Dbmod

Modelagem
de Banco de Dados

Prof. Marcos Alexandruk

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO 1
DADO 1
INFORMAÇÃO 1
CONHECIMENTO 1
BANCO DE DADOS 2
SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS 2
MODELO DE DADOS 2
SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE ARQUIVOS 2
MODELO HIERÁRQUICO 3
MODELO EM REDE 3
MODELO RELACIONAL 3
MODELO ORIENTADO A OBJETOS 4
SISTEMAS OBJETO-RELACIONAIS 4
ABSTRAÇÃO DE DADOS 5
NÍVEL INTERNO 5
NÍVEL CONCEITUAL 5
NÍVEL EXTERNO 5
INDEPENDÊNCIA DE DADOS 5
2. ARQUITETURAS DE SISTEMAS E MODELAGEM DE DADOS 7
ARQUITETURAS DE SISTEMAS 7
SISTEMAS CENTRALIZADOS 7
SISTEMAS CLIENTE-SERVIDOR 7
SISTEMAS PARALELOS 7
SISTEMAS DISTRIBUÍDOS 7
MODELAGEM DE BANCO DE DADOS 8
LEVANTAMENTO E ANÉLISE DE REQUISITOS 8
MODELO CONCEITUAL 8
MODELO LÓGICO 8
MODELO FÍSICO 8
3. MODELO CONCEITUAL 10
DIAGRAMA ENTIDADE-RELACIONAMENTO 10
MER (MODELO ENTIDADE-RELACIONAMENTO) 10
ENTIDADES 10
ATRIBUTOS 10
ATRIBUTO IDENTIFICADOR OU ATRIBUTO DETERMINANTE 10
CARDINALIDADE 11
INTERPRETAÇÃO DO DIAGRAMA ENTIDADE-RELACIONAMENTO 11
DIAGRAMA DE OCORRÊNCIAS 11

4. GRAUS DE RELACIONAMENTOS 14
RELACIONAMENTO BINÁRIO 14
RELACIONAMENTO TERNÁRIO (N-ÁRIO) 14
AUTORRELACIONAMENTO 15
AUTORRELACIONAMENTO 1:1 15
AUTORRELACIONAMENTO 1:N 15
AUTORRELACIONAMENTO N:N 15
5. GENERALIZAÇÃO/ESPECIALIZAÇÃO, ENTIDADE ASSOCIATIVA 17
GENERALIZAÇÃO ESPECIALIZAÇÃO 17
ESPECIALIZAÇÃO TOTAL 17
ESPECIALIZAÇÃO PARCIAL 17
MÚLTIPLOS NÍVEIS E HERANÇA MÚLTIPLA 18
HERANÇA DE PROPRIEDADES 18
GENERALIZAÇÃO/ESPECIALIZAÇÃO EXCLUSIVA 18
GENERALIZAÇÃO/ESPECIALIZAÇÃO NÃO EXCLUSIVA 18
ENTIDADE ASSOCIATIVA 19
ATRIBUTOS OPCIONAIS 20
ATRIBUTOS COMPOSTOS 20
ATRIBUTOS MULTIVALORADOS 20
6. ELABORAÇÃO DE DIAGRAMAS ENTIDADE RELACIONAMENTO 22
SISTEMA VIDEO LOCADORA 22
SISTEMA ESCOLA 22
SISTEMA EMPRESA 23
7. MODELO RELACIONAL 24
TABELA 24
CHAVE PRIMÁRIA (PRIMARY KEY) 24
CHAVE ÚNICA (UNIQUE) 25
CHAVE ESTRANGEIRA (FOREIGN KEY) 25
RELACIONAMENTOS 25
RELACIONAMENTO 1:1 25
RELACIONAMENTO 1:N 25
RELACIONAMENTO N:N 26
NOTAÇÃO RESUMIDA PARA MODELOS LÓGICOS RELACIONAIS 26
INTEGRIDADE DE DADOS 26
INTEGRIDADE DE DOMÍNIO 26
INTEGRIDADE DE ENTIDADE 27
INTEGRIDADE REFERENCIAL 27
CONSTRAINTS (RESTRIÇÕES) 27
NOMENCLATURA DE TABELAS E DE CAMPOS 27
TIPOS DE DADOS 28
8. MAPEAMENTO DO MODELO CONCEITUAL PARA O LÓGICO 30

RELACIONAMENTOS BINÁRIOS 30
AUTORRELACIONAMENTOS 31
RELACIONAMENTOS TERNÁRIOS 32
GENERALIZAÇÃO/ESPECIALIZAÇÃO 32
9. MAPEAMENTO DO MODELO CONCEITUAL PARA O LÓGICO – ESTUDOS DE CASO 33
SISTEMA VIDEO LOCADORA 33
SISTEMA ESCOLA 33
SISTEMA EMPRESA 33
10. NORMALIZAÇÃO: CONCEITOS PRELIMINARES 34
NORMALIZAÇÃO 34
CHAVES 34
DEPENDÊNCIA FUNCIONAL (DF) 35
TRANSITIVIDADE 35
DEPENDÊNCIA FUNCIONAL IRREDUTÍVEL À ESQUERDA 35
DEPENDÊNCIA MULTIVALORADA (DMV) 36
11. NORMALIZAÇÃO: FORMAS NORMAIS 38
1FN (PRIMEIRA FORMA NORMAL) 38
2FN (SEGUNDA FORMA NORMAL) 38
3FN (TERCEIRA FORMA NORMAL) 39
12. ÁLGEBRA RELACIONAL 42
SELEÇÃO 42
PROJEÇÃO 43
PRODUTO CARTESIANO 43
DIFERENÇA 43
UNIÃO 44
INTERSECÇÃO 44
JUNÇÃO 44
JUNÇÃO NATURAL 45
DIVISÃO 45
OPERADORES 46
13. ÁLGEBRA RELACIONAL - EXERCÍCIOS 48
14. SQL – STRUCTURED QUERY LANGUAGE

15. SQL – STRUCTURED QUERY LANGUAGE – EXERCÍCIOS

MODELAGEM DE BANCO DE DADOS

1 INTRODUÇÃO

Histórico breve sobre banco de dados e conceitos básicos importantes.

A humanidade sempre procurou manter registros históricos dos eventos mais
importantes para que pudessem ser utilizados posteriormente.
Exemplos: Pinturas em cavernas, inscrições hieroglíficas, escritas cuneiformes e a
imprensa (a partir do século XV).
Os computadores inventados e aperfeiçoados a partir do século XX permitiram
que os dados fossem armazenados e recuperados com grande rapidez e facilidade.
No início da década de 70 surgiram os SGBDs (Sistemas de Gerenciamento de
Banco de Dados).
Pesquisas na área resultaram em um conjunto de técnicas, processos e notações
para a modelagem ou projeto de banco de dados.
Observe, a seguir, alguns conceitos importantes:

DADO
Podemos definir dado como uma seqüência de símbolos quantificados ou
quantificáveis. Exemplo: texto (as letras são símbolos quantificados). Também
são dados: fotos, figuras, sons gravados e animação, pois todos podem ser
quantificados.
Um dado é necessariamente uma entidade matemática e, desta forma, é puramente
sintático. Isto significa que os dados podem ser totalmente descritos através de
representações formais, estruturais. Sendo ainda quantificados ou quantificáveis,
eles podem obviamente ser armazenados em um computador e processados por
ele.

INFORMAÇÃO
Informação é uma abstração informal (não pode ser formalizada através de uma
teoria lógica ou matemática), que está na mente de alguém, representando algo
significativo para essa pessoa.
Se a representação da informação for feita por meio de dados, pode ser
armazenada em um computador. Mas, o que é armazenado no computador não é a
informação, mas a sua representação em forma de dados.

CONHECIMENTO
Conhecimento pode ser caracterizado como uma abstração interior, pessoal, de
algo que foi experimentado, vivenciado, por alguém.
Nesse sentido, o conhecimento não pode ser descrito; o que se descreve é a
informação. Também não depende apenas de uma interpretação pessoal, como a
informação, pois requer uma vivência do objeto do conhecimento.

© 2011 Prof. Marcos Alexandruk 1


A informação pode ser inserida em um computador por meio de uma
representação em forma de dados (se bem que, estando na máquina, deixa de ser
informação). Como o conhecimento não é sujeito a representações, não pode ser
inserido em um computador.
Um bebê tem conhecimento (reconhece a mãe, sabe que chorando ganha comida,
etc.). Mas não podemos dizer que ele tem informações, pois não associa
conceitos.
A informação pode ser prática ou teórica; o conhecimento é sempre prático.

BANCO DE DADOS:
Um banco de dados pode ser definido como:
 Uma coleção de dados integrados que tem por objetivo atender a uma
comunidade de usuários;
 Um conjunto de dados persistentes e manipuláveis que obedecem a um padrão
de armazenamento. Exemplos: lista telefônica, dicionário, etc.

SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS (SGBD)
O Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados é o software que incorpora as
funções de definição, recuperação e alteração de dados em um banco de dados
Por que utilizar bancos de dados informatizados?
Bancos de dados informatizados apresentam as seguintes vantagens:
 Compacto (elimina arquivos de papéis);
 Rápido;
 Integrado (vários aplicativos utilizam o mesmo repositório de dados);
 Compartilhado (vários usuários podem acessar);
 Seguro (controle de acesso);
 Padronizado;
 Consistente;
 Suporte a transações.

MODELO DE DADOS
Modelo de dados refere-se à descrição formal da estrutura de um banco de dados.

SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE ARQUIVOS (FMS – File Management System)
Foi a primeira forma utilizada para armazenamento de dados. Baseia-se no
armazenamento dos dados de forma sequencial em um único arquivo. Apresenta
como vantagem a simplicidade na forma em que os dados são estruturados no
arquivo. No entanto, esse sistema não apresenta relação entre os dados, nem
mecanismos de busca, classificação e recursos para evitar problemas de
integridade.



MODELO HIERÁRQUICO (HDS – Hierarquical Database System)
Surgiu na década de 1960 com a primeira linguagem de banco de dados: a DL/I
desenvolvida pela IBM e a North American Aviation. Organiza os dados de cima
para baixo, como uma árvore. Cada registro é dividido em partes denominadas
segmentos. O banco de dados se assemelha a um organograma com um segmento
raiz e um número qualquer de segmentos subordinados. Os segmentos são
arranjados em estruturas com um segmento superior ligado a um segmento
subordinado em um relacionamento “pai-filho”. Um segmento “pai” pode ter mais
de um “filho”, mas um segmento “filho” só pode ter um “pai”.
A desvantagem apresentada é rigidez da estrutura de dados, que obriga refazer
todo o banco de dados, caso o seguimento raiz ou os seguimentos que possuem
dependentes sejam alterados. O sistema comercial mais divulgado do modelo
hierárquico foi o IMS (Information Management System) da IBM Corporation.

MODELO EM REDE (NDS - Network Database System)
Definidos pelo DBTG (DataBase Task Group) do comitê do CODASYL
(Conference on Data Systems Language) a partir de 1971. Esse modelo é uma
extensão do modelo hierárquico. Os registros são organizados no banco de dados
por um conjunto arbitrário de gráficos. Em outras palavras, um “filho” pode ter
mais de um “pai”. Esta metodologia torna a pesquisa mais rápida e mais flexível,
pois não depende de um único nó raiz como vetor de inicialização de pesquisa.
Entretanto, o modelo em rede ainda apresenta os mesmos problemas com relação
ao projeto de estrutura do modelo hierárquico. Qualquer alteração feita em uma
classe de dados implica na criação de uma nova estrutura para suportar aquela
alteração. No modelo em rede um dos sistemas mais conhecidos é o CA IDMS da
Computer Associates.

MODELO RELACIONAL (Relational Model)
Foi apresentado por Edgard F. Codd (IBM) em seu artigo A Relational Model of
Data for Large Shared Data Banks (1970). Foi o evento mais importante na
história recente da área de banco de dados.
O objetivo do modelo é representar os dados de forma mais simples, através de
um de conjuntos de tabelas inter-relacionadas. Este modelo abandona os conceitos
anteriores, tornando os bancos de dados mais flexíveis, tanto na forma de
representar as relações entre os dados, como na tarefa de modificação de sua
estrutura, sem ter que reconstruir todo o banco de dados.
Os primeiros produtos relacionais começaram a aparecer no final da década de
1970. Hoje a maioria dos sistemas de banco de dados é relacional:
 IBM: DB2
 Microsoft: SQL Server
 Oracle: 9i, 10g, 11g
 MySQL
 PostgreSQL
A principal linguagem de manipulação de dados em sistemas de bancos de dados
relacionais é o SQL (Structured Query Language).



MODELO ORIENTADO A OBJETOS
Surgiu em meados de 1980 para armazenamento de dados complexos, não
adequados aos sistemas relacionais. Exemplos: GIS (Geographical Information
System) e CAD/CAM/CAE.
O modelo de banco de dados orientado a objetos é baseado nos conceitos de
orientação a objetos já difundidos em linguagens de programação como o
SmallTalk e o C++. Seu objetivo principal é tratar os tipos de dados complexos
como um tipo abstrato (objeto).
A filosofia do modelo de dados orientado a objetos consiste em agrupar os dados
e o código que manipula estes dados em um único objeto, estruturando-os de
forma que possam ser agrupados em classes. Isso significa que os objetos de
banco de dados agrupados podem usar o mesmo mecanismo de herança para
definir superclasses e subclasses de objetos, criando assim hierarquias.
O OMDG (Object Database Management Group) definiu um padrão de estrutura
para bancos de dados orientados a objetos. O grupo propôs um padrão conhecido
como ODMG-93, atualmente revisado e denominado ODMG 2.0.
Quando os bancos de dados orientados a objetos foram introduzidos, algumas das
falhas perceptíveis do modelo relacional pareceram ter sido solucionadas e
acreditava-se que tais bancos de dados ganhariam grande parcela do mercado.
Hoje, porém, acredita-se que os bancos de dados orientados a objetos serão usados
em aplicações especializadas, enquanto os sistemas relacionais continuarão a
sustentar os negócios tradicionais, onde as estruturas de dados baseadas em
relações são suficientes. Utiliza-se geralmente o diagrama de classes UML como
esquema para o modelo de dados orientado a objetos.

SISTEMAS OBJETO-RELACIONAIS
Fornecedores de bancos de dados relacionais adicionaram a seus produtos
capacidade de incorporar objetos mais complexos (imagem, som e vídeo) além de
recursos de orientação a objetos. No entanto, isso não os torna sistemas puramente
orientados a objetos, apesar de sua denominação ORDMS – Object-Relacional
Database Management System (Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados
Objeto-Relacional).
Esses sistemas na realidade implementam uma camada de abstração de dados em
cima de métodos relacionais, o que torna possível a manipulação de dados mais
complexos.
Seguem, portanto, as especificações da SQL3 que fornecem capacidades
estendidas e de objetos adicionadas ao padrão SQL.
Todas as características relacionais permanecem, ou seja, as tabelas continuam a
existir, porém elas possuem alguns recursos adicionais.
Anteriormente, as tabelas apenas podiam conter valores atômicos em seus
atributos, agora pode-se definir novos tipos de dados e usá-los para receber
valores complexos.
Alguns Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados Objeto-Relacionais:
Informix, IBM DB2, Oracle 10g.



ABSTRAÇÃO DE DADOS
A arquitetura ANSI/SPARC (American National Standards Institute - Standards
Planning And Requirements Committee) se divide em três níveis: interno,
conceitual e externo, embora outros nomes também sejam utilizados:

NÍVEL INTERNO (OU DE ARMAZENAMENTO):
É o nível mais baixo de abstração e o mais próximo do armazenamento físico.
Descreve como os dados estão de fato armazenados.

NÍVEL CONCEITUAL (LÓGICO OU LÓGICO DE COMUNIDADE):
Descreve quais dados estão armazenados e quais os relacionamentos entre eles.
É uma visão do conteúdo total do banco de dados.

NÍVEL EXTERNO (LÓGICO DO USUÁRIO):
É o nível mais alto de abstração e o mais próximo dos usuários.
É aquele que se ocupa do modo como os dados são vistos por usuários
individuais.

Figura 1.1: Arquitetura ANSI/SPARC

INDEPENDÊNCIA DE DADOS:
É a capacidade de modificar a definição dos esquemas em determinado nível, sem
afetar o esquema do nível superior:
Independência de dados física: é a capacidade de modificar o esquema físico
sem que, com isso, qualquer programa ou aplicação precise ser reescrito.
Independência de dados lógica: é a capacidade de modificar o esquema lógico
sem que, com isso, qualquer programa ou aplicação precise ser reescrito.
A independência lógica é mais difícil de ser alcançada, uma vez que as aplicações
são mais fortemente dependentes da estrutura lógica dos dados do que de seu
acesso.



EXERCÍCIOS

INDIVIDUAL:

1. Elabore um texto (mais ou menos vinte linhas) discorrendo sobre a importância dos
registros de dados para uma empresa e para a sociedade em geral.
2. Como você entende por: informação, dado e conhecimento?
3. O que é um banco de dados? O que é um SGBD (Sistema Gerenciador de Banco de
Dados)?
4. Cite cinco razões para utilizar-se um banco de dados computadorizado.
5. Fale brevemente sobre os seguintes modelos de banco de dados:
a. hierárquico
b. em rede
c. relacional
6. Quais são os três níveis de abstração de dados? Comente brevemente sobre eles.

GRUPO:

1. Forme um grupo com no máximo três colegas e discutam sobre o texto elaborado
por cada participante no item 1 (acima). Elaborem um texto comum ao grupo.

LEITURA RECOMENDADA:

ROB, PETER; CORONEL, CARLOS. Sistemas de Banco de Dados. São Paulo:
Cengage Learning, 2011. (pags. 4- 8 e 31-49)
CODD, EDGARD F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks.
Disponível em: www.unilivros.com.br/pdf/_codd_acm_1970.pdf (idioma: inglês)



2 ARQUITETURAS DE SISTEMAS E MODELAGEM DE DADOS

Apresentação das arquiteturas de sistemas e fundamentos da modelagem
de dados.

SISTEMAS CENTRALIZADOS
Sistemas centralizados são aqueles executados em grandes computadores centrais
(mainframes).
Os programas de aplicação e os de interface com os usuários, bem como as
funcionalidades do SGBD (Sistema Gerenciador de Banco de Dados) são todos
processados no sistema central.
Os usuários acessam o sistema central via terminais, sem poder de processamento,
através de uma rede de comunicação.

SISTEMAS CLIENTE-SERVIDOR
A estrutura fundamental dos sistemas cliente-servidor consiste de estações de
trabalho (normalmente PCs) conectadas via rede aos servidores que têm
funcionalidades específicas: servidor de arquivo, de impressão, web, SGBD, etc.
As máquinas clientes (estações de trabalho) oferecem aos usuários as interfaces
apropriadas para utilizar os servidores, bem como poder de processamento para
executar aplicações locais.
Sistemas cliente-servidor de três camadas para aplicações Web
Possui uma camada intermediária entre o cliente e o servidor de banco de dados.
Essa camada intermediária é chamada de servidor de aplicações ou servidor web e
pode armazenar regras de negócio (procedimentos ou restrições) que são usadas
para acessar os dados no servidor de banco de dados.

SISTEMAS PARALELOS
Suprem a demanda de aplicações que geram consultas em bancos de dados muito
grandes ou que tenham de processar uma quantidade enorme de transações por
segundo.
Sistemas paralelos imprimem velocidade ao processamento e à I/O (input/output)
por meio do uso em paralelo de diversas CPUs e discos. Há diversos modelos
arquitetônicos: memória compartilhada, disco compartilhado, etc.

SISTEMAS DISTRIBUÍDOS
Em um sistema distribuído o banco de dados é armazenado em diversos
computadores. Os computadores comunicam-se uns com os outros por intermédio
de redes de alta velocidade ou linhas telefônicas. Eles não compartilham memória
principal ou discos.
Os computadores em um sistema de banco de dados distribuídos podem variar,
quanto ao tamanho e funções, desde estações de trabalho até sistemas de grande
porte (mainframes).



O projeto de um banco de dados ocorre geralmente observando-se as seguintes
etapas:

LEVANTAMENTO E ANÁLISE DE REQUISITOS
É a primeira etapa do projeto de um sistema de aplicação em banco de dados.
O analista entrevista o(s) usuário(s) do banco de dados para fazer o levantamento
dos requisitos de dados.
Esses requisitos devem ser especificados em um formulário de forma detalhada e
completa.
É importante definir também os requisitos funcionais da aplicação, isto é, as
operações (transações) definidas pelo usuário que serão aplicadas ao banco de
dados.

MODELO CONCEITUAL
É a próxima etapa do projeto de um sistema de aplicação em banco de dados.
Representa ou descreve a realidade do ambiente do problema, constituindo-se em
uma visão global dos principais dados e relacionamentos, independente das
restrições de implementação.
É uma descrição em alto nível (macro definição), mas que tem a preocupação de
capturar e retratar toda a realidade de uma organização.
O resultado de um modelo conceitual é um esquema que representa a realidade
das informações existentes, assim como as estruturas de dados que representam
estas informações.

MODELO LÓGICO
Tem seu início a partir do modelo conceitual, levando em consideração três
abordagens principais: Relacional (atualmente o mais utilizado), Hierárquica e
Rede.
O modelo lógico descreve as estruturas que estarão contidas no banco de dados,
mas sem considerar ainda nenhuma característica específica de SGBD, resultando
em um esquema lógico de dados.

MODELO FÍSICO
Parte do modelo lógico e descreve as estruturas físicas de armazenamento de
dados, tais como: tamanhos de campos, índices, tipos de dados, nomenclaturas,
etc.
Este modelo detalha o estudo dos métodos de acesso do SGDB, para elaboração
dos índices de cada informação colocada nos modelos conceitual e lógico.
É a etapa final do projeto de banco de dados, na qual será utilizada a linguagem de
definição de dados (DDL), para a realização da montagem do mesmo no nível de
dicionário de dados.



EXERCÍCIOS

INDIVIDUAL:

1. Descreva brevemente os seguintes sistemas: centralizados, cliente-servidor,
paralelos e distribuídos.
a. Centralizados
b. Cliente-servidor
c. Paralelos
d. Distribuídos

2. Quais etapas devem ser observadas na modelagem de dados? Explique cada uma
delas.

GRUPO:

1. Forme um grupo com no máximo cinco colegas e discutam sobre: Como as
corporações estão utilizando os dados para obter vantagens competitivas?
Apresentem um exemplo. Elaborem um texto comum ao grupo.

SIBERSCHATZ, ABRAHAM; KORTH, HENRY F.; SUDARSHAN, S. Sistema de
Banco de Dados. 5ª ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2006. (pags. 28-31)



3 MODELO CONCEITUAL

Conceitos fundamentais da modelagem de dados a partir de sua primeira
etapa: o modelo conceitual.

MODELO CONCEITUAL
Descrição do banco de dados de forma independente de implementação em um
SGBD. Registra que dados podem aparecer no banco de dados, mas não registra
como estes dados estão armazenados no SGDB (Sistema Gerenciador de Banco
de Dados).
DIAGRAMA ENTIDADE-RELACIONAMENTO

Figura 3.1 – Diagrama Entidade-Relacionamento

MER (Modelo Entidade-Relacionamento)
Foi definido por Peter Chen em 1976, e teve como base a teoria relacional criada
por Edgard F. Codd (1970).
Um MER é um modelo formal, preciso, não ambíguo. Isto significa que diferentes
leitores de um mesmo MER devem sempre entender exatamente o mesmo. Tanto
é assim, que um MER pode ser usado como entrada de uma ferramenta CASE
(Computer Aided Software Engineering) na geração de um banco de dados
relacional.

ENTIDADES
Representam um conjunto de objetos (tudo que é perceptível ou manipulável) da
realidade modelada sobre os quais deseja-se manter informações no banco de
dados.

ATRIBUTOS
Dados que são associados a cada ocorrência de uma entidade ou de um
relacionamento.

ATRIBUTO IDENTIFICADOR OU ATRIBUTO DETERMINANTE
Atributo ou conjunto de atributos e relacionamentos cujos valores distinguem uma
ocorrência da entidade das demais.



CARDINALIDADE
Número (mínimo, máximo) de ocorrências de entidade associadas a uma
ocorrência da entidade em questão através do relacionamento.
Cardinalidade mínima
É o número mínimo de ocorrências de entidade que são associadas a uma
ocorrência da mesma (auto-relacionamento) ou de outra(s) entidade(s) através de
um relacionamento.
A cardinalidade mínima 1 recebe a denominação de associação obrigatória,
já que ela indica que o relacionamento deve obrigatoriamente associar uma
ocorrência de entidade a outra. A cardinalidade mínima 0 (zero) recebe a
denominação de associação opcional.
Cardinalidade máxima
É o número máximo de ocorrências de entidade que são associadas a uma
ocorrência da mesma ou de outra entidade através de um relacionamento. Apenas
duas cardinalidades máximas são relevantes: a cardinalidade máxima 1 e a
cardinalidade máxima n (muitos).

INTERPRETAÇÃO DO DIAGRAMA ENTIDADE RELACIONAMENTO
A figura a seguir apresenta os detalhes necessários à interpretação de um DER
(Diagrama Entidade Relacionamento).

Figura 3.2 – Interpretação do DER
DIAGRAMA DE OCORRÊNCIAS
Para fins didáticos, pode ser útil construir um diagrama de ocorrências. Neste as
ocorrências de entidades são representadas por círculos brancos e ocorrências de
relacionamentos por círculos pretos. As ocorrências de entidades participantes de
uma ocorrência de relacionamento são indicadas pelas linhas que ligam o círculo
preto aos círculos brancos.

Figura 3.3 – Diagrama de Ocorrências



EXERCÍCIOS

INDIVIDUAL:

1. Explique o que é um modelo conceitual de dados.
2. Quem apresentou pela primeira vez o MER (Modelo Entidade Relacionamento) e
baseando-se em que?
3. Explique com suas palavras cada um dos itens a seguir:
a. Entidade
b. Atributo
c. Identificador de entidade (ou atributo identificador)
d. Cardinalidade
4. O que é um diagrama de ocorrências?
5. Quais as vantagens de desvantagens de utilizar-se o RG ou o CPF de um cliente
como atributo identificador? Por que muitas empresas atribuem um número ou
código próprio para identificar seus clientes?

GRUPO:

Forme um grupo com no máximo três colegas e resolva os casos a seguir. Elabore o
DER (Diagrama Entidade Relacionamento) e o Diagrama de Ocorrências para cada
caso.
1. Várias empresas possuem frotas de veículos que são identificados através da placa
(XYZ-1234). São registrados também os fabricantes e modelos de cada veículo. Os
funcionários são identificados através do número de matrícula. São mantidos
registros do nome e CPF de cada funcionário. Criar o DER (Diagrama Entidade
Relacionamento) para cada um dos casos descritos a seguir:
a. Empresa A: Cada veículo (sem exceção) é dirigido por um apenas
funcionário. Todos os veículos estão alocados aos funcionários. Cada
funcionário pode utilizar apenas um veículo e todos os funcionários têm
veículos pertencentes à frota da empresa.
b. Empresa B: Cada veículo (sem exceção) é dirigido por um apenas
funcionário. Todos os veículos estão alocados aos funcionários. Cada
funcionário pode utilizar apenas um veículo, porém alguns funcionários não
têm veículos pertencentes à frota da empresa.
c. Empresa C: Cada veículo pode ser dirigido por um ou mais funcionários.
Todos os veículos estão alocados aos funcionários. Alguns funcionários
podem utilizar mais um veículo e todos os funcionários têm veículos
pertencentes à frota da empresa.
d. Empresa D: Cada veículo (sem exceção) é dirigido por um apenas
funcionário. Todos os veículos estão alocados aos funcionários. Alguns
funcionários podem utilizar mais de um veículo, porém alguns funcionários
não têm veículos pertencentes à frota da empresa.



e. Empresa E: Cada veículo pode ser dirigido por um ou mais funcionários.
Todos os veículos estão alocados aos funcionários. Cada funcionário pode
utilizar apenas um veículo e todos os funcionários têm veículos pertencentes
à frota da empresa.
f. Empresa F: Alguns veículos podem ser dirigidos por mais de um
funcionário. Porém, outros veículos não podem ser alocados aos
funcionários. Cada funcionário pode utilizar apenas um veículo, porém
alguns funcionários não têm veículos pertencentes à frota da empresa.

2. Tomando como base os diagramas a seguir elabore um texto breve (similar aos
apresentados nas questões acima) para explicar cada caso.
a.

b.

c.

HEUSER, CARLOS ALBERTO. Projeto de Banco de Dados. 6ª ed. São Paulo:
Artmed, 2009. (pags. 34-54)

DOWNLOAD RECOMENDADO:
BrModelo: Ferramenta freeware voltada para ensino de modelagem em banco de
dados. Desenvolvida por Carlos Henrique Cândido como trabalho de conclusão do
curso de pós-graduação em banco de dados (UNVAG-MT e UFSC).
Disponível em: http://sis4.com/brModelo/download.aspx



4 GRAUS DE RELACIONAMENTOS

Apresentação dos vários graus de relacionamentos: binário, auto
relacionamento e ternário ou n-ário.

GRAUS DE RELACIONAMENTOS
O grau de um relacionamento refere-se ao número de entidades que participam de
um relacionamento. Observe a seguir os diversos graus de relacionamentos:

RELACIONAMENTO BINÁRIO
Um relacionamento binário é aquele envolve duas ocorrências de entidade.
Podemos classificar os relacionamentos binários em:
 1:1 (um-para-um): cada ocorrência de uma entidade relaciona-se com uma e
somente uma ocorrência da outra entidade.
 1:N (um-para-muitos): uma ocorrência da entidade 1 relaciona-se com
muitas ocorrências da entidade 2, mas cada ocorrência da entidade 2 somente
pode estar relacionada com uma ocorrência da entidade 1.
 N:N (muitos-para-muitos): em ambos os sentidos encontramos um ou mais
relacionamentos de um-para-muitos, isto é, uma ocorrência da entidade 1
relaciona-se com muitas ocorrências da entidade 2 e vice e versa.

Figura 4.1 – Relacionamento Binário

RELACIONAMENTO TERNÁRIO (N-ÁRIO)
Denominamos ternários os relacionamentos entre três conjuntos de entidades.
Relacionamentos com quatro ou mais conjuntos de entidades são chamados de
n-ários. Porém, sua utilização não é recomendada devido a sua complexidade.
Sugere-se que sejam “quebrados” em relacionamentos binários e/ou ternários.
No exemplo a seguir queremos garantir que a seguinte situação seja representada
de forma apropriada: o professor x ministra a disciplina y para a turma z. Esta
condição deve ser representada através de um relacionamento ternário.

Figura 4.2 – Relacionamento Ternário



Observe que no exemplo apresentado, cada par de ocorrências (turma, disciplina)
está associado à no máximo um professor.
A um par (turma, professor) podem estar associadas muitas disciplinas, ou em
outros termos, um professor pode ministrar a uma determinada turma várias
disciplinas.
A um par (disciplina, professor) podem estar associados muitas turmas, ou em
outros termos, um professor pode uma determinada disciplina a várias turmas.

AUTO RELACIONAMENTO
Relacionamento entre ocorrências de uma mesma entidade.
AUTO RELACIONAMENTO 1:1
O diagrama abaixo representa a seguinte situação: uma ocorrência de pessoa
exerce o papel de marido e outra ocorrência de pessoa exerce o papel de esposa.

Figura 4.3 – Auto relacionamento 1:1

AUTO RELACIONAMENTO 1:N
Abaixo temos representada a seguinte situação: uma ocorrência de funcionário
exerce o papel de supervisor e outras ocorrências de funcionário exercem o papel
de supervisionado.

Figura 4.4 – Auto relacionamento 1:N

AUTO RELACIONAMENTO N:N
E, finalmente, temos representada a seguinte situação: algumas ocorrências de
produto exercem o papel de composto e outras ocorrências exercem o papel de
componente.

Figura 4.5 – Auto relacionamento N:N



EXERCÍCIOS

INDIVIDUAL:

1. O que você entende por:
a. Relacionamento binário
b. Relacionamento ternário
c. Auto-relacionamento

2. Explique a classificação dos relacionamentos binários quanto à sua cardinalidade
máxima (1:1, 1:N e N:N).

GRUPO:

1. Forme um grupo com no máximo três colegas apresente um exemplo para cada um
dos seguintes relacionamentos:
a. Binário
b. Ternário
c. Auto-relacionamento



5 GENERALIZAÇÃO/ESPECIALIZAÇÃO, ENTIDADE ASSOCIATIVA

Conceitos sobre generalização/especialização, entidade associativa e
atributos opcionais, compostos e multivalorados.

GENERALIZAÇÃO/ESPECIALIZAÇÃO
Através deste conceito é possível atribuir propriedades particulares a um
subconjunto das ocorrências especializadas de uma entidade genérica.
Especialização total: para cada ocorrência da entidade genérica existe sempre
uma ocorrência em uma das entidades especializadas.
O exemplo abaixo apresenta uma especialização total: os clientes de uma empresa
serão apenas pessoas físicas ou jurídicas.

Figura 5.1 – Especialização Total

Especialização parcial: nem toda ocorrência da entidade genérica possui uma
ocorrência correspondente em uma entidade especializada.
O exemplo a seguir apresenta uma especialização parcial: os funcionários da
empresa poderão ter outras profissões além das apresentadas no diagrama abaixo.

Figura 5.2 – Especialização Parcial



MÚLTIPLOS NÍVEIS E HERANÇA MÚLTIPLA
É admissível que uma mesma entidade seja especialização de diversas entidades
genérica (herança múltipla).
No diagrama abaixo o exemplo de herança múltipla aparece na entidade
ANFÍBIO (que herda tanto de TERRESTRE quanto de AQUÁTICO).

Figura 5.3 – Múltiplos níveis e herança múltipla

HERANÇA DE PROPRIEDADES
Herdar propriedades significa que cada ocorrência da entidade especializada
possui, além de suas propriedades (atributos, relacionamentos e
generalizações/especializações) também as propriedades da ocorrência da
entidade genérica correspondente.

GENERALIZAÇÃO/ESPECIALIZAÇÃO EXCLUSIVA
Significa que uma ocorrência de entidade genérica aparece, para cada hierarquia
generalização/especialização, no máximo uma vez.

GENERALIZAÇÃO/ESPECIALIZAÇÃO NÃO EXCLUSIVA
Neste caso, uma ocorrência da entidade genérica pode aparecer em múltiplas
especializações.
No exemplo a seguir, considera-se o conjunto de pessoas vinculadas a uma
universidade. Neste caso a especialização não é exclusiva, já que a mesma pessoa
pode aparecer em múltiplas especializações. Uma pessoa pode ser professor de
um curso e ser aluno em outro curso (pós-graduação, por exemplo). Por outro
lado, uma pessoa pode acumular o cargo de professor em tempo parcial com o
cargo de funcionário, ou, até mesmo, ser professor de tempo parcial em dois
departamentos diferentes, sendo portanto duas vezes professor.
O principal problema que este tipo de generalização/especialização apresenta é
que neste caso as entidades especializadas não podem herdar o identificador da
entidade genérica. No caso, o identificador de pessoa não seria suficiente para
identificar professor, já que uma pessoa pode ser múltiplas vezes professor.



Figura 5.4 – Generalização/especialização não exclusiva

ENTIDADE ASSOCIATIVA
Um relacionamento é uma associação entre entidades. Na modelagem Entidade-
Relacionamento não foi prevista a possibilidade de associar dois relacionamentos
entre si.
Uma entidade associativa nada mais é que a redefinição de um relacionamento,
que passa a ser tratado como se fosse também uma entidade.

Figura 5.5 – Associação entre dois relacionamentos (não possível)

Figura 5.6 – Entidade associativa



ATRIBUTOS OPCIONAIS
Atributos opcionais são aqueles que se aplicam apenas a determinadas ocorrências
de uma entidade, e não a outras. Exemplo: FUNCIONÁRIO e os registros
profissionais em diferentes entidades de classe: CRM, CREA, OAB, etc.
Atributos opcionais muitas vezes indicam subconjuntos da entidade que devem
ser modelados através de especialização.

Figura 5.7 – Atributos opcionais x especialização

ATRIBUTOS COMPOSTOS
Chamamos que atributos compostos àqueles nos quais o conteúdo é formado por
vários itens menores. Exemplo: ENDEREÇO é composto por: nome do
logradouro, número, complemento (exemplo: apartamento), bairro, cidade, estado,
etc.

Figura 5.8 – Atributos compostos

ATRIBUTOS MULTIVALORADOS
Denominamos atributos multivalorados àqueles nos quais o conteúdo é formado
por mais de um valor. Exemplo: FUNCIONÁRIO e DEPENDENTE, este último
como atributo. Para atributos multivalorados recomenda-se a solução apresentada
na figura a seguir.

Figura 5.9 – Atributos multivalorados



EXERCÍCIOS

INDIVIDUAL:

a. Generalização/Especialização
b. Especialização total
c. Especialização parcial
d. Especialização exclusiva
e. Especialização não exclusiva

2. O que é uma entidade associativa.

3. Explique o que são:
a. Atributos opcionais
b. Atributos compostos
c. Atributos multivalorados

GRUPO:

1. Forme um grupo com no máximo três colegas apresente um exemplo para cada um
dos seguintes casos:
a. Generalização/Especialização
b. Entidade com atributo opcional
c. Entidade com atributo composto
d. Entidade com atributo multivalorado



6 ELABORAÇÃO DE DIAGRAMAS ENTIDADE RELACIONAMENTO

Estudos de caso com a aplicação de Diagramas Entidade Relacionamento.

EXERCÍCIOS
INDIVIDUAL:

SISTEMA VIDEO LOCADORA
Uma locadora de vídeos possui aproximadamente 5000 DVDs. O objetivo do
sistema é manter um controle das locações efetuadas pelos clientes.
Cada DVD possui um código exclusivo e contém somente um filme. Para cada
filme, é necessário saber seu título e sua categoria (comédia, drama, aventura,
etc.). Cada filme recebe um identificador próprio. Há pelo menos um DVD de
cada filme.
Os clientes frequentemente desejam encontrar os filmes estrelados pelos seus
atores prediletos. Por isso, é necessário manter a informação dos atores que
estrelam em cada filme. Nem todo filme possui atores (exemplo: documentários).
Para cada ator os clientes às vezes desejam saber o nome real, além do nome
artístico e a data de nascimento.
A locadora possui aproximadamente 3000 clientes cadastrados. Somente clientes
cadastrados podem alugar DVDs. Para cada cliente é necessário saber seu nome,
seu telefone, seu email e seu endereço. Cada cliente recebe um número de
associado.
Um cliente pode alugar vários DVDs em um instante do tempo. É necessário
manter os registros históricos das locações com as datas de retirada e entrega dos
DVDs.

SISTEMA ESCOLA
Uma escola de informática oferece vários cursos livres com duração entre trinta e
sessenta dias. Cada curso recebe um código identificador.
Professores são contratados para ministrar um ou mais cursos e, portanto é
necessário saber quais cursos cada professor está habilitado a ministrar. Os
professores recebem um número de matrícula. A escola deseja manter também
registrado o nome, endereço, telefone, email de todos os seus professores.
Há várias turmas para cada curso. Cada turma, identificada por um código, tem
apenas um professor e está alocada em apenas uma sala. Porém, uma sala pode ser
alocada para mais de uma turma em diferentes períodos.
Um aluno pode matricular-se simultaneamente em vários cursos e, portanto,
pertencer a mais de uma turma. No momento da matrícula o aluno recebe um RA
(válido para um ou mais cursos). A escola mantém registrado o nome, endereço,
telefone, email, RG e CPF de todos os seus alunos.



SISTEMA EMPRESA
Uma empresa é organizada em departamentos. Cada departamento possui um
nome e um código único e pode ter várias localidades (cidades). Os projetos
existentes na empresa são, obrigatoriamente, controlados por um departamento, e
cada projeto possui um nome, um código único e uma única localização (cidade),
que pode ser diferente das possíveis localidades do departamento que o controla.
Alguns departamentos não possuem projetos sob sua responsabilidade.
No caso dos empregados da empresa é armazenado número de matricula, nome,
endereço, salário, sexo e data de nascimento. Quase todos os empregados têm um
outro empregado que é o seu supervisor direto, e consequentemente, somente
alguns são supervisores. Em função da cadeia hierárquica existem empregados
que não possuem supervisores.
A maioria dos empregados são alocados a um departamento, ou seja, pode até
existir um empregado sem departamento, mas todo departamento deve possuir
empregados alocados a ele, além disso, todo departamento tem um chefe que o
gerencia, a partir de uma data, pois a empresa implementa um sistema de rodízio
na chefia dos departamentos, o rodízio na chefia determina que um empregado só
pode ser chefe de somente um departamento.
Um empregado pode trabalhar em mais de um projeto, mesmo que não seja do seu
departamento, dedicando algumas horas por semana em cada um dos projetos. E,
é claro, alguns empregados não estão empenhados em nenhum projeto. Por outro
lado, todo projeto tem pelo menos um ou mais empregados trabalhando nele.
A empresa oferece alguns benefícios sociais aos dependentes dos seus
empregados, caso ele possua. Para tanto, é mantido para cada dependente do
empregado o nome do dependente, o sexo, a data de nascimento e o grau de
parentesco.

GRUPO:

1. Forme um grupo com no máximo três colegas, especifique um sistema e elabore o
DER (Diagrama Entidade Relacionamento).



7 MODELO RELACIONAL

Apresentação da próxima etapa do projeto de banco de dados: o modelo
lógico (relacional).

A próxima etapa do projeto de banco de dados envolve o chamado modelo lógico.
Atualmente, grande parte dos sistemas de banco de dados utiliza o modelo
relacional.
Um banco de dados relacional é composto por tabelas (também denominadas
relações).
Observe a seguir alguns conceitos importantes para pleno entendimento do
modelo relacional:

TABELA
Estrutura bi-dimensional composta por linhas (tuplas) e campos (ou atributos).

Figura 7.1 – Tabela

CHAVE PRIMÁRIA (PK – Primary Key)
Atributo através do qual seja possível identificar determinado registro. Uma chave
primária não pode ser repetida, ou seja, o conjunto de valores que constituem a
chave primária deve ser único dentro de uma tabela.
Chave primária simples: apenas um atributo (campo) compõe a chave primária.
Chave primária composta: mais de um atributo compõe a chave primária.

Figura 7.2 – Chave Primária



CHAVE ÚNICA (Unique)
Utilizada quando determinado campo não deve ser repetido e não é chave
primária. Aumenta a consistência do banco de dados.
Exemplo: Cadastro de funcionários. Cada funcionário recebe um código único,
que é a chave primária. Para maior segurança e consistência podemos optar que o
campo CPF também seja único, evitando que o mesmo funcionário seja
cadastrado duas vezes.

Figura 7.3 – Chave Única

CHAVE ESTRANGEIRA (FK – Foreign Key)
Utilizada quando queremos que o valor de um atributo seja validado a partir do
valor de atributo de outra tabela. Criamos assim uma relação de dependência (um
relacionamento) entre as tabelas.
Exemplo: Antes de efetuar a alocação de um funcionário em um departamento, é
necessário que o departamento em questão conste na tabela de departamentos.

Figura 7.4 – Chave Estrangeira

RELACIONAMENTOS
Associação estabelecida entre campos comuns de duas tabelas. Dessa forma
permitimos o estabelecimento de correspondência entre registros de diferentes
tabelas. Os relacionamentos apresentam a seguinte classificação quanto à sua
cardinalidade:
Relacionamento um-para-um (1:1)
Cada ocorrência de uma tabela relaciona-se com uma e somente uma ocorrência
da outra tabela.
Relacionamento um-para-muitos (1:N)
Uma ocorrência da tabela pai relaciona-se com muitas ocorrências da tabela filho,
mas cada ocorrência da tabela filho somente pode estar relacionada com uma
ocorrência da tabela pai.



Relacionamento muitos-para-muitos (N:N)
Apresenta em ambos os sentidos um ou mais relacionamentos de um-para-muitos.
No modelo relacional não é possível efetuar este tipo de relacionamento de forma
direta. Neste caso, deve-se construir uma terceira tabela (tabela de associação ou
tabela de detalhes). Essa tabela deve possuir chave primária composta de dois
campos e as chaves estrangeiras provenientes das duas tabelas originais.
Concluindo, um relacionamento de muitos-para-muitos deve ser dividido em dois
relacionamentos de um-para-muitos com uma terceira tabela.

NOTAÇÃO RESUMIDA PARA MODELOS LÓGICOS RELACIONAIS
Notação compacta, útil para discussões sobre a estrutura geral do banco de dados,
utilizada quando não se deseja entrar no nível maior de detalhamento.
Observe o exemplo a seguir:
Departamento (CodDept, Nome)
Funcionario (CodFunc, Nome, CPF, CodDept)
CodDept referencia Departamento

A notação resumida acima representa o seguinte relacionamento entre as tabelas
Departamento e Funcionario:

Figura 7.5 – Relacionamento Departamento x Funcionario

Observe que através da notação resumida não é possível determinar se o
relacionamento é do tipo 1:1 ou 1:N (como no caso representado na figura acima).

INTEGRIDADE DE DADOS
Impor a integridade de dados garante a qualidade dos dados em um banco de
dados. Os dados devem refletir corretamente a realidade representada pelo banco
e também devem ser consistentes entre si.

INTEGRIDADE DE DOMÍNIO
Zela pelos valores ideais e necessários para um atributo. Para isso definimos
algumas regras de validação por meio de expressões compostas de valores
constantes. Exemplos:
 Não permitir um estoque negativo
 Impedir uma data de nascimento superior à data atual
 Não permitir que o valor de um produto seja negativo



INTEGRIDADE DE ENTIDADE
Tem o objetivo de validar os valores permitidos a partir de valores já inseridos na
própria entidade. Após uma “auto-consulta” a entidade vai permitir ou não a
gravação do novo registro. Exemplos:
 Não permitir duas pessoas com o mesmo CPF
 Impedir a locação uma fita que já está locada

INTEGRIDADE REFERENCIAL
Zela pela consistência dos registros de uma entidade a partir de valores
provenientes de outras entidades, isto é, determinado registro vai “depender”
diretamente de um registro de outra tabela. Exemplos:
 Um registro em uma tabela pai pode ter um ou mais registros em uma tabela
filho.
 Um registro em uma tabela filho sempre tem um registro coincidente em uma
tabela pai.
 Para a inclusão de um registro em uma determinada tabela filho, é necessário
que exista um registro pai coincidente.
 Um registro pai só poderá ser excluído se não possuir nenhum registro filho.

CONSTRAINTS (RESTRIÇÕES)
Observe a seguir as principais constraints ou restrições utilizadas nos bancos de
dados relacionais, principalmente durante o processo de criação das tabelas, para
implementar os tipos de integridade anteriormente descritos:

TIPO ARMAZENA
PRIMARY KEY Identifica a chave primária da tabela
FOREIGN KEY Identifica a chave estrangeira
UNIQUE Indica que os valores na coluna não podem ser
repetidos
CHECK Especifica os valores que uma coluna pode assumir
NOT NULL Indica que o campo não pode receber valores nulos

Tabela 7.1 – Principais tipos de restrições

NOMENCLATURA DE TABELAS E DE CAMPOS
Os sistemas gerenciadores de bancos de dados geralmente impõem certas
restrições quanto aos caracteres válidos para denominar tabelas, campos (colunas),
bem como outros objetos do banco de dados. Observe a seguir o que deve ser
evitado:
 Não utilizar caracteres especiais (exceto o underscore “_”);
 Começar com uma letra e não com um número;
 Evitar acentuação e “ç”;
 Não utilizar espaços.



TIPOS DE DADOS
Durante a criação das tabelas do banco de dados é necessário informar que tipo de
dados cada coluna deverá armazenar. A tabela a seguir apresenta alguns tipos de
dados compatíveis com o Oracle, um dos principais sistemas de gerenciamento de
banco de dados atualmente utilizado:

TIPO ARMAZENA
CHAR Cadeia de caracteres de tamanho fixo
VARCHAR2 Cadeia de caracteres de tamanho variável
NUMBER Valores numéricos (inteiros e ponto
flutuante)
DATE Data e hora (inclusive minutos e segundos)

Tabela 7.2 – Tipos de dados (Oracle)

EXERCÍCIOS
INDIVIDUAL:
1. O que é um banco de dados relacional?
2. O que é uma tabela no contexto dos bancos de dados relacionais?
3. Explique o que você entende por cada um dos seguintes termos:
a. Chave primária
b. Chave única
c. Chave estrangeira
4. O que são relacionamentos? Como podemos classificá-los quanto à cardinalidade?
5. Que solução deve ser adotada no modelo relacional para relacionamentos com
cardinalidade N:N (muitos para muitos)?
a. Integridade de domínio
b. Integridade de entidade
c. Integridade referencial
7. Explique o que há de errado nos casos apresentados a seguir:
a.



b.

c.

8. Utilize a notação resumida para representar os casos a seguir conforme o modelo
relacional:

a.

b.



8 MAPEAMENTO DO MODELO CONCEITUAL PARA O LÓGICO

Apresentação dos mapeamentos do modelo conceitual para o lógico
relacional dos diversos tipos de relacionamentos.

RELACIONAMENTOS BINÁRIOS
Cardinalidade máxima 1:1

Cardinalidade máxima 1:N



Cardinalidade máxima N:N

Relacionamento com atributo identificador

AUTO-RELACIONAMENTOS
Cardinalidade máxima 1:1

Cardinalidade máxima 1:N



Cardinalidade máxima N:N

RELACIONAMENTOS TERNÁRIOS

GENERALIZAÇÃO/ESPECIALIZAÇÃO



MAPEAMENTO DO MODELO CONCEITUAL PARA O LÓGICO
9 ESTUDOS DE CASO

Estudos de caso com a aplicação de mapeamento do modelo conceitual
para o modelo lógico (relacional).

EXERCÍCIOS
INDIVIDUAL:

1. Faça o mapeamento do modelo conceitual para o modelo lógico (relacional) dos
seguintes cases anteriormente estudados:
a. Sistema vídeo locadora
b. Sistema escola
c. Sistema empresa

GRUPO:

1. Faça o mapeamento do modelo conceitual para o modelo lógico (relacional) do case
elaborado anteriormente pelo seu grupo.



10 NORMALIZAÇÃO: CONCEITOS PRELIMINARES

Apresentação de conceitos necessários para compreender melhor o
processo de normalização de tabelas.

NORMALIZAÇÃO
 Conceito introduzido em 1970 por Edgard F. Codd.
 Processo matemático formal com fundamento na teoria dos conjuntos.
O processo de normalização aplica uma série de regras sobre as tabelas de um
banco de dados para verificar se estas foram corretamente projetadas.
Os objetivos principais da normalização de tabelas são os seguintes:
 Garantir a integridade dos dados, evitando que informações sem sentido
sejam inseridas.
 Organizar e dividir as tabelas da forma mais eficiente possível, diminuindo a
redundância e permitindo a evolução do banco de dados.
São seis as formas normais mais utilizadas:
 1FN – 1ª Forma Normal
 FNBC – Forma Normal de Boyce e Codd
Nota: As três primeiras formas normais atendem à maioria dos casos de
normalização.
Uma forma normal engloba todas as anteriores, isto é, para que uma tabela esteja
na 2FN, ela obrigatoriamente deve estar na 1FN e assim por diante.
Normalmente após a aplicação das regras de normalização, algumas tabelas
acabam sendo divididas em duas ou mais tabelas. Este processo colabora
significativamente para a estabilidade do modelo de dados e reduz
consideravelmente as necessidades de manutenção.
CHAVES
Chave candidata: Atributo ou conjunto de atributos que são únicos para cada
registro. Para cada tabela podemos ter uma ou várias chaves desse tipo. Exemplo:
codigo e cpf.
Chave primária: Entre as chaves candidatas, escolhemos uma para ser o
identificador principal da tabela. Este atributo passa a ser chamado de chave
primária (PK – Primary Key).
Chaves alternativas: São as chaves candidatas que não foram definidas como
chave primária.
Chave estrangeira: É o atributo ou conjunto de atributos que faz a ligação com a
chave primária de outra tabela.



DEPENDÊNCIA FUNCIONAL (DF)
Sempre que um atributo X identifica um atributo Y, dizemos que entre eles há
uma dependência funcional. Temos, portanto, que X é o determinante e que Y é
o dependente.
A representação é: XY (lê-se X determina Y ou Y é dependente de X).
cidadeestado
No exemplo a seguir, estado é funcionalmente dependente de cidade ou ainda
cidade determina estado.

CIDADE ESTADO
Campinas São Paulo
Natal Rio Grande do Norte
Niterói Rio de Janeiro
Tabela 10.1 – Dependência Funcional

TRANSITIVIDADE
Se um atributo X determina Y e se Y determina Z, podemos dizer que X
determina Z de forma transitiva, isto é, existe uma dependência funcional
transitiva de X para Z.
cidade  estado
estado  país
cidade  país (cidade determina país de forma transitiva)

CIDADE ESTADO PAIS
Campinas São Paulo Brasil
Miami Florida EUA
Tabela 10.2 – Transitividade

DEPENDÊNCIA FUNCIONAL IRREDUTÍVEL À ESQUERDA
O lado esquerdo de uma dependência funcional é irredutível quando o
determinante está em sua forma mínima, isto é, quando não é possível reduzir a
quantidade de atributos determinantes sem perder a dependência funcional.
{cidade, estado}  país (não está na forma irredutível à esquerda, pois
podemos ter somente o estado como determinante)
estado  país (está na forma irredutível à esquerda)

CIDADE ESTADO PAIS ESTADO PAIS
Campinas São Paulo Brasil São Paulo Brasil
Miami Florida EUA Florida EUA
Tabela 10.3 – Não irredutível à esquerda Tabela 10.4 – Irredutível à esquerda

Nota: Nem sempre estar na forma irredutível à esquerda significa possuir um
determinante com apenas uma coluna.



DEPENDÊNCIA MULTIVALORADA (DMV)
A DMV é uma ampliação da Dependência Funcional (DF). Na DMV o valor de
um atributo determina um conjunto de valores de um outro atributo.
É representada por XY (X multidetermina Y ou Y é multidependente de X).
DF: {CPF}{Nome} Temos somente um nome para cada CPF
DMV: {CPF}{Dependente} Temos vários dependentes para cada pessoa

CPF DEPENDENTE
Antonio Santos
111222333-00 Beatriz Santos
Claudio Santos
Tabela 10.5 – Dependência Multivalorada

EXERCÍCIOS

INDIVIDUAL:
Responda às seguintes perguntas:

1. O que você entende por normalização de tabelas?
2. Quais os principais objetivos da normalização de tabelas?
3. O que ocorre normalmente após a aplicação das regras de normalização?
4. Explique os seguintes conceitos:
a. Dependência Funcional
b. Transitividade
c. Dependência Funcional Irredutível à Esquerda
d. Dependência Multivalorada

GRUPO:
1. Forme um grupo com no máximo três colegas e apresente um exemplo para cada um
dos seguintes tipos de dependência funcional:
a. Dependência Funcional
b. Transitividade
c. Dependência Funcional Irredutível à Esquerda
d. Dependência Multivalorada



11 NORMALIZAÇÃO: FORMAS NORMAIS

Aplicação das três primeiras Formas Normais em uma tabela não
normalizada.

É muito comum que os funcionários dos diversos departamentos de uma empresa
utilizem tabelas frequentemente geradas em planilhas eletrônicas (exemplo:
Excel) para armazenamento de dados. Embora esta solução seja útil para várias
situações, à medida que a quantidade de dados cresce, podem ocorrer problemas
relacionados à manutenção dos dados. O problema torna-se ainda mais grave ao
tentar-se passar os dados de uma planilha eletrônica para uma ou mais tabelas em
um sistema de banco de dados sem observar-se algumas regras ou normas básicas.
Neste processo é muito importante a aplicação de um conjunto de normas ou
regras conhecidas como Formas Normais.
Uma empresa de engenharia pode, por exemplo, utilizar os seguintes formulários
para controle de seus projetos:

PROJETO PROJETO
NR_PROJ 001 NR_PROJ 002
NOME_PROJ Alfa NOME_PROJ Beta
LOCAL_PROJ São Paulo LOCAL_PROJ Jundiaí
ID_FUNC NOME_FUNC CARGO VL_HORA ID_FUNC NOME_FUNC CARGO VL_HORA
101 Antonio Analista Pleno 35,00 102 Beatriz Analista Pleno 35,00
102 Beatriz Analista Pleno 35,00 103 Claudio Analista Senior 35,00
103 Claudio Analista Senior 50,00 104 Daniela Analista Senior 50,00

Figura 11.1- Formulários para controle de projetos

Observe a seguir a planilha elaborada para controle dos vários projetos da
empresa:

NR_PROJ NOME_PROJ LOCAL_PROJ ID_FUNC NOME_FUNC CARGO VL_HORA
101 Antonio Analista Pleno 35,00
001 Alfa São Paulo 102 Beatriz Analista Pleno 35,00
103 Claudio Analista Senior 50,00
102 Beatriz Analista Pleno 35,00
002 Beta Jundiaí 103 Claudio Analista Senior 50,00
104 Daniela Analista Senior 50,00

Tabela 11.1 – Controle de projetos

Porém, à medida que a quantidade de projetos e funcionários alocados neles
cresce, observou-se que seria necessário utilizar um sistema de banco de dados.
Para garantir a integridade e controlar a redundância dos dados aplicou-se à tabela
acima as seguintes Formas Normais:



1 FN: PRIMEIRA FORMA NORMAL
Uma tabela está na 1FN (Primeira Forma Normal) quando não possui tabelas
aninhadas.
A tabela para controle de projetos apresenta a seguinte tabela aninhada:

ID_FUNC NOME_FUNC CARGO VL_HORA

Tabela 11.2 – Tabela aninhada

Não se deve simplesmente separar a tabela acima do restante da tabela de controle
de projetos, porque, neste caso, não seria mais possível determinar em quais
projetos cada funcionário trabalhou. Para que isso não ocorra, é preciso incluir a
coluna NR_PROJ na tabela que será denominada PROJETO_FUNCIONARIO:

PROJETO_FUNCIONARIO
NR_PROJ ID_FUNC NOME_FUNC CARGO VL_HORA
001 101 Antonio Analista Pleno 35,00
001 102 Beatriz Analista Pleno 35,00
001 103 Claudio Analista Senior 50,00
002 102 Beatriz Analista Pleno 35,00
002 103 Claudio Analista Senior 50,00
002 104 Daniela Analista Senior 50,00

Tabela 11.3 – PROJETO_FUNCIONARIO

Consequentemente, a segunda tabela apresentará a seguinte estrutura:

PROJETO
NR_PROJ NOME_PROJ LOCAL_PROJ
001 Alfa São Paulo
002 Beta Jundiaí

Tabela 11.4 – PROJETO

2 FN: SEGUNDA FORMA NORMAL
Uma tabela está na 2FN (Segunda Forma Normal) quando, além de estar na
Primeira Forma Normal, não contém dependências parciais.
Uma dependência funcional parcial ocorre quando uma coluna depende apenas
de uma parte da Chave Primária COMPOSTA. (Veja o tópico da aula anterior:
Dependência Funcional Irredutível à Esquerda.)



Portanto, toda tabela que está na Primeira Forma Normal e que possui Chave
Primária SIMPLES (formada por uma coluna) já está na Segunda Forma Normal.
Analisando a tabela PROJETO_FUNCIONARIO nota-se que as colunas (ou
atributos) NOME_FUNC, CARGO e VL_HORA dependem apenas de uma parte
da Chave Primária, ou seja, do ID_FUNC. Portanto ao aplicarmos a 2FN
(Segunda Forma Normal) teremos:

FUNCIONARIO
ID_FUNC NOME_FUNC CARGO VL_HORA

Tabela 11.6 – FUNCIONARIO

A tabela PROJETO_FUNCIONARIO apresentará, portanto a seguinte estrutura
após a aplicação da Segunda Forma Normal:

PROJETO_FUNCIONARIO
NR_PROJ ID_FUNC
001 101
001 102
001 103
002 102
002 103
002 104

Tabela 11.6 – PROJETO_FUNCIONARIO

3 FN: TERCEIRA FORMA NORMAL
Uma tabela está na 3FN (Terceira Forma Normal) quando, além de estar na 2FN
(Segunda Forma Normal), não contém dependências transitivas.
Uma dependência funcional transitiva ocorre quando uma coluna, além de
depender da Chave Primária da tabela, depende também de outra(s) coluna(s) da
tabela. (Veja o tópico da aula anterior: Dependência Funcional Transitiva.)
A tabela FUNCIONARIO apresenta uma dependência funcional transitiva.
Observe que o VL_HORA não depende diretamente do ID_FUNC. VL_HORA
depende diretamente do CARGO. Portanto ao aplicar-se a 3FN (Terceira Forma
Normal) teremos uma tabela que pode ser denominada CARGO_SALARIO com
a seguinte estrutura:

CARGO_SALARIO
CARGO VL_HORA
Analista Pleno 35,00
Analista Senior 50,00

Tabela 11.7 – CARGO_SALARIO



A tabela FUNCIONARIO após a aplicação da Terceira Forma Normal apresentará
a estrutura a seguir:

FUNCIONARIO
ID_FUNC NOME_FUNC CARGO
101 Antonio Analista Pleno
102 Beatriz Analista Pleno
103 Claudio Analista Senior
104 Daniela Analista Senior

Tabela 11.8 – FUNCIONARIO

Observe a seguir quais foram as tabelas geradas após a aplicação das três
primeiras Formas Normais (FN1, FN2 e FN3) e compare com a tabela controle de
projeto anteriormente apresentada.

PROJETO
NR_PROJ NOME_PROJ LOCAL_PROJ
001 Alfa São Paulo
002 Beta Jundiaí

FUNCIONARIO
ID_FUNC NOME_FUNC CARGO
101 Antonio Analista Pleno
102 Beatriz Analista Pleno
103 Claudio Analista Senior
104 Daniela Analista Senior

PROJETO_FUNCIONARIO
NR_PROJ ID_FUNC
001 101
001 102
001 103
002 102
002 103
002 104

CARGO_SALARIO
CARGO VL_HORA
Analista Pleno 35,00
Analista Senior 50,00

IMPORTANTE: O exemplo apresentado tem objetivo exclusivamente didático para
esclarecimento dos conceitos envolvidos na aplicação de cada uma das três primeiras
Formas Normais. Outros detalhes deveriam ser levados em consideração para o
desenvolvimento de um sistema completo. Exemplo: armazenar os valores históricos dos
salários, quantidade de horas de cada funcionário nos respectivos projetos, etc.



EXERCÍCIOS
INDIVIDUAL:

1. Explique quando uma tabela esta em conformidade com cada uma das seguintes
Formas Normais:
a. 1FN (Primeira Forma Normal)
b. 2FN (Segunda Forma Normal)
c. 3 FN (Terceira Forma Normal)

2. Aplique as três primeiras Formas Normais à tabela de pedidos:

NR_PEDIDO DATA_PEDIDO ID_CLIENTE NOME_CLIENTE COD_PROD NOME_PROD QUANT VL_UNIT
P-31 Caderno 2 15,00
001 10/01/2011 1003 Ernesto P-42 Caneta 1 3,00
P-67 Lápis 5 1,00
P-42 Caneta 2 3,00
002 11/01/2011 1007 Fabiana P-67 Lápis 3 1,00
P-85 Lapiseira 1 5,00

3. Aplique as três primeiras Formas Normais à tabela de departamentos:

COD_DEPT LOCAL ID_GERENTE NOME_GERENTE TIPO_FONE COD_AREA NR_FONE
Residencial 12 5555-1234
1011 São Paulo 35215 Geraldo Comercial 11 5555-4321
Celular 11 5555-9876
Residencial 21 5555-5678
1021 Rio de Janeiro 47360 Horacia Comercial 22 5555-3659
Celular 21 5555-2345

GRUPO:
1. Forme um grupo com no máximo três colegas e aplique à tabela abaixo as três
primeiras Formas Normais (1FN, 2FN e 3FN):

COD_CURSO NOME_CURSO COD_TURMA NR_SALA COD_DISC NOME_DISC ID_PROF NOME_PROF
3523 Algoritmos 105 Ildemar
1005_3A3 230 5282 Banco de Dados 118 Joselia
1005 TADS 8346 Empreendedorismo 126 Kleudir
3523 Algoritmos 133 Lucimar
1005_3B3 231 5282 Banco de Dados 118 Joselia
8346 Empreendedorismo 126 Kleudir
4639 Cálculo 133 Lucimar
1250_4A1 380 6395 Lógica Digital 142 Marcelo
9578 Redes de Dados 158 Nilmara
1250 FEGAIRC
4639 Cálculo 133 Lucimar
1250_4B1 381 6395 Lógica Digital 165 Osvaldo
9578 Redes de Dados 158 Nilmara



12 ÁLGEBRA RELACIONAL

Apresentação das operações da álgebra relacional: seleção, projeção,
produto cartesiano, diferença, união, intersecção, junção e divisão.

 Desenvolvida para descrever operações sobre uma base de dados relacional;
 Cada operador toma uma ou duas relações como sua entrada e produz uma
nova relação como sua saída;
 Linguagem da consulta teórica, usuários não a utilizam diretamente;
 É usada internamente em todos os SGBDRs (Sistemas Gerenciadores de
Bancos de Dados Relacionais).

CARACTERÍSTICAS
 Constituída de cinco operadores fundamentais:
 Seleção  (sigma)
 Projeção  (pi)
 Produto cartesiano X
 Diferença –
 União 

 Três operadores derivados:
 Intersecção 
 Junção 
 Divisão 

SELEÇÃO
Produz uma nova relação apenas com as tuplas (linhas) da primeira relação (tabela) que
satisfazem a uma determinada condição (também chamada de predicado).

R  (A=’a1’)(R)
A B A B
a1 b1 a1 b1
a2 b2

Tabela 12.1 - Seleção



PROJEÇÃO
Produz uma nova relação com apenas alguns atributos da primeira relação, removendo
as tuplas duplicadas.
R

(B)(R)

A B B
a1 b1 b1
a2 b2 b2

Tabela 12.2 - Projeção

PRODUTO CARTESIANO
Produz uma nova relação com todas as possíveis tuplas resultantes da combinação de
duas tuplas, uma de cada relação envolvida na operação.

R (R X S)

A B A B C D
a1 b1 a1 b1 c2 d2
a2 b2 a1 b1 c3 d3
a2 b2 c2 d2
S
a2 b2 c3 d3
C D
c2 d2
c3 d3

Tabela 12.3 – Produto cartesiano

DIFERENÇA
Produz uma nova relação com todas as tuplas da primeira relação que não aparecem na
segunda relação.
As duas relações devem ter o mesmo número de atributos (colunas) e mesmos domínios
para as colunas correspondentes.

R (R - S)

A B A B
a1 b1 a1 b1
a2 b2

S

A B
a2 b2
a3 b3

Tabela 12.4 – Diferença



UNIÃO
Produz uma nova relação composta por todas as tuplas da primeira relação seguidas por
todas as tuplas da segunda relação. Tuplas comuns às duas relações aparecerão apenas
uma vez no resultado.
As duas relações devem ter o mesmo número de atributos (colunas) e mesmos domínios
para as colunas correspondentes.
R (R  S)
A B A B
a1 b1 a1 b1
a2 b2 a2 b2
a3 b3
S

A B
a2 b2
a3 b3

Tabela 12.5 – União

INTERSECÇÃO
Produz uma nova relação com a intersecção das tuplas da primeira relação com as tuplas
da segunda, ou seja, apenas com as tuplas que aparecem nas duas relações.
As duas relações devem ter o mesmo número de atributos e mesmos domínios para as
colunas correspondentes.
R
(R  S)
A B A B
a1 b1 a2 b2
a2 b2

S

A B
a2 b2
a3 b3

Tabela 12.5 – Intersecção

JUNÇÃO
Produz uma nova relação com as tuplas resultantes da combinação de duas tuplas, uma
de cada relação envolvida na operação que satisfazem a uma determinada condição.
R R X S [B = C]
A B A B C D
a1 b1 a1 b1 b1 d3
a2 b2 a2 b2 b2 d2

S

C D
b2 d2
b1 d3

Tabela 12.6 – Junção



JUNÇÃO NATURAL
Junção na qual há uma igualdade predefinida entre os atributos de mesmo nome
presentes na primeira e na segunda relação (atributos de junção). Estes atributos só
aparecem uma vez no resultado.
R R*S
A B A B D
a1 b1 a1 b1 d3
a2 b2 a2 b2 d2

S

C D
b2 d2
b1 d3

Tabela 12.6 – Junção natural

DIVISÃO
Produz uma relação S contendo todas as tuplas de A (dividendo) que aparecem em R
(mediador) com todas as tuplas de B (divisor).
A R B S
A A B B A
a1 a1 b1 b1 a1
a2 a1 b2 a2
a3 a1 b3
a4 a1 b4
B S
a5 a2 b1
a2 b2 B A
a3 b2 b2 a1
a4 b2 b4 a4
a4 b4

B S

B A
b1 a1
b2
b3
b4

Tabela 12.7 – Divisão



OPERADORES
Os seguintes operadores são utilizados na álgebra relacional:

OPERADORES DE COMPARAÇÃO

OPERADOR DESCRIÇÃO

= igual
< menor
<= menor ou igual
> maior
>= maior ou igual
<> ou ≠ diferente

Tabela 12.8 – Operadores de comparação

OPERADORES LÓGICOS


˄ e (and)
˅ ou (or)
não (not)

Tabela 12.9 – Operadores lógicos

OPERADOR DE ATRIBUIÇÃO


← "recebe"

Tabela 12.10 – Operador de atribuição

Armazena o resultado de uma expressão algébrica em uma variável de relação. Permite,
portanto, o processamento de uma consulta por etapas.

SOFTWARE RECOMENDADO
WinRDBI (Windows Relational DataBase Interpreter)
http://www.eas.asu.edu/~winrdbi/
Arizona State University
 Relational Algebra



EXERCÍCIOS
INDIVIDUAL:

1. Associe as operações da álgebra relacional com as suas respectivas descrições:

OPERAÇÃO DESCRIÇÃO

Produz uma relação S contendo todas as tuplas de A
1 Seleção (dividendo) que aparecem em R (mediador) com todas
as tuplas de B (divisor).

Produz uma nova relação com as tuplas resultantes da
combinação de duas tuplas, uma de cada relação
2 Projeção envolvida na operação que satisfazem a uma
determinada condição.
Produz uma nova relação composta por todas as tuplas
da primeira relação seguidas por todas as tuplas da
3 Produto cartesiano
segunda relação. Tuplas comuns às duas relações
aparecerão apenas uma vez no resultado.

Produz uma nova relação com todas as possíveis tuplas
4 Diferença resultantes da combinação de duas tuplas, uma de cada
relação envolvida na operação.

Produz uma nova relação apenas com as tuplas (linhas)
5 União da primeira relação que satisfazem a uma determinada
condição.

Produz uma nova relação com apenas alguns atributos
6 Intersecção da primeira relação, removendo as tuplas duplicadas.

Produz uma nova relação com todas as tuplas da
7 Junção primeira relação que não aparecem na segunda relação.

Produz uma nova relação com a intersecção das tuplas
8 Junção natural da primeira relação com as tuplas da segunda, ou seja,
apenas com as tuplas que aparecem nas duas relações.

Junção na qual há uma igualdade predefinida entre os
atributos de mesmo nome presentes na primeira e na
9 Divisão segunda relação. Estes atributos só aparecem uma vez
no resultado.



13 ÁLGEBRA RELACIONAL - EXERCÍCIOS

Exemplos e exercícios envolvendo as principais operações da álgebra relacional.

14 SQL – STRUCTURED QUERY LANGUAGE

Apresentação dos principais comandos da linguagem SQL relacionando-os
com a álgebra relacional.

15 SQL – STRUCTURED QUERY LANGUAGGE - EXERCÍCIOS

Exercícios envolvendo os principais comandos da linguagem SQL.


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