Edital CONTEÚDO PROGRAMÁTICO DAS PROVAS TEÓRICO-OBJETIVAS 4. TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO: 1. Hardware e Software: fundamentos e conceituação. 2. Conceitos de segurança da informação, da informática, de computadores e para a Internet. 3. Redes de Computadores e Internet: conceitos básicos e fundamentos. 4. Banco de Dados: conceitos e fundamentos da Modelagem de Dados.
Prof. Kátia Quadros kquadros@gmail.com
Banco de Dados
Dados: Fatos em forma primária, que podem ser armazenados. Ex CPF Informação: São fatos organizados. Ex: Clientes em ordem de cadastro Objetivo: extrair informações
Metadados: São mantidos no dicionário de dados ou catálogo de dados.
Banco de Dados • Segundo Korth, um banco de dados “é uma coleção de dados inter-relacionados, representando informações sobre um domínio específico”, ou seja, sempre que for possível agrupar informações que se relacionam e tratam de um mesmo assunto, posso dizer que tenho um banco de dados. Pag 5
Modelo Conceitual Implementação
Modelo Físico
Banco de Dados
Coleção de dados inter-relacionados
Sistema de Banco de Dados •De acordo com DATE, um sistema de banco de dados é • “um sistema computadorizado cuja finalidade geral é armazenar informações e permitir que os usuários busquem e atualizem essas informações quando as solicitar”. Pag 5
•Composto por diversos objetos:
•Tabelas •Esquemas •Visões •Consultas •Relatórios...
Banco de Dados Base de Dados • É o conjunto de todos os dados de um determinado ambiente, estejam eles armazenados em computador ou não. Exemplo • Banco de Dados de Recursos Humanos mais as correspondências expedidas e recebidas, pela empresa, e que estão guardadas nos armários de cada departamento. Pag 6
Aplicações
Sistema Gerenciador de Bancos de Dados (SGBD) •É constituído por um conjunto de dados interrelacionados e um conjunto de programas para acessá-los. •Sua característica principal é prover uma maneira adequada de recuperação e armazenamento de dados, no Banco de Dados. Pag 6
SGBD
Conjunto de Dados + Softwares
SGBD – SQL SERVER
Características de um SGBD
• Gerenciar grandes volumes de dados • Facilitar a eliminação de redundância e inconsistência de dados • Facilitar o armazenamento e acesso aos dados
Pag 7
•Características de um SGBD
• Garantir o acesso a vários usuários ao mesmo tempo • Garantir a segurança dos dados (Por exemplo, garantir a recuperação dos dados caso haja danificação do meio onde estão armazenados). • Garantir segurança de acesso. • Garantir a integridade dos dados
Sistema de Banco de Dados Contém:
SGBD + Banco de Dados + Aplicativos de Acesso
Manipulação Consultas Definição de Dados
Pag 6
Sistema de Banco de Dados
Características e Funcionalidades
•Controle de Redundância: Evitar duplicidade de informações
Características e Funcionalidades
•Múltiplas visões dos dados Várias maneiras de visualizar o mesmo dado
Características e Funcionalidades
•Controle de Concorrência Quando duas pessoas acessam/modificam mesmo dado no mesmo momento.
Características e Funcionalidades
•Backup e Restauração
Características e Funcionalidades
•Autenticação e Autorização de Acesso
Características e Funcionalidades
•Restrições de Integridade Ex: Não posso cadastrar cliente se não tem CPF Não posso cadastrar venda se não tem produto
Abstração de Dados •É a possibilidade de entender um ambiente se preocupando apenas com seus aspectos mais importantes. •No caso dos Bancos de Dados abre a possibilidade a seus usuários de poderem acessar os dados sem a necessidade de se preocuparem com os detalhes de como os dados são armazenados. Pag 7
Níveis de Abstração Nível Físico (interno) Descreve como os dados são realmente armazenados.
Nível Conceitual (lógico) Descreve quais dados estão armazenados e como eles se relacionam. Neste nível os usuários não se preocupam com os aspectos físicos do armazenamento de dados.
Pag 8
Níveis de Abstração Nível de Visão (externo) Uma visão descreve parte de um banco de dados, de modo que, usuários do banco tenham acesso apenas aos dados que lhes dizem respeito. Um banco de dados tem muitas visões.
Instância de um Banco de Dados É o conjunto de informações do banco em um determinado momento.
Pag 8
Esquema É a representação do projeto do banco de dados. Não mudam com frequência. Em um banco de dados temos esquemas físicos e conceituais. Pag 8
Linguagens de Definição de Dados (Data Definition Language) • São aquelas usadas para definir o esquema de um banco de dados. • São as DDLs.
• O resultado da execução de comandos das DDLs é um conjuntos de tabelas que são armazenadas no dicionário de dados. • São as DDLs que definem, por exemplo, os métodos de acesso de um banco de dados. Pag 9
Linguagens de Manipulação de Dados (Data Manipulation Language) São as linguagens que manipulam informações de um banco de dados. São elas que fazem inclusões de novos dados, remoções e alterações de dados existentes e busca (recuperação) de dados armazenados. São as DMLs.
Administrador de Banco de Dados (DBA) É a pessoa que tem sob sua responsabilidade a gerência dos dados do banco e dos programas de acesso. É ele que garante a sua implantação e operação. Pag 9
Principais Funções de um DBA • Definir e alterar esquemas; • Definir de estruturas de armazenamento e métodos de acesso aos dados; • Conceder autorização de acesso; • Especificar restrições de integridade.
Modelos de Dados – Conceitos Iniciais •Um modelo de dados é um conjunto de ferramentas conceituais utilizadas para a descrição de dados, relacionamento entre esses dados, semântica de dados e regras de consistência. Pag 10
Modelos de Dados
Os modelos são classificados em três diferentes grupos: • modelos lógicos com base em objetos, •modelos lógicos com base em registros e •modelos físicos.
Pag 10
Modelos lógicos com base em objetos São usados na descrição de dados no nível lógico e de visões
Existem vários modelos desta categoria, tais como: • Modelo Entidade-Relacionamento • Modelo Orientado a Objetos • Modelo Semântico de Dados • Modelo Funcional de Dados
Modelos lógicos com base em objetos -
Pag 11
São usados na descrição de dados no nível lógico e de visões Existem vários modelos desta categoria, tais como:
• Modelo Entidade-Relacionamento Percepção do mundo real como um conjunto de objetos básicos, chamados de entidades, e do relacionamento entre eles.
Uma entidade é uma coisa ou um objeto do mundo real, que pode ser identificado por outros objetos. As entidades são descritas no banco de dados por meio de seus atributos. Um relacionamento é uma associação entre entidades.
Modelos de Dados Pag 10
Modelos Lógicos Baseado em Registro
Pag 12
Modelos lógicos baseados em registros são usados para descrever os dados no nível lógico e de visão. É usado tanto para especificar a estrutura lógica do banco de dados quanto para implementar uma descrição de alto nível. Dos três modelos apresentados, o modelo relacional é o que mais tem se destacado nos últimos anos.
O modelo hierárquico e de rede é ainda usado em um grande número de banco de dados antigos.
Modelos Lógicos Baseado em Registro Modelo Relacional • O modelo relacional usa um conjunto de tabelas para representar tanto os dados como a relação entre eles. • Cada tabela possui múltiplas colunas e cada uma possui um único nome.
Pag 12
Modelos de Dados Pag 10
Modelo de Dados O Modelo de Dados é uma representação das necessidades de dados de um determinado ambiente e de como esses dados se relacionam. -É uma das primeiras atividades que deve ser executada ao longo do processo de identificação e compreensão de um ambiente, tendo em vista necessidades de automatização. Pag 12
Modelo Relacional
•O modelo relacional é um modelo de dados, adequado a ser o modelo subjacente de um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD), que se baseia no princípio em que todos os dados estão guardados em tabelas (ou, matematicamente falando, relações). Pag 19
Modelo Relacional •Um Banco de Dados Relacional Ê um conceito abstrato que define maneiras de armazenar, manipular e recuperar dados estruturados unicamente na forma de tabelas, construindo um banco de dados.
Pag 19
• Ex: Armazenar dados de clientes
Banco de Dados Relacional No Modelo Relacional o banco de dados é representado como um conjunto de relações. Considerando que uma relação é, de certo modo, similar a uma tabela de valores e aplicando a terminologia do Modelo Relacional diz-se que: • as linhas denominam-se tuplas; • as colunas, atributos; e • a tabela em si, relação Pag 21
• as linhas denominam-se tuplas; • as colunas, atributos; e • a tabela em si, relação
Pag 21
Modelos de Dados Pag 10
Componentes de um Modelo de Dados Entidade Chamamos de entidade, qualquer coisa real ou abstrata, de um determinado ambiente, sobre a qual precisamos guardar informações. Se estamos modelando o ambiente de uma biblioteca, por exemplo, então as informações a respeito dos livros devem estar representadas pela entidade: Livro. Pag 15
Componentes de um Modelo de Dados • Entidade
• As informações relativas aos usuários da biblioteca poderiam ser representada pela entidade: Cliente. • As informações relativas ao empréstimo de livros seriam representadas pela entidade: Empréstimo.
Componentes de um Modelo de Dados Nesse ambiente as informações da entidade Livro poderiam ser: nome do livro, ISBN do livro, e título do livro. Para a entidade Cliente poderíamos ter: cpf, nome, endereço e telefone. Para a entidade Empréstimo: data do empréstimo, data provável de devolução e taxa de multa para o caso de devolução com atraso.
Componentes de um Modelo de Dados
Entidade: Objeto do mundo real distinguĂvel de outros objetos. Uma entidade ĂŠ descrita (em BD) usando um conjunto de atributos.
Modelos de Dados Pag 10
Entidade Fraca โ ข Sรณ existe se outra entidade existir.
Componentes de um Modelo de Dados Atributos •São partes específicas de uma determinada entidade. São as informações que caracterizam a entidade.
Exemplos de Atributos •Poderiam ser atributos de uma entidade Aluno: nome, número da matrícula, cpf, data de ingresso no curso, endereço, telefone e data de nascimento. Pag 16
Atributos
Pag 16
Relacionamento
•Associação entre duas ou mais entidades.
Pag 16
Relacionamento •Associação entre duas ou mais entidades.
•Conjunto-Relacionamento: coleção de relacionamentos similares.
• Relacionamento entre cliente e vendas
Chave • Candidata: são chaves candidatas a serem chave primária • Primária: chave selecionada para identificar a entidade • Estrangeira: é quando o(s) atributo(s) de uma entidade é (são) a chave primária de outra entidade Pag 13
•Venda do quê e para quem?
Relação
Chave Primária
Instância (Ex: Toda Linha do Produto)
• Relacionamento entre cliente e vendas
Chave primária A chave primária, ou primary key, é o conceito mais básico relacionado à organização em um banco de dados. São chaves cujo os atributos são usados para identificar as tuplas em uma relação. Pag 13
Toda tabela irá possuir uma, e somente uma, chave primária. Essa chave é utilizada como o identificador único da tabela, sendo, então, representada, por aquele campo (ou campos) que não receberá valores repetidos.
Pag 14
•Chaves primárias não podem ser nulas; •Cada registro na tabela deve possuir uma, e somente uma, chave primária; •Normalmente, chaves primárias são incrementadas automaticamente pelo banco de dados.
•São as chaves para o relacionamento entre entidades, ou tabelas, da base de dados. •Assim, haverá, na tabela relacionada, uma referência a essa chave primária (que será, na tabela relacionada, a chave estrangeira).
• Relacionamento entre cliente e vendas
Chave estrangeira A chave estrangeira nĂŁo diz respeito, especificamente, a uma tabela, mas sim a um relacionamento entre tabelas. De forma sucinta, a chave estrangeira ĂŠ uma referĂŞncia, em uma tabela, a uma chave primĂĄria de outra tabela.
Pag 14
Diferentemente da chave primária, a chave estrangeira: Pode ser nula; • É um campo em uma tabela que faz referência a um campo que é chave primária em outra tabela; • É possível ter mais de uma (ou nenhuma) em uma tabela.
•Venda do quê e para quem?
Relacionamento Os relacionamentos entre dados de diferentes tabelas podem ser de três tipos: 1 – 1 (um para um); 1 – N (um para vários) ; N – N (vários para vários).
Pag 17
โ ข Para cada professor existe 1 armรกrio
• Um funcionário trabalha em quantos departamentos? • Mínimo 1 e Máximo 1 • Em um departamento quantos funcionários trabalham? • Mínimo 1 e Máximo Muitos
• Um Cliente pode adquirir 1 pacote de viagem ou Muitos • Um pacote de viagem pode ser adquirido por 1 cliente ou Muitos
Representação Peter Chen
• Cliente pode fazer no mínimo 1 encomenda e no máximo N • Encomenda pode ser feita por no mínimo 1 e no máximo 1 cliente
1 – 1 (um para um): Este tipo de relacionamento se dá, de forma direta entre duas tabelas, quando a chave primária do registro de uma determinada tabela pode ser utilizada uma única vez em um dos registros da outra tabela. Relacionamentos do tipo um-para-um podem ser representados em até três tabelas, de acordo com a obrigatoriedade do relacionamento.
1 – N (um para vários ou um para muitos): Tipo de relacionamento que também acontece de forma direta entre duas tabelas sempre que a chave primária do registro de uma determinada tabela é utilizada várias vezes em outra tabela, sendo este, o tipo de relacionamento mais comum entre tabelas de um banco de dados relacional.
N – N (vários para vários ou muitos para muitos): É um tipo de relacionamento que acontece de forma indireta entre duas tabelas, pois para que ele possa ser concebido é necessário a geração de uma terceira tabela.
Representação Peter Chen
• Cliente pode fazer no mínimo 1 encomenda e no máximo N • Encomenda pode ser feita por no mínimo 1 cliente e no máximo 1
Dois elementos são vitais para o relacionamento de tabelas de dados: chave primária e chave estrangeira
No qual chave primária é o principal campo dos registros de cada tabela, o campo que distingue cada registro de forma inequívoca, que nunca se repete dentro de uma mesma tabela (ex: CPF). A chave estrangeira é a chave primária de uma tabela quando informada em outra tabela para estabelecer o relacionamento de dados.
Normalização de Bancos de Dados Relacionais • Normalização é um processo a partir do qual se aplicam regras a todas as tabelas do banco de dados com o objetivo de evitar falhas no projeto, como redundância de dados e mistura de diferentes assuntos numa mesma tabela.
• Organizar dados nos lugares corretos. Pag 24
Normalização de Bancos de Dados Relacionais
1FN - 1ª Forma Normal: todos os atributos de uma tabela devem ser atômicos (indivisíveis), ou seja, a tabela não deve conter grupos repetidos e nem atributos com mais de um valor.
Normalização de Bancos de Dados Relacionais
Para deixar nesta forma normal, é preciso identificar a chave primária da tabela, •identificar a(s) coluna(s) que tem(êm) dados repetidos e removê-la(s), •criar uma nova tabela com a chave primária para armazenar o dado repetido e, por fim, •criar uma relação entre a tabela principal e a tabela secundária.
*(Tabela dentro de outra tabela)
• Cod_Cliente Chave Primária • *Tel_Cliente Atributo Multivaloradp (Não é atômico) • Endereço_Cliente Atributo Composto
Normalizando
• Separamos dados multivalorados • Expandimos a tabela composta
Normalização de Bancos de Dados Relacionais 2FN - 2ª Forma Normal: antes de mais nada, para estar na 2FN é preciso estar na 1FN. Além disso, todos os atributos não chaves da tabela devem depender unicamente da chave primária (não podendo depender apenas de parte dela).
Normalização de Bancos de Dados Relacionais
Para deixar na segunda forma normal, é preciso identificar as colunas que não são funcionalmente dependentes da chave primária da tabela e, em seguida, remover essa coluna da tabela principal e criar uma nova tabela (relação) com esses dados.
Normalização de Bancos de Dados Relacionais
Esse atributo será a chave primária na nova tabela. Deve-se mover os atributos não-chave dependentes desta chave-primária para a nova tabela.
• Os atributos precisam ser dependentes totalmente da PK • Local fornecedor depende do código da peça? Não, apenas do Cód. Do Fornecedor. Uma peça pode ser fornecido por mais fornecedores. • Tel_Fornecedor depende Cod_Peça? Não. Depende Cod_Fornecedor? Sim
Normalização de Bancos de Dados Relacionais 3FN - 3ª Forma Normal: para estar na 3FN, é preciso estar na 2FN. Além disso, os atributos não chave de uma tabela devem ser mutuamente independentes e dependentes unicamente e exclusivamente da chave primária.
Normalização de Bancos de Dados Relacionais
Para atingir essa forma normal, é preciso identificar as colunas que são funcionalmente dependentes das outras colunas não chave e extraí-las para outra tabela.
• Temos atributos que não dependem da PK: Nota_Fiscal
• Nome_Vendedor não depende da Nota, mas do Cód_Vendedor. Mas para saber quem fez uma venda, pode olhar na Nota Fiscal e verificar o código do vendedor. • Código depende da nota, mas nome depende do código e não da nota. • Logo, Nome do Vendedor depende do Código do Vendedor (que não é PK)
• Eliminar atributos não-chave que dependam de atributos não chave.
Normalização
Modelagem de Dados – Níveis de Arquitetura • O nível interno: (físico) é o mais próximo do meio de armazenamento físico – ou seja, ele se ocupa do modo como os dados são fisicamente armazenados. • O nível externo: (lógico do usuário) é o mais próximo dos usuários – ou seja, ele se ocupa do modo como os dados são vistos por usuários individuais.
• Pag 25
Modelagem de Dados – Níveis de Arquitetura • O nível conceitual: (lógico comunitário, ou apenas indireto) é o nível de “simulação” entre o nível interno e o nível externo.
• Pag 25
Dados Estruturados X Dados Não-Estruturados • Dados Estruturados • Estão relacionados a um SGBD
Dados Estruturados X Dados Não-Estruturados Dados Não Estruturados São os dados que não possuem uma estrutura definida.
• Normalmente caracterizados por documentos textos, imagens, vídeos, etc • Grande maioria dos dados atuais na Web e nas empresas seguem este formato. OBS: Dados semiestruturados são aqueles que já foram parcialmente processados.
Mineração de Dados
Mineração de Dados
Mineração de Dados •Data mining é uma expressão inglesa ligada à informática cuja tradução é mineração de dados. •Consiste em uma funcionalidade que agrega e organizam dados, encontrando neles padrões, associações, mudanças e anomalias relevantes.
Mineração de Dados O Data Mining busca padronizar sistemas e subconjuntos de dados. Segue três etapas básicas: • • • •
Exploração Construção de modelo Definição de padrão Validação e verificação
Mineração de Dados •Utiliza técnicas diferenciadas em redes neurais, evidenciando informações para uma rede hierárquica de decisão e sistemas estatísticos. •O objetivo é formatar novos conjuntos de informação refinada retirada de um banco de dados geral.
Mineração de Dados Data Warehouse Data warehouse é um depósito de dados digitais que serve para armazenar informações detalhadas relativamente a uma empresa, criando e organizando relatórios através de históricos que são depois usados pela empresa para ajudar a tomar decisões importantes com base nos fatos apresentados.
Mineração de Dados Data Warehouse
• Para além de manter um histórico de informações, o Data Warehouse cria padrões melhorando os dados analisados de todos os sistemas, corrigindo os erros e restruturando os dados sem afetar o sistema de operação, apresentando somente um modelo final e organizado para a análise.
Mineração de Dados Algumas das principais vantagens do data warehouse são: • Inconsistências são identificadas e solucionadas antes dos dados serem carregados, o que facilita a execução da análise e de relatórios; • Contribuem para o processo de tomar decisões, através de relatórios de tendências, de exceção e relatórios que revelam os objetivos versus desempenho real.
Mineração de Dados O data warehouse também tem algumas desvantagens, entre as quais: •Não são uma solução adequada para dados nãoestruturados; •Podem ter custos elevados e podem ficar ultrapassados com alguma rapidez.
Metadados São dados associados a objetos que auxiliam seus potenciais usuários proporcionando conhecimentos sobre suas existências e características. Informação estruturada que descreve, explica, localiza e torna fácil a recuperação e o uso de um recurso de informação.