem no mesmo computador, centralizando a arquitetura e o gerenciamento do 
sistema. Levanta-se a dificuldade quanto à estabilidade deste host centralizador da 
arquitetura. 
Na arquitetura distribuída o critério para a distribuição das funcionalidades, se dá 
pela função, controle e dados. Sistemas de banco de dados cliente-servidor são 
caracterizados pela distribuição das funções do SGBD entre os clientes e o servidor, onde 
várias funções de um sistema computacional podem ser delegadas a diversos módulos de 
software e hardware. Sistemas de banco de dados paralelos definem a distribuição do 
controle de funções do SGBD entre diversos sistemas computacionais. Os sistemas de 
banco de dados distribuídos a distribuição é em relação aos dados através de SGBDs 
homogêneos, onde os dados utilizados por várias aplicações podem ser distribuídos em 
diferentes sites de processamento. 
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Ainda existem os sistemas de banco de dados heterogêneos na qual a distribuição 
dos dados se dão através de SGBDs heterogêneos e autônomos. Estes sistemas são divididos 
em sistemas de banco de dados múltiplos e sistemas de banco de dados federados. Por 
fim os sistemas de banco de dados móveis que possuem distribuição de função e dados do 
SGBD entre clientes e servidores em ambientes de computação móvel. 
 
 
ARQUITETURA DE SISTEMAS DE BANCO DE DADOS 
 
Um sistema de banco de dados está dividido em módulos específicos, de modo a 
atender a todas as funções do sistema. Algumas das funções do sistema de banco de dados 
podem ser fornecidas pelo sistema operacional. Na maioria das vezes, o sistema operacional 
do computador fornece apenas as funções essenciais, e o sistema de banco de dados deve 
ser construído nessa base. Assim, o projeto do bando de dados deve considerar a interface 
entre o sistema de banco de dados e o sistema operacional. 
Os componentes funcionais do sistema de banco de dados podem ser divididos 
pelos componentes de processamento de consultas e pelos componentes de administração 
de memória. Os componentes de processamento de consultas incluem: 
• Compilador DML, que traduz comandos DML (Linguagem de Manipulação de 
Dados) da linguagem de consulta em instruções de baixo nível, inteligíveis ao 
componente de execução de consultas. Além disso, o compilador DML tenta 
transformar a solicitação do usuário em uma solicitação equivalente, mas 
mais eficiente, buscando, assim, uma boa estratégia para a execução da 
consulta. 
• Pré-compilador para comandos DML, inseridos em programas de aplicação, 
que convertem comandos DML em chamadas a procedimentos normais da 
linguagem hospedeira. O pré-compilador precisa interagir com o compilador 
DML de modo a gerar o código apropriado. 
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• Interpretador DDL, que interpreta os comandos DDL (Linguagem de 
Definição de Dados) e registra-os em um conjunto de tabelas que contêm 
metadados1. 
• Componentes para o tratamento de consultas, que executam instruções de 
baixo nível geradas pelo compilador DML. 
 
Os componentes para administração do armazenamento de dados proporcionam a 
interface entre os dados de baixo nível, armazenados no banco de dados, os programas de 
aplicações e as consultas submetidas ao sistema. Os componentes de administração de 
armazenamento de dados incluem: 
• Gerenciamento de autorizações e integridade, que testam o cumprimento 
das regras de integridade e a permissão ao usuário no acesso aos dados. 
• Gerenciamento de transações, que garante que o banco de dados 
permanecerá em estado consistente (correto) a despeito de falhas no 
sistema e que transações concorrentes serão executadas sem conflitos em 
seus procedimentos. 
• Administração de arquivos, que gerencia a alocação de espaço no 
armazenamento em disco e as estruturas de dados usadas para representar 
estas informações armazenadas em disco. 
• Administração de buffer, responsável pela intermediação de dados do disco 
para a memória principal e pela decisão de quais dados colocar em memória 
cache2. 
 
Além disso, algumas estruturas de dados são exigidas como parte da implementação 
física do sistema: 
• Arquivo de dados, que armazena o próprio banco de dados. 
• Dicionário de dados, que armazena os metadados relativos à estrutura do 
banco de dados. O dicionário de dados é muito usado. Portanto, grande 
ênfase é dada ao desenvolvimento de um bom projeto com uma 
implementação eficiente do dicionário. 
• Índices, que proporcionam acesso rápido aos itens de dados que são 
associados a valores determinados. 
• Estatísticas de dados, armazenam informações estatísticas relativas aos 
dados contidos no banco de dados. Essas informações são usadas pelo 
processador de consultas para seleção de meios eficientes para execução de 
uma consulta. 
 
A figura a seguir apresenta estes componentes e a conexão entre eles. 
 
 
1 São dados sobre outros dados. Um item de um metadado pode dizer do que se trata aquele dado, geralmente uma 
informação inteligível por um computador. Os metadados facilitam o entendimento dos relacionamentos e a utilidade das 
informações dos dados. 
2
 Um dispositivo de acesso rápido, interno a um sistema, que serve de intermediário entre um operador de um processo e 
o dispositivo de armazenamento ao qual esse operador acede. 
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ARMAZENAMENTO DE DADOS 
 
Um dos objetivos de um sistema de banco de dados é simplificar e facilitar o acesso 
aos dados. Os usuários do sistema não devem ser incomodados com os detalhes físicos da 
implementação do sistema. 
Existem diversos tipos de armazenamento de dados na maioria dos sistemas 
computacionais. Essas mídias de armazenamento são classificadas pela velocidade com a 
qual os dados podem seracessados, pelo custo da mídia por unidade de dados e pela 
confiabilidade das mídias. Entre as mídias disponíveis estão: 
 
• Cache. O cache é a forma de armazenamento mais rápida e mais cara. A 
memória é pequena; sua utilização é gerenciada pelo sistema operacional. 
Não devemos ficar preocupados com o gerenciamento do armazenamento 
em cache em um sistema de banco de dados. 
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• Memória principal. A mídia de armazenamento utilizada para os dados que 
estão disponíveis para serem trabalhados é a memória principal. Embora a 
memória principal possa conter muitos megabytes de dados, ela é 
geralmente muito pequena para armazenar o banco de dados inteiro. 
Frequentemente, o conteúdo da memória principal é perdido se ocorrer uma 
falta de energia ou uma falha grave de sistema. 
• Memória flash. A memória flash difere da memória principal porque os 
dados sobrevivem à falta de energia. A memória flash encontrou 
popularidade como uma substituta dos discos magnéticos no 
armazenamento de pequenos volumes de dados (de cinco a dez megabytes) 
em sistemas de computadores de baixo custo, como sistemas de 
computadores embutidos em outros equipamentos. 
• Armazenamento em disco magnético. Mídia primária para o 
armazenamento de dados por longos períodos e acesso on-line. 
Normalmente, um banco de dados inteiro é armazenado em disco 
magnético. Os dados devem ser movidos do disco para a memória principal 
para serem acessados. Após a execução das operações, os dados que foram 
modificados devem ser escritos em disco. 
• Armazenamento ótico. A forma mais popular de armazenamento ótico é o 
disco compacto de memória apenas de leitura. Os dados são armazenados 
oticamente no disco e lidos por laser. Existem dispositivos que combinam 
armazenamento ótico e magnético utilizando meios óticos para ler 
magneticamente dados codificados e permitindo escrever sobre dados 
antigos. 
• Armazenamento em fita. O armazenamento em fita é usado 
primordialmente para backup ou para arquivo de dados. Embora as fitas 
magnéticas sejam muito mais baratas do que os discos, o acesso aos dados é 
muito mais lento, porque a fita deve ser acessada sequencialmente a partir 
do início. 
Os vários meios de armazenamento podem ser organizados em uma hierarquia 
como mostrado na figura abaixo, de acordo com sua velocidade e custo. Os níveis mais altos 
são caros, mas rápidos. 
 
 
 
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POLÍTICAS DE ALOCAÇÃO DE ARQUIVOS 
Uma das grandes preocupações nos sistemas de banco de dados em relação ao 
armazenamento de arquivos é quanto ao posicionamento do arquivo em disco, em quais 
blocos encontram-se as partes de um arquivo. Com isso estudamos as políticas de alocação 
de arquivos, definindo assim quais blocos serão armazenados um arquivo. 
 
Alocação Contínua: os arquivos são armazenados em blocos contíguos em disco. 
Como o acesso se dá de forma sequencial aos blocos, é suficiente guardarmos apenas o 
número do primeiro bloco do disco que contem o arquivo. Uma grande desvantagem fica 
por conta do crescimento dinâmico dos arquivos provocando assim a fragmentação dos 
discos. 
Alocação em Lista Encadeada: cada arquivo é alocado como uma lista encadeada de 
blocos de disco, onde cada elemento da lista representa um bloco e a primeira palavra de 
um bloco contem um ponteiro para o próximo bloco do mesmo arquivo. A grande vantagem 
do sistema em lista encadeada é a facilidade em localizar todos os dados em disco, sendo 
necessário apenas guardar o número do primeiro bloco. 
Alocação em Lista Encadeada utilizando Índices: possui como grande característica 
a presença dos ponteiros em uma tabela na memória em uma estrutura a base de índices. A 
grande solução em relação à estrutura de lista encadeada simples é que agora os blocos são 
ocupados apenas com dados, diferentemente da anterior que os ponteiros ocupavam 
alguns bytes no bloco. A desvantagem fica por conta do carregamento em memória da 
tabela de ponteiros. 
Alocação utilizando I-nodes: cada arquivo está associado a uma tabela denominada 
index-node. O conteúdo de um i-node são os atributos dos arquivos juntamente com os 
endereços dos blocos de disco, onde estão armazenados os arquivos. Para armazenar os 
blocos de disco ocupados por grandes arquivos no i-node existem as estruturas de blocos 
indiretos simples, duplos e triplos. 
 
 
TÉCNICAS RAID 
 
Ter um grande número de discos em um sistema dá a oportunidade de melhorar a 
taxa na qual os dados são lidos ou escritos, se os discos são operados em paralelo. 
Adicionalmente, essa configuração oferece o potencial e melhorar a confiabilidade do 
armazenamento de dados, porque informações redundantes podem ser armazenadas em 
diferentes discos. Assim, a falha em um disco não leva à perda de dados. Uma variedade de 
técnicas de organizações de disco, coletivamente chamadas de redundante arrays of 
inexpensive disks (RAID), tem sido proposta para trabalhar as características de desempenho 
e confiança. 
Atualmente, os RAIDs são usados porque proporcionam confiabilidade e taxa de 
transferência de dados mais alta, em vez de razões econômicas, passando assim a 
denominar redundante arrays of independent disks, não mais fazendo alusão a termos de 
custo. 
Considerando a confiabilidade, a chance de que um disco de um conjunto de N 
discos venha a falhar é muito maior do que a chance de um disco específico falhar. Se 
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mantivermos apenas uma cópia dos dados, então cada falha de disco resultará na perda de 
uma quantidade de dados significativa, o que inaceitável. A solução para esse problema de 
confiabilidade é introduzir a redundância, ou seja, armazenar informação adicional que não 
é normalmente necessária, mas que pode ser utilizada na eventual falha de um disco para 
reconstruir a informação perdida. A abordagem mais simples para introduzir redundância é 
duplicar cada disco. Essa técnica é chamada de espelhamento ou sombreamento de disco. 
Um disco lógico, então, consiste de dois discos físicos, e cada operação de escrita é efetuada 
em ambos os discos. 
A taxa de transferência para cada leitura é a mesma de um sistema de disco único, 
mas o número de leituras por unidade de tempo é dobrado. Com múltiplos discos também 
podemos melhorar a taxa de transferência por meio da distribuição paralela de dados pelos 
múltiplos discos. Em sua forma mais simples, a distribuição paralela consiste em distribuir os 
bits de cada byte pelos múltiplos discos. Em medidas de desempenho, o paralelismo em um 
sistema de disco proporciona um balanceamento de pequenos e múltiplos acessos, além de, 
tornar paralelos grandes acessos, de forma a reduzir seu tempo de resposta. 
Têm sido propostos numerosos esquemas para prover redundância a baixo custo 
utilizando a idéia de espelhamento de disco combinada com a paridade de bits. Esses 
esquemas possuem diferentes relações entre custo e desempenho, e são classificados em 
níveis chamados níveis de RAID. 
 
RAID nível 0 (zero). Refere-se ao arranjo de disco com distribuição 
paralela baseada em blocos, mas sem qualquer redundância, tal como 
espelhamento ou bits de paridade. 
 
 
 
 
RAID nível 1. É o nível de RAID que implementa o espelhamento de 
disco, também conhecido como mirror. Para esta implementação são 
necessários no mínimo dois discos. O funcionamentodeste nível é simples: 
todos os dados são gravados em dois discos diferentes; se um disco falhar 
ou for removido, os dados preservados no outro disco permitem a não 
descontinuidade da operação do sistema. 
 
 
RAID nível 2. é similar ao RAID 4, mas armazena informação ECC (Error Correcting 
Code), que é a informação de controle de erros, no lugar da paridade. Este fato possibilita 
uma pequena proteção adicional, porém o 
RAID 2 ficou obsoleto pelas novas tecnologias 
de disco já possuírem este tipo de correcção 
internamente. O RAID 2 origina uma maior 
consistência dos dados se houver queda de 
energia durante a escrita. Baterias de 
segurança e um encerramento correto podem 
oferecer os mesmos benefícios. 
 
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Raid nível 3. É uma versão simplificada do RAID 
nível 2. Nesse arranjo, um único bit de paridade é 
computado para cada palavra de dados e escrito em um 
drive de paridade. À primeira vista, pode parecer que 
um único bit de paridade dá somente detecção de erro, 
e não correção de erro. Para o caso de erros aleatórios 
não detectados, essa observação é verdadeira. Todavia, 
para o caso de uma falha de drive, ela provê correção 
total de erros de um bit, uma vez que a posição do bit defeituoso é conhecida. Se um drive 
falhar, o controlador apenas finge que todos os seus bits são "zeros". Se uma palavra 
apresentar erro de paridade, o bit que vem do drive extinto deve ter sido um "um", 
portanto, é corrigido. A fim de evitar o atraso em razão da latência rotacional, o RAID 3 
exige que todos os eixos das unidades de disco estejam sincronizados. A maioria das 
unidades de disco mais recentes não possuem a opção de sincronização do eixo, ou se são 
capazes disto, faltam os conectores necessários, cabos e documentação do fabricante. 
 
Raid nível 4. Funciona com dois ou mais discos iguais. Um dos discos guarda a 
paridade (uma forma de soma de segurança) da informação contida nos discos. Se algum 
dos discos avariar, a paridade pode ser imediatamente 
utilizada para reconstituir o seu conteúdo. Os discos 
restantes, usados para armazenar dados, são 
configurados para usarem segmentos suficientemente 
grandes (tamanho medido em blocos) para acomodar 
um registro inteiro. Isto permite leituras independentes 
da informação armazenada, fazendo do RAID 4 um array 
perfeitamente ajustado para ambientes transacionais 
que requerem muitas leituras pequenas e simultâneas. 
 
Raid nível 5. É frequentemente usado e funciona similarmente ao RAID 4, mas 
supera alguns dos problemas mais comuns sofridos por esse tipo. As informações sobre 
paridade para os dados do array são distribuídas ao longo de todos os discos do array , ao 
invés de serem armazenadas num disco dedicado, oferecendo assim mais desempenho que 
o RAID 4, e, simultaneamente, tolerância a falhas. Para aumentar o desempenho de leitura 
de um array RAID 5, o tamanho de cada segmento em que os dados são divididos pode ser 
optimizado para o array que estiver a ser utilizado. O desempenho geral de um array RAID 5 
é equivalente ao de um RAID 4, exceto no caso de 
leituras sequenciais, que reduzem a eficiência dos 
algoritmos de leitura por causa da distribuição das 
informações sobre paridade. A informação sobre 
paridade é distribuída por todos os discos; perdendo-
se um, reduz-se a disponibilidade de ambos os dados e 
a paridade, até à recuperação do disco que falhou. Isto 
causa degradação do desempenho de leitura e de 
escrita. 
 
 
 
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Raid nível 6. É um padrão relativamente 
novo, suportado por apenas algumas 
controladoras. É semelhante ao RAID 5, porém 
usa o dobro de bits de paridade, garantindo a 
integridade dos dados caso até 2 dos HDs falhem 
ao mesmo tempo. Ao usar 8 HDs de 20 GB cada 
um em RAID 6, teremos 120 GB de dados e 40 
GB de paridade. 
 
Raid nível 0 (zero) + 1. É uma combinação dos níveis 
0 (Striping) e 1 (Mirroring), onde os dados são divididos 
entre os discos para melhorar o rendimento, mas também 
utilizam outros discos para duplicar as informações. Assim, é 
possível utilizar o bom rendimento do nível 0 com a 
redundância do nível 1. No entanto, é necessário pelo menos 
4 discos para montar um RAID desse tipo. Tais características 
fazem do RAID 0 + 1 o mais rápido e seguro, porém o mais 
caro de ser implantado. No RAID 0+1, se um dos discos vier a 
falhar, o sistema vira um RAID 0. 
 
Raid nível 1 + 0 (zero). O RAID 1+0, ou 10, exige ao 
menos 4 discos rígidos. Cada par será espelhado, garantindo 
redundância, e os pares serão distribuídos, melhorando 
desempenho. Até metade dos discos pode falhar 
simultaneamente, sem colocar o conjunto a perder, desde que 
não falhem os dois discos de um espelho qualquer — razão pela 
qual usam-se discos de lotes diferentes de cada ‘lado’ do 
espelho. É o nível recomendado para bases de dados, por ser o 
mais seguro e dos mais velozes, assim como qualquer outro uso 
onde a necessidade de economia não se sobreponha à 
segurança e desempenho. 
 
 
Raid nível 50. É um arranjo híbrido que usa as 
técnicas de RAID com paridade em conjunção com a 
segmentação de dados. Um arranjo RAID-50 é 
essencialmente um arranjo com as informações 
segmentadas através de dois ou mais arranjos. 
 
 
 
Raid nível 100. Basicamente é 
composto do RAID 10+0. Normalmente 
ele é implementado utilizando uma 
combinação e software e hardware, ou 
seja, implementa-se o RAID 0 via 
software sobre o RAID 10 via Hardware. 
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GERENCIAMENTO DE BUFFER 
 
Um dos principais objetivos do sistema de banco de dados é minimizar o número de 
transferência de blocos entre o disco e a memória. Uma maneira de reduzir o número de 
acessos ao disco é manter o máximo de blocos possíveis em memória principal. O objetivo é 
maximizar a chance de que, quando um bloco for acessado, ele já esteja na memória 
principal, assim não haverá a necessidade de acessar o disco. 
Como não é possível manter todos os blocos na memória principal, precisamos 
gerenciar a alocação do espaço disponível na memória principal para o armazenamento dos 
blocos. O buffer é a parte da memória principal disponível para o armazenamento de cópias 
dos blocos de disco. Há sempre uma cópia mantida em disco de cada bloco, mas a cópia no 
disco pode ser uma versão mais antiga do que a versão do buffer. O subsistema responsável 
pela alocação do espaço disponível em buffer é chamado de gerenciador de buffer. 
 
 
 
Os programas em um sistema de bando de dados podem fazer solicitações ao 
gerenciador de buffer quando precisarem de um bloco do disco. Se o bloco já estiver no 
buffer, o endereço do bloco na memória principal é passado ao requisitante. Se o bloco não 
estiver em buffer, o gerenciador primeiramente alocará espaço no buffer para o bloco, 
retirando algum outro bloco, se necessário, para liberar espaço para o novo bloco. O bloco 
retirado é escrito de volta no disco apenas se tiver sido modificado desde a última vez em 
que foi escrito no disco. Então, o gerenciador de buffer lê o bloco do disco copiando-o no 
buffer e passa o endereço do bloco na memória principal para o requisitante. As ações 
internas do gerenciador são transparentes para os programas que emitem as solicitações de 
blocos de discos. 
O objetivo da estratégia de substituição de blocos no buffer é minimizar os acessosao disco. Quando não há mais lugar disponível no buffer, um bloco deve ser removido, antes 
que um novo bloco possa ser copiado para o buffer. Tipicamente, os sistemas usam o 
esquema de LRU – menos recentemente utilizado – na qual o bloco que foi referenciado 
menos recentemente é escrito de volta no disco e removido do buffer. Além destes, existem 
outras políticas como a FIFO (first in first out) – figura abaixo - ou MRU (most recently used). 
 
 
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A estratégia utilizada por um gerenciado de buffer para a substituição de blocos é 
influenciada por outros fatores além do tempo no qual o bloco será referenciado 
novamente. Se o gerenciador receber informações do subsistema de controle de 
concorrência indicando quais solicitações estão sendo atrasadas, ele pode usar essas 
informações para alterar sua estratégia de substituição de blocos. O subsistema de 
recuperação de falhas também impõe restrições rigorosas à substituição de blocos. Se um 
bloco tiver sido modificado, o gerenciador de buffer não tem permissão de escrever de volta 
no disco a nova versão do bloco no buffer, uma vez que isso destruiria a versão antiga. Em 
vez disso, o gerenciador de blocos deve obter a permissão do subsistema de recuperação de 
falhas antes de escrever um bloco de volta. O subsistema de recuperação de falhas pode 
demandar que determinados outros blocos tenham sua saída forçada antes de dar 
permissão para que o gerenciador de buffer remova o bloco solicitado. 
 
 
PROCESSAMENTO DE CONSULTAS 
 
Os processamentos de consulta são atividades envolvidas em extrair dados de um 
banco de dados. Essas atividades incluem a tradução de consultas expressas em linguagens 
de alto nível do banco de dados em expressões que podem ser implementadas no nível 
físico do sistema de arquivos, otimizações, traduções e na avaliação de consultas. 
O custo do processamento de uma consulta é determinado pelo acesso ao disco, 
que é lento se comparado ao acesso à memória. Normalmente, há muitas estratégias 
possíveis para processar uma determinada consulta, especialmente se a consulta for 
complexa. A diferença entre uma estratégia boa e uma estratégia ruim, em termos do 
número de acessos de disco exigidos, é frequentemente significativa, e pode ser de grande 
magnitude. Consequentemente, vale a pena para o sistema gastar uma quantia significativa 
de tempo na seleção de uma estratégia boa para processar uma consulta, até mesmo se a 
consulta for executada somente uma vez. 
Os passos envolvidos no processamento de consulta são ilustrados na figura a seguir, 
tendo como passos básicos: análise sintática e tradução, otimização e avaliação. 
 
 
 
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Antes de o processamento da consulta ter início, o sistema deve traduzir a consulta 
em uma forma utilizável. Uma representação interna mais útil é aquela baseada na álgebra 
relacional estendida. Assim, a primeira ação que o sistema tem de tomar no processamento 
de uma consulta é traduzi-la em sua forma interna. Na geração da forma interna da 
consulta, o analisador sintático confere a sintaxe da consulta do usuário, verifica se os 
nomes das relações que aparecem na consulta são nomes de relações no banco de dados. 
Uma representação da consulta em uma árvore sintática é gerada, e, então, traduzida para 
uma expressão algébrica relacional. 
Podemos expressar as grandes classes de consultas nas formas de álgebra relacional, 
cálculo relacional e grafo de consultas. 
A álgebra relacional é constituída por operações: 
• Operações unárias 
� Seleção � 
� Projeção � 
 
• Operações binárias 
� União ∪ 
� Diferença − 
� Produto cartesiano X 
 
• Operações derivadas 
� Junção natural 
� Divisão ÷ 
� Interseção ∩ 
 
Uma consulta na representação da álgebra relacional: 
 
Consulta C1 
Nome dos empregados que não possuem dependentes 
 
�nome_emp(empregado) - �nome_emp(empregado dependente) 
 
Consulta C2 
select saldo 
from conta 
where saldo < 2500 
 
�saldo (�saldo<2500(conta)) 
 
Fazendo referência ao cálculo relacional, expressamos nossas consultas em 
notações próximas às expressões matemáticas. 
 
 
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Consulta C3 
Nome e salário dos empregados que ganham mais que 5000 
 
C3: { e[nome], e[salário] | e ∈ Empregado ^ e[salário] > 5000 } 
 
Por fim, as consultas em sistemas de banco de dados, são expressas na forma de 
grafo de consulta (plano de avaliação). 
 
Consulta C4 
Nome e salário dos empregados que trabalham no departamento DC 
 
 �nome_emp, salário 
 
 
 
 �nome_dep = ‘DC’ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
EMPREGADO DEPARTAMENTO 
 
 
Os diferentes planos de avaliação para uma determinada consulta podem ter custos 
diferentes. Não se espera que os usuários escrevam suas consultas de uma maneira que 
sugiram o plano de avaliação mais eficiente. Em vez disso, é responsabilidade do sistema 
construir um plano de avaliação de consulta que minimize seu custo. 
A otimização de consultas é o processo de selecionar o plano de avaliação de 
consulta mais eficiente para uma consulta. Um aspecto da otimização acontece ao nível da 
álgebra relacional. Faz-se uma tentativa de encontrar uma expressão que é equivalente à 
expressão dada, tentando encontrar uma expressão mais eficiente para execução. Para 
escolher entre diferentes planos de avaliação de consulta, o otimizador deve estimar o 
custo de cada plano de avaliação. O cálculo do custo exato da avaliação de um plano 
normalmente não seria possível sem executar o plano de fato. Em vez disso, os otimizadores 
fazem uso de informações estatísticas sobre as relações, como os tamanhos das relações e 
as profundidades dos índices, para realizar uma boa estimativa do custo de um plano. 
Essas estatísticas incluem: 
• Número de tuplas na relação r. 
• Tamanho de um registro (tupla) da relação r em bytes. 
• Número de valores distintos que aparecem na relação r para um 
determinado atributo. 
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Essas estatísticas nos permitem estimar os tamanhos dos resultados de várias 
operações, como também o custo para executar as operações. 
 
 
PROCESSAMENTO DE TRANSAÇÕES 
 
Uma transação é uma unidade de execução de programa que acessa e, 
possivelmente, atualiza vários itens de dados. Uma transação, geralmente, é o resultado da 
execução de um programa de usuário escrito em uma linguagem de manipulação de dados 
de alto nível ou em uma linguagem de programação, e é delimitada por declarações da 
forma begin transaction e end transaction. A transação consiste em todas as operações ali 
executadas, entre o começo e o fim da transação. 
Para assegurar a integridade dos dados, exigimos que o sistema de banco de dados 
mantenha as seguintes propriedades das transações (ACID): 
• Atomicidade. Ou todas as operações da transação são refletidas 
corretamente no bando de dados ou nenhuma o será. 
• Consistência. A execução de uma transação isolada (ou seja, sem a execução 
concorrente de outra transação) preserva a consistência do banco de dados. 
• Isolamento. Embora diversas transações possam ser executadas de forma 
concorrente, o sistema garante que, paratodo par de transações Ti e Tj, Ti 
tem a sensação de que Tj terminou sua execução antes de Ti começar, ou que 
Tj começou sua execução após Ti terminar. Assim, cada transação não toma 
conhecimento de outras transações concorrentes no sistema. 
• Durabilidade. Depois da transação completar-se com sucesso, as mudanças 
que ela faz no banco de dados persistem, até mesmo se houver falhas no 
sistema. 
 
O acesso ao bando de dados é obtido pelas dias seguintes operações: 
• read (x), que transfere o item de dados X do banco de dados para um buffer 
local alocado à transação que executou a operação de read. 
• write (x), que transfere o item de dados X do buffer local da transação que 
executou a operação de write de volta ao banco de dados. 
 
Como exemplo, seja Ti uma transação que transfere 50 reais da conta A para a conta 
B: 
Ti: read (A); 
 A := A – 50; 
 write (A); 
 read (B); 
 B := B + 50; 
 write (B); 
 
Na ausência de falhas, todas as transações completam-se com sucesso. Entretanto, 
como observamos anteriormente, nem sempre uma transação pode completar-se com 
sucesso. Nesse caso, a transação é abortada. Uma transação completada com sucesso é 
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chamada efetivada (committed). Portanto, uma transação deve estar em um dos seguintes 
estados: 
• Ativa, ou estado inicial; a transação permanece neste estado enquanto 
estiver executando. 
• Em efetivação parcial, após execução da última declaração. 
• Em falha, após a descoberta de que a execução normal já não pode se 
realizar. 
• Abortada, depois que a transação foi desfeita e o banco de dados foi 
restabelecido ao estado anterior do início da execução da transação. 
• Em efetivação, após a conclusão com sucesso. 
 
O diagrama de estado correspondente a uma transação é mostrado a seguir. 
 
 
 
Dizemos que uma transação foi efetivada somente se ela entrou no estado de 
efetivação. Analogicamente, dizemos que uma transação abortou somente se ela entrou no 
estado de abortada. Uma transação é dita concluída se estiver em efetivação ou abortada. 
Os sistemas de processamento de transações, normalmente, permitem que diversas 
transações sejam executadas de modo concorrente. Permitir que múltiplas transações 
concorram na atualização de dados traz diversas complicações em relação à consistência 
desses dados. Assegurar a consistência, apesar da execução concorrente de transações, 
exige trabalho adicional; é muito mais fácil insistir na execução das transações 
sequencialmente, uma de cada vez, cada uma começando somente depois que a anterior se 
completou. 
A motivação para usar a execução concorrente em um banco de dados é 
essencialmente a mesma para usar multiprogramação em um sistema operacional. Quando 
várias transações são processadas de modo concorrente, a consistência do banco de dados 
pode ser destruída, mesmo que cada transação individual seja executada com correção. O 
sistema de banco de dados deve controlar a interação entre as transações concorrentes 
para impedi-las de destruir sua consistência. Isso é feito por meio de uma variedade de 
mecanismos chamadas de esquemas de controle de concorrência (Schedule). 
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Para compreensão do estado concorrente da execução das transações, estudemos 
alguns cenários com duas transações. A transação T1 transfere 50 reais da conta A para a 
conta B. Já a transação T2 transfere 10 por cento do saldo da conta A para a conta B. 
 
 
Sejam mil e dois mil reais os valores correntes das contas A e B, respectivamente. 
Suponha que as duas transações sejam executadas em sequencia, T1 seguida de T2. 
 
 
 
 
Depois de executada estas transações 
sequencialmente, os valores das contas A e B são 855 
e 2.145 reais, respectivamente. Assim, o montante 
de dinheiro das contas A e B são preservados depois 
da execução de ambas as transações. 
 
 
 
 
 
 
 
Analogicamente, se as transações forem executadas em outra sequencia, desta vez 
T2 seguida de T1, novamente, conforme esperada, a soma A + B é preservada, e os valores 
finais das contas A e B são 850 e 2.150 reais, respectivamente. 
 
 
 
 
Alternado para cenários de execução concorrente 
das transações, vejamos o resultado final da execução ao 
lado. Nesta situação, chegamos ao mesmo resultado 
obtido durante a execução sequencial na ordem T1 seguida 
de T2. A soma A + B é preservada. 
 
 
 
 
 
 
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Nem todas as execuções concorrentes resultam em 
um estado correto. Para ilustrar, considere a escala de 
execução da figura ao lado. Depois de sua execução, 
chegamos a um estado tal que os valores para as contas A 
e B são 950 e 2.100 reais, respectivamente. Esse estado 
final é inconsistente, já que apareceram 50 reais durante a 
execução concorrente. Realmente, a soma A + B não é 
preservada na execução das duas transações. 
 
 
 
SERIALIZAÇÃO DE TRANSAÇÕES 
 
O sistema de banco dados deve controlar a execução concorrente de transações 
para assegurar que o estado do banco de dados permaneça consistente. Considerando que 
as transações são programas, é difícil, pelo caráter da computação, determinar quais são as 
operações exatas que uma transação executa, e como as operações de várias transações 
interagem. 
A execução concorrente de transações provoca o entrelaçamento de transações. 
Para termos uma execução correta, temos que garantir um entrelaçamento de transações 
correto produzindo um estado consistente no banco de dados. 
 
 
 
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Para tanto, partimos de uma premissa que a execução de uma transação é correta, 
se executada isoladamente, produzindo sempre como saída um estado consistente do 
banco de dados. De igual forma, garantimos o padrão de corretude dos schedules a partir do 
seguinte teorema: 
 
Toda execução serial de transações é correta. 
 
S = T1 T2 T3 ... Tn-1 Tn 
 
Seja um schedule S. Se S produz um estado de banco de dados igual ao produzido 
por alguma execução serial do mesmo conjunto de transações, então a execução S é 
correta. 
Para que possamos determinar a equivalência de schedules, devemos a partir de um 
conjunto T = { T1, T2, ..., Tn } de transações, encontrar schedules cujas execuções produzam 
o mesmo estado no banco de dados que a execução de algum schedule serial sobre o 
conjunto T. 
Existem 3 (três) tipos de equivalência de schedules: 
� Estado final 
� Visão 
� Conflito 
 
Na equivalência de estado final (FSR), dados dois schedules sobre um conjunto T de 
transações, estes serão equivalentes de estado final (S ≈FS S’) se, e somente se: 
• Têm as mesmas operações pertencentes às transações de T 
• Produzem o mesmo estado final no banco de dados, se forem executadas 
sobre o mesmo estado inicial 
O grande problema desta abordagem fica por conta dos schedules não guardarem os 
conceitos de estados inicial e final. 
 
Já na equivalência de visão (VSR), dois schedules S e S’sobre um conjunto T de 
transações são equivalentes de visão (S ≈V S’) se, e somente se: 
• Têm as mesmas operações pertencentes a transações de T 
• Para cada operação ri(x) de Ti ∈ T, o valor lido por ri é o mesmo nos doisschedules 
• Se wi(x) é a última operação de escrita sobre x em S, então wi(x) é a última 
operação sobre x em S’ 
O desafio encontrado na equivalência de visão é manter o controle sobre todas as 
operações de leitura e escrita. 
 
Antes de abordarmos a equivalência por conflito, vamos estudar o conceito de 
operações em conflito. Operações conflitantes são: 
� Operações de transações distintas 
� Executadas sobre o mesmo objeto e 
� Pelo menos uma delas é uma operação de escrita (write) 
 
 
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T1 = r1(x) w1(x) 
T2 = r2(x) w2(y) 
S = r2(x) r1(x) w2(y) w1(x) 
Com isso, na equivalência de conflito (CSR) dois schedules S e S’ sobre um conjunto 
T de transações são equivalentes de conflito (S ≈C S’) se, e somente se: 
• Têm as mesmas operações pertencentes a transações de T 
• Ordenam (sequenciam) as operações em conflito da mesma forma 
• Para qualquer duas operações em conflito pi ∈ OP(Ti) e qj ∈ OP(Tj), com i ≠ j, 
se pi <s qj, então pi <s’ qj 
 
T1=r1(y)r1(x)w1(y) T2=r2(x)r2(y)w2(x) 
 
S=r1(y)r1(x)r2(x)w1(y)r2(y)w2(x) 
 
S’=r1(y)r1(x)w1(y)r2(x)r2(y)w2(x) 
 
Como exemplo, podemos verificar: 
 
SS = r2(x) w2(x,5) r1(x) w1(x,10) e o valor de inicial de x é 2 
S1 = r1(x) r2(x) w2(x,5) w1(x,10) 
S1 produz o mesmo estado final que SS, então S1 é serializável por estado final. S1 é 
correto, embora não seja serializável por visão (o valor lido por r1(x) é diferente nos dois 
schedules) e nem por conflito. 
 
Diante do exposto, temos que: 
 
FSR ⊃ VSR ⊃ CSR 
Para determinarmos se um schedule S é serializável por conflito, devemos verificar 
se S é equivalente por conflito a algum schedule serial SS sobre o mesmo conjunto de 
transações, como abaixo: 
 
T1=r1(y)r1(x)w1(y) 
T2=r2(x)r2(y)w2(x) 
T3=r3(y)r3(x)w3(z) 
 
S=r3(y)r1(y)r1(x)r2(x)w1(y)r2(y)r3(x)w2(x)w3(z) 
SS=r3(y)r3(x)w3(z)r1(y)r1(x)w1(y)r2(x)r2(y)w2(x) 
 
Ainda podemos definir a serializabilidade por conflito de um determinado schedule 
S, por meio do seguinte teorema: 
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Um schedule S é serializável por conflito ⇔ o grafo de 
serialização de S não contém ciclos. 
 
Um grafo de serialização de um schedule S está definido para um conjunto T de 
transações. SG(S) é um grafo direcionado, com a seguinte definição: 
 
SG(S) = (V,E), onde 
 V = conjunto T de transações, e Ti ���� Tj ∈ E se, e somente se: 
� Ti e Tj pertencem ao conjunto T de transações 
� ∃ p ∈ OP(Ti), q ∈ OP(Tj), tal que p conflita com q e p <S q 
 
Veja o exemplo abaixo, para um determinado conjunto T = { T1, T2, T3 }. 
 
S=r3(y)r1(y)r1(x)r2(x)w1(y)r2(y)r3(x)w2(x)w3(z) 
 
 
 
 
Como podemos observar no schedule acima as operações: 
r3(y) conflita com w1(y) 
r3(x) conflita com w2(x) 
r1(x) conflita com w2(x), e assim podemos definir que o schedule S é serializável por 
conflito, pois não produz um grafo cíclico. 
 
CONTROLE DE CONCORRÊNCIA 
 
Vimos que uma propriedade fundamental da transação é o isolamento. Quando 
diversas transações são executadas de modo concorrente em um banco de dados, a 
propriedade do isolamento pode não ser preservada. É necessário que o sistema controle a 
interação entre transações concorrentes; esse controle é alcançado por meio de uma larga 
gama de mecanismos chamados esquemas de controle de concorrência. 
Todos os esquemas de controle de concorrência têm por base a propriedade da 
serialização, isto é, todos os esquemas garantem que a ordenação de processamento é 
serializada. Um meio para garantir a serialização é obrigar que o acesso aos itens de dados 
seja feito de maneira mutuamente exclusiva, isto é, enquanto uma transação acessa um 
item de dados, nenhuma outra transação pode modificá-lo. O método mais usado para sua 
implementação é permitir o acesso a um item de dados somente se ele estiver bloqueado. 
Há vários modos por meio dos quais um item de dado pode ser bloqueado, dentre eles: 
• Compartilhado. Se uma transação Ti obteve um bloqueio compartilhado 
sobre o item Q, então Ti pode ler, mas não escrever Q. 
T3 
T2 T1 
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• Exclusivo. Se uma transação Ti obteve um bloqueio exclusivo do item Q, 
então Ti pode tanto ler como escrever Q. 
Precisamos que toda transação solicite o bloqueio do item Q de modo apropriado, 
dependendo do tipo de operação realizada em Q. A solicitação é direcionada para o 
gerenciador do controle de concorrência. A transação pode realizar suas operações somente 
depois que o gerenciador de controle de concorrência conceder (grants) o bloqueio para a 
transação. 
O modo compartilhado é compatível com o modo compartilhado, mas não com o 
modo exclusivo. A qualquer hora podem ser feitos diversos bloqueios compartilhados 
simultaneamente (por diferentes transações) sobre um item de dado em particular. Uma 
solicitação de bloqueio exclusivo precisa esperar até que um bloqueio compartilhado 
termine para ser efetivada. 
Uma transação solicita bloqueio compartilhado do item de dado Q executando a 
instrução lock-S(Q). Analogamente, um bloqueio exclusivo é solicitado pela instrução lock-
X(Q). Um item de dado Q pode ser desbloqueado via instrução unlock(Q). 
Como ilustração, considere novamente o sistema bancário simplificado. Sejam A e B 
duas contas que são acessadas pelas transações T1 e T2. A transação T1 transfere 50 reais da 
conta A para a conta B e tem a forma: 
 
A transação T2 apresenta o saldo total das contas A e B, isto é, a soma A + B, e é 
definida por: 
 
Suponha que os saldos de A e B sejam 100 e 200 reais, respectivamente. Se essas 
duas transações são executadas serialmente, na ordem T1, T2 ou T2, T1, então a transação T2 
mostrará o valor de 300 reais. Se, no entanto, essas transações forem executadas 
concorrentemente, a escala de execução abaixo pode ocorrer. Nesse caso, a transação T2 
mostrará o resultado de 250 reais, que não é correto. A razão deste erro provém da falha de 
bloqueio em tempo hábil no item de dado B, com isso T2 mostra uma situação inconsistente. 
 
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Quando uma transação solicita o bloqueio sobre um determinado item de dado em 
particular, e nenhuma outra transação mantém o mesmo item de dado bloqueado de modo 
conflitante, tal bloqueio pode ser concedido. Entretanto, é preciso ter cuidado para evitar o 
seguinte cenário. Suponha que a transação T2 tenha um bloqueio compartilhado sobre um 
item de dado e outra transação T1 solicite um bloqueio exclusivo do mesmo item. Enquanto 
isso, uma transação T3 pode solicitar um bloqueio compartilhado sobre o mesmo item de 
dado. O bloqueio é compatível com o bloqueio concedido a T2, de modo que o bloqueio 
compartilhado pode ser concedido a T3. Nessa altura, T2 pode liberar o bloqueio, mas T1 terá 
de esperar agora, até que T3 termine. Novamente, aparece uma nova transação T4 que 
solicita um bloqueio compartilhado sobre o mesmo item de dado e ele é concedido antes 
que T3 libere o dado. 
De fato, é possível que haja uma sequência de transações solicitando bloqueios 
compartilhados sobre um item de dado, e que cada uma delas libere seu bloqueio um pouco 
antes de que um novo bloqueio seja concedido à outra transação, demodo que T1 nunca 
consegue bloqueio exclusivo. A transação T1 poderá nunca ser processada, e ela é chamada 
de inane. 
Podemos evitar a inanição de transações da seguinte forma. Quando uma transação 
T1 solicita o bloqueio do item de dados Q de modo particular M, o bloqueio é concedido, 
contanto que: 
1. Não haja nenhuma outra transação com bloqueio sobre Q cujo modo de 
bloqueio seja conflitante com M. 
2. Não haja nenhuma outra transação que esteja esperando um bloqueio sobre Q e 
que tenha feito sua solicitação de bloqueio antes de T1. 
Um dos protocolos que garante a serialização é o protocolo de bloqueio em duas 
fases. Esse protocolo exige que cada transação emita suas solicitações de bloqueio e 
desbloqueio em duas fases: 
1. Fase de expansão. Uma transação pode obter bloqueios, mas não pode liberar 
nenhum. 
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2. Fase de encolhimento. Uma transação pode liberar bloqueios, mas não 
consegue obter nenhum bloqueio novo. 
Inicialmente, uma transação está em fase de expansão. A transação adquire os 
bloqueios de que precisa. Tão logo a transação libere um bloqueio, ela entra na fase de 
encolhimento e não poderá solicitar novos bloqueios. O bloqueio em duas fases não garante 
a ausência de deadlock. Um sistema está em estado de deadlock se há um conjunto de 
transações, tal que a transação desse conjunto está esperando outra transação também 
nele contida. Mais precisamente, há um conjunto de transações esperando {T0, T1, ..., Tn}, tal 
que T0 está esperando por um item de dado mantido por T1, T1 está esperando por um item 
de dado mantido por T2, ..., Tn-1 está aguardando um item mantido por Tn, e Tn esperando 
um item de dado mantido por T0. Nenhuma dessas transações poderá prosseguir em uma 
situação dessas. 
Há dois métodos principais para o tratamento de deadlock. Podemos usar o 
protocolo de prevenção de deadlock para garantir que o sistema nunca entrará em tal 
situação. Ou podemos permitir que o sistema entre em estado de deadlock e, então, 
removê-lo dessa situação, recuperando-o por meio dos esquemas de detecção e 
recuperação de deadlock. 
São propostos dois esquemas diferentes de prevenção de deadlock usando 
timestamp
3: 
1. O esquema esperar-morrer (wait-die) tem por base uma técnica de não-
preempção. Quando uma transação Ti solicita um item de dado mantido por Tj, Ti 
pode esperar somente se possuir um timestamp menor que o de Tj (isto é, Ti é 
mais antiga que Tj). Caso contrário, Ti será revertida (morta). Por exemplo, 
suponha que as transações T22, T23 e T24 tenham timestamps 5, 10 e 15, 
respectivamente. Se T24 solicita um item de dado mantido por T23, então T24 será 
desfeita. 
2. O esquema ferir-esperar (wound-wait) tem por base a técnica de preempção e é 
uma contrapartida para o esquema esperar-morrer. Quando uma transação Ti 
solicita um item de dado mantido por Tj, Ti poderá esperar somente se possuir 
timestamp maior que Tj (ou seja, Ti é mais nova que Tj). Caso contrário, Tj será 
desfeita (Tj é ferida por Ti). Retornando ao nosso exemplo anterior, com as 
transações T22, T23 e T24, se T22 solicitar um item de dado mantido por T23, então 
o item de dado será liberado de T23, e T23 será desfeita. Se T24 solicitar um item 
de dado mantido por T23, então T24 esperará. 
Se um sistema não usa um protocolo resistente ao deadlock, ou seja, que garanta 
que deadlocks não aconteçam, então um esquema para detecção e recuperação precisa ser 
aplicado. Um algoritmo que examina o estado do sistema é evocado periodicamente para 
determinar se um deadlock está ocorrendo. Se estiver, então o sistema precisa tentar 
recuperar-se. Para isso, ele precisa: 
• Manter informações sobre a alocação corrente dos itens de dados para 
transações, assim como qualquer solicitação de itens de dados pendente. 
• Proporcionar um algoritmo que use essas informações para determinar se o 
sistema entrou em estado de deadlock. 
• Recuperou-se de um deadlock quando o algoritmo de detecção determinar 
que ele ocorreu. 
 
3 É uma sequência de caracteres, indicando a data e/ou tempo em que um determinado evento ocorreu. 
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Os deadlocks podem ser precisamente descritos em termos de um gráfico chamado 
de gráfico de espera. Há um deadlock no sistema se, e somente se, o gráfico de espera 
contiver um ciclo. Cada transação envolvida em um ciclo está em deadlock. Para detectar 
deadlocks, o sistema precisa manter o gráfico de espera e, periodicamente, evocar um 
algoritmo que verifique a existência de ciclos. 
Para ilustrar esses conceitos, considere o gráfico de espera abaixo, que exibe a 
seguinte situação: 
� A transação T25 está esperando as transações T26 e T27. 
� A transação T27 está esperando a transação T26. 
� A transação T26 está esperando a transação T28. 
 
 
Uma vez que não há ciclos, o sistema não está em estado de deadlock. Suponha, 
agora, que a transação T28 esteja solicitando um item preso por T27. A aresta T28 � T27 será 
adicionado ao gráfico de espera, alterando o estado do sistema, como mostrado na figura 
abaixo. 
 
 
A essa altura, o gráfico contém o ciclo: T26 � T28 � T27 � T26, implicando que as 
transações T26, T27 e T28 estão todas em deadlock. 
Quando um algoritmo de detecção determina a existência de um deadlock, o sistema 
precisa recuperar-se desse deadlock. A solução mais comum é reverter uma ou mais 
transações para quebrar o deadlock. Devem ser tomadas três ações: 
1. Selecionar uma vítima. Dado um conjunto de transações em deadlock, 
precisamos determinar quais transações (ou transação) serão desfeitas para 
quebra do deadlock. Poderíamos reverter as transações que representam o 
menor custo. Infelizmente, o termo mínimo custo não é preciso. Muitos fatores 
podem determinar o custo de um rollback, incluindo: 
a. A quanto tempo a transação está em processamento e quanto tempo será 
ainda necessário para que a tarefa seja completada. 
b. Quantos itens de dados a transação usou. 
c. Quantos itens ainda a transação usará até que se complete. 
d. Quantas transações serão envolvidas no rollback. 
2. Rollback. Uma vez decidido que uma transação em particular será revertida, 
precisamos determinar até que ponto ela deverá ser revertida. Entretanto, é 
mais eficaz reverter a transação somente o suficiente para a quebra do deadlock. 
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Mas esse método exige que o sistema mantenha informações adicionais sobre o 
estado de todas as transações em execução. 
3. Inanição. Em um sistema no qual a seleção de vítimas tem por base fatores de 
custo, pode acontecer de uma mesma transação ser sempre escolhida vítima. 
Assim, essa transação nunca se completa. Essa situação é chamada de inanição. 
Precisamos garantir que uma transação seja escolhida vítima somente um 
número finito de vezes. A solução mais comum é incluir o número de reversão no 
fator de custos. 
 
 
TÉCNICAS DE RECUPERAÇÃO 
 
Um sistema de computador, como qualquer outro equipamento mecânico ou 
elétrico, está sujeito a falhas. Há grande variedade de falhas, incluindo quebra de disco, 
falha de energia, erro de software, fogo na sala e equipamento ou mesmo sabotagem. Em 
cada um desses casos informações podem ser perdidas. Portanto, o sistema de banco de 
dados deve precaver-se para garantir que as propriedades de atomicidadee durabilidade 
das transações, sejam preservadas, a despeito de tais falhas. Uma parte integrante do 
sistema de banco de dados é o esquema de recuperação que é responsável pela restauração 
do banco de dados para um estado consistente que havia antes da ocorrência de falha. 
Vários tipos de falhas podem ocorrer em um sistema, cada um dos quais exigindo um 
tratamento diferente. O tipo de falha mais simples de tratar é aquele que não resulta na 
perda de informação no sistema. As falhas mais difíceis de tratar são aquelas que resultam 
em perda de informação. 
Falha de transação. Dois tipos de erros podem causar uma falha de transação: 
� Erro lógico. A transação não pode mais continuar com sua execução normal 
devido a alguma condição interna, como uma entrada inadequada, um dado 
não encontrado, overflow ou limite de recurso excedido. 
� Erro de sistema. O sistema entrou em um estado inadequado (deadlock), 
com isso, uma transação não pode continuar com sua execução normal. A 
transação, entretanto, pode ser reexecutada posteriormente. 
Queda do sistema. Há algum mau funcionamento de harware ou um bug no 
software de banco de dados ou no sistema operacional que causou a perda do conteúdo no 
armazenamento volátil e fez o processamento da transação parar. O conteúdo de 
armazenamento não-volátil permanece intacto e não corrompido. 
Falha de disco. Um bloco de disco perde seu conteúdo em função da quebra do 
cabeçote ou da falha durante uma operação de transferência de dados. São usadas para 
recuperação do sistema após a falha, as cópias dos dados em outros discos ou backups de 
arquivos em meios terciários, como fitas. 
Para determinar como o sistema deve recuperar-se das falhas, necessitamos 
identificar os modos de falha possíveis dos equipamentos usados para armazenar dados. 
Depois, devemos considerar como esses modos de falha afetam o conteúdo do bando de 
dados. Então, poderemos desenvolver algoritmos para assegurar a consistência do banco de 
dados e a atomicidade da transação, a despeito das falhas. Esses algoritmos são conhecidos 
como algoritmos de recuperação, embora tenham duas partes: 
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• Ações tomadas durante o processamento normal da transação a fim de 
garantir que haja informação suficiente para permitir a recuperação de 
falhas. 
• Ações tomadas em seguida à falha, recuperando o conteúdo do banco de 
dados para um estado que assegure sua consistência, a atomicidade da 
transação e durabilidade. 
O sistema de banco de dados reside permanentemente em armazenamento não-
volátil e é particionado em unidades de armazenamento de comprimento fixo chamadas de 
bloco. Os blocos são unidades de transferência de dados para e a partir do disco e podem 
conter vários itens de dados. Movimentos de blocos entre disco e memória principal são 
iniciados por meio das duas operações seguintes: 
1.input(B) transfere o bloco físico B para a 
memória principal. 
2. output(B) transfere o bloco de buffer B 
para o disco e troca-o, no disco, pelo bloco físico 
apropriado. 
 
 
 
Cada transação Ti tem uma área de trabalho privada na qual cópias de todos os itens 
de dados acessados e atualizados são mantidas. Essa área de trabalho é criada quando a 
transação é iniciada; ela é removida quando a transação é efetivada ou abortada. Cada item 
de dados x mantido na área de trabalho da transação Ti é denotado por xi. A transação Ti 
interage com o sistema de banco de dados pela transferência de dados para e de sua área 
de trabalho até o buffer de sistema. Transferimos os dados usando as duas operações a 
seguir: 
1. read(X) designa o valor do item de dado X para a variável local xi. Essa operação é 
executada como segue: 
a. Se o bloco Bx no qual reside X não está na memória principal então é emitido 
um input(Bx). 
b. Designa a xi o valor de X a partir do bloco de buffer. 
2. write(X) designa o valor da variável local xi para o item de dado X no bloco de 
buffer. Essa operação é executada como segue: 
a. Se o bloco Bx na qual reside X não está na memória principal, então emite um 
input(Bx). 
b. Designa o valor de xi para X no buffer Bx. 
A estrutura mais usada para gravar modificações no banco de dados é o log. O log é 
uma sequência de registros de log que mantém um arquivo atualizado das atividades no 
banco de dados. Há diversos tipos de registros de log. Um registro de atualização de log 
descreve uma única escrita do banco de dados e tem os seguintes campos: 
• Identificador de transação é um identificador único da transação que realiza 
operação de escrita. 
• Identificador de item de dado é um identificador único do item de dado 
escrito. Normalmente, é a localização do item de dado no disco. 
• Valor antigo é o valor do item de dado anterior à escrita. 
• Valor novo é o valor que o item de dado terá após a escrita. 
• <Ti start> a transação Ti começou. 
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• <Ti, Xj, V1, V2> a transação Ti realizou uma escrita no item de dado Xj. Xj tinha 
valor V1 antes da alteração e terá o valor V2 após a escrita. 
• <Ti commit> a transação Ti foi efetivada. 
• <Ti abort> a transação Ti foi abortada. 
Sempre que uma transação realiza uma escrita, é essencial que o registro de log para 
aquela escrita seja criado antes de o banco de dados ser modificado. Havendo o registro de 
log, podemos enviar a modificação ao banco de dados quando ela for conveniente. Também 
conseguimos inutilizar uma modificação que já tenha sido enviada ao banco de dados. 
Podemos desfazê-la usando o campo de valor antigo do registro de log. 
A técnica de adiar modificações garante a atomicidade de transações quando todas 
as modificações do banco de dados são escritas no log, adiando a execução de todas as 
operações write de uma transação até sua efetivação parcial. Quando uma transação é 
parcialmente efetivada, as informações no log associadas àquela transação são usadas para 
a execução das escritas adiadas. Se o sistema cair antes de completar a transação ou se a 
transação for abortada, então as informações do log são simplesmente ignoradas. 
Para ilustração, reconsidere nosso exemplo de sistema bancário simplificado. Seja T0 
uma transação que transfere 50 reais da conta A para a conta B. Essa transação é definida 
como segue: 
 
Seja T1 uma transação que debita 100 reais da conta C. 
 
 
Suponha que essas transações sejam executadas serialmente, T0 seguida por T1 e os 
valores das contas A, B e C antes da execução, eram de 1.000, 2.000 e 700 reais, 
respectivamente. A porção do log contendo as informações relevantes sobre essas duas 
transações é apresentada a seguir. 
 
 
Usando o log, o sistema pode lidar com qualquer falha que resulte em perda de 
informação no armazenamento volátil. O esquema de recuperação usa o seguinte 
procedimento: 
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redo(Ti) define o valor de todos os itens de dados atualizados pela transação Ti para 
os novos valores. 
Após a ocorrência de uma falha, o subsistema de recuperação consulta o log para 
determinar quais transações têm de ser refeitas (redo). A transação Ti deverá ser refeita se, 
e somente se, o log contiver os registros <Ti start> e <Ti commit>. Assim, se o sistema cair 
depois que a transação completar sua execução, as informações no log serão usadas na 
restauração do sistema para o estado consistente anterior. 
Retornemosa nosso exemplo bancário com as transações T0 e T1 executadas uma 
após a outra. A figura abaixo mostra o log resultante da execução de T0 e T1. 
 
Assuma que a queda ocorra logo após o registro de log do passo write(B) da 
transação T0 ter sido escrito em armazenamento estável (a). Quando o sistema retorna, 
nenhuma ação refazer tem de ser tomada, já que nenhum registro de efetivação aparece no 
log. Agora assumamos que a queda venha logo após o registro de log para o passo write(C) 
da transação T1 ter sido escrito em armazenamento estável (b). Nesse caso, quando o 
sistema retorna, a operação redo(T0) é realizado, já que o registro <T0 commit> aparece no 
log em disco. 
A técnica de atualização imediata permite que as modificações no banco de dados 
sejam enviadas enquanto as transações ainda estão no estado ativo. Na ocorrência de uma 
queda ou de uma falha de transação, o sistema deverá usar o campo relativo ao valor antigo 
dos registros de log, para restauração dos itens de dados modificados, levando-os ao valor 
anterior ao início da transação. Essa restauração é conseguida por meio de operação undo 
(desfazer) descrita a seguir. 
Antes que uma transação Ti inicie sua execução, o registro <Ti start> é escrito no log. 
Durante sua execução, qualquer operação write(X) feita por Ti é precedida pela escrita 
apropriada do novo registro corrente no log. Quando Ti é parcialmente efetivada, o registro 
<Ti commit> é escrito no log. 
Usando o log o sistema pode tratar de qualquer falha que não resulte na perda de 
informação em armazenamento não-volátil. O esquema de recuperação usa dois 
procedimentos de recuperação: 
• undo(Ti) retorna aos valores antigos todos os itens de dados atualizados pela 
transação Ti. 
• redo(Ti) ajusta os valores de todos os itens de dados atualizados pela 
transação Ti para os valores novos. 
Após a falha, o esquema de recuperação consulta o log para determinar quais 
transações necessitam ser refeitas e quais necessitam ser inutilizadas. Essa classificação de 
transações é conseguida como segue: 
• A transação Ti tem de ser inutilizada se o log contém o registro <Ti start>, mas 
não contém o registro <Ti commit>. 
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• A transação Ti tem de ser refeita se o log contém tanto o registro <Ti start> 
quanto o registro <Ti commit>. 
Quando uma falha de sistema ocorre, devemos consultar o log para determinar 
aquelas transações que necessitam ser refeitas e aquelas que necessitam ser inutilizadas. A 
princípio, para isso, deveríamos pesquisar todo o log. Há duas grandes dificuldades nessa 
abordagem: 
1. O processo de pesquisa consome tempo. 
2. Muitas das transações que, de acordo com o algoritmo, necessitam ser refeitas já 
escreveram suas atualizações no banco de dados. Embora refazê-las não cause 
dano algum, a recuperação torna-se mais longa. 
Para reduzir esses tipos de overhead, introduzimos os checkpoints (pontos de 
controle). Durante a execução, o sistema mantém o log usando uma das técnicas descritas 
anteriormente. Além disso, o sistema cria checkpoints periodicamente, que exigem a 
execução da seguinte sequência de ações: 
1. Saída, para armazenamento estável, de todos os registros residentes na memória 
principal. 
2. Saída, para disco, de todos os blocos de buffer modificados. 
3. Saída, para armazenamento estável, de um registro de log <checkpoint>. 
Não é permitido às transações processar quaisquer ações de atualização, como 
escrever em um bloco de buffer ou escrever um registro de log, enquanto um checkpoint 
está em progresso. 
A técnica checkpoint descrita acima exige que todas as atualizações ao banco de 
dados sejam temporariamente suspensas enquanto o checkpoint está em processo. É 
possível modificar a técnica para permitir que as atualizações iniciem no momento em que o 
registro de checkpoint é escrito, mas antes de os blocos de buffer modificados serem 
escritos no disco. Então, o checkpoint gerado é um fuzzy checkpoint (ponto de controle 
indistinto). 
A idéia é a seguinte. Em vez de reexaminar o log de trás para frente a fim de 
encontrar um registro de checkpoint, armazenamos a localização em log do último registro 
de checkpoint em uma posição fixa no disco. Entretanto, essa informação não é atualizada 
quando o registro checkpoint é escrito. Ao contrário, antes de o registro checkpoint ser 
escrito, uma lista com todos os blocos de buffer modificados é criada. A informação último 
checkpoint é atualizada somente após todos os blocos de buffer, da lista de blocos de buffer 
modificados, terem sido escritos no disco. O protocolo de precedência de escrito do log 
deve ser seguido quando os blocos de buffer são enviados para saída. 
 
LINGUAGEM ESTRUTURADA DE PESQUISA - SQL 
 
 Uma linguagem de consulta é a linguagem por meio da qual os usuários obtêm 
informações do banco de dados. Essas linguagens são, tipicamente, de nível mais alto que as 
linguagens de programação tradicionais. As linguagens de consulta podem ser categorizadas 
como procedurais ou não-procedurais. Em uma linguagem procedural, o usuário deve 
"ensinar" ao sistema a realização de uma seqüência de operações no banco de dados para 
obter o resultado desejado. Em uma linguagem não-procedural, o usuário descreve a 
informação desejada sem fornecer um procedimento específico para a obtenção dessas 
informações. 
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Os sistemas de banco de dados comerciais oferecem uma linguagem de consulta que 
incorpora elementos de ambos os enfoques: procedurais e não-procedurais. A álgebra 
relacional é procedural, enquanto o cálculo relacional de uma tupla e o cálculo relacional de 
um domínio são não-procedurais. 
 O nome "SQL" significa "Structured Query Language" - Linguagem Estruturada de 
Pesquisa. Essa linguagem, de grande utilização, teve seus fundamentos no modelo 
relacional de Codd (1970). Sua primeira versão recebeu o nome de SEQUEL ("Structured 
English Query Language"), sendo definida por D. D. CHAMBERLIN, entre outros, em 1974, 
nos laboratórios de pesquisa da IBM (Califórnia). Em 1975, foi implementado um protótipo 
de aplicação dessa nova linguagem. Entre 1976 e 1977, o SEQUEL foi revisado e ampliado, e 
teve seu nome alterado para "SQL" por razões jurídicas. 
 A SQL se tornou um padrão de fato, no mundo dos ambientes de banco de dados 
relacionais. Bastava agora se tornar de direito. Então, em 1982, o American National 
Standard Institute (ANSI) tornou a SQL padrão oficial de linguagem em ambiente relacional. 
 O modelo relacional é constituído basicamente de tabelas, cada qual contendo 
linhas (registros, tuplas) e colunas. Os registros na tabela não são ordenados e sua 
localização se faz por meio de um campo-chave, ou seja, um campo que assume o papel de 
chave primária da tabela. É por intermédio dessa chave que se identifica uma, e somente 
uma, ocorrência do valor contido no campo. 
 
 
 
Atualmente, a linguagem SQL assume um papel muito importante nos sistemas de 
gerenciamento de banco de dados, podendo ter muitos enfoques, como apresenta a figura 
anterior: 
 
• Linguagem interativa de consulta - Por meio de comandos SQL, os usuários 
podem montar consultas poderosas sem a necessidade da criação de um 
programa, podendo utilizar Forms ou ferramentas de montagem de relatório; 
 
• Linguagem de programação para acesso a banco de dados - Comandos SQL 
embutidos em programas de aplicação que acessam os dados armazenados; 
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