Aula 02 Projeto de Banco de Dados

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Modelagem de Dados
MODELAGEM DE DADOS
Projeto de Banco de Dados
Modelo Conceitual
Profa. Rosemary Melo
Modelagem de Dados
PROJETO DE BANCO DE DADOS
OBJETIVOS
 Gerar um banco de dados que permita armazenar
informações sem redundância e recuperá-las com facilidade.
 O projeto cuidadoso de um banco de dados é algo
obrigatório que não pode ser negligenciado ou deixado nas
mãos de quem não tem conhecimento técnico para tal.
Modelagem de Dados
PROJETO DE BANCO DE DADOS
Mini Mundo: parcela do mundo real
de interesse do usuário. Equivale ao
Domínio do Problema. Tudo o que
está fora do mini-mundo é
irrelevante no momento.
Mecanismo de Abstração:
processo através do qual o ser
humano “foca” algumas
propriedades (características) de
fenômenos da realidade e se
abstrai (não considera) de outras
propriedades não relevantes.
Modelagem de Dados
PROJETO DE BANCO DE DADOS
PRINCIPAIS ETAPAS 
Modelagem de Dados em Três Níveis
Modelo Conceitual:
• Descreve a realidade do ambiente do
problema, constituindo-se em uma
visão global dos principais dados e
relacionamentos.
• Nesta etapa o projetista de banco de
dados deve se concentrar na
especificação das propriedades dos
dados, sem se preocupar com os
detalhes de armazenamento dos
mesmos.
• Atualmente o Modelo de Dados
Conceitual mais difundido e utilizado
para a modelagem de dados é o
Modelo de Entidade e Relacionamento
Modelagem de Dados
PROJETO DE BANCO DE DADOS
PRINCIPAIS ETAPAS
Modelagem de Dados em Três Níveis
Modelo Lógico:
• Descreve as estruturas que estarão
contidas no banco de dados, de
acordo com o tipo particular de
SGBD, mas sem considerar, ainda,
nenhuma característica específica
de um SGBD.
• Transforma um modelo de dados
de alto nível em um modelo de
dados voltado para um SGBD
específico.
• O modelo mais difundido devido
ao predomínio do SGBDR é o
modelo de tabelas baseado no
modelo de dados relacional.
Modelagem de Dados
PROJETO DE BANCO DE DADOS
PRINCIPAIS ETAPAS
Modelagem de Dados em Três Níveis
Modelo Físico:
• Descreve as estruturas físicas de
armazenamento de dados (tais
como: tamanho de campos e tipo
de preenchimento) e os métodos
de indexação mais adequados,
projetados de acordo com os
requisitos de processamento e uso
mais eficiente dos recursos
computacionais.
• É a implementação do modelo
lógico em um determinado SGBD.
Modelagem de Dados
PROJETO DE BANCO DE DADOS
Vantagens e resultados
• Representar um ambiente observado.
• Servir de instrumento para comunicação.
• Favorecer o processo de verificação e validação.
• Servir como referencial para a geração das estruturas de dados.
• Estabelecer conceitos únicos a partir de visões diversas.
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
A ABORDAGEM ENTIDADE-RELACIONAMENTO (E-R)
• Apresentado por Peter Cher em 1976.
 Baseada no princÍpio que a torna completa e inquestionável:
• “Observamos, manipulamos, reproduzimos ou simulamos coisas, 
seus relacionamentos e características e, portanto, assim devemos 
representá-las”.
• O que seria uma possível abordagem, tornou-se um referencial 
definitivo.
• Apresenta uma técnica de diagramação simples: Diagrama Entidade-
Relacionamento (DER).
• Notações:
• Peter Chen;
• Pé-de-galinha (Engenharia da Informação) 
• IDEF1X (US Air Force).
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
A ABORDAGEM ENTIDADE-RELACIONAMENTO (E-R)
NOTAÇÕES
Peter Chen
Departamento
Empregado
DepartamentoDependente
Projeto
Fornecedor
Peça
emprega
Trabalha 
em
gerencia
forneceutiliza
gerenciatem
QTD
F# FNOME STATUS CIDADE
EMP#
ENOME
PRIMEIRO ULTIMO
SALARIO
1
M
M
M
M
M
M
M
M
M
M
1 1
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
A ABORDAGEM ENTIDADE-RELACIONAMENTO (E-R)
NOTAÇÕES
Pé-de-galinha 
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
NOTAÇÕES
IDEF1X (US Air Force)
A ABORDAGEM ENTIDADE-RELACIONAMENTO (E-R)
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL E SEUS COMPONENTES 
ENTIDADES
• Objeto que existe no mundo real com uma identificação distinta e 
com um significado próprio.
Ex.: Mini-Mundo: Sistema de Matrícula
Entidades: Aluno, Professor, Disciplina
ATRIBUTOS
• Informações “úteis” a respeito de uma entidade ou relacionamento.
Ex.: Entidade: Aluno
Atributos: Matrícula, Nome, TelContato, Endereço, Email
RELACIONAMENTO
• Associação entre uma ou várias entidades.
Ex.: Relacionamento:
Aluno cursa Disciplina
Modelagem de Dados
EXERCÍCIO
Identifique as entidades, atributos e relacionamentos existentes no mini
mundo descrito a seguir:
Suponha que estamos fazendo a análise de dados da área de Recursos
Humanos da empresa ABC e tenhamos obtido as seguintes informações:
Cada funcionário é lotado em um departamento e tem um cargo de
carreira. Para o cadastramento do funcionário. são registrados: nome,
endereço, telefone, cargo, departamento, salário, horário, filiação, idade,
CPF, identidade e nacionalidade. Para cada dependente do funcionário, são
registrados: nome, idade, parentesco e sexo. Para cada departamento,
deseja-se saber: nome, sigla, nome do chefe, número de funcionários. Para
cada cargo, deseja-se saber: nome, sigla e salário base.
MODELO CONCEITUAL E SEUS COMPONENTES 
Modelagem de Dados
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
ENTIDADES - REPRESENTAÇÃO
• Objeto que existe no mundo real com uma identificação distinta e com um 
significado próprio.
• A representação se realiza através de um retângulo, com o nome desta entidade 
em seu interior.
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
ATRIBUTOS - REPRESENTAÇÃO
• Informações “úteis” a respeito de uma entidade ou relacionamento.
• A representação se realiza através de uma elipse, com o nome do atributo no seu 
interior.
REPRESENTAÇÃO
Tipos de Atributos:
-Atributo Simples
-Atributo Determinante ou Identificador
-Atributo Composto
-Atributo Multivalorado
-Atributos Derivado
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
ATRIBUTOS - REPRESENTAÇÃO
Atributo Determinante ou Identificador.
 Seu valor representa um elemento da entidade.
 Seu valor é único para a entidade.
Atributo Composto.
 Pode ser dividido em sub-atributos, para que seu significado seja melhor 
compreendido.
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
ATRIBUTOS - REPRESENTAÇÃO
Atributo Multivalorado.
• Pode assumir mais do que um valor para cada entidade.
Atributos Derivado.
• Seu valor pode ser obtido a partir de outros atributos.
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL •
ATIVIDADE - Identifique qual os tipos de atributos no modelo ao lado
.
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
RELACIONAMENTOS - REPRESENTAÇÃO
• O fato ou acontecimento que liga dois objetos, duas “coisas” existentes 
no mundo real.
• Associação entre entidades.
• Estão intimamente ligados às ações realizadas pelos processos sobre os 
dados e representam os caminhos de navegação ou rotas de acesso do 
Modelo de Dados.
• A representação se realiza através de um losângulo, com o verbo do 
relacionamento em seu interior.
Ex.: Cliente faz empréstimo.
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
RELACIONAMENTOS 
Grau do Relacionamento
• Um Relacionamento pode envolver duas ou mais Entidades.
• O Grau do Relacionamento é determinado pelo número de Entidades 
envolvidas:
Relacionamentos Binários: envolvem apenas duas entidades.
Relacionamentos Ternários (N-ários): envolvem três ou mais entidades.
Relacionamento ternárioRelacionamento binário
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
RELACIONAMENTOS
Cardinalidade do Relacionamento
• Identifica quantas vezes cada instância de uma entidade pode participar do 
relacionamento.• Cardinalidade Máxima é representada pelos símbolos 1 ou N (ou M).
• Cardinalidade Mínima é representada pelos símbolos 0 ou 1.
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MODELO CONCEITUAL
RELACIONAMENTOS
Cardinalidade máxima para relacionamentos binários:
1:1 - Um para Um.
1:N - Um para Muitos.
M:N - Muitos para Muitos.
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
RELACIONAMENTOS
Cardinalidade máxima para relacionamentos ternários:
Exemplo:
Escolha uma Entidade, por exemplo ALUNO, e pergunte: Quantos Alunos eu tenho, 
para cada par Professor-Disciplina?
Escolha outra Entidade, por exemplo PROFESSOR, e pergunte: Quantos Professores 
eu tenho, para cada par Aluno-Disciplina?
Escolha outra Entidade, por exemplo DISCIPLINA, e pergunte:Quantas Disciplinas eu 
tenho, para cada par Aluno-Professor?
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
RELACIONAMENTOS
Cardinalidade Mínima é representada pelos símbolos 0 ou 1.
Relacionamentos Condicionais (0): nem todos os elementos de uma entidade estão 
ligados com elementos de uma outra entidade.
Relacionamentos Incondicionais (1): todos os elementos de uma entidade estão 
obrigatoriamente ligados a um elemento, no mínimo, da outra entidade.
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
ELEMENTOS DE CARACTERIZAÇÃO SEMÂNTICAS ADICIONAIS
Auto-relacionamento: ocorre quando uma instância de uma Entidade, se 
relaciona com outra(s) instância(s) da mesma Entidade.
Atributos de Relacionamento:
Atributos de Relacionamento:
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
ELEMENTOS DE CARACTERIZAÇÃO SEMÂNTICAS ADICIONAIS
Entidade Fraca: ocorre caso cada instância de uma entidade (Fraca) exista 
somente porque está associada a outra instância de uma outra entidade 
(Forte).
Dependência de existência de outra entidade
• Se uma instância da entidade a quem ela depende for excluída, ela 
será excluída também.
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
ELEMENTOS DE CARACTERIZAÇÃO SEMÂNTICAS ADICIONAIS
Generalização e Especialização
Utilizada quando ocorrer uma situação onde:
• Uma entidade possui atributos que não fazem parte de todas as 
instâncias da entidade.
• Quando as instâncias de uma entidade se relacionarem de maneira 
diferente com outras entidades.
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
ELEMENTOS DE CARACTERIZAÇÃO SEMÂNTICAS ADICIONAIS
Generalização e Especialização
Tipos: Exclusiva ou Compartilhada
• Exclusiva 
 uma instância pode ser membro de no máximo um subtipo.
Exemplo: Um empregado só pode ser horista ou assalariado.
• Compartilhada
 uma instância pode ser membro de mais de um subtipo
Exemplo: 
 Um empregado pode exercer uma ou mais função (engenheiro, 
supervisor, gerente, etc) na empresa.
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
Generalização e Especialização
Tipos: Totalidade e Parcialidade
 Totalidade
 cada instância da superclasse deve ser um membro de alguma 
subclasse.
 Parcialidade
 uma instância de uma superclasse pode não ser membro de 
nenhuma subclasse.
ELEMENTOS DE CARACTERIZAÇÃO SEMÂNTICAS ADICIONAIS
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
Entidade Associativa
 Tipo particular de entidade usada para eliminar os relacionamentos 
N:M. 
ELEMENTOS DE CARACTERIZAÇÃO SEMÂNTICAS ADICIONAIS
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
Agregação
• Uma restrição do Modelo E-R é que não podemos expressar relacionamentos 
entre relacionamentos.
• Agregação é uma abstração através da qual relacionamentos são tratados como 
entidades de nível superior.
ATENÇÃO: Agregação não é um Relacionamento Ternário.
ELEMENTOS DE CARACTERIZAÇÃO SEMÂNTICAS ADICIONAIS
Modelagem de Dados
Exercício
• Considere o cenário abaixo e elabore o diagrama de entidades e 
relacionamentos correspondente
Um restaurante deseja desenvolver um sistema para controle de
vendas de comidas e bebidas. Quando o cliente chega ao restaurante é
recepcionado por um garçom e conduzido a uma mesa. Neste
momento o garçom abre a conta da mesa e começa a lançar os
pedidos do cliente. Os pedidos são sempre consumo de produtos que
podem ser bebidas ou comida. Existem produtos que estão em
promoção então são oferecidos ao cliente quando ele consome outro
produto (ex. na compra de uma rosca ganhe outra). Ao final do serviço,
o garçom encerra a conta e o sistema calcula o valor. É acrescida na
conta o valor correspondente a comissão do garçom. O sistema deverá
fornecer o faturamento do restaurante em um dia e um relatório com
a comissão a ser paga para cada garçom no dia.
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
REGRAS PARA DETERMINAÇÃO DE CHAVES DE IDENTIFICAÇÃO
• Toda entidade deve ter um atributo identificador denominado de chave de
identificação.
• A chave de identificação (chave primária ) de uma entidade deve ter sempre
algum valor, não nulo, para cada instância da entidade.
• O valor da chave de identificação de cada instância deve ser único dentro da
entidade.
• Chave de Identificação Composta é formada por mais de um atributo e ocorre
normalmente quando se tem Dependência de Existência.
• Dependência de existência : as instâncias de uma entidade só podem ser
identificadas em função da identificação de uma outra instância de uma outra
entidade.
• Dica: Evitar chaves compostas sempre que possível
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
Integridade de Entidade
 Toda instância de uma entidade possui um valor para chave de identificação
própria da entidade.
 O valor da chave de identificação própria para uma instância é único dentro da
entidade.
 O valor da chave de identificação própria de uma instância não pode ser
modificado.
REGRAS PARA DETERMINAÇÃO DE CHAVES DE IDENTIFICAÇÃO
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
CHAVE DE IDENTIFICAÇÃO PRÓPRIA (SURROGATE)
• Criada para cada entidade
• Identifica univocamente cada instância da entidade.
NÃO precisa ser percebida pelos usuários
NÃO é controlada pelos usuários
NÃO é de preocupação dos usuários
• Surrogates não são reutilizáveis.
REGRAS PARA DETERMINAÇÃO DE CHAVES DE IDENTIFICAÇÃO
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
Representação de associações entre entidades é complicada quando se tem chaves
compostas.
Ex.: Departamento (Número da Diretoria, Número da Superintendência, Número do
Departamento, Sigla, Nome)
Ex.: Empregado (Matrícula, Nome, Data de Admissão, Número da Diretoria de
Lotação, Número da Superintendência de Lotação, Número do Departamento de
Lotação)
Representação de associações entre entidades é simplificada se é usado surrogates
Ex.: Departamento (Código do Departamento, Sigla, Nome, Código da
Superintendência)
Ex.: Empregado (Matrícula, Nome, Data de Admissão, Código do Departamento de
lotação)
REGRAS PARA DETERMINAÇÃO DE CHAVES DE IDENTIFICAÇÃO
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
Representação de associações entre entidades com chave composta:
Ex.: Nota Fiscal (Número da Nota Fiscal, Série da Nota Fiscal, Código do Cliente,
Código da Natureza da Operação)
Ex.: Item de Nota Fiscal ( Número da Nota Fiscal, Número do Item da Nota Fiscal,
Número da Linha, Código da Peça, Quantidade Vendida, Valor Unitário)
Representação de associações entre entidades com surrogates:
Ex.: Nota Fiscal (Identificação da Nota Fiscal, Número da Nota Fiscal, Série da Nota
Fiscal, Código do Cliente, Código da Natureza da Operação)
Ex.: Item de Nota Fiscal ( Identificação do Item da Nota Fiscal, Identificação da Nota
Fiscal associada, Número da Linha, Código da Peça, Quantidade Vendida, Valor
Unitário)
REGRAS PARA DETERMINAÇÃO DE CHAVES DE IDENTIFICAÇÃO
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
VERIFICAÇÃO DO MODELO ER
Modelo deve ser correto
 Um modelo está correto quando não contém erros de modelagem, 
isto é, quando os conceitos de modelagem ER são corretamente 
mpregadospara modelar a realidade em questão. 
Pode-se distinguir entre dois tipos de erros, os erros sintáticos e os erros 
semânticos. 
Erros sintáticos ocorrem quando o modelo não respeita as regras de 
construção de um modelo ER. 
Exemplo: associar relacionamentos a outros relacionamentos. 
Erros semânticos ocorrem quando o modelo, apesar de obedecer as regras 
de construção de modelos ER (estar sintaticamente correto) reflete a 
realidade de forma inconsistente. 
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
Modelo deve ser correto
Exemplos de erros semânticos:
Estabelecer associações incorretas.
Um exemplo é associar a uma entidade um atributo que na realidade pertence a 
outra entidade. Por exemplo, em um modelo com entidades CLIENTE e FILIAL, 
associar a CLIENTE o nome da filial com o qual o cliente trabalha usualmente (nome 
de filial é um atributo de FILIAL).
Usar uma entidade do modelo como atributo de outra entidade.
Um exemplo seria ter, em um modelo, uma entidade BANCO e usar banco como 
atributo de uma outra entidade CLIENTE. Cada objeto da realidade modelada deve 
aparecer uma única vez no modelo ER.
Usar o número incorreto de entidades em um relacionamento
Um exemplo é o de fundir em um único relacionamento ternário dois 
relacionamentos binários independentes
VERIFICAÇÃO DO MODELO ER
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
MODELOS EQUIVALENTES
• De maneira informal, diz-se que dois modelos são equivalentes, quando 
expressam o mesmo, ou seja quando modelam a mesma realidade.
• Para fins de projeto de BD, dois modelos ER são equivalentes, quando 
ambos geram o mesmo esquema de BD.
• Para entender perfeitamente este conceito de equivalência de modelos, 
o leitor deve conhecer as regras de tradução de modelo ER para modelo 
relacional.
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
Relacionamento m:n versus uma entidade + 2 Relacionamentos 1:n.
MODELOS EQUIVALENTES
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
Relacionamento m:n da agregação versus uma entidade + 2 Relacionamentos 1:n.
MODELOS EQUIVALENTES
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
Atributo multi-valorado versus uma entidade.
•“Lançamento pagamento” e 
“dependentes” possuem outras 
informações (atributos) ainda não 
representadas no modelo.
MODELOS EQUIVALENTES
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
INDICATIVOS PARA A ESCOLHA DE CONSTRUÇÕES DE MODELAGEM
Atributo versus entidade.
 Exemplo: em uma indústria de automóveis, como devemos registrar 
a cor de cada automóvel que sai da linha de produção?
Alguns critérios para esta decisão são:
 Caso o objeto cuja modelagem está em discussão esteja vinculado a 
outros objetos (atributos, relacionamentos, entidades genéricas ou 
especializadas), o objeto deve ser modelado como entidade. 
 Quando o conjunto de valores de um determinado objeto é fixo durante 
toda a vida do sistema ele pode ser modelado como atributo. (ex.: 
atributo sexo)
 Quando existem transações no sistema que alteram o conjunto de 
valores do objeto, o mesmo não deve ser modelado como atributo. 
Modelagem de Dados
MODELO CONCEITUAL
Atributo versus generalização/especialização.
Exemplo: a categoria funcional de cada empregado de uma empresa 
deve ser modelada como atributo da entidade ou através de uma 
especialização (cada categoria funcional corresponde a uma 
especialização da entidade empregado)?
Alguns critérios para esta decisão são:
• Uma especialização deve ser usada quando sabe-se que as classes 
especializadas de entidades possuem propriedades (atributos, 
relacionamentos,generalizações, especializações) particulares. 
• O sexo do empregado é melhor modelado como atributo de 
empregado, caso não existam propriedades particulares de homens 
e mulheres a modelar na realidade considerada.
INDICATIVOS PARA A ESCOLHA DE CONSTRUÇÕES DE MODELAGEM
Modelagem de Dados
Exercício
• Considere um banco que possui vários correntistas. Cada 
correntista pode ter diversas contas correntes. Existem contas que 
são conjuntas, (dois correntistas, sendo um deles o titular da 
conta). Para estas contas são realizadas transações ao longo do 
tempo, tais como: saque caixa, deposito caixa, transferencia caixa, 
compensação de cheque. Toda e qualquer transação realizada fica 
armazenada no banco e pode modificar o saldo da conta. Devido a 
quantidade de transações realizadas diariamente pelos correntistas, 
a emissão de estrato fica disponível por até 3 meses. Após esta data 
precisam ser solicitadas na agência e são emitidos pelo gerente, 
pois os dados da conta são retirados no banco de dados diário do 
banco e guardados em outro local.
• Correntistas que tem suas contas desativadas e encerradas não sem 
seu cadastro excluído, eles ficam guardados também em outro 
local.
• Construa um modelo conceitual que atenda a este cenário.