PBD ppt unidade03 ProjetoLogico

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P j t d B dProjeto de Banco de 
DadosDados
Unidade 3: 
Projeto LógicoProjeto Lógico
P f M l X i Rib iProfa. Marcela Xavier Ribeiro
1
UNIDADE 3 Projeto LógicoUNIDADE 3 – Projeto Lógico
Objetivos
• Apresentar conceitos avançados sobre 
o Projeto Lógico:j g
– Refinamento do Modelo Conceitual;
– Revisão de Mapeamento;Revisão de Mapeamento;
– Esquema de Navegação para Operações no 
Banco de Dados;
– Modelagem de Carga do Banco;
2
Projeto Lógico de Banco de Dados
• Nesta fase é feito o mapeamento do 
esquema conceitual para o esquemaesquema conceitual para o esquema 
lógico;
• É voltado para o Modelo de Dados 
adotado para a implementação;adotado para a implementação;
• Gera o Esquema de Banco de Dados• Gera o Esquema de Banco de Dados 
Relacional (caso esteja trabalhando com 
o esquema relacional) que atende aso esquema relacional) que atende as 
necessidades do usuário;
3
Projeto Lógico de Banco de DadosProjeto Lógico de Banco de Dados
O que é feito nesta etapa?
• Nessa etapa, visando o desempenho da 
realização das operações sobre o banco 
são feitos:
Refinamento do Esquema Conceitual– Refinamento do Esquema Conceitual
M t M d l R l i l– Mapeamento para o Modelo Relacional
– Refinamento do Modelo Relacional
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Projeto Lógico de Banco de Dadosj g
Refinamento do Esquema Conceitual
Visando desempenhoVisando desempenho
• O objetivo é fazer com que operações 
frequentes/críticas sejam executadas 
mais eficientemente;
• Como?
– Nesta etapa ainda não é possível ter uma– Nesta etapa, ainda não é possível ter uma 
estimativa precisa do número de acessos 
aos dados, pois isso é definido em uma fase 
posterior;
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Projeto Lógico de Banco de Dadosj g
Refinamento do Esquema Conceitual
Visando desempenhoVisando desempenho
• Continuação:
N t t b d i ã d á i já– No entanto, com base na descrição do usuário já 
é possível saber quais as operações mais 
críticas/frequentes, cujo esquema deve ser 
j t d f jajustado para fazer com que as mesmas sejam 
realizadas eficientemente;
– O que deve ser feito é refinar o esquema de 
maneira a red ir o número de acessos lógicos emaneira a reduzir o número de acessos lógicos e 
quantidade de informação transferida para a 
memória durante operações frequentes/críticas 
d ltde consultas;
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Projeto Lógico de Banco de Dados
Refinamento do Esquema Conceitual
Particionamento de Entidades
• Particionamento de Entidades
– Visa reduzir o tamanho da tabela mantendoVisa reduzir o tamanho da tabela, mantendo 
os atributos mais acessados separados dos 
menos acessados;
– Cria-se uma sub-entidade com os atributos 
(que não são chave) que são mais 
acessados e outra sub-entidade com os 
atributos que são menos acessadosatributos que são menos acessados.
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Projeto Lógico de Banco de Dados
R fi t d E C it lRefinamento do Esquema Conceitual
Particionamento de Entidades
• Suponha que acidade Suponha que a 
maioria de 
operações sobre a 
tid d Li
nome
isbn
cidade
entidade Livro, usem 
os atributos nome, 
primeiro autor, Livro
editora
p _ ,
edição. nropags
primeiro
autor edição • Somente as 
operações anuais do 
relatório dos livros
_autor edição
idioma
relatório dos livros 
usam as demais 
informações. 8
resumo
Projeto Lógico de Banco de Dados
R fi t d E C it lRefinamento do Esquema Conceitual
Particionamento de Entidades
Continuaçãocidade Continuação...
• Nesse caso, a 
nome
isbn
cidade
,
entidade Livro pode 
ser particionada para 
acelerar asLivro
editora
acelerar as 
operações de 
consulta.
nropags
primeiro
autor edição_autor edição
idioma
9
resumo
Projeto Lógico de Banco de Dados
Refinamento do Esquema Conceitual
Particionamento de Entidades
isbn Cidade
nome
Livro Detalhes 
Livro
Tem
editora
(1,1)
(1,1)
primeiro_
autor
edição
nropags
Entidade fraca
idioma
10
resumo
Projeto Lógico de Banco de Dados
Refinamento do Esquema Conceitual
Fusão de Entidades
• É a operação inversa doÉ a operação inversa do 
particionamento de entidade;
• É usado em relacionamentos 1:1 
dquando:
– o número de operações que usam o 
relacionamento é maior que o número de 
operações nas entidades separadas;
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Projeto Lógico de Banco de Dados
Refinamento do Esquema Conceitual
Fusão de Entidades
nroCarro modelo
(1 1)(1 1)
Carro Placa
cidade
nroplaca(1,1)(1,1)
tem
ano cor
cidade
estado
Exemplo
12
Exemplo
Projeto Lógico de Banco de Dados
Refinamento do Esquema Conceitual
Fusão de Entidades
nroCarro
estado
modelo Criar uma única 
tid d C
nroplaca
entidade Carro, 
abrangendo 
informações deCarro
cor
cidade
informações de 
sua placa
Carro
ano cor
Exemplo
13
Exemplo
Projeto Lógico de Banco de Dados
Refinamento do Esquema Conceitual
Reprodução de atributosp ç
• atributos da entidade B podem ser replicados 
tid d Ana entidade A se:
– A entidade A está relacionada direta ou 
indiretamente com uma entidade B eindiretamente com uma entidade B, e
– São realizadas constantemente operações de 
junções para a consulta desses atributos;j ç p ;
• Essa junção leva a necessidade deEssa junção leva a necessidade de 
operações adicionais para manter a 
consistência dos dados replicados, por isso, 
deve ser avaliada antes de ser aplicada.
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Projeto Lógico de Banco de Dados
Refinamento do Esquema Conceitual
Reprodução de atributosp ç
• Exemplo atendente QuantidadeEstoque
Pessoa SanguetemColetaFaz coletaPessoa
dataColeta TipoSangid p gnrocolidpessoa
Se sempre são realizadas operações de junção para 
consultar o tipo sanguíneo da pessoa, então para 
15
otimizar pode-se replicar o atributo tipo sanguíneo, 
adicionando-o em pessoa.
Projeto Lógico de Banco de DadosProjeto Lógico de Banco de Dados 
Mapeamento
• Mapear as Entidades/Relacionamentos p
para o Esquema Relacional;
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MapeamentoMapeamento
Passo 1: Entidades Regulares
• Para cada entidade regular E no DER, criar 
l ã Ruma relação R:
– Atributos simples: inclua todos os atributos 
simples de E;simples de E; 
– Atributo composto: inclua apenas os atributos 
simples que compõem o atributo composto.
placa Carro(placa, cor,modelo, ano)
Carro
d l
cor
17
modelo ano
MapeamentoMapeamento
Passo 1: Entidades Regulares
• Tratamento de Atributos multivalorados:
– para cada atributo multivalorado m, criar 
uma relação contendo esse atributo m e auma relação contendo esse atributo m e a 
chave primária ch da relação original;
– a chave da nova relação será:
P t ib t i l t h• Para atributo m simples: composta por m e ch;
• Se atributo multivalorado composto: um 
subconjunto de atributos simples de msubconjunto de atributos simples de m 
juntamente com ch.
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MapeamentoMapeamento
Passo 1: Entidades Regulares
kmoficina
Carro
placa revisao
Carro
tipo ano
motoristacor
potenciamodelo
Carro(placa, cor,ano,modelo, potencia)
CarroRevisao(placa, km,oficina)
CarroMotorista(placa motorista)
19
CarroMotorista(placa, motorista)
MapeamentoMapeamento
Passo 2: Entidade fraca
• Para cada entidade fraca W do DER com 
identificação da entidade E:identificação da entidade E:
– criar uma relação R que inclua todos os atributos ç q
simples (ou os componentes simples de atributos 
compostos) de W como atributos de R.
– incluir como chave estrangeira de R a chave primária 
da relação que corresponde ao tipo de entidade de 
identificação; ç ;
– a chave primária de R é a combinação da chave 
primária da entidade de identificação e a chaveprimária da entidade de identificação e a chave 
principal da entidade fraca W.
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MapeamentoMapeamento
Passo 2: Entidade fraca
N1parentesco
Empregado Dependente1 Possui
NomeDependnroEmp nome NomeDependnroEmp nome
Empregado(nroEmp nome)Empregado(nroEmp, nome)
Dependente(nroemp, nomedepend,parentesco)
21
MapeamentoMapeamento
Passo 3: Relacionamento 1:1
• Opção 1:
C i l õ S T d– Criar as relações S e T que correspondem as 
entidades participantes do relacionamento R.
– Escolher uma das relações por exemplo S– Escolher uma das relações, por exemplo S, 
e inclua como chave estrangeira de S a 
chave primária de T;
– Deve-se escolher o tipo de entidade com 
participação total em R como a relação S.
Inclua todos os atributos simples (ou os– Inclua todos os atributos simples (ou os 
componentes simples de atributos 
composto) do relacionamento como atributos 
d Sde S.
22
MapeamentoMapeamento
Passo 3: Relacionamento 1:1
• Opção 2: pç
– Criar uma única relação que engloba os 
atributos da entidade e doatributos da entidade e do 
relacionamento;
Apropriada quando o relacionamento para– Apropriada quando o relacionamento para 
ambas as entidades é total.
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MapeamentoMapeamento
Passo 3: Relacionamento 1:1
nomedept
Empregado departamento11 gerencia
nrodept
nroEmp nome
Empregado(nroEmp, nome)
Departamento(nrodept, nomedept, nroEmpGerente)
24
MapeamentoMapeamento
Passo 4: Relacionamento 1:N
• Passos:
Id ifi l ã S– Identificar a relação S que representa a 
entidade que participa do lado N do 
relacionamento;relacionamento; 
– Incluir como chave estrangeira de S a chave 
primária da relação T que representa a outra 
tid d ti i d l i tentidade que participa do relacionamento; 
• Observe que cada instância da entidade• Observe que cada instância da entidade 
do lado N está relacionada a uma 
instância da entidade do lado 1 do tipo deinstância da entidade do lado 1 do tipo de 
relacionamento.
25
MapeamentoMapeamento
Passo 4: Relacionamento 1:N
d t
Empregado departamento1N Pertence a
nomedept
nrodept
nroEmp nome
Empregado(nroEmp, nome,nrodepto)
Departamento(nrodept nomedept)Departamento(nrodept, nomedept)
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MapeamentoMapeamento
Passo 5: Relacionamento M:N
• Passos:
– Criar uma nova relação S para representar o 
relacionamento;
– Incluir como chave primária de S as chaves 
i á i d l õ ti i tprimárias das relações participantes; 
I l i l t ib t i l d– Incluir qualquer atributo simples do 
relacionamento M:N (ou componentes 
simples dos atributos compostos ) comosimples dos atributos compostos ) como 
atributos de S. 
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MapeamentoMapeamento
Passo 5: Relacionamento M:N
• Mapeamento para relacionamentos n-
ários, com n > 2 tratamento semelhante a 
M:N
P d d t d t t t• Pode ser adotado esse tratamento para 
relacionamentos 1:1 e 1:N quando:
– existem poucas tuplas envolvidas no 
relacionamento (para evitar inserir múltiplas 
l d ib )vezes o mesmo valor de um atributo).
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MapeamentoMapeamento
Passo 5: Relacionamento M:N
nomeproj
depto
Empregado ProjetoMN Trabalha em
nomeproj
nroproj
nroEmp nome nrohoras
Empregado(nroEmp, nome,depto)
Projeto(nroproj, nomeproj)
TrabalhaEm(nroEmp,nroProj,nrohoras)
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MapeamentoMapeamento
Hierarquias de Generalização
ch a1
N ó i lid
G
a2
Nos próximos slides 
veremos o tratamento 
para a hierarquia de 
generalização:
an
...
generalização:
E EE
30
E1 En...E2
Hierarquias de GeneralizaçãoHierarquias de Generalização
Opções de Mapeamento
1. Criar uma relação para a entidade 
genérica G e uma relação para cada 
entidade especializada Ei
– G(ch, a1,a2, ... ,an)
– Ei(ch, atributos de Ei)
2. Criar uma relação para cada entidade ç p
especializada Ei, adicionando para cada 
uma, os atributos da entidade genérica
Opção mais adequada para 
hierarquia de cobertura total e de 
disjunção Para evitar dados
– Ei(ch, a1,a2, ... ,an, atributos de Ei)
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disjunção. Para evitar dados 
nulos e replicados. Não pode ser 
usada para cobertura parcial.
Hierarquias de GeneralizaçãoHierarquias de Generalização
Opções de Mapeamento
3. Criar uma única relação para a entidade 
genérica G, adicionando os atributos de 
cada entidade especializada Ei. 
 Se as entidades especializadas são p
disjuntas:
• Cria-se um atributo t, para indicar a qual 
subentidade a tupla pertence:
G(ch, a1, a2,..., an, atributos de E1 , atributos de 
E2 atributos de En t)E2 ... , atributos de En ,t)
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Hierarquias de Generalização
Opções de MapeamentoOpções de Mapeamento
continuação:
 Se as entidades especializadas se 
sobrepõe:p
– Para cada entidade especializada Ei, cria-se p i,
um atributo ti, para indicar se a tupla
pertence ou não à subentidade Ei :
G(ch, a1,a2, ... ,an, atributos de E1, t1, atributos 
d E t t ib t d E t )de E2, t2, ... , atributos de En, tn, )
33
Hierarquias de GeneralizaçãoHierarquias de Generalização
Opções de Mapeamento
• Uso da Opção 3 de mapeamento gera pç p g
uma grande quantidades de valores 
nulos:nulos:
– Somente é justificável quando o número 
de atributos das entidadesde atributos das entidades 
especializadas é pequeno!
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MapeamentoMapeamento
Hierarquias de Generalização
• Faça o mapeamento do esquema abaixo:
cpf nomecpf
Pessoa
nome
endereco
Estudante Professor
codfunc
ra
titulaçãoanoinicio
Pessoa(cpf, nome,endereco)
Professor(cpf,codfunc, titulaçao) 
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( p , , ç )
Estudante(cpf,ra,nrop, anoinicio)
MapeamentoMapeamento
Herança múltipla
• Pode-se utilizar as opções de pç
mapeamento fornecidas anteriormente;
• A opção mais comum é criar uma tabela 
para cada entidade;para cada entidade;
A h i á i d b tid d d• A chave primária da sub-entidade pode 
ser a chave primária de qualquer uma 
das classes mãedas classes mãe.
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MapeamentoMapeamento
Herança múltipla
codfunc nome codcli nome
endereco
funcionario cliente
cargocargo
funcionario(codfunc,nome, cargo)
Cliente interno cliente(codcli,nome, endereço)
clienteinterno(codcli,codfunc,...)
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Escolher entre 
para ser chave
MapeamentoMapeamento
Categorização
- A categorização é caracterizada pela 
existência de entidades mãe que representamexistência de entidades mãe que representam 
categorias de entidades filhas.
• Uma categoria pode ser:
– Total/parcialTotal/parcial
– Se total:
• pode ser mapeada para uma generalização: caso haja 
compartilhamento de muitos atributos, incluindo 
chaves; 
– Superclasses podem ter diferentes atributosSuperclasses podem ter diferentes atributos 
chave ou mesmo da sub-classe;
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MapeamentoMapeamento
Categorização
rg nome cnpj O atributo chave darg nome
empresa
cnpj nome
setorpessoa
O atributo chave da 
sub-entidade foi 
adicionado nas 
entidades mães.
U
U
União do conjunto
Contido
entidades mães.
idPropProprietário
U Contido
Pessoa(rg, nome, idprop)
Empresa(cnpj,nome, setor, idprop)
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p ( pj, , , p p)
Proprietario(idprop)
ExercícioExercício
Fazer o Mapeamento
modelo
nroeixos
caminhãocarro
l
V í l
U
U
placa placa
Não tem a 
C ( l d l )
idchassiVeículo 
Registrado necessidade de adicionar as chaves 
nas entidades mães. 
Carro(placa, modelo)
Caminhão(placa, nroeixos)
V i l R i t d ( l id h i)
40
VeiculoRegistrado(placa, idchassi)
ExercícioExercício
Fazer o Mapeamento
rg nome cnpj nome
pessoa empresaplaca
Proprietário
Veiculo 1n idPropPossui
carro caminhao
modelo NroEixos
41
Mapeamento Agregação
posicao
MinicursoAluno cursa
(1,n)
(0 )
(1,n)
faz
(0,n)
nota
Trabalho
(0,n)
Se fosse 
relacionamento 1:n, 
então poderia ser 
Trabalho
p
ternário.
42
Mapeamento Agregação
(1,n) (1,n)
posicao
MinicursoAluno cursa
( , )
(0,n)
( , )t
faz
nota
aluno(idaluno, nome...)
cursa(idaluno, idmcurso,posicao)
Trabalho
(0,n)minicurso(idtmcurso, posicao...)
( , ,p )
trabalho(idprograma,linguagem, descrição)
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faz(idaluno, idmcurso,idtrabalho)
Os 5 Mandamentos da Normalização
1. Não haverás atributos multivalorados e 
compostos;compostos;
2. Não haverás dependências parciais de 
chaves candidatas;chaves-candidatas;
3. Não haverás dependências transitivas 
de chaves candidatas;de chaves-candidatas;
4. Não haverás dependências 
multivaloradas a não ser de chaves-multivaloradas, a não ser de chaves-
candidatas;
5 Não haverás dependências cíclicas;5. Não haverás dependências cíclicas;
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Esquema de Navegação paraEsquema de Navegação para 
Operações em um Banco de Dados
• Um esquema de navegação é utilizado para 
indicar:indicar:
– o número de tabelas acessadas;
– o número de operações de junção;
– os atributos envolvidos em uma operação no banco 
de dados;
• Existem operações que podem ter mais de um 
esquema de navegação válido;
• Uma mesma entidade ou relacionamento pode 
ser usada de diferentes maneiras em uma mesmaser usada de diferentes maneiras em uma mesma 
operação.
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Esquema de Navegação paraEsquema de Navegação para 
Operações em um Banco de Dados
• Um esquema de navegação inclui:
– Atributos usados para seleção, junção e 
atualização;
– Entidades e Relacionamentos envolvidos;
– Setas apontando os atributos usados nas 
di õ d l ãcondições de seleção;
– Setas indicando a navegação no banco de 
dados;dados;
– Letras indicando o tipo de operação:
• R: retrieval; U:update; I: insert; D: delete;• R: retrieval; U:update; I: insert; D: delete;
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Esquema de Navegação paraEsquema de Navegação para 
Operações em um Banco de Dados
• Exemplo:p
Select a3,a4
From A,B,C, ,
Where cond-a1 AND cond-a2 AND cond-juncao
A
a2
B CA
a3
C
RR R
a1 a4
47
a1
Pode-se omitir ou não os 
atributos de junção.
Esquema de Navegação paraEsquema de Navegação para 
Operações em um Banco de Dados
creditos
Aluno cursou
médianroa nomea codd nomed
Disciplina
médianroa nomea codd nomed
• Exemplo: 
Selecione os nomes dos alunos que– Selecione os nomes dos alunos que 
tiveram média superior a 9 em pelo 
menos 1 disciplina de 4 créditosmenos 1 disciplina de 4 créditos.
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Esquema de Navegação paraEsquema de Navegação para 
Operações em um Banco de Dados
Select DISTINCT nomea
From aluno, cursou, disciplina
Where media > 9 and creditos =4
And disciplina.codd =cursou.codd
And aluno nroa = cursou nroa
creditoscoddnroa
And aluno.nroa = cursou.nroa
DisciplinaAluno cursou
creditos
RR R
codd
medianroa nomea codd 49
Modelagem de Carga no banco deModelagem de Carga no banco de 
Dados
• A carga em um banco de dados é 
caracterizada pelo volume de dadoscaracterizada pelo volume de dados 
envolvido em cada operação:
– N(S): número médio de instâncias da 
entidade ou relacionamento S;entidade ou relacionamento S;
– Cardinalidade média: média de ocorrências 
de tuplas do relacionamento R para cada 
tupla da entidade E:
• card-media = N(R)/N(E)• card-media = N(R)/N(E)
50
Modelagem de carga
Cliente Produtocompra
10000 40000 20000(1 2)
(1,n), 
média = 4
(1,2), 
média = 2 (1,n), média = 1,5
possui
30000
(1,n), média = 30
Fornecedor
1000
( )
• Cada entidade ou relacionamento recebe o 
número médio estimado de instâncias. Cada 
l i t i di lid drelacionamento possui as cardinalidades
mínimas e máximas para cada instância
51
Modelagem de carga
• Cada operação é descrita por:
– Seu esquema de navegação;
– A frequência média de ativação da 
operação:p ç
• Exemplo: 200 vezes por mês ou 5 vezes por 
dia;
– Tipo de operação:
• Sequência pré-agendada (batch) ou online;
52
Modelagem de Cargag g
Tabela de volume de acessos lógicos 
de operaçõesde operações
• Componentes:p
– Nome da operação;
Frequência;– Frequência;
– Nome do conceito (nome da tabela);
– Tipo do conceito (E: entidade, R: 
relacionamento);
– Read/Write (acesso de escrita ou leitura);
– Número médio de ocorrências acessadas.Número médio de ocorrências acessadas.
53
Exemplo de operação:
O1: Um cliente compra produtosO1: Um cliente compra produtos. 
Frequência: 100 vezes ao dia.
Cliente compra
10000 40000 20000
(1,n), 
(1,2), 
média = 2 (1,n), média = 1,5
Produto
possui
30000
média = 4
média 2 ( )
Fornecedor
1000
(1,n), média = 30
Op Frequência Conceito E/R R/W Média de 
ocorrências
1000
ocorrências 
acessadas
O1 100 vezes/dia Cliente E R 100
Compra
Produto
R
E
W
R
100×4 = 400
100x4 = 400
54
Exemplo de operação:
O2: Um novo produto de um novo fornecedor ou fornecedores
é di i d i té adicionado no sistema.
Frequência: 3 vezes por dia.
Cliente compra
10000 40000 20000
(1,n), 
(1,2), 
média = 2 (1,n), média = 1,5
Produto
possui
30000
média = 4
média 2 ( )
Fornecedor
1000
(1,n), média = 30
Op Frequência Conceito E/R R/W Média de 
ocorrências
1000
ocorrências 
acessadas
O2 3 vezes/dia Produto E W 3
Possui
Fornecedor
R
E
W
W
3×1,5 = 4,5
3×1,5 = 4,5
55