Banco de Dados

Banco de Dados
Banco de Dados
• Banco de Dados: espaço reservado da memória para
armazenar os dados/informações de maneira organizada.
• Alguns tipos de Banco de Dados:
•
•
•
•
•
Banco de Dados Relacional;
Banco de Dados Distribuído;
Banco de Dados Warehouse;
Banco de Dados Data Marts;
Banco de Dados Data Mining
O que é um banco de
dados?
Definições Preliminares
• [Chu, 1985]
• Um banco de dados é um conjunto de arquivos relacionados
entre si
• [Date, 2000]
• Um banco de dados é uma coleção de dados operacionais
armazenados usados pelas aplicações de uma determinada
organização
Outra Definição de Banco de
Dados
• [Elmasri & Navathe, 2000]
• Um banco de dados é uma coleção de dados relacionados
• Representando algum aspecto do mundo real (mini-mundo ou universo
de discurso)
• Logicamente coerente, com algum significado
• Projetado, construído e gerado (“povoado”) para uma aplicação
específica
Sistema de Gerência de Banco de Dados
• Um sistema de gerência de banco de dados (SGBD) é um
conjunto de programas que permite a criar e manter um
banco de dados
• Um banco de dados juntamente com o SGBD que o gerência
constitui um sistema de banco de dados
Usuários/Programadores
Consultas/Programas
SGBD
Catálogo
(Meta-Dados)
Sistema de Banco de Dados
Banco
de
Dados
Exemplo de um Banco de
Dados
• Mini-mundo: parte de uma universidade
• Algumas entidades:
• Alunos
• Disciplinas
• Departamentos
• Alguns relacionamentos:
• Disciplinas são oferecidas por Departamentos
• Alunos estão matriculados em Disciplinas
Exemplo de um Banco de
Dados
Exemplo de um Banco de
Dados
Características da Abordagem
de BD
• Auto-descrição dos dados
• Isolamento entre programas e dados: abstração de dados
• Suporte a múltiplas visões dos dados
• Compartilhamento de dados e processamento de transações
concorrentes
Vantagens da Utilização de um SGBD
• Controle de redundância dos dados
• Controle de acesso (segurança)
• Armazenamento persistente dos dados
• Existência de múltiplas interfaces para os usuários
• Representação de relacionamentos complexos entre os
dados
• Manutenção de restrições de integridade
• Recuperação de falhas
Implicações da Abordagem de
BD
• Adoção/imposição de padrões
• Redução do tempo de desenvolvimento das aplicações
• Flexibilidade
• Atualidade da informação disponível
• Economia de escala
Classificação dos SGBDs
• Quanto ao modelo de dados adotado:
•
•
•
•
•
Relacionais
De rede
Hierárquicos
Orientados a objetos
Objeto-relacionais
• Quanto ao número de usuários suportados:
• Mono-usuários
• Multi-usuários
• Quanto à localização dos dados:
• Centralizados
• Distribuídos
Exemplo de um BD Relacional
Empregado
Departamento
NumEmp
032
NomeEmp
J Silva
Salário
380
Dept
21
074
M Reis
400
25
089
C Melo
520
28
092
R Silva
480
25
112
R Pinto
390
21
121
V Simão
905
28
130
J Neves
640
28
NumDept
NomeDept
Ramal
21
Pessoal
142
25
Financeiro
143
28
Técnico
144
Exemplo de um BD de Rede
Empregado
Departamento
21
25
28
Pessoal
Financeiro
Técnico
142
143
144
032
J Silva
380
074
M Reis
400
089
C Melo
520
092
R Silva
480
112
R Pinto
390
121
V Simão
130
J Neves
905
640
Exemplo de um BD
Hierárquico
Departamento
21
Pessoal
142
25
380
074
Financeiro
143
28
Técnico
144
089
C Melo
520
Empregado
032
112
J Silva
R Pinto
390
092
M Reis
R Silva
400
480
121
130
V Simão
J Neves
905
640
Aplicação exemplo
• Banco de Dados de uma companhia
• Organizada em departamentos que têm um nome e
um número únicos e um empregado que gerencia o
departamento. A data de quando o empregado
começou a gerenciar o departamento deve ser
registrada. Um departamento pode ter varias
localizações
• Um departamento controla um número de projetos,
cada qual com um nome e número únicos e uma única
localização
Aplicação exemplo
• Banco de Dados de uma companhia
• Nós armazenamos para cada empregado seu nome,
identidade, endereço, salário, sexo, e data de
nascimento. Um empregado é assinalado a um
departamento mas pode trabalhar em diversos
projetos, os quais não são necessariamente controlados
pelo mesmo departamento. Nos registramos o número
de horas por semana que o empregado trabalha em
cada projeto e o supervisor direto de cada empregado
• Nós mantemos registro para cada empregado, do
numero de dependentes (para seguro) e para cada
dependente o primeiro nome, sexo, data de nascimento
e relacionamento com o empregado.
Banco de Dados Relacional
• Armazena os dados em formas de tabelas, as quais estão
relacionadas
• Este banco de dados surgiu na década de 80
• Vantagens: Banco de Dados conhecido e simples para
desenvolver.
Banco de Dados Distribuídos
• Este tipo de Banco de Dados possibilita a utilização da base de
dados em diferentes locais, graça ‘a utilização de recursos de
telecomunicação.
• Vantagem: compartilhamento de Dados/Informação
• Desvantagem: segurança de informação.
Banco de Dados DataMarts
• Se preocupa com um setor específico da empresa.
Corresponde a um agrupamento de BD transacionais
aglutinados por algum critério, normalmente, “temas de
negócios”.
• Vantagens: custo mais acessível
• Desvantagem: se torna limitado
Banco de Dados DataMarts
Banco de Dados Warehouse
• Este Banco de dados controla todas as informação/dados da
empresa.
• Reúne todas essas informações e as apresentam em formato
de consulta ou relatório de acordo com a necessidade.
• Vantagem: Maior número de informação para a tomada de
decisão.
• Desvantagem: custo da implantação.
Banco de Dados Warehouse
• É a integração de diversos DMs, com isso, a organização passa
a ter um Depósito de Informações integrado que poderá
atender a uma demanda muito mais ampla de temas de
negócios, uma vez que o cruzamento das informações entre
dois DMs, ou mais, pode gerar a possibilidade de identificar
novos temas.
Banco de Dados Warehouse
• As principais características são:
•
•
•
•
Não volatilidade dos dados
Historicidade
Metadados
Redundância de dados
Banco de Dados Data Mining
• Conhecido como Banco de Dados Inteligentes.
• Utiliza de recurso de mineração de dados e inteligência
artificial para indicar a melhor solução.
• Propaganda de lojas virtuais para direcionar email para
clientes
• Vantagem: fidelizar os clientes, respostas automatizadas;
• Desvantagem: o custo de implatação
Banco de Dados Data Mining
• Corresponde ao ato de extrair informações do DW para
identificar tendências, padrões de negócio e cenários.
• É possível realizar simulações e fazer testes de hipóteses. Para
efetuar a mineração, é necessário um conjunto de
ferramentas denomidadas On-Line Analytical Processing
(OLAP)
Resumindo
• O BI representa as ações estratégicas apoiadas em TI,
realizadas a fim de identificar novas oportunidades de
aperfeiçoamento e de amplicação dos negócios. Um conjunto
de ferramentas de SI permite a realização do BI, a exemplo
dos DWs e das ferramentas OLAP.
• O DM é um BD não operacional que integra BDs operacionais,
agrupados segundo um tema de negócio.
• O DW é uma coleção de DMs, tem a característica de ser não
volátil, de abriar metadados e de aceitar redundancia de
dados. É um grande repositório de dados da organização,
abrigando dados históricos de fatos de negócio.
Resumo (cont.)
• O Data Mining, ou mineração de dados, são as ações de
garimpagem de dados e de informações; para tanto, são
necessárias ferramentas de softwares específicas para realizar
projeções, simulações e testes de hipóteses a fim de
identificar nos DWs ou nos DMs novas oportunidades de
negócio.