3. Administração de Dados - Hospedado por Seven Informática

FACE - FUMEC
Curso de Graduação
Superior em Tecnologia
de Processamento de Dados
Armazenamento
de Informações
*** Versão 2.03 ***
Maio / 2000
Professor: Roberto Luís Capuruço Gattoni
FACE – FUMEC – Curso: STPD
Disciplina: Armazenamento de Informações
ÍNDICE
1. Dado X Informação ............................................................................................. 1
2. Categorias dos Sistemas de Informação .............................................................. 7
3. Administração de Dados ....................................................................................... 8
3.1.
O Futuro da Administração de Dados .................................................................................... 9
3.2.
O Futuro da Administração de Bancos de Dados ................................................................. 10
4. Ferramentas Voltadas a Dados .......................................................................... 11
4.1.
Dicionários de Dados ............................................................................................................ 11
4.2.
Avaliando Ferramentas de Bancos de Dados ....................................................................... 13
5. Modelagem de Dados........................................................................................... 14
6. Entidades de Dados ............................................................................................. 18
7. Relacionamentos .................................................................................................. 21
8. Atributos ............................................................................................................... 25
9. Referências Bibliográficas .................................................................................. 29
Prof.: Roberto L. C. Gattoni
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FACE -FUMEC
Curso de Graduação Superior em Tecnologia de Processamento de Dados
Disciplina : Armazenamento de Informações
Professor
: Roberto Luís Capuruço Gattoni
1. Dado X Informação
Segundo Barbieri:
 DADO – expressão em estado bruto de um fato ou evento. Ex. R$100.000,00, 33%, 4
anos
 INFORMAÇÃO – interpretação fornecida a um dado. “A informação é um dado no
contexto”. Ex. Salário anual médio dos executivos de nossa divisão = R$100.000,00;
Aumento previsto das demissões deste ano na subsidiária da Ásia = 33%; tempo máximo
de vida de um determinado produto de nossa linha para mercados de baixa renda = 4
anos.
Segundo Davenport (1999, 2)
 “Dados são um conjunto de fatos distintos e objetivos, relativos a eventos”;
 “Num contexto organizacional, dados são utilitariamente descritos como registros
estruturados de transações”;
 “Informações são dados dotados de relevância e propósito” (citando Peter Drucker)
 “A informação tem por finalidade mudar o modo como o destinatário vê algo, exercer
algum impacto sobre seu julgamento ou seu comportamento. Informações são os dados
que fazem a diferença”
Segundo CHRISTÓVÃO e BRAGA:
 “Informação pode ser definido como a interface, o evento, entre um estímulo externo
(mensagem) e um cognóscio, que tal estímulo ou mensagem altera”;
 Cognóscio: tesauro interno, mapa cognitivo, conjunto de conhecimentos, reflexões,
idéias, noções;
 Estímulo externo: o que se percebe sensorialmente. Ex. Um texto, uma fala, uma
imagem;
 Documento <> Mensagem <> Informação
 Documento: base de conhecimento fixada materialmente e suscetível de estudo;
 Mensagem: o que é levado de um emissor humano a um receptor humano em um
processo de comunicação - é a emissão deliberada de um estímulo externo;
 Shannon desvinculou informação e documento: documentos não são nem contém
informação. Documentos contêm mensagens que podem ou não produzir informação.
Por exemplo, sistemas de recuperação da informação não recuperam informação, mas
documentos.
 Como se dá o processo de comunicação?
 O indivíduo emissor codifica o seu próprio conhecimento em mensagem ou
mensagens para transferi-la(s) a um indivíduo receptor; tal mensagem ou tais
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mensagens poderão ou não se transformar em informação, dependendo do fato de
alterarem ou não a estrutura mental do receptor;
 Desta forma, é factível “comunicar conhecimento”, ou “transmitir conhecimento”,
desde que a mensagem transmitida transforme-se em informação para o receptor.
fo
rm
aç
ão
In f
Mensagem
Emissor
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O
NÃ
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In
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In
Fato / Evento
NÃ
O
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Estrutura de
Cognóscios
o
ão
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ma
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o
Receptor
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“O ciclo que envolve os dados, a sua transformação em informações, a consequente
estruturação em sistemas e a interação da AD neste processo de usinagem” (BARBIERI, pág 7).
Empresa
Realidade
Fatos
Tratamento
DADOS
Informação
AD
Estruturação
Automatização
Negócios
Sistemas
Decisões
Utilização
Mercado
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Informação como Diferencial Competitivo - Preceitos Fundamentais
Dados Modelados
Dados rigorosamente identificados em sua composição e em sua semântica, quanto a:
 Formato
 Origem
 Meio
 Natureza
 Formação
 Relacionamento com outros dados
“Os dados pertencem ao acervo da empresa, e não a grupos e/ou pessoas específicos”
Dados Resguardados:
 Integridade – garantia de veracidade lógica;
 Segurança –fisicamente protegidos 1;
 Privacidade – as pessoas devidamente autorizadas devem ter acesso aos dados de que
necessitam;
 Documentação – representa a permanência de sua verdade semântica e a garantia de seu
entendimento ao longo do tempo;
 Liquidez (ou Disponibilidade) – oferta de ferramentas que permitam o acesso, a
atualização, a consolidação, a tabulação e a simulação de informações.
1
A empresa Módulo, uma das principais empresas de consultoria em Segurança de Informações da América Latina,
entende o termo Segurança a partir de três conceitos: Integridade, Confidencialidade e Disponibilidade. No entanto,
seguiremos a divisão presente na bibliografia adotada (Modelagem de Dados - Barbieri).
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Detalhando cada um dos princípios acima:
Integridade – Garantia de veracidade lógicada da informação
 Programas de entradas de dados
 Triggers de SGBDs
 Exemplos:
 A cada crédito existe um débito associado;
 Não existe funcionário que não esteja alocado a um departamento;
 Cada cópia de filme somente poderá ser locado a um sócio ou a um dependente de
um sócio;
 Cada jogo de um campeonato deve estar associado a um estádio, um juiz e um
placar;
 Integridade na inclusão, na alteração e na exclusão de dados.
Segurança – Garantia da proteçào física do acervo de dados:
 Backup
 Restore
 Analisadores de Erros Físicos e Lógicos
 Backout dinâmico (roll-back de transações) Ex. Transferência de Poupança para ContaCorrente com interrupção da transação por pique de luz;
Privacidade – Garantia do acesso às informações somente por pessoas ou órgãos devidamente
autorizados
 Software especializado de segurança (Ex. IBM RACF, CA TOP SECRET)
 Problema: o dia seguinte ao da implantação
 Mecanismos de privacidade para sistemas On-Line
 Passwords de acesso
 Chaves seletivas a nível de transações – Classes de Segurança, perfis de usuário
 Chaves seletivas a nível de ocorrências de dados – Grant, Revoke
 Views de bancos de dados. Ex. Listar os funcionários sem mostrar o salário, ou a
data de nascimento, ou os nomes, endereços residenciais e telefones de clientes;
Documentação – Garantia da existência de informações sobre os dados
 Quais dados existem na empresa? Por assunto, entidades, funções, áreas, sistemas
 Quais os seus significados?
 Como se credenciar para acessá-los?
 Como acessá-los?
 Quais os níveis de autorização necessários para acessá-los?
 Quem pode atualizá-los?
 Quais são seus sinônimos?
 Quais as inter-relações entre os dados (referência cruzada entre os metadados)
 Quais os departamentos responsáveis por sua gestão?
 Quais os impactos ao atualizar-se determinados dados?
Liquidez (ou Disponibilidade) – Possibilidade de se obter o dado necessário, no momento certo,
através de ferramentas e mecanismos simplificados
 Linguagens de consultas com interface gráfica (GUI);
 Geradores de relatórios;
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



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Servidores SQL com ligação micro-mainframe e extração de dados corporativos;
Sistemas de Informações Executivas (EIS);
Sistemas de Informações Gerenciais estruturados;
Armazém de Dados.
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2. Categorias dos Sistemas de Informação
Sistemas Estruturados de Informações:
 Parâmetros pré-definidos de entrada
 Estáveis
 Execução regular
 Longa vida útil
 Reciclados somente em trocas marcantes de tecnologia
 Ex. Conta-Corrente, Tele-Marketing, Controle de Estoques, Locadora de Vídeo,
Concessionária, Controle de Pedidos, PDV de Supermercado
Sistemas Não-Estruturados de Informações (ou DSS – Decision Support Systems)
 Provêem informações de natureza espontânea, visando apoiar processos gerencias de
tomada de decisão
 Tratam dados de maior amplitude funcional
 Dados tratados, em geral, já consolidados de alguma forma
 Saídas com maior riqueza gráfica
 Análise, coleta e preparação criteriosa de dados
 Geralmente tratados pelo corpo gerencial das empresas
 Ex. EIS, Database Marketing, Data-Marts, sistemas desenvolvidos pela área de CI
(Centro de Informações).
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3. Administração de Dados
Administração de Dados (AD)
X
Administração de Bancos de Dados (ABD)
Administração de Dados – Modela e observa os dados do ponto de vista de sentido, integração e
negócio (Fig. Pág. 7)
Administração de Bancos de Dados – implementa e otimiza a utilização dos dados., apareceu
antes da AD, devido ao surgimento dos SGBDs.
Administração de Dados
Definição e Objetivos: função de uma empresa responsável por desenvolver e administrar
centralizadamente estratégias, procedimentos, práticas e planos capazes de disponibilizar os dados
corporativos necessários, quando necessário, revestidos de integridade, privacidade, documentação
e compartilhamento.
Atribuições:
1. Participar dos levantamentos de dados, eventos/funções e regras de negócio junto às áreas
funcionais da empresa;
2. Elaborar ou acompanhar a confecção de modelos conceituais de dados dos sistemas
corporativos em ambientes centralizado ou cliente/servidor;
3. Participar da compatibilização do planejamento de sistemas com os modelos de dados;
4. Responsabilizar-se pela qualidade e compatibilidade dos modelos de dados com relação aos
modelos de implementação;
5. Definir, manter e auditar os metadados no Dicionário de Dados;
6. Normatizar a administração e utilização dos dados em ambiente centralizado e
cliente/servidor;
7. Planejar e coordenar a evolução dos Bancos de Dados nos ambientes centralizado e
cliente/servidor;
8. Participar da elaboração e ajuste de metodologias de desenvolvimento de sistemas para
ambiente centralizado e cliente/servidor;
9. Participar da pesquisa de software de apoio relacionados à área de AD, bem como de
software de Gerência de Bancos de Dados e correlatos;
10. Disseminar por toda a organização a utilização da Administração de Dados como
instrumento de apoio e racionalização.
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3.1.
Disciplina: Armazenamento de Informações
O Futuro da Administração de Dados
Contexto Atual
 Crescimento da micro-informática => ilhas de informação
 Evolução tecnológica dos SGBDs
 Utilização de recursos que fogem aos padrões e rigores das metodologias vigentes
 Migração de SGBDs
Esforços integrados:
 AD – manutenção integrada dos dados corporativos
 Área de Sistemas – convivência harmoniosa entre integração, controles, padrões e
qualidade perseguidas pela empresa, além da produtividade reclamada pelos usuários
 Empresa – decisões estratégicas do melhor ambiente p/ a implantação de determinadas
aplicações (evitar soluções “istas”: simplistas, imediatistas e personalistas)
Questão: a descentralização da AD seria uma alternativa viável?
Obstáculos:
 Culturais
 Organizacionais
 Técnicos
 Modelagem de dados Locais X Globais
 Privacidade (atribuição de senhas, por exemplo)
 Padrões Centrais
 Controles Locais
 Integração de sistemas / bases de dados
 Heterogeneidade (de SGBDs, de CASEs, de DDs, etc.)
 Segurança física e lógica de dados
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3.2.
Disciplina: Armazenamento de Informações
O Futuro da Administração de Bancos de Dados
Contexto Atual
 Redes + Bancos de Dados = Cliente/Servidor e BD Distribuídos
 SGBDs departamentais
 Hierarquias de SGBDs (Mainframes = servidores corporativos)
 Multiplicidade de dialetos SQL
 Ferramentas amistosas de acesso a dados
Questão: a descentralização da ABD seria uma alternativa viável?
Obstáculos: Funções CENTRAIS X Funções LOCAIS
Funções CENTRAIS:
 Backup, Restore
 Cargas e Recargas
Funções LOCAIS:
 “Tunning”:
 Gerência de Armazenamento
 Performance de discos
 Reorganização de arquivos, tabelas e espaços de tabelas
Funções Híbridas (Parte CENTRAL + Parte LOCAL)
 Gerência de segurança
 Monitoração de performance
 Gerência de alterações
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Disciplina: Armazenamento de Informações
4. Ferramentas Voltadas a Dados
4.1.
Dicionários de Dados
Guardam informações sobre os dados da empresa = repositório de metadados
Objetivo: prover informações e documentação sobre objetos e seus relacionamentos
Benefícios:
 Padronização
 Controle de Integridade
 Diminuição de Redundâncias
 Referências Cruzadas
 Gerência de Impacto
Evolução: 2
1> “Passivos” – catálogo de informações físicas. Entrada manual de informações no DD
2> “Ativos” – a compilação de programas e mapas fazem a entrada automática da
documentação no DD
3> “Ativos” in-line – informações que são fundamentais para o sistema (módulos de carga,
tabelas, etc.) ficam armazenadas no DD, podendo ser dinamicamente carregadas em
tempo de execução;
4> Repositórios (ou Enciclopédias) – guardam gráficos, diagramas, códigos, modelos +
metadados e referências cruzadas
Dados armazenados nos DD convencionais (pré-enciclopédia):
 Descritores Não-Relacionais: informações sobre as entidades de dados do modelo do
Dicionário (Ex. nome de arquivos, password de usuários, descrição de resgistros, etc.)
 Descritores Relacionais: informações sobre os relacionamentos entre as entidades de
dados
Recursos de dados controlados por um DD
 Conceituais: elementos conceituais de um Sistema de Informação (correspondente às
fases de Planejamento e Análise): modelos, entidades, relacionamentos, atributos,
(relativos a dados) funções, processos, eventos (relativos a processos) , entre outros;
 Implementação: parte lógica e física dos SI – programas, registros, campos, mapas
(telas), rotinas, schemas, subschemas (visões), usuários
 Operação: componentes de rede e físicos, como terminais, impressoras, estações,
servidores, linhas, etc;
 Gráficos: Diagramas de MER, DFD, DHF, entre outros.
2
Os tipos de DD de 1 a 3 podem ser verificados na ilustração da pág. 28 do livro-texto
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Pág. 11
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Os DD devem prover extensões para controle da AD (novas entidades, atributos e
relacionamentos entre as estruturas guardadas).
Ferramentas CASE possuem, em geral, DD próprio => Mas e como fazer a integração entre
as diversas ferramentas CASE, e os diversos ambientes de desenvolvimento e de sistemas
gerenciadores de bancos de dados?
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Pág. 12
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4.2.
Disciplina: Armazenamento de Informações
Avaliando Ferramentas de Bancos de Dados
Itens a serem avaliados:
 Ferramentas de front-end
 Engine SQL
 Aspectos de Distribuição e Conectividade
Ferramentas de Front-End:
 Acesso a BDs
 Desenvolvimento de sistemas simples
 Desenvolvimento de sistemas complexos
Engine SQL
 Gerência de Transações remotas X distribuídas
 Recovery / Restart (espelhamento, journal, backup incremental)
 Isolamento
(gerenciamento de locks otimistas e pessimistas)
 Integridade:
 Regras, defaults, domínios
 Integridade referencial declarativa
 Restrict, Set Null e Cascade, para os verbos ADD, MOD, DEL
 Triggers, Stored Procedures, Funções, Regras
 Grandes objetos binários (BLOBs)
 SQL estático X dinâmico
Distribuição e Conectividade
 Distribuição
 Replicação de Dados (2PC – Two-Phase Commit)
 Fragmentação de Dados
 Conectividade
 Entre bancos de dados distintos, incluindo os do mainframe
 APIs comuns (ODBC, IDAPI, etc.)
 Gateways
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Pág. 13
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5. Modelagem de Dados
Abordagens:
 Top-Down
 Observações mais amplas da empresa
 Voltadas para a captura, identificação e análise dos dados corporativos
 Objetivo principal: "tecer" a rede de entidades e relacionamentos que irão embasar os
negócios da empresa
 Principal vantagem: identificação "a priori" do universo de dados da empresa, e a
possibilidade de serem vislumbradas a integração das partes, que serão
implementadas em momentos diferentes
 Grande dificuldade: extensão dos trabalhos a todas as unidades funcionais da
empresa
 Funciona bem nas empresas em que o negócio (produtos, serviços, canais e
mercados) são bem definidos e pouco abrangentes
 Bottom-Up
 Baseada na construção de aplicativos demandados pelos usuários
 Alta orientação a processos
 Bancos de Dados com alta propensão ao descartável
 Idéia central: agregação dos atributos necessários às visões lógicas dos usuários de
uma aplicação, e sua montagem para a formação de registros
 Middle-Down
 Idéia central: os modelos de dados originados por um sistema que os motivassem
pudessem ser consolidados com outros já existentes, ganhando uma integração
gradativa
 Não incentiva a personalização de modelos personalizados
 Não se agiganta na busca de um modelo inicial corporativo
Conclusões 3
 Quanto maior for o nível de observação:
 Maior a amplitude
 Melhor a observação de fronteiras
 Menor as informações de detalhes
 Maior o recurso demandado para sua obtenção
 Quanto mais baixo for o nível de observação:
 Menor a amplitude (uma área menor é coberta)
 Difícil observação de fronteiras
 Maiores detalhes são obtidos
 Recursos menores demandados para sua obtenção
3
Uma boa analogia seria a Figura 2.1, da página 45 do livro-texto
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Pág. 14
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Disciplina: Armazenamento de Informações
O Que é Modelagem de Dados?
Uma atividade desenvolvida em fases variadas do processo metodológico de desenvolvimento de
sistemas, com a finalidade de trabalhar informações para a obtenção do modelo de dados.
Modelos de dados "macro": fase de planejamento
Modelos de dados detalhados: fases de análise e projeto
O Que é um Modelo de Dados?
Representação gráfica e textual das ESTRUTURAS, dos OPERADORES e das REGRAS que
definem os dados:
As ESTRUTURAS são formadas por:
 Entidades de Dados ou Blocos Conceituais de Dados;
 Relacionamentos entre elas e
 Atributos (de entidades e de relacionamentos)
REGRAS: asserções que regulam o funcionamento dessas estruturas
OPERADORES: comandos que permitem a manipulação das estruturas segundo as regras
estabelecidas
Os Modelos de Dados são formados por:
 Entidades de Dados
 Relacionamentos
 Atributos
 Regras
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Pág. 15
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Disciplina: Armazenamento de Informações
Como Obter um Modelo de Dados?
 Decomposição Funcional
 Análise das Regras de Negócio
 Análise de Eventos
Decomposição Funcional
 Baseada na Hierarquia de Funções-Processos-Atividades
 A identificação de entidades externas, ou de depósitos de dados relacionados a cada
processo
 Baseada na Análise Estruturada Convencional
Análise das Regras de Negócio
 Fato: asserção que estabelece que um objeto ou entidade possui determinadas
propriedades, ou desempenha determinado papel (construído através de expressões tipo
sujeito-verbo-objeto). Exemplos:
 Fornecedor oferece Produto
 Cliente gera Pedido de Compra
 Funcionário pertence a Departamento
 Restrição: limitação colocada a um fato. Exemplos:
 Fornecedor oferece Produto Homologado
 Cliente gera Pedido de Compra Pendente
 Funcionário Mensalista pertence a um Departamento
 Regra de Derivação: condicionantes colocadas sobre fatos que podem gerar outros
fatos. Exemplos:
 Se um produto não estiver homologado, deverá ser alocado um técnico para estudálo
 Se um pedido de compra estiver pendente, seus itens faltantes deverão ser adquiridos
junto aos fornecedores em até 10 dias úteis
 Se um funcionário for diarista, será remunerado como autônomo, de acordo com as
horas trabalhadas apuradas, com efetivação do pagamento até o dia 10 do mês
seguinte
Análise de Eventos
 Baseia-se no estudo dos fluxos de dados, a partir de estímulos de entidades externas ou
de processos internos;
 Pode ser utilizada a Análise Estruturada Convencional, bem como a Análise Essencial
para a apuração das informações necessárias
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Disciplina: Armazenamento de Informações
Representação Gráfica inicial das Regras de Negócio verificadas 4
1
Fornecedor
oferece
Produto
2
Homologado
Não
Homologado
3
aloca
Técnico
1
gera
Cliente
Pedido
2
3
Data solicitação
Pendente
Não Pendente
Data Máxima p/
Cancelamento de Pendência
Funcionário
2
Diarista
Horas Apuradas
Mensalista
1
pertence
Departamento
trabalha em
3
Mês Trabalhado
4
As representações oferecidas nesta página NÃO referem-se a um Modelo de Dados, apesar de pareserem-se como tal
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Pág. 17
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6. Entidades de Dados
Definição: blocos conceituais de dados sobre os quais deseja-se estabelecer processos de gerência,
via os sistemas de informação
Exemplos:
 Pessoas
 Lugares
 Organizações
 Coisas
: Funcionários, Atletas, Gerentes, Professores, Clientes, Fornecedores...
: Loja, Cidade, Endereço, País...
: Escola, Órgão, Setor, Departamento, Filial...
: Feriado, Atendimento, Chamada, Estação, Série, Classe, Conta contábil...
Entidade X Ocorrência
 Entidade = Objeto (Ex. Atletas, Funcionários, Feriados, etc.)
 Ocorrência = Instância (Ex. Romário, Gattoni, 7 de Setembro)
As Entidades possuem atributos que identificam e qualificam suas ocorrências
 Identificação: possibilidade de distinguir uma de suas ocorrências, univocamente, em
relação às demais (Ex. Cod_Atleta)
 Qualificação: possibilidade de definir ou enquadrar suas ocorrências dentro de subconjuntos
do universo de uma entidade (Ex. Altura, Peso, Estado_Civil, etc.)
Representação Gráfica:
Atleta
Funcionário
Classificação de Entidades:
 Quanto à Volatilidade;
 Quanto à Independência;
 Quanto à Função;
 Quanto à Classificação;
 Quanto à Agregação.
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Quanto à Volatilidade
 Entidades Objeto:
 Estáveis – podem permanecer na base de dados durante toda a vida útil do sistema;
 Atemporais
 Pode apresentar composição (definição de objetos maiores compostos por itens
menores) Ex. Hierarquia em uma organização (Empresa, setor, funcionário, gerente,
projeto), coleção de obras, um livro, veículo, dicionário, etc.
 Pode apresentar composição recursiva – Ex. Peça é composta por peça, diretórios
compostos por outros diretórios, etc.
 Menor volatilidade
 Entidades Evento:
 Associadas a ciclos temporais de vida: possuem, intrinsecamente, uma referência
temporal. Ex. Ordem de compra, Pedido, Transação,
 Pode ser considerada como uma classe de contrato entre as partes. Ex. Ordem de
compra, Requisição de Serviço, Pedido de Material, etc. Neste caso, podem trazer
composição (itens de pedido, lançamentos
 Podem referir-se a acontecimentos ou eventos temporais. Jogos, Vôos, Interrupções
de fornecimento de energia, chamadas, consultas médicas, etc.
Quanto à Independência
 Entidade Forte:
 Possuem alto grau de independência com relação à existência e identificação;
 Blocos de dados com maior peso específico no modelo;
 Podem ter ocorrências independentes da presença de outras entidades ou de
relacionamentos;
 Normalmente as primeiras a serem identificadas;
 Normalmente intimamente associadas às grandes áreas funcionais da empresa;
 Podem apresentar composição (como descrito acima);
 Ex. Material, Fornecedor, Consumidor, Órgão, País, Atleta, etc.
 Entidade Fraca:
 Possuem dependência de existência ou de identificação;
 Sempre ligadas às outras (FORTES) por relacionamentos que lhes dão vida
dependente;
 Podem possuir atributos próprios de identificação;
 Ex. Itens de Atendimento, Itens de Pedido, Avaliações de Alunos, Exames de
Atletas, etc.
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Pág. 19
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Quanto à Função
 Entidade de Dados:
 Representam dados, como já apresentadas no caso das entidades FORTES e
FRACAS;
 Entidade de Relacionamentos:
 Utilizadas para resolver relacionamentos binários M/N ou relacionamentos n-ários;
 Possuem atributos de identificação das Entidades envolvidas no relacionamento por
elas representadas;
 Podem possuir atributos de interseção, justificando seu aparecimento no modelo de
dados;
 Também chamadas Entidades Associativas;
 Ex. Olimpíada, ao se relacionar com um País, gera uma entidade Delegação, com o
atributo Chefe;
Quanto à Classificação
 Entidades TIPO e SUBTIPO: mais aplicáveis a hierarquias de classes (semelhantes aos
modelos da Botânica ou Zoologia, por exemplo), utilizada em modelos orientados a
objetos. Não serão exploradas neste curso;
Quanto à Agregação:
 Agregados de Entidades:
 Aglomeração de entidades em um único objeto lógico, visando facilitar o aspecto
gráfico mas também o estabelecimento de relacionamentos mais generalizados.
ATENÇÃO! O livro utilizado não apresenta os conceitos de Especialização/Classificação. Para tal,
atentar para as explicações fornecidas em sala.
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Pág. 20
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7. Relacionamentos
Definição: associações entre entidades de dados.
 Estão intimamente ligados às ações realizadas pelos processos sobre os dados;
 Representam as rotas de acesso ou caminhos de navegação do modelo de dados.
Representação Gráfica:
1
1
Atleta
Possui
Refere-se a
1
N
Empregado
Telefone
Possui
Pertence a
M
N
Funcionário
Projeto
Está Alocado a
Funcionário
Dados
Pessoais
1
M
Aloca
Alocação
N
1
Projeto
Classificação dos Relacionamentos
 Quanto à Conectividade (Cardinalidade);
 Quanto à Opcionalidade;
 Quanto ao Grau;
 Quanto à Recursividade;
 Quanto à Cobertura.
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Pág. 21
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Quanto à Conectividade (ou Cardinalidade)
 Representa a proporção entre as Entidades envolvidas no Relacionamento.
 Podem ser 1:1, 1:N, N:1 (idêntico ao anterior) e M:N (este último reduz-se a 2 relacionamentos
1:M)
Quanto à Opcionalidade:
Opcional: As ocorrências entre entidades que se relacionam são independentes das outras
M
1
Funcionário
Projeto
Está alocado a
estado
Aloca
Contingente: A obrigatoriedade é somente por um lado do relacionamento e, por
consequência, somente uma entidade possui independência em relação a outra;
1
N
Empregado
Dependente
Possui
É dependente de
Mandatório: As entidades somente existem se também existir o relacionamento entre elas
1
1
Executivo
Departamento
É responsável por
É gerenciado por
Quanto ao Grau:
 Representa o número de entidades que participam do relacionamento.
 Pode ser binário (País  sedia  Jogos Olímpicos), ternário (Modalidade, Local e DataHora entre si, gerando a entidade associativa Prova), ou n-ários
Quanto à Recursividade:
 Caso particular em que a entidade se relaciona com ela mesma;
 Ex. Funcionário gerencia funcionário, ou peça é composta de peça;
Quanto à Cobertura:
 Relaciona-se com a frequência de ocorrências de uma Entidade para uma ocorrência da outra;
 Utilizada para otimização de acessos;
 Não será utilizada neste curso.
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Correlação entre Relacionamentos:
 Uma entidade poderá ter relacionamentos condicionados a outros.
 Podem ser:
 Mutuamente Excludente:
 X-OR mandatório = ligado a pelo menos um dos relacionamentos (não seria a
generalização?)
 X-OR opcional = possibilidade de não ser ligado a nenhum deles (ligado a um, a outro
ou a nenhum);
 Mutuamente Contingente: AND (se um existe, o outro também existe)
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Regra geral para reconhecimento de elementos de um modelo de dados, dado um texto
descritivo de regras de negócios:
As entidades de dados podem ser identificadas por similaridade com a análise sintática nas
linguagens naturais.
 Sujeito e Objeto da sentença são provavelmente relacionados como Entidades de Dados;
 Verbos sugerem relacionamentos;
 Adjetivos correspondem a atributos de entidades;
 Advérbios e Adjuntos Adverbiais podem sugerir atributos de relacionamentos.
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8. Atributos
O atributos são elementos atômicos de dados que habitam as entidades, conferindo
identificação e qualificação aos objetos que representam.
Chaves
 Chaves Candidatas: define os possíveis atributos da entidade, capazes de servir como chave
primária. Ex. NUM_CPF, ou RG, ou NOME + NOME_MÃE, ou NUM_MATRICULA;
 Chaves Primárias: é formada por um ou mais atributos concatenados, com o objetivo de dar
unicidade à Entidade. Não pode permitir um valor nulo, e é necessariamente uma das chaves
candidatas;
 Chaves Secundárias: formada por atributo ou atributos concatenados com o objetivo de
facilitar o acesso aos dados por vias alternativas. Por exemplo, ENDEREÇO, IDADE,
NÍVEL_ESCOLARIDADE, etc.
Tipo do Atributo
Define como o atributo será representado. Para nossos fins consideraremos apenas os tipos
numérico, data e texto. Vejamos os exemplos abaixo:
 NOME_ALUNO – Texto(30);
 IDADE_ALUNO – Numérico(2);
 MÉDIA_GERAL – Numérico(3, 2); (OBS. Indica 3 posições inteiras e 2 decimais)
 DATA_APROVAÇÃO – Data;
Domínio de Atributo
Conjunto de valores que efetivamente possam ser assumidos por um dado atributo. Pode ser
considerado como um subconjunto de todos os valores possíveis do tipo do atributo. Por exemplo,
vejamos:
 IDADE_ALUNO – Numérico(2) – Domínio: de 16 a 70;
 MÉDIA_GERAL – Numérico(3, 2) – Domínio: de 0,00 a 100,00;
 DATA_APROVAÇÃO – Data – Domínio: de 01/01/1980 a 31/12/2100.
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Exemplo de Normalização (utilizar o exercício de fixação número 6):
Entidades não normalizadas:
Livro = ( cod_livro, tit_livro, cod_editora, nom_editora, { cod_autor, nom_autor },
cod_categoria, nom_categoria, cod_estante, qtd_disponível )
Estante = ( cod_estante, { cod_categoria, nom_categoria } )
Usuário = ( cod_usuario, nom_usuario, { cod_livro_emprestado, tit_livro_emprestado, dat_retirada,
dat_devolucao }, status_usuario )
OBS. 1> Os atributos sublinhados são as chaves primárias;
2> Os atributos e conjuntos de atributos entre chaves ( “{” e “}” ) indicam repetição dos
mesmos;
3> Fica como exercício a verificação de chaves candidatas para cada uma das entidades
verificadas acima;
4> Fica como exercício a atribuição de tipos e domínios para cada um dos atributos acima.
Após a 1FN (retirada de atributos e conjuntos de atributos multivalorados):
Livro = ( cod_livro, tit_livro, cod_editora, nom_editora, cod_categoria, nom_categoria,
cod_estante, qtd_disponível )
Autoria = ( cod_livro, cod_autor, nom_autor )
Estante = ( cod_estante )
Local = ( cod_estante, cod_categoria, nom_categoria )
Usuário = ( cod_usuario, nom_usuario, status_usuario )
Empréstimo = ( cod_usuario, cod_livro_emprestado, tit_livro_emprestado, dat_retirada,
dat_devolucao )
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Após a 2FN (retirada de dependências funcionais entre atributos não-chave e atributos
chave):
Livro = ( cod_livro, tit_livro, cod_editora, nom_editora, cod_categoria, nom_categoria,
cod_estante, qtd_disponível )
Autoria = ( cod_livro, cod_autor )
Autor = ( cod_autor, nom_autor )
Estante = ( cod_estante )
Local = ( cod_estante, cod_categoria )
Categoria = ( cod_categoria, nom_categoria )
Usuário = ( cod_usuario, nom_usuario, status_usuario )
Empréstimo = ( cod_usuario, cod_livro_emprestado, tit_livro_emprestado, dat_retirada,
dat_devolucao )
Após a 3FN (retirada de dependências funcionais transitivas, entre atributos não-chave e
atributos não-chave):
Livro = ( cod_livro, tit_livro, cod_editora, cod_categoria, cod_estante, qtd_disponível )
Editora = ( cod_editora, nom_editora )
Autoria = ( cod_livro, cod_autor )
Autor = ( cod_autor, nom_autor )
Estante = ( cod_estante )
Local = ( cod_estante, cod_categoria )
Categoria = ( cod_categoria, nom_categoria )
Usuário = ( cod_usuario, nom_usuario, status_usuario )
Empréstimo = ( cod_usuario, cod_livro_emprestado, dat_retirada, dat_devolucao )
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Diagrama Entidades-Relacionamentos gerado:
Nom_Usuário
Cod_Usuário
Ativo
Usuário
Bloqueado
Empréstimo
Dat_Início
Dat_Devolução
Qtd_Disponível
Editora
Livro
(R1)
Cod_Editora
Nom_Editora
Autoria
(R2)
Cod_Livro
Cod_Autor
Tit_Livro
Estante
Cod_Estante
Resolução Exercício 6
(com atributos)
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Autor
Nom_Autor
Local
Categoria
Cod_Categoria
Nom_Categoria
Regras:
(R1) - Livro deve existir em uma estante de sua categoria (Local)
(R2) - Opcional - este relacionamento não precisa necessariamente existir, uma
vez que a categoria de um livro está associada à estante que o mantém.
No entanto, se este relacionamento não existir, um livro deverá possuir
uma estante para que possua uma categoria de assunto
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9. Referências Bibliográficas
 BARBIERI, C. Modelagem de Dados, IBPI Press, Rio de Janeiro, 1994
 CHEN, P. Gerenciando Bancos de Dados. A Abordagem Entidade-Relacionamento para Projeto
Lógico, McGraw-Hill, São Paulo, 1990.
 CHRISTÓVÃO, Heloísa Tardim. BRAGA, Gilda Maria. Ciência da Informação e Sociologia do
Conhecimento Científico: a Intermaticidade Plural.
 DAVENPORT, T. PRUSAK, L. Conhecimento Empresarial. Campus, Rio de Janeiro, 1999.
 KORTH, H. F. e SILBERCHATZ, A. Sistemas de Bancos de Dados, McGraw-Hill, São Paulo,
1989.
 YOURDON, E. Análise Estruturada Moderna, Editora Campus, Rio de Janeiro, 1990.
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