Aula 3 - Modelagem de Dados com Modelo Relacional

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INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO
BANCO DE DADOS
Modelagem de Dados 
com Modelo Relacional
JUNHO – 2013
Tópicos
➔ Conceitos básicos
➔ O que é Modelagem Lógica
➔ Modelo Relacional
➔ Mapeamento: Conceitual para Lógica
➔ MER → Modelo Relacional
➔ Exemplos
➔ Exercícios
O que é Modelagem
➔ Arquitetura de Banco de Dados
SGBD
Conexão
Aplicação
Visão
Conceitual
Física
Lógica
MER ou UML
Modelo Relacional
O que é Modelagem
SGBD
Conexão
Aplicação
Visão
Conceitual
Física
Lógica
 Para implementar os sistemas 
temos de
 usar uma linguagem de 
programação
 é preciso modelar a 
manipulação dos dados pela 
linguagem
Diagrama de Classes
O que é Modelagem
SGBD
Conexão
Aplicação
Visão
Conceitual
Física
Lógica
 Para armazenar os dados 
temos de 
 usar um SGBD
 é preciso modelar conforme 
modelo de dados do SGBD
Modelo Relacional
Modelo Relacional-Objeto
Modelo Orientado a 
Objetos
O que é Modelagem
SGBD
Conexão
Aplicação
Visão
Conceitual
Física
Lógica
 É preciso transformar os 
dados da aplicação para 
permitir o armazenamento
 Modelo de Persistência
mapeamento entre 
modelos
7
Modelo Relacional
➔ Edgar Codd
➔ Pai do Modelo Relacional
➔ IBM San Jose
➔ Em 1970, Codd publicou:“A Relational Model of Data 
for Large Shared Data Banks.”
➔ Um modelo formal, baseado na teoria matemática dos 
conjuntos
8
Histórico Modelo Relacional
➔ Primeiras implementações
➔ System R – IBM
➔ Criou linguagem SEQUEL
➔ Ingres – Berkeley
➔ Michael Stonebraker
➔ Eugene Wong
➔ Principais produtos:
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Conceitos do Modelo Relacional
➔ Trabalha somente com Relações ou Tabelas
➔ O conceito de relação permite representar:
➔ uma entidade
➔ um relacionamento
➔ Esquema Relacional
➔ conjunto de relações semanticamente ligadas por 
seus domínios de definição
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Conceitos do Modelo Relacional
➔ Uma Relação é composta por:
➔ Um nome
➔ que deve ser único no mesmo esquema
➔ Um conjunto de tuplas (ou registros ou linhas)
➔ que ocorrem em qualquer ordem
➔ Um conjunto de atributos (ou campos ou colunas)
➔ cada atributo possui um domínio → dom(a
i
)
➔ cada atributo possui valor atômico
➔ o número de atributos é o grau da relação
➔ um subconjunto dos atributos deve possuir a 
propriedade de identificar a tupla
➔ atributo chave
11
Conceitos do Modelo Relacional
➔ Tipos de atributos chave
➔ Super-chave 
➔ conjunto de atributos que identifica uma tupla.
➔ Chave candidata ou secundária
➔ conjunto minimal de atributos que mantem a 
propriedade de identificação da tupla.
➔ Chave primária (pk)
➔ chave candidata escolhida para ser utilizada 
identificador.
➔ Chave estrangeira (fk)
➔ um campo cujo valor referencia uma chave (primária 
ou secundária).
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 Modelo Relacional
PILOTO Num-cad Nome CPF Endereço
João0101 123456 Recife
0035 José 234567 São Paulo
.
.
.
0987 Pedro 567890 Recife
Atributos
Tuplas
Chave
Primária
Chave Candidata
Conceitos do Modelo Relacional
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Modelo Relacional
➔ Restrições de Integridade:
➔ Integridade de Entidade
➔ o valor da chave não pode ser nulo
➔ Integridade de Unicidade da Chave
➔ em uma relação o valor da chave tem de ser 
mantido único
 k(a
i
)=k(a
j
) ↔ i=j
➔ Integridade Referencial
➔ uma chave estrangeira só pode assumir um valor 
existente na chave primária que é referenciada
 fk(a) = pk(a) ou fk(a) = nulo
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Modelo Relacional
ESTRUTURAS OPERADORES RESTRIÇÕES
Relação
Atributo
Domínio
Chave Primária
Chave Estrangeira
União
Interseção
Diferença
Seleção
Projeção
Junção
Divisão
Integridade de:
Domínio
Entidade
Referencial
Conceitos do Modelo Relacional
Mapeamento Conceitual → Lógico
 Apesar de certas equivalências entre os Modelos 
Conceituais (MER ou UML) com o Modelo Lógico 
Relacional
 o processo de mapeamento pode gerar, para 
um mesmo Modelo Conceitual, vários Modelos 
Lógicos
Mapeamento Conceitual → Lógico
 Entidade
 para cada entidade gera-se uma tabela 
equivalente
 A chave da entidade é chave da tabela.
 Ex:
Paciente
idade
nome
Paciente = {nome, idade}
Mapeamento Conceitual → Lógico
 Entidade
 para cada entidade gera-se uma tabela equivalente.
 a chave da entidade é chave da tabela.
 atributos monovalorados geram campos equivalentes.
 Ex:
Paciente
peso
nome
Paciente = {nome, peso}
Mapeamento Conceitual → Lógico
Paciente
nome
Paciente = {nome, tel1,tel2, tel3}
atributo2telefone
 Entidade
 atributos multivalorados
1º caso – gera-se um campo para cada ocorrência
2º caso – gera-se uma tabela para o campo 
 Ex:
Paciente = {nome}
Telefone = {nome, tel}
Mapeamento Conceitual → Lógico
Paciente = {nome, peso, rua,bairro,cidade, uf}
 Entidade
 atributos compostos
1º caso – gera-se um campo para cada subatributo
2º caso – gera-se uma tabela para o campo 
 Ex:
Paciente = {nome, peso}
Endereço = {nome, rua,bairro,cidade, uf}
Paciente
rua
bairroendereço
cidade
uf
peso
nome
Mapeamento Conceitual → Lógico
Paciente = {nome, dataNascimento}
 Entidade
 atributos derivados
caso o processamento para gerar o valor do 
atributo seja complexo, 
• então seu valor é armazenado em um campo 
equivalente 
• senão o valor é obtido em tempo de execução.
 Ex:
Paciente
idade
dataNascimento
Mapeamento Conceitual → Lógico
 Relacionamento
 O mapeamento depende do tipo da cardinalidade ou 
multiplicidade.
Mapeamento Conceitual → Lógico
Disciplina= {num, nome}
 Relacionamento
 Muitos para Muitos
Gera-se uma nova tabela que equivale ao 
relacionamento e sua chave é composta pelas chaves 
das entidades.
 Ex:
DisciplinaAluno Cursou MN
cod numnome nome
Aluno = {cod, nome}
Cursou= {numDisciplina, codAluno}
Mapeamento Conceitual → Lógico
Curso= {num, nome}
 Relacionamento
 Um para Muitos
gera-se uma chave estrangeira na tabela que equivale 
ao lado 1.
 Ex:
CursoAluno Faz 1N
cod numnome nome
Aluno = {cod, nome, curso}
Mapeamento Conceitual → Lógico
Carro= {placa, modelo,dono}
 Relacionamento
 Um para Um
gera-se uma chave estrangeira em alguma das tabelas
• sugere-se 
• a que possui menor cardinalidade
• a que possui participação total
 Ex:
CarroPessoa Possui 11
cod placanome modelo
Pessoa = {cod, nome}
Mapeamento Conceitual → Lógico
Disciplina= {num, nome}
 Relacionamento
➔ Quando possui atributos, eles acompanham a chave 
estrangeira
 Ex:
DisciplinaAluno Cursou MN
cod numnome nome
Aluno = {cod, nome}
Cursou= {numDisciplina, codAluno, nota, freq}
nota freq
Mapeamento Conceitual → Lógico
Compra= {codCliente, codProduto, codFuncionario}
 Relacionamento grau > 2
 Gera-se uma nova tabela cuja chave é composta pelas 
chaves das entidades participantes do relacionamento
 Ex:
FuncionárioCliente compra
Produto
Mapeamento Conceitual → Lógico
➔ Entidade Fraca
➔ A tabela equivalente à entidade fraca tem a chave 
composta pela chave dela mesma mais a chave da 
entidade forte.
➔ Ex:
TurmaDisciplina possui Turmapossui
Turma= {num, codDisciplina, hora}
num hora
Mapeamento Conceitual → Lógico
FuncionárioCliente
Pessoa
➔ Generalização / Especialização
➔ 1º caso:
➔ cria-se uma tabela para cada entidade.
➔ a chave das especializações é uma chave 
estrangeira da generalização.
➔ Ex:
dataNasc
cod
salario
nome
Cliente= {cod, dataNasc}
Pessoa = {cod, nome}
Funcionario= {cod, salario}
Mapeamento Conceitual → Lógico
➔ Generalização / Especialização
➔ 2º caso:
➔ cria-seuma tabela para cada especialização.
➔ todos os atributos da generalização são replicados 
nas especializações.
➔ Ex:
FuncionárioCliente
Pessoa
dataNasc
cod
salario
nome
Cliente= {cod, nome, dataNasc}
Funcionario= {cod, nome, salario}
Mapeamento Conceitual → Lógico
➔ Generalização / Especialização
➔ 3º caso:
➔ cria-se uma tabela para a generalização com 
atributos booleanos representando as instâncias 
das especializações.
➔ Ex:
FuncionárioCliente
Pessoa
dataNasc
cod
salario
nome
Pessoa = {cod, nome, dataNasc, 
 salario, cliente, funcionario}
Mapeamento Conceitual → Lógico
➔ Generalização / Especialização
➔ 4º caso:
➔ cria-se uma tabela para a generalização com um 
atributo informando o tipo da instância.
➔ Ex:
FuncionárioCliente
Pessoa
dataNasc
cod
salario
nome
Pessoa = {cod, nome, dataNasc, 
 salario, tipo}
Mapeamento Conceitual → Lógico
➔ Abstração de Agregação
➔ 1º caso – os atributos do relacionamento podem ser 
levados para a agregação
➔ O relacionamento não é mapeado
➔ Cria-se uma nova tabela cuja chave é composta pelas 
chaves das entidades
MédicoPaciente atende
Consulta
data
Consulta= {codPaciente, codMedico, data}
Mapeamento Conceitual → Lógico
➔ Abstração de Agregação
➔ 2º caso – os atributos do relacionamento não podem ser 
levados para a agregação
➔ O relacionamento é mapeado também
➔ Cria-se uma nova tabela cuja chave é composta pelas 
chaves das entidades
DisciplinaProfessor ministra
Aula
data
Aula= {codProfessor, codDisciplina, data}
Ministra = {codProfessor, codDisciplina, livroTexto}
livroTexto
Exercício
1) Para o mapeamento da Generalização para o 
Relacional comente:
➔ todos os mapeamentos servem para todos os tipos de 
cobertura? 
➔ Qual tem melhor desempenho?
2) Para as tabelas a seguir gere um possível MER
Cliente = {códigoCliente, nomeCliente, telefone,numCarro}
Funcionário={código,nome,especialidade,telefone}
Conserto={codFuncionário,codCarro,dataConserto,descrição}
Carro={códigoCarro,modelo,anoFabricação,fabricante}
UsouPeça={codFunc,codCarro,dataConserto, codPeça, qtde}
Peça = {cod, nome, fabricante}
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