Banco de Dados - Graduação EaD

BANCO DE DADOS Professor Me Edson Yanaga Professor Esp Victor de Marqui Pedroso GRADUAÇÃO Unicesumar C397 CENTRO UNIVERSITÁRIO DE MARINGÁ Núcleo de Educação a Distância YANAGA Edson PEDROSO Victor de Marqui Banco de Dados Edson Yanaga Victor de Marqui MaringáPr UniCesumar 2016 176 p Graduação EaD 1 Banco 2 Dados 3 EaD I Título ISBN 9788545901006 CDD 22 ed 005 CIP NBR 12899 AACR2 Ficha catalográfica elaborada pelo bibliotecário João Vivaldo de Souza CRB8 6828 Impresso por Reitor Wilson de Matos Silva ViceReitor Wilson de Matos Silva Filho PróReitor Executivo de EAD William Victor Kendrick de Matos Silva PróReitor de Ensino de EAD Janes Fidélis Tomelin Presidente da Mantenedora Cláudio Ferdinandi NEAD Núcleo de Educação a Distância Diretoria Executiva Chrystiano Mincof James Prestes Tiago Stachon Diretoria de Graduação e Pósgraduação Kátia Coelho Diretoria de Permanência Leonardo Spaine Diretoria de Design Educacional Débora Leite Head de Produção de Conteúdos Celso Luiz Braga de Souza Filho Head de Curadoria e Inovação Tania Cristiane Yoshie Fukushima Gerência de Produção de Conteúdo Diogo Ribeiro Garcia Gerência de Projetos Especiais Daniel Fuverki Hey Gerência de Processos Acadêmicos Taessa Penha Shiraishi Vieira Supervisão de Produção de Conteúdo Nádila Toledo Coordenador de Conteúdo Danillo Xavier Saes Design Educacional Paulo Victor Souza e Silva Projeto Gráfico Jaime de Marchi Junior José Jhonny Coelho Arte Capa Arthur Cantareli Silva Editoração Melina Belusse Ramos Revisão Textual Keren Pardini Yara Martins Dias Simone Morais Limonta Ilustração André Luis Onishi Viver e trabalhar em uma sociedade global é um grande desafio para todos os cidadãos A busca por tecnologia informação conhecimento de qualidade novas habilidades para liderança e so lução de problemas com eficiência tornouse uma questão de sobrevivência no mundo do trabalho Cada um de nós tem uma grande responsabilida de as escolhas que fizermos por nós e pelos nos sos farão grande diferença no futuro Com essa visão o Centro Universitário Cesumar assume o compromisso de democratizar o conhe cimento por meio de alta tecnologia e contribuir para o futuro dos brasileiros No cumprimento de sua missão promover a educação de qualidade nas diferentes áreas do conhecimento formando profissionais cidadãos que contribuam para o desenvolvimento de uma sociedade justa e solidária o Centro Universi tário Cesumar busca a integração do ensinopes quisaextensão com as demandas institucionais e sociais a realização de uma prática acadêmica que contribua para o desenvolvimento da consci ência social e política e por fim a democratização do conhecimento acadêmico com a articulação e a integração com a sociedade Diante disso o Centro Universitário Cesumar al meja ser reconhecido como uma instituição uni versitária de referência regional e nacional pela qualidade e compromisso do corpo docente aquisição de competências institucionais para o desenvolvimento de linhas de pesquisa con solidação da extensão universitária qualidade da oferta dos ensinos presencial e a distância bemestar e satisfação da comunidade interna qualidade da gestão acadêmica e administrati va compromisso social de inclusão processos de cooperação e parceria com o mundo do trabalho como também pelo compromisso e relaciona mento permanente com os egressos incentivan do a educação continuada Seja bemvindoa caroa acadêmicoa Você está iniciando um processo de transformação pois quando investimos em nossa formação seja ela pessoal ou profissional nos transformamos e consequentemente transformamos também a sociedade na qual estamos inseridos De que forma o fazemos Criando oportu nidades eou estabelecendo mudanças capazes de alcançar um nível de desenvolvimento compatível com os desafios que surgem no mundo contemporâneo O Centro Universitário Cesumar mediante o Núcleo de Educação a Distância oa acompanhará durante todo este processo pois conforme Freire 1996 Os homens se educam juntos na transformação do mundo Os materiais produzidos oferecem linguagem dialógica e encontramse integrados à proposta pedagógica con tribuindo no processo educacional complementando sua formação profissional desenvolvendo competên cias e habilidades e aplicando conceitos teóricos em situação de realidade de maneira a inserilo no mercado de trabalho Ou seja estes materiais têm como principal objetivo provocar uma aproximação entre você e o conteúdo desta forma possibilita o desenvolvimento da autonomia em busca dos conhecimentos necessá rios para a sua formação pessoal e profissional Portanto nossa distância nesse processo de cresci mento e construção do conhecimento deve ser apenas geográfica Utilize os diversos recursos pedagógicos que o Centro Universitário Cesumar lhe possibilita Ou seja acesse regularmente o Studeo que é o seu Ambiente Virtual de Aprendizagem interaja nos fóruns e enquetes assista às aulas ao vivo e participe das dis cussões Além disso lembrese que existe uma equipe de professores e tutores que se encontra disponível para sanar suas dúvidas e auxiliáloa em seu processo de aprendizagem possibilitandolhe trilhar com tranqui lidade e segurança sua trajetória acadêmica AUTORES Professor Esp Victor de Marqui Pedroso Possui PósGraduação em Banco de dados Oracle e DB2 pelo Centro Universitário de Maringá 2009 Graduação em Tecnologia em Processamento de Dados pelo Centro Universitário de Maringá 2003 Também atua como analista de sistemas analista de suporte documentador homologador e programador de software Possui experiência em desenvolvimento utilizando a ferramenta Delphi com bancos de dados relacionais Trabalhou como Professor Mediador e atualmente trabalha como Professor Formador dos cursos de Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Sistemas para Internet ministrando as disciplinas de Banco de Dados e Design de Interação Professor Me Edson Yanaga Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Maringá 1999 e mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2002 Tem experiência na área de Ciência da Computação com ênfase em Engenharia de Software atuando principalmente nos seguintes temas processos métricas modelos produtos e ip APRESENTAÇÃO BANCO DE DADOS SEJA BEMVINDOA Salve caríssimoa leitora Temos o enorme prazer em apresentarlhe o livro de Banco de Dados I elaborado especificamente para contribuir com sua formação como futu roa desenvolvedora de software Esperamos que você tenha um bom proveito do material Confessamos que foi um tremendo desafio escrever este material Até certo ponto é uma repetição cansativa dizer que o ritmo das mudanças e das inovações cada vez mais se acelera mas a princípio o tema Banco de Dados aparentaria ser algo tranquilo pelo fato de ser uma área de conhecimento bastante consolidada Ledo engano Nos últimos cinco anos a disciplina de Banco de Dados passou por profundas transformações que chacoalharam os alicerces de fundamentos criados e utilizados desde a década de 1970 Os desafios dos sistemas de informação atuais exigem que manipulemos não gigabytes ou terabytes de informações e sim petabytes exabytes e zetabytes Os sistemas de informação das gerações anteriores tinham como objetivo gerar infor mações que pudessem agregar valor aos processos de negócios Pois bem esse objetivo foi alcançado Com a tão aguardada e estimulada onipresença de software a magnitu de dessas informações geradas cresceu Redes sociais smartphones tablets sensores de automação e vários outros dispositivos geram inúmeros bits de informação em todo momento Conceitos antigos já não são soberanos nesses inóspitos ambientes atuais Diante desses cenários surgiram os conceitos de Big Data e NoSQL Mas para irmos mais longe e chegarmos a esse ponto devemos dar o primeiro passo Este material aborda os conceitos que até recentemente eram considerados como as regras sagradas de banco de dados os bancos de dados relacionais E não se engane caroa leitora esses fundamentos de bancos de dados relacionais são imprescindíveis para que se possa dar o próximo passo rumo ao conhecimento de Big Data e NoSQL Na unidade I teremos a apresentação de tópicos conceituais e definições sobre bancos de dados sistemas gerenciadores de bancos de dados e os tipos de usuários que intera gem com esses sistemas Teremos também uma breve explanação sobre o conceito de transações que é uma ferramenta essencial no desenvolvimento de aplicações mais tra dicionais como aquelas que envolvem dados financeiros Como leitura complementar temos um texto de Cezar Taurion Evangelista Técnico da IBM falando sobre Big Data Afinal é importante darmos um passo no presente mas sempre com um olho no futuro Essa será a tônica das nossas leituras complementares e sugestões de vídeos apresen tarlhe sempre os conceitos de vanguarda que já são aplicados em muitos casos de uso em aplicações modernas A unidade II apresentará a terminologia e outros conceitos básicos que serão utiliza dos no restante deste material descrevendo o modelo relacional de banco de dados propriamente dito que será abordado na unidade V A partir desse ponto você estará aptoa a identificar as características de modelos relacionais e passar a construir seus próprios modelos de dados baseadoa nos fundamentos apresentados Na modelagem relacional você identificará entidades do seu domínio de negócios suas restrições e os relacionamentos entre as diversas entidades modeladas Nas unidades III e IV aprenderemos a linguagem SQL Structured Query Language que é uma ferramenta dominada por 10 em cada 10 desenvolvedores de software que utilizam sistemas de banco de dados De conceito simples acreditamos que não será um problema para você futuroa desenvolvedora de software Mas con vém ressaltar que SQL possui uma natureza declarativa que é diferente das lingua gens imperativas como Java C ou Pascal Após sua criação a SQL tornouse um padrão de facto para manipular informações em sistemas de banco de dados por meio de seus comandos para inserção atualização remoção e consulta de instân cias de dados Na unidade V você terá um estudo de caso completo que oa ajudará na compreensão de todo o conteúdo estudado E antes que você possa apreciar o conteúdo do material permitanos apresentar nosso ponto de vista para reflexão em muitas empresas o sistema de banco de dados tornouse o repositório sagrado das informações trancado a sete chaves e reservado ao guardião denominado de DBA DataBase Administrator Aliás é bastante comum que os alunos aprendam ou venham a concluir que o banco de dados é o coração de um sistema de informação baseados nessas falsas impres sões transmitidas até certo ponto em grande quantidade Para nós e também para muitos autores renomados do mundo do software o banco de dados é apenas uma ferramenta utilizada na construção de nossos sistemas de informação E como toda e qualquer ferramenta não pode ficar acima do próprio código que atende ao pro cesso de negócios da empresa Isso diminui sua importância Certamente que não Porém quando você modelar seu sistema de informação pense primeiro no seu modelo de negócios e postergue até o último momento a sua visão sobre o banco de dados Tenho certeza de que isso tornará a sua aplicação muito melhor projetada e permitirá que ela ofereça um retorno muito melhor ao seu negócio O banco de dados é só um detalhe um detalhe importante mas o considere um detalhe O coração da sua aplicação é o código bem feito que você elaborará para atender ao seu negócio Pense nisso e a cada batida desse coração você poderá usufruir de muito retorno e muito dinheiro espero Um bom proveito e uma ótima leitura Prof Me Edson Yanaga Prof Esp Victor de Marqui Pedroso APRESENTAÇÃO SUMÁRIO 09 UNIDADE I CONCEITOS DE BANCOS DE DADOS 15 Introdução 21 Características de Sistemas de Bancos de Dados 27 Transações 31 Vantagens de se Utilizar um SGBD 39 Considerações Finais UNIDADE II MODELO RELACIONAL 45 Introdução 46 O Modelo Relacional 48 Introdução à Modelagem 53 Atributos 54 Tipos de Atributos 58 Domínio 59 Chave Estrangeira Foreign Key 60 Relacionamentos 63 Cardinalidade 67 Considerações Finais SUMÁRIO UNIDADE III SQL BÁSICO 73 Introdução 75 Definições de Dados e Tipos em SQL 79 Restrições 81 Consultas Básicas em SQL 87 Comandos de Modificação de Dados em SQL 96 Considerações Finais UNIDADE IV MAIS SQL 101 Introdução 102 Consultas Envolvendo NULL 103 Consultas Aninhadas Subqueries 107 Consultas Utilizando Joins 112 Comandos de Alteração de Schema 124 Considerações Finais SUMÁRIO 11 UNIDADE V ESTUDO DE CASO 129 Introdução 134 Descrevendo o Estudo de Caso 135 Criando as Entidades e os Relacionamentos DER 143 Trabalhando com SQL 162 Considerações Finais 169 CONCLUSÃO 172 GABARITO UNIDADE I Professor Me Edson Yanaga CONCEITOS DE BANCOS DE DADOS Objetivos de Aprendizagem Apresentar os conceitos fundamentais envolvendo dados e bancos de dados em sistemas computacionais Descrever as formas de interação dos usuários com os bancos de dados Comparar as vantagens dessa abordagem em relação a outras similares Plano de Estudo A seguir apresentamse os tópicos que você estudará nesta unidade Características de Sistemas de Bancos de Dados Transações Vantagens de se utilizar um SGBD INTRODUÇÃO Scientia potentia est Conhecimento é poder Sim caroa leitora conhecimento é poder Informação é poder Na sociedade do século XXI temos informação em abundância e chamamos as informações armazenadas em sistemas computacionais de dados O desafio crescente dos pró ximos anos é encontrar formas eficientes de processar os dados que já temos e ainda criar para gerar conhecimento e consequentemente riqueza Nas últimas décadas boa parte do software desenvolvido envolve mais do que processamento de informações As informações de entrada e de saída do software além de outras metainformações intermediárias devem ser armaze nadas em um mecanismo confiável e que possibilite o acesso simples e rápido à leitura e escrita dessas informações Há alguns anos escrever sobre o tema banco de dados seria uma tarefa relativamente tranquila pois muitos acreditavam tratarse de um assunto abso lutamente consolidado Mas o nosso mundo está em constante mudança e os modelos de negócios que surgiram recentemente provocaram uma ruptura na forma de se pensar o armazenamento de informações em bancos de dados Mas de onde vem esse termo que conhecemos como banco de dados Pois em inglês o termo referese a databases que em uma tradução literal defi niríamos como base de dados Um bom palpite quanto a isso remete a uma visão generalizada de que as instituições denominadas de bancos guardam de modo bastante seguro o nosso dinheiro Os bancos de dados seriam então ferramentas que guardariam nossas informações dados de modo também supostamente seguro e confiável Outra confusão bastante comum e plenamente justificada referese à dife rença entre os termos banco de dados e os sistemas que o gerenciam Segue uma definição segundo Navathe 2011 p 3 Introdução Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 15 CONCEITOS DE BANCOS DE DADOS Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 I U N I D A D E 16 Um banco de dados é uma coleção de dados relacionados Os dados são fatos que podem ser gravados e que possuem um significado im plícito Por exemplo considere nomes números telefônicos e endere ços de pessoas que você conhece Esses dados podem ter sido escritos em uma agenda de telefones ou armazenados em um computador por meio de programas como o Microsoft Access ou Excel Essas informa ções são uma coleção de dados com um significado implícito conse quentemente um banco de dados Nossos bancos de dados podem ser coleções de dados relacionados dos mais diversos tamanhos Desde uma pequena agenda contendo números e contatos de pessoas até um índice gigantesco de páginas de Internet e buscas relaciona das ou todas as mensagens e informações trocadas entre bilhões de usuários de uma rede social Em termos computacionais há uma categoria de software especializado que é desenvolvido especificamente com o propósito de se gerenciar essas coleções de dados os sistemas gerenciadores de banco de dados popularmente reconhecidos pela sigla SGBD ou DBMS DataBase Management Systems na sigla original em inglês Segue mais uma definição de Navathe 2011 p 3 sobre o termo Um sistema gerenciador de banco de dados SGBD é uma coleção de programas que permite aos usuários criar e manter um banco de dados O SGBD é portanto um sistema de software de propósito geral que facilita os processos de definição construção manipulação e com partilhamento de bancos de dados entre vários usuários e aplicações A definiçao de um banco de dados implica especificar os tipos de dados as estruturas e as restrições para os dados a serem armazenados em um banco de dados Embora não seja necessário utilizar um SGBD para se desenvolver quaisquer sistemas de software tal opção não se mostra viável Relembrando o nosso con ceito de que a importância do software consiste em sua capacidade de se gerar valor com as informações que manipula temse que implementar nosso pró prio mecanismo de manipulação de dados lembrando que nossas aplicações não geram valor somente custo É por esse motivo que atualmente definimos os SGBDs em uma categoria de software que consideramos como commodity Introdução Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 17 Exemplos de SGBDs relacionais mais tradicionais e consolidados incluem Oracle DB2 SQL Server Access PostgreSQL MySQL Derby e H2 Já exem plos de SGBDs não relacionais também conhecidos como NoSQL incluem MongoDB Redis Neo4j e Riak Para propósitos de definição finalizaremos denominando o conjunto for mado pelo banco de dados e o sistema que o gerencia o SGBD de Sistema de Banco de Dados BANCOS DE DADOS OPEN SOURCE PRESENTE OU FUTURO Cezar Taurion Nos eventos sobre Open Source volta e meia surge uma pergunta sobre bancos de da dos Open Source Bem tenho minha opinião pessoal e quero compartilhar com você Vamos ver se vai gerar muita discordância Os softwares de banco de dados são um dos mais importantes componentes de softwa re de uma organização Nesse ambiente as alternativas de software livre já são bastante conhecidas e frequentemente são mencionadas na mídia como MySQL PostgreSQL Ingres e Derby O MySQL é um produto de uma empresa privada a MySQL AB Seu código é desenvolvi do pelos funcionários da empresa e com isso ela garante a propriedade intelectual sobre o produto Existe uma comunidade envolvida mas submissões de código são restritas apenas à correção de bugs Uma pergunta o MySQL pode ser considerado realmente Open Source uma vez que não adota o modelo de desenvolvimento colaborativo O MySQL é ofertado tanto em GPL como sob licença comercial As duas versões são fun cionalmente equivalentes sendo diferenciadas pelo nível de suporte e certificação In discutivelmente é o banco de dados Open Source mais popular com o maior mindshare do setor Outro software é o PostgreSQL que tem suas origens no Postgres desenvolvido pela Universidade de Berkeley Podemos citar também o Ingres que foi um banco de dados da Computer Associates e agora pertence a uma organização independente a Ingres Corporation wwwingrescom e o Derby originalmente o Cloudscape da IBM e re centemente doado para a Apache Software Foundation onde agora é o projeto Derby O Derby httpdbapacheorgderby é um banco de dados em Java geralmente embarcado em outros softwares A IBM por exemplo o utiliza embutido em diversos softwares das famílias WebSphere Tivoli e Lotus Nas minhas andanças pelo mercado tenho visto que na prática os bancos de dados Open Source só aparecem como competidores dos produtos mais avançados nas apli cações pouco sofisticadas ou bem específicas Por sua vez os sistemas de banco de dados proprietários buscam competir com funcio nalidades diferenciadoras principalmente as relacionadas com administração de am bientes complexos escalabilidade desempenho com grande volume de transações alta disponibilidade e capacidade de recuperação rápida e recursos de data warehousing Além disso foi criado um ecossistema de negócios em torno dos principais softwares de banco de dados proprietários com diversas empresas independentes oferecendo ferra mentas de software complementares geradores de relatórios analisadores estatísticos e outros serviços de suporte técnico especializado e formação de recursos humanos e assim por diante o que também cria uma barreira de entrada difícil de transpor por qualquer novo entrante 19 Já o ecossistema empresarial criado em torno dos bancos de dados Open Source onde se gera dinheiro ainda é incipiente sendo formado por pequenas empresas com abrangência de atuação bastante limitada Ano passado a MySQL gerou cerca de 50 milhões de dólares em receita httpnewscomcomMySQLhits50millionreve nueplansIPO2100734436179290html mas ainda é um traço cerca de 003 no gráfico que mostra o mercado global de bancos de dados relacionais estimado pelo IDC em 16 bilhões de dólares Como comparativo o IDC estima que nesse mesmo ano a receita da IBM com a família de produtos DB2 foi de aproximadamente 35 bilhões de dólares Qual o papel que os bancos de dados Open Source desempenharão Na minha opinião estarão atuando pelo menos nos próximos 3 a 4 anos na chamada faixa de produtos com funcionalidades comoditizadas onde as características de preço são as de maior importância Os usuários típicos serão organizações e aplicações que não precisam de recursos mais sofisticados Como avaliar a qualidade de um banco de dados Open Source Existem diversos crité rios que podem e devem ser considerados em uma análise para seleção de um banco de dados Os níveis de importância das variáveis da análise estão diretamente relacionados com os objetivos do negócio e das necessidades a serem impostas aos softwares de bancos de dados Alguns dos principais fatores a serem considerados são a Recursos de gerenciamento e administração São as ferramentas de apoio às ta refas do administrador do banco de dados b Desempenho e escalabilidade Os recursos que o software oferece para garantir desempenho adequado nos volumes de transações que serão demandados c Recursos técnicos Disponibilidade de recursos como triggers stored procedu res cursors subqueries capacidade de replicação recursos de indexação aderência a padrões ANSI SQL particionamento backuprecovery suporte a dados não es truturados independência de plataforma e recursos de segurança d Custos de Propriedade e Suporte técnico e disponibilidade de recursos humanos Abrangência do ecos sistema em termos de serviços de suporte e qualificação de recursos humanos f Disponibilidade de aplicativos g Recursos de data warehousing e BI h Recursos de desenvolvimento de aplicações i Modalidade de licenciamento j Visão estratégia e road map do produto k Tamanho e participaçãoenvolvimento da comunidade l Modelo de governança adotado pela comunidade m Base instalada e adoção pelo mercado Bem e quanto a uma pergunta que muitos me fazem Minha empresa deve adotar um banco de dados Open Source Para mim para mudar um software de banco de dados deve haver uma estratégia impulsionada por razões fortes e consistentes Por exemplo se houver desconfianças que o atual fornecedor esteja saindo do mercado falta de fun cionalidade do software não é mais adequado às necessidade das novas aplicações da empresa falta de visão estratégica por parte do fornecedor do software atual custos de manutenção e operação muito elevados para o resultado obtido falta de pessoal gaba ritado que esteja disponível no mercado carência de consultorias e serviços de suporte externos relacionamento com o fornecedor cada vez mais deteriorado Mudar para um banco de dados Open Source simplesmente por questões ideológicas deve estar fora de cogitação pois banco de dados é muito sério para ser tratado de forma simplista OK E quais seriam então os custos e riscos da migração Existem custos de migração que não podem ser subestimados Temos os custos da conversão de dados custos da codificação testes e o que chamamos reconciliação entre as aplicações no novo e no antigo ambiente sempre considerando que dificilmente conseguiremos fazer uma mi gração estilo big bang mas que esta será gradual Quanto mais complexas forem as aplicações a serem convertidas mais custosa será a migração Essa complexidade pode ser medida pelo número de programas número de tabelas relacionais restrições de integridade referencial e tamanho do banco de dados Existem custos indiretos como a construção de interfaces entre as aplicações já con vertidas e as que ainda estão no banco de dados antigo Também os custos de supor te técnicos aos dois ambientes implicam muitas vezes em gastos adicionais elevados principalmente quando o novo banco de dados não for de completo domínio da equipe técnica da empresa Em resumo os custos da migração afetam os cálculos de custos totais de propriedade A maioria das empresas é extremamente cautelosa em trocar de fornecedor de softwares críticos O perigo de uma interrupção nos seus negócios decorrente de uma troca mal planejada ou inadequada faz com que os custos de troca possam ser extremamente elevados e desestimuladores Migrar de um banco de dados para outro é sempre uma tarefa complexa e de alto risco que só deve ser efetuada quando os benefícios forem claramente demonstráveis FonteTaurion 2007 online Características de Sistemas de Bancos de Dados Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 21 CARACTERÍSTICAS DE SISTEMAS DE BANCOS DE DADOS Se utilizar um sistema de banco de dados parece uma solução natural qual seria a solução alternativa Pense em algumas aplicações que você utiliza e que não fazem uso de SGBDs Processadores de texto planilhas ferramentas de dese nho etc são alguns exemplos dessas aplicações O que todas têm em comum A necessidade de se armazenar a informação manipulada por meio de arquivos Em qualquer aplicação que necessite do armazenamento de dados fazse necessário dispor de algum mecanismo que permita que esses sejam gravados de modo persistente A abordagem de arquivos tem suas vantagens como por exemplo a portabilidade dos dados Você pode carregálos eletrônica ou fisica mente para locais diferentes de modo bastante simples Mas entre as desvantagens dessa abordagem há todo o trabalho necessário para se criar um formato e pro cessar a sua gravação e recuperação e acredite não é pouco trabalho Um SGBD por outro lado já dispõe de uma série de funcionalidades prontas para serem utilizadas pelo desenvolvedor da aplicação Desse modo uma série de preocupações passa a ser delegada a um software de terceiros o SGBD A seguir apresentaremos uma série de características que diferenciam a aborda gem de sistemas de banco de dados da manipulação manual das informações como em arquivos por exemplo Natureza autodescritiva uma característica fundamental que distingue os sistemas de bancos de dados de outras abordagens é o fato de que nos SGBDs o banco de dados e as metainformações sobre o banco de dados são armazenados CONCEITOS DE BANCOS DE DADOS Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 I U N I D A D E 22 conjuntamente Essas metainformações armazenadas contêm informações como o tipo o tamanho e as restrições do banco de dados Em termos técnicos as metainformações são chamadas de esquema ou schema em seu termo origi nal em inglês Isolamento entre Programa e Dados numa aplicação que utilize arquivos para o armazenamento de dados quaisquer alterações na estrutura do arquivo também implicarão em alterações no programa Nesse caso dizemos que o pro grama é altamente acoplado à sua estrutura de armazenamento de dados Em contraste SBGDs permitem que o programa somente informe quais dados são armazenados sem se importar em como esses dados serão manipulados inter namente Essa característica aumenta bastante o nível de manutenibilidade do sistema quando bem aplicada Múltiplas visões dos dados estas não são uma característica fundamen tal mas muitos SGBDs fornecem a possibilidade de que diferentes usuários com diferentes permissões possam acessar diferentes visões dos dados Essas visões views correspondem a estruturas virtuais criadas a partir dos dados armazenados e podem conter além dos próprios dados informações derivadas calculadas a partir desses dados A criação de diferentes usuários com diferentes permissões a visões específicas é uma abordagem muito utilizada em sistemas clienteservidor ou na integra ção de aplicações mediante banco de dados O auge do uso dessas abordagens deuse no final da década de 1990 embora ainda hoje seja possível testemu nhar aplicações sendo executadas sob esse modelo Recomendase fortemente que no desenvolvimento de novas aplicações a abordagem de múltiplas visões e de integração mediante banco de dados seja substituída por uma abordagem orientada a serviços como SOA Service Oriented Architecture ou como REST REpresentational State Transfer Visões não são uma má prática São um recurso bastante útil mas não imprescindível Como toda ferramenta quando bem utilizada e de modo ade quada é um recurso valioso Características de Sistemas de Bancos de Dados Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 23 Acesso concorrente de múltiplos usuários um SGBD multiusuário como o próprio nome já define deve permitir o acesso de múltiplos usuários Além disso o acesso deve ser concorrente permitindo que todos os usuários conec tados executem operações ao mesmo tempo Vale a pena refletir sobre dois termos muitas vezes utilizados de forma errô nea na área de Tecnologia da Informação paralelo e concorrente Paralelismo puro é algo raro em computação embora seja perfeitamente possível Ao lidar mos com sistemas de banco de dados utilizamos o termo concorrente pois vários usuários têm a impressão de que estão executando instruções ao mesmo tempo quando na verdade por se tratar de informações acessadas em disco ou com um único barramento de acesso tornase necessário algum mecanismo de contenção que serialize coloque em fila cada uma dessas instruções Como idealmente a execução dessas instruções é bastante curta temse a impressão do pseudoparalelismo Um conceito fundamental para que o acesso desses múltiplos usuários man tenha o banco de dados num estado consistente é o mecanismo de transações que será descrito no próximo tópico A REVOLUÇÃO DO BIG DATA ESTÁ PRESTES A ACONTECER Cezar Taurion O termo Big Data começa a despertar muita atenção mas ainda é um conceito mal de finido e compreendido Com uma rápida pesquisa no Google identifiquei pelo menos uma dúzia de definições Neste artigo vou falar um pouco sobre o assunto e debater alguns desafios que temos para conseguir colocar projetos de Big Data em ação Sem entrar em definições e nos atendo apenas a conceitos podemos resumir com uma fórmula simples o que é Big Data volume variedade velocidade de dados Volume porque além dos dados gerados pelos sistemas transacionais temos a imensidão de da dos gerados pelos objetos na Internet das Coisas como sensores e câmeras e os gerados nas mídias sociais via PCs smartphones e tablets Variedade porque estamos tratando tanto de dados textuais estruturados quanto dos não estruturados como fotos vídeos emails e tuítes E por fim velocidade porque muitas vezes precisamos responder aos eventos quase que em tempo real Ou seja estamos falando de criação e tratamento de dados em volumes massivos Outro desafio criar e tratar apenas de dados históricos como o veterano Data Warehou se e as tecnologias de BI Business Intelligence começam a se mostrar lentos demais para a velocidade com que os negócios precisam tomar decisões Aliás o termo BI já tem mais de 50 anos Ele foi cunhado por Hans Peter Luhn pesquisador da IBM em um artigo escrito nos idos de 1958 Quando falamos em volume os números são gigantescos Se olharmos globalmente estamos falando em zetabytes ou 10²¹ bytes Grandes corporações armazenam múlti plos petabytes e mesmo as pequenas e médias empresas trabalham com dezenas de terabytes de dados Esse volume tende a crescer geometricamente Em um mundo cada vez mais competitivo e rápido as empresas precisam tomar decisões baseadas não ape nas em palpites mas em dados concretos Assim para um setor de marketing faz todo sentido ter uma visão 360 de um cliente olhando não apenas o que ele comprou da empresa como registrado no ERP mas saber o que ele pensa e diz sobre a empresa e como os faz pelo Facebook e Twitter por exemplo Hoje já é consenso que dados são os recursos naturais da nova Revolução Industrial Na atual sociedade industrial ter apenas recursos naturais como minério e exportálos de forma bruta importando em troca produtos manufaturados não garante a competiti vidade de um país no longo prazo O importante é a tecnologia e o conhecimento que cria produtos manufaturados Afinal um quilo de satélite vale imensamente mais do que um quilo de minério de ferro Fazendo um paralelo na sociedade da informação é crucial saber tratar dos dados na velocidade adequada Dados não tratados e analisados em tempo hábil são dados inú teis pois não geram informação Dados passam a ser ativos corporativos importantes e como tal podem e deverão ser quantificados economicamente 25 Big Data representa um desafio tecnológico pois demanda atenção à infraestrutura e tecnologias analíticas O processamento de volumes massivos de dados pode ser facili tado pelo modelo de computação em nuvem desde é claro que esse imenso volume não seja transmitido repetidamente via Internet Só para lembrar os modelos de co brança pelo uso de nuvens públicas tendem a gerar processamentos muito baratos mas tornam caro a transmissão de muitos dados A principal base tecnológica para Big Data Analytics é o Hadoop e os bancos de dados NoSQL onde No significa Not Only SQL ou seja usase bases de dados SQL e não SQL A importância do Not Only SQL explicase pelo fato do modelo relacional ser base ado na época de sua criação no início dos anos 70 Nessa época acessar categorizar e normalizar dados era bem mais fácil do que hoje Praticamente não existiam dados não estruturados circulando pelos computadores da época Também não foi desenhado para escala massiva ou para um processamento muito rápido Seu objetivo básico era possibilitar a criação de queries que acessassem bases de dados corporativas e portan to estruturadas Para soluções Big Data tornamse necessárias várias tecnologias desde bancos de dados SQL a softwares que utilizem outros modelos que lidem melhor com documentos grafos processamento paralelo etc A complexidade do Big Data vem à tona quando lembramos que não estamos falan do apenas de armazenamento e tratamento analítico de volumes massivos de dados mas de revisão ou criação de processos que garantam a qualidade desses dados e de processos de negócios que usufruam dos resultados obtidos Portanto Big Data não é apenas um debate sobre tecnologias mas principalmente sobre como os negócios poderão usufruir da montanha de dados que está agora à sua disposição Aí emerge a questão da integração como integrar bases de dados estruturadas e não estruturadas com diversos softwares envolvidos O Big Data abre oportunidades profissionais bem amplas Na minha opinião existe es paço para dois perfis profissionais um mais voltado para os negócios e qualificados para tratar analiticamente as informações geradas por essas imensas bases de dados e outro com viés mais técnico ou Data Architect Pelo viés dos negócios um artigo interessante que foi publicado há poucos meses pelo Wall Street Journal na edição brasileira aponta como problema a escassez de talentos Ele fala que muitas empresas americanas começaram a procurar profissionais que sai bam interpretar os números usando a análise de dados também conhecida como inte ligência empresarial Mas encontrar profissionais qualificados tem se mostrado difícil O resultado foi que várias faculdades americanas como a Faculdade de PósGraduação em Administração da Universidade Fordham e a Faculdade de Administração Kelley da Universidade de Indiana começaram a oferecer disciplinas eletivas cursos de extensão e mestrados em análise de dados Já o Data Architect deve lidar com tecnologias SQL e NoSQL conhecer profundamente conceitos como stream processing e Event Driven Architecture EDA e portanto ter capacidade de desenhar estratégias para manusear e analisar grandes volumes de dados de formatos diferentes quase que em tempo real A ideia de stream processing ou stream computing é fantástica é um novo paradigma No modelo de data mining tradicional uma empresa filtra dados dos seus vários siste mas e após criar um data warehouse dispara queries Na prática fazse uma garim pagem em cima de dados estáticos que não refletem o momento mas sim o contexto de horas dias ou mesmo semanas atrás Com o stream computing essa garimpagem é efetuada em tempo real Em vez de disparar queries em cima de uma base de dados estática colocase uma corrente contínua de dados streaming data atravessando um conjunto de queries Podemos pensar em inúmeras aplicações sejam estas em finanças saúde e mesmo manufatura Vamos ver este último exemplo um projeto em desenvolvimento com uma empresa de fabricação de semicondutores monitora em tempo real o processo de deteção e classi ficação de falhas Com o stream computing as falhas nos chips que estão sendo fabri cados são detetadas em minutos e não em horas ou semanas Os wafers defeituosos podem ser reprocessados e mais importante ainda podese fazer ajustes em tempo real nos próprios processos de fabricação Quanto ao EDA podese começar a estudar o assunto acessando seu verbete na Wiki pedia O termo Big Data vai aparecer na tela do radar dos CIOs em breve Aliás já aparece no canto da tela de um ou outro CIO e provavelmente em alguns anos já será um dos temas mais prioritários das tradicionais listas de tecnologias do ano Portanto é bom estar atento à sua evolução e começar a colocar em prática algumas provas de conceito Fonte Taurion 2012 online O maior evento da comunidade brasileira de NoSQL httpnosqlbrcom Acesso em 27 jul 2015 Transações Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 27 TRANSAÇÕES O conceito de transação é fundamental em muitas áreas da computação e parti cularmente fundamental em sistemas de banco de dados Consideramos como transação uma determinada unidade de trabalho que é realizada em qualquer sistema computacional de um modo coerente e independente de outras transa ções Essas transações devem permitir que o sistema esteja num estado coerente antes e depois de sua execução independente de falhas ou outros problemas que possam ocorrer Devem permitir também que vários clientes diferentes acessem concorrentemente o sistema sem que isso possa corromper ou levar a estados que não sejam considerados coerentes Uma definição clássica do conceito de transações envolve o acrônimo ACID oriundo das propriedades de Atomicidade Consistência Isolamento e Durabilidade Atomicidade a propriedade atomicidade de banco de dados advém do con ceito de átomo da física o qual até recentemente supunhase indivisível Essa indivisibilidade pressupõe que as operações realizadas numa transação sejam todas realizadas por completo ou que nenhuma seja realizada Popularmente seria o conceito do tudo ou nada Isso permite que durante a nossa interação com um banco de dados possamos agrupar vários comandos relacionados com a garantia de que todos sejam executados de modo que as informações arma zenadas permaneçam num estado consistente após a execução da transação CONCEITOS DE BANCOS DE DADOS Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 I U N I D A D E 28 Consistência a propriedade de consistência assegura que a execução de qualquer transação trará o banco de dados de um estado consistente para outro estado também consistente No caso a consistência implica que todos os dados de um banco de dados devem ser válidos de acordo com um conjunto de regras que podem incluir restrições de tipo valor referências entre informações etc Isolamento a propriedade de isolamento determina que o resultado da exe cução concorrente de um conjunto de transações terá o mesmo resultado de sua execução em série uma após a outra O isolamento transacional é o que garante e permite o acesso concorrente de múltiplos usuários ao mesmo SGBD Durabilidade a propriedade de durabilidade garante que uma vez que uma transação tenha sido finalizada com sucesso os dados terão a garantia de terem sido armazenados corretamente independentemente da eventualidade de falhas falta de energia erros de aplicação etc Em nossa opinião é justamente a propriedade de durabilidade que faz com que os bancos de dados sejam posicionados como ferramentas sagradas em muitas empresas Novamente não há menosprezo algum em dizer que o mais importante é o código que atende aos processos de negócios Durabilidade é essencial imagine qualquer empresa perdendo todos os seus dados A continui dade do próprio negócio está em risco Mas mais importante do que os dados em si é o uso que se faz deles Transações Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 29 Sistemas tradicionais que vêm sendo desenvolvidos nas últimas décadas sempre tiveram como premissa em seus dados sua corretitude grau em que o software executa suas funções de modo correto Isso normalmente implicou na utilização de um banco de dados que pudesse satisfazer as pro priedades ACID Com o aumento da quantidade de informações e usuários nas aplicações o fator disponibilidade passou em alguns casos a ser mais importante do que a própria consistência das informações Além do ACID surgiu o acrônimo BASE Basically Available Soft state Even tually consistent traduzido literalmente como Basicamente Disponível Estado flexível e Eventualmente consistente O BASE tornouse uma sigla bastante comum ao lidar com bancos de dados não relacionais Uma reflexão que vale a pena ser feita é para os novos desafios e empreita das que você futuroa profissional enfrentará em quais situações o ACID é recomendado e em quais outras situações o BASE mostrase mais adequa do Fonte Pritchett 2008 online CONCEITOS DE BANCOS DE DADOS Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 I U N I D A D E 30 Papéis assumidos pelos usuários de SGBDs Quadro 1 Papéis assumidos pelos usuários de SGBDs DESENVOLVEDORES DE SGBDS São pessoas que projetam e codificam os SGBDs Exem plos de pessoas nesses papéis incluem os funcionários de empresas como Oracle IBM e Microsoft que atuam diretamente na programação do software SGBD No caso de SBGDs livres podem ser também voluntários ou pes soas e empresas interessadas na evolução do software Normalmente são programadores altamente qualificados que trabalham no códigofonte do SBGD Mas voluntários de projetos de software livre também podem contribuir em outras atividades como documentação por exemplo DESENVOLVEDORES DE APLICAÇÕES E ADMINISTRADORES DE BANCOS DE DADOS DBAS DATABASE ADMINISTRATORS São pessoas que desenvolvem software que armazena as informações em um SGBD Tradicionalmente em abor dagens mais tradicionais e conservadoras as equipes de desenvolvimento são separadas em desenvolvedores e DBAs Os primeiros desenvolvem o software que acessa o SGBD Os segundos projetam os bancos de dados e os mantêm Em abordagens de desenvolvimento mais modernas tendese a eliminar essa distinção entre os pa péis pois quanto maior a distância entre os membros da equipe envolvidos no projeto de software menor tende a ser a qualidade do software entregue USUÁRIOS FINAIS São pessoas que não interagem diretamente com os ban cos de dados e sim com as aplicações criadas pelos de senvolvedores de software que armazenam suas informa ções em SGBDs A maioria das pessoas enquadrase nessa categoria e embora sejam os grandes beneficiados pela tecnologia dos sistemas de bancos de dados raramente possuem ciência do fato Fonte os autores Vantagens de se Utilizar um SGBD Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 31 VANTAGENS DE SE UTILIZAR UM SGBD Durante os tópicos anteriores já citamos algumas vantagens de se utilizar um SGBD para armazenar as informações de nossas aplicações A seguir as enu meraremos de um modo mais detalhado de forma a justificar seu uso em uma diversidade de situações 1 Diminuir a redundância e fornecer consistência imagine uma situação bastante comum em que você resolve elaborar um documento e necessita da colaboração de várias pessoas para fazêlo Você então cria o esboço desse documento e o envia por email a todos os interessados Cada pes soa realiza as suas modificações em suas próprias cópias dos documentos e depois repassa novamente por email Quem tem a última versão do documento Quais são os dados corretos Essas são perguntas difíceis de serem respondidas nessa abordagem e provavelmente exigirá muito trabalho manual para se chegar à versão final do documento Um SGBD centraliza todas essas informações fazendo com que todos os usuários acessem os mesmos dados Desse modo diminuise a redundância há somente uma cópia dos dados a serem manipulados Isso permite tam bém que o banco de dados sempre permaneça em um estado consistente pois todos os usuários terão sempre a última versão dos dados Não há a possibilidade de alguém permanecer com um pedaço dos dados anti gos e outro pedaço com a informação atual 2 Controle de acesso muitas informações armazenadas em sistemas são confidenciais Ao mesmo tempo é necessário que essas informações sejam compartilhadas com as pessoas para que sejam trabalhadas Ao utilizar arquivos é necessário que uma cópia seja enviada aos interessados Por Neste vídeo Klaus Wuestfeld um dos pioneiros do XP eXtreme Programming no Brasil e criador do conceito de prevalência de objetos mostra uma abordagem inovadora e de alto desempenho para manipulação e persistência de objetos Atualmente alguns dos sistemas de transações mais rápidos do mundo utilizam esse conceito Disponível em httpyoutubeCar5V9l8BiQ Acesso em7 jul 2015 CONCEITOS DE BANCOS DE DADOS Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 I U N I D A D E 32 múltiplos motivos essas cópias podem acabar sendo enviadas por email a pessoas cujo acesso é indevido ou a mesma pode ser deixada em um dispositivo de armazenamento removível esquecido em alguma mesa de reunião No mínimo um SGBD oferece uma combinação de login senha para acesso a um determinado banco de dados Outras restrições relativas a qual usuário pode acessar quais dados também costumam ser implementadas pela maioria dos SBGDs Como o acesso é centralizado também temse uma única cópia para proteção 3 Consultas eficientes como são aplicações de software de propósito específico os SGBDs são especialmente projetados para armazenar efi cientemente os dados a eles delegados e para permitir formas de consulta eficientes aos mesmos dados Cada SGBD possui sua estratégia interna para transformar essas informações em bytes gravados no dispositivo de armazenamento mas de um modo geral não há uma grande diferença de desempenho entre diferentes produtos em uma quantidade razoá vel de aplicações Em casos de usos típicos é muito mais importante a eficiência em consultas do que a eficiência em armazenamento de infor mações Assim os SBGDs utilizam dispositivos como índices que são estruturas criadas para otimizar consultas baseadas em certos critérios e cachês caches para armazenar em memória os dados mais frequente mente acessados Esses dispositivos permitem que as consultas possam ser executadas de modo mais rápido e em muitos SGBDs adequar esses dispositivos de modo otimizado chega a quase ser uma arte tamanha a quantidade de opções disponíveis 4 Backup e Restore para garantir a continuidade dos negócios é essen cial executar periodicamente o backup das informações armazenadas no servidor Ao invés de cópias físicas dos arquivos do SGBD é comum os próprios SGBDs fornecerem ferramentas que permitem a exportação dos dados para um formato intermediário texto ou binário para backup Essas mesmas ferramentas suportam a restauração desses dados em caso de necessidade As rotinas de backuprestore também são uma ferramenta bastante útil na migração ou cópia de servidores onde o mesmo SGBD esteja instalado Situações de migração costumam ocorrer em caso de falhas ou upgrade de equipamento Cópias costumam ser utilizadas para permitir o teste de aplicações em desenvolvimento 33 COMPUTAÇÃO EM NUVEM E ARQUITETURAS DE ARMAZENAMENTO EM NUVEM A computação em nuvem e o armazenamento em nuvem se tornaram o método pre ferencial para a distribuição de informações e funcionalidade online Enquanto alguns serviços de nuvem focam em fornecer aos consumidores uma ampla gama de funciona lidades e serviços incluindo compras online pesquisa rede social consumo de entrete nimento e proteção de documentos importantes outros serviços de nuvem focam em pequenas empresas grandes corporações governos e outras instituições Diversos serviços de nuvem oferecem armazenamento em nuvem gratuitamente para os consumidores enquanto outros cobram algum tipo de tarifa com assinatura Há também as nuvens privadas pertencentes e controladas por uma organização que for necem uma rede segura para o compartilhamento de softwares e dados cruciais Por exemplo hospitais podem optar por usar serviços públicos de arquivamento para re gistros médicos eletrônicos e dados de imagem de pacientes usando PACS ou podem criar a sua própria solução de arquivamento em nuvem Além disso hospitais podem juntar seus orçamentos e recursos para criar um consórcio ou grupo de nuvem privada compartilhada Nuvens privadas são criadas usando hardware software e outras ferra mentas de diferentes fornecedores enquanto os próprios servidores são gerenciados interna ou externamente Nuvens híbridas como o nome sugere combinam vários re cursos de nuvem pública e privada em um serviço ou solução No centro de todos os serviços produtos e soluções de nuvem estão ferramentas de sof tware com três pilares subjacentes de funcionalidade ferramentas para o processamen to de dados e a execução de aplicativos servidores computacionais movimentação de dados redes e preservação ou armazenamento de dados armazenamento Este artigo discute as arquiteturas de armazenamento e computação em nuvem apro veitando o conhecimento fundamental em armazenamento de dados de TI e corpora tivos Histórico e desafios A computação em nuvem e o armazenamento em nuvem são os assuntos do momento para tratar dos problemas e desafios comuns em TI além de trazer novas oportunidades Para alguns ambientes a principal meta é cortar custos e para outros sustentar o cres cimento Além disso alguns ambientes precisam aprimorar objetivos de nível de serviço SLOs e cumprir acordos de nível de serviço SLAs em termos de disponibilidade de sempenho segurança e proteção de dados Os desafios comuns enfrentados pelas soluções em nuvem incluem Desafio de TI Solução em nuvem Orçamentos fixos ou reduzidos Fazer mais com os orçamentos disponíveis sem deixar de promover o crescimento Demanda por nova funcionalidade Agilidade possibilitada pela implementa ção rápida Promover crescimento com estabilidade Elasticidade que promova o crescimento com resiliência Privacidade e segurança de informações Multiinquilino para coexistência segura Proteção de dados Continuidade dos negócios e recupera ção de desastres flexíveis Aprimorar o atendimento ao cliente Reduzir o tempo de entrada no mercado e possibilitar novas oportunidades Falta de mobilidade ou flexibilidade Permitir acesso de qualquer lugar a partir de diferentes dispositivos O que são as soluções em nuvem Soluções em nuvem são ferramentas para a criação e o armazenamento de conteúdo ou informações bem como estratégias de onde e como consumilos Essas soluções são usadas para criar infraestruturas virtuais para grandes e pequenas organizações hospe darem aplicativos e funções comerciais assim como um local para desenvolver e testar novos recursos Além disso incluem serviços ou produtos hardwares softwares e redes pagos separadamente e soluções que você pode comprar para instalar no seu ambiente específico Para começar aqui estão alguns termos e expressões comuns relacionados às soluções em nuvem Otimizado e com boa relação custobenefício alinha recursos a SLOs para cum prir SLAs Menu de opções de serviço para escolher camadas de recursos alinhados a custo e SLAs Elástico escalável com estabilidade promove o crescimento sem adicionar com plexidade Resiliente flexível e dinâmico adaptarse às necessidades do momento e man terse disponível Provisionamento rápido ou automático acessa recursos e serviços rapidamente Seguro e multiinquilino multitenant separação segura de usuários manten do a integridade dos dados 35 Medido e gerenciado métricas para gerenciamento de relatórios análises e ser viços Escala na densidade usar capacidade de multiinquilino e economias de escala e cortar custos SaaS a PaaS e IaaS O SaaS Software as a Service software como serviço que é consumido por meio das soluções em nuvem inclui entretenimento pessoal e de consumo Netflix notícias e rede social Facebook Skype e Twitter compartilhamento de fotos compartilhamento de arquivos Dropbox serviços de email música e backup online Além de oferecer uma funcionalidade distinta para consumidores pequenas e grandes empresas também utilizam as soluções em nuvem para aumentar a produtividade Por exemplo compartilhamento de documentos Google Docs gestão de relacionamento com o cliente ou CRM Salesforcecom relatórios de despesas Concur folha de paga mento ADP email compartilhamento de arquivos backup e arquivamento Além de apresentar o SaaS os provedores de serviços de nuvem também oferecem ferramentas e ambientes para PaaS Platform as a Service plataforma como serviço para proporcio nar o desenvolvimento e a criação de serviços de SaaS entre outros Os tipos de camadas de armazenamento para a IaaS InfrastructureasaService infraes trutura como serviço incluem recursos como Web ou máquinas virtuais VMs armaze namento para compartilhamento de arquivos online backup ou arquivamento banco de dados ferramentas de desenvolvimento e busca Esses recursos possibilitam que os próprios provedores de serviços de nuvem e terceiros criem soluções individualizadas para combinar diversas funcionalidades ou camadas de nuvem nos serviços oferecidos Os serviços de armazenamento em nuvem SaaS incluem compartilhamento de arquivos documentos música fotos e vídeo backuprestauração continuidade dos negócios e recuperação de desastres juntamente com recursos de arquivamento Outras opções de armazenamento em nuvem incluem banco de dados análise de dados incluindo serviços baseados em redução em mapa e Hadoop unidades de nuvem e outras apli cações que usam armazenamento em nuvem backend As soluções de armazenamento em nuvem também se estendem a produtos e soluções usados para implementar nu vens públicas privadas e híbridas Produtos e soluções são as peças de armazenamento em nuvem mais comuns dos sis temas de armazenamento físico Os serviços de nuvem privada e pública de SaaS a PaaS e IaaS usam armazenamento em camadas incluindo unidades de estado sólido SSDs e discos rígidos HDDs Assim como os ambientes tradicionais de armazenamento cor porativo os provedores de soluções e serviços em nuvem utilizam uma mistura de ca madas de tecnologia de armazenamento diferentes que atendem a requisitos de SLO e SLA diferentes Por exemplo a utilização de SSDs rápidas para consolidação de ES densa oferecendo suporte a registros e índices de bancos de dados metadados para pesquisa rápida e outros dados transacionais possibilita que mais trabalho seja reali zado com menos energia em um espaço footprint mais denso e com melhor relação custobenefício O uso de uma mistura de SSDs ultrarápidas com HDDs de alta capacidade cria um equi líbrio de desempenho e capacidade para atender a outros requisitos de serviço com diferentes opções de custo de serviço Com os serviços em nuvem em vez de especificar qual tipo de unidade física comprar os provedores de serviços de nuvem cuidam disso oferecendo diversas opções de dis ponibilidade custo capacidade funcionalidade e desempenho para atender a diferen tes requisitos de SLA e SLO Arquitetura de nuvem No cerne da TI legada a hospedagem provedores de serviços gerenciados MSP e nu vens são peças comuns que incluem tecnologias de rede processamento e armazena mento Diferentes tipos de servidores redes e tecnologias de armazenamento atendem a diver sos requisitos de armazenamento em nuvem e computação em nuvem servidores bla de e em rack densos com diferentes números de soquetes e cores a velocidades de GHz threads quantidade de memória e recursos de expansão de ES diversos são apenas alguns exemplos As opções de rede incluem 40GbE e 100GbE rápidos para circuitos de retorno backhaul e de tronco juntamente com 10GbE e 1GbE mais comuns para redes virtuais privadas VPN e otimização de largura de banda As opções ou camadas de armazenamento de dados incluem SSDs ultrarápidas bem como HDDs rápidos de capacidade média a alta Os recursos de gerenciamento de ar mazenamento incluem proteção de dados alta disponibilidade HA backup BC e recuperação de desastres DR assim como redução de volume footprint para otimi zação de espaço como compressão deduplicação e provisionamento fino o que possi bilita que mais informações sejam armazenadas por períodos mais longos a custos mais baixos As ferramentas de software também são muito importantes na criação de serviços e soluções e incluem APIs middleware banco de dados aplicativos hipervisores para criação de máquinas virtuais VMs e infraestruturas de desktop virtual VDI juntamen te com stackware de nuvem como OpenStack e ferramentas de gerenciamento asso ciadas Alguns exemplos de hipervisores de VMs e VDI são CitrixXen KVM Microsoft HyperV Oracle e VMware ESXvSphere Nos três casos o armazenamento de dados é configurado em sistemas de armazena mento equipamentos de armazenamento e servidores de computação As nuvens públicas são serviços acessível gratuitamente ou mediante o pagamento de uma tarifa que fornecem diferentes funcionalidades como Amazon Web Services 37 AWS Google Docs ou software de backup de dados Seagate EVault As nuvens públi cas são controladas por seus respectivos proprietários cujos clientes optam por usar os seus serviços As nuvens privadas por outro lado pertencem e são operadas e controla das por organizações e são semelhantes aos serviços de TI legados Entretanto observe que as nuvens privadas criadas usando componentes e serviços públicos e instalações externas existentes em diferentes locais de provedores de nuvem são chamadas de nu vens híbridas A Seagate e o armazenamento em nuvem A Seagate é líder no fornecimento de armazenamento corporativo e sem nenhuma sur presa também está no centro da infraestrutura de nuvem Aproveitando décadas de experiência em ambientes de colocalização e serviços gerenciados de alta densidade e grande escala para empresas instituições e governos a Seagate leva esse conhecimen to para os ambientes de nuvem pública e privada Além da tecnologia de armazena mento líder de setor a Seagate tem décadas de experiência trabalhando com diversos parceiros e suas respectivas soluções de armazenamento embalagem chassi e gabine te processos de teste e verificação Como um fornecedorchave para provedores de serviços gerenciados e de nuvem pú blica e privada a tecnologia da Seagate pode ser encontrada em ambientes corpora tivos e centrais de dados em nuvem e nos provedores de serviços gerenciados para pequenas empresas e consumidores Em outras palavras a Seagate já está levando o armazenamento em nuvem e a computação em nuvem da central de dados para o seu bolso há algum tempo As opções de armazenamento para os ambientes de armazenamento em nuvem e com putação em nuvem da Seagate incluem a família Pulsar de SSDs de desempenho ultra alto Para complementar as unidades Pulsar oferecemos os HDDs de alto desempenho Savvio 10K e Savvio 15K de 25 polegadas para cenários de densidade mais alta além dos HDDs de baixo consumo de energia Constellation que comportam uma configu ração com vários terabytes A Tabela 1 mostra como e onde a Seagate promove o armazenamento em nuvem e a computação em nuvem pública e privada Tabela 1 Como a Seagate promove a nuvem Central de dados pública privada híbrida Empresarial Pessoal Computação em nuvem Armazenamento em nuvem Nuvem pessoal Combinação de alto desempenho e capacidade Boa relação custobe nefício alta capacidade economia de energia Armazenamento local e em nuvem Armazenamento local e em nuvem Pulsar SSD discos Savvio15K e Savvio 10K de 25 polegadas com desempenho otimizado Discos Constellation e Constellation ES de capacidade otimizada BlackArmor NAS Armazenamento em rede GoFlex Home armaze namento pessoal Backup Plus e armazenamento móvel e sem fio Satellite Resumo e próximos passos Há muitas soluções em nuvem cada uma oferecendo diferentes serviços funcionali dades e recursos A funcionalidade e os serviços em nuvem incluindo computação e armazenamento são combinados para oferecer SaaS PaaS e IaaS em soluções de nuvem pública e privada Esses recursos podem ser distribuídos como um serviço um produto ou um conjunto de soluções também conhecido como ITaaS IT as a Service TI como serviço Além disso os serviços de nuvem são reunidos em infraestruturas públicas e privadas para criar nuvens híbridas a fim de atender às suas necessidades e requisitos específicos A criatividade para satisfazer diferentes necessidades e requisitos de informações são determinados por como você ou o seu provedor de serviços usam os recursos de nuvem Considerações Finais Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 39 CONSIDERAÇÕES FINAIS Nesta unidade pudemos perceber que os bancos de dados são uma coleção de dados relacionados que representam por meio de um nível determinado de abs tração o modelo do mundo real de nossas aplicações de software Boa parte das aplicações de software desenvolvidas na atualidade envolve a manipulação e principalmente o armazenamento dos dados estes muitas vezes em enormes quantidades Para manipular esses bancos de dados criouse uma categoria de software específico denominada de sistemas gerenciadores de bancos de dados SGBDs O banco de dados os dados e o sistema que o gerencia são denomi nados conjuntamente de sistemas de bancos de dados Durante esta unidade também descrevemos as características que identificam as propriedades de sistemas de bancos de dados quando comparados a aborda gens tradicionais de processamento de arquivos Certamente que determinados casos de uso ainda exigem a utilização de arquivos como meio de armazenamento das informações Mas com as informações que detalhamos como características desses sistemas de banco de dados esperamos que você como desenvolvedora possa ter argumentos suficientes para decidir adequadamente entre uma abor dagem e outra Como existem muitos tipos de usuários diferentes que podem interagir com os sistemas de bancos de dados também apresentamos uma lista não exaustiva dos papéis que esses usuários podem assumir nessas interações Uma máxima que devemos sempre utilizar é a técnica do espelho Olhe sempre para o sof tware que você desenvolve por meio dos olhos de quem usa Compreender as situações em que cada tipo de usuário interage com um sistema de banco de dados permite que tenhamos uma melhor consciência das dificuldades e das necessidades que os usuários possuem em cada caso de uso cotidiano da nossa vida profissional CONCEITOS DE BANCOS DE DADOS Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 I U N I D A D E 40 Por fim tentamos discutir algumas vantagens da abordagem de sistemas de bancos de dados em relação à implementação de aplicações sem a facilidade e funcionalidade de um SGBD Claro que tendenciosamente um estudioso de sis temas de bancos de dados observaria argumentos bastante positivos em relação à abordagem dos SGBDs O papel de um desenvolvedor experiente é distanciar se desses apegos a uma determinada tecnologia ou outra e decidir sobriamente qual a solução mais adequada para a sua aplicação Uma vez entendidos esses conceitos podemos nos dedicar a estudar melhor alguns dos detalhes internos dos modelos utilizados pelos sistemas de bancos de dados e das arquiteturas de software existentes que utilizam esses sistemas Tais tópicos serão abordados em nossa próxima unidade 41 1 Transações tradicionalmente são melhor entendidas por meio do conjunto de suas propriedades ACID Atomicidade Consistência Isolamento e Durabilida de Em quais situações da vida real você consegue enxergar a necessidade de se executar operações com essas propriedades 2 Ao enumerar as vantagens de se utilizar um SBGD fizemos uma comparação com a utilização de arquivos para armazenamento dos dados Tendenciosa mente o SGBD apareceu como o vencedor nas comparações Quais seriam as situações em que os arquivos seriam uma solução mais adequada Você conse gue exemplificar alguma outra situação em que uma terceira alternativa seria mais viável 3 Pense no SBGD como um módulo do sistema ou como uma outra aplicação a ser integrada pois em muitas concepções modernas é assim que ele deve ser tratado Uma das características dos SGBDs é o isolamento entre o programa e os dados Quais os benefícios desse isolamento Em que outras partes do siste ma essa característica também pode trazer benefícios UNIDADE II Prof Esp Victor de Marqui Pedroso MODELO RELACIONAL Objetivos de Aprendizagem Capacitar o aluno ao entendimento dos conceitos básicos na criação de um banco de dados Apresentar ao aluno a melhor maneira de aplicação dos conceitos básicos Plano de Estudo A seguir apresentamse os tópicos que você estudará nesta unidade Modelo Relacional Introdução à Modelagem Atributos Tipos de Atributos Domínio Chave Estrangeira Foreign Key Relacionamentos Cardinalidade INTRODUÇÃO A partir desta unidade abordaremos o modelo de dados relacional que é o modelo utilizado nos bancos de dados relacionais O advento do modelo rela cional é atribuído a Ted Codd da IBM em 1970 e imediatamente se popularizou devido à sua simplicidade e sólidos fundamentos matemáticos é baseado na teo ria geral dos conjuntos e em lógica matemática Os primeiros SGDBs Relacionais apareceram na década de 1980 como uma novidade boa no meio da computação tanto que esses SGDBs acabaram suce dendo os bancos de dados hierárquicos em rede predominantes por mainframes Por serem bancos de dados com características fortes como capacidade de inse rir grande quantidade de dados rapidez na identificação e tratamento de erros realização de pesquisa de dados de maneira rápida e ainda garantir a integri dade dos dados sua expansão foi enorme e aos poucos acabou crescendo tanto que tornouse sinônimo de banco de dados Alguns bons exemplos de ban cos de dados relacionais são DB2 IBM Oracle e MySQL Oracle SQLServer Microsoft Firebird software livre Interbase Borland e PostgreSQL sof tware livre Agora que já sabemos quais são os bancos de dados relacionais existentes vale lembrar que devemos sempre trabalhar para uma boa operacionalização deles e para que isso ocorra precisamos nos basear em normas concisas no momento da criação de um projeto de bancos de dados Uma vez que nos apro fundemos nos estudos da teoria relacional estaremos capacitados na criação de projetos que sejam corretos consistentes e bem estruturados evitando assim um futuro problema ou retrabalho Dada a relevância do assunto estudaremos o modelo relacional introduzindo alguns conceitos fundamentais e importantes desse modelo sempre mesclando a teoria com a prática utilizando também exemplos concretos e que estejam par ticipando mais proximamente da nossa rotina de trabalho e do nosso cotidiano Introdução Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 45 MODELO RELACIONAL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 II U N I D A D E 46 O MODELO RELACIONAL Quando nos propomos a criar um banco de dados temos que saber da importância do modelo relacional pois é nele que nos basearemos para uma implementa ção inicial O modelo relacional é um modelo da segunda geração que surgiu depois dos modelos prérelacionais hierárquicos e de rede Os modelos que hoje tentam substituir são os de terceira geração os pósrelacionais modelos orien tados a objetos objeto relacional temporal e geográfico O Modelo relacional tem uma sólida base formal construído sob a teoria dos conjuntos seu nome é devido à relação matemática da teoria dos conjuntos e não aos relacionamen tos como muitos pensam Tratase de um modelo com estruturas de tabelas e alguns conceitos O modelo relacional permite a representação da estrutura lógica do projeto com uma visão genérica Sua estrutura é feita de forma clara e simples possibili tando representar os dados do mundo real como objetos denominados entidades ou conjunto de entidade Neste livro estaremos utilizando a notação de Peter Chen 1990 notação esta que fora criada em 1976 pelo Dr Peter PinShan Chen que é um cientista da computação americano e professor de ciência da computação na Louisiana State University conhecido como criador do modelo entidade relacionamento O Modelo Relacional Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 47 Entidade ou Atributo Relacionamento Figura 2 Componentes DER Diagrama Entidade e Relacionamento Fonte os autores ENTIDADES TABELAS A entidade ou tabela tratase de uma representação gráfica de um conjunto conjunto este cuja representação física ou gráfica padrão é feita por meio de um retângulo com o nome da entidade dentro dele Para identificarmos uma entidade devemos considerar os objetos coisas ou algo que seja relevante no levantamento dos dados Segue abaixo alguns exemplos Figura 3 e Figura 4 Alunos Carros Viagem Aluguel Figura 3 Exemplo de Entidades Fonte os autores MODELO RELACIONAL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 II U N I D A D E 48 No exemplo dado na Figura 3 temos uma entidade Alunos em que é repre sentado um conjunto de Alunos Da mesma forma podemos dizer que a Entidade Carros representa um conjunto de Carros e assim sucessivamente Baseados no conceito de Entidade podemos classificar as Entidades em Concretas e Abstratas em que entidades Concretas são entendidas como objeto do mundo real que pode ser separado e distinguível de outro objeto Já as Entidades Abstratas são aquelas que não temos de maneira tangível intangível Com isso vale lembrar que em ambos os Tipos de Entidades a representação é a mesma A seguir Figura 4 iremos classificar algumas Entidades Alunos Carro Livro Funcionário Viagem Aluguel Compra Empréstimo Exemplos de Entidades Concretas Exemplos de Entidades Abstratas Figura 4 Exemplo de Entidades Concretas e Entidades Abstratas Fonte os autores INTRODUÇÃO À MODELAGEM Agora que já sabemos o que é uma entidade é importante entendermos o motivo pelo qual ela será criada para isso podemos utilizar a Descrição Textual Narrativa sendo essa nada mais que o levantamento de requisitos junto ao cliente ou seja uma entrevista em que iremos retirar as informações devidas para a implemen tação do nosso sistema Nesse momento é importante anotarmos TODAS as necessidades do nosso cliente e a partir dessas anotações iremos analisar os Introdução à Modelagem Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 49 substantivos das frases e caso esse substantivo seja relevante ao sistema pode remos transformálo em uma entidade por exemplo Na frase a bibliotecária empresta um livro podemos retirar duas possí veis entidades sendo elas Bibliotecária Livro Figura 5 Exemplo de Entidades Fonte os autores Já na frase o carro percorre vários itinerários podemos retirar duas possíveis entidades sendo elas Carro Itinerário Figura 6 Exemplo de Entidades Fonte os autores E assim iremos popular o nosso sistema com as entidades necessárias para a implementação porém vale lembrar que essa fase é IMPORTANTÍSSIMA e deve ser feita com muita atenção Você pode estar se perguntando o motivo de tanta importância vou exemplificar de maneira prática A comparação dessa fase inicial é a mesma de uma obra de uma casa pois uma vez que for mal dimen sionada a estrutura podemos ter sérios e irreversíveis problemas no futuro A seguir seguem dois exemplos de uma análise a partir de uma Descrição Textual Narrativa MODELO RELACIONAL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 II U N I D A D E 50 Exemplo 1 O atendente solicita os dados pessoais do cliente no momento do seu cadastro aproveita inclusive para perguntar quais são os gêneros de sua preferência Funcionário Cliente Gênero Figura 7 Exemplo 1 de Descrição Textual Narrativa Fonte os autores Analisando o Exemplo 1 Figura 7 temos como substantivos atendente que podemos nomear como funcionário e temos também as palavras cliente e gêne ros Com isso para a implementação do que fora relatado e do que é relevante teremos a necessidade de criação de 3 entidades sendo elas FUNCIONÁRIO CLIENTE E GÊNERO Exemplo 2 O nosso cliente entra aqui na loja e escolhe o flme que deseja ver os flmes estão separados nas prateleiras pelo gênero ao qual eles pertencem facilitando assim a sua localização Cliente Filme Gênero Figura 8 Exemplo 2 de Descrição Textual Narrativa Fonte os autores Introdução à Modelagem Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 51 Analisando o Exemplo 2 Figura 8 temos como substantivos as palavras cliente loja filme filmes prateleiras e gênero Veja que riscamos a palavra prateleiras pois não temos a necessidade de cadastrar as prateleiras e a localização pode ser cadastrada diretamente na entidade Filme Outra palavra riscada foi loja sendo que essa seria relevante e poderia ser aproveitada apenas se tivéssemos mais de uma loja ou seja tudo varia da regra do negócio que está sendo analisado Com isso concluímos que as entidades que serão implementadas serão CLIENTE FILME E GÊNERO Dicas para uma boa modelagem Ter em mente o cenário a ser modelado Detectar os substantivos no momento da análise do sistema Nomear apropriadamente as entidades detectadas Padronizar os nomes plural singular abreviações Fazer o diagrama em um rascunho de próprio punho em papel Definir o tipo de organização mais adequado Realizar um bom levantamento do método manual e do procedimento manu al junto ao principal usuário Fonte Roberto Yukio Nishimura MODELO RELACIONAL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 II U N I D A D E 52 10 curiosidades sobre o Google O Google está na mídia o tempo todo mas existem dados sobre a compa nhia que algumas pessoas ainda desconhecem O Business Insider reuniu 10 fatos curiosos sobre a gigante da web que merecem atenção Confira abaixo 1 O Googlecom que abriga as mais importantes empresas do mundo con tém 23 erros em seu código 2 A empresa já fotografou mais de 8 milhões de quilômetros para o Street View 3 Originalmente a companhia se chamaria Googol mas os investidores es creveram Google no primeiro cheque de contribuição e o nome permane ceu 4 O banco de dados de buscas do Google tem mais 100 milhões de giga bytes Seria necessário 100 mil HD externos de 1 terabyte para armazenar todos esses dados 5 O mundo assiste mais de 450 mil anos de vídeos no YouTube por mês Isso é mais do que o dobro de anos de existência dos humanos modernos 6 O Google usa o captcha para ensinar computadores a ler textos digitaliza dos de livros São 200 milhões de captchas resolvidos por dia 7 A página do Google tem um layout simples porque Sergey Brin e Larry Page não sabiam HTML A dupla decidiu deixar o site da mesma forma para reforçar a identidade 8 A gigante da web deve ser a única companhia que tem como objetivo explícito reduzir o tempo que as pessoas passam em seu site 9 Na média a companhia adquiriu mais de uma empresa por semana desde 2010 10 Em 2011 96 dos US 376 bilhões em receita do Google vieram apenas de anúncios Fonte Olhar Digital 10 Curiosidades 2013 online Atributos Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 53 ATRIBUTOS Os atributos são propriedades utilizadas para descrever uma entidade podemos afirmar que os Atributos são as características contidas nas Entidades por exem plo em uma Entidade Cliente podemos relacionar os atributos CPF NOME IDADE ENDEREÇO BAIRRO CIDADE etc Vamos ao exemplo passo a passo 1 Vamos imaginar uma Entidade Produto Ela será simbolizada da seguinte maneira Produto 2 Agora iremos relacionar alguns Atributos a essa Entidade Produto Código Descrição ValorVenda ValorCusto Figura 9 Exemplo de Atributos em uma Entidade Fonte os autores 3 Outra maneira de demonstrar uma Entidade e Atributos é em forma de Planilha Observando a Figura 10 verificamos que a tabela PRODUTOS contém Atributos que são os nomes das colunas e um conceito novo chamado de TUPLA Definindo de modo formal uma linha é denominada de Tupla MODELO RELACIONAL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 II U N I D A D E 54 Código Descrição ValorCusto ValorVenda Entidade Atributos Tupla 01 Lápis 100 200 02 Borracha 150 300 03 Mouse 1000 2000 PRODUTOS Figura 10 Exemplo de uma entidade em formato de colunas Fonte os autores TIPOS DE ATRIBUTOS Atributo Simples o Atributo Simples contém um único valor para cada elemento da entidade Nesse caso pode ocorrer uma informação repetida ou seja para uma entidade Cliente temos um nome para cada cliente podendo acontecer de dois clientes terem o mesmo nome mas infor mando um dado para cada Cliente A seguir temos a representação do atributo simples Tipos de Atributos Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 55 Funcionário Nome Nome CPF Matrícula Local ou ou Cliente Nome CPF Cliente Funcionário Nome Matrícula Local Figura 11 Exemplo de tipos de atributos Fonte os autores Atributo Multivalorado o Atributo Multivalorado permite conter informa ções com diversos valores É a solução do problema quando por exemplo você tem vários telefones para um Funcionário A seguir temos a repre sentação do atributo multivalorado Funcionário Matrícula DataNascimento Telefones Sexo Figura 12 Exemplo de um atributo do tipo multivalorado Fonte os autores MODELO RELACIONAL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 II U N I D A D E 56 Atributo Composto o Atributo Composto nos permite indicar um atributo que pode ser dividido em outros Um exemplo pode ser o endereço que podemos dividir em rua cidade estado e CEP A seguir temos a repre sentação do atributo composto Funcionário DataNascimento Sexo Matrícula Endereço Logradouro Complemento Cidade Bairro Figura 13 Exemplo de um atributo do tipo composto Fonte os autores AtributoChave quando temos os atributos de uma entidade é impor tante sempre indicarmos um identificador que podemos chamar também de AtributoChave Esse atributo irá identificar o item da entidade de maneira única sem repetição no conjunto de elementos O AtributoChave deve ser íntegro ou seja sem repetições e também não pode ser nulo valores vazios A sua representação pode ser demonstrada de maneira sublinhada ou com o círculo destacado na borda em negrito conforme a Figura 14 Código ou Código Figura 14 Exemplo de um atributo do tipo Chave Fonte os autores Tipos de Atributos Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 57 Exemplificando Para a entidade Funcionários temos os seguintes atributos Endereço analisando esse atributo sabemos que pode haver mais de um funcionário morando no mesmo endereço logo ele não poderia ser classificado como atributo identificador Nome esse atributo pode confundir um pouco pois cada funcionário tem seu nome porém pode haver funcionários com o mesmo nome logo pode mos perceber que o nome ser utilizado como um identificador pode nos trazer problemas Matrícula para cada funcionário é gerado um número de matrícula que o identificará na empresa e que não pode se repetir Esse atributo pode sim ser classificado como AtributoChave devendo ser destacado entre os demais A seguir temos a representação do exemplo AtributoChave em uma Entidade Figura 15 Funcionário Endereço Nome Matrícula Figura 15 Exemplo de um atributo Chave em uma entidade Fonte os autores MODELO RELACIONAL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 II U N I D A D E 58 DOMÍNIO As restrições de domínio especificam que o valor de cada atributo deve ser um valor atômico que para cada atributo criado devemos associar um tipo a ele A essa associação damos o nome de domínio A seguir demonstraremos alguns tipos Numéricos inteiros e reais Caracteres Booleanos Cadeias de caracteres de tamanho fixo e tamanho variável Data Hora A seguir iremos criar uma tabela chamada Funcionário contendo NOME DO CAMPO TIPOS e TAMANHO para exemplificar a aplicação dos tipos Propriedades dos campos da tabela Funcionário NOME DO CAMPOS TIPO DO CAMPO TAMANHO Matrícula Inteiro 3 Nome Caractere 40 Idade Inteiro 3 Data Admissão Data 8 Fonte os autores Chave Estrangeira Foreign Key Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 59 CHAVE ESTRANGEIRA FOREIGN KEY Em nossos estudos não podemos deixar de estudar sobre a chave estrangeira ou em inglês foreign key a qual tratase de um campo que aponta para a chave primária de outra tabela Nessa relação entre linhas tuplas de duas entidades o objetivo da chave estrangeira é garantir a integridade dos dados referenciais pois nesses casos serão permitidos valores que irão aparecer na base de dados Vale lembrar que após estabelecer uma chave estrangeira o atributo marcado não permitirá a exclusão inserção ou modificação de dados em tabelas que estejam dependentes umas das outras foreign key tendo que ter uma maior atenção dos administradores do banco de dados A seguir exemplificaremos uma chave estrangeira entre duas tabelas enti dades em que o relacionamento é 1N Figura 17 Exemplo da aplicação de uma chave estrangeira entre duas tabelas Fonte os autores MODELO RELACIONAL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 II U N I D A D E 60 Outro exemplo Tabela Professor Tabela Departamento Tabela Curso DeptoCod ProCod CurCod CurNome DeptoNome CodDepto Proidade CodDepto Procpf ProDtNasc Figura 18 Exemplo da aplicação de uma chave estrangeira entre duas tabelas Fonte os autores RELACIONAMENTOS Analisando o Modelo Relacional as entidades não podem ficar isoladas uma vez que as informações estarão organizadas futuramente para o acesso de forma integrada Para essa organização sem perda de conteúdo as entidades devem estar associadas ligadas entre si No Modelo Entidade Relacionamento MER não é permitido ligar uma entidade diretamente à outra Quando há uma asso ciação ela é representada por um relacionamento Quando há uma associação ela é representada por um relacionamento e o relacionamento é apresentado na forma de um losango e para a associação entre entidades deve seguir a notação básica que são entidades ligadas ao relacionamento por linhas retas conforme a Figura 19 Sempre que um relacionamento for indicado é necessário verifi car validade nos 2 sentidos Atenção As setas não fazem parte do diagrama são apenas para ilustrar os sentidos Relacionamentos Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 61 Funcionário Setor Figura 19 Exemplo de notação básica de relacionamentos Fonte os autores Para definir um relacionamento entre duas entidades devemos verificar se há correlação entre elas e podemos fazer isso colocando um verbo para tentar asso ciálas É importante averiguar se a associação entre as entidades é verdadeira em ambos os sentidos Para entender melhor podemos na situação a seguir Figura 20 descrever dizendo que o funcionário trabalha no setor Funcionário Trabalhar Setor Figura 20 Exemplo de notação básica de relacionamentos Fonte os autores Tipos de Relacionamentos A classificação dos relacionamentos é baseada no número de entidades que par ticiparem em um conjunto de relacionamentos o que determina também o grau desse conjunto Autorrelacionamento ou Relacionamento Recursivo nesse caso são enqua drados relacionamentos com apenas uma entidade Exemplo Alunos Monitorar Pessoas Casar Figura 21 Exemplo de relacionamento Recursivo ou Autorrelacionamento Fonte os autores MODELO RELACIONAL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 II U N I D A D E 62 Relacionamento Binário o relacionamento binário é de grau dois pois temos duas entidades Exemplo Professor Ministrar Disciplina Figura 22 Exemplo de relacionamento binário Fonte os autores Relacionamento Ternário o relacionamento ternário é de grau três pois temos três entidades associadas no relacionamento Exemplo Professor Ensinar Curso Disciplina Figura 23 Exemplo de relacionamento Ternário Fonte Cardoso 2012 Vale lembrar que entre duas entidades também pode haver relacionamento ou seja uma entidade pode estar associada a outra por mais de um relacionamento conforme o exemplo a seguir Gestor Executa Gerenciar Projetos Figura 24 Exemplo de mais de um relacionamento entre duas entidades Fonte Cardoso 2012 Cardinalidade Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 63 Outra particularidade de um relacionamento é que os relacionamentos podem conter atributos eles não fazem parte de maneira obrigatória das propriedades das entidades porém quando inserimos um atributo associado a um relacio namento ele deve ser comum às duas entidades A seguir vamos mostrar um exemplo relativo a esse tipo de relacionamento Horário Palestrante Ministrar Tema Figura 25 Exemplo de relacionamento contendo um atributo Fonte Cardoso 2012 Conforme o exemplo citado Figura 25 podemos dizer que o atributo horá rio faz parte comum às entidades associadas no relacionamento em que esse informa em que horário que o Palestrante ministra o referido tema CARDINALIDADE A cardinalidade permite expressar o número de ocorrências com que uma enti dade pode tomar parte em um relacionamento Permite também expressar as possibilidades e restrições de associações entre uma entidade e outra Podemos também definir como a regra de negócio entre as entidades envolvidas no relacionamento ou até mesmo a frequência com que essas fun cionalidades podem ocorrer MODELO RELACIONAL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 II U N I D A D E 64 Notaçao x y Cardinalidade Máxima Cardinalidade Mínima Cardinalidade Máxima Tratase do limite máximo de ocorrências de uma entidade em relação à outra Um para Um 11 Um para Muitos 1N Muitos para Muitos NN ou NM Cardinalidade Um para Um 11 Acontece quando a ocorrência de uma entidade se relaciona com no máximo uma ocorrência de outra e viceversa Exemplo Leitura direta o Cliente compra no máximo 1 Produto Leitura inversa 1 Produto é comprado pelo Cliente Cliente 1 1 1 1 Produto Compra Figura 26 Exemplo de Cardinalidade Um para Um Fonte Cardoso 2012 Cardinalidade Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 65 Cardinalidade Um para Muitos 1N A ocorrência de uma entidade se relaciona com no máximo muitas ocor rências de outra porém a ocorrência de outra entidade se relaciona com no máximo uma ocorrência da primeira Leitura direta o Cliente compra no máximo muitos Produtos Leitura inversa o Produto é comprado por no máximo um Cliente Cliente 1 1 N 1 Produto Compra Figura 27 Exemplo de Cardinalidade Um para N Fonte Cardoso 2012 Cardinalidade Muitos para Muitos NN ou NM Acontece quando a ocorrência de uma entidade se relaciona com no máximo muitas ocorrências de outra e viceversa Exemplo Leitura direta o Cliente compra no máximo muitos Produtos Leitura inversa o Produto é comprado por no máximo vários Cliente Cliente 1 N N 1 Produto Compra Figura 28 Exemplo de Cardinalidade N para N Fonte Cardoso 2012 MODELO RELACIONAL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 II U N I D A D E 66 Quando a leitura é feita de 1N em ambos os sentidos das entidades Teremos assim um resultado NN conforme a seguir Figura 29 Leitura direta o Cliente compra no máximo muitos Produtos Leitura inversa o Produto é comprado por no máximo vários Cliente vários Clientes 1 N N 1 Produto Compra Figura 29 Exemplo de Cardinalidade N para N Fonte Cardoso 2012 Cardinalidade Mínima Tratase do mínimo de ocorrências de uma entidade em relação à outra Opcional 0 é quando uma ocorrência se relaciona com no mínimo nenhuma de outra entidade Abaixo temos a representação 01 Nesse caso a representação textual seria no mínimo nenhuma ocorrência em uma entidade para no máximo uma ocorrência na outra entidade 0N Nesse caso a representação textual seria no mínimo nenhuma ocorrência em uma entidade para no máximo muitas ocorrências na outra entidade Obrigatória 1 uma ocorrência se relaciona com no mínimo uma de outra entidade No exemplo abaixo Figura 30 devemos analisar a regra de negócio que de acordo com a cardinalidade mínima ser marcada como 0 zero significa que o Cliente não é obrigatório no momento da venda do produto e que o Produto é comprado por no máximo um Cliente Considerações Finais Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 67 Cliente 0N 1N Produto Compra Figura 30 Exemplo de Cardinalidade N para N Fonte Cardoso 2012 CONSIDERAÇÕES FINAIS Nesta unidade procuramos demonstrar os assuntos de maneira que você possa entender melhor as questões que permeiam os conceitos básicos do Modelo Relacional de Banco de dados Vale enfatizar que nesta unidade tivemos a oportunidade de estudar a respeito de conceitos básicos do Modelo Relacional como o DER Diagrama Entidade e Relacionamento Tuplas Entidades Atributos Relacionamentos Cardinalidades etc Esses conceitos são importantes para quem deseja apren der de maneira correta a iniciar a criação de um projeto de banco de dados tendo como seu principal objetivo dar ao aluno uma melhor aplicabilidade no momento da iniciação de um projeto Espero que esses conceitos tenham sido explanados de maneira clara e obje tiva sempre buscando exemplificar para que fique claro e assim possa facilitar o seu estudo entendimento e aprendizado Aproveito o momento para deixar aqui o meu incentivo à fixação desse conteúdo pois esses conceitos são impres cindíveis para quem deseja iniciar o desenvolvimento de um banco de dados 1 A partir do estudado nesta unidade defina Entidades Concretas e Entidades Abstratas 2 Crie uma Entidade Produtos com os seguintes atributos a Código do Produto b Descrição do Produto c Unidade do Produto d Valor do Produto e Classificação do Produto f Valor Custo do Produto 3 Analise as frases abaixo e crie as possíveis entidades a o atendente matricula o aluno no curso de Administração b a secretária agenda pacientes para atendimento médico c é necessário cadastrar os produtos para realizar as vendas aos clientes 69 BANCOS DE DADOS LIVRES CRESCEM NO BRASIL Uma nova geração de bancos de dados livres começa a ganhar adesão de várias empre sas do setor financeiro e industrial do país revela estudo Uma nova geração de bancos de dados livres começa a ganhar adesão de várias empre sas do setor financeiro e industrial do país para aplicações específicas ou embarcadas em equipamentos de comunicação e já está criando um impacto positivo entre os de senvolvedores Essa é uma conclusão do consultor independente Fernando Lozano community mana ger da Javanet apresentada na quartafeira 1708 no Developers World 2005 realiza do pelo IDG Brasil no Hotel Jaraguá em São Paulo Lozano vem trabalhando na implementação de projetos de banco de dados livres em várias empresas como o Instituto Brasileiro de Petróleo e Gás Elephant Internet iBest e Amsterdam Sauer O banco de dados livre é hoje uma alternativa viável e de alta per formance além de comercialmente atraente pois pode utilizar qualquer ferramenta de desenvolvimento para acesso aos dados diz ele Para Thiago José Macieira desenvolvedor central do KDE uma das principais comunida des de open source do mundo com quase 20 colaboradores brasileiros o interesse pelo software livre no Brasil é cada vez maior principalmente depois que o governo federal decidiu estimular a adoção do produto em licitações públicas Muitos desenvolvedores estão decididos a contribuir para o avanço do open source mesmo sem ter qualquer espécie de retorno financeiro no máximo um outro patrocínio para participar em congressos internacionais afirma Macieira Fonte Cesar 2005 online MATERIAL COMPLEMENTAR Acesse este link para assistir a uma aula do Professor Marcelo Assis sobre como deve ser feito o Modelo Relacional Normalizado Disponível em httpswwwyoutubecomwatchveiBbG9bVljs Acesso em 03 jul 2015 UNIDADE III Professor Me Edson Yanaga SQL BÁSICO Objetivos de Aprendizagem Definir o que é SQL Apresentar os comandos de definição e uso da SQL Plano de Estudo A seguir apresentamse os tópicos que você estudará nesta unidade Definir o que é SQL Apresentar os comandos de definição e uso da SQL INTRODUÇÃO A primeira ideia que vem à cabeça de um desenvolvedor experiente quando se fala de banco de dados relacionais é SQL Talvez uma das boas razões pelas quais os SGBDs relacionais são tão difundidos devase ao fato de que a SQL é uma ferramenta bas tante madura elaborada e bem projetada Em português pronunciase SQL como uma sigla com o som de cada uma das letras separadas essequêele Porém nas conversas em projetos internacionais que você fará ou em conferências das quais você participará em sua vida profissional perceberá que em inglês SQL é pronunciado como síquel O motivo é curioso e não tem a ver com a sigla SQL e sim com o nome original dessa linguagem Atualmente a sigla SQL significa Structured Query Language Linguagem de Consulta Estruturada mas originalmente seu nome era SEQUEL Structured English QUEry Language Linguagem de Consulta em Inglês Estruturado por isso o motivo da pronúncia como síquel SQL é uma linguagem diferente das linguagens de programação que você provavelmente aprendeu até agora Em qualquer curso de programação costu mase ensinar inicialmente linguagens de programação imperativas como C Pascal Java ou Python em que você é responsável por escrever os comandos na ordem de execução esperada Nesse tipo de linguagem preocupamonos em instruir o computador no modo como ele deve executar as tarefas O resultado de seu processamento é uma consequência daquilo que comandamos Já a SQL é uma linguagem declarativa pois nela definese o que deve ser retornado como resultado do processamento sem especificar o como isso será feito Permita uma reflexão sobre a natureza declarativa da SQL Na SQL ao defi nirmos somente o que esperamos de resultado ao invés do como permitimos que o SGBD decida como é que ele deve executar as instruções Há 10 anos esse seria um fator determinante para decidir entre um produto e outro A evolu ção dos produtos comerciais e livres fez com que essa diferença diminuísse de Introdução Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 73 SQL BÁSICO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 III U N I D A D E 74 modo significativo embora dependendo dos casos de uso de sua aplicação a diferença ainda possa ser relevante Em alguns casos centenas de parâmetros de configuração do produto permitem alterar a forma com que o SGBD executa o como uma tarefa que muitas vezes chega a ser minuciosa tudo isso para conseguir aumentar o desempenho do seu SGBD Para tentar diminuir as diferenças entre as diversas implementações e varian tes da SQL utilizadas em produtos distintos a ANSI American National Standards Institute e a ISO International Standards Organization uniramse para criar um padrão para a SQL A versão mais popular desse padrão é a SQL92 embora haja uma versão mais recente a SQL1999 Infelizmente os fabricantes de SGBDs não seguem 100 o padrão o que torna a tarefa de migração de um produto para outro um pouco mais difícil Comercialmente é uma estratégia interes sante para os fabricantes pois se baseia no aprisionamento do cliente uma vez comprometido com um produto o custo para migração em tempo e esforço tornase elevado o suficiente para que o cliente desista da ideia Já para os usu ários esse é um fato infeliz De positivo do padrão SQL92 temos que mesmo com as sutis diferenças entre as implementações da SQL em diferentes produtos as semelhanças se sobressaem e permitem que os desenvolvedores de software possam aprender facilmente a lidar com produtos concorrentes A SQL possui comandos tanto para a criação de definições de dados criação de schemas quanto para a execução de comandos de manipulação de banco de dados consultas e atualizações É uma linguagem bastante abrangente É por esse motivo que trataremos da SQL em duas unidades distintas A unidade III abordará a criação de schemas e os comandos básicos da linguagem enquanto que a unidade IV abordará os comandos um pouco mais avançados Definições de Dados e Tipos em SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 75 DEFINIÇÕES DE DADOS E TIPOS EM SQL Na unidade anterior definimos os termos relação tupla e atributo do modelo relacional Em SQL esses termos são denominados respectivamente de tabela linha e coluna Boa parte dos comandos SQL relacionados à criação e definição de dados utiliza o comando CREATE O CONCEITO DE SCHEMA Em sua versão inicial a SQL não possuía um mecanismo para agrupar tabelas relacionadas Como consequência todas as tabelas no SGBD coexistiam dentro de um mesmo ambiente A partir do SQL92 criouse o conceito de schema que é simplesmente um conjunto de tabelas relacionadas Do mesmo modo que em UML um pacote é um conjunto de classes relacionadas um schema é um conjunto de tabelas relacionadas Por exemplo o seguinte comando cria um schema denominado de agenda Todos os comandos em SQL são finalizados por um pontoevírgula create schema agenda Além de agrupar logicamente as tabelas um schema também é convenientemente utilizado para autorizarrestringir o acesso pelos usuários Você pode autori zar determinados usuários a acessar um schema e restringir o acesso a outros O comando CREATE TABLE O comando CREATE TABLE é utilizado para criar uma nova tabela O primeiro parâmetro do comando é o nome da tabela sendo criada seguido dos atributos e de seus respectivos tipos e eventuais restrições do atributo Restrições de inte gridade referencial podem ser definidas ao final do comando SQL BÁSICO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 III U N I D A D E 76 contato email telefone grupo afliação id nome id nome sobrenome id email contatofk id telefone contatofk grupofk contatofk nascimento peso Figura 31 Exemplo da estrutura de Tabelas e seus respectivos atributos Fonte os autores Os seguintes comandos criam as tabelas definidas na Figura 31 CREATE TABLE contato id INT PRIMARY KEY nome VARCHAR30 NOT NULL sobrenome VARCHAR30 NOT NULL nascimento DATE peso DECIMAL102 Definições de Dados e Tipos em SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 77 CREATE TABLE email id INT PRIMARY KEY email VARCHAR60 NOT NULL contatofk INT FOREIGN KEY contatofk REFERENCES contatoid CREATE TABLE telefone id INT PRIMARY KEY telefone VARCHAR20 NOT NULL contatofk INT FOREIGN KEY contatofk REFERENCES contatoid CREATE TABLE grupo id INT PRIMARY KEY nome VARCHAR30 NOT NULL CREATE TABLE afiliacao grupofk INT NOT NULL contatofk INT NOT NULL PRIMARY KEY grupofk contatofk FOREIGN KEY grupofk REFERENCES grupoid FOREIGN KEY contatofk REFERENCES contatoid Em algumas situações não é possível definir as restrições de integridade referen cial e chave estrangeira no próprio CREATE TABLE pois as tabelas referenciadas ainda não existem Na próxima unidade abordaremos como resolver esse impasse SQL BÁSICO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 III U N I D A D E 78 TIPOS DE DADOS A SQL define um conjunto de tipos de dados básicos para os seus atributos Diferentes produtos adicionam tipos de dados diferentes ao conjunto supor tado mas todos os produtos disponíveis no mercado suportam ao menos estes tipos básicos TIPOS NUMÉRICOS Tipos de dados numéricos suportam dados inteiros INT e SMALLINT e de ponto flutuante FLOAT e DOUBLE Números com precisão decimal normalmente utilizados em cálculos de moeda por exemplo são DECIMAL ou NUMERIC declarados como DECIMALab ou NUMERICab em que a é o número de dígitos inteiros e b é o número de dígitos decimais TIPOS CARACTERE Tipos de caractere podem ser de tamanho fixo ou variável Os atributos de tamanho fixo podem ser declarados como CHARn em que n é o número máximo de caracteres suportado pelo atributo Para especificar um atributo de tamanho variável utilizase o tipo VARCHARn Para se entender o critério de uso entre um e outro é neces sário entender como é a alocação de espaço desses tipos no arquivo físico Se o tamanho for fixo CHAR o SGBD já aloca esse tamanho predefinido no arquivo as buscas po dem ser mais rápidas pois o SGBD já sabe o tamanho do campo ao pular bytes na busca sequencial Entretanto se o conteúdo dos atributos não preencher todo o tamanho definido há o desperdício de espaço de armazenamento Por outro lado utilizandose VARCHAR o SGBD aloca um ponteiro para determinar qual o tamanho do atributo as buscas são mais lentas mas não há desperdício de espaço TIPOS BOOLEANOS Assim como em linguagens de programação tipos boo leanos podem assumir os valores TRUE ou FALSE Muitos SGBDs mapeiam esses valores em 1 e 0 respectivamen te TIPOS TEMPORAIS O tipo DATE suporta dados temporais no formato AAAA MMDD ano mês dia enquanto que o tipo TIME utiliza o formato HHMMSS hora minuto e segundo A própria SQL assegura representações temporais válidas Restrições Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 79 RESTRIÇÕES Seguindo o nosso planejamento abordaremos agora as restrições que podem ser declaradas em SQL no comando CREATE TABLE Restrições adicionais especi ficadas em outros comandos serão abordadas na próxima unidade VALORES NULL E VALORES PADRÃO A linguagem SQL permite que todos os atributos com exceção daqueles que compõem a chave primária sejam nulos Se o seu modelo de negócios não per mite que um atributo seja nulo é necessário especificar uma restrição de NOT NULL na declaração do atributo Outra consideração pequena talvez sobre o NOT NULL é que no mínimo o SGBD terá que gravar um bit ou um byte a mais em cada atributo em casos de campos NULL Se um atributo permitir nulos então o SGBD terá que primeira mente saber se o campo é nulo ou não e depois armazenar o próprio conteúdo Além de valores nulos também há possibilidade de se definir um valor padrão para os atributos utilizandose a cláusula DEFAULT valor Caso esse atributo seja omitido durante a inserção de uma linha da tabela assumese o valor padrão Por padrão na SQL caso nenhuma cláusula seja declarada os atributos per mitirão valores nulos e o valor padrão também será nulo Como exemplo poderíamos definir Silva como o sobrenome padrão dos nossos contatos no comando CREATE TABLE CREATE TABLE contato id INT PRIMARY KEY nome VARCHAR30 NOT NULL sobrenome VARCHAR30 NOT NULL DEFAULT Silva nascimento DATE peso DECIMAL102 SQL BÁSICO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 III U N I D A D E 80 Chaves e integridade referencial Para especificar uma chave primária utilizase a cláusula PRIMARY KEY Caso a chave primária possua um único atributo ela pode ser declarada no próprio atributo como no exemplo da tabela contato id INT PRIMARY KEY Havendo mais de um atributo na chave primária é necessário declarála ao final como no exemplo a seguir PRIMARY KEY grupofk contatofk A cláusula UNIQUE especifica chaves únicas não primárias em uma tabela Poderíamos alterar a definição da tabela email para garantir que não haja emails duplicados em nossa aplicação CREATE TABLE email id INT PRIMARY KEY email VARCHAR60 NOT NULL UNIQUE contatofk INT FOREIGN KEY contatofk REFERENCES contatoid Já a integridade referencial e as chaves estrangeiras são definidas por meio da cláusula FOREIGN KEY como utilizada já no nosso exemplo nas tabelas email e telefone Consultas Básicas em SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 81 CREATE TABLE email id INT PRIMARY KEY email VARCHAR60 NOT NULL contatofk INT FOREIGN KEY contatofk REFERENCES contatoid CREATE TABLE telefone id INT PRIMARY KEY telefone VARCHAR20 NOT NULL contatofk INT FOREIGN KEY contatofk REFERENCES contatoid CONSULTAS BÁSICAS EM SQL O comando em SQL para a execução de operações de consulta é o SELECT e as consultas que podem ser elaboradas com esse comando variam das mais simples até as bem complicadas Em sua forma fundamental um comando de con sulta SELECT assume a forma SELECT atributos FROM tabelas WHERE condições De acordo com Silberschatz 1999 a expressão básica de consulta em SQL consiste em três cláusulas SELECT FROM e WHERE 1 A cláusula de SELECT é utilizada para listar os atributos desejados no resultado da consulta 2 A cláusula FROM lista as relações tabelas que devem ser examinadas na avaliação da expressão SQL SQL BÁSICO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 III U N I D A D E 82 3 A cláusula WHERE corresponde ao predicado envolvendo os atributos das relações que aparecem na cláusula FROM As condições do comando SQL podem utilizar comparadores lógicos simila res aos de outras linguagens de programação já conhecidas tais como igual menor menor ou igual maior maior ou igual e diferente Provavelmente uma das melhores formas de se aprender é por meio de exem plos Ao invés de nos atermos aos detalhes sintáticos e conceituais de cada tipo de consulta apresentaremos exemplos de como as consultas a seguir Todos os exemplos de consulta serão realizados tendose como base a defi nição de esquema proposta na Figura 6 Exemplo 1 Selecione o nome e o telefone de todos os contatos cujo sobre nome seja Silva SELECT nome telefone FROM contato telefone WHERE contatoid tele fonecontatofk AND contatosobrenome Silva Nesse exemplo a condição contatosobrenome Silva é um predicado que sele ciona somente as linhas especificadas na tabela contato A condição contatoid telefonecontatofk é denominada de condição de join pois combina duas tabelas diferentes baseadas nesse caso em uma chave estrangeira de um rela cionamento entre ambas Exemplo 2 Selecione o nome o telefone e o email de todos os contatos cujo nome seja Edson SELECT nome telefone email FROM contato telefone email WHERE contatoid telefonecontatofk AND contatoid emailcon tatofk AND contatonome Edson Consultas Básicas em SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 83 Nesse exemplo podese notar que em uma consulta é permitido realizar o join entre várias tabelas diferentes e novamente nesse caso todas estão relaciona das por meio de uma condição de combinação baseada em chaves estrangeiras Exemplo 3 Selecione o id do telefone de todos os contatos cujo peso seja maior que 70 SELECT telefoneid FROM contato telefone WHERE telefonecontatofk contatoid AND contatopeso 70 O Exemplo 3 mostra como devemos definir os nomes dos atributos nas cláusu las quando há a possibilidade de ambiguidade na definição dos nomes Tanto a tabela contato quanto a tabela telefone possuem um atributo denominado de id Nesse caso devemos informar à SQL qual é o atributo id que desejamos obter prefixando o atributo com o nome de sua respectiva tabela No caso do exemplo eliminamos a ambiguidade descrevendo o atributo como telefoneid Exemplo 4 Selecione o nome do grupo e o nome do contato de todos os contatos cujo nome seja Joaquim SELECT contatonome as n gruponome as g FROM contato grupo afiliacao WHERE contatoid afiliacaocontatofk AND grupoid afiliacaogrupo fk AND n Joaquim Uma facilidade na construção de consultas que possuem termos repetidos sendo referenciados é a criação de um alias Um alias é um apelido definido para um determinado termo da consulta SQL No Exemplo 4 definimos que o atributo contatonome possui um alias n e que o atributo gruponome possui um alias g Desse modo no restante dessa consulta não precisamos mais nos referenciar a esses atributos pela referência completa tornase possível então simplesmente escrevermos a condição final da consulta como sendo n Joaquim SQL BÁSICO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 III U N I D A D E 84 Exemplo 5 Selecione o peso de todos os contatos com peso 100 SELECT cpeso FROM contato c WHERE cpeso 100 No Exemplo 5 demonstramos que a definição de um alias não está restrita aos atributos um alias pode também ser definido como um apelido para uma tabela na consulta SQL Exemplo 6 Selecione a data de nascimento de todos os contatos SELECT nascimento FROM contato A cláusula WHERE de uma consulta SQL é opcional Embora em muitos casos você como programadora deva se questionar se isso é oportuno ou não já que potencialmente a quantidade de registros em uma tabela pode chegar aos milhões ou bilhões Quando a cláusula WHERE é omitida a consulta irá proces sar todos os registros das tabelas referenciadas No Exemplo 6 demonstramos como obter todas as datas de nascimento por meio do processamento de todas as linhas da tabela contato Exemplo 7 Selecione todos os atributos de contatos cujo peso 75 SELECT FROM contato WHERE peso 75 Quando não se deseja limitar quais atributos devem ser retornados na consulta podese utilizar um asterisco para determinar ao SQL que processe todos os atributos de todas as tabelas da cláusula FROM no resultado da consulta SQL Consultas Básicas em SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 85 Exemplo 8 Selecione todos os sobrenomes distintos de todos os contatos SELECT DISTINCT sobrenome FROM contato Embora o modelo relacional seja baseado na teoria geral dos conjuntos e mate maticamente em conjuntos não hajam elementos repetidos permitese elementos repetidos em tabelas e consequentemente nos resultados das consultas esses ele mentos repetidos são exibidos Nas situações em que se deseje eliminar as tuplas repetidas nos resultados das consultas podese utilizar a cláusula DISTINCT como no Exemplo 8 Exemplo 9 Selecione todos os telefones cujo número comece com 44 SELECT FROM telefone WHERE telefone LIKE 44 No Exemplo 9 utilizamos o comparador LIKE para definir uma busca por padrões em Strings O caractere é utilizado em condições LIKE para definir zero ou mais caracteres Nesse exemplo o 44 determina que a String deve iniciar com 44 e pode possuir zero ou mais caracteres posteriores Exemplo 10 Selecione todos os contatos que nasceram na década de 1980 SELECT FROM contato WHERE nascimento LIKE 198 Outro caractere especial que pode ser utilizado em condições LIKE é o Ele representa um único caractere arbitrário utilizado na busca Como as datas em SQL podem ser representadas como uma String AAAAMMDD utilizamos o para preencher os campos da nossa busca SQL BÁSICO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 III U N I D A D E 86 Exemplo 11 Selecione todos os contatos cujo peso esteja entre 90 e 100 SELECT FROM contato WHERE peso BETWEEN 90 AND 100 A condição BETWEEN da SQL pode ser utilizada para determinar intervalos de valor em comparações Exemplo 12 Selecione o nome de todos os contatos por ordem alfabética crescente SELECT nome FROM contato ORDER BY nome ASC A cláusula ORDER BY da SQL permite que o resultado da busca seja ordenado de acordo com os parâmetros informados Uma cláusula ORDER BY pode ordenar os resultados de modo ascendente ou descendente Para tanto basta adicio nar respectivamente o modificador ASC ou DESC na cláusula O valor ASC é o padrão e o valor assumido caso o modificador seja omitido Exemplo 13 Selecione o nome e o sobrenome de todos os contatos cujo sobrenome inicie com A e ordene por sobrenome em ordem decrescente e por nome em ordem crescente SELECT nome sobrenome FROM contato WHERE sobrenome LIKE A ORDER BY sobrenome DESC nome ASC Comandos de Modificação de Dados em SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 87 No Exemplo 13 demonstramos como ordenar o resultado de uma consulta a partir de dois critérios diferentes Os critérios são avaliados pela ordem em que são declarados COMANDOS DE MODIFICAÇÃO DE DADOS EM SQL Até agora pudemos definir quais são os comandos básicos da SQL para a execu ção de consultas básicas em nossos bancos de dados Neste tópico abordaremos os comandos da SQL que permitem a adição a atualização e a remoção de tuplas linhas que respectivamente correspondem ao INSERT UPDATE e DELETE Abordaremos cada um deles a seguir O comando INSERT O comando INSERT é utilizado para inserir linhas em uma determinada tabela Devido à definição formal do schema da tabela precisamos informar os valores de inserção na tabela dentro de uma ordem específica Essa ordem pode ser a própria ordem determinada pela definição do schema ou pode ser a ordem em que definimos os nomes das colunas da cláusula de INSERT O comando INSERT em sua forma mais simples pode ser exemplificado do seguinte modo INSERT INTO contato VALUES 10 Edson Yanaga 19780412 95 Nesse exemplo determinamos que os valores da cláusula VALUES seguem a mesma ordem da definição do schema como definido no início desta unidade Note que durante a inserção os valores informados devem satisfazer as condi ções de restrições de domínio de integridade nula e de integridade referencial SQL BÁSICO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 III U N I D A D E 88 INSERT INTO contato nome sobrenome peso nascimento id VALUES Edson Yanaga 95 19780412 10 Nessa segunda forma do comando INSERT nós especificamos explicitamente qual a ordem desejada de inserção de cada um dos atributos da tabela contato Uma questão que surge para os desenvolvedores é qual seria a forma mais adequada Certamente não há uma resposta que possa ser considerada melhor ou pior mas um argumento a favor da segunda forma estabelece que quando a ordem dos argumentos é especificada no próprio comando INSERT evitase que este tornese inválido quando o schema da tabela for modificado para adição ou alteração de ordem de alguma coluna O fato de o comando tornarse inválido provavelmente provocaria um erro da aplicação em tempo de execução já que esse tipo de bug não pode ser identificado pelo compilador Uma terceira forma do comando INSERT permite que os valores informados para inserção sejam determinados por uma cláusula SELECT ao invés de serem argumentos literais na própria cláusula Podemos criar uma tabela adicional no nosso schema para armazenar esses dados provenientes do comando SELECT CREATE TABLE listadenomes nome varchar30 sobrenome varchar30 Baseandose nos dados já existentes na tabela contato a recémcriada tabela listadenomes poderia ser populada com o seguinte comando INSERT INSERT INTO listadenomes nomesobrenome SELECT nomesobrenome FROM contato WHERE nascimento 19800101 Comandos de Modificação de Dados em SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 89 O comando UPDATE O comando UPDATE modifica os valores de uma ou mais tuplas linhas das tabelas selecionadas Nesse comando a cláusula WHERE determina quais são as linhas da tabela selecionadas para modificação Em sua forma fundamental um comando de modificação UPDATE assume a forma UPDATE tabela SET atributos e valores WHERE condições Note que diferentemente do comando SELECT o comando UPDATE só pode ser aplicado em uma única tabela Caso seja necessário modificar os valo res de atributos de mais de uma tabela vários comandos UPDATE terão que ser executados todos possivelmente agrupados dentro de uma única transação UPDATE contato SET peso 99 nascimento 19820425 WHERE nome Carlos Nesse exemplo do comando UPDATE estamos modificando o valor de dois atributos das tuplas cujo nome Carlos É uma prática bastante comum execu tarmos comandos UPDATE no banco de dados somente identificando a chave primária na cláusula WHERE Assim temos a garantia de que um único regis tro será modificado de cada vez já que cada chave primária é única dentro de uma mesma tabela se assim for o caso de uso desejado UPDATE contato SET peso peso 11 Assim como no comando SELECT a cláusula WHERE é opcional também no comando UPDATE Nesse caso todas as linhas da tabela informada serão sele cionadas para a execução das modificações solicitadas No exemplo acima demonstramos que podemos executar operações aritméticas com os valores dos atributos das tabelas Nesse exemplo atualizamos para 10 acima o peso de todos os contatos no caso de uma hipotética epidemia de obesidade SQL BÁSICO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 III U N I D A D E 90 UPDATE contato SET nascimento NULL O valor nulo também pode ser utilizado como valor de atribuição em comandos UPDATE desde que as restrições do schema do banco de dados assim o permitam Assim como o comando INSERT vale lembrar que todas as restrições do schema que se aplicam ao comando INSERT também são válidas para o comando UPDATE O comando DELETE O comando DELETE na SQL remove linhas de uma determinada tabela Assim como os comandos INSERT e UPDATE ele possui uma cláusula WHERE para limitar as linhas que serão processadas pelo comando Novamente assim como nos comandos INSERT e UPDATE a ausência da cláusula WHERE implica que todas as linhas de uma determinada tabela serão processadas o que no caso do comando DELETE implica que o resultado será uma tabela vazia Em sua forma fundamental um comando de modificação DELETE assume a forma DELETE FROM tabela WHERE condições DELETE FROM telefone WHERE id 5 O exemplo acima é a forma mais comum de execução do comando DELETE A exemplo do comando UPDATE o comando DELETE só pode ser aplicado em uma única tabela de cada vez DELETE FROM contato Comandos de Modificação de Dados em SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 91 Em um caso extremo esse exemplo resultaria em uma tabela contato vazia Entretanto como nas operações de DELETE as restrições de integridade refe rencial são verificadas esse comando falharia com um erro caso alguma outra tabela telefone por exemplo tivesse alguma chave estrangeira apontando para uma linha da tabela contato Cezar Taurion da IBM fala das vantagens da computação em nuvem Disponível em httpyoutubeHJre77TPpSw Acesso em 8 jul 2015 10 COISAS QUE VOCÊ DEVE SABER SOBRE BANCO DE DADOS NoSQL Por um quarto de século os Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados Relacionais SGBDRs têm sido o modelo dominante para gerenciamento de banco de dados Mas hoje não relacionais cloud ou bancos de dados NoSQL estão ganhando atenção como um modelo alternativo para gerenciamento de banco de dados Neste artigo abordaremos os 10 aspectos principais desses bancos de dados NoSQL não relacionais as cinco principais vantagens e os cinco desafios Cinco vantagens do NoSQL 1 Escalabilidade elástica Por anos administradores de banco de dados apoiaramse na escalabilidade vertical que consiste na compra de servidores maiores à medida que a carga aumenta ao invés da escalabilidade horizontal distribuição dos bancos de dados em múltiplos servido res à medida que a carga aumenta Entretanto à medida que os requisitos de carga de transações e disponibilidade aumentam e os bancos de dados movem para a nuvem ou para ambientes virtualizados as vantagens econômicas da escalabilidade horizontal em hardware comoditizado tornamse irresistíveis SGBDRs podem não escalar tão facilmente em clusters comoditizados mas a nova ge ração de banco de dados NoSQL é projetada para expandirse transparentemente de modo a tirar proveito de novos nós e normalmente o banco de dados NoSQL é conce bido com hardware de baixo custo em mente 2 Big data Assim como os níveis de transações cresceram absurdamente na última década o vo lume de dados que está sendo armazenado também cresceu massivamente OReilly chamou isso de revolução industrial dos dados A capacidade dos SGBDRs tem crescido para se equiparar a esses aumentos mas assim como os níveis de transações as restri ções de volumes de dados que podem ser efetivamente gerenciados na prática por um único SGBDR tornaramse intoleráveis para algumas empresas Atualmente os volumes de big data que podem ser manipulados por sistemas NoSQL como o Hadoop superam em muito o que pode ser manipulado pelos maiores SGBDRs disponíveis 3 Adeus DBAs ou até logo Apesar das muitas melhorias de gerenciamento alegadas pelos fornecedores de SGBDRs ao longo dos anos SGBDRs de alto nível só podem ser mantidos com a assistência de 93 caros e altamente treinados DBAs DBAs estão intimamente envolvidos no projeto ins talação e otimização de sistemas baseados em SGBDRs Bancos de dados NoSQL são normalmente concebidos para requerer menos gerencia mento reparos automáticos distribuição de dados e modelos de dados mais simples tendem a requisitos de administração e otimização menores na teoria Na prática é provável que os rumores da morte dos DBAs tenham sido um pouco exagerados Al guém sempre será responsável pelo desempenho e disponibilidade de um repositório de dados de missão crítica 4 Economia Bancos de dados NoSQL tipicamente utilizam clusters de servidores baratos para geren ciar a explosão no volume de transações e dados enquanto que SGBDRs tendem a de pender de caros servidores e dispositivos de armazenamento proprietários O resultado é que o custo por gigabyte ou transaçõessegundo para o NoSQL pode ser muitas vezes menor que o custo de SGBDRs permitindo que você armazene e processe os dados com um custo muito menor 5 Modelos de dados flexíveis Gerência de mudança é uma grande dor de cabeça para grandes SGBDRs em produção Cada pequena mudança no modelo de dados deve ser cuidadosamente gerenciada e pode necessitar de downtime ou níveis de serviço reduzidos Bancos de dados NoSQL possuem restrições de modelos de dados muito mais flexíveis ou inexistentes Bancos de dados NoSQL do tipo chavevalor ou de documentos per mitem que a aplicação virtualmente armazene qualquer estrutura em um elemento de dado Mesmo um banco de dados NoSQL definido de modo mais rígido como aqueles baseados em BigTable Cassandra e HBase tipicamente permitem o acréscimo de no vas colunas sem maiores problemas O resultado é que as mudanças na aplicação e as mudanças no schema do banco de dados não precisam mais ser gerenciadas como uma única e complicada mudança Na teoria isso permite que as aplicações possuam ciclos de iteração mais rápidos embora claramente possa haver efeitos colaterais indesejáveis caso a aplicação falhe em geren ciar a integridade dos dados Cinco desafios do NoSQL A promessa dos bancos de dados NoSQL gerou muito entusiasmo mas ainda há obstá culos a serem superados antes que eles possam seduzir grandes empresas mais conser vadoras A seguir listamos alguns dos principais desafios 1 Maturidade SGBDRs já estão por aí há um longo tempo Defensores do NoSQL argumentarão que sua idade avançada é um sinal de sua obsolescência mas para a maioria dos CIOs a maturidade dos SGBDRs é reconfortante Para a maioria SGBDRs são estáveis e ricos em funcionalidades Em comparação muitas alternativas NoSQL são versões de préprodu ção em que muitas funcionalidades importantes ainda devem ser implementadas 2 Suporte Empresas querem a garantia de que se um sistema chave falhar terão um suporte com petente com um tempo de resposta aceitável Todos os fornecedores de SGBDRs traba lham bastante para conseguir fornecer um elevado nível de suporte corporativo Em contraste muitos sistemas NoSQL são projetos opensource e embora existam mui tas empresas oferecendo suporte a banco de dados NoSQL essas empresas normal mente são pequenas startups sem o alcance global recursos de suporte ou credibilida de de empresas como Oracle Microsoft ou IBM 3 Business Intelligence e Business Analytics Banco de bancos NoSQL evoluíram para atender à demanda de escala de modernas aplicações Web 20 Consequentemente a maioria de suas funcionalidades está relacio nada às demandas dessas aplicações Entretanto os dados de uma aplicação têm um valor para o negócio que vai além do ciclo de insertreadupdatedelete de uma típica aplicação Web Empresas mineram informações em banco de dados corporativos para melhorar sua eficiência e competitividade e Business Intelligence BI é um ativo valioso de TI para todas as médias e grandes empresas Bancos de dados NoSQL oferecem poucas funcionalidades para consultas e análises ad hoc Mesmo uma simples consulta exige um domínio significativo de programação e muitas ferramentas de BI populares não fornecem conectividade a NoSQL Algum alívio é trazido pelo surgimento de solução como HIVE e PIG que podem forne cer um fácil acesso a dados em clusters Hadoop e eventualmente a outros bancos de dados NoSQL A Quest Software desenvolveu um produto Toad for Cloud Databases que pode fornecer a capacidade de consultas adhoc em uma boa variedade de bancos de dados NoSQL 95 4 Administração Os objetivos de projeto do NoSQL podem ser o de fornecer uma solução com custo zero de administração mas a realidade atual ainda não é essa O NoSQL hoje requer muita habilidade para instalar e muito esforço de manutenção 5 Expertise Existem literalmente milhões de desenvolvedores no mundo todo em praticamente todo segmento de negócios que estão familiarizados com os conceitos e a programa ção em SGBDRs Em contraste praticamente todo desenvolver NoSQL ainda está em processo de aprendizado Essa situação será resolvida naturalmente com o passar do tempo mas por enquanto é muito mais fácil encontrar programadores ou administra dores SGBDR que um expert em NoSQL Conclusão Bancos de dados NoSQL estão se tornando uma crescente e importante parte do cená rio de banco de dados e quando utilizados de modo apropriado podem oferecer bene fícios reais Entretanto empresas devem proceder com cautela com total consciência das limitações e problemas que estão associados com esses bancos de dados Guy Harrison é o diretor de pesquisa e desenvolvimento da Quest Software Um reco nhecido expert em banco de dados com mais de 20 anos de experiência em aplicações administração de banco de dados tuning de desempenho e desenvolvimento de sof tware Guy é autor de vários livros e diversos artigos em tecnologias de banco de dados e um palestrante regular em conferências técnicas Fonte Harrison 2010 online Blog do Cezar Taurion Evangelista da IBM no Brasil e especialista em BigData e Cloud Computing httpswwwibmcomdeveloperworksmydeveloperworksblogsctau rionlangptbr SQL BÁSICO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 III U N I D A D E 96 CONSIDERAÇÕES FINAIS Finalizada a leitura desta unidade já temos a convicção de que você como pro fissional comprometidoa e fluente em inglês sim na área de Tecnologia da Informação inglês é obrigatório e deveria ser o idioma principal já abordará seussuas colegas alunosas e profissionais falando síquel ao invés do fami gerado essequêele quando se referir à linguagem SQL Como toda tecnologia e assunto novo SQL exige prática para o domínio Acreditamos piamente na educação por meio de exemplos como a melhor forma de se formar profissionais que consigam utilizar os conhecimentos assimilados na execução prática das tarefas Durante esta unidade pudemos estudar a for mação dos comandos INSERT UPDATE e DELETE e suas respectivas sintaxes e cláusulas individuais Em seguida por meio de exemplos praticamos uma série de diferentes definições de comandos e explicamos o que se esperava de cada um deles bem como sua motivação Crie seus próprios schemas baseadoa nas abs trações reais do mundo que o cerca exercitese e execute consultas e comandos de modificação SQL nesses seus schemas Com a prática cotidiana você perce berá que SQL também é bastante simples Até agora fomos capazes de abordar as estruturas básicas da linguagem SQL Na próxima unidade poderemos nos dedicar a alguns casos mais elaborados de uso dessa popular linguagem 97 Todas as atividades de autoestudo desta unidade baseiamse na figura abaixo aluno professor curso disciplina matrícula id nome id nome cursofk professorfk sobrenome id nome sobrenome titulação id nome ano cursofk alunofk ra email 1 Considere o exemplo de schema da figura apresentada Crie os comandos SQL para definição e criação das tabelas 2 Elabore consultas SQL para selecionar a O nome de todos os alunos matriculados no curso com nome Banco de Dados b A titulação do professor da disciplina com nome SQL c O Nome sobrenome e RA de todos os alunos matriculados nas disciplinas lecionadas pelo professor com nome Edson d Todos os atributos de todos os cursos com ano 1990 3 Elabore comandos de modificação de dados para incluir modificar e remover linhas das diferentes tabelas desse schema UNIDADE IV Professor Me Edson Yanaga MAIS SQL Objetivos de Aprendizagem Definir consultas complexas em SQL Apresentar os comandos de alteração de definições em SQL Plano de Estudo A seguir apresentamse os tópicos que você estudará nesta unidade Consultas envolvendo NULL Consultas aninhadas subqueries Consultas utilizando joins Consultas com funções de agregação Comandos de alteração de schema INTRODUÇÃO Agora que já aprendemos a sintaxe básica dos comandos SQL podemos nos aventurar em consultas um pouco mais complexas Em praticamente todos os sistemas de bancos de dados disponíveis no mercado sejam eles relacionais ou NoSQL as funções de consulta e manipulação básicas se equivalem Isso signi fica que com o material estudado até a unidade anterior ainda não foi possível perceber um dos bons diferenciais competitivos dos bancos de dados relacio nais que é justamente a capacidade de se executar essas consultas um pouco mais complexas e sofisticadas Quando citamos essas consultas um pouco mais complexas do SQL não o fazemos com o propósito de intimidáloa Muito pelo contrário Aprendemos com a Teoria Geral dos Sistemas que sempre que há um problema complexo é possível dividilo em problemas menores até que estes sejam de fácil resolução É com essa definição em mente que apresentaremos nesta unidade uma grande variedade de exemplos que podem ser solucionados com essas consultas mais elaboradas da SQL Abordaremos consultas envolvendo valores nulos subqueries consultas com joins e consultas com funções de agregação além dos comandos de altera ção de schema Introdução Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 101 MAIS SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 IV U N I D A D E 102 CONSULTAS ENVOLVENDO NULL Nós já abordamos na unidade III que o valor NULL representa um valor ausente mas que pode ter diferentes interpretações Algumas possibilidades de uso para o valor NULL são O valor é desconhecido Pensando na tabela telefone do exemplo da uni dade III um telefone pode ser NULL se você não sabe o valor do telefone do contato O valor não está disponível No caso do telefone você conhece o número do telefone do contato mas não gostaria que ele fosse exibido ou arma zenado setando o valor NULL para representálo O valor não é aplicável Caso algum contato não tenha telefone certa mente não faz sentido querer armazenar essa informação A avaliação de comandos de consulta SQL com valores NULL merece uma atenção especial Todos os fundamentos de computação baseiamse na lógica booleana o que implica que as expressões possuem sempre somente dois valo res possíveis verdadeiro TRUE ou falso FALSE Como em SQL os atributos podem ter valor nulo agora as expressões que envolvem os atributos podem resultar em valores verdadeiros TRUE falso FALSE ou em um terceiro valor que é representado por NULL Esse terceiro valor pode ser checado de um modo especial com os operadores SQL defini dos como IS e IS NOT Ademais todas as condições da cláusula WHERE de comandos SQL filtram as linhas baseandose no valor verdadeiro TRUE das expressões Nesse caso linhas que sejam avaliadas pelas expressões da cláusula WHERE como falso FALSE ou como o valor representado por NULL simples mente são descartadas com exceção da operação de OUTER JOIN que veremos mais adiante nesta unidade Comecemos com alguns exemplos ainda baseados no schema apresentado na unidade III Exemplo 1 Selecione todos os contatos que não possuem data de nasci mento definida Consultas Aninhadas Subqueries Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 103 SELECT FROM contato WHERE nascimento IS NULL Exemplo 2 Situação oposta a do Exemplo 1 Selecionaremos todos os contatos que possuem uma data de nascimento definida SELECT FROM contato WHERE nascimento IS NOT NULL CONSULTAS ANINHADAS SUBQUERIES Algumas consultas em SQL são mais facilmente construídas se pudermos bus car primeiramente alguns valores das tabelas e utilizálos posteriormente em nossa consulta Essas consultas diferenciadas podem ser formuladas com certa conveniência por meio de consultas aninhadas uma consulta dentro de outra ou como popularmente denominadas de subqueries Exemplo 3 Selecione todos os telefones de contatos com sobrenome Machado SELECT telefone FROM telefone contato WHERE contatoid telefonecontatofk and sobrenome Machado MAIS SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 IV U N I D A D E 104 A consulta acima foi criada utilizandose um join normal Agora no exemplo abaixo a reescreveremos utilizando uma subquery SELECT telefone FROM telefone WHERE contatofk IN SELECT id FROM contato WHERE sobrenome Machado Uma dúvida comum a muitos desenvolvedores está relacionada à frequência de uso de cada opção Matematicamente de acordo com o modelo relacional não há diferença entre as duas consultas são equivalentes Toda consulta que utiliza um join pode ser reescrita na forma de uma consulta aninhada com subqueries Decidir entre uma forma e outra passa a ser uma questão de gosto conveniên cia e legibilidade de código Há alguns anos poderia ser argumentado que uma forma seria mais rápida que outra ou viceversa Entretanto devido à evolução dos interpretadores de SQL nos SGBDs modernos essa diferença hoje é prati camente nula todos os SGBDs modificam internamente as consultas fornecidas e automaticamente já escolhem o melhor plano de execução Isso faz que boa parte das supostas otimizações que muitos DBAs realizam em consultas SQL tornemse inócuas pois o SGBD na maioria das vezes reescreverá as consultas para a melhor forma possível No exemplo acima note o uso da cláusula IN subquery A cláusula IN espera um conjunto de valores sendo retornado pela subquery dentro dos parên teses que deve ser compatível com o atributo sendo comparado pela cláusula IN Na hipótese de você ter certeza da sua subquery retornar um único valor ao invés de retornar um conjunto de valores pode substituir o IN pelo operador de igual Mas mesmo nas situações de um único valor sendo retornado o operador IN continua equivalente É por esse motivo que muitos programadores Consultas Aninhadas Subqueries Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 105 acabam adotando a convenção de se utilizar o operador IN em todas as consul tas que envolvem subqueries Considere nos exemplos a partir de agora o seguinte schema representado pela Figura 32 funcionário subordinado id nome sobrenome id nome sobrenome superiorfk cargo Figura 32 Exemplo das tabelas Funcionário e Subordinado Fonte os autores O schema da Figura 32 pode ser construído da seguinte forma CREATE TABLE funcionario id int primary key nome varchar30 sobrenome varchar30 cargo varchar30 CREATE TABLE subordinado id int primary key nome varchar30 sobrenome varchar30 superiorfk int FOREIGN KEY superiorfk REFERENCES funcionarioid MAIS SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 IV U N I D A D E 106 Exemplo 4 Selecione o nome e sobrenome de todos os funcionários que possuem subordinados com o mesmo nome SELECT fnome fsobrenome FROM funcionario AS f subordinado AS s WHERE fid ssuperiorfk AND fnome snome Reescrevendo o exemplo acima com uma subquery SELECT fnome fsobrenome FROM funcionario AS f WHERE id IN SELECT superiorfk FROM subordinado AS s WHERE fnome snome Esse exemplo reescrito com uma subquery é um caso especial de consulta ani nhada em SQL pois como pode notar a subquery utiliza atributos da consulta externa em sua cláusula WHERE Chamamos esse caso especial de consultas aninhadas correlacionadas SELECT fnome fsobrenome FROM funcionario AS f WHERE EXISTS SELECT FROM subordinado AS s WHERE fnome snome Consultas Utilizando Joins Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 107 Apresentamos a mesma consulta do exemplo reescrito acima com um novo ope rador denominado de EXISTS Esse operador retorna um resultado verdadeiro TRUE se a sua subquery retornar ao menos uma linha de resultado e falso FALSE se o resultado for vazio Exemplo 5 Selecione o nome e o sobrenome de todos os funcionários que não possuem subordinados SELECT fnome fsobrenome FROM funcionario AS f WHERE NOT EXISTS SELECT FROM subordinado AS s WHERE ssuperiorfk fid A exemplo do operador EXISTS o operador NOT EXISTS retorna o oposto do operador EXISTS sendo falso FALSE se o resultado possui ao menos uma linha e verdadeiro TRUE se o resultado for vazio CONSULTAS UTILIZANDO JOINS Na unidade III nós vimos que o conceito de join permite que façamos consultas que utilizam duas ou mais tabelas unidas por meio de uma ou mais condições que unem os elementos das duas ou mais tabelas Em alguns casos é mais fácil compreender as consultas se estas forem escritas na forma com join ao invés de misturar as condições de join na cláusula WHERE Voltemos a utilizar o schema definido na unidade III em nossos exemplos a seguir MAIS SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 IV U N I D A D E 108 Exemplo 6 Selecione o nome de todos os contatos cujo telefone inicie com 44 SELECT nome FROM contato telefone WHERE contatoid telefonecontatofk and telefonetelefone LIKE 44 Agora vejamos essa mesma consulta reescrita com um JOIN SELECT nome FROM contato JOIN telefone ON contatoid telefonecontatofk WHERE telefonetelefone LIKE 44 Nesse caso do exemplo reescrito com JOIN a cláusula FROM possui uma joined table que contém todos os atributos de ambas as tabelas unidas pelo JOIN e pela condição do JOIN que é o predicado após o ON Na SQL o tipo de JOIN padrão quando simplesmente declarado pela cláu sula JOIN é o inner join que descarta todas as tuplas que não possuam um valor correspondente na segunda tabela do JOIN Os outros tipos de JOIN disponí veis são descritos na tabela abaixo TIPO DE JOIN SEMÂNTICA INNER JOIN É o tipo de JOIN padrão Somente tuplas que satisfa çam a condição do JOIN são selecionadas LEFT OUTER JOIN ou LEFT JOIN Todas as tuplas da tabela do lado esquerdo do ON são selecionadas Caso não haja uma tupla corresponden te na tabela do lado direito do JOIN os valores são preenchidos com NULL RIGHT OUTER JOIN ou RIGHT JOIN É a condição inversa do LEFT JOIN Todas as tuplas da tabela do lado direito do ON são selecionadas Caso não haja uma tupla correspondente na tabela do lado esquerdo do JOIN os valores são preenchidos com NULL FULL OUTER JOIN ou FULL JOIN Todas as tuplas dos dois lados do JOIN são seleciona das Caso não haja correspondência na condição do JOIN o lado vazio é preenchido com NULL Consultas Utilizando Joins Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 109 Exemplo 7 Selecione todos os nomes de contatos que iniciem com a letra A e seus respectivos telefones Se o contato não tiver um telefone mostre somente o nome e NULL como o valor do telefone SELECT nome telefone FROM contato LEFT JOIN telefone ON contatoid telefonecontatofk WHERE contatonome LIKE A É um caso típico de LEFT JOIN em que você deseja listar todos os contatos tendo eles telefone ou não CONSULTAS COM FUNÇÕES DE AGREGAÇÃO Uma das grandes vantagens da SQL e dos bancos de dados relacionais se compa rados com outras alternativas não relacionais são as suas funções de agregação Essas funções permitem uma análise resumida das informações armazenadas nas tabelas Funções de agregação populares da SQL incluem COUNT SUM MAX MIN e AVG que executam as funções matemáticas respectivas de conta gem soma valor máximo valor mínimo e média aritmética Exemplo 8 Selecione o peso mínimo e máximo de todos os contatos SELECT MAXpeso MINpeso FROM contato As funções de agregação em SQL recebem como parâmetro o nome do atributo em que se deseja aplicálas Nesse exemplo é o caso do atributo peso MAIS SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 IV U N I D A D E 110 Exemplo 9 Selecione o número total de contatos cujo peso 80 SELECT COUNT FROM contato WHERE peso 80 Nesse uso da função COUNT o asterisco representa o número de linhas do resultado da consulta e é bastante utilizado para se determinar a quantidade de resultados retornados Exemplo 10 Selecione a quantidade de pesos distintos de todos os contatos SELECT COUNTDISTINCT peso FROM contato Nesse exemplo contamos a quantidade de pesos distintos de nossos contatos Caso a cláusula DISTINCT não fosse aplicada contaríamos somente a quanti dade de pesos dos contatos FUNÇÕES DE AGRUPAMENTO Em muitas situações desejamos aplicar as funções de agregação não em todos os itens das tuplas selecionadas mas em determinados grupos de tuplas sepa rados dentro da tabela baseados em um determinado valor Para conseguir esse objetivo em SQL utilizamos a cláusula GROUP BY Ao utilizarmos o GROUP BY separamos as tuplas em grupos distintos em que todas as tuplas dentro de um determinado grupo possuem o mesmo valor avaliado pelas condições do GROUP BY Exemplo 11 Selecione o sobrenome e quantidade de contatos que possuem o mesmo sobrenome Consultas Utilizando Joins Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 111 SELECT sobrenome COUNT FROM contato GROUP by sobrenome Na avaliação dessa consulta todas as tuplas da tabela contato são divididas em grupos cujo sobrenome seja igual Ao aplicarmos a função COUNT ao invés dela contar todas as tuplas da tabela ela conta somente as tuplas de cada grupo O resultado é uma lista que contém os sobrenomes e as quantidades de conta tos com cada sobrenome Exemplo 12 Selecione o sobrenome e a quantidade de contatos que pos suem o mesmo sobrenome desde que haja pelo menos dois contatos com o mesmo sobrenome SELECT sobrenome COUNT FROM contato GROUP by sobrenome HAVING COUNT 1 Em algumas situações desejamos agrupar as tuplas em grupos mas queremos selecionar apenas alguns desses grupos no resultado e não todos A cláu sula que permite filtrar quais grupos serão exibidos no resultado é a HAVING Somente grupos que satisfaçam a condição imposta pelo HAVING são selecio nados no resultado É importante salientar a diferença entre as cláusulas WHERE e HAVING pois aparentemente ambas filtram os resultados da consulta A cláusula WHERE filtra as tuplas avaliadas primeiramente Portanto a cláusula WHERE é avaliada antes de qualquer função de agregação ou qualquer agrupamento ser avaliado Já a cláusula HAVING é avaliada somente depois que os grupos já foram forma dos e serve então para filtrar esses grupos do resultado final MAIS SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 IV U N I D A D E 112 COMANDOS DE ALTERAÇÃO DE SCHEMA Nós definimos como schema evolution o processo de alterações da estrutura do schema Normalmente essas alterações de estrutura não são frequentes e são motivadas por alterações dos requisitos do negócio e consequentemente tam bém da aplicação Os comandos em SQL que podem alterar as definições de schema são os comandos para adicionar modificar e remover schemas tabelas atributos e res trições Vamos abordálos nos exemplos seguintes Exemplo 13 Remova o schema agenda do banco de dados DROP SCHEMA agenda Esse comando remove o schema e por consequência todas as tabelas dentro do schema Há certa controvérsia nesse comando Alguns SGBDs removem todas as tabelas do schema ao remover o próprio schema Outros só permitem a remo ção do schema se ele não contiver nenhuma tabela sendo necessário remover todas as tabelas antecipadamente Exemplo 14 Remova a tabela telefone do schema DROP TABLE telefone Nesse exemplo a tabela telefone seria removida do schema É importante notar que a tabela sendo removida do schema pode conter dependências de integri dade referencial e chave estrangeira em outras tabelas Nesse caso se alguma outra tabela depender da tabela removida esse comando irá falhar devido à res trição de integridade referencial do banco sendo necessário primeiro remover à integridade referencial Comandos de Alteração de Schema Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 113 Exemplo 15 Adicione uma coluna apelido na tabela contato contendo 15 caracteres ALTER TABLE contato ADD COLUMN apelido VARCHAR15 Esse exemplo adiciona uma coluna denominada apelido no final da definição da tabela contato com o tipo definido de VARCHAR15 Quando um valor DEFAULT não é especificado no ALTER TABLE todas as tuplas existentes na tabela recebem um valor NULL na coluna adicionada Exemplo 16 Adicione uma coluna apelido na tabela contato contendo 15 caracteres e com valor padrão de Senhor ALTER TABLE contato ADD COLUMN apelido VARCHAR15 DEFAULT Senhor O Exemplo 16 é a mesma situação do Exemplo 15 apenas definindo um valor padrão para a coluna que está sendo adicionada Exemplo 17 Altere o tamanho da coluna apelido para 25 caracteres ALTER TABLE contato ALTER COLUMN apelido VARCHAR25 A definição da coluna apelido da tabela contato foi modificada e o seu tipo de dados agora define a capacidade de 25 caracteres Exemplo 18 Remova a coluna apelido da tabela contato ALTER TABLE contato DROP COLUMN apelido MAIS SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 IV U N I D A D E 114 A coluna apelido é removida da tabela contato desde que não haja nenhuma res trição de integridade referencial nessa coluna Exemplo 19 Supondo que ainda não houvesse uma integridade referencial entre a tabela telefone e a tabela contato adicionea ALTER TABLE telefone ADD FOREIGN KEY contatofk REFERENCES contatoid Esse comando adiciona a restrição de integridade referecial entre a tabela tele fone e a tabela contato Também é possível remover as restrições de integridade referencial por meio do comando ALTER TABLE tabela DROP FOREIGN KEY nome mas para tanto é necessário saber o nome da restrição no banco de dados Como os comandos para exibição das restrições das tabelas variam muito de um produto para outro deixaremos essa solução como uma sugestão de estudo para você Entrevista com Fernando de la Riva sóciodiretor da Concrete Solutions falando das perspectivas para o mercado em 2012 incluindo Cloud Computing e NoSQL Disponível em httpyoutubeS2iQ2RKMww Acesso em 8 jul 2015 115 NOSQL SEM PROBLEMAS Uma introdução a banco de dados NoSQL Desvendar o NoSQL e tentar explicar o que é e por que você deveria se interessar ou não é uma tarefa difícil Este artigo tenta dar uma introdução de alto nível ao NoSQL e fornece uma comparação das últimas tecnologias disponíveis dessa área Introdução Desvendar o NoSQL e tentar explicar o que é e por que você deveria se interessar ou não é uma tarefa difícil O termo cobre uma grande variedade de tecnologias arquitetura de dados e prioridades ele representa tanto um movimento quanto a uma escola de pen samento ou uma tecnologia particular Mesmo o nome é confuso pois para alguns isso representa qualquer mecanismo de armazenamento de dados que não utilize SQL mas até agora a indústria parece ter estabelecido como Not Only SQL não somente SQL À medida que o tempo passe é provável que o termo cresça até o momento em que perca o sentido e subdivisões tornemse necessárias para clarificar o significado do termo O que é NoSQL O movimento NoSQL é um pedaço de um marketing de guerrilha que traz um grande grupo de tecnólogos e tecnologias sob a mesma bandeira As ideias que baseiam a infi nidade de solução que existe sob o termo NoSQL antes estavam somente disponíveis para aqueles cujas necessidades tornaram necessária uma implementação própria e es pecífica Nas áreas em que essas soluções são uma necessidade seu valor já foi provado e agora o uso dessas soluções passou a ser uma opção para outros com um custo de investimento muito menor Para qualquer organização que tenha que escolher entre NoSQL e dados relacionais tradicionais há a difícil questão de qual das duas utilizar Ainda é muito cedo para fornecer uma resposta decisiva e definitiva mas está claro que muitas organizações podem se beneficiar de um modelo de dados que se encaixe me lhor nos tipos de armazenamento e consulta que eles executam na prática do que na te oria Também parece provável que a maioria das soluções consistirá de um híbrido misto de tecnologias de armazenamento assim como um misto de estruturas de Ncamadas e clienteservidor tende a ser mais comum do que comprometimentos absolutos com uma única estratégia Líderes técnicos têm um papel importante na compreensão das opções disponíveis e na adaptação do software produtos e serviços que mais se aplicam ao seu domínio de ne gócios Possuir uma estratégia lógica e localizada para a adoção do que o NoSQL oferece de melhor será o fator que diferenciará o sucesso do fracasso em sua adoção Assim como o NoSQL apresenta novos desafios ele também oferece recompensas sig nificativas àqueles que o incorporam com sucesso no seu portfólio de solução Os prin cipais benefícios virão da maior compreensão sobre os dados escalonamento flexível e produtividade A rica variedade de novos modelos de negócios possuem requisitos de armazenamento que são suportados pelo NoSQL e as décadas de coerção de dados em modelos relacionais ficaram para trás NoSQL é uma área grande e em expansão Para os propósitos deste artigo as caracterís ticas mais comuns de banco de dados NoSQL são 1 Facilidade de uso em clusters com balanceamento de carga tradicionais 2 Dados persistentes não somente cachês 3 Escalabilidade na memória disponível 4 Não possuem schemas fixos e permitem a migração de schemas sem indispo nibilidade 5 Possui sistemas de consulta individuais ao invés de uma linguagem de consulta padrão 6 São ACID dentro de um nó no cluster e eventualmente consistentes dentro do cluster Nem todos os produtos deste artigo possuem todas essas propriedades mas a maioria dos bancos de dados que discutiremos suporta boa parte dessas características O que está acontecendo agora Movimentos em tecnologia ou em correntes de pensamento raramente acontecem de modo totalmente espontâneo Existem três principais motivações por trás do elevado interesse em NoSQL Primeiro foi o surgimento de uma nova forma de perfil de tráfego provocada pelo que pode ser chamado de Web 20 ou de Web Social assim como a Internet de varejo Web Scale como é comumente referido é o problema de capacidade de planejamen to escala e provisionamento que tornouse crítico para muitos negócios na Web nos úl timos cinco anos À medida que o mundo tornase mais conectado é possível que sites recebam variações enormes de tráfego Algumas destas estão relacionadas a eventos previsíveis a Copa do Mundo ou o Natal outros são imprevisíveis e globais como por exemplo o 11 de Setembro Sites como o Facebook tornaram fácil a escalada de popula ridade de sites à medida que itens tornamse virais e são distribuídos pelo mundo todo Conteúdos criados pelo usuário causam dores de cabeça particulares pois os proble mas relacionados a websites com leitura intensiva já são solucionados com a utilização de conteúdo estático e CDNs Content Distribution Networks Redes de Distribuição de Conteúdo Conteúdos criados pelo usuário significam que os sites tornamse mais equi librados no quesito leituraescrita Sites como o Twitter recebem montanhas de tráfego em intervalos muito curtos de tempo um gol validado ou invalidado a apuração de 117 uma votação ou o final de um seriado ou novela de TV e sua infraestrutura deve se adaptar rapidamente para não ficar indisponível na hora errada A abordagem normal para escalabilidade tem sido adicionar novos servidores web que funciona até o ponto em que o banco de dados que historicamente tem sido um único grande servidor tor nase o gargalo A resposta então é comprar progressivamente um hardware cada vez mais poderoso até que o banco de dados possa servir todo o tráfego A Web Scale invali da esse modelo quando você tem que enfrentar o dilema de comprar um hardware caro para atender sua demanda de pico Natal ou Copa do Mundo mas que ficará quase que totalmente ocioso no dia a dia Para alguns empreendimentos é simplesmente impos sível comprar o hardware e as licenças de software para atender à demanda de pico por meio de um único servidor Esses empreendimentos têm procurado uma solução de dados escalável que possa espelhar a estrutura da própria Web A segunda motivação é o fato de que os dados mudam com o passar do tempo Com a evolução do modelo de negócios os modelos de dados normalmente contorcemse para evoluir e manter o ritmo das mudanças O resultado normalmente é uma estrutura de dados repleta de linguagens arcaicas e remendadas com dados adaptados Qualquer um que já teve que explicar que o valor de uma coluna possui um significado diferente dependendo de se o valor for menor ou maior que 10 ou que padaria na verdade sig nifica armazém devido a um erro anterior sabe que o peso do histórico no modelo de dados pode ser um sério entrave na manutenção do sistema e na incorporação de novas ideias de negócios A motivação final é que a tecnologia de NoSQL está começando a se tornar um commodity Amazon e Google não tiveram escolha no passado a não ser desenvolver sua própria solução para resolver os problemas de escala O custo de escrever tal so lução impediu muitas empresas que não tinham esses problemas no coração de seus negócios de explorar essa nova tecnologia Recentemente uma série de doações de có digo para entidades como a Apache Foundation ou outros grupos de open source que fornecem desenvolvimento e suporte baseado em comunidades trouxe a possibilidade de se utilizar código extremamente sofisticado com um baixo custo de manutenção Tais códigos colocam o NoSQL firmemente ao alcance de empresas menores Ao invés de ser um assunto esotérico agora os bancos de dados NoSQL podem ser baixados e integrados à arquitetura corporativa em questão de semanas Está sendo realmente utilizado Uma questão comum que se pergunta sobre o NoSQL é se ele realmente está sendo utilizado ou se é somente uma moda A resposta é que se você alguma vez já utilizou serviços da Amazon Yahoo ou Google então você teve os dados fornecidos por meio de uma solução NoSQL Se você já utilizou o eBay ou o Twitter você indiretamente já utilizou bancos de dados que possuem muito pouco em comum com bancos de dados tradicionais por exemplo o eBay não utiliza transações e o Twitter utiliza um banco de dados de grafos para saber quem segue quem Normalmente a questão realmente significa se pessoas como eu estão realmente utili zando NoSQL A resposta é que se você está enfrentando problemas lidando com certos tipos de dados então há um diferencial competitivo em potencial ao se avaliar uma so lução NoSQL A área é nova o suficiente para que muitos negócios sintamse desconfor táveis executando trabalho crítico em qualquer outro software que não seja um maduro banco de dados relacional mesmo que esses bancos de dados relacionais causem vários problemas e tenham suas diversas limitações Por que você utilizaria um banco de dados NoSQL Uma das principais motivações é se você tiver problemas em seu negócio que são di fíceis de resolver utilizando a tecnologia de banco de dados relacional Se você possui um excelente modelo relacional com um banco de dados maduro que fornece todas as funcionalidades que você precisa então há pouca necessidade de se alterar seu meca nismo de armazenamento de dados A seguir estão alguns casos de uso em que é ótimo utilizar um banco de dados relacional Seu banco de dados relacional não escalará seu tráfego a um custo aceitável Seus dados são fornecidos em pequenas mudanças ao longo do tempo de modo que o número de tabelas necessárias para manter a forma normal cresceu despro porcionalmente em relação aos dados sendo mantidos Informalmente se você não consegue mais imprimir o seu DER em um papel A3 você deve ter alcançado esse problema ou você está armazenando muita coisa em um único banco de dados Seu modelo de negócios gera muitos dados temporários que não pertencem ao banco de dados principal Exemplos comuns incluem carrinhos de compras critérios de pesquisa salvos personalização do site e questionários de usuário incompletos Seu banco de dados relacional está desnormalizado por motivos de desempenho ou por conveniência ao manipular dados na aplicação Seus conjuntos de dados consistem em grandes quantidades de texto ou imagens e as definições de coluna são simples LOBs CLOB ou BLOB Você tem que executar consultas em seus dados que não envolvem simples rela ções hierárquicas exemplos comuns são questões de recomendações ou de business intelligence que envolvem a ausência de dados Você possui transações de dados que não precisam de muita durabilidade Por exemplo o curtir de itens em websites criar transações para esse tipo de interação é um exagero pois se a ação falhar o usuário provavelmente irá repetir a ação até que funcione Websites com muito AJAX tendem a ter muitos desses casos de uso 119 Maturidade da linguagem de consultas Uma das queridinhas que corre o risco de ser deixada de lado é a SQL O NoSQL escolheu a SQL como o monstro a ser derrotado mesmo que na realidade a SQL seja somente um padrão muitas vezes deturpado por implementações customizadas A SQL possui mui tas vantagens de que os produtos NoSQL terão que tratar ao longo do tempo Primeira mente ela é madura refinada e geralmente atende às expectativas dos usuários Possui uma sintaxe coerente e rica em funcionalidades o que significa que pessoas que produ zem consultas SQL complexas certamente reclamarão se tiverem que replicar operado res como SUM ORDER BY e GROUP em uma tarefa do tipo mapreduce em JavaScript Mesmo os fornecedores reconhecem esse problema Se eles não forem capazes de en contrar um conjunto comum de operações de manipulação de dados então é provável que outra implementação tornese popular e seus usuários migrarão para esse outro produto Ou todos os fornecedores terão que implementar o mesmo conjunto de co mandos do líder de mercado para manteremse competitivos Já há alguns padrões disponíveis como a SparQL um padrão para fazer consultas em RDF ou dados em tuplas Este poderia ser adaptado para bancos de dados de documen tos e grafos mas mesmo assim ainda não há nada que forneça um conjunto modular de comandos de consulta que possa ser comparado à SQL É uma ironia que os produtos NoSQL mais complexos que os bancos de dados de cha vevalor terão que implementar algo muito similiar à SQL se quiserem ter o mesmo nível de utilização que os produtos de dados relacionais têm hoje Em alguns casos esse fato se esconde por trás do slogan Not Only SQL concordando que simplesmente jogar fora a SQL seria doloroso demais Novas tecnologias novos desafios Na tentativa de incorporar o NoSQL em sistemas de larga escala existentes vêse que é obviamente mais fácil se a sua aplicação possui um baixo acoplamento entre os com ponentes Nessa situação é mais fácil identificar áreas que se beneficiariam da solução NoSQL e implementar essa integração aos poucos Na situação em que o armazenamen to de dados é monolítico e que os sistemas dependem de certas propriedades do mo delo relacional por exemplo tipos de dados ou consistência transacional o problema é muito mais difícil Em alguns casos o desacoplamento dos dados é a primeira tarefa a ser executada ao invés da migração do armazenamento dos dados Do ponto de vista da solução há a necessidade de se analisar claramente quais dados são relacionais e quais dados estão armazenados em bancos de dados relacionais por falta de outra alternativa Também é importante revisar decisões históricas e verificar se foram feitas com restrições históricas em mente Um exemplo particular é o uso de bancos de dados de grafos ao invés de uma estrutura complexa de tabelas relacionais É perfeitamente possível criar conjuntos de relacionamentos NN em dados relacionais e consultar as intersecções desses relacionamentos mas expressar somente os relaciona mentos em um banco de dados de grafos é uma solução muito mais simples Existem algumas áreas óbvias em que o NoSQL pode ser aplicado imediatamente Con teúdo de websistes pode ser geralmente expresso em bancos de dados de documentos ou de chavevalor Exemplos particulares dessas situações são as metáforas de formu lários e de wizards de formulários Qualquer formulário pode ser expresso diretamente na forma de um documento Dados de buscas são outro exemplo pois muitos dados de referência consistem em mapas listas e conjuntos referências países estados cidades etc Analisando esses padrões nos dados devem surgir novas oportunidades de uso do NoSQL Analisando de um modo mais estratégico sistemas que precisam evoluir e mudar seus dados com frequência possuem uma boa chance de utilizar um banco de dados sem schema Se a migração de estruturas de dados sem indisponibilidade for um diferencial competitivo então este é um forte indicador de que o uso de uma solução NoSQL seria valioso Tipos de bancos de dados NoSQL Abaixo há a descrição dos diferentes tipos de bancos de dados NoSQL Bancos de dados chavevalor Exemplos Tokyo CabinetTyrant Redis Voldemort e Oracle BDB Aplicações Típicas Cachê de conteúdo Pontos Fortes Acesso rápido Pontos Fracos Os dados armazenados não têm schema Aplicação de exemplo você está escrevendo um software de fórum em que a página do perfil fornece as estatísticas do usuário mensagens postadas etc e as últimas dez mensagens escritas por ele A página lê esses dados baseada em uma chave que é o id do usuário e recupera uma String JSON que representa todas essas informações Um processo em background recalcula essa informação a cada 15 minutos e grava no banco de dados de modo independente Banco de dados de documentos Exemplos CouchDB e MongoDB Aplicações Típicas Aplicações Web 121 Pontos Fortes Tolerância com dados incompletos Pontos Fracos Desempenho em consultas não há uma sintaxe de consulta padrão Aplicação de exemplo você está criando um software que cria perfis de crianças re fugiadas com o propósito de reunilas novamente com suas famílias Os detalhes que você precisa gravar de cada criança podem variar muito de acordo com as circunstân cias do evento e elas são construídas aos poucos Por exemplo uma criança pequena pode saber o seu primeiro nome e você pode tirar uma foto dela mas pode não saber os nomes de seus pais Mais tarde um conhecido pode reconhecer a criança e fornecer informações adicionais que você pode querer gravar mas até conseguir confirmar você terá que tratar dessas informações com ceticismo Banco de dados de grafos Exemplos Neo4J InfoGrid e Infinite Graph Aplicações Típicas Redes sociais Pontos Fortes Algoritmos de grafos por exemplo caminho mais curto conectividade graus de relacionamento etc Pontos Fracos Tem que percorrer todo o grafo de modo a encontrar uma resposta Não é simples de clusterizar Aplicação de exemplo qualquer aplicação que requeira conectividade social é uma can didata a um banco de dados de grafos Esse mesmo princípio pode ser estendido a qual quer aplicação em que você precisa saber o que as pessoas estão fazendo comprando ou curtindo de modo a recomendar ações futuras Em qualquer momento você pode responder a questões como Quais restaurantes receberam votos negativos das irmãs de pessoas com mais de 40 que gostam de esquiar e que visitaram o Quênia Bancos de dados de XML Exemplos Exist Oracle MarkLogic Aplicações Típicas Publicação Pontos Fortes Tecnologias de busca maduras e validação de schema XML Pontos Fracos Não é uma solução binária pura é mais fácil reescrever um documento do que atualizálo Aplicação de exemplo uma editora que utiliza formatos XML para produzir versões web impressa e eBook de seus artigos Os editores precisam fazer buscas rápidas tanto no texto quanto em seções semânticas do XML Eles armazenam o XML dos artigos finali zados no banco de dados XML e os encapsulam em web services para os sistemas de produção de documentos Quando mudanças são necessárias atualizações utilizando XQuery modificam todos os documentos XML para o novo formato Bancos de dados ponto a ponto distribuídos Exemplos Cassandra HBase e Riak Aplicações Típicas Sistemas de arquivo distribuídos Pontos Fortes Buscas rápidas e boa distribuição do armazenamento dos dados Pontos Fracos API de baixo nível Aplicação de exemplo você possui um site de notícias em que qualquer tipo de con teúdo artigos comentários perfis de autores etc pode ser votado e pode ter um co mentário opcional no voto Você pode criar uma base por usuário e uma base por tipo de conteúdo utilizando um UUID como chave gerado a partir de cada tipo de conteúdo e usuário O bucket do usuário mantém cada voto dele enquanto que o bucket do conteúdo contém uma cópia de cada voto que já foi feito para aquele conteúdo Duran te a noite um processo batch identifica em quais conteúdos os usuários votaram e você gera uma lista de conteúdo que possui muitos votos para cada usuário mas que os usu ários ainda não votaram Essa lista é uma lista de artigos recomendados para o usuário e fica armazenada no bucket de recomendações Banco de dados de objetos Exemplos Oracle Coherence db4o ObjectStore GemStone e Polar Aplicações Típicas Sistemas financeiros Pontos Fortes Reflete o paradigma de desenvolvimento orientado a objetos baixa la tência ACID e tecnologia madura Pontos Fracos Consultas limitadas ou operações de múltiplas atualizações Aplicação de exemplo uma empresa de comércio internacional quer fazer transações a partir do Japão e Nova York e verificálas por meio de um processo de análise de risco em Londres Um objeto representando a transação é gravado no banco de dados de objetos e o analisador de riscos está aguardando pelas notificações de objetos de tran sações Quando um objeto é replicado no datacenter europeu o analisador de riscos lê a transação e verifica o risco da mesma Ele então reescreve o objeto para informar que a transação foi autorizada e gera uma venda O cliente está aguardando por mudanças nos objetos e recebe uma notificação de que a sua transação foi aprovada 123 Conclusão Dados tabulares permanecem tabulares e a planilha de cálculo ainda é a ferramenta de modelagem de dados favorita no mundo dos negócios SQL não vai morrer tão cedo Entretanto até agora nós temos criado sistemas baseados nas restrições de um típico banco de dados relacional O NoSQL oferece a chance de se pensar de um modo diferen te sobre os dados e é uma possibilidade extremamente excitante Fonte adaptado de Rees 2010 online MAIS SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 IV U N I D A D E 124 CONSIDERAÇÕES FINAIS Finalmente chegamos ao fim de nossa unidade Nesse ponto você provavel mente já terá assimilado conteúdo suficiente para poder desenvolver algumas aplicações utilizando sistemas de bancos de dados Como descrevemos no início da unidade é bastante provável que você se depare em sua vida profissional com consultas um tanto quanto complexas Lembrese de que todo problema pode ser decomposto em partes menores de fácil solução Utilize essa técnica e aplique os conceitos assimilados com os exemplos apresentados nesta unidade para resolvêlos A teoria é importantís sima mas a prática é uma atividade fundamental para que você possa converter toda essa teoria aprendida em resultados tanto pessoais quanto profissionais A prática das atividades de autoestudo pode auxiliáloa na trabalhosa tarefa de assimilação dos conceitos apresentados nesta unidade Analiseas com cari nho e tenha um bom proveito 125 Todas as atividades de autoestudo desta unidade baseiamse na figura abaixo benefciário dependente plano id nome sobrenome id nome sobrenome benefciáriofk id nome valor altura planofk 1 Considere o exemplo de schema da figura apresentada Crie os comandos SQL para definição e criação das tabelas 2 Elabore consultas SQL para a Selecione todos os beneficiários que possuem dependentes com o mesmo nome utilizando uma condição de JOIN b Execute a mesma consulta anterior utilizando uma subquery c Execute a mesma consulta anterior utilizando uma cláusula EXISTS d Selecione o beneficiário que contém dependente que possui a maior altura entre todos 3 Utilizando a cláusula de GROUP BY elabore consultas para a Agrupe os beneficiários por nome e selecione o sobrenome e a altura de cada um deles b Selecione todos os beneficiários que contêm mais de um dependente com o mesmo sobrenome c Selecione todos os planos que contêm mais de um beneficiário com altura 175 UNIDADE V Professor Esp Victor de Marqui Pedroso ESTUDO DE CASO Objetivos de Aprendizagem Demonstrar ao aluno a prática na criação de um Banco de dados Plano de Estudo A seguir apresentamse os tópicos que você estudará nesta unidade Descrevendo o Estudo de Caso Criando as Entidades e os Relacionamentos DER Trabalhando com SQL INTRODUÇÃO Caroa alunoa até o momento estudamos os conceitos de Bancos de dados englobando alguns assuntos como SGDBS Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados em que vimos os tipos existentes e como funcionam vimos também a Teoria Relacional em que englobamos toda análise de como iniciar a criação de um banco de dados e seus respectivos relacionamentos aprendemos tam bém a respeito de SQL Structured Query Language tanto os tipos DML Data Manipulation Language como DDL Data Definition Language sendo esses conceitos imprescindíveis para a implementação prática de Bancos de dados Relacionais Em nossa disciplina de Banco de Dados saber a respeito dos conceitos é muito importante porém para uma melhor aplicabilidade da disciplina temos que fazer que essa teoria estudada seja concretizada e a melhor maneira de fazer isso é realizando as atividades de maneira prática Nesta unidade teremos como objetivo principal o estudo e a demonstração prática de tudo que fora aprendido nas unidades anteriores Espero que você tenha esta unidade como um auxiliador no processo de criação de um projeto de banco de dados podendo realizar consultas constantes Introdução Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 129 9 ÁREAS DA TECNOLOGIA COM CARREIRAS PROMISSORAS E COMO APROVEITÁLAS Trabalhar com tecnologia vai muito além do que estamos acostumados a imaginar Não são somente as empresas que trabalham com esse segmento do mercado que preci sam dela e por isso é importante saber que excelentes vagas podem estar onde menos imaginamos Por exemplo grandes instituições bancárias precisam de especialistas em construção de sistemas digitais e segurança avançada e isso exige profissionais qualifi cados Mas não são apenas os bancos que precisam desses trabalhadores praticamente qual quer empresa que trabalha com informações e isso também cria um mercado em ascen são Quer saber quais outras habilidades podem fazer sua carreira decolar Então confira agora mesmo a seleção que trouxemos com os principais segmentos da tecnologia para quem quer ter bons salários 1 Programação ainda em alta Assim como aconteceu no ano anterior em 2014 grande parte das empresas de tec nologia disseram que estão em busca de bons programadores e desenvolvedores de aplicações De acordo com pesquisas realizadas nos Estados Unidos 48 das empresas ligadas a esse mercado planejam abrir novas vagas em 2015 sendo que nem todas elas serão preenchidas tão rapidamente Diversas empresas enfrentam dificuldades para encontrar colaboradores com as habili dades desejadas para certos projetos Segundo o VentureBeat uma das linguagens que mais vem sendo procurada atualmente é a R uma linguagem voltada para objetos Há cargos desse tipo que ultrapassam a faixa dos R 350 mil anuais sendo que pessoas com mais experiência em gerenciamento podem ir ainda além 2 Gerenciamento de banco de dados O termo RDBMS significa Relational Database Management System Sistema de Geren ciamento de Bancos de Dados Relacionados O trabalhador é mais conhecido em todo o mundo pela redução ao Database que exige amplos conhecimentos em sistemas de bancos de dados como Oracle Microsoft SQL Server ou IBM DB2 Há mais de mil vagas desse tipo nos EUA e a média salarial é de US 365 mil ao ano Administrar bancos de dados não é uma tarefa fácil mas rentável Mais de 25 das com panhias de tecnologia dos Estados Unidos estão em busca de gerentes para database Mais do que isso no ano passado um estudo da Robert Half Technology apontava para um número bem impressionante 52 dos executivos de TI dizem que conhecimentos no assunto são vitais para os melhores empregos 131 3 Gerenciamento de projetos Um bom gerente de projetos precisa ter conhecimentos amplos no mercado de negó cios e de tecnologia Essa exigência acaba excluindo muitos concorrentes das melhores vagas pois é difícil encontrar quem tenha experiência nesse quesito Alguns executivos afirmam que compreendem o aumento da demanda por causa de necessidades cada vez mais específicas Há empresas que precisam de gerentes de projetos com metodologias Agile e outras com Waterfall É quase impossível encontrar quem domine perfeitamente os dois con ceitos e ainda consiga aplicar isso ao mundo Tech Não é à toa que bons trabalhadores nessa área conseguem ganhar mais de R 300 mil por ano sem contar os grandes ganhos em consultoria 4 Suporte técnico de novas ferramentas Colaboradores para suporte técnico já foram mais requisitados mas ainda fazem parte de um grande volume de vagas de emprego em todo o mundo Mas é preciso ter em mente que isso não significa apenas trabalhar com assistência para resolver problemas genéricos de máquinas e periféricos O mercado de suporte vai muito além do que esta mos acostumados a imaginar Em resumo é preciso renovação Como já dissemos o mercado de tecnologia está cada vez mais fragmentado em questão de linguagens métodos e mesmo hardware Com isso tornase mais necessária a especialização em determinados campos uma vez que grandes empresas trabalham cada vez com mais tipos de equipamentos Por essa razão ter capacidades de suporte para novas ferramentas pode ser um grande diferencial no mercado 5 Governança de segurança Com sistemas baseados em computadores e grandes volumes de dados circulando a todo instante não há como imaginar uma empresa que não invista em segurança digi tal A quantidade de dinheiro que pode ser perdida em vazamentos e invasões faz valer a injeção de dinheiro e grandes empresas têm sido prova disso Como o Computer World lembra a HMS dos EUA triplicou a equipe de segurança digital nos últimos cinco anos Mais do que apenas localizar bugs e neutralizar ameaças há também uma exigência cada vez maior por pessoas que saibam lidar com as situações de crise A mesma HMS afirma que sempre está em busca de especialistas que sejam capazes de gerenciar as situações de incidentes pois esse é um grande diferencial atualmente Ou seja bons trabalhadores na área de segurança não ficarão desempregados 6 Desenvolvimento para a Web Muitos desenvolvedores conseguiram crescer no mercado offline mas em relação ao desenvolvimento web os números ainda são menos impressionantes Existe uma gran de demanda por pessoas com habilidades em diversos tipos de aplicação e isso reflete no aumento das ofertas salariais Como mostra o VentureBeat isso também anda junto com a Computação em Nuvens Muitas das empresas que vendem tecnologia nos Estados Unidos estão investindo pe sado em plataformas PaaS Plataforma como um Serviço em português Tratase de um sistema de computação em nuvens que leva os desenvolvedores a programarem dire tamente na nuvem sendo que ele fica disponível no mesmo local Há empregos nessa área nos EUA que pagam mais de R 400 mil ao ano 7 Mobile crescimento constante Como você já sabe os portáteis fazem cada dia mais parte da vida dos consumidores e aos poucos eles vão tomando o lugar dos computadores em nível de importância Logo as empresas de tecnologia também estão se adaptando a essas novas demandas e já buscam desenvolvedores e especialistas em segurança que consigam criar bons siste mas voltados aos dispositivos Mobile A criação de ferramentas que permitam o controle de sistemas por meio de smartpho nes e tablets é um grande desafio e quem souber fazer isso com qualidade certamente será recompensado Algumas das linguagens em que isso será evidenciado em breve são ABAP Advanced Business Application Programming e Cassandra database de alto volume voltado às nuvens 8 Big Data Esse termo se refere à grande quantidade de informações e à demanda por velocidade no atendimento às requisições As empresas precisam entregar dados e precisam fazer isso na hora que os consumidores exigem Vagas de emprego relacionadas à Big Data aumentam todos os anos e o motivo para isso é bem claro cada dia existem mais pes soas conectadas à internet e as conexões mais velozes fazem que a demanda por dados cresça ainda mais Mas não basta saber como isso acontece para prosperar no mercado pois é preciso saber como fazer tudo funcionar corretamente Por isso o domínio de sistemas como Sqoop vem sendo cada vez mais exigido pelos empregadores A já mencionada pro gramação em R também diz respeito a amplos volumes de transmissão assim como o gerenciamento de databases Por causa do crescimento do Big Data o profissional analista de dados voltou a ser 133 valorizado sob o nome de cientista de dados sendo exigido um bom conhecimento para transformar números e informações em dados relevantes Outro cargo bem valo rizado nesse segmento é o dos Arquitetos de Informação responsáveis pelo design dos sistemas de TI para o armazenamento e acesso dinâmico ao que for requisitado 9 Computação em nuvens Apesar de a computação em nuvens estar presente em quase tudo o que falamos ante riormente é importante falar sobre ela em separado Atualmente muitas informações passam a ser colocadas em servidores externos para facilitar o acesso de consumidores e clientes ao mesmo tempo em que isso pode tornar sistemas mais seguros depen dendo da contratação de cada serviço é claro Hoje alguns dos grandes serviços e gerenciadores de Cloud Computing podem ser aces sados por qualquer pessoa por serem opensource como o CloudStack OpenStack e a aclamada Hadoop Mas também há algumas plataformas fechadas como a NoSQL e a Cloudera uma versão mais comercial do Hadoop Além de fazer o controle dos dados entre nuvem e cliente esses serviços também podem ser usados para uma série de so luções de segurança digital Vale a pena investir Como você pôde perceber existem muitos conhecimentos que podem ser alimentados para que uma carreira de sucesso seja construída É claro que você não precisa saber tudo o que foi mencionado aqui para conseguir um emprego mas vale a pena ir atrás de novas ferramentas nas áreas em que você deseja trabalhar Isso certamente fará dife rença na hora de enviar o seu currículo Você já sabe em que área pretende trabalhar A tecnologia pode ser uma aliada na hora de fazer que seu trabalho se transforme em uma carreira Esperamos que as dicas que trouxemos hoje possam ajudar você nessa guinada Fonte Hamann 2015 online ESTUDO DE CASO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 V U N I D A D E 134 DESCREVENDO O ESTUDO DE CASO A empresa TOP UNIFORMES deseja um sistema que gerencie as vendas da empresa Nestas vendas seria importante termos o controle dos clientes que compraram um controle de produtos com seus respectivos preços e também um controle de vendedores para que seja possível a distribuição da comissão Restrições e premissas Uma Venda pode ter apenas um Cliente Uma Venda pode ter apenas um Vendedor Uma Venda pode ter vários itens porém esses itens podem ter apenas um produto cada Não teremos cadastros de Empresas pois não temos Filiais Vamos analisar o Estudo de Caso O passo inicial que podemos tomar é a análise dos substantivos no estudo de caso conforme vimos na unidade II Vamos à análise A empresa TOP UNIFORMES deseja um sistema que gerencie as vendas da empresa nestas vendas seria importante termos o controle dos clientes que compraram um controle de produtos com seus respectivos preços e também um controle de vendedores para que seja possível a distribuição da comissão No link abaixo você terá mais informações sobre o gerenciador de banco de dados POSTGRE neste link teremos incluída toda a documentação infor mações de eventos downloads e muitas outras informações Fonte PostgreSQL online Disponível em httpwwwpostgresqlorgbr Acesso em 8 jul 2015 Criando as Entidades e os Relacionamentos DER Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 135 Após a análise retiramos as possíveis entidades Empresa Vendas Produtos Clientes Vendedores Importante a entidade Empresa existe no texto do estudo de caso porém conforme a restriçao nos determina nao será criada por nao haver Filiais CRIANDO AS ENTIDADES E OS RELACIONAMENTOS DER Para facilitar o mapeamento do DER é importante que ele seja feito em etapas para não perdermos nenhuma informação e restrição imposta pelo projeto De acordo com as restrições passadas no estudo de caso iremos abordar cada um dos casos 1 Relacionamento Uma venda pode ter apenas um Cliente Clientes 11 1N Venda Possui Figura 33 Exemplo de Relacionamento em que uma venda pode ter apenas um Cliente Fonte o autor ESTUDO DE CASO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 V U N I D A D E 136 CLIENTES VENDA Figura 34 Exemplo de Relacionamento em que uma Venda pode ter apenas um Vendedor demonstrado em formato de tabela Fonte os autores No exemplo acima temos a representação em forma de tabela do relacionamento entre as entidades CLIENTE e VENDA em que a representação simboliza que a tabela VENDA receberá o código do cliente 2 Relacionamento Uma venda pode ter apenas um Vendedor Vendedor 11 1N Venda Contém Figura 35 Exemplo de Relacionamento em que uma Venda pode ter apenas um Vendedor Fonte os autores Criando as Entidades e os Relacionamentos DER Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 137 VENDEDOR VENDA Figura 36 Exemplo de Relacionamento em que uma Venda pode ter apenas um Vendedor demonstrado em formato de tabelas Fonte os autores No exemplo acima temos a representação em forma de tabela do relacionamento entre as entidades VENDEDOR e VENDA em que a representação simboliza que a tabela VENDA receberá o código do vendedor 3 Relacionamento Uma venda pode ter vários itens Venda 11 1N VendaItens Contém Figura 37 Exemplo de Relacionamento em que uma Venda pode ter apenas vários itens Fonte os autores No exemplo a seguir temos a representação em forma de tabela do relaciona mento entre as entidades VENDA e VENDAITENS em que a representação simboliza que a tabela VENDAITENS receberá o código da venda e não há problemas em haver repetições pois vale lembrar que a chave nessa tabela é composta VDICHAVEVDA e VDINSEQUEN e o campo VDINSEQUEN deverá ser preenchido de maneira sequencial e assim não teremos o risco de haver tuplas linhas duplicadas ESTUDO DE CASO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 V U N I D A D E 138 VENDA VENDAITENS Figura 38 Exemplo de Relacionamento em que uma Venda pode ter apenas vários itens demonstrado em formato de tabelas Fonte os autores 4 Relacionamento Um produto pode estar em vários itens Produtos 11 11 VendaItens Está Figura 39 Exemplo de Relacionamento em que um produto pode estar em vários itens Fonte os autores Criando as Entidades e os Relacionamentos DER Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 139 VENDAITENS PRODUTOS Figura 40 Exemplo de Relacionamento em que um produto pode estar em vários itens demonstrado em formato de tabelas Fonte os autores No exemplo acima temos a representação em forma de tabela do relacionamento entre as entidades PRODUTOS e VENDAITENS em que a representação sim boliza que a tabela VENDAITENS receberá o código do produto DER Diagrama de Entidade e Relacionamento Completo Para uma melhor visualização dos relacionamentos das entidades utilizamos o DER Diagrama de Entidade e Relacionamento Veja na sequência a represen tação completa das entidades relativas ao nosso estudo de caso ESTUDO DE CASO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 V U N I D A D E 140 Produtos 11 11 VendaItens Está Contém Clientes Venda 11 11 1N 1N 1N 11 Vendedor Contém Possui Figura 41 DER Diagrama de Entidade e Relacionamento Fonte os autores AS ENTIDADES E SEUS ATRIBUTOS A seguir do lado esquerdo teremos a descrição das entidades e seus atributos de maneira individual conforme o modelo lógico e do lado direito temos a representação da entidade e seus atributos no modelo conceitual conforme a notação de Peter Chen 1976 Criando as Entidades e os Relacionamentos DER Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 141 Figura 42 Exemplo da tabela Produtos e seus atributos Fonte os autores Figura 43 Exemplo da tabela Clientes e seus atributos Fonte os autores ESTUDO DE CASO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 V U N I D A D E 142 Figura 44 Exemplo da tabela Vendedor e seus atributos Fonte os autores Figura 45 Exemplo da tabela Venda e seus atributos Fonte os autores Trabalhando com SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 143 Figura 46 Exemplo da tabela VendaItens e seus atributos Fonte os autores TRABALHANDO COM SQL Neste tópico vamos trabalhar com a implementação das entidades criadas no Estudo de Caso abordando tanto as metodologias do modelo DDL Data Definition Language e DML Data Manipulation Language TRABALHANDO COM DDL DATA DEFINITION LANGUAGE Criando as Tabelas Para criar tabelas utilizamos o comando CREATE TABLE A seguir demons traremos cada tabela ESTUDO DE CASO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 V U N I D A D E 144 PRODUTOS CREATE TABLE PRODUTOS PRODCHAVE INTEGER PRIMARY KEY PRODDESCRI VARCHAR60 PRODVPRECO NUMERIC184 PRODUNIDAD VARCHAR5 PRODFAMILI VARCHAR10 CLIENTES CREATE TABLE CLIENTES CLICHAVE INTEGER PRIMARY KEY CLITIPOPESSOA CHAR1 CLISTATUS VARCHAR15 CLIBAIRRO VARCHAR30 CLIESTADO CHAR2 CLIPAIS VARCHAR6 CLIINSCRESTADUAL VARCHAR25 CLICEP VARCHAR9 CLICIDADE VARCHAR35 CLICNPJCPF VARCHAR18 CLIENDERE VARCHAR60 CLIRAZAOSOCIAL VARCHAR60 CLINOMEFANTASIA VARCHAR30 CLIEMAIL VARCHAR60 Trabalhando com SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 145 VENDEDOR CREATE TABLE VENDEDOR VENCHAVE INTEGER PRIMARY KEY VENNOME VARCHAR30 VENCNPJCPF VARCHAR18 VENTIPOPESSOA CHAR1 VENINSCRESTADUAL VARCHAR25 VENSTATUS VARCHAR15 VENEMAIL VARCHAR60 VENVPERCENTCOMIS NUMERIC54 VENDA CREATE TABLE VENDA VDACHAVE INTEGER PRIMARY KEY VDADMOVTO DATE VDAVDINHEIRO NUMERIC182 VDAVCARTAO NUMERIC182 VDAVCHEQUE NUMERIC182 VDAVPRAZO NUMERIC182 VDAVOUTROS NUMERIC182 VDAVTOTAL NUMERIC182 VDAVRECEB NUMERIC182 VDAVTROCO NUMERIC182 VDACODCLICLI INTEGER VDACODVENVEN INTEGER VDAVDESC NUMERIC182 FOREIGN KEY VDACODCLICLI REFERENCES CLIENTESCLICHAVE FOREIGN KEY VDACODVENVEN REFERENCES VENDEDORVENCHAVE ESTUDO DE CASO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 V U N I D A D E 146 VENDAITENS CREATE TABLE VENDAITENS VDICHAVEVDA INTEGER VDINSEQUEN INTEGER VDICODPROPROD INTEGER VDIQQUANTI NUMERIC182 VDIVPREUNI NUMERIC182 VDIVALORITEM NUMERIC182 VDIPERCENTDESC NUMERIC52 VDIQTDEDEVOLV NUMERIC182 VDIDESCPROD VARCHAR255 PRIMARY KEYVDICHAVEVDAVDINSEQUEN FOREIGN KEY VDICHAVEVDA REFERENCES VENDA VDACHAVE FOREIGN KEY VDICODPROPROD REFERENCES PRODUTOS PRODCHAVE Inserindo Atributos nas Tabelas Para inserir ATRIBUTOS nas tabelas utilizamos o comando ALTER TABLE ADD A seguir estaremos incluindo alguns atributos para cada tabela PRODUTOS ALTER TABLE PRODUTOS ADD PRODDTVENCIMENTO DATE ALTER TABLE PRODUTOS ADD PRODDESCRCOMPLETA VARCHAR255 ALTER TABLE PRODUTOS ADD PRODPRECOVENDA NUMERIC184 CLIENTES ALTER TABLE CLIENTES ADD CLIFONECONTATO VARCHAR14 ALTER TABLE CLIENTES ADD CLICONTATO VARCHAR30 ALTER TABLE CLIENTES ADD CLICOMPLEMENTOEND VARCHAR30 Trabalhando com SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 147 VENDEDOR ALTER TABLE VENDEDOR ADD VENFONECONTATO VARCHAR14 ALTER TABLE VENDEDOR ADD VENENDERECO VARCHAR60 ALTER TABLE VENDEDOR ADD VENESTADO VARCHAR2 VENDA ALTER TABLE VENDA ADD VDASTATUS CHAR1 ALTER TABLE VENDA ADD VDACFOP VARCHAR7 ALTER TABLE VENDA ADD VDADTENVIO DATE VENDAITENS ALTER TABLE VENDAITENS ADD VDIPERCENTICMS NUMERIC54 ALTER TABLE VENDAITENS ADD VDITOTALICMS NUMERIC184 ALTER TABLE VENDAITENS ADD VDIVALORIPI NUMERIC184 Deletando os Atributos nas Tabelas Para deletar ATRIBUTOS nas tabelas utilizamos o comando ALTER TABLE DROP A seguir estaremos excluindo alguns atributos para cada tabela PRODUTOS ALTER TABLE PRODUTOS DROP PRODFAMILI ALTER TABLE PRODUTOS DROP PRODUNIDAD ALTER TABLE PRODUTOS DROP PRODVPRECO ESTUDO DE CASO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 V U N I D A D E 148 CLIENTES ALTER TABLE CLIENTES DROP CLIPAIS ALTER TABLE CLIENTES DROP CLIBAIRRO ALTER TABLE CLIENTES DROP CLISTATUS VENDEDOR ALTER TABLE VENDEDOR DROP VENEMAIL ALTER TABLE VENDEDOR DROP VENINSCRESTADUAL ALTER TABLE VENDEDOR DROP VENSTATUS VENDA ALTER TABLE VENDA DROP VDAVTROCO ALTER TABLE VENDA DROP VDAVPRAZO ALTER TABLE VENDA DROP VDAVOUTROS VENDAITENS ALTER TABLE VENDAITENS DROP VDIQQUANTI ALTER TABLE VENDAITENS DROP VDIVPREUNI ALTER TABLE VENDAITENS DROP VDIVALORITEM Trabalhando com SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 149 Deletando as Tabelas Para deletar as TABELAS utilizamos o comando DROP TABLE A seguir esta remos excluindo as tabelas do sistema DROP TABLE PRODUTOS DROP TABLE CLIENTES DROP TABLE VENDEDOR DROP TABLE VENDAITENS DROP TABLE VENDA Trabalhando com DML DATA MANIPULATION LANGUAGE Agora iremos trabalhar com os comandos de manipulação de dados Esses comandos nos ajudam a implementar e trabalhar com o conteúdo das tabelas e para isso utilizaremos comandos de inserção alteração seleção e deleção Inserindo novos registros nas Tabelas Para inserir registros em uma tabela utilizamos o comando INSERT A seguir estaremos demonstrando a cada tabela como devemos proceder PRODUTOS Inserindo Registros na tabela Produtos INSERT INTO PRODUTOS PRODCHAVE PRODDESCRI PRODVPRECO PROD UNIDAD PRODFAMILI VALUES 1 NOBREAK 200 UN ESCRITÓRIO INSERT INTO PRODUTOS PRODCHAVE PRODDESCRI PRODVPRECO PROD UNIDAD PRODFAMILI VALUES 2 NOTEBOOK 2500 UN ESCRITÓRIO INSERT INTO PRODUTOS PRODCHAVE PRODDESCRI PRODVPRECO PROD UNIDAD PRODFAMILI VALUES 3 SABÃO EM PÓ 900 UN LIMPEZA ESTUDO DE CASO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 V U N I D A D E 150 CLIENTES Inserindo Registros na tabela Clientes INSERT INTO CLIENTES CLICHAVE CLITIPOPESSOA CLISTATUS CLI BAIRRO CLIESTADO CLIPAIS CLIINSCRESTADUAL CLICEP CLICIDADE CLICNPJCPF CLIENDERE CLIRAZAOSOCIAL CLINOMEFANTASIA CLIEMAIL VALUES 1 F ATIVO JARDIM COLINA SP BRASIL ISENTO 67009490 CAMPINAS 09034572949 RUA JOÃO DE BARRO 946 RONALDO DA SILVA RONALDO DA SILVA ronaldotestehotmailcom INSERT INTO CLIENTES CLICHAVE CLITIPOPESSOA CLISTATUS CLI BAIRRO CLIESTADO CLIPAIS CLIINSCRESTADUAL CLICEP CLICIDADE CLICNPJCPF CLIENDERE CLIRAZAOSOCIAL CLINOMEFANTASIA CLIEMAIL VALUES 2 J ATIVO ZONA 1 PR BRASIL 123123234 87009 678 MARINGÁ 73486451000154 AV BRASIL 1001 MERCADO REDE CIDADE LTDA MERCADO REDE CIDADE admredecidadecombr VENDEDOR Inserindo Registros na tabela Vendedor INSERT INTO VENDEDOR VENCHAVE VENNOME VENCNPJCPF VEN TIPOPESSOA VENINSCRESTADUAL VENSTATUS VENEMAIL VENVPERCENTCOMIS VALUES 1 MARIA DAS GRAÇAS 30202759113 F ISENTO ATIVO vendashotmailcom 15 INSERT INTO VENDEDOR VENCHAVE VENNOME VENCNPJCPF VEN TIPOPESSOA VENINSCRESTADUAL VENSTATUS VENEMAIL VENVPERCENTCOMIS VALUES 2 MALU REPRESENTAÇÃO 48825337000164 J ISENTO ATIVO comercialmalurepresentacombr 20 Trabalhando com SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 151 VENDA Inserindo Registros na tabela Venda INSERT INTO VENDA VDACHAVE VDADMOVTO VDAVDINHEIRO VDAVCARTAO VDAVCHEQUE VDAVPRAZO VDAVOUTROS VDAVTOTAL VDAVRECEB VDAVTROCO VDACODCLICLI VDACODVENVEN VDAVDESC VALUES 1 23012015 0 0 0 0 0 10900 10900 0 1 1 0 INSERT INTO VENDA VDACHAVE VDADMOVTO VDAVDINHEIRO VDAVCARTAO VDAVCHEQUE VDAVPRAZO VDAVOUTROS VDAVTOTAL VDAVRECEB VDAVTROCO VDACODCLICLI VDACODVENVEN VDAVDESC VALUES 2 15022015 0 0 0 0 0 4800 5000 0 2 2 200 ESTUDO DE CASO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 V U N I D A D E 152 VENDAITENS Inserindo Registros na tabela VendaItens INSERT INTO VENDAITENS VDICHAVEVDA VDINSEQUEN VDICODPROPROD VDIQQUANTI VDIVPREUNI VDIVALORITEM VDIPERCENTDESC VDIQTDEDEVOLV VDIDESCPROD VALUES 1 1 1 5 200 1000 0 0 NOBREAK INSERT INTO VENDAITENS VDICHAVEVDA VDINSEQUEN VDICODPROPROD VDIQQUANTI VDIVPREUNI VDIVALORITEM VDIPERCENTDESC VDIQTDEDEVOLV VDIDESCPROD VALUES 1 2 1 9 1000 9000 0 0 NOTEBOOK INSERT INTO VENDAITENS VDICHAVEVDA VDINSEQUEN VDICODPROPROD VDIQQUANTI VDIVPREUNI VDIVALORITEM VDIPERCENTDESC VDIQTDEDEVOLV VDIDESCPROD VALUES 1 3 1 100 900 900 0 0 SABAO EM PÓ INSERT INTO VENDAITENS VDICHAVEVDA VDINSEQUEN VDICODPROPROD VDIQQUANTI VDIVPREUNI VDIVALORITEM VDIPERCENTDESC VDIQTDEDEVOLV VDIDESCPROD VALUES 2 1 1 5 1000 5000 0 0 NOTEBOOK Alterando registros das Tabelas Para realizarmos alterações nos registros em uma tabela utilizamos o comando UPDATE Vale lembrar que temos que ter uma certa atenção com esse comando pois ele normalmente vem acompanhado da cláusula WHERE o que causa uma restriçãolimite nas alterações Por isso caso você omita o comando WHERE dentro do comando UPDATE o mesmo será executado em TODA a TABELA e caso esta não seja a pretensão o dano pode ser grande portanto atenção ao executar esse comando A seguir estarei demonstrando em algumas tabelas como devemos proceder para alterarmos algum registro Trabalhando com SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 153 PRODUTOS Neste comando iremos modificar a descrição do produto cujo código chave é igual a 1 UPDATE PRODUTOS SET PRODDESCRI NOBREAK 700VA WHERE PRODCHAVE 1 Neste comando iremos modificar a família do produto cujo código chave é igual a 1 UPDATE PRODUTOS SET PRODFAMIL CONSUMO WHERE PRODCHAVE 1 CLIENTES Neste comando iremos modificar o Status de TODOS os Clientes para INATIVO UPDATE CLIENTES SET CLISTATUS INATIVO Neste comando iremos modificar o Bairro do cliente 1 para Jardim Paulista III UPDATE CLIENTES SET CLIBAIRRO JARDIM PAULISTA III WHERE CLICHAVE 1 ESTUDO DE CASO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 V U N I D A D E 154 VENDEDOR Neste comando iremos modificar o nome do vendedor 1 para Maria das Graças da Silva UPDATE VENDEDOR SET VENNOME MARIA DAS GRAÇAS DA SILVA WHERE VENCHAVE 1 Neste comando iremos modificar o percentual de comissão do ven dedor 1 para 20 UPDATE VENDEDOR SET VENVPERCENTCOMIS 20 WHERE VENCHAVE 1 Deletando registros das Tabelas Em um banco de dados podemos excluir os registros em uma tabela utilizando o comando DELETE É importante lembrar que a exclusão só é possível se não há nenhuma dependência desse registro em outra tabela Vamos a alguns exemplos PRODUTOS Com o comando abaixo iremos apagar todos os registros da Tabela Produtos DELETE FROM PRODUTOS Neste comando será deletado o produto cujo código chave é igual a 1 DELETE FROM PRODUTOS WHERE PRODCHAVE 1 Trabalhando com SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 155 CLIENTES Neste comando será deletado o cliente cujo código chave deste cliente é igual a 1 DELETE FROM CLIENTES WHERE CLICHAVE 1 VENDEDOR Neste comando será deletado o Vendedor cujo código chave deste Vendedor é igual a 1 DELETE FROM VENDEDOR WHERE VENCHAVE 1 É IMPORTANTE saber que os comandos UPDATE e DELETE devem ser utili zados de maneira cuidadosa pois alguns dados depois de inseridos no sistema não podem ser modificados eou excluídos Um exemplo claro do nosso diaadia é a NFe Nota Fiscal Eletrônica em que após o envio dessa nota à SEFAZ Secretaria da Fazenda ela não pode ser modificada e caso haja a modificação e a empresa sofra uma auditoria essa pode ser acusada de fraude e responder gravemente por essa modificação portanto tenha sempre em mente que é muito grande a nossa responsabilidade com os dados inseridos em um banco de dados Selecionando os registros de Tabelas Demonstraremo agora o comando SELECT comando este que nos ajuda no momento da busca de dados no banco de dados de maneira organizada Seguem alguns exemplos ESTUDO DE CASO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 V U N I D A D E 156 CLIENTES Este comando seleciona todos os registros da tabela juntamente com todos os seus atributos SELECT FROM CLIENTES Seleciona o Cliente cuja chave é igual a 1 juntamente com todos os seus campos por conta do asterisco SELECT FROM CLIENTES WHERE CLICHAVE 1 Seleciona o Cliente cujo Nome fantasia inicia com M trazendo os respectivos atributos específicos conforme descrito abaixo SELECT CLICHAVE CLITIPOPESSOA CLISTATUS CLINOMEFANTASIA CLIESTADO CLIPAIS FROM CLIENTES WHERE CLINOMEFANTASIA LIKE M Trabalhando com SQL Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 157 VENDAS Selecionando todas as vendas cuja Data da Venda seja maior que 01012015 SELECT FROM VENDA WHERE VDADMOVTO 01012015 Selecionando a data da Venda cujo valor total seja maior que 600000 SELECT VDADMOVTO FROM VENDA WHERE VDAVTOTAL 600000 Selecionando o valor da maior venda SELECT MAXVDAVTOTAL FROM VENDA VENDA e VENDASITENS Na consulta a seguir temos a seleção de campos da tabela Venda e Vendaitens neste caso utilizamos o JOIN para que independente se temos itens correspondentes ou não a aquela venda a mesma seja retornada SELECT VENDAVDACHAVE AS Cód Venda VENDAVDADMOVTO AS Dt Movimento VENDAVDAVTOTAL AS Total da Venda VENDAITENSVDICODPROPROD AS Código do Produto VENDAITENSVDIQQUANTI AS Quantidade VENDAITENSVDIVPREUNI AS Preço Unitário VENDAITENSVDIVALORITEM AS Valor Item FROM VENDA INNER JOIN VENDAITENS ON VENDAVDACHAVE VENDAITENS VDICHAVEVDA MATERIAL COMPLEMENTAR Nos links abaixo temos duas vídeoaulas com que você pode complementar seus estudos revisando e aprendendo novos conceitos estudando a criação de bancos de dados de tabelas e de alguns conceitos novos utilizando o PostgreSQL VIDEOAULA 1 httpswwwyoutubecomwatchvIBiw9xXO5Y Acesso em 8 jul 2015 VIDEOAULA 2 httpswwwyoutubecomwatchvzgFoOg9N43s Acesso em 8 jul 2015 Sistemas de Banco de Dados Elmasri e Navathe Editora Person Sinopse disponibilizado na Biblioteca Pearson esse livro reúne teoria e exemplos práticos com as mais modernas tecnologias Ele introduz os conceitos fundamentais necessários para projetar usar e implementar os sistemas de banco de dados e suas aplicações De fácil compreensão o texto aborda com profundidade a modelagem e o projeto de banco de dados suas linguagens e as funcionalidades dos sistemas de gerenciamento de banco de dados e as técnicas de implementação desses sistemas Data mining Sistemas de banco de dados destinase a estudantes de graduação pósgraduação ou a usuários familiarizados com programação e conceitos de estruturação de dados e organização básica de computadores 159 POSTGRESQL UM BANCO DE DADOS PARA TODOS Por Cláudio Bezerra Leopoldino graduado em Computação mestre em Administração especialista em Banco de Dados e Analista de Desenvolvimento de Software do Serpro desde 2004 Utiliza o PostgreSQL como ferramenta de ensino de Banco de Dados mas de vez em quando implementa alguma coisa É colunista dos sítios Meu Blog de Post greSQL e Planeta PostgreSQLBR Receber processar e realizar consultas a informações são as operações fundamentais de qualquer banco de dados A essas funções básicas podem ser adicionadas a gestão de disponibilidade a confiabilidade a segurança e a escalabilidade Em um mundo de bancos de dados complexos com centenas de tabelas compostos por vários terabytes de dados e que são acessados por milhares de usuários simultâneos que são uma rea lidade a ferramenta livre PostgreSQL é uma alternativa atual viável e dotada de muitos recursos para os desenvolvedores de soluções informatizadas de todas as naturezas Histórico O PostgreSQL que pode ser chamado simplesmente de Postgres é um software de banco de dados livre Seu mascote é o elefante o animal que nunca esquece Uma das razões do sucesso dessa ferramenta é o seu extenso período de desenvolvimento razoavelmente contínuo Em 1986 surge o projeto Postgres liderado por Michael Stonebraker financiado princi palmente por verbas militares e de pesquisas científicas Influenciado pelo sucesso do banco de dados relacional Ingres o desenvolvimento visava criar um banco de dados com recursos pósingres daí o nome empregado até os dias atuais Em 1994 foi adi cionado um interpretador de SQL ao Postgres em substituição à linguagem PostQUEL criando o Postgres95 O nome foi alterado já no ano seguinte para PostgreSQL A data oficial de aniversário é 8 de julho Após um relativo sucesso no ambiente unixlinux o PostgreSQL passou a ser disponi bilizado para windows a partir da versão 800 lançada oficialmente em 19 de janeiro de 2005 O grande aumento na difusão do Postgres com a conquista do ambiente win dows consolidouse nas versões posteriores A versão mais atual é a 84 lançada oficial mente em 2009 mas já está disponível a versão alfa da futura 85 Visão Geral O PostgreSQL é um banco de dados clienteservidor padrão utilizado pela maioria das aplicações atuais Trata da entrada do processamento e da saída de grandes quantida des de dados e implementa a linguagem SQL Structured Query Language o padrão mundial para consulta definição e manipulação de informações Implementa tanto o padrão relacional quanto os recursos de gerenciamento de dados objetorelacionais Permite a criação de tabelas visões índices e triggers Implementa a integridade refe rencial por meio de chaves primárias e estrangeiras além de outras constraints diversas definíveis pelos desenvolvedores Suporta diversos sistemas operacionais facilitando a migração reutilização e atualiza ção de servidores Linux Unix computadores com Mac e Windows são contemplados Também é compatível com plataformas de hardware de 32 bits e 64 bits além de siste mas RAID o que permite grande variedade de fornecedores e arquiteturas Para os desenvolvedores além da implementação de padrões SQL 92 e 99 o Postgres oferece linguagens para funções armazenadas no banco e nas interfaces de programa ção para praticamente todas as principais linguagens do mercado CC Java Net Perl Python Ruby TCL PHP entre outras Trabalha em conjunto com frameworks como Struts Hibernate e o brasileiro Demoiselle Por ser software livre mantido por uma comunidade bastante ativa esse banco de da dos tem crescido em sofisticação confiabilidade e performance Cada nova versão tam bém oferece novos recursos de gerenciamento Funcionalidades Para o desenvolvedor de soluções de banco de dados a variedade de funcionalidades oferecidas permite toda uma gama de opções o que torna essa ferramenta um bom concorrente para qualquer banco de dados livre ou comercial As funcionalidades que destaco nesta seção são apenas relatório bastante sumário Utilitários nativos tratam de backup e recuperação de dados A implementação de tablespaces e schemas permite a organização física e lógica dos componentes de um banco de dados de forma simplificada As opções para a padronização de segurança de acesso são bastante robustas e os recursos de indexação oferecidos compreendem além dos índices básicos os parciais e os basea dos em expressões recursos de desempenho pouco explorados por outros bancos de dados 161 A implementação do conceito de transações assegura sua atomicidade sua consistên cia seu isolamento e sua durabilidade As facilidades para replicação assíncrona e recu peração pósfalha permitem a recuperação da consistência do banco de dados mesmo após quedas de sistema catastróficas O suporte aos padrões SQL 92 e SQL 99 facilita a aprendizagem e a possibilidade das codificações de funções dentro do banco permite que o servidor de banco de dados hospede parte das lógicas de negócio das aplicações Todos os tipos de dados tradi cionais são suportados além do suporte ao armazenamento de large objects BLOBs e CLOBs O Postgres apresenta ainda recursos como window functions que permitem ranqueamento geração de numeração e classificação de dados cláusulas que expan dem a função dos comandos SQL tradicionais e comandos exclusivos como o COPY Todas essas funcionalidades se completam com opções avançadas para monitoramen to configuração e administração de bancos de dados Conclusão Qual é a sua Necessidade Se você precisa de um banco de dados acredito que o Postgres é uma boa opção pela falta de limitações de uso pela disponibilidade de opções que é oferecida pela credi bilidade de uma ferramenta com mais de uma década de desenvolvimento sem inter rupções com uma comunidade ativa e produtiva pela crescente base de usuários que muitas vezes desconhecem o banco de dados que utilizam pela ausência de problemas em produção Empresas privadas instituições sem fins lucrativos órgãos públicos das esferas muni cipal estadual e federal já apresentam cases de utilização dentro e fora do país Não importa a sua aplicação de banco de dados essa é uma opção a ser considerada DataWarehouse aplicações clienteservidor ou na web O Postgres suporta Sistema operacional O Postgres está em todos os maiores incluindo Windows e Linux Hardware Não há incompatibilidades Curva de aprendizado Esse é o menor obstáculo Existem cursos nas faculdades e em presas especializadas sítios oficiais e não oficiais com grande quantidade de conteúdo Fonte Campos 2009 online ESTUDO DE CASO Reprodução proibida Art 184 do Código Penal e Lei 9610 de 19 de fevereiro de 1998 V U N I D A D E 162 CONSIDERAÇÕES FINAIS No estudo de banco de dados nada melhor que a prática aliada à teoria Nesta unidade tivemos como objetivo demonstrar um passoapasso de como é a cria ção de um banco de dados partindo desde o momento em que as características são passadas pelo cliente Análise dos Requisitos até o momento da criação prá tica utilizando a linguagem SQL Structured Query Language ou Linguagem de Consulta Estruturada Nesta unidade demonstramos alguns comandos que nos ajudam tanto na criação como na manutenção de um banco de dados Um ponto importante a respeito desta unidade é têla como base de consulta em seus estudos diários assim poderá não apenas saber os comandos ensinados mas também aplicálos de maneira correta sempre que necessário Contudo vale enfatizar que o aprendizado de Banco de dados e SQL demanda muita leitura e também muita práticatreino Nossa sugestão é que você tente sempre fazer os exercícios e em seguida possa revisálos para que a fixação do conteúdo seja ainda melhor 163 1 A atividade a seguir propõe colocar em prática o conteúdo estudado será dispo nibilizado na sequência o SCRIPT e os comandos em ordem para que você possa digitar e executar a criação de um banco de dados Lembro que a proposta deste exercício é que não seja apenas digitado mas compreendido Algumas dicas ou sugestões Você pode digitar isto em um arquivo texto e abrir no Gerenciador de banco de dados onde pode ser executado como script Você pode digitar diretamente no gerenciador mas tem que ser executado como SCRIPT DROP TABLE VENDA DROP TABLE VENDAITENS DROP TABLE PRODUTOS DROP TABLE CLIENTES DROP TABLE VENDEDOR CREATE TABLE PRODUTOS PRODCHAVE INTEGER PRIMARY KEY PRODDESCRI VARCHAR60 PRODVPRECO NUMERIC184 PRODUNIDAD VARCHAR5 PRODFAMILI VARCHAR10 CREATE TABLE CLIENTES CLICHAVE INTEGER PRIMARY KEY CLITIPOPESSOA CHAR1 CLISTATUS VARCHAR15 CLIBAIRRO VARCHAR30 CLIESTADO CHAR2 CLIPAIS VARCHAR6 CLIINSCRESTADUAL VARCHAR25 CLICEP VARCHAR9 CLICIDADE VARCHAR35 CLICNPJCPF VARCHAR18 CLIENDERE VARCHAR60 CLIRAZAOSOCIAL VARCHAR60 CLINOMEFANTASIA VARCHAR30 CLIEMAIL VARCHAR60 CREATE TABLE VENDEDOR VENCHAVE INTEGER PRIMARY KEY VENNOME VARCHAR30 VENCNPJCPF VARCHAR18 VENTIPOPESSOA CHAR1 VENINSCRESTADUAL VARCHAR25 VENSTATUS VARCHAR15 VENEMAIL VARCHAR60 VENVPERCENTCOMIS NUMERIC54 165 CREATE TABLE VENDA VDACHAVE INTEGER PRIMARY KEY VDADMOVTO DATE VDAVDINHEIRO NUMERIC182 VDAVCARTAO NUMERIC182 VDAVCHEQUE NUMERIC182 VDAVPRAZO NUMERIC182 VDAVOUTROS NUMERIC182 VDAVTOTAL NUMERIC182 VDAVRECEB NUMERIC182 VDAVTROCO NUMERIC182 VDACODCLICLI INTEGER VDACODVENVEN INTEGER VDAVDESC NUMERIC182 FOREIGN KEY VDACODCLICLI REFERENCES VENDACLICHAVE FOREIGN KEY VDACODVENVEN REFERENCES VENDEDORVENCHAVE CREATE TABLE VENDAITENS VDICHAVEVDA INTEGER VDINSEQUEN INTEGER VDICODPROPROD INTEGER VDIQQUANTI NUMERIC182 VDIVPREUNI NUMERIC182 VDIVALORITEM NUMERIC182 VDIPERCENTDESC NUMERIC52 VDIQTDEDEVOLV NUMERIC182 VDIDESCPROD VARCHAR255 PRIMARY KEYVDICHAVEVDAVDINSEQUEN FOREIGN KEY VDICHAVEVDA REFERENCES VENDAVENCHAVE FOREIGN KEY VDICODPROPROD REFERENCES PRODUTOS PRODCHAVE DELETE FROM VENDAITENS DELETE FROM VENDA DELETE FROM PRODUTOS DELETE FROM CLIENTES DELETE FROM VENDEDOR COMMIT Inserindo Registros na tabela Produtos INSERT INTO PRODUTOS PRODCHAVE PRODDESCRI PRODVPRECO PROD UNIDAD PRODFAMILI VALUES 1 NOBREAK 200 UN ESCRITÓRIO INSERT INTO PRODUTOS PRODCHAVE PRODDESCRI PRODVPRECO PROD UNIDAD PRODFAMILI VALUES 2 NOTEBOOK 2500 UN ESCRITÓRIO INSERT INTO PRODUTOS PRODCHAVE PRODDESCRI PRODVPRECO PROD UNIDAD PRODFAMILI VALUES 3 SABÃO EM PÓ 900 UN LIMPEZA Inserindo Registros na tabela Clientes INSERT INTO CLIENTES CLICHAVE CLITIPOPESSOA CLISTATUS CLI BAIRRO CLIESTADO CLIPAIS CLIINSCRESTADUAL CLICEP CLICIDADE CLICNPJCPF CLIENDERE CLIRAZAOSOCIAL CLINOMEFANTASIA CLIEMAIL VALUES 1 F ATIVO JARDIM COLINA SP BRASIL ISENTO 67009490 CAMPINAS 09034572949 RUA JOÃO DE BARRO 946 RONALDO DA SILVA RONALDO DA SILVA ronaldotestehotmailcom INSERT INTO CLIENTES CLICHAVE CLITIPOPESSOA CLISTATUS CLI BAIRRO CLIESTADO CLIPAIS CLIINSCRESTADUAL CLICEP CLICIDADE CLICNPJCPF CLIENDERE CLIRAZAOSOCIAL CLINOMEFANTASIA CLIEMAIL VALUES 2 J ATIVO ZONA 1 PR BRASIL 123123234 87009 678 MARINGÁ 73486451000154 AV BRASIL 1001 MERCADO REDE CIDADE LTDA MERCADO REDE CIDADE admredecidadecombr 167 Inserindo Registros na tabela Vendedor INSERT INTO VENDEDOR VENCHAVE VENNOME VENCNPJCPF VEN TIPOPESSOA VENINSCRESTADUAL VENSTATUS VENEMAIL VENVPERCENTCOMIS VALUES 1 MARIA DAS GRAÇAS 30202759113 F ISENTO ATIVO vendashotmailcom 15 INSERT INTO VENDEDOR VENCHAVE VENNOME VENCNPJCPF VEN TIPOPESSOA VENINSCRESTADUAL VENSTATUS VENEMAIL VENVPERCENTCOMIS VALUES 2 MALU REPRESENTAÇÃO 48825337000164 J ISENTO ATIVO comercialmalurepresentacombr 20 INSERT INTO VENDA VDACHAVE VDADMOVTO VDAVDINHEIRO VDAVCARTAO VDAVCHEQUE VDAVPRAZO VDAVOUTROS VDAVTOTAL VDAVRECEB VDAVTROCO VDACODCLICLI VDACODVENVEN VDAVDESC VALUES 1 23012015 0 0 0 0 0 10900 10900 0 1 1 0 INSERT INTO VENDA VDACHAVE VDADMOVTO VDAVDINHEIRO VDAVCARTAO VDAVCHEQUE VDAVPRAZO VDAVOUTROS VDAVTOTAL VDAVRECEB VDAVTROCO VDACODCLICLI VDACODVENVEN VDAVDESC VALUES 2 15022015 0 0 0 0 0 4800 5000 0 2 2 200 INSERT INTO VENDAITENS VDICHAVEVDA VDINSEQUEN VDICODPROPROD VDIQQUANTI VDIVPREUNI VDIVALORITEM VDIPERCENTDESC VDIQTDEDEVOLV VDIDESCPROD VALUES 1 1 1 5 200 1000 0 0 NOBREAK INSERT INTO VENDAITENS VDICHAVEVDA VDINSEQUEN VDICODPROPROD VDIQQUANTI VDIVPREUNI VDIVALORITEM VDIPERCENTDESC VDIQTDEDEVOLV VDIDESCPROD VALUES 1 2 1 9 1000 9000 0 0 NOTEBOOK INSERT INTO VENDAITENS VDICHAVEVDA VDINSEQUEN VDICODPROPROD VDIQQUANTI VDIVPREUNI VDIVALORITEM VDIPERCENTDESC VDIQTDEDEVOLV VDIDESCPROD VALUES 1 3 1 100 900 900 0 0 SABAO EM PÓ INSERT INTO VENDAITENS VDICHAVEVDA VDINSEQUEN VDICODPROPROD VDIQQUANTI VDIVPREUNI VDIVALORITEM VDIPERCENTDESC VDIQTDEDEVOLV VDIDESCPROD VALUES 2 1 1 5 1000 5000 0 0 NOTEBOOK COMMIT ALTER TABLE PRODUTOS ADD PRODDTVENCIMENTO DATE ALTER TABLE PRODUTOS ADD PRODDESCRCOMPLETA VARCHAR255 ALTER TABLE PRODUTOS ADD PRODPRECOVENDA NUMERIC184 ALTER TABLE CLIENTES ADD CLIFONECONTATO VARCHAR14 ALTER TABLE CLIENTES ADD CLICONTATO VARCHAR30 ALTER TABLE CLIENTES ADD CLICOMPLEMENTOEND VARCHAR30 ALTER TABLE VENDEDOR ADD VENFONECONTATO VARCHAR14 ALTER TABLE VENDEDOR ADD VENENDERECO VARCHAR60 ALTER TABLE VENDEDOR ADD VENESTADO VARCHAR2 ALTER TABLE VENDA ADD VDASTATUS CHAR1 ALTER TABLE VENDA ADD VDACFOP VARCHAR7 ALTER TABLE VENDA ADD VDADTENVIO DATE ALTER TABLE VENDAITENS ADD VDIPERCENTICMS NUMERIC54 ALTER TABLE VENDAITENS ADD VDITOTALICMS NUMERIC184 ALTER TABLE VENDAITENS ADD VDIVALORIPI NUMERIC184 CONCLUSÃO 169 Se há uma palavra que possa descrever meu sentimento ao concluir este livro essa talvez seja alívio Sim entre outras emoções que certamente passam pela minha cabeça neste momento o alívio de poder concluir este material se destaca Já dizia um antigo ditado sobre a arte da escrita e que era direcionado àqueles que preten diam produzir qualquer texto o que é escrito sem esforço é lido sem prazer Não posso assegurar que você caríssimoa leitora conseguirá ler este material com o prazer que eu gostaria que lhe proporcionasse mas não duvide certamen te as palavras organizadas neste material foram fruto de um enorme esforço E não somente de esforço mas também de dor privação de certas liberdades que me fo ram tomadas pelo tempo dedicado desespero por querer mais tempo para poder esculpir melhor alguns parágrafos e a angústia de saber que na verdade o trabalho nunca termina ele apenas possui uma data de término Tivesse mais seis meses ou um ano certamente não o terminaria antes do prazo final Mas assim o é também em tudo aquilo a que nos dedicamos Certamente durante a leitura de alguns pontos do material você pôde perceber a grande inspiração que tenho ao falar de desenvolvimento de software Sou partidário da corrente que acredita que o mais importante de todo e qualquer software é o problema que ele resolve e o quão satisfatório ele é para seus usuários Considero a utilidade do software como mecanismo fundamental para qualquer inovação do conhecimento humano atual Não me agrada observar alguns programadores valorizando uma ferramenta qualquer em detrimento da utilidade do software sendo desenvolvido Esse é um dos motivos pelos quais eu considero o banco de dados como apenas um detalhe diante de um projeto maior que é o uso do próprio software Como já enfatizado nas unidades do material o banco de dados é apenas um detalhe um detalhe importante é verdade mas apenas um detalhe dentro de um escopo muito maior que é a inovação que o software pode proporcionar Ao término deste material você provavelmente já terá todas as habilidades ne cessárias para integrar um sistema de banco de dados relacional ao software que você desenvolve Saberá escolher as opções do mercado baseadoa nos critérios de classificação que apresentamos e terá com certeza uma pontinha de dúvida a respeito de se deve mesmo utilizar um banco de dados relacional Afinal as leituras complementares os vídeos e os estudos de caso apresentados no material tinham como objetivo provocar o senso crítico para libertáloa da prisão relacional Abra a sua mente e libertese de paradigmas preestabelecidos Saiba decidir qual sistema de banco de dados deve escolher baseadoa nos requisitos e utilidade da sua apli cação ao invés de tomar decisões baseadas em medo incerteza e dúvida Se optar por manterse no ambiente dos sistemas de bancos de dados relacionais já terá todos os meios para criar manipular popular e consultar bancos de dados re lacionais graças aos conhecimentos de SQL adquiridos A lista deste material certa mente não é exaustiva mas é um bom começo Afinal a jornada do conhecimento nunca acaba CONCLUSÃO Baseadoa em tudo o que você pôde aprender aproveite bem e utilize todo o con teúdo que tentamos transmitir para desenvolver um bom software software inova dor É isso o que nós sinceramente desejamos para sua frutífera jornada que está apenas começando Bom proveito boa sorte e acima de tudo muito sucesso Um grande abraço REFERÊNCIAS 171 10 curiosidades sobre o Google Olhar Digital Disponível em httpolhardigital uolcombrnoticia10fatoscuriosossobreogoogle34841 Acesso em 6 jul 2015 CAMPOS M M PostgreSQL um banco de dados para todos Serpro Disponível em httpwww4serprogovbrimprensapublicacoestema1antigas20temas tema200materiasartigos Acesso em 9 jul 2015 CARDOSO V CARDOSO G Sistema de Banco de Dados uma abordagem introdu tória e aplicada São Paulo Saraiva 2012 CESAR G Bancos de Dados Livres Crescem no Brasil ComputerWorld 2005 Disponível em httpcomputerworldcombrtecnologia20050818idgnoti cia200605154431159825 Acesso em 16 jul 2015 CHEN Peter Gerenciando Banco de Dados A Abordagem EntidadeRelaciona mento para Projeto Lógico São Paulo McGrawHill 1990 80 p DATE C J Bancos de dados tópicos avançados Rio de Janeiro Campus 1988 HAMANN R 9 áreas da tecnologia com carreiras promissoras e como aproveitálas Tecmundo Disponível em httpwwwtecmundocombrmercado770089are astecnologiacarreiraspromissorasaproveitalashtm Acesso em 8 jul 2015 HARRISON G 10 things you should know about NoSQL TechRepublic Disponível em httpwwwtechrepubliccomblog10things10thingsyoushouldknow aboutnosqldatabases1772 Acesso em 8 jul 2015 HEUSER C A Projeto de banco de dados 6 ed Porto Alegre Bookman 2009 KNUTH D Structured Programming with go to Statements ACM Journal Comput ing Surveys 6 4 268 Dez 1974 NAVATHE S B ELMASRI R Sistemas de Banco de Dados 6 ed Pearson Addison Wesley 2011 PRITCHET E Base an acid alternative ACMQUEUE Disponível em httpqueue acmorgdetailcfmid1394128 Acesso em 7 jul 2015 REES R NoSQL Comparison Thoughtworks Disponível em httpwwwthough tworkscomarticlesnosqlcomparison Acesso em 8 jul 2015 SILBERSCHATZ A KORTH H F SUDARSHAN S Sistema de banco de dados São Paulo Makron Books do Brasil 1999 TAURION C A revolução do Big Data está prestes a acontecer iMaster Disponível em httpimasterscombrartigo23437bancodedadosarevolucaodobig dataestaprestesaacontecer Acesso em 7 jul 2015 TAURION C Banco de dados Open Source presente ou futuro IBM Disponível em httpswwwibmcomdeveloperworksmydeveloperworksblogsctaurionen trybancosdedadosopensourcelangptbr Acesso em 6 jul 2015 ZHANG J Banco de dados na nuvem IBM Disponível em httpwwwibmcom developerworksbrdatalibrarydmmagDMMag2011Issue2cloudDBaaS Acesso em 6 jul 2015 GABARITO UNIDADE I 1 Atomicidade se reflete por exemplo em transações bancárias Enquanto o com provante ou outra forma de confirmação da transação não é recebido por um clien te em um caixa eletrônico a transação não é concretizada pois esta característica visa garantir que as operações sempre ocorram por completo Consistência se aplica a situações onde a impressão de um extrato bancário só é impresso se todos os dados que devam estar contidos nele já tenham sido proces sados de forma confiável garantindo que a informação exibida é fiel aos dados reais do banco de dados Isolamento é extremamente útil em bancos de dados com acesso remoto de mul tiusuários como ocorre em terminais de autoatendimento de bancos onde mais de uma pessoa pode estar simultaneamente acessando os mesmos dados como em sistemas de consulta de preços em lojas Durabilidade se refere a situações como a de transações bancárias terem a garantia de terem ocorrido de maneira completa e sem o risco de interrupções não progra madas que possam gerar a perda de informações parciais ou totais da transação por motivos diversos como interrupções na corrente elétrica ou incidentes naturais 2 Quando há a necessidade do armazenamento de apenas um tipo de dado um ar quivo comum de texto pode resolver o problema sem a necessidade de implemen tação de um sistema de gerenciamento destes dados ou em casos onde os dados armazenados sejam extremamente simples como na configuração e um maquinário Uma combinação destes tipos de sistemas de armazenamento de dados em um sistema pode ocorrer devido a diferentes formas de tratamento de dados sendo por exemplo possível a existência de arquivos de texto contendo entradas de dados vindos de um equipamento ser um SGBD que serve para alimentar um SGBD mais complexo como pode ocorrer em sistemas de monitoramento de maquinário em uma indústria por exemplo 3 Uma base de dados pode ser acessada por mais de um sistema SGBD simulta neamente e este isolamento aumenta a consistência da base de dados pois cada acesso de um SGBD a base funciona de forma mais segura UNIDADE II 1 A partir do estudado nesta unidade defina Entidades Concretas e Entidades Abstratas R Entidades Concretas são entendidas como objetos do mundo real que podem ser separadas e distinguíveis de outro objeto Já as Entidades Abstratas são aquelas que não temos de maneira tangível intangível GABARITO 173 2 Crie uma Entidade Produtos com os seguintes atributos a Código do Produto b Descrição do Produto c Unidade do Produto d Valor do Produto e Classifi cação do Produto f Valor Custo do Produto 3 Analise as frases abaixo e crie as possíveis entidades a o atendente matricula o aluno no curso de Administração Atendente Matrícula Aluno Curso b a secretária agenda pacientes para atendimento médico Secretária Pacientes Médico Agenda ou Atendimento c é necessário cadastrar os produtos para realizar as vendas aos clientes Vendas Clientes Produtos GABARITO UNIDADE III 1 CREATE TABLE aluno id INT PRIMARY KEY nome VARCHAR30 sobrenome VARCHAR30 ra DECIMAL8 email VARCHAR30 CREATE TABLE professor id INT PRIMARY KEY nome VARCHAR30 sobrenome VARCHAR30 titulacao VARCHAR30 CREATE TABLE curso id INT PRIMARY KEY nome VARCHAR30 ano DECIMAL4 CREATE TABLE matricula cursofk INT NOT NULL alunofk INT NOT NULL PRIMARY KEY cursofk alunofk FOREIGN KEY cursofk REFERENCES cursoid FOREIGN KEY alunofk REFERENCES alunoid CREATE TABLE disciplina id INT PRIMARY KEY nome VARCHAR30 cursofk INT NOT NULL professorfk INT NOT NULL FOREIGN KEY cursofk REFERENCES cursoid FOREIGN KEY professorfk REFERENCES professorid GABARITO 175 2a SELECT alunonome FROM aluno curso matricula WHERE curso nomeBanco de Dados AND cursoidmatriculacursofk AND matricula alunofkalunoid 2b SELECT professortitulacao FROM professor disciplina WHERE disciplina nomeSQL AND disciplinaprofessorfkprofessorid 2c Select alunonome alunosobrenome alunora from aluno matricula curso disciplina professor where matriculaalunofkalunoid AND matricula cursofkcursoid AND disciplinacursofkcursoid AND disciplinaprofessor fkprofessorid AND professornomeEdson 2d SELECT id nome ano FROM curso WHERE ano1990 3 Exemplos de comandos para esta atividade lembrando que podemos gerar inúmeros comandos INSERT para ter maior quantidade de dados para mani pular com os comandos UPDATE e DELETE INSERT INTO aluno id nome sobrenome ra email VALUES 1 João Silva 100000 jaoemailcom UPDATE curso SET ano2016 WHERE nomeBanco de Dados DELETE FROM professor WHERE id5 UNIDADE IV 1 CREATE TABLE plano id INT PRIMARY KEY nome VARCHAR30 valor DECIMAL72 CREATE TABLE beneficiario id INT PRIMARY KEY nome VARCHAR30 GABARITO sobrenome VARCHAR30 altura DECIMAL32 planofk INT FOREIGN KEY planofk REFERENCES planoid CREATE TABLE dependente id INT PRIMARY KEY nome VARCHAR30 sobrenome VARCHAR30 beneficiariofk INT NOT NULL FOREIGN KEY beneficiariofk REFERENCES beneficiarioid 2a SELECT beneficiarionome FROM beneficiario INNER JOIN dependente ON beneficiarionome dependentenome 2b SELECT beneficiarionome FROM beneficiario WHERE nome IN SELECT nome FROM dependente WHERE beneficiarionome dependentenome 2c SELECT beneficiarionome FROM beneficiario WHERE EXISTS SELECT FROM dependente WHERE beneficiarionome dependentenome 2d SELECT nome FROM beneficiario WHERE SELECT MAXaltura from dependente 3a SELECT sobrenome altura FROM beneficiario GROUP BY nome 3b SELECT beneficiarionome FROM beneficiario WHERE SELECT COUNT FROM dependente WHERE dependentebeneficiariofkbeneficiarioid and dependentesobrenomebeneficiariosobrenome GROUP BY beneficiarionome 1 3c SELECT planonome FROM plano WHERE SELECT COUNT FROM benefi ciario WHERE beneficiarioaltura 175 AND beneficiarioplanofk planoid