Aula 04 banco de dados. pontos dos concursos- patricia quintão

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Saudações caros(as) amigos(as), 
 
 
Cabe destacar que estamos juntos para buscar o 100% da prova e a tão 
sonhada aprovação. Para isso, continuarei repassando a vocês o máximo de 
minha experiência como concurseira e professora, já que “melhor do que 
aprender o caminho é aprender os atalhos”. Estamos aqui para isso, 
ensinar os atalhos, os macetes, tentar encurtar essa longa trajetória, e 
ajudá-los a chegar ao tão almejado objetivo. 
Que Deus os abençoe, bom proveito e rumo agora à quarta aula, sobre Banco 
de Dados, com toda a garra e perseverança. Essa aula foi antecipada, em 
virtude da sua importância para o certame que se aproxima. Todos prontos? 
Então vamos nessa! 
Um abraço, Profa Patrícia Quintão. 
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Sumário 
 
Conceitos Básicos de Armazenamento de Dados .................................... 4 
Dado x Informação x Conhecimento ......................................................... 4 
O Que é um Banco de Dados? ................................................................. 5 
Por Que Usar um Banco de Dados? .......................................................... 7 
Principais Tipos de Banco de Dados .......................................................... 7 
Novos Tipos de Aplicações que Usam Banco de Dados (BD) ......................... 9 
Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBDs) ......................... 10 
Funções Básicas de um SGBD ................................................................ 12 
Atores Envolvidos com o SGBD .............................................................. 13 
Estrutura de um SGBD ......................................................................... 14 
Sistema de Banco de Dados .................................................................. 14 
Abstração de Dados e a Arquitetura de Três Níveis ................................... 18 
Independência de Dados ....................................................................... 19 
Dicionário de Dados ............................................................................. 20 
Esquemas e Instâncias ......................................................................... 21 
Projeto de um Banco de Dados ............................................................ 21 
Análise e Coleta de Requisitos (Especificação das necessidades do usuário do 
banco) ................................................................................................ 22 
Projeto Conceitual (ou Modelo Conceitual)............................................... 22 
Projeto Lógico (ou Modelo Lógico) .......................................................... 23 
Projeto Físico (ou Modelo Físico) ............................................................ 23 
Modelo de Dados.................................................................................. 23 
Modelo Entidade-Relacionamento (Exemplo de Modelo Conceitual) .... 24 
Entidades ............................................................................................ 24 
Atributos ............................................................................................. 25 
Relacionamentos .................................................................................. 27 
Grau de um Relacionamento ................................................................. 28 
Cardinalidade de Relacionamento ........................................................... 30 
Cardinalidade de Atributos .................................................................... 35 
Generalização/Especialização ................................................................. 35 
Entidade Fraca ..................................................................................... 36 
Entidade Associativa ............................................................................. 37 
Diagrama Entidade – Relacionamento (DER) ........................................... 38 
Recapitulando as Fases da Modelagem de Dados... .............................. 39 
Modelo Relacional (Exemplo de Modelo Lógico) ................................... 39 
Tuplas ................................................................................................ 40 
Características das Relações .................................................................. 41 
Principais Tipos de Chaves Consideradas no Modelo Relacional .................. 42 
Restrições de Integridade ..................................................................... 43 
Propriedades ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade) .. 45 
Especificação de Banco de Dados Relacional ............................................ 45 
Dependência Funcional ......................................................................... 46 
Normalização ...................................................................................... 46 
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SQL ...................................................................................................... 49 
Regras Básicas para Escrever Comandos SQL .......................................... 50 
**DDL – Data Definition Language ou Linguagem de Definição de Dados .... 51 
**DML – Data Manipulation Language ou Linguagem de Manipulação de 
Dados ................................................................................................. 54 
**DCL – Data Control Language ou Linguagem de Controle de Dados ........ 60 
** Transaction Control - Controle de Transação ....................................... 60 
Data Warehousing e Business Intelligence .......................................... 60 
Memorex .............................................................................................. 80 
Questões de Provas Comentadas ......................................................... 87 
Considerações Finais ......................................................................... 173 
Referências Bibliográficas.................................................................. 174 
Lista de Questões Apresentadas na Aula ........................................... 175 
Gabarito ............................................................................................. 209 
Acompanhe a Evolução do seu Aproveitamento ................................. 210 
 
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Conceitos Básicos de Armazenamento de Dados 
Dado x Informação x Conhecimento 
O que é um Dado? É um registro de alguma entidade. Um nome é um 
dado, uma foto é um dado, 134 é um dado, 5 é um dado, etc. 
Já a informação é um dado depois de processado, é uma contextualização de 
um dado... Como assim? “5” é um dado, mas e se eu disser o seguinte: “No dia 
5 não haverá aula!!”. Nesse caso, o 5 passou a ter sentido (ou passou a ter 
“contexto”) e agora é uma informação! 
Assim, informações são conjuntos de dadossignificativos e úteis a seres 
humanos em processos, como o de tomada de decisões. 
Na figura seguinte, dados brutos registrados por um caixa de supermercados 
podem ser processados e organizados de modo a produzir informações úteis, tal 
como o total de unidades de detergentes vendidas ou a receita total de vendas 
do detergente para determinada loja ou território de vendas. 
 
Fonte: (O´BRIEN, 2006) 
E conhecimento? Setzer (2001), em http://www.ime.usp.br/~vwsetzer/dado-
info.html, destaca que o conhecimento pode ser considerado como “uma 
abstração interior, pessoal, de algo que foi experimentado, vivenciado, 
por alguém”. 
Conforme destaca Rob e Coronel (2011), o conhecimento implica familiaridade, 
consciência e compreensão das informações conforme se apliquem a um 
ambiente. Uma característica fundamental do conhecimento é que o "novo" 
conhecimento pode ser obtido a partir do "antigo". A seguir, alguns pontos 
fundamentais: 
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• os dados constituem os blocos de construção das informações; 
• as informações são produzidas pelo processamento de dados e são 
utilizadas para revelar o significado dos dados; 
• informações precisas, relevantes e rápidas são a chave para a boa 
tomada de decisões; 
• a boa tomada de decisão é a chave para a sobrevivência de uma 
organização no ambiente global. 
Vale destacar que informações rápidas e úteis exigem dados precisos. Esses 
dados devem ser gerados de forma adequada e armazenados em um formato de 
fácil acesso. E, como qualquer recurso básico, o ambiente de dados deve ser 
gerenciado com cuidado. 
O gerenciamento de dados é uma disciplina que foca na geração, no 
armazenamento e na recuperação adequada dos dados. Diante do papel crucial 
executado pelos dados, você não deve estar surpreso que o gerenciamento de 
dados seja uma atividade central para qualquer negócio, ou organização (Rob e 
Coronel, 2011). 
Em geral, o gerenciamento eficiente de dados exige a utilização de um banco de 
dados computacional. 
 
O Que é um Banco de Dados? 
Elmasri e Navathe (2006) definem um Banco de Dados como uma coleção de 
dados relacionados, sendo esses dados definidos como fatos que 
possuem um significado implícito. 
Korth e Silberchatz (2011) destacam que 
banco de dados é uma coleção de dados 
interrelacionados que contém 
informações relevantes para uma 
empresa. 
Considere um exemplo de um banco de dados de funcionários de uma empresa. 
Nele podemos encontrar alguns arquivos, tais como: arquivos de dados pessoais 
(nome, endereço, data de nascimento, etc.), arquivos de dados funcionais 
(cargo, data de admissão, etc.) e dados para pagamento (salário base, horas 
trabalhadas, adicionais, etc.). Para obter informações sobre a folha de 
pagamento da empresa de cada funcionário, é preciso que os três arquivos 
estejam relacionados para fazermos uma consulta. Assim conseguimos 
informações como nome, cargo e salário de cada funcionário. 
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Vale ressaltar que para ser caracterizado como banco de dados a coleção de 
dados deve ter uma relação coerente na qual se pode extrair informações com 
significado inerente. 
Uma coleção de dados ao acaso não pode ser interpretada como um 
banco de dados. Por exemplo, se em uma pasta está armazenado o fluxo de 
caixa da loja da sua mãe, arquivos de músicas de um álbum do seu cantor 
preferido e anúncios de imóveis que seu pai estava analisando, isso corresponde 
a um conjunto de dados sem nenhuma relação lógica ou coerente entre eles. 
Logo, não pode ser caracterizado como banco de dados. 
Nem sempre um banco de dados precisa estar informatizado no computador. O 
que caracteriza um banco de dados é a forma como os dados estão 
interrelacionados, representando um universo de discurso, que apresenta 
um significado relevante a um grupo de usuários. Por exemplo, um armário 
no hospital que tem as fichas de prontuários de todos os pacientes pode ser 
considerado um banco de dados, mesmo estando os dados em papéis. Ali você 
tem dados pessoais dos pacientes, dados de laudos de exames realizados com 
esses pacientes e dados de acompanhamento dos pacientes, como temperatura 
e pressão medidas diariamente durante a internação. 
E um banco de dados pode atender a usuários diferentes com visões 
diferentes. Por exemplo, cada médico pode olhar os dados que o ajudem a 
tomar uma decisão de tratamento para o problema referente à sua área de 
atuação. 
Dados 
São fatos em sua forma primária, os quais podem ser armazenados, 
como, por exemplo: nome, telefone e endereço. Estes dados ou fatos 
organizados de maneira significativa e relacionados formam uma informação, 
como por exemplo: os dados das peças em estoque. Assim é possível obter 
uma lista de peças em falta. 
Banco de Dados 
Um conjunto de dados devidamente relacionados capazes de apresentar 
uma informação. 
Coleção de dados inter-relacionados, armazenados de forma centralizada 
ou distribuída, com algum significado inerente, isto é, informações de 
interesse de uma ou mais organizações. 
Um banco de dados é projetado, construído e povoado por dados, atendendo a 
uma proposta específica. Possui um grupo de usuários definido e algumas 
aplicações preconcebidas, de acordo com o interesse desse grupo de usuários. 
 
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Por Que Usar um Banco de Dados? 
Comparando-se ao trabalho manual de armazenar dados: 
• densidade: não há necessidade de volume de papéis; 
• velocidade: a recuperação e modificação dos dados é realizada de maneira 
muito rápida; 
• atualidade: informações precisas e atualizadas estão disponíveis a qualquer 
momento; 
• proteção: os dados podem ficar melhor protegidos a perdas não 
intencionais e acesso ilegal; 
• controle centralizado dos dados operacionais: 
• redundância dos dados (dados armazenados de forma desnecessária em 
locais diferentes) evitada -> desperdício de espaço evitada; 
• inconsistência evitada -> informações incorretas evitadas, através da 
remoção de redundâncias ou da redundância controlada (propagação de 
atualizações); 
• compartilhamento dos dados por várias aplicações; 
• permite a aplicação de restrições de segurança; 
• mantém a integridade dos dados, através da geração de regras de 
integridade; 
• suporte a transações (unidade lógica de trabalho) é oferecido; 
• padrões (documentação, de instalação, etc.) podem ser impostos. 
 
Principais Tipos de Banco de Dados 
Com o avanço da tecnologia e da computação, houve um crescimento do 
volume e dos tipos de dados a serem armazenados nas organizações. Isso 
demandou a necessidade de se utilizar softwares especiais para gerenciar os 
dados, os chamados SGBDs (Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados). 
O SGBD pode dar suporte a muitos tipos de bancos de dados, classificados de 
acordo com o número de usuários, localização(ões), tipo e a extensão do uso 
esperado. 
i)Quanto ao número de usuários (monousuário/multiusuário) 
O número de usuários determina se o banco de dados é classificado 
como monousuário (de um único usuário) ou multiusuário. 
• Banco de dados monousuário: dásuporte a apenas um usuário por 
vez. Em outras palavras, se o usuário A estiver utilizando o banco, os 
usuários B e C devem esperar até que o A termine. Um banco de dados 
monousuário executado em um computador pessoal é chamado banco de 
dados de desktop. 
• Por outro lado, um banco de dados multiusuário dá suporte a vários 
usuários simultaneamente. 
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ii)Quanto à localização de dados (Centralizado/Distribuído) 
• A localização também pode ser utilizada para classificar o banco de 
dados. Por exemplo, um banco que dê suporte a dados localizados em um 
único local é chamado de banco de dados centralizado. Já um que dê 
suporte a dados distribuídos por vários locais diferentes é chamado de banco 
de dados distribuído. 
iii)Quanto à utilização de dados (Banco de Dados Operacional/Data 
Warehouse/Bancos de Dados em XML,...) 
• Atualmente, o modo mais popular de classificação baseia-se em como 
os bancos de dados serão utilizados e na sensibilidade ao tempo das 
informações nele coletadas. Por exemplo, transações como vendas, 
pagamentos e aquisições de suprimentos de produtos ou serviços refletem 
operações diárias fundamentais. Essas transações devem ser registradas de 
modo preciso e imediato. 
Um banco projetado principalmente para dar suporte às operações diárias de 
uma empresa é classificado como banco de dados operacional (às vezes 
referido como transacional ou de produção). 
Por outro lado, os data warehouses (armazém de dados) focam na 
armazenagem dos dados utilizados para gerar informações necessárias à 
tomada de decisões táticas e estratégicas. A maioria dos dados de suporte a 
decisões baseiam-se em dados históricos obtidos de bancos de dados 
operacionais. Além disso, o data warehouse pode armazenar dados 
provenientes de muitas fontes. Para facilitar a recuperação desses dados, a 
estrutura do Data Warehouse difere muito de um banco operacional ou 
transacional. 
Os bancos de dados também podem ser classificados de modo a 
refletir até que grau seus dados são estruturados. 
• Dados não estruturados são aqueles que existem em seu estado original 
(bruto), ou seja, no formato em que foram coletados. Portanto, estão em 
um formato que não possibilita o processamento (que produz informações). 
• Dados estruturados são o resultado da obtenção de dados não estru-
turados e de sua formatação (estruturação), visando facilitar o 
armazenamento, a utilização e a geração de informações. A estrutura 
(formato) é aplicada com base no tipo de processamento que se deseja 
executar nos dados. Alguns dados podem não estar prontos (não 
estruturados) para determinados tipos de processamento, mas podem estar 
prontos (estruturados) para outros tipos. Por exemplo, o valor de dados 
37890 pode se referir a um CEP, um valor de vendas ou um código de 
produto. Se representar um CEP ou um código de produto e for armazenado 
como texto, não será possível executar cálculos matemáticos com ele. Por 
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outro lado, se esse valor representar uma transação de vendas, será 
necessário formatá-lo como numérico. 
Para ilustrar o conceito de estrutura, imagine uma pilha de faturas impressas 
em papel. Caso deseje simplesmente armazená-las como imagens para 
recuperação e exibição futura, é possível escaneá-las e 
salvá-las em formato gráfico. Por outro lado, se desejar obter informações 
como vendas mensais totais e médias, esse armazenamento gráfico não seria 
útil. Em vez disso, é possível armazenar os dados das faturas em um formato 
de planilha (estruturado) de modo a permitir a execução dos cálculos 
necessários. Na verdade, em sua maioria, os dados que encontramos são 
mais bem classificados como semiestruturados. 
• Dados semiestruturados são aqueles que foram parcialmente 
processados. Por exemplo, olhando-se uma página comum da web, os dados 
são apresentados em um formato pré-organizado para transmitir alguma 
informação. 
Os tipos de bancos de dados mencionados até aqui focam no 
armazenamento e gerenciamento de dados altamente estruturados. No 
entanto, as corporações não se limitam ao uso de dados estruturados, também 
utilizam dados semiestruturados e não estruturados. Basta pensar nas 
informações muito valiosas que podem ser encontradas em e-mails da 
empresa, memorandos, documentos como procedimentos e regras, conteúdos 
de páginas da web e assim por diante. 
As necessidades de armazenamento e gerenciamento de dados não estruturados 
e semiestruturados estão sendo atendidas pela nova geração de bancos de dados 
em XML. A Linguagem de Marcação Extensível (XML, sigla em inglês para 
Extensible Markup Language) é uma linguagem especial utilizada para 
representar e manipular elementos de dados em formato textual. Os bancos 
de dados em XML dão suporte ao armazenamento e gerenciamento de dados 
semiestruturados em XML. 
 
Novos Tipos de Aplicações que Usam Banco de Dados (BD) 
• Banco de dados ativos: controle de bolsa de valores, controle de tráfego 
aéreo: tempo real, dados históricos. 
• Banco de dados distribuídos e heterogêneos: projeto colaborativo, 
sistemas de informação médicas, data warehousing, “transações na web". 
• Dados científicos - e.g., satélites, sensores, genoma: guardam terabytes ou 
mais de informações. 
• O rápido crescimento dos sites na Internet e intranets e extranets 
empresariais tem aumentado drasticamente o uso de bancos de dados em 
documentos em hipertexto e hipermídia. Alguns exemplos: 
o Bancos de Dados em Hipermídia: um site de rede armazena 
informações em um banco de dados em hipermídia que consiste em 
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uma home page e outras páginas de multimídia ou mídias mistas 
(texto, imagens gráficas e fotográficas, videoclipes, segmentos de 
áudio e assim por diante) com hiperlinks. 
o Site de Rede: um site de rede utiliza um banco de dados em 
hipermídia que consiste em páginas de HTML (Linguagem de 
Marcação de Hipertexto), arquivos GIF (arquivos de imagens 
gráficas) e arquivos de vídeo. 
 
 
Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBDs) 
Um banco de dados pode ser criado e mantido por um conjunto de aplicações 
desenvolvidas especialmente para esta tarefa ou por um Sistema Gerenciador 
de Banco de Dados ou Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados 
(SGBD). 
Um SGBD é um SOFTWARE (conjunto de programas) de caráter geral, 
que executa os processos de definição, construção, manipulação e 
compartilhamento de bancos de dados entre vários usuários e 
aplicações, incluindo módulos para consulta, atualização e as interfaces 
entre o sistema e o usuário. 
 
Figura. O SGBD gerencia a interação entre o usuário final e o banco de 
dados. Fonte: Rob e Coronel, 2011. 
Em um SGBD, as grandes coleções de informações são estruturadas e 
armazenadas de uma forma consistente e integrada. 
 
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Os SGBDs são programas capazes de criar bancos de dados, e a partir 
daí realizar uma série de operações básicas, tais como: inclusão, 
pesquisa, atualização, impressão e ordenação. 
Podemos dizer então que SGBD = Conjunto de dados + Conjunto de 
programas de acesso aos dados. 
Dentre os SGBDs que estão sendo mais utilizados atualmente tem-se: 
• SGBDs livres, como o MySQL, que possui o código fonte aberto, 
projetado para servir como opção aos SGBDs corporativos proprietários. 
Apesar de seu crescimento nos últimos anos e de sua grande 
popularidade, especialmente em aplicativos voltados para a web, ainda 
não tem uso difundido em grandes empresas, que ainda preferem confiar 
seus dados a aplicações mais “maduras” e com maior capacidade de 
suporte. Há outros SGBDs livres que seguem a linha do MySql, como o 
PostgreSql, por exemplo. 
• Microsoft Access (Faz parte do pacote Microsoft Office, voltado para 
bancos de dados pessoais (uso doméstico) e menos robustos (pequenas 
aplicações de uso não crítico)); 
• Base (Faz parte do pacote BrOffice/LibreOffice, também mais voltado 
para uso doméstico); 
• SGBDs comerciais e proprietários para uso corporativo, como o SQL 
Server e o Oracle, utilizados em projetos mais volumosos que envolvem 
bancos de dados corporativos (de grandes empresas). Outros SGBDs 
podem ser destacados, como: SyBase, Adabas, DB2, etc. 
Muitas vezes, até mesmo profissionais de TI referem-se aos SGBDs como banco 
de dados. Até certo ponto, o banco de dados se assemelha a um arquivo 
eletrônico com conteúdo muito bem organizado com a ajuda de um software 
poderoso, conhecido como sistema de gerenciamento de banco de dados. No 
entanto, os SGBDs são softwares, já banco de dados conceitualmente 
NÃO é um software. Porém os SGBDs sozinhos não têm nenhuma 
relevância, os bancos de dados armazenados em um SGBD é que têm 
significado e são importantes para a organização que os mantém. 
SGBD: Conjunto de software para gerenciar um BD, que provê armazenamento 
e acesso multiusuário eficiente a uma grande quantidade de dados 
armazenados. 
Os SGBDs surgiram para atender à necessidade de armazenamento e de 
recuperação de grandes volumes de informações, propiciando um ambiente 
seguro e adequado. 
O SGBD ajuda a tornar o gerenciamento de dados mais eficiente e eficaz. 
Por exemplo, fornece vantagens como (Rob e Coronel, 2011): 
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• Evitar/controlar a REDUNDÂNCIA. O que é: é a repetição de um mesmo 
dado em locais distintos. Temos a redundância controlada e a não 
controlada. Como podemos evitar: centralizando os dados através do banco. 
Pode ser utilizada em situações em que haja necessidade de melhoria no 
desempenho e/ou economia de recursos da transmissão. 
• Manter a integridade. Garante que os dados armazenados no BD estão 
corretos. Para manter a integridade, lança-se mão da implementação de 
regras de negócio através de restrições de integridade (automáticas ou 
implementadas através de triggers (gatilhos) ou stored procedures 
(procedimentos armazenados no banco)). 
• Melhoria na INTEGRAÇÃO dos dados. 
• Minimização da INCONSISTÊNCIA dos dados, que ocorre quando 
diferentes versões dos mesmos dados aparecem em locais diferentes. Por 
exemplo, quando o departamento de vendas de uma empresa armazena o 
nome de uma representante de vendas como "Gris Silva" e o departamento 
de recursos humanos armazena o nome da mesma pessoa como "Cristina G. 
Da Silva". Esse problema é reduzido por meio de um adequado projeto de 
banco de dados. 
• Aprimoramento do acesso aos dados. Aprimoramento da tomada de 
decisão. Aumento de produtividade do usuário final. 
• Tolerância a falhas: Fornece recursos para recuperação de falhas tanto de 
software quanto de hardware. 
• Restrição a acesso não autorizado: Fornece um subsistema de 
autorização e segurança, o qual é utilizado pelo DBA para criar contas e 
especificar as restrições destas contas. O controle de restrições se aplica 
tanto ao acesso aos dados quanto ao uso de softwares inerentes ao Sistema 
Gerenciador de Banco de Dados. 
As vantagens da utilização de um SGBD não se limitam aos itens aqui listados. 
Na verdade, você descobrirá muito mais vantagens ao conhecer os detalhes 
técnicos dos bancos de dados e seu projeto adequado. 
Funções Básicas de um SGBD 
Como todo e qualquer aplicativo, os SGBDs dispõem de funções que são 
compartilhadas por qualquer tipo de sistema gerenciador de banco de dados, 
independente de seu fabricante. Dentre elas, merecem destaque: 
• proporcionar maior abstração, isolando o usuário dos pormenores internos 
de como os dados estão armazenados; 
• rapidez no acesso às informações; 
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• proporcionar independência dos dados em relação aos programas de 
recuperação, cuja estrutura física de armazenamento independe da 
estratégia de acesso; 
• compartilhar a base de dados entre vários aplicativos, em que diferentes 
tipos de interfaces atendem às necessidades de distintos usuários; 
• maior facilidade de realizar cópias de segurança; 
• proporcionar a comunicação diretamente com um software ou servidor; 
• proporcionar integridade dos dados. 
 
Atores Envolvidos com o SGBD 
Para um grande banco de dados, existe um variado número de pessoas 
envolvidas, desde o projeto, uso, até manutenção, executando funções exclusivas 
e complementares. 
• Os administradores de banco de dados, também conhecidos como DBAs 
(sigla em inglês para database administrator), gerenciam o SGBD e garantem 
que o banco de dados funcione adequadamente. São usuários especializados 
em banco de dados. Cabe a eles a administração dessas bases, definição da 
melhor estrutura de armazenamento desses dados, definição de aspectos de 
segurança, programação de cópias de segurança (backups) dos dados, 
dentre outros. 
• Os projetistas de banco de dados projetam a estrutura do banco. Na 
prática, são os arquitetos dos bancos de dados. Se o projeto for ruim, 
mesmo os melhores programadores de aplicações e os DBAs mais 
dedicados não serão capazes de produzir um ambiente útil de sistema de 
banco de dados. Como as organizações esforçam-se para otimizar seus 
recursos de dados, a descrição do trabalho do projetista expandiu-se para 
cobrir novas dimensões e suas responsabilidades são crescentes. 
• Os programadores de aplicações e analistas de sistemas projetam e 
implementam os aplicativos. Desenvolvem e criam as telas de entrada de 
dados, os relatórios e os procedimentos por meio dos quais os usuários 
finais acessam e manipulam os dados do banco de dados. 
• Usuários Finais. Existem basicamente três categorias de usuários finais que 
são os usuários finais do banco de dados, fazendo consultas, atualizações e 
gerando documentos: 
- usuários casuais: acessam o banco de dados casualmente, mas que podem 
necessitar de diferentes informações a cada acesso; utilizam sofisticadas 
linguagens de consulta para especificar suas necessidades; 
- usuários novatos ou paramétricos: utilizam porções pré-definidas do 
banco de dados, utilizando consultas preestabelecidas que já foram 
exaustivamente testadas; 
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- usuários sofisticados: são usuários que estão familiarizados com o SGBD e 
realizam consultas complexas. 
 
Estrutura de um SGBD 
 
Figura. Estrutura de um SGBD 
 
Sistema de Banco de Dados 
Para completar nossa definição inicial chamaremos o banco de dados e 
o software SGBD, juntos, de Sistema de Banco de Dados. 
O termo sistema de banco de dados refere-se a uma organização de 
componentes que define e regula a coleta, o armazenamento, o gerenciamento e 
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a utilização de dados em um ambiente de banco de dados. Do ponto de vista do 
gerenciamento real, o sistema de banco de dados é composto de cinco 
partes principais, apresentadas na figura seguinte: hardware, software, 
pessoas, procedimentos e dados. 
 
Figura. Sistema de Banco de Dados 
 
� Hardware: refere-se a todos os dispositivos físicos do sistema, como, 
por exemplo, computadores (microcomputadores, estações de trabalho, 
servidores, clusters e supercomputadores), dispositivos de 
armazenamento, impressoras, dispositivos de rede (hubs, switches, 
roteadores) e outros dispositivos (caixas automáticos, leitores de ID etc.). 
� Software. Embora o software identificado de imediato seja o próprio 
SGBD, o funcionamento completo do sistema de banco de dados necessita 
de três tipos de softwares: sistema operacional, SGBD e aplicativos e 
utilitários. 
o O sistema operacional gerencia todos os componentes de 
hardware e possibilita que os outros softwares sejam executados 
nos computadores. Os exemplos de sistema operacional incluem o 
Microsoft Windows, o Linux, o UNIX, etc. 
o O SGBD gerencia o banco de dados em um sistema de banco de 
dados. Alguns exemplos desse tipo de software são o Microsoft SQL 
Server, o Oracle da Oracle Corporation, o MySQL da MySQL AB e o 
DB2 da IBM. 
o Os aplicativos e utilitários são utilizados para acessar e manipular 
dados no SGBD e gerenciar o ambiente computacional no qual 
ocorre o acesso e a manipulação de dados. Os aplicativos são 
usados com mais frequência para acessar os dados encontrados no 
banco de dados e gerar relatórios, tabelas e outras informações que 
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facilitem a tomada de decisões. Os utilitários são as ferramentas de 
software utilizadas para ajudar no gerenciamento dos componentes 
computacionais do sistema de bancos de dados. Por exemplo, todos 
os principais fornecedores de SGBD atualmente fornecem interfaces 
gráficas de usuário (GUIs) para ajudar a criar estruturas de 
bancos de dados, controlar seu acesso e monitorar suas operações. 
� Pessoas. Esse componente inclui todos os usuários do sistema de banco 
de dados. Com base na função de trabalho principal, é possível identificar 
cinco tipos de usuários em um sistema: administradores de sistemas, 
administradores de bancos de dados, projetistas de bancos de dados, ana-
listas e programadores de sistemas, e usuários finais. 
� Procedimentos. São as instruções e regras que orientam o projeto e a 
utilização do sistema de banco de dados. Os procedimentos são um 
componente fundamental, embora às vezes esquecido, do sistema. 
Executam um papel importante na empresa, pois aplicam os padrões 
pelos quais os negócios são conduzidos dentro da organização e em 
relação aos clientes. Também são utilizados para garantir que haja um 
modo organizado de monitorar e auditorar tanto os dados que entram no 
banco como as informações geradas pela utilização desses dados. 
� Dados. A palavra dados cobre o conjunto de fatos armazenados no 
banco de dados. Como eles são o material bruto a partir do qual as 
informações são geradas, a definição de quais dados devem 
ser inseridos no banco e como esses dados devem ser organizados 
constitui uma parte vital do trabalho do projetista. 
Um sistema de banco de dados adiciona uma nova dimensão à estrutura 
de gerenciamento de uma organização. A complexidade dessa estrutura 
depende do tamanho da organização, de suas funções e de sua cultura 
corporativa. Portanto, os sistemas de banco de dados podem ser criados e 
gerenciados em diferentes níveis de complexidade e com adesão variável a 
padrões precisos. 
Por exemplo, compare um sistema local de locação de filmes com um sistema 
nacional de reclamações de seguros. 
• O sistema de locação de filmes pode ser gerenciado por duas pessoas, 
o hardware utilizado provavelmente é um único microcomputador, os 
procedimentos são simples e o volume de dados tende a ser baixo. 
• O sistema nacional de reclamações de seguros possui pelo menos um 
administrador de sistemas, vários DBAs em tempo integral e muitos 
projetistas e programadores; o hardware inclui diversos servidores em 
vários locais; é provável que os procedimentos sejam numerosos, 
complexos e rigorosos e que o volume de dados tenda a ser alto. 
Além dos diferentes níveis de complexidade dos sistemas de banco de 
dados, os gerentes também devem levar em consideração: as soluções de 
bancos de dados devem ser efetivas em relação a custos-benefícios e a 
fatores táticos e estratégicos. A criação de uma solução de um milhão de 
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dólares para um problema de mil dólares dificilmente constará entre os 
exemplos de boa seleção de sistema e de bom projeto e gerenciamento de 
bancos de dados. Por fim, é provável que a tecnologia de bancos de dados já 
em uso afete a seleção de um sistema. 
Embora o sistema de banco de dados apresente vantagens consideráveis 
em relação a abordagens de gerenciamento anteriores, também trazem 
desvantagens significativas. Por exemplo (Rob e Coronel, 2011): 
• Aumento de custos. Os sistemas de banco de dados exigem hardware 
e software sofisticados e pessoal altamente treinado. O custo de 
manutenção do hardware, software e pessoal necessários para operar e 
gerenciar um sistema de banco de dados pode ser substancial. Os custos 
de treinamento, licenciamento e atendimento às regulamentações 
costumam ser negligenciados quando da implementação desses 
sistemas. 
• Complexidade de gerenciamento. Os sistemas de banco de dados 
apresentam interfaces com muitas tecnologias diferentes e têm um 
impacto significativo sobre os recursos e a cultura de uma empre- 
sa. As alterações introduzidas pela adoção do sistema de banco de dados 
deve ser adequadamente gerenciadas para garantir que ajudem no 
progresso dos objetivos da empresa. Levando em conta o 
fato de que os bancos de dados mantêm dados fundamentais da 
empresa que são acessados a partir de várias fontes, as questões de 
segurança devem ser uma constante preocupação. 
• Manutenção do banco de dados atualizado. Para maximizar a 
eficiência do sistema de banco de dados, deve-se manter o sistema 
atualizado. Portanto, é necessário fazer atualizações frequentes 
e aplicar os últimos pacotes e medidas de segurança a todos os 
componentes. Como a tecnologia dos bancos de dados avança 
rapidamente, os custos com treinamento de pessoal tendem a ser 
significativos. 
• Dependência do fornecedor. Em virtude do alto investimento em 
tecnologiae treinamento de pessoal, as empresas podem hesitar em 
trocar os fornecedores de bancos de dados. Por essa razão, é 
menos provável que estes ofereçam vantagens de preço aos clientes 
existentes, que ficarão restritos quanto a suas escolhas de componentes 
de sistemas de banco de dados. 
• Ciclos frequentes de atualização/substituição. Os fornecedores de 
SGBDs atualizam seus produtos adicionando novas funcionalidades. Em 
geral, esses recursos são integrados a novas versões de 
atualização do software. Algumas dessas versões exigem atualizações de 
hardware. Não são apenas as atualizações que geram custo, mas 
também o treinamento dos usuários e administradores para que utilizem 
e gerenciem adequadamente os novos recursos. 
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Abstração de Dados e a Arquitetura de Três Níveis 
O grande objetivo de um sistema de banco de dados é prover aos usuários uma 
visão abstrata dos dados, dessa forma o sistema omite certos detalhes 
de como os dados são armazenados e mantidos. No entanto, para que o 
sistema possa ser utilizado, os dados devem ser buscados de forma eficiente. 
Este conceito tem direcionado o projeto de estrutura de dados complexas para 
a representação de dados em um banco de dados. Uma vez que muitos dos 
usuários de banco de dados não são treinados para computação, a 
complexidade está escondida desses usuários através de diversos níveis de 
abstração pelos quais o Banco de Dados pode ser visto, que simplificam a 
interação do usuário com o sistema. 
Atualmente, existem várias tendências para arquitetura de Banco de Dados nas 
mais diversas direções. A arquitetura mais conhecida é a ANSI/SPARC, 
fundamentada em TRÊS NÍVEIS em que cada um desses níveis 
corresponde às abstrações dos dados armazenados no banco de dados. 
A figura seguinte representa esses três níveis de abstração, que são: 
• Nível de Visões do Usuário (Externo); 
• Nível Lógico (Conceitual); 
• Nível Físico (Interno). 
 
Figura. Níveis de abstração de dados 
Fonte: Silberschatz, Korth e Sudarshan, 2006. Adaptação 
Vamos ao detalhamento de cada um desses níveis, muito importante para a 
prova: 
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Nível de Visões do Usuário (Externo) 
É o nível mais alto de abstração, que descreve partes do banco de 
dados, de acordo com as necessidades de cada usuário, 
individualmente. Em outras palavras, descreve o modo pelo qual 
os dados são vistos pelos usuários do sistema gerenciador de 
banco de dados. 
Nível Lógico (Conceitual) 
Descreve QUAIS dados estão armazenados e seus relacionamentos. 
Neste nível, o banco de dados é descrito através de estruturas 
relativamente simples, que podem envolver estruturas complexas no 
nível físico. 
Nível Físico (Interno) 
Nível mais baixo de abstração. Descreve COMO os dados estão 
realmente armazenados, englobando estruturas complexas de baixo 
nível que são descritas em detalhe. 
 
Independência de Dados 
A independência de dados pode ser definida como a imunidade das aplicações 
às alterações feitas, seja no nível físico seja no nível lógico de um banco de 
dados. O objetivo é alcançar o máximo de independência possível. 
 
Pode ser classificada em: 
• Independência de dados FÍSICA: modifica o esquema físico sem que, 
com isso, qualquer programa aplicativo precise ser reescrito (As 
modificações no nível físico são ocasionalmente necessárias para aumento de 
desempenho). 
• Independência de dados LÓGICA: modifica o esquema lógico sem que, 
com isso, qualquer programa aplicativo precise ser reescrito. As modificações 
no nível conceitual são necessárias quando a estrutura lógica do banco de 
dados é alterada (por exemplo, a adição de contas de bolsas de mercado 
num sistema bancário). 
É a capacidade de MODIFICAR a definição dos 
esquemas em determinado nível, sem afetar o 
esquema do nível superior. Existem dois níveis 
de INDEPENDÊNCIA DOS DADOS: física e 
lógica! 
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Normalmente, modificações no nível físico visam à melhoria de desempenho, 
como a criação de índices. 
A independência lógica dos dados é mais difícil de ser alcançada do que a 
independência física, porém os programas são bastante dependentes da 
estrutura lógica dos dados que eles acessam. 
 
Este conceito de independência dos dados é similar em muitos aspectos 
ao conceito de tipos abstratos de dados em modernas linguagens de 
programação. Ambos escondem detalhes de implementação do usuário. Isto 
permite ao usuário concentrar-se na estrutura geral em vez de detalhes de 
baixo nível de implementação. 
 
Dicionário de Dados 
É uma coleção de metadados que contêm definições e representações 
de elementos de dados. Dentro do contexto de SGBDs, um dicionário de 
dados é um grupo de tabelas, habilitadas apenas para leitura ou consulta, ou 
seja, é uma base de dados, propriamente dita, que entre outras coisas, mantém 
as seguintes informações: 
 
- Definição precisa sobre elementos de dados; 
- Perfis de usuários, papéis e privilégios; 
- Descrição de objetos; 
- Integridade de restrições; 
- Stored procedures e gatilhos; 
- Estrutura geral da base de dados; 
- Informação de verificação; 
- Alocações de espaço. 
 
Um dos benefícios de um dicionário de dados bem preparado é a consistência 
entre itens de dados através de diferentes tabelas. Por exemplo, diversas 
tabelas podem conter números de telefones. Utilizando uma definição de um 
dicionário de dados bem feito, o formato do campo 'número de telefone' 
definido com "(99)9999-9999" deverá ser obedecido em todas as tabelas que 
utilizarem esta informação. 
 
Os dicionários de dados são gerados, normalmente, separados do 
Modelo de Dados visto que estes últimos costumam incluir complexos 
relacionamentos entre elementos de dados. 
 
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Esquemas e Instâncias 
Em qualquer modelo de dados utilizado, é importante distinguir a descrição do 
banco de dados do banco de dados por si próprio. 
A descrição de um banco de dados é chamada de esquema de um banco de 
dados e é especificada durante o projeto do banco de dados. Geralmente, 
poucas mudanças ocorrem no esquema do banco de dados. 
Os dados armazenados em um determinado instante do tempo formam um 
conjunto chamado de instância do banco de dados. A instância altera toda 
vez que uma alteração no banco de dados é feita. 
 
 
• Esquema = Projeto geral do Banco de Dados -> os esquemas são 
alterados com pouca frequência. 
• Instância do Banco de Dados = Conjunto de informações contidas em 
determinado BD em um dado momento. 
 
O Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) é responsável por 
garantir que toda instância do banco de dados satisfaça ao esquema do banco 
de dados, respeitando sua estrutura e suas restrições. 
 
Projeto de um Banco de Dados 
A modelagem é uma tarefa de grande importância no desenvolvimentode um 
sistema e envolve a criação de um modelo para o banco de dados. 
É nessa etapa que o Analista de Sistemas ou Projetista de Banco de Dados 
busca informações, para entender o que acontece no mundo real (nosso 
minimundo), e transformar isso em um modelo que possa ser representado no 
computador, tornando-se parte do Sistema de Informação. 
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A seguir, destacamos cada uma das fases relacionadas à modelagem de dados, 
importantes para a prova: 
 
Figura. Projeto de um Banco de Dados 
 
Análise e Coleta de Requisitos (Especificação das necessidades do 
usuário do banco) 
Busca-se nesta primeira etapa identificar os atores, os documentos, as 
informações, as regras de negócio, as necessidades e assim sucessivamente. 
Nesta fase procura-se conhecer o minimundo do seu problema. No final, 
devemos ter aquele primeiro esboço do modelo, que pode ser um desenho, 
um documento descrevendo o que foi entendido etc. 
Projeto Conceitual (ou Modelo Conceitual) 
É uma representação de alto nível (ou seja, próximo do minimundo) do 
Modelo de Banco de Dados (BD). Esse é o primeiro modelo que 
aprenderemos a fazer e interpretar. 
É a descrição de mais alto nível da estrutura do Banco de Dados, NÃO 
contendo detalhes de implementação. Nessa etapa não é necessário se 
preocupar com o tipo de SGBD a ser usado, ou seja, o projeto é 
independente do tipo de SGBD usado. 
É o ponto de partida do projeto de Banco de Dados e seu objetivo é 
representar a semântica da informação, independente de considerações de 
eficiência. 
O objetivo é a representação dos requisitos de dados do domínio. Requisitos: 
clareza (facilidade de compreensão) e exatidão (formal). 
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Projeto Lógico (ou Modelo Lógico) 
No modelo lógico existe a descrição da estrutura do Banco de Dados que 
pode ser processada pelo SGBD. Este modelo está mais próximo de uma 
representação no computador. Veremos que nesse ponto o Analista já sabe 
qual modelo de dados vai usar. 
A ênfase do modelo lógico está na eficiência de armazenamento, ou seja, em 
evitar muitas tabelas; tabelas subutilizadas, etc. Futuras alterações no 
Modelo Lógico devem ser primeiro efetuadas no Modelo Conceitual. 
Projeto Físico (ou Modelo Físico) 
É uma representação da implementação do modelo em um SGBD específico. 
Nesta etapa ocorre o mapeamento do modelo lógico em um esquema físico 
de acordo com o SGBD específico, ou seja, o modelo criado está 
diretamente ligado ao SGBD escolhido. Assim, poderíamos a partir de 
um projeto lógico criar dois projetos físicos, um para ser implementado no 
SGBD MySQL e outro para o SQL Server, por exemplo. 
 
Modelo de Dados 
Conforme visto, uma das principais características da abordagem de banco de 
dados é o fato de ele fornecer alguns níveis de abstração de dados, 
omitindo ao usuário final detalhes de como estes dados são armazenados. 
Um modelo de dados é um conjunto de conceitos que podem ser utilizados 
para descrever a estrutura lógica e física de um banco de dados. Por estrutura 
podemos compreender o tipo dos dados, os relacionamentos e as restrições que 
podem recair sobre os dados. 
Os modelos de dados podem ser basicamente de dois tipos: 
• Alto nível: ou modelo de dados conceitual, que fornece uma 
visão mais próxima do modo como os usuários visualizam os dados 
realmente; 
• Baixo nível: ou modelo de dados lógico ou físico, que fornece 
uma visão mais detalhada do modo como os dados estão realmente 
armazenados no computador. 
A seguir, vamos ao estudo dos modelos principais, que podem ser cobrados na 
prova, a saber: Modelo E-R (exemplo de modelo conceitual) e Modelo Relacional 
(exemplo de modelo lógico). 
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Modelo Entidade-Relacionamento (Exemplo de Modelo Conceitual) 
A abordagem entidade-relacionamento é um padrão para a modelagem 
conceitual. Foi criada em 1976, por Peter Chen, que junto com alguns 
conceitos apresenta uma notação gráfica para diagramas que tem por 
características: ser um modelo simples, com poucos conceitos e com 
representação gráfica de fácil compreensão. 
O modelo Entidade-Relacionamento (MER ou Modelo ER) é um modelo 
de dados conceitual de alto nível, cujos conceitos foram projetados para 
estar o mais próximo possível da visão que o usuário tem dos dados, não se 
preocupando em representar como estes dados estarão realmente 
armazenados. O modelo ER é utilizado principalmente durante o processo de 
projeto de banco de dados, e é representado graficamente pelo Diagrama 
Entidade Relacionamento (DER). 
Os principais elementos de um Diagrama de Entidades e Relacionamentos 
(DER) estão identificados a seguir: 
• Entidades; 
• Atributos; 
• Relacionamentos; 
• Generalização/Especialização; 
• Entidade Associativa. 
• Entidade Fraca. 
 
Vamos ao detalhamento de cada um desses elementos. 
Entidades 
O objeto básico tratado pelo modelo ER é a entidade, que pode ser definida 
como um objeto do mundo real, concreto (por exemplo, uma pessoa, um 
carro, um funcionário, etc.) ou abstrato (um projeto, um curso, uma disciplina, 
etc.) e que possui existência independente. 
 
Figura. Exemplos de Entidades 
Para se referir a uma entidade em particular é também usado o termo 
instância (ou ocorrência). 
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A entidade é representada no DER (Diagrama Entidade-Relacionamento) como 
um retângulo contendo o nome da entidade. Exemplos: 
 
Figura. Notação de Entidade 
Principais características dos conjuntos de entidades: 
• são substantivos e perduram no tempo; 
• cada elemento de um conjunto de entidades só ocorre uma
única vez e 
a ordenação do conjunto é irrelevante; 
• representa-se em um conjunto de entidades todos os elementos do 
mundo real referidos pelo universo de discurso. Ex: 
ALUNOS = todos 
os alunos de uma escola. 
Atributos 
Os atributos são propriedades particulares que descrevem uma 
entidade, ou mesmo características de um relacionamento. Por exemplo, 
uma entidade Carro pode ter como atributos: Marca, Modelo, Cor, Fabricante, 
Ano de fabricação, Chassi e, assim, sucessivamente. Uma entidade Empregado 
pode ter como atributos Nome, Setor, Data de Nascimento, RG, Salário etc. Um 
entidade Filme pode ter como atributos: Título, Ano, Tamanho, TipoFilme, etc. 
Quando transpostos para o modelo físico os atributos são chamados de colunas 
(ou campos). 
A primeira característica importante de um atributo é que ele tem um domínio. 
O domínio de um atributo é o conjunto de possíveis valores para o 
mesmo. Em outras palavras, o domínio determina que valores um atributo 
pode receber. 
Exemplo: 
 
Figura. Atributos de Entidade 
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No exemplo aqui ilustrado, o domínio do atributo Título pode ser o conjunto de 
todos os textos string de um certo tamanho. O domínio do atributo TipoFilme 
pode ser o conjunto de strings {drama, comédia, romance...}. 
Existe um valor especial em Bancos de Dados, conhecido como NULL (nulo), 
que é a ausência de qualquer valor naquele atributo. Como exemplo, 
imagine a entidade Carro, que tenha um atributo número de marchas. Para os 
carros automáticos, esse atributo não se aplica, portanto teria o valor NULL. 
Vamos às principais classificações de atributos: 
• Simples (ou atômicos) x Compostos 
Atributos Simples (ou Atômicos) Atributos Compostos 
Atributos que não são divisíveis 
(não é dividido em partes). São 
chamados também por atributos 
atômicos. 
Podem ser divididos em partes 
menores, ou subpartes, os quais 
representariam atributos básicos mais 
simples com significados 
independentes. 
Exemplo: CEP. Exemplo: o atributo Endereço pode 
ser subdividido em número, 
logradouro, cidade, estado e CEP. 
 
• Monovalorados x Multivalorados 
Atributos Monovalorados Atributos Multivalorados 
Possuem apenas um valor para 
uma entidade em particular. 
Também conhecidos como atributos 
atômicos. 
Podem assumir múltiplos valores. 
Uma única entidade tem diversos 
valores para este atributo. 
Esse tipo de atributo é 
representado por uma elipse com 
linha dupla. 
Por exemplo, o atributo CPF de uma 
entidade Funcionário é monovalorado, 
pois cada funcionário possui apenas 
um CPF. 
Ex1: O atributo telefone é 
multivalorado, pois um funcionário 
pode possuir vários telefones ao 
mesmo tempo ou até mesmo nenhum 
valor. 
Ex2: O atributo idioma de uma 
entidade aluno pode conter os valores 
inglês e francês. Para outro aluno 
poderia conter apenas um valor - 
espanhol. Para um terceiro aluno, 
poderíamos ter 3 valores para este 
atributo. 
 
• Armazenados x Derivados 
Atributos Armazenados Atributos Derivados 
Atributos que realmente pretendemos 
guardar no Banco de Dados. 
Podem ser gerados ou calculados a 
partir de outros atributos. 
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Por exemplo, o atributo Data de 
Nascimento de uma entidade 
Funcionário é armazenado. 
Caso tivéssemos no nosso modelo um 
atributo armazenado Data de 
Nascimento, na entidade Funcionário 
poderíamos ter um atributo derivado 
idade, calculada a partir da Data de 
Nascimento. 
 
• Atributo Chave (ou Determinante) 
Existem alguns atributos cujos valores são distintos para cada elemento do 
conjunto. Esses atributos são chamados de chaves. Uma chave é um atributo 
ÚNICO para cada elemento do conjunto, servindo para identificar 
univocamente um elemento. Em outras palavras ... 
o atributo chave identifica (determina) cada elemento de uma Entidade 
de forma única dentro do conjunto-entidade. 
Como exemplo, o atributo CPF pode ser uma chave para a entidade 
Funcionário, pois diferencia cada funcionário de forma única dentro do 
conjunto, já que dois funcionários não podem ter o mesmo CPF. 
 Veja a seguir as formas mais usadas para representação 
dos atributos no DER. 
 
 
Relacionamentos 
Um relacionamento pode ser entendido como uma associação entre 
instâncias de entidades devido a regras de negócio. São relações entre 
duas ou mais entidades, determinando uma associação entre as 
mesmas. 
Por exemplo, imaginem que existe no minimundo de uma Universidade a 
entidade Aluno e a entidade Disciplina. Essas duas entidades têm um 
relacionamento, uma vez que os alunos cursam disciplinas. 
Normalmente, um relacionamento é representado por um losango com um 
verbo para indicar a ação de relacionamento. 
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Figura. Notação de Relacionamento 
Grau de um Relacionamento 
A primeira característica de um relacionamento é que este tem um 
grau. 
E o que é o grau de um relacionamento? É simplesmente o número de 
entidades que fazem parte desse relacionamento, guarde isso! 
Inicialmente, entendam também grau do relacionamento como cardinalidade do 
mesmo, ok? Isso já foi cobrado em prova☺☺☺! 
Várias são as possibilidades de relacionamentos. Uma entidade pode 
participar de relacionamentos com quaisquer outras entidades do 
modelo, inclusive com ela mesma. 
 
• Relacionamento Unário ou Auto-relacionamento 
Quando uma entidade se relaciona com si própria, temos o relacionamento 
unário, ou auto-relacionamento. Esse é caso do relacionamento ”casamento” 
da figura seguinte. 
 
 Figura. Exemplo de auto-relacionamento. 
 
No relacionamento de casamento: 
� Uma ocorrência de pessoa exerce o papel de marido. 
� Uma ocorrência de pessoa exerce o papel de esposa. 
 
Observe que nessa situação surge o conceito de PAPEL que identificará o 
relacionamento. O PAPEL é a função que uma ocorrência de uma entidade 
cumpre em uma ocorrência de um relacionamento. Em relacionamento 
entre entidades diferentes não é necessário indicar os papéis das 
entidades. 
 
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• Relacionamentos Binários 
Com duas entidades, temos relacionamentos binários, como o listado a 
seguir. 
 
• Relacionamentos N-ários 
Acima de duas entidades, esses relacionamentos normalmente são 
denominados n-ários (Podemos ter relacionamentos ternários - com três 
entidades, quaternário – com quatro entidades, e assim por diante). A seguir, 
tem-se um relacionamento ternário: 
 
Outros exemplos de relacionamentos: 
Bares vendem cervejas e são frequentados por apreciadores de cerveja. 
 
• O valor corrente de um conjunto de entidades é o conjunto de entidades que 
pertence a ele. Exemplo: Conjunto de Entidades BAR={Muito Prazer, Bigode, 
Churrasqueira, AeroPub...}. 
• O valor de um relacionamento é o conjunto de pares de entidades que se 
relacionam, de acordo com o mesmo. 
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Observe no exemplo seguinte que um relacionamento pode ter atributos 
descritivos. 
 
No exemplo dado, o atributo salário não pertence nem à entidade filme e nem à 
entidade estrela isoladamente, mas pertence ao relacionamento entre a estrela 
e o filme. Uma estrela em um filme diferente pode ter outro salário e uma outra 
estrela do mesmo filme pode ter salário diferente. 
Exemplo: “Rodrigo Santoro” no filme “As panteras” é uma estrela do filme e seu 
salário é de $ 500.000,00. A estrela “Lucy Liu” também é estrela do filme e tem 
salário de $1.000.000,00. 
 
Cardinalidade de Relacionamento 
Para definir o número de ocorrências de uma entidade usamos o 
conceito de Cardinalidade, que indica quantas ocorrências de uma 
entidade participam no mínimoe no máximo do relacionamento. Em 
outras palavras, a cardinalidade de um relacionamento expressa quantas 
entidades de um grupo se relacionam com uma entidade do outro. 
 
• Cardinalidade Mínima 
Define se o relacionamento entre duas entidades é obrigatório ou 
não. É o número mínimo de instâncias da entidade associada que 
devem se relacionar com uma instância da entidade em questão. 
Usada para indicar o tipo de participação da entidade em um 
relacionamento. Esta participação pode ser: parcial/opcional ou 
total/obrigatória. 
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Parcial ou opcional 
• Uma ocorrência da entidade pode ou não participar de 
determinado relacionamento. 
• É indicado pela cardinalidade = 0 (zero). 
• A cardinalidade mínima 0 recebe a denominação de associação opcional, 
uma vez que indica que o relacionamento PODE ou não associar uma 
ocorrência de entidade a cada ocorrência da outra entidade em questão. 
 
Exemplo: 
 
• Um Departamento pode ter no mínimo nenhum empregado (0) e, 
no máximo, vários empregados. 
• Indica que podem existir departamentos que não tem nenhum 
empregado relacionado a ele. 
 
Total ou Obrigatória 
• Quando TODAS as ocorrências de uma entidade devem participar 
de determinado relacionamento. 
• É indicado pela cardinalidade mínima > 0 (zero) ... geralmente 1. 
• A cardinalidade mínima 1 recebe a denominação de associação 
obrigatória, uma vez que indica que o relacionamento DEVE 
obrigatoriamente associar uma ocorrência de entidade a cada ocorrência 
da outra entidade em questão. 
 
Exemplo: 
 
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• Todos os departamentos devem possuir pelo menos (no mínimo) 
um empregado alocado. 
• Indica que não poderá existir no banco um departamento que não 
tenha nenhum empregado. 
 
• Cardinalidade Máxima de uma entidade 
É o número máximo de instâncias da entidade associada que devem 
se relacionar com uma instância da entidade em questão. 
 
 
 
 
A cardinalidade, então, representa o número máximo de elementos de 
uma entidade que se relacionam com elementos da outra entidade. 
Assim, é definida como: 
- 1:1 (Um para um); 
- 1:N (Um para muitos); 
- N:1 (Muitos para um); 
- N:N (Muitos para muitos) (observe que N é um número arbitrário 
que representa qualquer valor maior que 1). 
Note que a cardinalidade vai anotada do outro lado do 
relacionamento a que se refere! 
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A seguir, destacamos alguns exemplos de restrições de Mapeamento 
(cardinalidade): 
Um-para-um: uma entidade em A está associada no máximo a uma entidade 
em B e uma entidade em B está associada no máximo a uma entidade em A. 
 
Um-para-muitos: uma entidade em A está associada a qualquer número de 
entidades em B, enquanto uma entidade em B está associada no máximo a 
uma entidade em A. 
 
Muitos-para-muitos: uma entidade em A está associada a qualquer número 
de entidades em B, e uma entidade em B está associada a qualquer número de 
entidades em A. 
 
O número de entidades que participam de um tipo relacionamento é irrestrito e 
armazenam muito mais informações do que diversos relacionamentos binários. 
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Como ler a cardinalidade nos relacionamentos? 
Alguns modelos ER mostram somente a cardinalidade máxima, e outros 
mostram a mínima e a máxima. Observe o modelo seguinte que apresenta a 
cardinalidade mínima e a máxima. 
 
Parcialidade mínima: para um departamento ser criado, devem existir pelo 
menos 10 empregados alocados! 
A leitura é feita da seguinte forma: você pega a primeira entidade, esquece 
a cardinalidade que está do lado dela e segue pelo relacionamento, lê a outra 
cardinalidade e chega até a próxima entidade. 
Ou seja, a leitura é assim: UM(A) + ENTIDADE ORIGEM + 
RELACIONAMENTO + CARDINALIDADE + ENTIDADE DESTINO. 
Veja o exemplo de relacionamento de ALOCAÇÃO de EMPREGADO no 
DEPARTAMENTO: 
1. Partindo de DEPARTAMENTO para EMPREGADO, lê-se: Um DEPARTAMENTO 
(Entidade Origem) ALOCA (relacionamento) de no mínimo 10 e no máximo N 
(cardinalidade) EMPREGADO (Entidade Destino). Ou seja, um DEPARTAMENTO 
tem que ter no mínimo 10 e no máximo N EMPREGADOS. 
2. Partindo de EMPREGADO para DEPARTAMENTO: Um EMPREGADO (Entidade 
Origem) É ALOCADO EM (relacionamento) no mínimo 1 e no máximo 1 
(cardinalidade) DEPARTAMENTO (Entidade Destino). Ou seja, um EMPREGADO 
só pode ser alocado em 1 e somente 1 (é o mesmo que no mínimo e no 
máximo 1) DEPARTAMENTO. 
Por que o relacionamento é necessário? 
• Quando existem várias possibilidades de relacionamento entre o par das 
entidades e se deseja representar apenas um. 
• Quando ocorrer mais de um relacionamento entre o par de entidades. 
• Para evitar ambiguidade. 
• Quando houver auto-relacionamento. 
 
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Cardinalidade de Atributos 
Um atributo pode possuir uma cardinalidade, de maneira análoga a uma 
entidade num relacionamento e essa cardinalidade irá definir quantos 
valores desse atributo podem estar associados com uma ocorrência da 
entidade ou relacionamento ao qual ele pertence. 
Alguns exemplos: 
• Cardinalidade (1,1): obrigatória, mas não precisa ser representada no 
diagrama; 
• Cardinalidade (0,1): opcional; 
• Cardinalidade (0,n): opcional e multivalorada; 
 
 
Generalização/Especialização 
É possível incluir nos modelos entidade-relacionamento (MER) conjuntos de 
entidades com diversas características em comum, diferenciando apenas em 
algumas características. 
Nesse caso, pode-se usar o conceito de generalização, em que se cria um 
conjunto de entidades genérico contendo as características em comum, e de 
especialização em que se especializam (apresentam diferenças) nas 
características que são distintas. 
Assim, existem casos em que as entidades podem ser divididas em 
categorias, cada qual com seus atributos específicos. Querem um 
exemplo? Pensem nos clientes de uma empresa. Vamos supor que essa 
empresa atende clientes pessoa física e pessoa jurídica. No modelo de alto 
nível, é tudo cliente. Mas se analisarmos com calma, vamos ver que eles têm 
atributos comuns e atributos distintos. Veja então como fica um DER com 
clientes em categorias diferentes. 
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O triângulo representa uma associaçãode especialização/ 
generalização (Significa que a entidade Cliente foi especializada em duas 
outras entidades, Pessoa Física e Pessoa Jurídica). A entidade especializada 
herda as propriedades da entidade genérica. 
Conforme visto, existem atributos comuns a todos os Clientes, como código e 
nome. Se o Cliente for Pessoa Física, ele tem também os atributos CPF e sexo. 
Se for Pessoa Jurídica, ele tem também CGC e tipo. Veja que os atributos das 
entidades que especializaram Cliente são os atributos herdados de Cliente 
(Código e Nome) e mais os atributos próprios. 
Assim, especialização é o processo de definir um conjunto de subclasses de 
um tipo de entidade. A entidade que foi especializada é denominada 
superclasse. 
Já a generalização é o processo contrário, no qual encontramos características 
comuns de algumas entidades, e criamos uma superclasse para elas. É como se 
tivéssemos pensando o modelo anterior com as entidades Pessoa Física e 
Pessoa Jurídica, e, depois, chegássemos à conclusão de que tudo é cliente, o 
que caberia generalizar essas duas entidades em uma entidade Cliente, que 
teria os atributos comuns. 
 
Entidade Fraca 
Uma entidade fraca é uma entidade que tem uma relação de dependência 
com outra entidade. Isto quer dizer que a entidade fraca só existe se existir a 
entidade com a qual está relacionada. 
Um exemplo de entidade fraca é a entidade Dependente, na relação com a 
entidade Funcionário. Cabe destacar que só existe Dependente se existir 
Funcionário. As entidades fracas são representadas por retângulos 
duplos, e seus relacionamentos também podem ser representados por 
losangos duplos. 
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Em entidades fracas, sempre teremos uma participação total da entidade fraca 
com sua entidade normal, pois um elemento de uma entidade fraca tem que 
estar associado a pelo menos um elemento da entidade normal. 
Chamamos o tipo relacionamento entre a entidade fraca e seu tipo proprietário 
de relacionamento identificador. 
 
Entidade Associativa 
Por definição um relacionamento é uma associação entre entidades. 
Na modelagem ER não é prevista a possibilidade de associar uma entidade a 
um relacionamento, ou de associar dois relacionamentos entre si. 
Mas, em certas oportunidades, durante a modelagem surgem situações nas 
quais é desejável permitir uma associação entre uma entidade e um 
relacionamento, gerando aí uma entidade associativa. 
Observe como exemplo o modelo ilustrado a seguir: 
 
Deseja-se modelar a prescrição de medicamentos receitados aos pacientes, com 
a criação da entidade Medicamentos. A solução é então transformar o 
relacionamento entre Médico e Paciente numa Entidade Associativa e 
relacioná-la com a entidade Medicamento. 
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Diagrama Entidade – Relacionamento (DER) 
O DER é composto por um conjunto de objetos gráficos que visa representar 
todos os objetos do modelo ER tais como entidades, atributos, atributos chaves, 
relacionamentos, etc. 
O DER fornece uma visão lógica do banco de dados, fornecendo um 
conceito mais generalizado de como estão estruturados os dados de um 
sistema. Veja a seguir os objetos que costumam aparecer em um DER. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
TIPO 
ENTIDADE 
TIPO ENTIDADE 
FRACA 
TIPO 
RELACIONAMENTO 
TIPO 
RELACIONAMENTO 
IDENTIFICADOR 
ATRIBUTO 
ATRIBUTO 
CHAVE 
ATRIBUTO 
MULTI 
VALORADO 
ATRIBUTO 
COMPOSTO 
ATRIBUTO 
DERIVADO 
E1 E2 R E1 E2 R 
1 N 
Participação Parcial de E1 em R, 
Participação Total de E2 em R 
Taxa de Cardinalidade 1:N 
para E1:E2 em R 
R E1 
(min, max) 
Restrição Estrutural (min,max) na 
Participação de E1 em R 
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Recapitulando as Fases da Modelagem de Dados... 
Vamos relembrar o esquema das fases da modelagem de dados a partir da 
figura seguinte. Já estudamos a fase de construção do modelo conceitual (no 
nosso caso, com o uso do MER). 
 
Figura. Etapas da Modelagem de Dados 
Agora que o problema está entendido, iremos transformar nosso MER em 
Modelo Relacional. Importante destacar que, se na fase anterior entendermos 
errado as especificações e necessidades do cliente, nosso erro vai se propagar 
para as próximas fases! 
 
Vamos então ao detalhamento do Modelo Relacional, questão certa na 
sua prova ☺☺☺! Como vocês devem se lembrar, ele é o nosso modelo lógico, e, 
ao seu término, estaremos mais perto de montar nosso Banco de Dados 
propriamente dito, faltando somente o modelo físico. 
 
 
Modelo Relacional (Exemplo de Modelo Lógico) 
� Abordagem de modelagem de dados utilizada nos SGBDs do tipo 
relacional, criado por Codd em 1970. 
� Modelagem a nível lógico. 
� O conceito de tabela é o mais forte no modelo 
relacional. 
� Opera com os dados organizados como um conjunto de tabelas. 
� Os modelos de bancos de dados definem a forma como os dados 
encontram-se organizados internamente. Dentre os diversos modelos 
encontrados na literatura, os modelos relacionais se tornaram os mais 
populares. A finalidade global deste modelo é descrever o dado usando 
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um formato tabular padrão (todos os elementos são localizados em 
tabelas bidimensionais). 
� As tabelas organizam os dados em linhas e colunas, simplificando o 
acesso e a manipulação dos dados. 
� Uma vez colocados os dados no Banco de Dados relacional, pode-se 
fazer perguntas e manipular dados utilizando as operações da álgebra 
relacional. 
 
Figura. Representação de tabelas do modelo relacional 
 
Tuplas 
Os atributos e seus valores descrevem as instâncias de uma entidade, formando 
o que chamamos de tuplas ou registros. 
 
Figura. Tupla ou registro 
 
• Na terminologia do modelo relacional, cada tabela é chamada de relação; 
uma linha de uma tabela é chamada de tupla; o nome de cada coluna é 
chamado de atributo; o tipo de dado que descreve cada coluna é chamado 
de domínio. 
• As relações tem um grau. O grau da relação é simplesmente o número 
de atributos que a mesma possui. 
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Na figura seguinte temos uma relação chamada de Emp. Essa relação é 
composta por atributos (campos), que descrevem cada elemento da Relação. 
Os atributos são CódigoEmp, Nome, CódigoDepto, CategFuncional. Cada 
linha da relação tem valores diferentes para os seus atributos, representando 
diferentes elementos desse conjunto. Para cada linha damos o nome de tupla. 
Uma tupla é equivalente a um registro de uma tabela, pois representa um 
elemento da mesma. No Modelo