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Apostila de Banco de Dados v.3.0	 
Banco de Dados
Prof. Flavio Rezende
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61	Evolução dos Sistemas de Informação.	
2	Introdução	7
2.1	Modelo Conceitual de Dados (MCD)	7
2.2	Modelo Lógico de Dados (MLD)	7
2.3	Modelo Físico de Dados (MFD)	7
3	Modelo Conceitual de Dados (MCD)	7
3.2	Entidades	9
3.2.1	Especificações	9
3.2.2	Eventos ou Ocorrências	10
3.2.3	Especificações	10
3.2.4	A Dicionarização dos Objetos Modelados	10
3.2.5	Regras Básicas para a Dicionarização de Objetos (Entidades/Classes)	10
3.2.6	Requisitos a serem atendidos na dicionarização	10
3.2.7	Dependência de Existência	11
3.2.8	Dependência de Identificador	11
3.3	Atributos	11
3.3.1	Atributos Descritivos	11
3.3.2	Atributos Nominativos	11
3.3.3	Atributos Referenciais	11
3.3.4	Dicionarização dos Atributos	12
3.4	Relacionamentos	12
3.4.1	Identificação dos Relacionamentos	12
3.4.2	Denominação dos Relacionamentos	12
3.4.3	Caracterização dos Relacionamentos	12
3.4.4	Grau de Cardinalidade do Relacionamento	12
3.4.5	Relacionamentos incondicionais	13
3.4.6	Relacionamentos Condicionais	13
3.4.7	Quanto à Existência Simultânea de Relacionamentos	14
3.4.8	Quanto à Presença de Atributos	15
3.4.9	Dicionarização de Relacionamentos	15
3.4.10	Estrutura de Generalização e Especificação	15
3.4.11	Especializações Mutuamente Exclusivas (Categorias)	15
3.4.12	Especialização Não-mutuamente Exclusivas (Papéis)	15
3.4.13	Níveis de Especialização	16
3.4.14	Quando Utilizar a Estrutura de Generalização-Especialização	16
3.4.15	Como Apresentar os Subgrupos Existentes	16
4	Modelo Lógico de Dados (MLD)	17
4.1	Passos para a Derivação do Modelo Lógico	17
4.2	Implementação do Modelo Relacional	17
4.2.1	Regras de Derivação	18
4.3	Normalização	18
4.3.1	Benefícios da Normalização	18
4.3.2	Primeira Forma Normal (1FN)	19
4.3.3	Segunda Forma Normal (2FN)	20
4.3.4	Terceira Forma Normal (3FN)	21
4.3.5	Derivação de Agregações	22
4.4	Restrições no Modelo Lógico	22
4.4.1	Restrições de Domínio	23
4.4.2	Restrições de Integridade	23
4.4.3	Restrições de Implementação	24
4.4.4	Objetos básicos de um SGBDR	24
5	Modelo de Entidades e Relacionamentos (ER).	27
5.1	Entidade	27
5.2	Relacionamento	27
5.3	Cardinalidade	28
5.4	Generalização / Especialização :	28
5.5	Entidade Fraca	29
5.6	Agregação :	30
6	Regras de conversão do Modelo Conceitual (E-R) para o Modelo Lógico.	31
6.1	Entidade	31
6.2	Entidade Fraca	31
6.3	Relacionamentos	32
6.4	Especialização	32
6.5	Agregação	33
7	Algebra Relacional	33
8	Linguagem SQL.	35
8.1	Introdução ao SQL	36
8.1.1	SQL*Plus	37
8.1.2	PL/SQL	38
8.1.3	Sintaxe de um bloco PL/SQL:	38
8.1.4	Alguns Comandos SQL:	38
8.1.5	SELECT	38
8.1.6	Expressões Aritméticas	39
8.1.7	Colunas Sinônimas	41
8.1.8	Operador de Concatenação	41
8.1.9	Literais	42
8.1.10	Manuseando Valores Nulos	42
8.1.11	Prevenindo a Seleção de Linhas Duplicadas – Cláusula Distinct	43
8.1.12	A clausula ORDER BY	44
8.1.13	A Clausula WHERE	45
8.2	Operadores SQL	46
8.2.1	O Operador BETWEEN	46
8.2.2	O Operador IN	46
8.2.3	O Operador LIKE	46
8.2.4	Operador IS NULL	47
8.3	Expressões Negativas	47
8.3.1	Pesquisando Dados com Múltiplas Condições	49
8.4	Funções	50
8.4.1	Funções Alfanuméricas	51
8.4.2	Aninhamento de Funções	55
8.4.3	Funções Numéricas	55
8.4.4	Funções de Data	58
8.4.5	Funções de Conversão	61
8.4.6	Funções que Aceitam Vários Tipos de Entrada de Dados	65
8.4.7	Funções de Grupo	67
8.4.8	A cláusula GROUP BY	68
8.4.9	A clausula HAVING	69
8.4.10	A Ordem das clausulas na declaração SELECT.	70
8.5	Executando Pesquisas Padrões com Variáveis Substituíveis	70
8.5.1	Única Variável Substituível	70
8.5.2	Duplo & para Variáveis substituíveis	71
8.5.3	O Comando DEFINE	72
8.5.4	O comando ACCEPT	72
8.6	Recuperando valores da base de dados	73
8.6.1	Comandos de Manipulação de Dados (DML)	74
8.7	Seqüências	76
8.7.1	Alterando uma seqüência	76
8.7.2	Eliminando uma seqüência	76
8.8	Índices	77
8.8.1	Recuperando informações sobre Índices:	77
8.9	Controle de Concorrência	77
8.9.1	Tipos de Lock	77
8.10	Declarações	78
8.10.1	Declarações de Variáveis	78
8.10.2	Tipos de Dados PL/SQL	79
8.10.3	Subtype	82
8.10.4	Atribuindo Valores às Variáveis	83
8.10.5	Escopo de Variáveis	83
8.11	Codificação de Comando SQL Dentro de PL/SQL	84
8.12	Tratamento de Transações	84
8.13	Estruturas de Controle	85
8.13.1	IF – THEN – ELSE	85
8.13.2	WHILE-LOOP	86
8.13.3	FOR-LOOP	86
8.13.4	LOOP	86
8.14	Cursores:	86
8.14.1	Comandos de Manipulação do cursor:	87
8.14.2	Close	88
8.14.3	O Comando For para abrir Cursores:	89
8.14.4	Atualização na tabela da linha atual do cursor:	89
8.14.5	Cursores Implícitos:	89
8.15	Tratamento de Exceções	90
8.15.1	Exceções Predefinidas	90
8.15.2	Exceções Definidas pelo Usuário	91
Coloca uma linha no buffer, e mostra na tela.	92
8.16	Subprogramas (Procedures e Functions)	92
8.16.1	Parâmetros	93
8.16.2	Procedures	93
8.16.3	Functions:	93
8.16.4	Executando subprogramas através do SQL* Plus:	93
8.16.5	Eliminando um subprograma:	93
8.16.6	Análise das dependências:	93
8.17	Packages	94
8.17.1	Especificação	94
8.17.2	Body	94
8.17.3	Execução de Estruturas Públicas de uma Package:	95
8.18	Triggers	95
8.18.1	Criação de triggers	95
8.18.2	Triggers possíveis para uma tabela:	95
9	Projeto físico de Banco de Dados:	97
9.1	Criação de Tabelas no Banco de Dados:	101
9.2	Criação de Views :	101
9.3	Criação de Stored Procedures :	102
9.4	Criação de Functions :	102
9.5	Criação de triggers :	103
10	Privilégios.	104
11	DATA WAREHOUSE	106
12	Exercícios	109
12.1	Modelo Conceirual e Lógico	109
12.2	SQL	117
12.3	Banco de Dados Distribuído	121
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Evolução dos Sistemas de Informação.
Nos anos 70 , o programa era o foco principal dos sistemas de informação. Dados e apresentação de telas para usuários, ficavam em segundo plano.
Dependência dos programas com relação aos dados armazenados.
O SGBD (Sistema Gerenciador de Banco de Dados) é uma camada lógica entre os programas e os dados, tornando assim os programas independentes dos dados.
Programas ( Programas + Arquivos ( Programas + SGBD + Banco de Dados
Banco de Dados ( Coleção de dados.
Características do SGBD Relacional (também conhecidos como SGBDR).
Linguagem SQL.
Backup/Recovery.
Segurança.
Integridade.
Controle de concorrência de transações.
Desempenho.
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Introdução
Modelo Conceitual de Dados (MCD)
Define-se como Modelo Conceitual aquele em que os objetos, suas características e relacionamentos têm a representação fiel ao ambiente observado. Devemos representar os conceitos e características observados em um dado ambiente, voltando-nos simplesmente ao aspecto conceitual.
Nesse nível devem ser ignoradas quaisquer particularidades de implementação, bem como desconsiderada qualquer preocupação com qual será o modo de implementação futura, permanecerá imutável.
Modelo Lógico de Dados (MLD)
Define-se como aquele em que os objetos, suas características e relacionamentos têm a representação de acordo com as regras de implementação e limitantes impostos por algum tipo de tecnologia.
Esse modelo deve ser o modelo elaborado respeitando-se e implementando-se os conceitos tais como chave de acesso, controles de chaves duplicadas, itens de repetição (arrays), normalização, ponteiros, headers, integridade referencial, entre outros.
Modelo Físico de Dados (MFD)
É aquele em que a representação dos objetos é feita sob o foco do nível físico de implementação das ocorrências, ou instâncias das entidades e seus relacionamentos.
Cada diferente SGBD poderá definir um diferente modo de implementação física das características e recursos necessários para o armazenamento e manipulação das estruturas de dados.
No modelo físico podem ser incluídos dois níveis de representação. O primeiro deles diz respeito às ocorrências ou instâncias, seus relacionamentose disposição física dos elementos. Outro diz respeito à alocação de espaços físicos nos diversos níveis de agrupamento possíveis: tabelas (arquivos), blocos, linhas (registros) e colunas (campos).
Integração da Arquitetura de Três Níveis com a Abordagem E-R
Uma integração entre a abordagem de modelos conceitual, lógico e físico e a proposta do grupo ANSI-X3-SPARK é possível se forem estabelecidos os níveis de projeto.
Modelo Conceitual de Dados (MCD)
Antes de mais nada, o quê é uma tabela ?
Tabela ou Relação: Uma representação lógica da organização dos dados dentro do SGBDR. É uma tabela de valores, o seu nome e o nome das colunas, servem para auxiliar a interpretação do significado de seus valores.
Valor : É usado para representar 'alguma coisa'. É a menor partícula de dados do modelo relacional, eles são indivisíveis. 
Domínio : É um conjunto de valores atômicos, de mesmo tipo. São usados para preencher os valores de uma coluna.
 ex: Nome char(40) : restringe a coluna Nome a ter seus valores dentro do domínio de no máximo 40 caracteres ou seja um nome de 50 caracteres não é um nome válido para este domínio.
Linha ou Tupla : Representa uma linha da tabela, onde cada linha, representa uma coleção de valores.
 
MATRICULA
NOME
SALARIO
01
Zé
200,00
02
Maria
1000,00
03
João
800,00
04
Margarida
150,00
...
Conceitos de Chave:
Primary Key (PK) :Atributo ou conjunto de atributos de uma tabela que identificam univocamente uma linha. Toda Primary key deve ser minimal.
Foreign Key (FK) : Atributo ou conjunto de atributos de uma tabela que referencia a chave primária em outra tabela, ou no caso do auto relacionamento, na mesma tabela.
 Unique Key(UK) : Atributo de uma tabela que tem todas as qualificações para ser uma chave primária.
OBS. Muitos autores representa a chave primária de uma tabela com as colunas sublinhadas, e as chaves estrangeiras com uma linha acima das colunas.
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Ex: FUNCIONARIOS(MATRICULA , NOME , SALARIO , CPF , DEPTO) 
Ex:
FUNCIONARIOS
MATRICULA
NOME
SALARIO
CPF
DEPTO
01
Zé
200,00
12999666
01
02
Maria
1000,00
18765789
02
03
João
800,00
49555969
02
04
Margarida
150,00
89993393
01
...
DEPARTAMENTOS
DEPTO
DESCRICAO
01
Recursos Humanos
02
Diretoria
Modelo E-R
A Abordagem Entidade-Relacionamento
A técnica de diagramação é bastante simples e serve como meio de representação dos próprios conceitos por ela manipulados. Utiliza, basicamente, um retângulo para representar as entidades, um losango para representar os relacionamentos e balões para indicar e alocar os atributos.
Entidades
Identificação de Objetos (Entidades ou Classes)
Representação gráfica: 
A estratégia proposta por Shlaer & Mellor, define que deveremos procurar reconhecer objetos, ou elementos individualizados, através da observação de cinco grandes grupos de elementos:
As coisas tangíveis
As funções exercidas por elementos
Interações
Especificações
As classificações propostas têm como objetivo servir como um meio de discernimento para casos não facilmente enquadráveis ou mesmo para verificação e validação do processo de modelagem.
Coisas Tangíveis
O grupo de “Coisas Tangíveis” engloba todos os elementos que tenham existência concreta.
Funções
Definimos como todo o tipo de papel, atribuição, classificação, capacitação, ou outra característica qualquer que, para um dado elemento, especifique não sua existência mas sua atuação no ambiente em que está inserido.
Eventos ou Ocorrências
Alguns objetos, ou elementos individualizados, só conseguem ser percebidos, ou caracterizados, enquanto uma certa ação se desenrola. Em outras palavras, quando alguma ação, ou fato, acontece conseguimos definir características que os tornam materializáveis. Enquanto programado, durante sua execução ou após encerrado, esse elemento caracteriza-se como um evento ou ocorrência ao qual podemos fazer alguma referência.
Interações
Os chamados objetos-interação são resultantes da associação de objetos em função de um processo executado. Os objetos-interação passam a existir de maneira individualizada, além dos objetos que participam dessa interação.
Especificações
São elementos que definem características de outros objetos. Representam especificações que quando aplicadas ou seguidas darão origem a objetos.
A Dicionarização dos Objetos Modelados
Cada um dos elementos identificados e representados deverá, em um segundo instante, ser definido claramente para que, associando-se seu nome, sua representação e sua definição, sejamos capazes de ter o completo entendimento de conceito que estes procuram transmitir.
Regras Básicas para a Dicionarização de Objetos (Entidades/Classes)
Uma das principais tendências quando passamos a dicionarizar um objeto é nos referenciarmos a ele como um meio de armazenamento e não como o próprio objeto que ele representa.
Requisitos a serem atendidos na dicionarização
Para dicionarização de um objeto, ou entidade, deveremos ter em mente algo que satisfaça, senão todas, a grande parte das seguintes perguntas:
O que é o elemento?
O que faz o elemento?
Para que serve?
O que engloba essa categoria de elementos?
O que está excluído dessa categoria
Quando alguém passa a ser, ou deixa de ser, um elemento desse tipo?
Sua permanência nessa categoria é imutável?
Considerações sobre Entidades Fortes e Entidades Fracas
Essa caracterização se dá através da análise de existência de duas condições básicas:
Dependência de existência
Dependência de identificador
Dizemos que uma entidade é fraca se um desses dois tipos de dependência se verificar entre uma entidade A e uma entidade B.
Dependência de Existência
Se B depender de A para existir, teremos em B uma entidade fraca, enquanto que A, se não depender de ninguém para existir, será considerada, será considerada uma entidade forte.
Dependência de Identificador
Esse segundo critério de definição de entidades fortes e entidades fracas, tem sua importância reconhecida sob o ponto de vista de projeto lógico, onde as chaves identificadoras, utilizadas como diferenciadores entre instâncias dos elementos, ou como método de endereçamento de registros, passando a ter papel vital durante o processo de projeto de estruturas de dados.
Atributos
O Papel dos Atributos
Ao observarmos objetos em um ambiente, estaremos, na verdade, reconhecendo tais elementos através da identificação de suas características próprias. Essas características, inerentes a cada um desses objetos, serão, em princípio, comuns a todos os objetos, ou elementos individualizados, pertencentes a um mesmo conjunto.
Classificação dos Atributos quanto a sua finalidade
Após termos identificado os atributos de cada um dos objetos, podemos, sob o ponto de vista de classificação quanto a sua finalidade, enquadra-los em três grandes grupos:
Atributos Descritivos
Todo e qualquer atributo que seja capaz de demonstrar, ou representar, características formadoras, ou pertencentes, a um objeto poderá vir a ser enquadrado como descritivo.
Atributos Nominativos
Engloba todos aqueles atributos que, além de cumprirem a função de descritivos, também servem como definidores de nomes ou rótulos de identificação aos objetos aos quais pertencem. Qualquer atributo que possa identificar um objeto, é chamado de Atributo Nominativo.
Atributos Referenciais
Os Atributos classificados como Referenciais são aqueles que não pertencem ao objeto onde estão alocados, mas fazem algum tipo de citação, ou ligação, desse objeto com um outro objeto.
Dicionarização dos Atributos
A Dicionarização dos Atributos identificados nos objetos por nós observados é, complementarmente à dicionarização dos próprios objetos e entidades, o únicomodo efetivo de caracterização do universo observado.
A Dicionarização deve procurar trazer ao conhecimento público toda e qualquer informação que seja de valia para o processo de compreensão e unificação de conceitos.
Relacionamentos
Identificação dos Relacionamentos
Através do mapeamento dos relacionamentos estaremos sendo capazes de demonstrar como um objeto se comporta em relação aos demais, qual seu grau de dependência de outros objetos, qual a associação de dados existentes entre eles, entre outros fatores. Devemos estar atentos para que o mapeamento desses relacionamentos possa agregar todas as características semânticas existentes em um certo tipo de associação.
Se um Relacionamento mapeado espelha a realidade, ele poderá envolver quaisquer tipos ou instâncias de objetos.
Dois tipos básicos de Relacionamentos:
Relacionamentos entre instâncias de objetos de diferentes tipos – associa instâncias de um objeto de um tipo a outras de outro tipo.
Relacionamentos entre instâncias de um mesmo tipo de objeto – esse tipo de relacionamento caracteriza um caso especial onde no papel de objetos formadores, ou participantes, do relacionamento encontraremos o mesmo tipo de objeto. 
Denominação dos Relacionamentos
No processo de reconhecimento e identificação dos relacionamentos existentes entre os objetos devemos buscar uma denominação que represente o conceito observado. Essa denominação será, do ponto de vista semântico e conceitual, extremamente importante para a correta construção do modelo.
Caracterização dos Relacionamentos
Um relacionamento demonstra uma associação entre objetos, de igual ou diferentes tipos. Esses Relacionamentos têm, todavia, características diversas que devem ser observadas e mapeadas.
A Caracterização dos Relacionamentos deverá ser feita baseada no atendimento de alguns requisitos:
Grau, ou Cardinalidade, do Relacionamento;
Número de elementos que participam do relacionamento;
Condição de participação dos elementos no relacionamento;
Condição de estabelecimento do relacionamento.
Grau de Cardinalidade do Relacionamento
Durante o processo de reconhecimento e entendimento de um relacionamento, estaremos sempre nos defrontando com regras de estabelecimento das associações entre os elementos, extraídas do próprio ambiente observado. Em muitos casos, uma regra que seja verdadeira em um ambiente X observado poderá não ser verdadeira em outro ambiente Y.
Processo para a Definição e Notação de um Relacionamento
Junto ao elemento que representa o relacionamento, estaremos representando o grau de associação, ou cardinalidade.
Possibilidades de Estabelecimento de Graus de relacionamento
Deveremos enquadrar os relacionamentos analisados em três grandes grupos, os quais, para fins de modelagem, cumprem a total finalidade de expressar a semântica de associação entre os elementos:
1:1 (Um para Um) – Um elemento do tipo A só se relaciona com um elemento do tipo B, e vive-versa;
1:N (Um para Muitos) – Apesar de um elemento do conjunto A poder se associar a N elementos do conjunto B, o contrário não é verdadeiro, cada elemento do conjunto B só poderá estar associado a um elemento do conjunto A; 
M:N (Muitos para Muitos) – Um elemento qualquer de um conjunto A pode se associar a nenhum, 1 ou vários elementos do conjunto B, e vice-versa.
Mudanças na Notação de Relacionamentos M:N
Algumas notações acabam por induzir o modelador para que, se o relacionamento for de grau 1:1 ou grau 1:N, seja utilizada uma representação e se o grau do relacionamento for M:N seja utilizada outra. Isso deve-se ao fato de essas notações estarem bastante orientadas aos modelos lógicos e não aos modelos conceituais.
Número de Elementos que participam do Relacionamento
Um Relacionamento pode se estabelecer entre dois ou mais elementos, e não somente, no máximo, dois elementos.
Em Relacionamentos Ternários, Quaternários ou de maiores graus podem estar mascarando um objeto não percebido, o qual concentra sobre si relacionamentos com os demais.
A estrutura necessária para a derivação de um relacionamento Ternário é a Agregação.
Presença dos Elementos no relacionamento
Outro tipo de conceito que deve ser manipulado quando se tratam os relacionamentos entre os objetos é a obrigatoriedade ou não da participação dos elementos nas associações passíveis de serem estabelecidas. Alguns elementos de um dado conjunto A podem não participar em nenhuma associação com elementos de um conjunto B. Do mesmo modo, qualquer um dos elementos do conjunto B pode não estabelecer associação com algum elemento do conjunto A.
Relacionamentos incondicionais
Nos Relacionamentos Incondicionais não será denotado nenhum tipo de opcionalidade quanto à participação de elementos nas associações. Nesse tipo de representação precisaremos de informações adicionais para reconhecer se o relacionamento sempre segue o grau descrito (1:1, 1:N, M:N), ou se, por omissão, existem regras de exceção não qualificadas.
Relacionamentos Condicionais
Nesse tipo de representação, estaremos, graficamente, demonstrando quando um ou outro elemento permite a ausência de associações.
Deveremos expandir o conceito de grau do relacionamento e pensar em dois tipos de grau: Mínimo e Máximo.
Grau Máximo é a determinação de relacionamentos como associações 1:1, 1:N e M:N. Ou seja, qual é o menor valor possível de participação dos elementos do conjunto A e B no relacionamento.
Quanto à Existência Simultânea de Relacionamentos
Essa característica leva-nos a uma situação na qual será preciso definir quando a existência de uma associação impacta ou impede a existência de outra.
Podemos caracterizar três tipos de associações entre objetos:
Relacionamentos Independentes – Agrupa todo e qualquer relacionamento que possa vir a ser estabelecido sem que haja necessidade de avaliação simultânea de outro relacionamento;
Relacionamentos Contingentes – Aqueles que, tendo dependência uns com os outros, impõem o estabelecimento simultâneo de associações entre os vários elementos envolvidos.
Relacionamentos Mutuamente Exclusivos – Se a associação de um elemento for estabelecida através de um dos relacionamentos, não poderá ser estabelecida pelos demais.
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Quanto à Presença de Atributos
Durante o processo de modelagem, iremos nos defrontar com situações nas quais deveremos manipular informações (dados) que pertençam à associação dos objetos do ambiente observado. Isso fará com que seja necessário expandir nosso entendimento sobre o mapeamento de atributos e de relacionamentos.
 Classificação dos Relacionamentos:
Com Atributos – tem um nome, um significado, um grau mínimo e máximo, pode ser independente, contingente, mutuamente exclusivo, e adicionalmente, possui dados a serem manuseados.
Sem Atributos – se estabelece entre elementos de dois, ou mais, conjuntos e para o qual não são identificadas informações a serem mantidas ou mapeadas.
Mudanças na Representação em Função de Relacionamentos com Atributos
 
Outro motivo que tem levado os modeladores a já no nível conceitual terem de criar estruturas do tipo ‘Entidade’ para espelhar relacionamentos é o fato de o relacionamento conter atributos a serem mapeados.
Dicionarização de Relacionamentos
Para que realmente seja entendido o papel de um relacionamento, muitas vezes será necessário agregar algum tipo de informação adicional sobre o relacionamento estabelecido entre as entidades. O conhecimento da cardinalidade, utilizando-se graus mínimos e máximos, e a utilização de nomes significativos podem ajudar mas, freqüentemente, não são suficientes para o completo entendimento dos modelos.
Elementos de Caracterização Semântica Adicionais
Qualquer modelo poderia ser construído com um mínimo suficiente de semântica baseado nos conceitos de entidades, atributos e relacionamentos. Com o passar do tempo, novas característicassemânticas passaram a demonstrar ser necessárias para o completo entendimento dos modelos.
Estrutura de Generalização e Especificação
O principal objetivo do processo de abstração e identificação dos objetos é reconhecer agrupamentos e distinções entre conjuntos de objetos identificados. Entretanto, nem sempre a separação de instâncias desses objetos, ou elementos, se dará por conjuntos estritamente distintos.
Especializações Mutuamente Exclusivas (Categorias)
A partir da observação e identificação dos elementos e subconjuntos existentes em um conjunto, sempre que um elemento do conjunto global, pertencer a um dos subconjuntos, não poderá pertencer simultaneamente, a outro.
Especialização Não-mutuamente Exclusivas (Papéis)
Caracterizar, especificamente, se um elemento pertence a uma especificação com ou sem exclusividade deverá ser o objetivo do processo de investigação das regras estabelecidas pelo ambiente.
Níveis de Especialização
Uma característica, que podemos encontrar, quanto à formação de subconjuntos especializados, é a da existência de diferentes níveis de agrupamento. Partindo de um conjunto global, poderemos estabelecer um primeiro nível de subconjuntos e, dentro desses, voltar a estabelecer novos subconjuntos.
Quando Utilizar a Estrutura de Generalização-Especialização
Como regras práticas para definir se uma especialização deve ou não ser explicitada no modelo, devemos avaliar os seguintes passos:
Regra 1: Existe algum atributo que seja aplicável a somente um subconjunto de elementos e não a todos? Se sim, então é desejável a criação da especialização.
Regra 2: Existe algum relacionamento que seja aplicável a somente um subconjuntos de elementos e não a todos? Se sim, então é desejável a criação da especialização.
Regra 3: Não estaremos ‘poluindo’ o modelo com a inserção de detalhes desnecessários? Não, não estaremos. Então é possível a criação da especialização.
Regra 4: A finalidade de nosso modelo é procurar incorporar o máximo de elementos gráficos para que a compreensão não dependa de análise de elementos complementares, tais como dicionário de dados, documentos, anexos? Sim, é. Então, é possível a criação da especialização.
Essas regras nos levam a ter duas situações distintas:
A especialização deverá ser explicitada;
A especialização pode ser explicitada.
Como Apresentar os Subgrupos Existentes
Uma habilidade está disponível para ser utilizado junto á estrutura de Generalização-Especialização: a definição dos critérios. A partir desse critério teremos, então , a formação dos subgrupos pela divisão dos elementos pertencentes ao conjunto global.
Utilizando a Estrutura de Gen-Espec em Auto-Relacionamentos
A utilização da estrutura de Generalização-Especialização pode ser um recurso bastante interessante para acrescentar semântica ao casos de auto-relacionamento. Um auto-relacionamento se dá quando diferentes instâncias de um mesmo tipo de objeto se relacionam entre si.
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Modelo Lógico de Dados (MLD)
Passos para a Derivação do Modelo Lógico
Vimos que a geração de um modelo lógico deveria ser antecedida pela obtenção de um modelo conceitual. A grande vantagem dessa proposta, é que a partir do modelo conceitual gerado, podemos aplicar regras predefinidas em função da tecnologia a ser empregada e , assim, obter os modelos necessários.
Podemos definir que o processo de obtenção de um modelo lógico a partir de um modelo conceitual segue os seguintes passos:
Obter o modelo conceitual;
Definir o tipo de implementação;
Aplicar as regras de derivação específicas;
Adaptar o modelo às necessidades.
Adaptações no Modelo Lógico Derivado
Visa a criar estruturas de implementação que atendam às reais expectativas das aplicações.
Conceitos Utilizados na Derivação de Modelos Relacionais
A visão básica estabelecida era de que registros de um arquivo assemelhavam-se a tuplas de uma relação. Uma relação, por sua vez, assemelhava-se a uma arquivo onde cada uma de suas tuplas, contendo elementos de domínios distintos, agregados de forma predefinida, podia ser entendida com um registro e seus campos.
Implementação do Modelo Relacional
Conceitos
Chave Candidata e Chave Primária – A Não-existência de elementos repetidos em uma tabela é uma necessidade básica a ser cumprida para o estabelecimento de um modelo relacional realmente aderente aos conceitos de ‘relação’, foi introduzido o conceito de Chave Identificadora da tabela.
Identificar domínios nos quais sabemos que a existência de valores instanciados não será repetida, podemos eleger esses domínios, ou colunas, como Candidatas a Chave.
Basta que exista mais de um domínio que apresente a característica de não repetir seus valores durante as instanciações para todas as linhas da tabela. Dentre essas várias colunas deveremos escolher uma e elege-la como Chave Identificadora ou Chave Primária.
Chave Estrangeira – Uma Chave Estrangeira recebe esse nome para denotar algumas características importantes:
Ela é uma chave, portanto, identifica de modo único uma tupla;
Ela não está em seu local original, mas sim em um local para onde foi migrada;
Ela tem um local de origem e lá possui suas características originais (é uma chave primária).
Uma Chave Estrangeira é uma chave primária de uma tabela que aparece repetida em outra.
Domínios de Atributos – Existe um conjunto de valores distintos que podem ser atribuídos a uma coluna. Entretanto, sabemos que pela diferente natureza de cada uma das colunas poderemos ter diferentes valores sendo válidos às instanciações.
Regras de Derivação
O processo de obtenção de um modelo relacional é baseado na execução de três atividades distintas:
Normalização das Estruturas de Dados;
A Derivação de Estruturas de Agregação e Generalização-Especialização;
A Derivação de Relacionamentos.
Normalização
Quando os pontos passam a estar claros, aí então passamos a efetivamente encarar o processo de normalização como uma alavanca para o processo de construção de banco de dados.
A Normalização não é um processo com finalidade restritiva mas sim com caráter organizativo.
A Normalização pode ocorrer em três instantes distintivos:
Durante o processo de concepção do modelo conceitual;
Durante a derivação do modelo lógico;
Após a derivação do modelo lógico.
Normalização durante o processo de concepção do Modelo Conceitual
O grau de normalização que ele pode apresentar dependerá de vários fatores como, por exemplo:
Abrangência do Modelo – Quanto mais abrangente for um modelo, mais chances, caso ele tenha sido adequadamente concebido, haverá de que ele tenha um baixo grau de normalização.
Facilidade de abstração e compreensão – O correto entendimento dos elementos presentes em um ambiente a ser modelado poderá nos levar mais facilmente à concepção de um modelo normalizado.
Conhecimento prévio do ambiente – O fato de que já temos conhecimento prévio do ambiente a ser modelado, e assim do próprio resultado a ser obtido, tanto no nível conceitual como no nível lógico, nos introduzirá a previamente enxergar o ambiente de modo normalizado.
Normalização durante a derivação do Modelo Lógico
Caso tenha concebido seu modelo conceitual e agora pretenda transforma-lo em um ambiente lógico para implementação em ambiente relacional, você deverá ter certeza de que ele respeita os preceitos da tecnologia relacional.
Normalização após o Processo de Derivação do Modelo Lógico
Caso você execute o processo de normalização em um dos outros dois instantes, acabará por criar tabelas cuja estrutura não está normalizada, o que resultará em deficiências e anomalias de projeto que, mais cedo ou mais tarde, terão de sofrer os ajustes necessários.
Benefícios da Normalização
Estabilidade do Modelo Lógico – Por estabilidade entendemos a capacidade de um modelo manter-se inalterado face a mudanças que venhama ser percebidas ou introduzidas no ambiente que tenha sido modelado.
Flexibilidade – Tanto de processos como de utilização de estruturas de dados. Capacidade de adaptação a demandas diferenciadas, a expansão e redução, a omissão ou presença, etc.
Integridade – As estruturas de dados obtidas pelo processo de modelagem necessitam de recursos para que os dados a serem nelas armazenados possam ter ‘qualidade’.
Economia – O aspecto economia, quando se aborda o tema normalização, tem sido visto, basicamente, sob o prisma da economia de espaço para armazenamento.
Fidelidade ao Ambiente Observado – Representação de um ambiente observado, através de um modelo, deve procurar retratar, independentemente do grau de abstração, as características observadas, assim como elas efetivamente são.
Primeira Forma Normal (1FN)
A definição para a primeira forma normal, assim como para as demais, é bastante formal e rigorosa. Não poderia e nem deveria ser diferente. Como esses processos agem sobre estruturas relacionais e foram definidas por pessoas ligadas ao ambiente matemático, herdaram predominantemente o formalismo presente nessas áreas. Isso é bom, por certo lado, pois torna inequívoca sua interpretação. Entretanto por outro lado, temos percebido que boa parte da dificuldade de entendimento, no que diz respeito a formas normais, advém, justamente de dificuldade em “traduzir o formalismo para termos do dia-a-dia”.
Definição da Primeira Forma Normal
Diz-se que um modelo está na primeira forma normal se:
Está integrado por tabela;
As linhas da tabela são unívocas;
As linhas não contêm itens repetitivos;
Os atributos são atômicos;
Os atributos não contêm valores nulos.
“... As linhas da tabela são unívocas”
Também quando mostramos os conceitos envolvidos no ambiente relacional, falamos sobre a obtenção de identificadores únicos para uma tabela visando assegurar a diferenciação entre duas linhas de uma tabela.
 “... As linhas não contêm itens repetitivos”
Grupos repetitivos são estruturas de dados artificiais (vetores) criadas para facilitar o manuseio de ocorrências repetitivas de elementos de dados.
“... Os atributos são atômicos”
Estruturas de agrupamento de itens de dados tornaram-se bastante comuns junto à linguagem tais como o COBOL.
“... Os atributos não contêm valores nulos”
A definição da 1FN impondo a não existência de valores nulos era historicamente, uma restrição bastante clara. Seguindo-se definição formal de uma relação não deveríamos, realmente, ter um domínio sem instanciação de valor.
Do ponto de vista prático atual, não há mais restrição quanto à existência de valores nulos em colunas de uma tabela para que ela esteja na primeira forma normal (1FN).
Processo para obtenção da Primeira Forma Normal (1FN)
Definir chaves candidatas e escolher a chave primária da tabela
Esse passo que em um primeiro instante parece trivial, pode nos levar a uma série de considerações de ordem prática. Em princípio, a escolha da chave da tabela deve ser feita observando-se os atributos existentes na tabela e escolhendo-se um ou mais deles para que concatenados possam servir como meio de diferenciação entre luma linha e outra (função básica da chave primária).
Transformar atributos compostos em atômicos
Esse passo é bastante simples e implica poucas decisões. Atributos compostos, que claramente 
tenham elementos distintos em sua estrutura, deverão ser separadas.
Em cada tabela eliminar grupos repetitivos gerando novas tabelas, uma para cada ocorrência de Item 
Repetitivo, mantendo os valores dos demais itens
 
A execução dessa atividade, isoladamente, poderá nos parecer bastante estranha. Ao olharmos a
Estrutura tabular que temos antes e depois dessa atividade, seremos levados a acreditar que tínhamos antes uma estrutura bem melhor do que depois de sua execução.
Segunda Forma Normal (2FN)
O intuito da segunda forma normal (2FN) é avançar, ainda mais na direção de uma estrutura de dados que não contenha anomalias. Poderão existir casos onde somente aplicando-se as regras da primeira forma normal já venhamos a obter uma estrutura acabada. O que isso significa? Que na verdade, nossa tabela já está normalizada, naturalmente, nas segunda e terceira formas normais. Para constatar isso, teremos de tentar aplicar regras da segunda e terceira formas normais da tabela. Se verificarmos que não existem as características indicadas pela segunda e terceira forma normais da tabela, então teremos comprovado sua normalização natural. Muitas vezes bastará que tenhamos aplicado as regras da segunda forma normal sobre uma tabela para que ela também já esteja normalizada na terceira forma normal.
Processo para obtenção da Segunda Forma Normal (2FN)
Definir as colunas que não participaram da chave primária da tabela;
Para cada uma das colunas identificadas, analisar se seu valor é determinado por parte ou pela totalidade da chave;
Para as colunas dependentes parcialmente da chave
Criar novas tabelas onde a chave primária será a coluna da chave original que determinou o valor da coluna;
Excluir da tabela original as colunas dependentes parcialmente da chave.
Terceira Forma Normal (3FN)
Visando a transformar a estrutura de dados obtidas até a segunda forma normal em uma estrutura isenta das anomalias constatadas, deveremos buscar a terceira forma normal.
Definição da Terceira Forma Normal
Uma tabela está na terceira forma normal se está na 2FN, e se nenhuma coluna não pertencente à chave fica determinada transitivamente por esta.
Processo para obtenção da Terceira Forma Normal (3FN)
Identificar as colunas que não participam da chave primária da tabela;
Para cada uma das colunas identificadas, analisar se seu valor é determinado por alguma outra coluna não pertencente à chave;
Para as colunas dependentes transitivamente da chave:
Criar novas tabelas onde a chave primária será a coluna que determinou o valor da coluna analisada. Agregar a essas tabelas as colunas dependentes transitivamente.
Excluir da tabela de origem as colunas dependentes transitivamente das chaves mantendo, porém, a coluna determinante da transitividade na tabela.
Derivação de Relacionamentos
O tratamento dos relacionamentos, estruturas de Generalização-Especialização e agregação também deverá ser feito durante o processo de derivação.
Relacionamento 1:1 sem Atributos
O caso mais elementar de relacionamento entre duas entidades é o de cardinalidade 1:1. Dentro desse tipo de relacionamento, por sua vez, o caso mais freqüente de ser encontrado é o de relacionamento 1:1 sem atributos.
Relacionamento 1:1 com Atributos
A existência de relacionamentos 1:1 com atributos não é algo muito comum. Poderíamos até dizer que é, realmente, um rigor extremo do projeto conceitual. Entretanto, como no nível conceitual eles poderão existir, apresentando 3 métodos para deriva-los.
Relacionamentos M:N com ou sem Atributos
Para a derivação dos relacionamentos M:N, independentemente da existência ou não de atributos nesse relacionamento, deveremos aplicar uma mesma estratégia. Essa estratégia será baseada no fato de que se um relacionamento M:N representa a interseção dos elementos de um conjunto A com um conjunto B, então deveremos representar fisicamente os possíveis pares formados pela agregação dos elementos de A e B.
Derivação de Estruturas de Generalização-Especificação 
O processo de derivação de uma estrutura de Generalização-Especificação não nos levará diretamente a um modelo lógico para a implementação. Ele na verdade, nos fornecerá um novo modelo conceitual simplificado onde a estrutura, antes existente, será substituída, simplesmente, por entidades e relacionamentos comuns. Estaremos substituindo a notação especialutilizada para representar essa estrutura por elementos comuns (entidade e relacionamentos) e, após isso, aplicando sobre eles as mesmas regras de derivação já vistas. A partir desse ponto teremos obtido os elementos lógicos resultantes da derivação.
Durante o processo de derivação, poderemos adotar quatro diferentes estratégias para tratar essas estruturas:
Criar uma tabela para a entidade generalizada e uma tabela para cada entidade especializada;
Criar somente uma tabela para a entidade generalizada e migrar todos os atributos e relacionamentos especializados para esta tabela;
Criar somente tabelas para as entidades especializadas e migrar todos os atributos e relacionamentos generalizados para cada uma dessas tabelas;
Utilizar as estratégias 3 e 4 de maneira combinada, migrando atributos e relacionamentos das entidades especializadas para entidade generalizada e/ou vice-versa.
Derivação de Agregações
A agregação foi um elemento introduzindo no modelo conceitual para representar de modo mais claro uma relação não-binária. O resultado obtido foi um elemento com características de entidade e de relacionamento simultaneamente. Para deriva-lo iremos tratar primeiramente seu aspecto ligado ao relacionamento e, depois, o aspecto ligado à entidade.
Restrições no Modelo Lógico
O assunto “restrição” será tratado sob três aspectos bastante distintos. São eles:
Restrições de Domínio;
Restrições de Integridade;
Restrições de Implementações;
Restrições de Domínio
A preocupação com restrições de domínios, para colunas de uma tabela, é um trabalho final executado durante a fase de definição dessas tabelas através da linguagem DDL de um SGBD específico.
Dentre as restrições de domínio que devemos tratar estão:
O tipo de dado da coluna;
O tipo de representação interna escolhida para o dado;
As características conceituais de presença ou não desse dado;
A especificação explícita de intervalos para domínios contínuos;
A especificação explícita de um conjunto de valores par domínios discretos;
A definição de alguns tipos especiais de dados.
Restrições de Integridade
O aspecto relativo à restrições de integridade não afetará diretamente a atribuição de valores isoladamente em uma linha de uma coluna. Normalmente estará envolvendo diferentes linhas da mesma tabela ou de tabelas diferentes. Em alguns casos terá a função de estabelecer (implementar) no modelo lógico algumas das restrições tecnológicas do modelo relacional e outras vezes, simplesmente, terá a função de manter a integridade (fidelidade,correteza, coesão, etc...) entre os dados armazenados no banco de dados.
Dentre as restrições de integridade que devemos tratar estão:
A definição de unicidade de valores em certas colunas das tabelas
A restrição de referência de uma chave estrangeira a um valor de chave primária inexistente;
A restrição de referência de uma chave estrangeira a uma coluna ou composição de colunas, de uma chave primária inexistente;
A referência de uma chave estrangeira a uma tabela inexistente;
A exclusão de ocorrências (tuplas) em modo cascata em estruturas tipo “ hierarquia” ;
A alteração de ocorrências (tuplas) em modo cascata em estruturas do tipo “ hierarquia” ;
A manutenção de sincronismo entre tabela e os índices da tabela.
Restrições de Implementação
O tratamento das restrições de implementação deverá ocorrer já durante a fase de derivação de modelo lógico. As decisões sobre quais estratégias utilizar durante o processo de derivação de relacionamentos e das estruturas de agregação e generalização-especialização dependerão das restrições de implementação impostas pelo SGBD que se esteja utilizando.
Dentre as restrições de implementação que possivelmente serão encontradas estão:
A existência de itens de repetição;
Implementação direta ou manuseio transparente de estruturas de generalização-especialização.
Objetos básicos de um SGBDR
Tabela. 
Índice.
View.
Stored Procedure.
Trigger.
Tabela ou Relação: Uma representação lógica da organização dos dados dentro do SGBDR. É uma tabela de valores, o seu nome e o nome das colunas, servem para auxiliar a interpretação do significado de seus valores.
Valor : É usado para representar 'alguma coisa'. É a menor partícula de dados do modelo relacional, eles são indivisíveis. 
Domínio : É um conjunto de valores atômicos, de mesmo tipo. São usados para preencher os valores de uma coluna.
 ex: Nome char(40) : restringe a coluna Nome a ter seus valores dentro do domínio de no máximo 40 caracteres ou seja um nome de 50 caracteres não é um nome válido para este domínio.
Linha ou Tupla : Representa uma linha da tabela, onde cada linha, representa uma coleção de valores.
 
MATRICULA
NOME
SALARIO
01
Zé
200,00
02
Maria
1000,00
03
João
800,00
04
Margarida
150,00
...
Conceitos de Chave:
Primary Key (PK) :Atributo ou conjunto de atributos de uma tabela que identificam univocamente uma linha. Toda Primary key deve ser minimal.
Foreign Key (FK) : Atributo ou conjunto de atributos de uma tabela que referencia a chave primária em outra tabela, ou no caso do auto relacionamento, na mesma tabela.
 Unique Key(UK) : Atributo de uma tabela que tem todas as qualificações para ser uma chave primária.
OBS. Muitos autores representa a chave primária de uma tabela com as colunas sublinhadas, e as chaves estrangeiras com uma linha acima das colunas.
Ex: FUNCIONARIOS(MATRICULA , NOME , SALARIO , CPF , DEPTO) 
Ex:
FUNCIONARIOS
MATRICULA
NOME
SALARIO
CPF
DEPTO
01
Zé
200,00
12999666
01
02
Maria
1000,00
18765789
02
03
João
800,00
49555969
02
04
Margarida
150,00
89993393
01
...
DEPARTAMENTOS
DEPTO
DESCRICAO
01
Recursos Humanos
02
Diretoria
Índices : É um conjunto de colunas da tabela, que são ordenadas visando uma maior performance nas consultas. 
OBS: O Banco de Dados Relacional permite a recuperação de um valor de qualquer coluna, independente da existência de índices para a coluna.
View : Restringe o acesso do usuário aos dados.
Ex: Pode-se restringir o acesso do usuário a coluna de SALARIO.
FUNCIONATIOS_V01
MATRICULA
NOME
CPF
DEPTO
01
Zé
12999666
01
02
Maria
18765789
02
03
João
49555969
02
04
Margarida
89993393
01
...
Stored Procedure : Um programa escrito em SQL que pode ser executado por uma aplicação, a diferença é que o processamento será executado no servidor.
Trigger: Um programa escrito em SQL que está obrigatoriamente associado a pelo menos um evento(insersão, alteração ou exclusão de linhas) em uma tabela, e será executado de acordo com este evento. O trigger é usado para implementar restrições de integridade.
�
Modelo de Entidades e Relacionamentos (ER).
Entidade 
Representa um objeto ou um conceito do mundo real.
Ex: Aluno , disciplina , curso , funcionário e etc...
Representação gráfica:
 
Atributo – Representa uma característica da entidade, uma informação sobre a entidade.
	Ex: No caso de uma entidade ‘aluno’, podemos citar como atributo a sua matrícula , nome , endereço e outros.
Tipos de Atributo:
Atributos Identificadores : Deve ser capaz de identificar univocamente uma instância da entidade.
 	Ex: Para a Faculdade, a matrícula do aluno é capaz de identificá-lo.
 Representação gráfica:
Atributos Simples : Apenas uma característica ou informação da entidade.
 Ex: O nome de um aluno é uma informação útil.
Representação gráfica:
 
Relacionamento 
 Representa um relacionamento entre duas entidades.
Ex: O histórico escolar relaciona as disciplinas cursadas com o aluno.
Representação gráfica:Cardinalidade
 Representa quantas vezes uma entidade pode se relacionar com a outra. 
OBS. Podemos indicar numericamente o mínimo e o máximo de vezes que uma entidade pode se relacionar com a outra.. 
Generalização / Especialização : 
É quando temos duas ou mais entidades com alguns atributos em comum e outros não. Na especialização os filhos devem ter o mesmo identificador do pai.
A especialização pode ser ({Total|Parcial},{Exclusiva,Superposição})
Total : Quando todos os elementos da entidade pai, deve obrigatoriamente existir em pelo menos uma entidade filha.
Parcial : Quando pode existir elementos na entidade pai e não existir nas entidades filhas.
Exclusiva : Quando um elemento de uma especialização não pode existir em outra entidade do mesmo nível.
Sobreposição : Quando um elemento de uma especialização pode existir em outra entidade do mesmo nível.
Entidade Fraca 
 O conceito de entidade fraca é quando uma entidade precisa do identificador de outra entidade para ajudar a se identificar.
Ex:
Importante : Uma entidade fraca TEM que se relacionar com a entidade forte no mínimo uma vez e no máximo uma vez
 
Agregação : 
É quando há a necessidade de ligar um relacionamento a outro relacionamento.
Ex:
ou
�
Regras de conversão do Modelo Conceitual (E-R) para o Modelo Lógico.
Nesta fase devemos identificar como tipo de colunas apenas os tipos genéricos, deixando para se preocupar com os tipos mais específico de dados no projeto físico, a não ser que o SGBD já tenha sido escolhido.
Ex: char(n),Int, Datetime , etc...
 
Entidade 
 Toda entidade vira tabela e seu(s) atributo(s) identificadores formará a chave primária (PK).
Aluno(Matricula, Nome, Endereco)
Aluno
Matricula
Nome
Eendereco
Entidade Fraca 
A entidade fraca vira tabela e carrega o atributo identificador da entidade forte. A chave primária(PK) é formada concatenando-se o atributo identificador da entidade forte com o seu atributo identificador.
Apartamento(Endereco, NumeroApartamento, QtdQuartos)
Apartamento
Endereco
NumeroApartamento
QtdQuartos
Relacionamentos
Cardinalidade 1:N : A tabela cujo a conectividade é N carregará o identificador da entidade onde a conectividade é 1 e formará uma chave estrangeira(FK).
Obs. Caso o relacionamento tenha um mínimo 1, basta definir a FK não permitindo valores nulos.
Cardinalidade 1:1 : A tabela que conter o menor número de linhas carregará o identificador da entidade onde conter o maior número de linhas e formará uma chave estrangeira(FK), nesta chave estrangeira deve ser criado um índice único(será visto mais tarde em Projeto Físico ).
Cardinalidade N:N : O relacionamento transforma-se em tabela, carregando os identificadores das entidades que ele relaciona. Esses identificadores concatenados, formarão a chave primária(PK), e cada um dos identificadores separadamente serão chaves estrangeiras(FKs) para suas entidades/tabelas de origem.
Obs. Caso o relacionamento seja com repetição, ele terá obrigatoriamente atributo identificador, neste caso, este atributo também fará parte da PK.
Especialização
Segue a regra para entidade, ou seja, vira tabela com as entidades filhas carregando a PK da entidade pai, sendo que a PK da entidade filha é uma FK para entidade pai.
OBS: No caso da especialização é preciso analisar caso a caso.
O caso mais genérico é transformar todas as entidades, pais e filhas em tabelas.
Obs. No caso da especialização Total e Exclusiva pode-se colocar um campo a mais na entidade pai para saber em qual das filhas ela se encontra.
Porém a duas outras maneiras de se implementar:
No caso da especialização ser Total e Exclusiva e somente neste caso, poderemos transformar apenas as entidades filhas em tabelas.
A ultima opção é transformar tudo em apenas uma tabela, porém o caso mais recomendado é o da especialização Parcial com Superposição.
Agregação
No caso da Agregação, terá de um lado do relacionamento uma entidade, e do outro lado, outro relacionamento. Neste caso deveremos tratar o relacionamento da ponta, como se fosse uma entidade.
Algebra Relacional 
A álgebra relacional é um conjunto de operações de manipulação de tabela, e seu resultado é sempre uma tabela.
Podemos dizer que existem dois grupos de operações algébricas:
Operações tradicionais derivadas da teoria matemática dos conjuntos (união, interseção, diferença e produto cartesiano).
Operações relacionais especiais (restrição ou seleção, projeção, junção e divisão)
Operações tradicionais
A B
União
A U B = 
A ( B = 
A – B = 
A * B = 
Operações relacionais especiais:
Seleção : Seleciona todas as linhas de uma tabela que satisfaz alguma condição de seleção.
Ex. Conjunto de alunos onde nome = ‘Zé’ .
Projeção : Produz um resultado contendo um ou mais atributos da tabela, eliminando as linhas duplicadas.
Junção : Junta duas ou mais tabelas através de um campo em comum.(A junção é quase sempre feita igualando uma FK com uma PK).
Obs. A junção é o resultado de um produto cartesiano com uma seleção.
Divisão : Seguindo um ER onde temos Alunos , Historico e Disciplinas. Podemos dizer que Alunos / Disciplinas são todos os alunos que se relacionam por histórico com todas as disciplinas. Ou seja os alunos que já se formaram.
�
Linguagem SQL.
�
Introdução ao SQL
A linguagem SQL é subdividida em várias sub-linguagens.
Através do comando select é implementado todas as operações algébricas.
Sintaxe básica para o comando select.
select [distinct] campo1,campo2,campo3
from tabela1[, tabela2, tabela3...]
[where condição] 
onde:
distinct : Serve para eliminar as linhas redundantes
condição : Qualquer condição de seleção para restringir o resultado final.
Ex1.
select NOME 
from ALUNOS
where ID_CURSO = 2
Este comando simples utiliza a operação algébrica da seleção, reparem que é feito uma seleção para o nome dos alunos apenas com o ID_CURSO = 2. O resultado deste comando será o conjunto de todos os alunos que estão matriculados no curso 2.
Ex2.
select ALUNOS.NOME , CURSO.NOME
from ALUNOS , CURSOS
where ALUNOS.ID_CURSO = CURSOS.ID_CURSO
xe "Introdução ao SQL"
Comandos SQL realizam tarefas como:
pesquisar dados
inserir, alterar e apagar linhas em uma tabela
criar, modificar e apagar objetos do Banco de Dados
controlar acesso para Banco de Dados e objetos do Banco de Dados
garantir a consistência do banco de dados
SQL*Plusxe "SQL*Plus"
SQL*Plus é uma interface na qual os comandos SQL podem ser entendidos e executados. 
Comandos SQL*Plus são feitos no prompt do SQL>, eles não entram no buffer.
Comando
Descrição
SAVE arquivo
permite o corrente contexto do SQL buffer ser salvo em um arquivo
GET arquivo
chama texto previamente salvo
START arquivo
executa um comando previamente salvo em um arquivo. Comandos de arquivo são discutidos na Unidade 10
ED arquivo
usa editor padrão em ordem para edição do arquivo salvo.
SPOOL arquivo
escreve todos os comandos subsequentes de saída no arquivo nomeado. O arquivo SPOOL é estendido por .LIS (LST em algum sistemas)
SPO(OL) OFF/OUT
OFF fecha o arquivo SPOOL e OUT fecha o arquivo SPOOL e emite o arquivo para impressora.
DESC(RIBE) tabelamostra a estrutura de uma tabela.
HELP
invoca o interno sistema de ajuda ORACLE
$O/S comando
invoca um comando do sistema operacional.
HOST comando
mesma função acima
CONN(ECT) usuário/senha
Invoca outro usuário ORACLE
EXIT
sai SQL*Plus
PROMPT texto
mostra o texto quando executa o comando arquivo.
;
mostra o texto que está no buffer.
/
Executa o texto que está no buffer.
EXEC
Executa um simples comando SQL como por exemplo uma stored procedure.
�
PL/SQL
É uma linguagem de programação sofisticada que permite processar códigos diretamente no servidor, tornando o acesso rápido e eficiente. 
Procedimentos compatíveis:
declaração de variáveis.
tarefas (X := Y + Z)
controles condicionais (IF, THEN, ELSE, ELSIF, GOTO)
Loop (FOR, WHILE, EXIT, WHEN)
manuseio de exceções (exception)
Sintaxe de um bloco PL/SQL:
DECLARE
 Procedure
Área de declaração de variáveis
 Procedure
BEGIN
 Procedure
 SQL
 Procedure
 SQL
Comandos
END
Alguns Comandos SQL:
SELECT
Esse é o comando mais comum, usado para retirar dados de uma Tabela
INSERT
UPDATE
DELETE
São os comandos usados para o preenchimento de novas linhas, modificando linhas existentes e removendo linhas não desejadas das tabelas.
CREATE
ALTER
DROP
São usados dinamicamente para configurar, modificar e remover várias estruturas de dados como: tabelas, visões, índices. 
GRANT
REVOKE
Usados para dar ou remover privilégios e direitos de acesso de um usuário ou grupo de usuários ao Banco de Dados ORACLE e às estruturas dentro dele.
SELECT
SELECT * (asterisco seleciona todos os campos)
 FROM EMP(nome da tabela)
Exemplo 1:
SELECT SELECT EMPNO, ENAME,MGR
FROM EMP;
Resultado da pesquisa:
EMPNO
ENAME
MGR
7369
7499
7521
7566
7654
7698
7782
7788
7839
7844
7876
7900
7902
7934
SMITH
ALLEN
WARD
JONES
MARTIN
BLAKE
CLARK
SCOTT
KING
TURNER
ADAMS
JAMES
FORD
MILLER
7902
7698
7698
7839
7698
7839
7839
7566
7698
7788
7698
7566
7782
Exemplo 2: 
SELECT * FROM EMP;
EMPNO
ENAME
JOB
MGR
HIREDATE
MGR SAL
COMM
DEPTNO
7369
7499
7521
7566
7654
7698
7782
7788
7839
7844
7876
7900
7902
7934
SMITH
ALLEN
WARD
JONES
MARTIN
BLAKE
CLARK
SCOTT
KING
TURNER
ADAMS
JAMES
FORD
MILLER
CLERK
SALESMAN
SALESMAN
MANAGER
SALESMAN
MANAGER
MANAGER
ANALYST
PRESIDEN
SALESMAN
CLERK
CLERK
ANALYST
CLERK
7902
7698
7698
7839
7698
7839
7839
7566
7698
7788
7698
7566
7782
17/12/80
20/02/81
22/02/81
02/04/81
28/09/81
01/05/81
09/06/81
19/04/87
17/11/81
08/09/81
23/05/87
03/12/81
03/12/81
23/01/82
7902
7698
7698
7839
7698
7839
7839
7566
7698
7788
7698
7566
7782
 300
 500
 1400
 0
20
30
30
20
30
30
10
20
10
30
20
30
20
10
Expressões Aritméticas
Expressões Aritméticas podem conter nome de colunas, valores numéricos, constantes e operadores aritméticos:
Operadores
Descrições
+
Adição
-
Subtração
*
Multiplicação
/
Divisão
Exemplo:
SELECT	ENAME, SAL*12, COM
FROM		EMP;
ENAME
SAL*12
COMM
SMITH
ALLEN
WARD
JONES
MARTIN
BLAKE
CLARK
SCOTT
KING
TURNER
ADAMS
JAMES
FORD
MILLER
9600
 19200
 15000
 35700
 15000
 34200
 29400
 36000
 60000
 18000
 13200
 11400
 36000
 15600
 300
 500
 1400
 0
A prioridade é *,/, então +,-. No exemplo seguinte a multiplicação (250*12) é avaliada primeiro; então o valor do salário é adicionado no resultado da multiplicação (3000). 
Exemplo:
Select NOME, sal + 250 * 12
from emp;
ENAME
SAL+250*12
SMITH
ALLEN
WARD
JONES
MARTIN
BLAKE
CLARK
SCOTT
KING
TURNER
ADAMS
JAMES
FORD
MILLER
3800
4600
4250
5975
4250
5850
5450
6000
8000
4500
4100
3950
6000
4300
Parênteses podem ser usados para especificar a ordem na qual serão executados es operadores, se, por exemplo, a adição e requerida antes da multiplicação.
Exemplo:
Select NOME, (sal + 250) * 12
from emp;
ENAME
(sal + 250) * 12
SMITH
ALLEN
WARD
JONES
MARTIN
BLAKE
CLARK
SCOTT
KING
TURNER
ADAMS
JAMES
FORD
MILLER
12600
22200
18000
38700
18000
37200
32400
39000
63000
21000
16200
14400
39000
18600
Colunas Sinônimas
Quando mostramos o resultado de uma pesquisa, o SQL*Plus normalmente usa-se o nome das colunas selecionadas como cabeçalho. Você pode modificar o cabeçalho de uma coluna usando sinônimos(alias).
Exemplo:
SELECT SAL*12 GANHO_ANUAL, COMM
FROM EMP;
GANHO_ANUAL
COMM
 9600
 19200
 15000
 35700
 15000
 34200
 29400
 36000
 60000
 18000
 13200
 11400
 36000
 15600
 300
 500
 1400
 0
Operador de Concatenação
O Operador de Concatenação (||) permite que as colunas sejam juntadas com outras colunas, expressões aritméticas ou valores constantes para criar uma expressão alfanumérica. 
Para combinar COD e NOME e obter o sinônimo EMPREGADO, observe o exemplo abaixo:
Exemplo:
SELECT	EMPNO||ENAME EMPREGADO
FROM		EMP;
EMPREGADO
7369SMITH
7499ALLEN
7521WARD
7566JONES
7654MARTIN
7698BLAKE
7782CLARK
7788SCOTT
7839KING
7844TURNER
7876ADAMS
7900JAMES
7902FORD
7934MILLER
Literais
Literais são um ou mais caracteres, expressões ou números, incluídos na lista do SELECT.
Um literal na lista do SELECT terá uma saída para cada linha retornada. Literais de livre formatos de textos podem ser incluídos no resultado da pesquisa e são tratados como uma coluna na lista do SELECT.
Datas e caracteres alfanuméricos devem ser colocados entre aspas simples(‘); números não precisam de aspas simples.
As declarações seguintes contém literais selecionados com concatenação e colunas sinônimas.
Exemplo:
SELECT EMPNO||'-'||ENAME EMPREGADO, 'WORKS IN DEPARTMENT', DEPTNO
FROM		EMP;
EMPREGADO
'WORKS IN DEPARTMENT'
DEPTNO
7369-SMITH 
7499-ALLEN 
7521-WARD 
7566-JONES 
7654-MARTIN 
7698-BLAKE 
7782-CLARK 
7788-SCOTT 
7839-KING 
7844-TURNER 
7876-ADAMS 
7900-JAMES 
7902-FORD 
7934-MILLER
WORKS IN DEPARTMENT
WORKS IN DEPARTMENT
WORKS IN DEPARTMENT
WORKS IN DEPARTMENT
WORKS IN DEPARTMENT
WORKS IN DEPARTMENT
WORKS IN DEPARTMENT
WORKS IN DEPARTMENT
WORKS IN DEPARTMENT
WORKS IN DEPARTMENT
WORKS IN DEPARTMENT
WORKS IN DEPARTMENT
WORKS IN DEPARTMENT
WORKS IN DEPARTMENT
20
30
30
20
30
30
10
20
10
30
20
30
20
10
Manuseando Valores Nulos
Um valor nulo é um valor indisponível e desconhecido. O valor nulo não é zero. Zero é um número.
Se algum valor de uma coluna em uma expressão for nulo, o resultado será nulo. 
Exemplo:
SELECT ENAME, SAL*12+COMM GANHO_ANUAL
FROM EMP;
ENAME
GANHO_ANUAL
SMITH
ALLEN
WARD
JONES
MARTIN
BLAKE
CLARK
SCOTT
KING
TURNER
ADAMS
JAMES
FORD
MILLER
 19500
 15500
 16400
 18000
Na ordem para realizar o resultado para todos os empregados, é necessário converter os valores nulos para numéricos. Nós usamos a função NVL para converter valores nulos para não nulos.
NVL conta com dois argumentos:
1- umaexpressão
2- um valor que será retornado caso o valor do primeiro argumento for nulo.
Note que você pode usar a função NVL para converter qualquer tipo de valor nulo.
NVL(COLUNA_DATA_NULA,’30-OCT-74’)
NVL(COLUNA_NUMÉRICA_NULA,21)
NVL(COLUNA_ALFANUMÉRICA_NULA,’QUALQUER VALOR’)
Prevenindo a Seleção de Linhas Duplicadas – Cláusula Distinct
Para eliminar valores duplicados no resultado, incluímos o DISTINCT 
Exemplo sem a clausula distinct: 		Para eliminar os valores Duplicados:
SELECT DEPTNO				SELECT DISTINCT DEPTNO
FROM EMP;	 				FROM	 EMP;
DEPTNO					DEPTNO	
 20						 10		
 30						 20		
 30						 30
 20
 30
 30
 10
 20
 10
 30
 20
 30
 20
 10 
Várias colunas podem ser especificadas depois do DISTINCT 
Exemplo:
SELECT DISTINCT DEPTNO, JOB
FROM		EMP;
DEPTNO JOB
------- ---------
 10 	 CLERK
 10 	 MANAGER
 10 	 PRESIDENT
 20 	 ANALYST
 20 	 CLERK
 20 	 MANAGER
 30 	 CLERK
 30 	 MANAGER
 30 	 SALESMAN
A clausula ORDER BY
A clausula ORDER BY pode ser usada para ordenar as linhas. Se usado, o ORDER BY deve ser a última clausula da declaração SELECT.
Para ordenar pelo NOME, faça:
Exemplo:
SELECT	ENAME, JOB, SAL*12, DEPTNO
FROM		EMP
ORDER BY ENAME;
ENAME
JOB
SAL*12
DEPTNO
ADAMS 
ALLEN 
BLAKE 
CLARK 
FORD 
JAMES 
JONES 
KING 
MARTIN
MILLER
SCOTT 
SMITH 
TURNER
WARD
CLERK 
SALESMAN 
MANAGER 
MANAGER 
ANALYST 
CLERK 
MANAGER 
PRESIDENT 
SALESMAN 
CLERK 
ANALYST 
CLERK 
SALESMAN 
SALESMAN
13200 
 19200 
 34200 
 29400 
 36000 
 11400 
 35700 
 60000 
 15000 
 15600 
 36000 
 9600 
 18000 
 15000
20
 30
 30
 10
 20
 30
 20
 10
 30
 10
 20
 20
 30
 30
Ordenação descendente
Para inverter essa ordem, use o comando DESC(Decrescente) depois do nome das colunas da clausula ORDER BY.
Exemplo:
SELECT	ENAME, JOB, HIREDATE DATA DESC
FROM		EMP
ORDER BY	HIREDATE DESC;
ENAME
JOB
DATA
ADAMS 
SCOTT 
MILLER
JAMES 
FORD 
KING 
MARTIN
TURNER
CLARK 
BLAKE 
JONES 
WARD 
ALLEN 
SMITH
CLERK 
ANALYST 
CLERK 
CLERK 
ANALYST 
PRESIDENT
SALESMAN 
SALESMAN 
MANAGER 
MANAGER 
MANAGER 
SALESMAN 
SALESMAN 
CLERK
23/05/87
19/04/87
23/01/82
03/12/81
03/12/81
17/11/81
28/09/81
08/09/81
09/06/81
01/05/81
02/04/81
22/02/81
20/02/81
17/12/80
Ordenação por várias colunas.
É possível na clausula ORDER BY usar mais de uma coluna. O limite de colunas é o número de colunas da tabela. Se algumas ou todas são invertidas especifique DESC depois de alguma ou cada uma das colunas.
A clausula ORDER BY é usada na pesquisa. O comando não altera a ordem dos dados que estão armazenados no Banco de Dados ORACLE.
A Clausula WHERE
A clausula WHERE corresponde aos Operadores de Restrições da Álgebra Relacional.
Sintaxe:
SELECT	coluna(s)
FROM		tabela(s)
WHERE	certa condição a ser encontrada
A clausula WHERE pode comparar valores em uma coluna, valores literais, expressões aritméticas ou funções.
Operadores de comparação são usados na clausula WHERE e podem ser divididos em duas categorias: Lógicos e SQL.
Operadores Lógicos
Esses operadores testam as seguintes condições:
=
igual a
> 
maior que
>=
maior e igual a
<
menor que
<=
menor e igual a
Alfanuméricos e Datas na clausula WHERE devem estar entre aspas simples.
Para listar os nomes, números, emprego e departamentos de todos os escriturários(CLERK):
SELECT	ENAME, EMPNO, JOB, DEPTNO		
FROM		EMP					
WHERE	JOB = 'CLERK';			
ENAME
EMPNO
JOB
DEPTNO
SMITH 
ADAMS 
JAMES 
MILLER
7369
7876
7900
7934
CLERK 
CLERK 
CLERK 
CLERK
20
20
30
10
Para encontrar todos os nomes de departamentos com número	maior que 20, faça:
SELECT	DEPTNO, DNAME
FROM		DEPT
WHERE	DEPTNO > 20;
DEPTNO
DNAME
30
40
SALES
OPERATIONS
Comparando uma coluna com outra coluna na mesma linha:
Exemplo:
SELECT 	ENAME, SAL, COMM
FROM		EMP
WHERE	COMM > SAL;
ENAME SAL COMM
---------- --------- ---------
MARTIN 1250 1400
Operadores SQL
Existem quatro operadores SQL que operam com todos os tipos de dados:
BETWEEN ... AND ...
Entre dois valores (inclusive)
IN(Lista)
Compara uma lista de valores
LIKE
Compara um parâmetro alfanumérico
IS NULL
É um valor nulo
O Operador BETWEEN
Testa um faixa de valores inclusive.
Exemplo:
SELECT	ENAME, SAL
FROM		EMP
WHERE	SAL BETWEEN 1000 AND 2000;
ENAME
SAL
ALLEN 
WARD 
MARTIN 
TURNER 
ADAMS 
MILLER
1600
1250
1250
1500
1100
1300
O Operador IN 
Testa os valores especificados em uma lista. 
Para encontrar empregados que tenham um dos três números de MAT, faça:
SELECT	EMPNO, ENAME, SAL, MGR
FROM		EMP
WHERE	MGR IN (7902,7566,7788)
EMPNO
ENAME
SAL
MGR
7369
 7788
 7876
 7902
SMITH 
 SCOTT 
 ADAMS 
 FORD
800 
3000 
1100 
3000
7902
7566
7788
7566
Podemos usar o comando select dentro da cláusula in.
O Operador LIKE
Algumas vezes você precisa procurar valores que não conhece exatamente. Usando o operador LIKE é possível selecionar linhas combinando parâmetros alfanuméricos. Dois símbolos podem ser usados para construir uma linha de procura.
Símbolo:
%
Várias seqüência de zero ou mais caracteres
_
um número desejado de caracteres
Para listar todos os empregados os quais o nome começa com a letra S, faça:
SELECT	ENAME
FROM		EMP
WHERE	ENAME LIKE 'S%';
ENAME
----------
SMITH
SCOTT
Eles podem ser usados para encontrar um determinado número de caracteres.
Por exemplo para listar todos empregados que tenham exatamente quatro caracteres de tamanho do nome:
SELECT	ENAME
FROM		EMP
WHERE	ENAME LIKE '____';
ENAME
----------
WARD
KING
FORD
O % e o _ podem ser usados em várias combinações com literais alfanuméricos.
Operador IS NULL
Para encontrar unicamente todos os empregados que não tenham gerente, você testará um valor nulo:
SELECT	ENAME, MGR
FROM		EMP
WHERE	MGR IS NULL;
ENAME MGR
---------- -----
KING
Expressões Negativas
Os operadores seguintes são testes de negação:
<>
diferente (todos sistemas operacionais)
NOT BETWEEN
tudo que estiver fora da faixa
NOT IN
tudo que não esteja na lista
NOT LIKE
tudo que não contenha a linha de caracteres
IS NOT NULL
tudo que não for nulo
Para encontrar empregados que tenham o salário fora da faixa, faça:
SELECT	ENAME, SAL
FROM		EMP
WHERE	SAL NOT BETWEEN 1000 AND 2000;
ENAME
SAL
SMITH 
JONES 
BLAKE 
CLARK 
SCOTT 
KING 
JAMES 
FORD
800
 2975
 2850
 2450
 3000
 5000
 950
 3000
Para encontrar os empregados os quais o cargo não comece com a letra M, faça:
SELECT	ENAME, JOB
FROM		EMP
WHERE	JOB NOT LIKE 'M%';
ENAME 
 JOB
SMITH 
ALLEN 
WARD 
MARTIN 
SCOTT 
KING 
TURNER 
ADAMS 
JAMES 
FORD 
MILLER
CLERK
SALESMAN
SALESMAN
SALESMAN
ANALYST
PRESIDEN
SALESMAN
CLERK
CLERK
ANALYST
CLERK
Para encontrar todos os empregados que tenham um gerente, faça:
SELECT	ENAME, MGR
FROM		EMP
WHERE	MGR IS NOT NULL;
ENAME
MGR
SMITH 
ALLEN 
WARD 
JONES 
MARTINBLAKE 
CLARK 
SCOTT 
TURNER 
ADAMS 
JAMES 
FORD 
MILLER
7902
 7698
 7698
 7839
 7698
 7839
 7839
 7566
 7698
 7788
 7698
 7566
 7782
Nota:
Se um valor nulo é usado em uma comparação, então o operador de comparação deve ser IS ou IS NOT NULL. Se esses operadores não forem usados e valores nulos forem comparados, o resultado será sempre FALSO.
Por exemplo, COMM <> NULL será sempre FALSO. O resultado será falso porque um valor nulo não pode ser igual ou não igual a qualquer outro valor.
Pesquisando Dados com Múltiplas Condições
Os operadores AND e OR devem ser usados para fazer composições de expressões lógicas.
O predicado AND espera que ambas as condições sejam verdadeiras, enquanto que o predicado OR espera que uma das condições seja verdadeira.
Nos seguintes exemplos as condições são as mesmas, o predicado é diferente. Veja como o resultado é dramaticamente alterado.
Para encontrar todos os escriturários que ganhem entre 1000 e 2000, faça:
SELECT	EMPNO, ENAME, JOB, SAL
FROM		EMP
WHERE	SAL BETWEEN 1000 AND 2000
AND		JOB = 'CLERK';
COD ENAME JOB SAL
----- - --------- ---------- ----------
 7876 ADAMS CLERK 1,100.00
 7934 MILLER CLERK 1,300.00
Para encontrar todos os empregados que são escriturários ou todos que ganhem entre 1000 e 2000 faça:
SELECT	EMPNO, ENAME, JOB, SAL
FROM		EMP
WHERE	SAL BETWEEN 1000 AND 2000
OR		JOB = 'CLERK';
EMPNO
ENAME
JOB
SAL
7369
 7499
 7521
 7654
 7844
 7876
 7900
 7934
SMITH 
ALLEN 
WARD 
MARTIN 
TURNER 
ADAMS 
JAMES 
MILLER
CLERK 
SALESMAN
SALESMAN
SALESMAN
SALESMAN
CLERK 
CLERK 
CLERK
800
1600
1250
1250
1500
1100
 950
1300
Você pode combinar AND e OR na mesma expressão lógica. Quando AND e OR aparecerem na mesma clausula WHERE, o AND é realizado primeiro depois o OR. 
Se AND não interfere sobre o OR a seguinte declaração SQL retornará todos os gerentes com salário acima de 1500 e todos os vendedores:
SELECT EMPNO, ENAME, JOB, SAL, DEPTNO
FROM	 EMP
WHERE SAL > 1500
AND JOB = 'MANAGER'
OR JOB = 'SALESMAN';
EMPNO
ENAME
JOB
SAL
DEPTNO
7499
 7521
 7566
 7654
 7698
 7782
 7844
ALLEN 
WARD 
JONES 
MARTIN 
BLAKE 
CLARK 
TURNER
SALESMAN 
 SALESMAN 
 MANAGER 
 SALESMAN 
 MANAGER 
 MANAGER 
 SALESMAN
1600 
 1250 
 2975 
 1250 
 2850 
 2450 
 1500
30
30
20
30
30
10
30
Todos os operadores são organizados em uma hierarquia. Numa Expressão, as operações são feitas na ordem de sua precedência, do maior para o menor. Onde os operadores de igual precedentes são usados próximo a outro, eles são feitos da esquerda para direita.
1- Todos os comparativos e Operadores SQL tem igual precedente:
=, !=, <, >, <=, >=, BETWEEN ... AND ..., IN, LIKE, IS NULL.
2- NOT (para inverter o resultado das expressões lógicas: WHERE NOT (SAL>2000))
3- AND
4- OR
Sempre que você estiver em dúvida sobre qual dos dois operadores será feito primeiro quando a expressão é avaliada, use parênteses aumentar a legibilidade.
Suponha que você queira encontrar todos os gerentes, em vários departamentos, e todos os escriturários no departamento 10 unicamente: 
 
SELECT *
FROM EMP
WHERE JOB = 'MANAGER' 
OR (JOB = 'CLERK' AND DEPTNO = 10);
EMPNO
ENAME
JOB
MGR
HIREDATE
SAL
COMM
DEPTNO
7566
7698
7782
7934
JONES 
BLAKE 
CLARK 
MILLER
MANAGER
MANAGER
MANAGER
CLERK
7839
7839
7839
7782
02/04/81
01/05/81
09/06/81
23/01/82
2975 
2850 
2450 
1300
20
 30
 10
 10
O parênteses acima não é necessário, por que o AND é precedente ao OR, mas ele esclarece o significado da expressão.
Funções
As Funções são usadas para manipular dados. Elas aceitam um ou mais argumentos e retornam um valor. Um argumento é uma constante, refere-se à variável, expressão ou coluna. 
Sintaxe:
função_nome (agrumento1,argument2,...)
 Funções podem ser usadas para:
Cálculos sobre datas
modificar valores de itens individuais
manipular saída para grupos de linhas
alterar formatos de datas para mostrá-los
Existem diferentes tipos de funções:
ALFANUMÉRICAS
NUMÉRICAS
DATA
CONVERSÃO
FUNÇÕES QUE ACEITAM VÁRIOS TIPOS DE DADOS
GRUPO
Algumas funções operam unicamente sobre linhas simples; outras manipulam grupos de linhas.
Funções de Linha Única:
agem sobre cada linha retornada na pesquisa
retornam um resultado por linha
esperam um ou mais argumento do usuário
podem ser aninhadas
podem ser usadas com variáveis do usuário, colunas, expressões; podem ser usadas, por exemplo, nas cláusulas SELECT, WHERE, ORDER BY.
Funções Alfanuméricas
Funções Alfanuméricas aceitam dados alfanuméricos e podem retornar valores alfanuméricos ou numéricos.
A função seguinte influencia na construção de valores alfanuméricos.
LOWER
LOWER(col/value)
fornece valores alfanuméricos os quais estão em letra maiúscula ou minúscula e retornam em letra minúscula
Para mostrar o nome dos departamentos em letra minúscula e a constante CURSO_SQL, faça:
SELECT LOWER(DEPTNO), LOWER('CURSO_SQL')
FROM DEPT;
LOWER(DEPTNO)
LOWER('CURSO_SQL')
10 
20 
30 
40
curso_sql
curso_sql
curso_sql
curso_sql
UPPER
UPPER(col/value)
fornece caracteres alfanuméricos, os quais estão em letra maiúscula ou minúscula e retorna em letra maiúscula.
No exemplo seguinte, a função UPPER força o usuário entrar em letra maiúscula.
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE ENAME = UPPER('&NOME');
Enter value for NOME : smith
ENAME
----------
SMITH
INITCAP
INITCAP(col/value)
força a primeira letra da palavras ser em maiúscula e o resto minúscula
Exemplo:
SELECT INITCAP(DNAME), INITCAP(LOC)
FROM DEPT;
INITCAP(DNAME)
INITCAP(LOC)
Accounting 
Research 
Sales 
Operations
New York
Dallas
Chicago
Boston
 LPAD e RPAD
LPAD(col/value,n,’caracter’)
Preenche a coluna ou valor literal da esquerda para o total tamanho de n posições. Os principais espaços estão preenchidos com o ‘caracter’. Se o caracter for omitido o valor padrão é espaços.
SELECT LPAD(DNAME,20,'*'), LPAD(DNAME,20), LPAD(DEPTNO,20,'.')
FROM DEPT;
 LPAD(DNSMR,20,'*') 
LPAD(DNAME,20)
LPAD(DEPTNO,20,'.')
*************RESEACH
RESEACH
..................20
***************SALES
SALES
..................30
**********OPERATIONS
OPERATIONS
..................40
***********ACCOUTING
ACCOUNTING
..................10
RPAD(col/value,n,’caracter’)
preenche a coluna ou valor literal da direita para o total tamanho de n posições. Os espaços a direita são preenchidos com o ‘caracter’. Se o ‘caracter’ for omitido o preenchimento fica em branco.
Exemplo:
SELECT RPAD(DNAME,20,'*'), RPAD(DNAME,20), RPAD(DEPTNO,20,'.')
FROM DEPT;
 RPAD(DNAME,20,'*') 
RPAD(DNAME,20)
RPAD(DEPTNO,20,'.')
ACCOUTING***********
ACCOUNTING
10..................
RESEACH*************
RESEACH
20..................
SALES***************
SALES
30..................
OPERATIONS**********
OPERATIONS
40..................
A segunda coluna é alinhada para a direita com brancos por padrão.
SUBSTR
SUBSTR(col/value,pos,n)
Retorna uma linha de n caracteres da coluna ou valor literal, iniciando na posição número pos. Se n é omitido a linha é extraída da posição pos até o fim.
Exemplo:
SELECT SUBSTR('ORACLE',2,4), SUBSTR(DNAME,2), SUBSTR(DNAME,3,5)
FROM DEPT;
SUBSTR('ORACLE',2,4)
SUBSTR(DNAME,2)SUBSTR(DNAME,3,5)
RACL
RACL
RACL
RACL
CCOUNTING
ESEARCH 
ALES 
PERATIONS
COUNT
 SEARC
 LES
 ERATI
Note que os valores estão alinhados para a esquerda. Isso porque SQL*Plus sempre mostra dados alfanuméricos alinhados para a esquerda por default.
INSTR
INSTR(col/value,’caracter’)
encontra a primeira ocorrência do ‘caracter’.
INSTR(col/value,’caracter’,pos,n)
encontra a posição do caracter na coluna ou valor literal iniciando na posição que se encontra dentro de uma repetição desta variável ou literal.
SELECT DNAME, INSTR(DNAME,'A'), INSTR(DNAME,'ES'), INSTR(DNAME,'C',1,2)
FROM DEPT;
DNAME
INSTR(DNAME,'A')
INSTR(DNAME,'ES')
INSTR(DNAME,'C',1,2)
ACCOUNTING 
RESEARCH 
SALES 
OPERATIONS
1
5
2
5
0
2
4
0
3
0
0
0
LTRIM e RTRIM
Removem específicos caracteres de um linha.
LTRIM(col/value,’caractere(s)’)
Se o caracter não é especificado cortará os brancos da esquerda.
Exemplo:
SELECT DNAME, LTRIM(DNAME,'A'), LTRIM(DNAME,'AS'), LTRIM(DNAME,'ASOP')
FROM DEPT;
DNAME
LTRIM(DNAME,'A')
LTRIM(DNAME,'AS')
LTRIM(DNAME,'ASOP')
ACCOUNTING 
RESEARCH 
SALES 
OPERATIONS
CCOUNTING 
RESEARCH 
SALES 
OPERATIONS
CCOUNTING 
RESEARCH 
LES 
OPERATIONS
CCOUNTING
 RESEARCH
 LES
 ERATIONS
�
RTRIM(col/value,’caractere(s)’)
Se os caracteres não forem especificados serão removidos os brancos.
SELECT DNAME, RTRIM(DNAME,'G'), RTRIM(DNAME,'GHS'), RTRIM(DNAME,'N')
FROM DEPT;
DNAME
RTRM(DNAME,'G')
RTRIM(DNAME,'GHS')
RTRIM(DNAME,'N')
ACCOUNTING 
RESEARCH 
SALES 
OPERATIONS
ACCOUNTIN 
RESEARCH 
SALES 
OPERATIONS
ACCOUNTIN
RESEARC 
SALE 
OPERATION
ACCOUNTING
RESEARCH
SALES
OPERATIONS
SOUNDEX
SOUNDEX(col/value)
retorna uma linha de caracteres representando o som da palavra para uma coluna ou um valor literal. Esta função retorna a fonética representação de uma palavra.
SELECT ENAME, SOUNDEX(ENAME)
FROM EMP
WHERE SOUNDEX(ENAME) = SOUNDEX('FRED');
NOME SOUNDEX(NOME)
----------- --------------
FORD F630
LENGTH
LENGTH(col/value)
retorna o número de caracteres na coluna ou valor literal.
SELECT LENGTH(‘CURSO SQL’), LENGTH(DEPTNO), LENGTH(DNAME)
FROM DEPT;
LENGTH(‘CURSO SQL’)
LENGTH(DEPTNO)
LENGTH(DNAME)
9 
9 
9 
9
2
2
2
2
10
 8
 5
10
Note que a função INSTR, LENGTH retornam um valor numérico.
TRANSLATE e REPLACE
As funções TRANSLATE e REPLACE são usadas para substituir caracteres.
TRANSLATE(col/value,from,to)
Faz a substituição de um ou mais caracteres por outros.
Exemplo:
SELECT ENAME, TRANSLATE(ENAME,'C','P'), JOB, 
 TRANSLATE(JOB,'AR','IT')
FROM EMP
WHERE DEPTNO = 10;
ENAME
TRANSLATE(ENAME,'C','P'
JOB
TRANSLATE(JOB,'AR','IT')
CLARK 
KING 
MILLER
PLARK 
KING 
MILLER
MANAGER 
 PRESIDENT
 CLERK
MINIGET
 PTESIDENT
 CLETK
REPLACE(col/value,linha,linha_alterada)
Retorna o valor da coluna com toda a ocorrência da linha de alteração. Se a linha alterada for omitida todo a linha especificada será removida.
SELECT JOB, REPLACE(JOB,'SALESMAN','SALESPERSON')
FROM EMP;
JOB, REPLACE(JOB,'SALESMAN','SALESPERSON')
CLERK 
SALESMAN 
SALESMAN 
MANAGER 
SALESMAN 
MANAGER 
MANAGER 
ANALYST 
PRESIDENT
SALESMAN 
CLERK 
CLERK 
ANALYST 
CLERK 
CLERK
SALESPERSON
SALESPERSON
MANAGER
SALESPERSON
MANAGER
MANAGER
ANALYST
PRESIDENT
SALESPERSON
CLERK
CLERK
ANALYST
CLERK
A Função REPLACE é um complemento da função TRANSLATE que substitui caracteres um a um e o REPLACE substitui um linha por outra.
Aninhamento de Funções
Funções de linhas únicas podem ser aninhadas para várias finalidades. Se funções são aninhadas, elas são avaliadas de dentro para fora. 
Exemplo:
X(D(A(B(C(caracter))))) ordem lógica de execução “C,B,A,D e X.”
Funções Numéricas
As funções aceitam entrada de números e retornam valores numéricos.
ROUND
ROUND(col/value,n)
arredonda uma coluna, expressão ou valor para n casas decimais. Se n for negativo, os números para esquerda do decimal são arredondados.
SELECT	ROUND(45.923,1),
		ROUND(45.923),
		ROUND(45.323,1),
		ROUND(45.323,-1),
		ROUND(SAL/32,2)
FROM EMP
WHERE DEPTNO = 10;
ROUND(45.923,1)
ROUND(45.923)
ROUND(45.323,1)
ROUND(45.323,-1)
ROUND(SAL/32,2)
45.9
46
45.3
50
76.56
45.9
46
45.3
50
156.25
45.9
46
45.3
50
40.63
TRUNC
TRUNC(col/value.n)
trunca a coluna, expressão ou valor para n casas decimais. Se n é negativo os números para esquerda das casas decimais são truncados para zero.
SELECT	TRUNC(45.923,1),
		TRUNC(45.923),
		TRUNC(45.323,1),
		TRUNC(45.323,-1),
		TRUNC(SAL/32,2)
FROM EMP
WHERE DEPTNO = 10;
TRUNC(45.923,1)
TRUNC(45.923)
TRUNC(45.323,1)
TRUNC(45.323,-1)
TRUNC(SAL/32,2)
45.9
45
45.3
40
76.56
45.9
45
45.3
40
156.25
45.9
45
45.3
40
40.62
CEIL
CEIL(col/value)
Arredonda acima.
Exemplo:
SELECT CEIL(SAL), CEIL(99.9), CEIL(101.76), CEIL(-11.1)
FROM EMP
WHERE SAL BETWEEN 3000 AND 5000;
CEIL(SAL)
CEIL(99.9)
CEIL(101.76)
CEIL(-11.1)
3000
100
102
-11
5000
100
102
-11
3000
100
102
-11
FLOOR
FLOOR(col/value)
Arredonda para baixo.
SELECT FLOOR(SAL), FLOOR(99.9), FLOOR(101.76), FLOOR(-11.1)
FROM EMP
WHERE SAL BETWEEN 3000 AND 5000;
FLOOR(SAL)
FLOOR(99.9)
FLOOR(101.76)
FLOOR(-11.1)
3000
99
101
-12
5000
99
101
-12
5000
99
101
-12
POWER
POWER(col/value,n)
eleva uma coluna, expressão ou valor para uma potência; n pode ser negativo mas deve ser um número, se não um erro será retornado
SELECT SAL, POWER(SAL,2), POWER(SAL,3), POWER(50,5)
FROM EMP
WHERE DEPTNO = 10;
SAL
POWER(SAL,2)
POWER(SAL,3)
POWER(50,5)
2450 
 5000 
 1300
6002500
 25000000
 1690000
1,471E+10
1,250E+11
2,197E+09
312500000
312500000
312500000
SQRT
SQRT(col/value)
encontra a raiz quadrada da coluna ou valor. Se a coluna ou valor for menor que zero será retornado nulo.
SELECT SAL, SQRT(SAL), SQRT(40), SQRT(COMM)
FROM EMP
WHERE COMM > 0;
SAL
SQRT(SAL)
SQRT(40)
SQRT(COMM)
1600 
1250 
1250
40
35,355339
35,355339
6,3245553 
6,3245553 
6,3245553
17,320508
 22,36068
37,416574
SIGN
SIGM(col/value)
retorna -1 se a coluna, expressão ou valor for negativo ou zero e 1 se for positivo.
SELECT SAL-COMM, SIGN(SAL-COMM), COMM-SAL, SIGN(COMM-SAL)
FROM EMP
WHERE DEPTNO = 30;
SAL-COM
SIGN(SAL-COM)
COM-SAL
SIGN(SAL-COM)
1300
1
-1300
-1
750
1
-750
-1
-150
-1
150
1
1500
1
-1500
-1
Freqüentemente a função SIGN é usada para testar se um valor é menor, maior ou igual a um segundo valor. O seguinte exemplo apresenta todos os empregados os quais o salário é maior que sua comissão:
SELECT ENAME, SAL, COMM
FROM EMP
WHERE SIGN(SAL-COMM) = 1;
NOME
SAL
COM
ALLEN
1600
300
WARD
1250
500
TURNER
1500
0
ABS
ABS(col/value)
encontra o valor absoluto de um coluna, expressão ou valor.
SELECT SAL, COMM, COMM-SAL, ABS(COMM-SAL), ABS(-35)
FROM EMP
WHERE DEPTNO = 30;
SAL
COM
COM-SAL
ABS(COM-SAL)
ABS(-35)
1600 
1250 
1250 
2850 
1500 
 950
300
 500
1400
 
 0
-1300 
 -750 
 150 
 
 -1500 
1300 
 750 
 150 
 
 1500
35
 35
 35
 35
 35
 35
MOD
MOD(val1,val2)
encontra o resto da divisão val1por val2
SELECT SAL, COMM, MOD(SAL,COMM), MOD(100,40)
FROM EMP
WHERE DEPTNO = 30
ORDER BY COMM;
SAL
COM
MOD(SAL,COM)
MOD(100,40)
1500 
 1600 
 1250 
 1250 
 2850 
 950
0
 300
 500
 1400
 
1500 
 100 
 250 
1250
20
20
20
20
20
20
Funções de Data
 Funções de data operam sobre datas do ORACLE. Todas as funções de datas retornam valores de tipo data exceto MONTHS_BETWEEN o qual retorna um valor numérico.
Armazenamento de Datas no ORACLE
Século
Ano
Mês
Dia
Horas
Minutos
Segundos
O padrão de data mostrados nas pesquisas é DD-MON-YY.
Sysdate
Sysdate é uma coluna que retorna a data e horário corrente. Você pode usar o SYSDATE como uma outra coluna qualquer. Por exemplo, você pode mostrar data corrente selecionando o sysdate de uma tabela simulada chamada DUAL. A tabela DUAL é uma tabela do sistema e deve ser permitido acessá-la para todos os usuários. Ela contém uma coluna DUMMY e uma linha com o valor X. A tabela DUAL é usada quando você quer retornar apenas uma linha.
Para mostrar a data corrente:
SELECT SYSDATE FROM DUAL;
SYSDATE
--------
01/12/00
Você poderia facilmente selecionar o sysdate da tabela EMP, mas seriam retornados tantos sysdate quanto o número de linhas na tabela EMP.
Usando Operadores Aritméticos
Devido ao fato das datas serem armazenadas como número, é possível fazer cálculos com elas usando operadores aritméticos tal como adição e subtração. Você pode adicionar e subtrair números bem como data.
As operações que você pode realizar são:
data + número
Adicionando um número de dias em uma data, produzindo uma nova data
data – número
subtraindo um número de dias de uma data, produzindo uma nova data
data – data
subtraindo uma data de outra, produzindo um número de dias
data+número/24
adicionando um número de horas em uma data produzindo um nova data
Exemplo:
SELECT HIREDATE, HIREDATE +7, HIREDATE -7, SYSDATE - HIREDATE
FROM EMP
WHERE HIREDATE LIKE '%12%';
HIREDATE
HIREDATE +7
HIREDATE -7
SYSDATE- HIREDATE
17/12/80
03/12/81
03/12/81
24/12/80
10/12/81
10/12/81
10/12/80
26/11/81
26/11/81
7289,7189
6938,7189
6938,7189
MONTHS_BEETWEEN
MONTHS_BETWEEN(data1,data2)
encontra o número de meses entre data 1 e data2. O resultado pode ser positivo ou negativo. Se a data 1 for posterior a data2, então o resultado será positivo, se a data 1 for menor que a data 2 o resultado será negativo.
SELECT MONTHS_BETWEEN(SYSDATE,HIREDATE),
 MONTHS_BETWEEN('01-01-84','05-11-88')
FROM EMP
WHERE MONTHS_BETWEEN(SYSDATE, HIREDATE)> 59;
MONTHS_BETWEEN(SYSDATE,DATA)
MONTHS_BETWEEN('01-JAN-84','05-NOV-88')
239,50724
237,41047
237,34595
235,99111
 230,1524
 235
233,76531
163,44273
228,50724
230,79756
162,31369
227,95885
227,95885
226,31369
-58,12903
-58,12903
-58,12903
-58,12903
-58,12903
-58,12903
-58,12903
-58,12903
-58,12903
-58,12903
-58,12903
-58,12903
-58,12903
-58,12903
A parte não inteira do resultado representa uma parcela do mês.
ADD_MONTHS
ADD_MONTHS(data,n)
adiciona n números de meses na data; n deve ser inteiro e pode ser negativo.
SELECT HIREDATE, ADD_MONTHS(HIREDATE,3), ADD_MONTHS(HIREDATE,-3)
FROM EMP
WHERE DEPTNO = 20;
HIREDATE
ADD_MONTHS( HIREDATE,3)
ADD_MOSTHS(HIREDATE,-3)
17/12/80
02/04/81
19/04/87
23/05/87
03/12/81
17/03/81 
02/07/81 
19/07/87 
23/08/87 
03/03/82
17/09/80
02/01/81
19/01/87
23/02/87
03/09/81
NEXT_DAY
NEXT_DAY(data1,’caracter’)
data do próximo dia especificado da semana. Caracter deve ser um número representado um dia, ou o dia da semana descrito em inglês.
SELECT HIREDATE, TO_CHAR(HIREDATE,’DAY’), NEXT_DAY(HIREDATE,5)
FROM EMP
WHERE DEPTNO = 20;
HIREDATE
TO_CHAR(HIREDATE,’DAY’)
NEXT_DAY(HIREDATE,5)
17/12/80
02/04/81
19/04/87
23/05/87
03/12/81
QUARTA-FEIRA 
QUINTA-FEIRA 
DOMINGO 
SÁBADO 
QUINTA-FEIRA
18/12/80
09/04/81
23/04/87
28/05/87
10/12/81
LAST_DAY
LAST_DAY(data)
encontra a data do ultimo dia do mês da data especificada
SELECT SYSDATE, LAST_DAY(SYSDATE), HIREDATE,
 LAST_DAY(HIREDATE), LAST_DAY('15-02-88')
FROM EMP
WHERE DEPTNO = 20;
SYSDATE
LAST_DAY(SYSDATE)
HIREDATE
LAST_DAY(HIREDATE)
LAST_DAY(‘15-02-88’)
01/12/00
01/12/00
01/12/00
01/12/00
01/12/00
31/12/00
31/12/00
31/12/00
31/12/00
31/12/00
17/12/80
02/04/81
19/04/87
23/05/87
03/12/81
31/12/80
30/04/81
30/04/87
31/05/87
31/12/81
29/02/88
29/02/88
29/02/88
29/02/88
29/02/88
ROUND
A função ROUND pode ser aplicada para datas.
ROUND(data)
retorna a data com o horário em 12:00(meio-dia) Usamos isso quando comparamos datas que tenham diferentes horários.
ROUND(data,’MONTH’)
retorna o primeiro dia do mês da data, se a data estiver na primeira metade do mês; se não retorna o primeiro do mês seguinte.
ROUND(data,’YEAR’)
retorna o primeiro dia do ano da data se data estiver na primeira metade do ano; se não retorna o primeiro do ano seguinte.
SELECT SYSDATE, ROUND(SYSDATE,'MONTH'), ROUND(SYSDATE,'YEAR')
FROM DUAL;
SYSDATE
ROUND(SYSDATE,'MONTH')
ROUND(SYSDATE,'YEAR')
04-DEC-89
01-DEC-89
01-JAN-90
TRUNC
TRUNC(data,’caracter’)
encontra a data do primeiro dia do mês quando caracter = ‘MONTH’. Se o caracter = ‘YEAR’ ele encontra o primeiro dia do ano.
SELECT SYSDATE, TRUNC(SYSDATE,'MONTH'), TRUNC(SYSDATE,'YEAR')
FROM DUAL;
SYSDATE
TRUNC(SYSDATE,'MONTH')
TRUNC(SYSDATE,'YEAR')
04-DEC-89
01-DEC-89
01-JAN-89
TRUNC é usado se você quiser remover o horário do dia. O horário contido no dia é removido por default.
Funções de Conversão
SQL possui um número de funções para controlar os tipos de conversão de dados. Essas funções convertem um valor de um tipo de dado para outro.
TO_CHAR(número,data,’formato’)
converte números e datas para formatos alfanuméricos
TO_NUMBER(caracter)
converte alfanuméricos para numéricos.
TO_DATE(‘caracter’,’formato’)
converte um alfanumérico representando uma data, para um valor de data de acordo com o formato especificado. Se o formato é omitido o formato padrão é ‘DD-MON-YY’.
TO_CHAR
TO_CHAR(data,’máscara’)
Especifica que a data está sendo convertida para um novo formato na saída.
Para converter a data corrente do formato padrão (DD-MON-YY) para uma nova máscara:
SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'DAY, DD MONTH YYYY')
FROM DUAL;
TO_CHAR(SYSDATE,'DAY, DD MONTH YYYY')
---------------------------------------
SEXTA-FEIRA , 01 DEZEMBRO 2000
Note que:
A ‘máscara’ deve estar entre aspas simples e pode ser incluída em vários formatos. A coluna e ‘máscara’ devem ser separadas por uma vírgula.
DAY e MONTH na saída são espaçados automaticamente com brancos no tamanho de 9 caracteres
TO_CHAR pode também ser usado para extrair o horário de um único dia, e mostrá-lo no formato especificado.
SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'HH:MI:SS')
FROM DUAL;
TO_CHAR(SYSDATE,'HH:MI:SS')
---------------------------------------
08:16:24
A função TO_CHAR é também usada para converter um valor do tipo numérico para um valor do tipo alfanumérico.
Formatos Numéricos
Máscara
Significado
Exemplo
9
posição numérica (número de 9s determinam a largura mostrada)
999999
1234
0
mostra zeros
0999999
001234
$
mostra sinal de dólar
$999999
$1234
.
ponto decimal na posição especificada
999999.99
1234.00
,
vírgula na posição especificada
999,999
1,234
MI
sinal de menos à direita(valores negativos)
999999MI
1234-
PR
parênteses paranúmeros negativos
999999PR
<1234>
EEEE
notação científica(formato de conter quatro Es unicamente)
99.999EEEE
1.234E+03
V
multiplica pela décima potência 10n(n = número 9s depois da V
9999V99
123400
B
mostra valores zero em branco, não zero
B9999.99
1234.00
SELECT SAL, TO_CHAR(SAL,'$9,999')
FROM EMP;
SAL
TO_CHAR(SAL,'$9,999')
800
1600
1250
2975
1250
2850
2450
3000
5000
1500
1100
 950
3000
1300
$800
 $1,600
 $1,250
 $2,975
 $1,250
 $2,850
 $2,450
 $3,000
 $5,000
 $1,500
 $1,100
 $950
 $3,000
 $1,300
Os formatos das máscaras são opcionais. Se a ‘máscara’ é omitida, a data é convertida para um alfanumérico que é padrão DD-MON-YY. Se a ‘máscara’ não é especificada, o número é convertido para alfanumérico.
Formatos de Data
Máscara
Significado
SCC ou CC
Século, prefixo ‘S’ “BC”data com ‘-’
YYYY ou SYYYY
Ano, prefixo ‘S’ “BC” data com ‘-’
YYY ou YY ou Y
Último 3, 2 ou 1 digito(s) do ano
Y,YYY
Ano com vírgula nessa posição
SYEAR ou YEAR
Ano, soletrado na saída ‘S’ prefixo “BC” data com ‘-’
BC ou AD
BC/AD período
B.C. ou A.D.
BC/AD indicador com períodos
Q
Um quarto do Ano
MM
Mês
MONTH
nome do mês, espaçamento com brancos do tamanho de 9 caracteres
MON
nome do mês, 3 letras abreviadas
WW ou W
Semana do ano ou mês
DDD ou DD ou D
dia do ano, mês ou semana
DAY
nome do dia, espaçado com brancos com 9 caracteres de tamanho
DY
nome do dia, 3 letras abreviadas
J
data Juliana, o número de dias desde 31 dezembro 4713 antes de Cristo
AM ou PM
Indicador meridiano
A.M. ou P.M.
indicador meridiano com períodos
HH ou HH12
horas do dia (1-12)
HH24
horas do dia (0-23)
MI
minuto
SS
segundos
SSSSS
segundos passado meia-noite(0-86399)
/.,etc.
pontuação é reproduzida no resultado
“...”
cotas de linhas são representadas no resultado.
Os sufixos abaixo devem ser adicionados em frente dos códigos:
TH
Ex.:
SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'DAY, DDTH MONTH YYYY') FROM DUAL;
SEXTA-FEIRA , 01ST DEZEMBRO 2000
SP 
Ex.: 
SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'DAY, DDSP MONTH YYYY') FROM DUAL;
SEXTA-FEIRA , ONE DEZEMBRO 2000
SPTH ou thsp
Ex.:
SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'DAY, DDSPTH MONTH YYYY') FROM DUAL;
SEXTA-FEIRA , FIRST DEZEMBRO 2000
DAY
MONDAY
Day
Monday
Month
July
Ddth
14th
DdTh
14Th
TO_NUMBER
No seguinte exemplo a função TO_NUMBER é usada para transformar um número armazenado como um alfanumérico para um tipo numérico:
SELECT EMPNO, ENAME, JOB, SAL
FROM EMP
WHERE SAL > TO_NUMBER('1500');
EMPNO
ENAME
JOB
 SAL
7499
 7566
 7698
 7782
 7788
 7839
 7902
ALLEN 
 JONES 
 BLAKE 
 CLARK 
 SCOTT 
 KING 
 FORD
SALESMAN 
MANAGER 
MANAGER 
MANAGER 
ANALYST 
PRESIDENT
ANALYST
1600
2975
2850
2450
3000
5000
3000
TO_DATE
Para mostrar todos os empregados admitidos em 4 de junho de 1984 (não formato padrão), nós podemos usar a função TO_DATE:
SELECT EMPNO, ENAME, HIREDATE
FROM EMP
WHERE HIREDATE = TO_DATE ('September 8, 1981','Month dd, yyyy');
EMPNO ENAME HIREDATE
----- ---------- ---------
 7844 TURNER 08-SEP-81
O conteúdo é convertido para data e comparado com o valor de DATA.
Para entrar um linha na tabela EMP com a data não no formato padrão:
INSERT INTO EMP (EMPNO, DEPTNO,HIREDATE)
VALUES (7777,20,TO_DATE('19/08/90 00:00:00','DD/MM/YY HH:MI:SS'));
�
Funções que Aceitam Vários Tipos de Entrada de Dados
DECODE
DECODE é a mais potente função do SQL. Ele facilita pesquisas condicionais fazendo o trabalho de ‘ferramentas’ ou comandos ‘IF-THEN-ELSE’.
Sintaxe:
DECODE(col/expressão,
 procurado1,resultado1, procurado2,resultado2...,padrão)
Col/expressão é comparado com cada um dos valores procurados e retorna o resultado se a col/expressão é igual ao valor procurado. Se não for encontrado nenhum dos valores procurados, a função DECODE retorna o valor padrão. Se o valor padrão for omitido ele retornará um valor nulo.
O seguinte exemplo decodifica os cargos dos tipos MANAGER e CLERK unicamente. Os outros cargos serão padrão, alterados para UNDEFINED:
SELECT ENAME, JOB,
DECODE(JOB,'CLERK','WORKER',
 'MANAGER','BOSS')
FROM EMP;
ENAME
JOB
DECODE
SMITH 
ALLEN 
WARD 
JONES 
MARTIN 
BLAKE 
CLARK 
SCOTT 
KING 
TURNER 
ADAMS 
JAMES 
FORD 
MILLER
CLERK 
SALESMAN
SALESMAN
MANAGER 
SALESMAN
MANAGER 
MANAGER 
ANALYST
PRESIDENT
SALESMAN
CLERK 
CLERK 
ANALYST
CLERK
WORKER
 BOSS
 BOSS
 BOSS
 WORKER
 WORKER
 WORKER
Para mostrar a gratificação percentual dependendo do grau do salário:
SELECT GRADE,
DECODE(GRADE,'1','15%',
 '2','10%',
 '3','8%',
 '4’,’5%') BONUS FROM SALGRADE;
GRADE
BONUS FROM SALGRADE
1
2
3
4
5
15%
10%
8%
5%
Esse exemplo ilustra que com a função DECODE, o valor retornado é forçado a ter um tipo de dado no terceiro argumento.
NVL
NVL(col/valor,valor)
converte um valor nulo para um valor desejado. Tipo de dados devem combinar(col/valor e valor).
SELECT SAL*12+NVL(COMM,0), NVL(COMM,1000), SAL*12+NVL(COMM,1000)
FROM EMP
WHERE DEPTNO = 10;
SAL*12+NVL(COM,0)
NVL(COM,1000)
SAL*12+NVL(COM,1000)
29400 
60000 
15600
1000 
1000 
1000
30400
 61000
 16600
GREATEST
GREATEST(col/valor1,col/valor2,...)
retorna o maior da lista de valores. Todos os col/valores são convertidos para um valor antes da comparação.
SELECT SAL, COMM, GREATEST(1000,2000), GREATEST(SAL,COMM)
FROM EMP
WHERE DEPTNO = 30;
SAL
COMM
GREATEST(1000,2000)
GREATEST(SAL,COMM)
1600 
1250 
1250 
2850 
1500 
 950
300 
 500 
 1400 
 
 0
2000
2000
2000
2000
2000
2000
1600
1250
1400
1500
Na função GREATEST quando na lista de valores existe um valor nulo ele é considerado como o maior.
LEAST
LEAST(col/valor1,col/valor2,...)
retorna o menor valor de um lista de valores. Todos os valores são convertidos antes da comparação.
SELECT SAL, COMM, LEAST(1000,2000), LEAST(SAL,COMM)
FROM EMP
WHERE DEPTNO = 30;
SAL
COMM
LEAST(1000,2000)
LEAST(SAL,COMM)
1600 
1250 
1250 
2850 
1500 
 950
300
 500
1400
 
 0
1000 
1000 
1000 
1000
1000 
1000
300
 500
1250
 0
Na função LEAST quando na lista de valores existe um valor nulo ele é considerado como o menor.
VSIZE
VSIZE(col/valor)
retorna o número de bytes interno do ORACLE representando um col/valor.
 
SELECT DEPTNO, VSIZE(DEPTNO), VSIZE(HIREDATE), VSIZE(SAL), VSIZE(ENAME)
FROM EMP
WHERE DEPTNO = 10;
SETOR
VSIZE(SETOR)
VSIZE(DATA)
VSIZE(SAL)
VSIZE(NOME)
10
2
7
3
5
10
2
7
2
4
10
2
7
2
6
Funções de Grupo
Funções de grupo operam sobre conjuntos de linhas. Elas retornam resultados baseados sobre um grupo de linhas, antes que um resultado por linha tenha retornado como uma função de linha única. Como padrão todas as linhas de um tabela são trilhadas como um grupo. A clausula GROUP BY da declaração do SELECT é usada para agrupar as linhas em menores grupos.
As funções de grupos são listadas abaixo:
Função
Valor Retornado
AVG([DINSTINCT/ALL]n)
Valor médio de n, ignorando os valores nulos.
COUNT([DINSTINCT/ALL]expr*)
Contador
* conta todas as linhas selecionadas, incluindo duplicadas e linhas nulas
MAX([DISTINCT/ALL]expr)
valor máximo da expressão
MIN([DISTINCT/ALL]expr)valor mínimo da expressão
STDDEV([DISTINCT/ALL]n)
Desvio padrão de n, ignorando valores nulos.
SUM([DISTINCT/ALL]n)
Valor soma de n, ignorando valores nulos.
VARIANCE([DISTINCT/ALL],n)
variação de n, ignorando valores nulos.
Todas as funções acima operam sobre um número de linhas (por exemplo, uma tabela inteira) e são portanto funções de GRUPO.
DISTINCT faz uma função de grupo considerar valores não duplicados; ALL considera todos os valores.
Todas as funções de grupo exceto o COUNT(*) ignoram os valores nulos.
AVG
Para calcular a média salarial dos empregados, faça:
SELECT AVG(SAL)
FROM EMP;
AVG(SAL)
----------
2073,2143
Note que as linhas da tabela EMP são trilhadas num único grupo.
MIN
Uma função de grupo pode ser usada para subconjunto de linhas de uma tabela usando a clausula WHERE.
Para encontrar o mínimo salário ganho por um escriturário, faça:
SELECT MIN(SAL)
FROM EMP
WHERE JOB = 'CLERK';
MIN(SAL)
---------
 800
COUNT
Para encontrar o número de empregados do departamento 20, faça:
SELECT COUNT(*)
FROM EMP
WHERE DEPTNO = 20;
COUNT(*)
--------
 5
A cláusula GROUP BY
Pode ser usada para dividir as linhas de uma tabela em um grupo menor. Funções de grupo devem ser usadas para resumir informações por cada grupo.
Para calcular a média salarial de cada grupo de cargo, faça:
SELECT JOB, AVG(SAL)
FROM EMP
GROUP BY JOB;
JOB
 AVG(SAL)
ANALYST
3000
CLERK
1037.5
MANAGER
2758.33333
PRESIDENT 
SALESMAN
5000
1400
Grupos dentro de Grupos
Podemos então usar a clausula GROUP BY para prover resultados para grupos dentro de grupos.
Para mostrar a media salarial mensal faturado por cada cargo dentro de um departamento, faça:
SELECT DEPTNO, JOB, AVG(SAL) FROM EMP
GROUP BY DEPTNO, JOB;
DEPTNO
JOB
AVG(SAL)
10
10
10
20
20
20
30
30
30
CLERK 
MANAGER 
PRESIDENT
ANALYST 
CLERK 
MANAGER 
CLERK 
MANAGER 
SALESMAN
1300
 2450
 5000
 3000
 950
 2975
 950
 2850
 1400
Funções de Grupo e Resultados Individuais
A seguinte declaração SQL retorna o máximo salário para cada grupo:
SELECT MAX(SAL), JOB
FROM EMP
GROUP BY JOB;
MAX(SAL)
OCUP
3000
ANALYST
1300
CLERK
2975
MANAGER
5000
PRESIDENT
1600
SALESMAN
A clausula HAVING
Use a clausula HAVING se você quiser especificar qual grupo será mostrado.
Para mostrar a média salarial para todos os departamentos que tiverem mais de três empregados, faça:
SELECT DEPTNO, AVG(SAL)
FROM EMP
GROUP BY DEPTNO
HAVING COUNT(1) > 3;
DEPTNO
AVG(SAL)
20
2175
30
1566.6667
Para mostrar só os cargos, onde o máximo salário é maior ou igual a $3000, faça:
SELECT JOB, MAX(SAL)
FROM EMP
HAVING MAX(SAL)>=3000
GROUP BY JOB;
OCUP
MAX(SAL)
ANALYST
3000
PRESIDENT
5000
 
A clausula HAVING deve preceder uma clausula GROUP BY e é recomendado que seja colocada primeiro, pois é mais lógico. 
A clausula WHERE não pode ser usada para restringir itens de grupo.
A seguinte declaração da clausula WHERE é errada.
SELECT DEPTNO, AVG(SAL)
FROM EMP
WHERE AVG(SAL) > 2000
GROUP BY DEPTNO; 
ERROR at line 3: ORA-0934: set function is not allowed here
Você pode unicamente usar WHERE para restringir linhas individuais. Para restringir colunas de grupos usa-se a clausula HAVING:
SELECT DEPTNO, AVG(SAL)
FROM EMP
GROUP BY DEPTNO
HAVING AVG(SAL) > 2000;
SETOR
AVG(SAL)
10
2916.66667
20
2175
A Ordem das clausulas na declaração SELECT.
SELECT	coluna(s)
FROM	tabela(s)
WHERE	condição linha
GROUP BY	coluna(s)
HAVING	condição de grupo de linhas
ORDER BY	coluna(s);
Executando Pesquisas Padrões com Variáveis Substituíveis
Única Variável Substituível
Você pode usar variáveis substituíveis para representar valores, em tempo de execução. Uma variável pode ser uma idéia de como um valor pode ser armazenado temporariamente.
Uma variável é representada por um único "e" comercial(&), e o valor é atribuído na mesma.
A seguinte declaração apresenta ao usuário um número de departamento na execução:
SELECT	EMPNO, ENAME, SAL
FROM		EMP
WHERE	DEPTNO = &DEP_NR;
Enter value for DEP_NR : 10
EMPNO
ENAME
SAL
7782 
7839 
7934
CLARK 
KING 
MILLER
2450
5000
1300
O exemplo acima usa a condição WHERE SETOR = 10
Com o único "e" comercial o usuário é solicitado toda vez que o comando é executado porque a variável não é definida e consequentemente o valor digitado não é salvo.
Valores alfanuméricos ou datas, precisam ser incluídos entre aspas simples na entrada. Para evitar a entrada das aspas simples na execução, declara-se a variável entre aspas simples.
Na declaração seguinte, as variáveis estão incluídas entre aspas simples, só que as aspas simples não são requeridas na execução:
SELECT	ENAME, DEPTNO, SAL*12
FROM		EMP
WHERE	JOB = '&JOB';
Enter value for OCUP: MANAGER
ENAME
DEPTNO
SAL*12
JONES 
BLAKE 
CLARK
20
30
10
35700
34200
29400
O tamanho da variável é indefinido e o valor será pedido toda vez que for executada a declaração.
É ainda possível entrar com um nome de coluna de um tabela na execução.
No seguinte exemplo você entrará com um expressão aritmética:
SELECT DEPTNO, &ARITHMETIC_EXPRESSION
FROM EMP;
Enter value for arithmetic_expression: sal/12
DEPTNO
 &ARITHMETIC_EXPRESSION
20 
30 
30 
20 
30 
30 
10 
20 
10 
30 
20 
30 
20 
10
66,666667
133,33333
104,16667
247,91667
104,16667
 237,5
204,16667
 250
416,66667
 125
91,666667
79,166667
 250
108,33333
Duplo & para Variáveis substituíveis
Se uma variável é prefixada com um duplo "e" comercial(&&), o SQL*Plus preenche o valor da variável com o primeiro valor fornecido na execução da declaração SQL.
Exemplo:
SELECT ENAME, DEPTNO, JOB
FROM EMP
WHERE DEPTNO = &&SETOR_PLEASE;
Enter value for SETOR_please: 10
ENAME
DEPTNO
JOB
CLARK
10
MANAGER
KING
10
PRESIDENT
MILLER
10
CLERK
É perguntado uma vez e não mais.
O Comando DEFINE
Um valor pode ser atribuído para uma variável usando o comando DEF[INE] do SQL*Plus. O valor atribuído pode ser referenciado na declaração SELECT ou pelo nome de variável predefinido de um (&).
Sintaxe:
SQL>DEFINE var = valor
No exemplo seguinte, uma variável tem seu conteúdo definido como uma expressão aritmética que calcula a remuneração. Na subsequente declaração, a variável REM é referenciada para um número de vezes. A variável é então esvaziada usando UNDEF(INE):
DEFINE REM = "SAL*12+NVL(COMM,0)";
SELECT ENAME, JOB, &REM 
FROM EMP
ORDER BY &REM;
UNDEFINE REM
NOME
OCUP
 SAL*12+NVL(COM,0)
----------
----------
------------------
SMITH
CLERK
9600
JAMES
CLERK
11400
ADAMS
CLERK
13200
WARD
SALESMAN
15500
MILLER
CLERK
15600
MARTIN
SALESMAN
16400
TURNER
SALESMAN
18000
ALLEN
SALESMAN
19500
As Aspas duplas em volta da expressão são opcionais a menos que a expressão tenha espaços. 
O comando ACCEPT
O comando ACCEPT permite criar uma variável. O ACCEPT é geralmente usado num arquivo comando. Esta variável então pode ser referenciada na declaração do SQL. Existem benefícios em usar o ACCEPT para definir Variáveis Substituíveis.
Dados tipo Data podem ser checados.
A mensagem de entrada de dados pode ser mais explicativa
Valores da resposta podem ser escondidos
A sintaxe do comando é:
ACC(EPT)variable(NUMERICO/ALFANUMERICO)(PROMPT/NOPROMPT'texto') (HIDE)
Sintaxe
Descrição
NUMBER/CHAR
determina o tipo de variável. Se o valor entrado for inválido uma mensagem será mostrada.
PROMPT ‘texto’
mostra o texto se for especificado
NOPROMPT
faz o ACCEPT omitir uma linha aguardando a entrada
HIDE
esconde entrada para o usuário, por exemplo, no caso de senha.
Exemplos
SQL> ACCEPT SALARY NUMBER PROMPT 'Salary figure : '
Salary figure : 30000
SQL> ACCEPT PASSWORD CHAR PROMPT 'Password : ' HIDE
Password :
SQL> ACCEPT COM NUMBER NOPROMPT
500
SQL> DEFINE
DEFINE SALARY = 30000 (NUMBER)
DEFINE PASSWORD = "FREEBIES" (CHAR)
DEFINE COM = 500 (NUMER)
Como fazer variáveis permanecerem definidas? Até que você as redefina UNDEF(INE) ou até você sair do SQL*Plus.
 Duas outras maneiras para definir uma variável:
SQL> ACCEPT variável (tipo) (PROMPT 'texto') (HIDE)
SQL> COLUMN nome coluna NEW_VALUE variável
Recuperando valores da base de dados
Você pode atribuir resultados de querys para variáveis, porém tomando cuidado para que a query sempre retorne apenas uma linha.
Ex.:
SELECT NOTAFISCAL , DATA
INTO V_NOTAFISCAL , V_DATA
WHERE NUMERO_VENDA = 2334;
O comando acima atribui os valores dos campos NOTAFISCAL e DATA para as variáveis previamente definidas V_NOTAFISCAL e V_DATA respectivamente. 
�
Comandos de Manipulação de Dados (DML) 
Insert
Sintaxe:
INSERT INTO nome_tabela(campo1,campo2...)
 VALUES (valor1,valor2...);
Ex: 
INSERT INTO SALGRADE(GRADE,LOSAL,HISAL)
VALUES(6, 1500, 3000);
Sintaxe:
INSERT INTO nome_tabela(campo1,campo2...)
 SELECT campo1, campo2
 FROM nome_tabela2;
Ex: 
create table SALGRADE_TEMP (GRADE NUMBER, LOSAL NUMBER, HISAL NUMBER);
INSERT INTO SALGRADE_TEMP(GRADE,LOSAL,HISAL)
SELECT GRADE,LOSAL,HISAL
FROM SALGRADE;
Update
Sintaxe:
UPDATE nome_tabela 
SET campo1 = valor1 [,campo2 = valor2...]
[WHERE condição]
Ex:
 UPDATE SALGRADE_TEMP SET HISAL = ‘2000’ WHERE LOSAL < 2000;
Delete
Sintaxe:
DELETE FROM nome_tabela
[WHERE condição]
Ex: 
DELETE FROM SALGRADE_TEMP WHERE LOSAL < 1000;
Create Table.......As Select
Sintaxe:
CREATE TABLE nome_da_tabela
(nome_da_coluna [restrições] [,
 nome_da_coluna [restrições]] [, restrições])
AS SELECT.....
Ex.: 
CREATE TABLE SALGRADE_TTEMP
AS SELECT GRADE, LOSAL
FROM SALGRADE_TEMP;
Rename
Sintaxe:
RENAME nome_antigo_da_tabela TO nome_novo_da_tabela
Ex.: 
RENAME SALGRADE_TTEMP TO SALGRADE_T;
�
Seqüências
São estruturas criadas no banco de dados que retornam valores diferentes a cada acesso. Por default este valor cresce seqüencialmente.
Sintaxe:
CREATE SEQUENCE nome_da_sequencia
[STAR WITH valor_inicial] (default1) 
[INCREMENT BY incremento] (default1)
[MAXVALUE valor_maximo_da_sequencia/NOMAXVALUE]
[MINIVALUE valor_minimo_da_sequencia/NOMINVALUE]
[CYCLE/NOCYCLE] (se for cíclica, quando atingir o máximo volta ao início)
Ex.:
CREATE SEQUENCE SEQ
START WITH 6;
Para pegar o valor corrente da seqüência, utiliza-se o valor CURRVAL e para pegar o próximo valor, utiliza-se NEXTVAL. Somente se inicia uma seqüência com o primeiro NEXTVAL referente a ela.
Sintaxe:
SELECT nome_da_sequencia.CURRVAL from Dual;
SELECT nome_da_sequencia.NEXTVAL from Dual;
Ex.: 
SELECT SEQ.NEXTVAL from Dual;
6
SELECT SEQ.CURRVAL from Dual;
6
SELECT SEQ.NEXTVAL from Dual;
7
Alterando uma seqüência
Sintaxe:
ALTER SEQUENCE nome_da_sequencia
Opção
Ex.:
ALTER SEQUENCE SEQ
INCREMENT BY 2;
Eliminando uma seqüência
Sintaxe:
DROP SEQUENCE nome_da_sequencia
Ex.:
DROP SEQUENCE SEQ;
Índices
São estruturas que permitem a recuperação rápida de dados. 
Sintaxe:
CREATE [UNIQUE] INDEX nome_do_indice ON nome_da_tabela
(nome_da_coluna ASC/DESC[,nome_da_coluna ASC/DESC]...]}
Ex.:
CREATE INDEX FONE ON CLIENTE
(nr_fone);
Os índices não podem ser alterados. É necessário excluí-los e cria-los novamente. Para excluir um índice utiliza-se o comando DROP INDEX.
Recuperando informações sobre Índices:
Algumas informações sobre os índices(INDEX_NAME, TABLE_OWNER, TABEL_NAME) são armazenadas numa tabela de controle chamada USER_INDEXES e podem ser recuperados a partir do seguinte comando:
Sintaxe:
SELECT * FROM USER_INDEXES
WHERE TABLE_NAME = ‘nome_da_tabela’; 
O nome da tabela além de estar entre aspas simples deve ser digitado em letras maiúsculas.
Também podem ser recuperadas informações sobre colunas(INDEX_NAME, TABLE_NAME, COLUMN_NAME, COLUMN_POSITION, COLUMS_LENGTH). Estas informações ficam armazenadas na tabela de controle USER_IND_COLUMNS.
Controle de Concorrência
O uso da função lock mantém a consistência do banco de dados no caso de acesso simultâneo.
Tipos de Lock
Lock implícito – gerado internamente pelo banco.
Lock explícito – criado via comando SQL e pode ser gerado a partir dos comandos Lock table e Select for update.
Lock table – sobrepõe o lock implícito
Sintaxe:
LOCK TABLE [nome_da_tabela] IN
ROW SHARE / ROW EXCLUSIVE/
SHARE UPDATE / SHARE /
SHARE ROW EXCLUSIVE / EXCLUSIVE
MODE [NOWAIT]
Nome_da_tabela – indica qual tabela sofrerá o bloqueio.
ROW SHARE – nenhum outro usuário poderá bloquear exclusivamente a tabela.
ROW EXCLUSIVE – permite acesso simultâneo à tabela, bloqueando linhas individuais. 
SHARE UPDATE – Somente bloqueia linhas simples, permitindo a continuidade na consulta de dados.
SHARE – os outros usuários podem consultar os dados mas não podem alterá-los.
SHARE ROW EXCLUSIVE – nenhum outro usuário poderá bloquear a tabela. Diferentemente dos outros bloqueios tipo SHARE, somente um usuário por vez poderá fazer o COMMIT na tabela.
EXCLUSIVE – só o usuário gerador do bloqueio poderá fazer alterações.
NOWAIT – libera o processo, caso não for possível efetuar o bloqueio.
Ex.:
LOCK TABLE BLOQUEIO
In Exclusive Mode;
O LOCK termina com o fim da transação (COMMIT/ROLLBACK).
Select for Update
Bloqueia antecipadamente as linhas que serão alteradas ou excluídas até o fim da trasação.
Sintaxe:
SELECT...
FOR UPDATE OF nome_da_coluna1 [,nome_da_colunaN]
[NOWAIT]
Ex.:
SELECT COD, TIPO_BLOQ
FROM BLOQUEIO
WHERE COD = 1
FOR UPDATE OF COD;
O uso do Select for Update não é permitido caso o comando select tenha as cláusulas DISTINCT, GROUP BY, UNION, INTERSECT ou MINUS e funções de grupo(Count, AVG, Sum, Max, etc)
Declarações
Declarações de Variáveis
Variáveis são declaradas na seção de declaração de variáveis. Em geral a sintaxe para a declaração de variáveis é:
Sintaxe : 
Nome_variavel type [CONSTANT] [NOT NULL] [:=value]
Onde:
Nome_variável : é o nome da variável.
Type : é o tipo que a variável irá assumir.
CONSTANT : se utilizado, a variável precisa ser inicializada com um valor, e este valor não pode ser alterado ao longo do programa.
NOT NULL : significa que a variável não poderá assumir NULL ao longo do programa. Quando utilizada a variável deve ser inicializada com um valor.
Value : é um valor para inicializar a variável.
Ex:
DECLARE
 Const_Temp CONSTANT NUMBER(5) := 15 ;
	V_SEQ NUMBER(5) ;
 BEGIN
	......
 END;
Tipos de Dados PL/SQL
Existem basicamente duas categorias de tipos de dados PL/SQL, que são escalar, composto.
Escalar
Tipos escalares podem ser divididos em seis famílias: Number, character, date, raw, rowid, boolean.
NUMBER
Number - numérico com tamanho máximo de 38 caracteres. Na especificação de tipos de dados numéricos com casas decimais, primeiro é informado o número total de dígitos, que inclui as casas decimais, cujo número de dígitos estará separado do primeiro por uma virgula. 
Number (4) - no máximo 4 caracteresnuméricos. 
Number (12,2) - no máximo 12 números (10 inteiros e 2 decimais). 
Number (-3,8) - 0 inteiros e 8 decimais, em que somente as 3 últimas podem ter valor. 
Este tipo de variavel possui alguns subtipos derivados: 
Decimal - subtipo idêntico ao tipo Number. 
Dec, DoublePrecision, Integer, Int, Numeric, Real e Smalllnt - são subtipos do tipo Number que apresentam, como diferença deste, apenas diferentes faixas de valores permitidos. 
Float - permite armazenar valores de até 126 dígitos binários. 
PLS_Integer - armazena valores numéricos, positivos e negativos, entre -2147483647 e 2147483647. Este tipo de variável requer menor espaço de armazenamento do que uma variável do tipo Number e permite melhor desempenho em cálculos do que os tipos Binary-integer ou Number. 
Binary-Integer - armazena valores numéricos, positivos e negativos, entre -2147483647 e 2147483647. Este tipo de variável requer menor espaço de armazenamento do que uma variável do tipo Number e possui quatro subtipos derivados desta: 
Natural - pode armazenar valores entre 0 e 2147483647. 
NaturaIN - armazena valores entre 0 e 2147483647 e não pode receber valores nulos. 
Positive - pode armazenar valores entre 1 e 2147483647. 
PositiveN – armazena valores entre I e 2147483647 e não pode receber valores nulos. 
CHARACTER
Char - alfanumérico de tamanho fixo, máximo de 255 caracteres. 
Character - subtipo idêntico ao tipo Char. 
Varchar2 - alfanumérico de tamanho máximo de 2.000 caracteres. A principal diferença deste tipo para o tipo Char é que com o tipo Varchar2 o numero de caracteres que não for utilizado não ocupa espaço no banco de dados. 
Varchar e String - subtipos idênticos ao tipo Varchar2, mas são utilizados apenas para manter compatibilidade com versões diferentes ou anteriores do SQL. 
Long - alfanumérico com tamanho máximo de 2G. (O tamanho não pode ser informado.) Só pode existir um por tabela e não pode ser utilizado na cláusula WHERE de consultas.
DATE
Date - data e hora (formato-padrão: DD-MON-YY, 26-APR-74). 
ROWID
Rowid - utilizado para armazenar valores de Rowid, selecionados de linhas de tabelas. Este tipo normalmente é empregado quando se quer eliminar ou alterar um registro, o qual tenha sido previamente selecionado, visto que Rowid é uma forma rápida de acessar uma linha em uma tabela. Formato do Rowid: OOOOOOFFFBBBBBBSSS. Onde OOOOOO- identifica o objeto, FFF-identifica o Data File, BBBBBB- identifica o bloco dentro do Data file e o SSS identifica a linha dentro do bloco.
RAW
Raw - armazena valores hexadecimais com tamanho variável (máximo de 2K). Normalmente, este tipo de campo é utilizado para armazenamento de imagens. 
Long Raw - armazena valores hexadecimais com tamanho variável (máximo de 2G). Também utilizado para armazenamento de imagens. 
BOOLEAN
Boolean - permite armazenar os valores TRUE, FALSE ou NULL. No momento de utilizar este tipo de variáveis em atribuições, pode-se atribuir um dos valores permitidos explicitamente ou uma condição(>, <, =, <>, ...) cujo valor de veracidade será atribuído à variável.
Usando %TYPE
Na maioria dos casos os programas em PL/SQL irá manipular dados que estão armazenados em tabelas do Banco de Dados. Neste caso a variável deve ser declarada com o mesmo tipo do campo da tabela.
	Ex:
	DECLARE
		V_DEPTNO SCOTT.DEPT.DEPTNO%TYPE ;
		V_EMPNO SCOTT.EMP.EMPNO%TYPE ;
	BEGIN
 	...
No exemplo acima V_DEPTNO é declarada com o mesmo tipo do campo DEPTNO da tabela DEPT do schema SCOTT. V_EMPNO é declarada com o mesmo tipo do campo EMPNO da tabela EMP do schema SCOTT.
	
Tipos de Dados Composto(TABLES e RECORDS PL/SQL).
Ambas as composições são tipos definidos pelo usuário, para usálos, é necessário primeiro definir um tipo RECORD ou TABLE e depois declarar uma variável com o tipo que foi definido.
RECORDS
Sintaxe:
TYPE record_type IS RECORD (
		Campo1 type1 [NOT NULL] [:=exp1],
		Campo1 type2 [NOT NULL] [:=exp2],
		...
		Campo1 type3 [NOT NULL] [:=exp3])
Ex:
	DECLARE
		TYPE T_EMP IS RECORD (
			EMPNO NUMBER(4),
			ENAME VARCHAR2(10),
			JOB VARCHAR2(9));
		
		R_EMP T_EMP;
	BEGIN
	...
		R_EMP.EMPNO := 1;
	...
	END;
No exemplo acima T_EMP é declarado como um tipo RECORD com os campos EMPNO, ENAME,
JOB. Depois R_EMP é declarado como o tipo T_EMP.
		
TABLE
Tables são similares a vetores, porém é implementado de uma maneira diferente pelo Oracle.
Sintaxe
TYPE tabletype IS TABLE OF type INDEX BY BINARY_INTEGER
Onde:
TYPE : indica a declaração de um tipo definido pelo usuário.
Tabletype : é o nome do tipo que está sendo criado.
IS TABLE OF : significa que o tipo será do tipo TABLE.
Type : Indica que será um tipo TABLE deste tipo. Podendo ser um tipo RECORD.
INDEX BY BINARY_INTEGER : faz parte da sintaxe. Futuramente pode ser indexado por outros tipos, porém na versão atual apenas por BINARY_INTEGER.
Ex:
	DECLARE
		TYPE T_NAME IS TABLE OF SCOTT.EMP.ENAME%TYPE 
			INDEX BY BINARY_INTEGER;
		TYPE T_DATE IS TABLE OF DATE 
			INDEX BY BINARY_INTEGER;
		V_NAME T_NAME;
 	V_DATE T_DATE;
		BEGIN
			...
			V_NAME(1) := ‘JONNAS’;
			V_DATE(1) := SYSDATE;
			...
		END;
No exemplo acima são definido dois tipos T_NAME e T_DATE como sendo do tipo TABLE. As variáveis V_NAME e V_DATE são declaradas como T_NAME e T_DATE respectivamente. Ao longo do bloco V_NAME de índice 1 recebe ‘JONNAS’ e V_DATE de índice 1 recebe a data atual do sistema.
Atributos do tipo TABLE.
Atributo
Tipo Retornado
Descriçào
COUNT
NUMBER
Retorna o número de linhas na tabela
DELETE
N/A
Deleta uma linha na tabela
EXISTS
BOOLEAN
Retorna true se existe o índice na tabela
FIRST
BINARY_INTEGER
Retorna o índice da primeira linha da tabela
LAST
BINARY_INTEGER
Retorna o índice da última linha da tabela
NEXT
BINARY_INTEGER
Retorna o índice da próxima linha
PRIOR
BINARY_INTEGER
Retorna o índice da linha anterior
Usando %ROWTYPE
Assim como o %TYPE, o %ROWTYPE fará com que a variável assuma a mesma estrutura de uma linha da tabela, ou seja, a variávela será um tipo RECORD que terá todos os campos da tabela que aparece na declaração.
Ex:
	DECLARE
		R_DEPT SCOTT.DEPT%ROWTYPE ;
	BEGIN
 	...
	R_DEPT.DEPTNO := 1;
	...
	END;
	
No exemplo acima R_DEPT é declarada com o mesma estrutura da tabela DEPT do schema SCOTT. Logo abaixo, o campo DEPTNO do RECORD R_DEPT recebe o valor 1.
Subtype
Podem ser definidos pelo usuário e servem para colocar restrições opcionais aos tipos já existentes. Um subtipo deve ser antes baseado em um tipo já existente:
Sintaxe:
SUBTYPE nome_do_subtipo IS nome_do_tipo_base;
Ex.: 
DECLARE
--Baseado no Tipo escalar(Date) ou subtipo (Natural) padrão
Subtype EmpDate Is Date;
Subtype Contador Is Natural;
--Baseado no tipo varchar2 e restrição de tamanho máximo (50) AuxNome AuxNome	Varchar2(50); 
Subtype	Nome			Is Aux_nome%Type; 
--Subtipo predefinido 
Subtype	Character		Is Char; 
--Baseado em um tipo tabela 
Type		NameTab		Is TABLE OF Varchar2(10) 
INDEX BY BINARY INTEGER; 
Subtype	EnameTab		IS NameTab; 
--Baseado em um tipo registro 
Type		TpTime		Is RECORD 
(minuto		Integer, 
hora			Integer); 
Subtype	Momento		Is TpTime; 
--Baseado em uma coluna 
Subtype	TpCodigo		is Cliente.CdCliente%Type; 
--Baseado no registro de um cursor 
Cursor	Cur-Pais 		is Select * From Pais; 
Subtype	Rec-Pais		is Cur_Pais%Rowtype; 
--Utilizando subtipos criados 
NmClienteAux			Nome, 
ContAux				Contador; 
Begin 
 Null; 
End; 
Atribuindo Valores às Variáveis 
Pode-se utilizar o operador (:=), ou a partir de um comando SELECT atribuir valores com o uso da cláusula INTO. Neste caso o comando deve retornar apenasuma linha. 
Ex:
Select Qt_Produto, VI_Unitario 
Into Qtdd, Valor 
From Item_Nota_Fiscal
Where nr_nota = 1; 
Total := Qtdd * Valor; 
Existe := (Conta < 1200); 
Escopo de Variáveis 
Quando uma variável é definida dentro de um bloco, ela não é reconhecida fora do bloco, ou seja, ela é local para este bloco e global para os sub-blocos. Como um bloco somente pode incluir variáveis locais e globais, blocos isolados não poderão referenciar variáveis declaradas em outros blocos. 
Se uma variável global for declarada em um sub-bloco, a declaração local prevalecerá, 
Ex.:
Declare
Nm Produto Produto.Nm_Produto%Type; 
VI_Custo Number; 
Begin
--Estão disponíveis VI_Custo de tipo number e Nm_Produto. 
Declare 
VI_Custo Varchar2; 
NVI_Custo Number; 
Begin 
--Estão disponíveis Vl_Custo de tipo varchar2, NVI Csto e Nm Produto. 
End; 
--Estão disponíveis VI-Custo de tipo number e Nm Produto.
End; 
Codificação de Comando SQL Dentro de PL/SQL 
Comandos como INSERT, DELETE, UPDATE e SELECT e as funções (manipulações de strings, numéricas, de datas e genéricas), podem ser utilizados dentro de blocos PL/SQL.
O comando SELECT receberá, obrigatoriamente, a cláusula INTO, pois o resultado do mesmo não poderá ser visualizado no momento de sua execução, e será armazenado em variáveis ou estruturas. 
O comando SELECT deve ser criado para que retorne somente uma linha selecionada. Caso nenhuma linha seja retornada ocorrerá um erro do tipo "no_data_found" e se mais de uma linha for retomada ocorrerá um erro do tipo "too_many_rows'. 
Ex.: 
Declare
	Nome			Cliente.Nm_Cliente%Type;
	Codigo		Cliente.Cd_Cliente%Type;	
Begin
	SELECT	Nm_cliente, Cd_Cliente
	INTO		Nome, Codigo
	FROM		Cliente
	WHERE	Cd_Cliente = &Cod;
End;
Tratamento de Transações 
Comandos de terminação das transações: 
CONNECT/DISCONNECT
Comandos DDL (que gere alterações no dicionário de dados
Encerramento explícito por meio dos comandos COMMIT/ ROLLBACK. 
Savepoints:
COMMIT - finaliza a transação efetivando as atualizações no banco, de forma que os demais usuários (sessões) consigam acessar essas alterações. 
ROLLBACK - finaliza a transação desfazendo todas as alterações feitas no banco durante a transação. 
ROLLBACK TO - desfaz as alterações realizadas no banco a partir da primeira instrução após o ponto especificado. Ou seja, permite desfazer apenas parte de uma transação. 0 ponto a partir do qual será desfeita a transação deve ter sido especificado com o comando SAVEPOINT. 
SAVEPOINT - permite a especificação de um ponto de processamento dentro de uma transação. 
Sintaxe
COMMIT:
ROLLBACK;
SAVEPOINT Nome_do_Ponto;
ROLLBACK TO Nome-do-Ponto; 
Ex.:
Declare 
 Nr_Nova_Nota Nota_Fiscal.Nr_Nota%Type; 
Begin 
-- insere dados nas tabelas Empresa e Filial
 Insert into Empresa (Cd_Empresa, Nm_Empresa) 
 Values (3, 'Empresa teste 3');
 Insert into Filial (Cd_Empresa, Cd_Filial, Nm_Filial) 
 Values (3, 1, 'Filial I - BC'); 
 SavepointLocal; 
-- insere dados nas tabelas Estado e município 
 Insert into Estado (Cd_Pais, Sg_EStado, Nm_Estado) 
 Values (1, 'SP', 'São Paulo'); 
 Insert into municipio (Cd_Pais, Sg_Estado, cd_Municipio, Nm_municipio) 
 Values (1, ‘SP’, 10, 'Sorocaba'); 
 Savepoint Pessoa; 
-- Insere dados na tabela Cliente 
 Insert into Cliente 
 (Cd_Cliente,Nm_Cliente,Ds-Endereco,Cd-Municipio,Sg_Estado,Nr_Cep, NR_DDD,Nr_Fone,le_Sexo,Ie_Fisica_juridica,Cd_Estado_Civil,Cd_Pais, Ie_Situacao) 
 Values (50,'Fulano da Silva','Estrada Geral de Ida e Vinda', 
 10, 'Sp', '890103301’, 047, 2312331, 'M', 'S',1, 1,'A'); 
 Savepoint Notas;
-- Insere dados nas tabelas Nota_Fiscal e Item_Nota_Fiscal 
 Select Nvl (Max (Nr_Nota) , 0) + 1 
 Into Nr_Nova_Nota 
 From Nota_Fiscal; 
 Insert into Nota_Fiscal 
 (Nr_Nota, Cd_Cliente, Dt_Emissao, le_Tipo_Nota) 
 Values 
 (Nr_Nova_Nota, 50, sysdate, ‘C’);
 Insert into Item_Nota_Fiscal 
 (Nr_Nota, Nr_ltem, Cd_Produto, Qt_Produto, VI_Unitario) 
 Values 
 (Nr_Nova_Nota, 1 , 1, 15, 3.25); 
 Rollback to Pessoa; 
 Commit; 
End,
Estruturas de Controle
IF – THEN – ELSE					
Sintaxe:						
IF expreção_booleana1 THEN
 Sequencia_de_comandos1;
[ELSIF expreção_booleana2 THEN
 Sequencia_de_comandos2;]
[ELSE
 Sequencia_de_comandos3;]
END IF;
Ex:							
IF V_SALARIO < 100 THEN				
 V_FUCIONARIO := ‘COITADO’;			
 V_PRIVILEGIOS := 0;				
ELSIF V_SALARIO = 100 THEN
 V_FUNCIONARIO := ‘ESTA MELHORANDO’;
 V_PRIVILEGIOS := 0;
ELSE
 V_PRIVILEGIO := 1;
END IF;
WHILE-LOOP
Sintaxe:
WHILE condição LOOP
 Sequencia_de_comandos1;
 END LOOP;
Ex.:
WHILE V_CONTADOR < 50 LOOP
V_CONTADOR := V_CONTADOR +1;
END LOOP ;
FOR-LOOP							
Sintaxe:								 
FOR variável_contador IN [REVERSE] valor_inicial..valor_final
LOOP
 Sequencia_de_comandos1;
END LOOP;
Ex:								
FOR V_CONTADOR IN 1..50 LOOP
 V_TESTE := V_CONTADOR;
END LOOP;
LOOP
Sintaxe
LOOP
 Relação de comandos
 IF Condição_de_saida then EXIT
END LOOP;
Cursores: 
Guarda resultados de uma seleção em memória, permitindo a manipulação deste resultado de uma maneira procedural;
deve ser declarado na área de declarações;
o nome não pode ser igual ao da tabela;
para dar um nome a uma coluna da seleção basta colocar o nome do alias logo após a definição da coluna.
Sintaxe:
CURSOR nome_do_cursor IS
SELECT ...
[FOR UPDATE OF colunas]
Em que Relação_de_parâmetros pode Ter o seguinte formato:
Nome_do_parâmetro tipo_de_dado {:= / DEFAULT} valor_inicial.
Obs.: O tamanho do parâmetro não pode ser declarado, somente seu tipo.
Ex.: 
CURSOR Preferencia IS
 SELECT DISTINCT I.Cd_Produto, NM_Produto Nome
 FROM Item_Nota_Fiscal I, Nota_Fiscal N, Produto P
 WHERE N.Cd_Cliente = cliente
 AND N.Nr_Nota = I.Nr_Nota
 AND I.Cd_Produto = P.Cd_Produto;
Comandos de Manipulação do cursor:
Open:
Cria numa área de memória conhecida como Private SQL Area, uma tabela com um ponteiro apontando para o primeiro registro. Parâmetros devem ser passados neste momento.
Sintaxe:
Open Preferencia ;
Fetch
Transfere as linhas armazenadas no cursor, para variáveis, além de posicionar o ponteiro no próximo registro do cursor.
A lista de variáveis que aparece na sintaxe do comando FETCH deve ter o mesmo número de variáveis, na mesma seqüência e com tipos correspondentes às colunas selecionadas no comando SELECT da declaração do cursor.
Sintaxe:
FETCH nome_do_cursor
INTO lista_de_variáveis
Ex.1:
Declare
Cursor Preferencia IS
Select Distinct		I.Cd_Produto,
		Rpad(P.Nm_Produto, 30) Nome
 From Item_Nota_Fiscal I, Nota_Fiscal N, Produto P
 Where N.Cd Cllente = cliente
N.Nr_Nota = I.Nr_Nota
I.Cd_Produto = P.Cd_Produto;
 Codigo Produto.Cd_Produto%Type;
 Nome Produto.Nm_Produto%Type; 
Begin
...
 Fetch Preferencia 
 Into Codigo, Nome;
 Dbms_Output.Put_Line ('Produto: ‘||Nome);
........
End;
Ex. 2: 
Declare 
 Cursor Preferencia (Cliente Number) IS
 Select Distinct I.Cd_Produto,
	 Rpad(P.Nm_Produto, 30) Nome 
 From Item_Nota_Fiscal I, Nota_Fiscal N, Produto P 
 Where N.Cd_Cliente = Cliente 
 And N.Nr_Nota = I.Nr_Nota 
 And I.Cd_Produto = P.Cd_Produto;
 Reg_Pref Preferencia %RowType;
Begin
.....
 Fetch Preferencia
 Into Reg_Pref;Dbms_Output.Put_Line ('Produto: '|| Reg_Pref.Nome);
.....
End;
Para cada cursor, quatro atributos podem ser verificados a cada execução do comando FETCH:.
Nome_do_cursor%FOUND ‑ retorna TRUE caso o FETCH consiga retornar alguma linha e FALSE, caso contrário. Se nenhum FETCH tiver sido executado será retornado NULL.
Nome_do_cursor%NOTFOUND ‑ retorna FALSE caso o FETCH consiga retornar alguma linha e TRUE, caso contrário. Se nenhum FETCH tiver sido executado será retornado NULL.
Nome_do_cursor%ROWCOUNT ‑ retorna o número de linhas já pro​cessadas pelo cursor. Se nenhum FETCH tiver sido executado será retornado 0 (zero)
Nome_do_cursor%ISOPEN ‑ retorna TRUE caso o cursor esteja aberto e FALSE, caso contrário.
Close
Libera a área de memória utilizada pelo cursor.
Sintaxe:
CLOSE nome_do_cursor
Ex.:
CLOSE Preferencia;
Exemplo Completo:
Declare
Cursor Preferencia (Cliente Number) IS
 Select Distinct I.Cd_Produto,
 Rpad(P.Nm_Produto, 30) Nome
 From Item_Nota_Fiscal I, Nota_Fiscal N. Produto P
 Where N.Cd_Cllente = Cliente
 And N.Nr_Nota = I.Nr_Nota 
 And I.Cd_Produto = P.Cd_Produto;
 Reg_Pref Preferencia %Rowtype;
Begin
 Open Preferencia (1);
 Loop
 Fetch Preferencia
 Into Reg_Pref;
 Exit When Preferencia%Notfound;
 Dbms_output.Put_line (‘Produto: ‘||Reg_Pref.Nome);
 End Loop;
 Close Preferncia;
 End;
O Comando For para abrir Cursores:
Cria a variável do tipo registro
Abre o cursor
Realiza a cópia das linhas (Fetch)
Controle o final do cursor
Fecha o mesmo
Para sair do laço, o cursor deve ser fechado explicitamente com o comando close.
Sintaxe:
FOR Nome_da_variavel_tipo_registro
IN Nome_do_cursor (Lista_de_parametros) LOOP
	Relação_de_comandos
END LOOP;
Atualização na tabela da linha atual do cursor:
Declara-se o cursor como For Update e a atualização será feita com base no indicador de linha corrente (CURRENT OF). O ROWID do registro será carregado com os demais itens do cursor e no UPDATE, a comparação será feita internamente, com o ROWID.
Sintaxe:
CURSOR nome_do_cursor IS
SELECT ....
FOR UPDATE OF campos_a_atualizar
UPDATE ...
WHERE CURRENT OF nome_do_cursor
Cursores Implícitos:
Atributos de cursores que podem ser verificados com significado e retorno:
SQL%FOUND – retorna true se algum registro foi afetado ou se retornou algum registro;
SQL%NOTFOUND – retorna true se nenhum registro foi afetado.
SQL%ROWCOUNT – retorna numero de registros afetados ou a última quantidade de registros afetados(deverá ser sempre 1)
SQL%ISOPEN – sempre retornará false
�
Tratamento de Exceções
As exceções podem ser predefinidas ou definidas pelo usuário.
Sintaxe:
EXCEPTION
WHEN nome_da_exceção THEN
	Relação_de_comandos
WHEN nome_da_exceção THEN
	Relação_de_comandos
Exceções Predefinidas
Este tipo de exceção é disparada implicitamente quando, no bloco PL/SQL, uma regra Oracle é violada ou um limite de sistema é excedido. Estas exceções podem ser identificadas por um nome e um número.
CURSOR_ALREADY_OPEN (ORA‑06511, SQLCODE ‑06511) ocorre quando se tenta abrir um cursor que já está aberto. 
DUP_VAL_ON_INDEX (ORA‑00001, SQLCODE ‑00001) ocorre na tenta​tiva de armazenar um valor duplicado em uma coluna de uma tabela que possui chave única ou primária.
INVALID_CURSOR (ORA‑01001, SQLCODE ‑01001) ocorre quando se tenta executar uma operação ilegal com um cursor, como fechar um cursor que não esteja aberto.
INVALID_NUMBER (ORA‑01722, SQLCODE ‑01722) ocorre na tentativa de converter uma string em número, caso a string não represente um número válido.
LOGIN_DENIED (ORA‑01017, SQLCODE ‑01017) ocorre na tentativa de conexão com o banco com um username/passvvord invalido.
NO_DATA_FOUND (ORA‑01403, SQLCODE ‑01403) ocorre quando um comando SELECT ... lNTO não retornar nenhuma linha. 
NOT LOGGED_ON (ORA‑01012, SQLCODE ‑01012) ocorre na tentativa de acessar o banco de dados sem que se esteja conectado a ele.
PROGRAM ERROR (ORA‑06501, SQLCODE ‑06501) ocorre em caso de problemas internos do PL/SQL.
ROWTYPE_MISMATCH (ORA‑06504, SQLCODE ‑06504) ocorre se o retorno do cursor e a variável PL/SQL para retorno de um cursor sejam de tipos incompatíveis.
STORAGE_ERROR (ORA‑06500, SQLCODE ‑06500) ocorre se não houver memória suficiente para a execução de um bloco PL/.
TIMEOUT_ON_RESOURCE (ORA‑00051, SQLCODE ‑00051) ocorre quando acontecer um timeout enquanto o Oracle estiver aguardando um recurso.
TOO_MANY ROWS (ORA‑01422, SQLCODE ‑01422) ocorre quando um comando SELECT... INTO retornar mais de uma linha.
VALUE-ERROR (ORA-06502, SQLCODE -06502) ocorre quando houver um erro aritmético, de conversão, truncagem ou tamanho, como quando um valor numérico for selecionado para dentro de uma variável caracter, ou o valor for maior do que o declarado para a variável. 
ZERO-DIVIDE (ORA-01476, SQLCODE -01476) ocorre na tentativa de dividir qualquer número por zero. 
OTHERS permite tratar outros erros, com a ajuda das funções SQLCODE e SQLERRM, que retorna o número do erro Oracle e o texto da mensagem de erro, respectivamente. 
Variáveis que possuam restrição de limites (inferior e superior) pela definição de tipo ou subtipo dispararão restrição de VALUE-ERROR caso estes limites sejam ultrapassados. 
Exceções Definidas pelo Usuário 
Precisam ser declaradas e chamadas explicitamente pelo comando RAISE. Somente podem ser declaradas na área de declarações de um bloco PL/SQL, subprograma ou package.
Sintaxe:
Declare
 Nome_da_exceção EXCEPTION;
Begin
 Relação_de_comandos
 If ........then
 RAISE Nome_da_exceção;
 End if;
 Relação_de_comandos
Exception
 WHEN Nome_da_exceção THEN
 Relação_de_comandos
End;
Utilizando OTHERS ou PRAGMA EXCEPTION_INIT
Um pragma renomeia um erro oracle para o compilador, permitindo escrever um tratamento específico, sem que uma exception seja explicitamente chamada. Os pragmas são chamados em tempo de compilação e não afetam o significado do programa. Deve ser declarado na área de declarações de um bloco, subprograma ou package e precisa Ter o nome da exceção previamente declarado.
Sintaxe:
Declare
 Nome_da_exceção Exception;
 Pragma Exception_Init (nome_da_exceção, código_erro);
Begin
 Relação de comandos
Exception
 When Nome_da_exceção then
 Relação_de_comandos
End;
Raise_Application_Error
É uma procedure que permite a emissão de mensagens de erro, definidas pelo usuário. Os erros podem ser relatados e evita-se o retorno de exceções não tratadas.
Sintaxe:
RAISE_APPLICATION_ERROR (código_erro, ‘texto’)
�
DBMS_output.put_line()
Coloca uma linha no buffer, e mostra na tela.
SQL> set serveroutput on;
SQL> exec dbms_output.put_line(sysdate);
10-MAR-01
Subprogramas (Procedures e Functions)
São blocos PL/SQL, armazenados na base de dados e chamados sempre que necessários.
O nome de um subprograma pode ter, no máximo, 30 caracteres. No momento de sua criação pode ser incluído o parâmetro OR REPLACE, o qual substituirá um subprograma já existente por uma nova versão. As vantagens dessa opção é manter os privilégios existentes, criar mesmo que haja erro de sintaxe, marcar objetos dependentes para compilação.
Para que um subprograma seja criado como Público utilizam-se os seguintes comandos:
GRANT EXECUTE ON Nome_do_Subprograma TO PUBLIC;
CREATE PUBLIC SYNONYM Nome_do_Subprograma 
FOR Sinônimo_Público_do_Subprograma;
Informações dos subprogramas são armazenadas na tabela USER_OBJECTS, a qual pode ser acessada pelo usuário para obter dados como nome, tipo, data de criação, data de compilação, etc.
Já o texto das procedures e functions encontram-sena tabela USER_SOURCE.
Exemplo de como obter o código de um subprograma:
SELECT TEXT
FROM USER_SOURCE
WHERE NAME = ‘Nome_do_subprograma em maiúsculo’
ORDER BY LINE;
A lista de argumentos de um subprograma é obtida através do comando DESCRIBE.
Sintaxe:
DESCRIBE nome_da_procedure / function
Os erros de compilação podem ser obtidos de duas formas:
Ex.1:
SELECT LINE, POSITION, TEXT
FROM USER_ERRORS
WHERE NAME = ‘Nome_subprograma em maiúsculo’
ORDER BY LINE
Ou 
Ex.2:
SHOW ERRORS PROCEDURE Nome_subprograma;
�
Parâmetros
Podem ser de entrada, saída ou entrada/Saída:
IN (padrão) ‑ passa um valor do ambiente chamador para o subprograma e este valor não pode ser alterado dentro do subprograma.
OUT‑ passa um valor do subprograma para o ambiente chamador.
IN OUT‑ passa um valor do ambiente chamador para o suprograma; este valor pode ser alterado dentro do subprograma e retornado com o valor atualizado para o ambiente chamador.
Procedures
CREATE OR REPLACE PROCEDURE Nome_Proc
 [(Argumento[{IN | OUT | IN OUT}] tipo,
 .......
 Argumento [{IN | OUT | IN OUT}] tipo] {IS | AS}
Corpo_procedimento
Onde, nome_procedimento é como se chama o procedimento, argumento é o nome de um parâmetro de procedimento, tipo é o tipo do parâmetro associado e corpo_procedimento é um bloco de PL/SQL que constitui o código do procedimento.
Functions:
Retornam resultado ou valor. Podem ser utilizadas em atribuições a variáveis ou como argumento em comando Select.
CREATE OR REPLACE FUNCTION Nome_função
 [(Argumento[{IN | OUT | IN OUT}] tipo,
 .......
 Argumento [{IN | OUT | IN OUT}] tipo]
 RETURN tipo_retorno {IS | AS}
Corpo_função
Tipo_retorno é o tipo do valor que a função devolve.
Executando subprogramas através do SQL* Plus:
EXECUTE Nome_Procedure(Lista_de_parâmetros)
SELECT Nome_Função(Lista_de_parâmetros) FROM DUAL
Eliminando um subprograma:
DROP PROCEDURE / FUNCTION nome_do_Procedimento / nome_da_função
Análise das dependências:
Um subprograma pode depender diretamente de tabelas, visões, seqüências e outros subprogramas. Pode ainda possuir dependências indiretas de outros objetos. Por exemplo, se uma procedure A depender diretamente de uma function B, que depende diretamente de uma tabela C, então a procedure A dependerá indiretamente da tabela C.
Quando um objeto com o qual o subprograma possui uma relação de dependência for modificado, o status do subprograma na tabela USER_OBJECT ficará como INVALID.
Recompilando um subprograma que esteja como o status INVALID:
ALTER PROCEDURES / FUNCTION nome_da_procedure / nome_da_function COMPILE
Relações de dependência dos objetos podem ser encontradas na tabela USER_DEPENDENCIES.
Exemplo de como verificar os objetos que dependem de um outro objeto:
SELECT NAME, TYPE
FROM USER_DEPENDENCIES
WHERE REFERENCED_NAME = ‘Nome_Objeto_que_se_quer_alterar’;
Packages
São objetos equivalentes a bibliotecas que guardam Procedures, Functions, definições de cursores, variáveis e constantes, definições de exceções.
Especificação
Na área de especificação são feitas as declarações públicas (variáveis, constantes, cursores, exceções e subprogramas que estarão disponíveis para uso externo à package.
Sintaxe:
CREATE OR REPLACE PACKAGE Nome_da_package IS
Para procedures e functions só os cabeçalhos (interface)
PROCEDURE Nome_da_Procedure (Lista_de_Parâmetros);
FUNCTION Nome_da_Function (lista_de_Parâmetros
Declaração de variáveis, constantes, exceções e cursores públicos
END Nome_da_Package;
Body
No corpo são feitas as declarações privadas, que estarão disponíveis internamente à package
Sintaxe:
CREATE OR REPLACE PACKAGE BODY Nome_da_Package IS
 Declaração de variáveis, constantes, exceções e cursores privados
 
 PROCEDURE Nome_da_Procedure (Lista_de_Parâmetros)
 IS
 BEGIN
 END;
 
 FUNCTION Nome_da_Function (Lista_de_Parâmetros)
 RETURN tipo
 BEGIN
 RETURN
 END;
END;
Para eliminar uma Package, utiliza-se DROP PACKAGE e DROP PACKAGE BODY.
A lista de erros de uma package é obtida através do comando:
SHOW ERRORS PACKAGE Nome_da_Package
SHOW ERRORS PACKAGE BODY Nome_da_Package
Execução de Estruturas Públicas de uma Package:
Subprogramas podem ser executados em vários ambientes:
EXECUTE Nome_da_Package.Nome_procedures(Lista_de_Parâmetros)
SELECT Nome_da_Package.Nome_Função(Lista_de_Parâmetros) FROM DUAL.
Recompilando Packages:
ALTER PACKAGE nome_da_Package COMPILE PACKAGE --compila a especificação e o corpo
ALTER PACKAGE nome_da_Package COMPILE PACKAGE ESPECIFICATION --a especificação
ALTER PACKAGE nome_da_Package COMPILE PACKAGE BODY --compila o body
Triggers
São disparados implicitamente quando ocorrem eventos (INSERT, UPDATE, DELETE) em uma tabela. O Trigger deve estar obrigatoriamente associado a uma tabela.
Sintaxe:
CREATE OR REPLACE TRIGGER nome_da_trigger
{BEFORE / AFTER}
DELETE OR INSERT OR UPDATE OF (nome_coluna1, nome_coluna2, ....) ON nome_tabela
REFERENCING [OLD as antigo] [NEW as novo]
FOR EACH ROW
WHEN condição
DECLARE
 Variáveis, constantes, etc.
BEGIN
.....
END ;
Os tempos de uma trigger podem ser:
BEFORE – disparada antes do evento
AFTER – disparada depois do evento
A trigguer pode ser disparada pelos eventos INSERT, UPDATE e DELETE. No uso do UPADATE, as colunas devem ser especificadas após a palavra OF.
Uma trigger pode ainda ser do tipo COMANDO, que manipula dados dentro de uma tabela e executa uma única vez; ou do tipo LINHA, que manipula linhas de uma tabela e pode ser executada uma ou mais vezes.
Criação de triggers
São permitidas até 12 triggers para cada tabela, incluindo todas as combinações possíveis entre tempos, eventos de disparo e tipos de triguer. Também não são permitidas triggers com o mesmo tempo, evento de disparo e tipo para uma mesma tabela.
Triggers possíveis para uma tabela:
BEFORE UPDATE Linha
BEFORE UPDATE comando
BEFORE DELETE linha
BEFORE DELETE comando
BEFORE INSERT linha
BEFORE INSERT comando
AFTER UPDATE linha
AFTER UPDATE comando
AFTER DELETE linha
AFTER DELETE comando
AFTER INSERT linha
AFTER INSERT comando
Não se permite no corpo de uma trigger o uso de comandos COMMIT e ROLLBACK. Também não podem ser alteradas chaves primárias, únicas ou estrangeiras.
O comando DROP TRIGGER serve para eliminá-la.
Podem ainda se habilitadas e desabilitadas:
ALTER TRIGGER nome_da_trigger ENABLE
ALTER TRIGGUER nome_da_trigger DISABLE
ALTER TABLE nome_da_tabela ENABLE ALL_TRIGGERS (habilita todas de uma tabela)
ALTER TABBLE nome_da_tabela DISABLE ALL_TRIGGERS (desabilita todas de uma tabela).
As informações sobre triggers são encontradas na tabela USER_TRIGGERS.
�
 
Projeto físico de Banco de Dados:
O projeto físico de Banco de Dados depende diretamente do hardware e do software a ser utilizados. E o resultado final pode depender de pequenos detalhes.
Especificação de hardware : 
 Existem no mercado vários tipos de máquinas com vários preços diferentes, mas uma coisa que não depende tanto assim do preço da máquina e que influencia diretamente na performance é a configuração dos discos. O SGBD escreve várias coisas ao mesmo tempo (Log , Dados , Índices , Catálogo), e como a velocidade de escrita em disco é muito mais lenta que a velocidade de processamento em memória, o ideal é que se faça todos estes procedimentos em paralelo. Sendo assim, o ideal para um servidor de Banco de Dados é que ele tenha vários discos, mesmo que exista discos no mercado de tamanho maior e com preço mais em conta do que todos os outros discos especificados juntos.Obs: É fundamental que tudo isto esteja protegido com redundâncias de disco e as vezes até redundância de máquinas, principalmente o Log.
SGBD :
Há vários SGBDs no mercado, e cada um com uma característica um pouco diferente do outro. Vamos nos basear na arquitetura do Oracle para esta fase do projeto.
Tabelas: Deve ser analisado os tipos de dados disponíveis no SGBD. 
Caracter:
 VARCHAR2(x)
 CHAR(x)
Numérico:
 NUMBER (x,x)
Data:
 DATA
Na hora da definição da precisão do campo devemos ficar atentos para não economizar demais a ponto de parametrizar o campo matricula do funcionário como NUMBER(2) e a empresa fica limitada a ter no máximo 99 funcionários, e nem gastar demais, pois sempre é bom lembrar que quanto menor o tamanho da linha, mais linhas caberão em um bloco, e quanto mais linhas couberem em um bloco, mais linhas irão para a memória a cada leitura do HD e menos espaço em disco irá ocupar.
EX. de criação de uma tabela.
CREATE TABLE FUNCIONARIO(
 MATRICULA NUMBER(3) NOT NULL ,
 NOME VARCHAR(2) NOT NULL
 ID_DEPTO NUMERIC (2) NOT NULL)
STORAGE(
	INITIAL	5M
	NEXT		10M
	PCTINCREASE	50
	MINEXTENTS	2
	MAXEXTENTS	200)
TASBLESPACE USER;
 STORAGE:
INITIAL : Tamanho inicial da tabela.
NEXT : Indica o tamanho que a tabela vai crescer quando ficar cheia.
PCTINCREASE : A cada vez que a tabela crescer ela vai crescer o tamanho da clausula NEXT mais esta porcentagem.
MINEXTENTS : número mínimo de extensões de uma tabela.
MAXEXTENTS : número máximo de extensões em uma tabela.
TABLESPACE : Nome da área que a tabela vai ficar. Esta área está associada a um arquivo físico.
 
Índices: Índices são estruturas auxiliares que estão sempre ligados a uma tabela. Servem para agilizar as consultas diretas e indiretas. Devemos tomar certos cuidados ao criar índices, pois quanto mais índices em uma tabela, maior será o tempo de insert, update e delete de uma tabela, sem contar que aumenta o consumo de disco.
Quando criar índices:
	Quando temos consultas constantes por um determinado campo da tabela, como por exemplo o campo NOME da tabela de CLIENTES (consultas diretas).
	Quando temos uma tabela muito grande que possui uma FK para uma outra tabela que sofre constantes deleções (consultas indiretas)
DOCUMENTO
NUMERO
DATA
VALOR
01
01/01/1996
200,00
...
...
...
200000
01/01/1999
100,00
LANCAMENTO_CONTABIL
NUM_LANC
DOCUMENTO(FK)
DATA
VALOR
01
01
01/01/1996
-200,00
02
01
01/01/1996
200,00
...
...
...
...
...
01
200000
01/01/1999
-100,00
02
200000
01/01/1999
100,00
..
...
...
...
Repare que a coluna DOCUMENTO da tabela de LANCAMENTO_CONTABIL é uma FK para a tabela de DOCUMENTO. Quando o usuário quiser excluir uma linha na tabela DOCUMENTO o SGBD terá que verificar se existe algum lancamento contábil para este documento, e se não houver um índice para a coluna de DOCUMENTO o SGBD fará uma leitura da tabela inteira.
OBS. Sempre que se cria uma PK em uma tabela, o SGBD cria automaticamente um índice único para a coluna ou colunas que formam a PK. Neste caso a ordem de como se cria a PK também influencia, pois se na tabela de LANCAMENTO_CONTABIL fosse criado DOCUMENTO,NUM_LANC , não precisaria criar um índice para DOCUMENTO, pois o SGBD poderia aproveitar o próprio índice criado da chave primária.
Criando Índices para implementar cardinalidades 1:1.
Ex.
TABELA1(COLUNA1,COLUNA2,COLUNA3)
TABELA2 (COLUNA1, COLUNA2,COLUNA3)
Digamos que a a TABELA1 possui um relacionamento de 1:1 com a TABELA2. A COLUNA3 da TABELA2 possui uma FK para a TABELA1, desta maneira está implementado um relacionamento 1:N ,
 para implementar um relacionamento 1:1 devemos criar um índice único para a FK, para garantir que a os valores da COLUNA3 não se repitirão.
Sintaxe para a criação de Índice.
CREATE [UNIQUE] INDEX index_name ON table_name (COLUNA [{ASC | DESC}])
[TABLESPACE tablespace_name]
[STORAGE(
	INITIAL	5M
	NEXT		10M
	PCTINCREASE	50
	MINEXTENTS	2
	MAXEXTENTS	200)]
A cláusula STORAGE é igual a da TABELA.
�
Criação de Tabelas no Banco de Dados:
Toda a tabela criada no banco de dados ela tem que possuir um owner (dono), que é exatamente o usuário que cria a tabela. 
Toda tabela no momento da criação, não devem possuir foreign keys, as foreign keys devem ser incluidas no final da criação de todas as tabelas, pois se no momento da criação de uma tabela ela referenciar outra tabela que ainda não foi criada, o SGBD retornará uma mensagem de erro e não criará a tabela.
Ex:
CREATE TABLE ALUNOS (MATRICULA VARCHAR2 (12) NOT NULL ,
 NOME VARCHAR2 (40) NOT NULL ,
 ID_CURSO NUMBER (2) NOT NULL );
ALTER TABLE ALUNOS 
ADD CONSTRAINT ALUNOS_PK
PRIMARY KEY (MATRICULA);
CREATE TABLE CURSOS (ID_CURSO NUMBER (2) NOT NULL ,
 NOME VARCHAR2 (40) NOT NULL);
ALTER TABLE CURSOS 
ADD CONSTRAINT CURSOS_PK
PRIMARY KEY (ID_CURSO);
.
.
.
ALTER TABLE ALUNOS 
ADD CONSTRAINT ALUNOS_CURSOS_FK
FOREIGN KEY (ID_CURSO) 
REFERENCES CURSOS (ID_CURSO);
Criação de Views :
Para que tenha uma camada lógica entre a aplicação e os dados, ou para reduzir a visão dos usuários aos dados, é necessário que os acessos sejam feitos as views.
CREATE VIEW ALUNOS_V00
AS SELECT * FROM ALUNOS;
CREATE VIEW CURSOS_V00
AS SELECT * FROM CURSOS;
Criação de Stored Procedures : 
Stored procedures é um procedimento que quando chamado é executado no servidor, pelo próprio SGBD. Escrito em uma linguagem do próprio SGBD (no caso do Oracle 8: PL\SQL e Java). 
Sintaxe:
CREATE [OR REPLACE] PROCEDURE procedure_name
[(parametro1 [{IN|OUT|IN OUT}] type,
 ...
 parametro2 [{IN|OUT|IN OUT}] type)]
AS
declarative section
BEGIN
 executable section
 .
 .
 .
EXCEPTION
 exception section
END procedure_name ;
Exemplo:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE INSERIR_ALUNO(
 P_MATRICULA IN ALUNOS.MATRICULA%TYPE,
 P_NOME IN ALUNOS.NOME%TYPE,
 P_ID_CURSO IN ALUNOS.ID_CURSO%TYPE )
AS
BEGIN
 INSERT INTO ALUNOS(MATRICULA , NOME , ID_CURSO) 
 VALUES (P_MATRICULA ,P_NOME,P_ID_CURSO);
END INSERIR_ALUNO ;
Criação de Functions :
As funções podem ser usadas inclusive na clausula SELECT. Por exemplo eu poderia ter uma função que ao passar a matrícula de um aluno, a função retorne o nome do aluno. Desta maneira eu poderia fazer um SELECT apenas na tabela de MATRICULA e retornar o nome do aluno, sem precisar ir na tabela ALUNOS.
Sintaxe:
CREATE [OR REPLACE] FUNCTION funcion_name
[(parametro1 [{IN|OUT|IN OUT}] type,
 ...
 parametro2 [{IN|OUT|IN OUT}] type)]
RETURN return_type {IS|AS}
BEGIN
..
END function_name ;
Exemplo:
CREATE OR REPLACE FUNCTION NOME_ALUNO (
 P_MATRICULA IN ALUNOS.MATRICULA%TYPE)
 RETURN ALUNOS.NOME%TYPE
IS
 V_NOME ALUNOS.NOME%TYPE;
BEGIN
 SELECT NOME
 INTO V_NOME
 FROM ALUNOS
 WHERE MATRICULA = P_MATRICULA;
 RETURN V_NOME;
END NOME_ALUNO;
Criação de triggers : 
Trigger é um procedimento que é executado automaticamente pelo SGBD, de acordo com um evento em uma tabela(insert , delete , update). Este procedimento é executado no servidor.
Sintaxe :
CREATE [OR REPLACE] TRIGGER trigger_name
{BEFORE|AFTER} [INSERT|DELETE|UPDATE]
ON table_name
[FOR EACH ROW [WHEN trigger_condition]]
BEGIN
.
.
.
END triger_name ;
Exemplo:
CREATE OR REPLACE TRIGGER MATRICULA_I
BEFORE INSERT OR UPDATE
ON MATRICULA
FOR EACH ROW
DECLAREV_NUM_LINHAS NUMBER ;
BEGIN
 SELECT COUNT(*) INTO V_NUM_LINHAS
 FROM DBO.ALUNOS A, DBO.CURSOS C, DBO.CURRICULO R
 WHERE A.ID_CURSO = C.ID_CURSO
 AND C.ID_CURSO = R.ID_CURSO
 AND A.MATRICULA = :NEW.MATRICULA
 AND R.ID_DISCIPLINA = :NEW.ID_DISCIPLINA;
 IF V_NUM_LINHAS = 0 THEN
 RAISE_APPLICATION_ERROR (-20001 , 'DISCIPLINA NAO FAZ PARTE DO CURRICULO');
 END IF;
END MATRICULA_I;
�
Privilégios.
Por questão de segurança contra usuários mau intencionados ou simplesmente usuários que não sabem direito o que fazem , devemos deixar os usuários conseguir acessarem exatamente o que eles devem acessar. Para isto devemos fazer uma matriz de objetos x perfil de usuário, para identificar exatamente quais os privilégios a serem dado a cada perfil de usuário.
Não é conveniente dar privilégios de acesso diretamente as tabelas, por questão de manutenibilidade e flexibilidade em momentos críticos. Os acessos devem ser feitos sempre a views.
É conveniente que as alterações na base de dados seja feita sempre atravéz de stored procedure. Isto elimina uma boa parte de inconsistências na base de dados, tendo em vista que os acessos serão pré-definidos dentro das procedures. Garante a implementação de restrições de integridade, e ainda tem um ganho de performance, tendo em vista que os comandos já ficam pré-compilados. É claro que muitas vezes por questão de prazo de projeto nem sempre há tempo para se implementar uma solução deste tipo.
Sendo assim, os acessos de consulta devem ser sempre a views, e as alterações sempre por stored procedure.
Identificar quais diferentes perfis terá o sistema.
Identificar os privilégios de cada perfil (matriz objetos x perfil de usuário).
Identificar em qual pefil cada usuário se encaixa.
Vejamos um exemplo de matriz objetos x perfil de usuário.
GERENCIA
VENDAS
CONTABILIDADE
COMPRA
VENDAS_V00
X
X
X
ITENSVENDA_V00
X
X
X
FORNECEDORES_V00
X
X
FORNECIMENTO_V00
X
X
PRODUTOS_V00
X
X
X
Existem dois comandos básicos para gerenciamento de privilégios:
GRANT : Atribui um privilégio
SINTAXE:
GRANT privilégio ON nome_objeto TO usuario ou perfil
Ex:
GRANT SELECT ON VENDAS_V00 TO GERENCIA;
REVOKE : Retira um privilégio
REVOKE privilégio ON nome_objeto FROM usuario ou perfil
Ex:
REVOKE SELECT ON VENDAS FROM GERENCIA;
�
DATA WAREHOUSE
Os sistemas transacionais são os sistemas que refletem as modificações do dia a dia da empresa, eles devem retratar cada mudança do mundo real. Os sistemas transacionais exigem que muitas funções da empresa dependam de uma resposta muito rápida, como por exemplo a consulta de um produto em estoque na hora de realizar uma venda por telefone, ou mesmo os bancos 24 horas que devem ser capazes de atualizar o saldo após um saque de uma maneira imediata.
Muitas vezes para se alcançar uma performance mais satisfatória, é necessário dividir o processamento em vários servidores, ou seja, distribuindo os dados por uma questão de performance. Por exemplo; Um sistema de compras pode ficar separado do sistema de vendas, porém os dois precisam de dados em comum que são os dados de estoque, que pode ficar em um outro servidor e seus dados replicados.
Data warehouse é um conjunto de dados não voláteis e invariantes no tempo, ou seja não sofre alterações, apenas para consulta. Unificando todos os sistemas em uma só base de dados, com as informações consolidadas, resumidas de vários anos. Pode ser visto como um sistema de informações para suporte a usuários de níveis gerenciais. 
Por exemplo; Não interessa ao gerente de uma cadeia de supermercados saber o valor de cada nota fiscal emitida em um dia, e nem os produtos que foram vendidos em uma determinada venda, e sim a quantidade vendida de cada produto em um dia ou em uma semana. Na verdade a questão do tempo pode variar de acordo com o negócio e o tamanho da empresa .
Porquê partir para um Data Warehouse
1980 - Necessidades de buscar os dados p/ decisões a nível gerencial.
1985 - Começou-se a fazer extrações dos dados dos ambientes operacionais de maneira desordenada e sem muita técnica.
Problemas encontrados:
Falta de organização para extração dos dados.
Diferentes algorítimos.
Bases de dados redundantes.
Sem fonte comum de dados p/ extrações.
Barreiras tecnológicas, os dados estão em várias plataformas diferentes.
Definindo o Data Warehouse
Data Mart : O Data Mart pode ser visto como uma sumarização das informações contidas no Data Warehouse com relação a assunto e/ou tempo, que ficam separados por uma questão de performance. Apesar dos dados ficarem separados, as consultas aos dados não devem enxergar esta separação, para isto o Data Warehouse possui o Metadata. 
Metadata : É um catálogo contendo todo o histórico do Data Warehouse, guardando informações como origem dos dados, destino, frequência de atualização e etc..
Requisitos de um Data Warehouse
Extração
Transformação
Integração
Migração
Carga
Refresh
Datamining : O Datamining pode ser visto como sendo é a extração dos dados, quais os dados são realmente interessantes.
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Exercícios
Modelo Conceirual e Lógico
Faça o modelo de entidades e relacionamentos para os caso: abaixo, especificando todas as Restrições de Integridade caso necessário. 
Um diretor de cinema deseja saber quais os filmes que ele já fez e quais os atores que trabalharam em cada filme.
Uma empresa deseja saber quais os seus departamentos e quais os funcionários que neles estão alocados. Sabendo-se que um funcionário tem que estar alocado a um e somente um departamento, e um departamento pode Ter vários funcionários quanto nenhum.
Uma empresa deseja saber quanto e quais os produtos seus vendedores vendem. Podendo saber qual foi o vendedor responsável por uma determinada venda.
Uma empresa deseja acompanhar os preços de cada produto que seus fornecedores fornecem, através dos pedidos de compra já enviados para os fornecedores.
Uma empresa deseja guardar informações sobre seus clientes e que produtos eles compram. Guardando também informações de todos os produtos que um cliente comprou em uma determinada nota fiscal.
Considerando os exercícios 2,3,4 e 5 como se fosse a mesma empresa. Faça o modelo completo para atender a esta empresa.
�
Farmácia Farma Vida
Uma rede de farmácias deseja colocar seus remédios disponíveis para venda na internet. Cada remédio deve ser identificado por um código que depende do laboratório que o fornece. Cada Laboratório deve ser identificado pelo seu cgc. Cada remédio só pode ser fornecido por um e apenas um laboratório.
 A venda é identificada unicamente pela nota fiscal, e deve conter a data da venda, o status da venda e qual o funcionário fez a entrega. Cada venda deve possuir vários itens de venda, sendo que em cada item deve possuir o remédio, o preço do remédio e a quantidade. 
O cliente deve ser identificado pelo cpf e deve ser guardado no sistema o nome, e-mail e endereço do cliente. 
A venda é paga a vista e em dinheiro no momento da entrega do remédio. 
A entrega do remédio é feita apenas por um funcionário que é identificado pela sua matrícula.
�
TV a Cabo NetCat
Uma empresa de TV a cabo deseja automatizar seu serviço de cobrança. Para isto todos os requisitos abaixo devem ser preenchidos.
Um Canal deve ser identificado por seu número, e deve conter o nome do canal. 
Um pacote é um conjunto de canais que é disponibilizado ao cliente mediante uma assinatura. Cada pacote criado pela empresa, tem que conter no mínimo um canal, ou vários e um canal só pode pertencer a um e somente um pacote. O pacote deve possuir como informaçõeso nome do pacote, e o preço além dos canais que ele contém.
Para um cliente ser cadastrado ele precisa fazer uma assinatura de ao menos um pacote. Para um cliente deve ser guardado o cpf, nome, endereço, e o seu e_mail. Um cliente deve ser identificado pelo seu cpf .
Uma assinatura deve possuir um e somente um cliente, um ou vários pacotes, data de ativação da assinatura, data de desativação da assinatura e o endereço de instalação.
�
Supermercado pela Internet
Uma rede de Supermercados deseja disponibilizar seus produtos para serem vendidos na internet, e deseja ter um sistema para controlar os itens abaixo.
Fornecimento:
	Cada pedido deve ser feito a um fornecedor. Cada pedido deve ter um item de pedido ou mais, onde cada item de pedido deve guardar o produto , o preço do fornecedor e a quantidade. Para que haja um melhor controle sobre os fornecedores, deve existir um cadastro de fornecedores e os produtos que eles fornecem. Um fornecedor deve constar no cadastro, mesmo que ele nunca tenha fornecido nenhum produto.
Venda de Produtos:
	Uma venda só pode ser realizada caso o cliente já seja cadastrado, sendo assim , caso o cliente não exista deve ser recolhido os dados cadastrais do cliente, que deve ser inserido antes de fazer a compra. Desta maneira o ciente só poderá fazer qualquer operação caso ele forneça o seu usuário e senha. Caso o usuário já exista e ele tenha esquecido sua senha, ele deve poder se cadastrar novamente, porém ao invés de inserir um novo cliente, os seus dados devem ser apenas atualizados.
	Uma vez que o cliente forneça seu usuário e senha para usar o sistema, aparecerá para ele uma lista com todas as seções do supermercado, o cliente deve escolher uma determinada seção e aparecerá todas as gôndolas da seção, o cliente deve então selecionar uma gôndola onde será disponibilizado para ele todos os produtos da gôndola. O cliente deve poder comprar diversos produtos em apenas uma compra. Ao término da compra o cliente deve fornecer o número e a bandeira do cartão de crédito que ele usará para pagar a compra feita e receberá via e_mail a lista de todos os produtos que ele comprou contendo o número da nota fiscal que identificará sua compra. 
	A cada produto selecionado pelo usuário, deve ser atualizado na quantidade em estoque do produto.
Cartões de Crédito :
	Para uma empresa aceitar uma determinada bandeira(Visa , CrediCard , Amex , etc...) de cartão de crédito, ela deve se cadastrar junto a bandeira, primeiramente ela deve possuir uma conta em algum banco com que a bandeira trabalha. Possuindo a conta, a loja recebe uma identificação(para uso da bandeira do Cartão de Crédito) assim como uma máquina onde será digitado o número do cartão e o valor da compra. 
	A restituição do dinheiro para a empresa será feito em um determinado dia do mês, que é especificado quais as compras foram restituídas.
	Cada cartão ganha um percentual em cima de cada transação que é feita, podendo este percentual variar de bandeira para bandeira, por exemplo: se um cliente faz uma compra de 100 reais com um cartão Visa, digamos que o Visa trabalha com um percentual de 5%, então o Visa irá depositar na conta da empresa apenas 95 reais referentes a esta transação.
	Cada Bandeira trabalha apenas com determinados Bancos.
Produtos:
	O cadastro de produto deve conter o nome do produto, seu preço unitário e a quantidade de unidade de medida em que é vendido. Cada produto deve possuir uma unidade de medida (ml , Kg , Litros e etc..) ex. um Iogurte da XPTO é vendido em uma garrafa de 200ml, o '200' é a quantidade e o 'ml' a unidade de medida.
Cada produto deve estar em uma gôndola e cada gôndola deve se localizar em uma seção.
�
Hospital SafeLife 
O Hospital SafeLife deseja desenvolver um sistema para controlar das internações de seus pacientes. O Hospital mantém convênio com vários planos de saúde e atende a dois tipos de pacientes: pacientes conveniados (pacientes que possui plano de saúde das instituições conveniadas) e pacientes particulares pacientes que não possuem plano de saúde das instituições conveniadas) 
Os pacientes conveniados podem possuir mais de um plano de saúde. De todos os pacientes é necessário saber o seu nome, endereço e telefone. Dos pacientes particulares é importante conhecer a sua renda mensal. O Hospital possui várias enfermarias, cada uma com vários leito para internação. As enfermarias possuem nome e localização e os leitos apenas o número. Quando um paciente é internado (conveniado ou particular), o Hospital registra o leito ocupado pelo paciente, a data da internação e da alta do paciente. As internações dos pacientes conveniados são custeado por um único plano de saúde, dentre os que o paciente é associado.
�
Curso Bom Aluno 
No Curso Bom Aluno todos os professores são lotados em um único Departamento. Cada Departamento, identificado por um nome, é sempre chefiado por um de seus professores. Dos professores é importante saber o seu nome, endereço e titulação. Os professores podem ministrar mais de uma disciplina (eventualmente, um professor pode não ministrar nenhuma disciplina), mas toda disciplina é ministrada por um único professor. Das disciplinas é importante conhecer o nome e carga horária. As disciplinas são cursadas pelos alunos do curso, que possuem nome, endereço e número de matrícula. Um aluno pode não estar cursando nenhuma disciplina ou no mínimo duas e no máximo 4, Os alunos são avaliados mediante a realização de provas, que são realizadas em datas e salas previamente definidas (a prova de uma disciplina é realizada em uma única sala), O sistema deve registrar o grau obtido pelos alunos, em cada prova. As salas, onde as provas são realizadas, pertencem a três diferentes edifícios. Cada edifício possui um nome e as salas um número. 
 
 
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Rede de Hotéis 
A rede de hotéis Cínco Estrelas deseja desenvolver um sistema para controle de reservas e hospedagens. 
A rede possui hotéis em várias cidades do país. Em algumas cidades, a rede possui mais de um hotel. Dos hotéis é importante saber o seu nome, endereço, valor da diária e a sua classificação (número de estrelas). Além disso, para que os hotéis possam ser univocamente identificados, no sistema atual eles possuem um código numérico. Os hotéis possuem um número variado de apartamentos, sendo todos iguais. Os apartamentos são sempre identificados por um número sequencial (1 O 1, 102 ... 201, 202 ... ). 
A rede de hotéis possui uma central onde são ofetuadas as reservas para todos os seus hotéis. Ao reservar um apartamento, a central registra a data prevista da chegada e da saída do hóspede. É comum um hóspede reservar de mais de um apartamento para uma mesma época. 
Quando o hotel recebe um hóspede para hospedagem, ele informa a Central de Reservas a data do inicio da hospedagem e a data prevista da saída do hóspede. O término da hospedagem é informado por ocasião da saída do hóspede do hotel. É comum ocorrerem hospedagens sem reserva prévia e um mesmo hóspede pode ocupar, simultaneamente, mais de um apartamento. 
A central possui um cadastro de todos os seus hóspedes contendo o nome, endereço e telefone. Alguns hóspedes, considerados especiais, recebem um desconto variado sobre o valor da diária. 
�
CIA. Aérea 
Ao viajar de avião, é costume o passageiro efetuar reserva em um vôo antes da sua chegada ao aeroporto. Considere uma Cia. Aérea Hipotética e um passageiro viajando de uma cidade para outra. 
O passageiro solicita os serviços de um agente de viagem, que telefona para a Central de Reservas da Cia. para efetuar as reservas. O atendente da Central de Reservas solicita os detalhes do itinerário do passageiro - ele deseja ir de Recife para o Rio de Janeiro, onde participará de um -.urso que começará às 09-.00h da segunda-feira, 16 de junho. O atendente faz uma consulta ao sistema de informações de vôos da Cia, e descobre que existe um vôo chegando às 20:30hdo domingo, 15 de julho. O agente de viagem diz que este vôo atende ao passageiro e o atendente volta a consultar o sistema para verificar a existência de lugares vagos. O vôo escolhido esta com a classe executiva lotada, mas existe um vôo mais cedo com lugares vagos, que faz escala em Salvador e chega ao Rio às 21:00h. Como o passageiro dá preferência ao primeiro vôo, seu nome é incluído na lista de espera deste vôo, além de ter lugar confirmado no vôo mais cedo, O agente relaciona as duas reservas, para que o lugar confirmado possa ser liberado, caso o da lista de espera venha a ser confirmado. 
O passageiro fornece os detalhes adicionais da reserva, tais como janela ou corredor, fumante ou não fumante, cardápio de carne ou vegetais e, então, a reserva é concluída. O bilhete de passagem é emitido duas semanas antes da data de partida. 
Neste ano fiscal, a Cia. Hipotética tem como objetivo aumentar o lucro sobre a venda de passagens em 5%. Para atingir este objetivo, a Cia. resolveu melhorar a classe executiva de várias maneiras- prover um serviço personalizado de alocação de assentos para passageiros regulares, criar uma sala de espera no principal aeroporto do país Hipotético, dando publicidade a esses dois novos serviços através de anúncios e marketing direto. Voltando ao passageiro, ele chega ao check-in para efetuar o CIA. Aérea Ao viajar de avião, é costume o passageiro efetuar reserva em um vôo antes da sua chegada ao aeroporto. Considere uma Cia. Aérea Hipotética e um passageiro viajando de uma cidade para outra. O passageiro solicita os serviços de um agente de viagem, que telefona para a Central de Reservas da Cia. para efetuar as reservas. O atendente da Central de Reservas solicita os detalhes do itinerário do passageiro - elo deseja ir de Recife para o Rio de Janeiro, onde participará de um -.urso que começará às 09-.00h da segunda-feira, 16 de junho. O atendente faz uma consulta ao sistema de informações de vôos da Cia, e descobre que existe um vôo chegando às 20:30h do domingo, 15 de julho. O agente de viagem diz que este vôo atende ao passageiro e a atendente volta a consultar o sistema para verificar a existência de lugares vagos. O vôo escolhido esta com a classe executiva lotada, mas existe um vôo mais cedo com lugares vagos, que faz escala em Salvador e chega ao Rio às 21:00h. Como o passageiro dá preferência ao primeiro vôo, seu nome é incluído na lista de espera deste vôo, além de ter lugar confirmado no vôo mais cedo. O agente relaciona as duas reservas, para que o lugar confirmado possa ser liberado, caso o da lista de espera venha a ser confirmado. O passageiro fornece os detalhes adicionais da reserva, tais como janela ou corredor, fumante ou não fumante, cardápio de carne ou vegetais e, então, a reserva é concluída. O bilhete de passagem é emitido duas semanas antes da data de partida. Neste ano fiscal, a Cia. Hipotética tem como objetivo aumentar o lucro sobre a venda de passagens em 5%. Para atingir este objetivo, a Cia. resolveu melhorar a classe executiva de várias maneiras- prover um serviço personalizado de alocação de assentos para passageiros regulares, criar uma sala de espera no principal aeroporto do país Hipotético, dando publicidade a esses dois novos serviços através de anúncios e marketing direto. Voltando ao passageiro, ele chega ao check-in para efetuar o embarque. Como ele tem uma reserva confirmada, a Cia, sabe que há ligares suficientes no avião. Neste momento, é alocado um assento enumerado específico para o passageiro. O representante da Cia. verifica a Disponibilidade de assentos na classe executiva da aeronave, observa a Existência de diversos lugares vazios e que o passageiro tem preferência por corredor e pela área de não fumantes. Isto é confirmado com o Passageiro perguntando se ele deseja seu lugar usual. Um dos assentos no corredor da área de não fumantes é alocado ao passageiro. Adicionalmente, 5 representante verifica que o passageiro optou pelo cardápio de vegetais e confirma se esta continua sendo opção.
SQL
Faça o comando SQL para os seguintes casos abaixo, marcando no comando onde aparece cada operação algébrica.
Considere o modelo abaixo.
 Uma relação de matricula e nome de todos os alunos.
 Uma relação de alunos com o nome igual a ‘Zé’ (matricula e nome).
 Uma relação com o nome de todas as disciplinas e a carga horária.
 Uma relação com o nome das disciplinas que tem carga horária maior que 50h.
 Uma relação contendo todos os nomes de alunos (sem repetir nomes).
 Nome dos alunos e os cursos que eles estão inscritos.
 Matrícula e nome de todos os alunos do curso de Banco de Dados.
 Todas as disciplinas que compõe o curso de REDES.
 Nome de todos os alunos e as disciplinas que estão matriculados.
 Nome de todos os alunos e as disciplinas que já cursaram.
 Matricula e nome dos alunos que estão matriculados em ao menos uma disciplina do terceiro período do curso de ‘REDES’
 Matricula e nome dos alunos do curso de ‘REDES’ que não estão matriculados em nenhuma disciplina.
 Matricula e nome dos alunos de ‘REDES’ que não estão matriculados em ‘BANCO DE DADOS’.
 Matricula e nome dos alunos que estão matriculados em ao menos uma disciplina e não estão matriculados em ‘BANCO DE DADOS’.
 Matricula e nome dos alunos de ‘REDES’ que estão matriculados em ‘BANCO DE DADOS’ mas não estão matriculados em ‘INGLES I’.
 Matricula e nome dos alunos que nunca cursaram nenhuma matéria e nem estão matriculados em nenhuma matéria.
 Nome dos alunos, nome do curso e nome das disciplinas que os alunos já cursaram.
 Nome dos alunos , nome do curso e nome das disciplinas que ainda faltam cursar para eles se formarem.
 Nome dos alunos que já cursaram todas as disciplinas de seu curso.
 Número de alunos do curso de ‘REDES’ que estão matriculados em ‘Banco de Dados’
 Carga horária total do curso de ‘REDES’.
 Alunos e quantidade de disciplinas que estão cursando.
 Alunos e a carga horária que cada um já cursou.
 Alunos e quantidade de disciplinas que ficaram reprovados.
 Matricula , nome e média de todas as disciplinas que o aluno já cursou.
 Matricula , nome e a maior media final de cada aluno.
 Matricula , nome e a menor media final de cada aluno.
 Matricula , nome e quantidade de disciplinas que estão cursando, para os alunos que não cursaram a disciplina de ‘Banco de Dados’.
 Matricula , nome e quantidade das disciplinas que os alunos estão fazendo pela segunda vez.
 Matricula , nome e sua segunda maior media final.
�
Os exercícios abaixo serão baseados no modelo abaixo.
CGC e Razão Social de todos os fornecedores ordenados por Razão Soacial.
CGC e Razão Social de todos os fornecedores sendo que a Razão Social deve aparecer apenas com a primeira letra de cada palavra em maiúsculo.Ordenado por Razão Social.
CGC e Razão Social de todos os fornecedores sendo que a Razão Social deve aparecer apenas com a primeira letra de cada palavra em maiúsculo. Para cada fornecedor, o nr_pedido, data no formato ‘DD/MM/YYYY’ e o status (‘PENDENTE’,’CANCELADO’,’FECHADO’) para os seguintes valores retornados: ‘P’, ‘C’,’F’ respectivamente. Ordenado por Razão Social e data do pedido.
Resolva a questão 3 sendo que os fornecedores que nunca receberam nenhum pedido, deve aparecer.
CGC e Razão Social de todos os fornecedores, para cada fornecedor o nr_pedido, data e status, para cada pedido, nome do produto, quantidade e preço pago por cada produto. Ordenado por Razão Social, data do pedido, e nome do produto.
CGC e Razão Social de todos os fornecedores, para cada fornecedor o nr_pedido, data ,quantidade de ítens e valor total de cada pedido. Ordenado por Razão Social, data do pedido.
CGC e Razão Social de todos os fornecedores, para cada fornecedor o nr_pedido, data ,quantidade de ítense valor total de cada pedido. Sendo que os fornecedores que nunca forneceram nada, devem constar como número de ítens e valor total iguais a zero.
CGC e Razão Social de todos os fornecedores , para cada fornecedor, a quantidade total de pedidos, e o valor total já pedido. Caso o valor total seja maior que 5000, ele deve ser classificado como ‘BOM FORNECEDOR’, caso contrário ‘FORNECEDOR FRACO’. Ordenado por Razão Social e CGC.
Resolva a questão 8 só que aparecendo os fornecedores que nunca forneceram nada com os totais iguais a 0.
CGC e Razão Social de todos os fornecedores , para cada fornecedor, a quantidade total de pedidos, e o valor total já pedido, apenas para fornecedores com total já pedido maior que 5000.
CGC e Razão Social de todos os fornecedores, para cada fornecedor os pedidos com status ‘C’ ou ‘P’. Ordenado por Razão Social.(Utilizar a função ‘IN’).
CGC e Razão Social de todos os fornecedores, que nunca receberam nenhum pedido. Ordenado por Razão Social.
Faça uma query para verifica se existe alguma gôndola em produtos, que não existe na tabela gôndolas.
CPF e nome de todos os clientes que nunca compraram nada. Ordenado por nome.
Para cada produto, a quantidade total já comprada menos a quantidade total já vendida. Ordenado pelo nome do produto. Lembrando que se um produto nunca foi vendido, ele deve constar como saldo igual ao que foi comprado.
�
 Banco de Dados Distribuído
Uma rede de supermercados que atua em todo o território nacional, deseja melhorar os seus serviços aumentando a performance e a disponibilidade de seus sistemas. 
	Pede-se:
Matriz de SISTEMAS x SITES
Matriz de SISTEMAS x TABELAS
Matriz TABELAS x SITES
Tabelas de sentido de replicação.
Quais serão as transações distribuídas.
Sistema de Controle de Cartão de Crédito.
O sistema de controle de cartão de crédito, controla o pagamento por parte das bandeiras de cartões de crédito e deve rodar no escritório de contabilidade no (RJ). Para conferir o total que uma bandeira deve depositar na conta da rede, deve ser calculado o somatório de todas as vendas realizada com a determinada bandeira dentro do mês.Para isto o sistema deve acessar as seguintes tabelas:
Vendas
ItensVenda
Bandeiras
Bancos
Agencias
Agencias_Tel
Contas
BancosBandeiras
Sistema de Controle de Pedidos
	O sistema de controle de pedidos tem o objetivo de controlar todos os pedidos de produtos feitos aos fornecedores, assim como o cadastro de todos os produtos. Deve rodar no escritório do RJ, SP e BA. Cada escritório pode fazer pedidos para qualquer supermercado de qualquer estado ou município.
As tabelas utilizadas são:
Fornecedores
Pedidos
Produtos
ItensPedido
UnidadeMedida
Fornecedores_Tel
Sistema de Vendas
	O sistema de vendas deve controlar as vendas para os clientes. Este sistema deve rodar nos supermercados. O cadastro de Clientes deve ser replicados entre os supermercados.
As tabelas utilizadas são:
Produtos
UnidadeMedida
Vendas
ItensVenda
Secao
Gondola
Clientes
Clientes_Tel
�
�
 Uma empresa de ônibus de turismo que atua em todo o território nacional, deseja melhorar os seus serviços aumentando a performance e a disponibilidade de seus sistemas. 
	Pede-se:
Matriz de SISTEMAS x SITES
Matriz de SISTEMAS x TABELAS
Matriz TABELAS x SITES
Tabelas de sentido de replicação.
Quais serão as transações distribuídas.
Sistema de Controle de multas.
O sistema de controle de multas é utilizado apenas na matriz (RJ). Este sistema controla as multas emitidas para seus veículos em cada viagem, devendo identificar qual foi o motorista que recebeu a multa. Para isto o sistema deve acessar as seguintes tabelas:
Veículo
Multa
Motorista
Viagem
Sistema de Controle de Tickets
	O sistema de controle de tickets tem o objetivo de controlar as vendas dos tickets, que podem ser vendidos em qualquer estação de ônibus. O passageiro pode optar por comprar a viagem inteira ou parte dela. 
Cada estação de ônibus terá o seu servidor local onde deve Ter parte dos dados replicados A tabela de TICKET deve ser centralizada na matriz(RJ). 
O sistema deve rodar na matriz que fará toda a parte de cadastro e nas estações, onde haverá a venda de tickets.
As tabelas utilizadas são:
Estado
Cidade
Estacao
Rota_Estacao
Ticket
Viagem
Rota
	
�
�
Coluna ,atributo 
Linha , Tupla 
Valor
PK
Chave Candidata
FK para DEPARTAMENTOS, ou seja, todos os valores desta coluna tem que existir na tabela de DEPARTAMENTOS na coluna da PK.
PK
� EMBED PBrush ���
Aluno
Linha , Tupla 
Coluna ,atributo 
�
�
�
� EMBED PBrush ���
Matrícula
Nome
Endereço
 TempoMagistério NívelDiretoria
Mulher
Homem
Pessoa
(T,E)
Diretor
Professor
Funcionário
(P,S)
Mulher
Homem
Pessoa
(T,E)
Diretor
Professor
Funcionário
(P,S)
N
1
Endereco
Apartamento
Prédio
Endereco
NumeroApartamento
matrícula
Disciplina
Aluno
Nota
matrícula
Disciplina
Aluno
Nota
Matrícula
Nome
Endereco
Aluno
Prédio
Endereco
1
N
NumeroApartamento
QtdQuartos
Apartamento
�
.A
.Y
.Z
A.
B.
C.
.A .B .C
 .A .Y .Z
.A
.B .C
.AA .AY .AZ
.BA .BY .BZ
.CA .CY .CZ 
Seleção
Com o produto cartesiano de ALUNOS com CURSOS e a seleção da PK de CURSOS com a FK de ALUNOS temos a junção ou o join.
Produto cartesiano
seleção
� EMBED PBrush ���
�
�
�
�
�
Valor
FK para DEPARTAMENTOS, ou seja, todos os valores desta coluna tem que existir na tabela de DEPARTAMENTOS na coluna da PK.
UK 
PK
PK
Aluno
�
� EMBED PBrush ���
Prof. Flavio Rezende
_983131230/ole-[42, 4D, 36, 5D, 02, 00, 00, 00]
_1045208355/ole-[42, 4D, 9E, EA, 00, 00, 00, 00]
_999005000/ole-[42, 4D, 36, B7, 06, 00, 00, 00]
_981746281/ole-[42, 4D, 32, B7, 01, 00, 00, 00]