Banco de Dados - EVP

[email protected]/gabrielfpacheco

TI – Módulo 6 –6. Banco de

Dados

Reta Final

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SEFAZ/RS-2014 Fundatec

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Links de interesse geral?

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Programação?

Descrição do Módulo.Conteúdo Programático.

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Programação?

Descrição do Módulo.Conteúdo Programático.

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Descrição do módulo.Tecnologia da Informação do edital da Secretaria Fazenda doRio Grande do Sul- SEFAZ/RS - Auditor Fiscal da ReceitaEstadual – 6. Banco de Dados: Conceitos. Modelagem deDados Relacional. Modelagem de Dados Multidimensional.Conceitos e estratégias de implantação de Data Warehouse,OLAP, Data Mining, ETL e Business Intelligence.Dúvidas deverão ser postadas via tira dúvidas da aula.

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Descrição do módulo.

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Conhecendo o inimigo.Questões de Banco de Dados bem fortes no que dizrespeito a DER, análise, conceitos de modelagem e DWBoa quantidade de questões quando falamos em Bancode Dados.Diversas questões de SQL, mas não é no nosso foco aqui.Poucas questões falando sobre Formas Normais.

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Conteúdo Programático.

Banco de Dados: Conceitos. Modelagem de Dados Relacional. Modelagem de Dados Multidimensional. Conceitos e estratégias de implantação de Data Warehouse, OLAP, Data Mining, ETL e Business Intelligence.

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Conceitos Básicos.

Um pouco de história.Necessidade de armazenamento dos dados emarquivos.Problemas começaram a ser identificados em tal tipode abordagem:

Inconsistência e redundância de dados.Dificuldade de obtenção de informações.Problemas de integridade (regras).Atomicidade.Concorrência de utilização.Segurança dos dados.

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Conceitos Básicos.

Um pouco de história.Soluções foram apresentadas:

Modelo hierárquico: final da década de 60 (IMS-IBM).Modelo de Redes: anos 70 e inicio dos anos 80 (IDMS,DMS-II-Unisys).Relacional: Idealizado pelo grande Codd nos anos 80 (DB2,SQL-DS-IBM, Oracle, Ingress).Modelo Orientado a Objeto e Relacional-Objeto: Final dadécada de 80 (O2, Orion, Jasmine, Oracle).Bancos de Dados Cliente-Servidor, multimídia, espacial,dedutivo: Anos 90.

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Conceitos Básicos.

Banco de Dados:“Coleção de dados relacionados” (ELMASRI e NAVATHE).“Coleção de dados persistentes e relacionados entre si quesão utilizados pelas aplicações de uma determinadaorganização” (DATE).

SGBD – Sistema Gerenciador de Banco de Dados:“Coleção de arquivos e programas inter-relacionados quepermitem ao usuário o acesso para consulta e alteraçãodesses dados” (SILBERSCHATZ e SUDARSHAN)“Coleção de programas que possibilita aos usuários criar emanter um banco de dados” (ELMASRI e NAVATHE)

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Conceitos Básicos.

Metadados: Dentro de um SGBD temos não apenasos dados armazenados, mas também a definição e adescrição do banco de dados, estes são osmetadados, que são armazenados no catálogo oudicionário de dados (system catalog). Temos entãoque o SGBD utiliza na verdade o catálogo de dadospara daí sim acessar os dados.

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Conceitos Básicos.

Esquema: é a definição estrutural do banco dedados.Instância: é o conjunto de informações contidas nobanco de dados em um determinado momentotemporal, pode-se dizer que a instância são os dadospersistidos.

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Conceitos Básicos.Atores de um SGBD:

Administrador do banco de dados (DBA): É o personagemresponsável por gerenciar as permissões de acesso aosdados, monitorar o uso dos recursos, auxiliar naotimização das consultas, gerenciar a organização físicados dados e gerenciar o processo de backup, em umaanalogia, é o todo poderoso dentro da estruturaoperacional da empresa no que diz respeito aos dados.Administrador de dados (AD): É o responsável porpadronizar os nomes dos objetos criados no banco dedados, gerenciar e auxiliar na definição da regras deintegridade, controlar a existência de informaçõesredundantes e trabalhar na definição dos modelos dedados da organização.

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Conceitos Básicos.

Atores de um SGBD:Usuário final: possui diferentes visões dos dados, acessaos dados mediante algum tipo de aplicativo desenvolvido,pode utilizar-se de ferramentas de consulta especializadaspara acessar os dados.Analista de sistemas e programador (Engenheiros deSoftware): Define a estrutura do banco de dados,desenvolve os programas que acessarão os bancos dedados, escreve e otimiza as consultas que serão feitas.

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Conceitos Básicos.

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Conceitos Básicos.

De um ponto de vista bem geral, um SGBDdistribuído pode ser visto como uma federação deSGBDs centralizados, autônomos, chamados deSGBDs locais, que são interligados por uma camadade software chamada de SGBD da rede ou SGBDglobal ("network data base management system").SGBDs distribuídos podem ser classificados em doisgrandes grupos. Um SGBD distribuído será chamadode homogêneo (em "software") se os SGBDs locaissão semelhantes, caso contrário será chamado deheterogêneo. [Casanova, Moura – 1999]

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Banco de Dados.(SUFRAMA – Analista de Sistemas – 2014 - CESPE)Julgue os itens subsequentes, relativos a bancos de dados.[104] Um sistema de gerenciamento de bancos de dadosdistribuídos (SGBDD) é o resultado da fusão das tecnologias debanco de dados e de redes e comunicação de dados. Nessesistema, os elementos de processamento são necessariamentehomogêneos e permitem que o processamento e a entrega dedados seja centralizada ou distribuída, diferentemente dosSGBDs tradicionais, que realizam esse processamentoexclusivamente na forma centralizada.

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Conceitos Básicos.Superchave: Conjunto de um ou mais atributos quecoletivamente identificam univocamente uma entidade.Chave candidata: Superchaves para as quais nenhumconjunto possa ser uma superchave.Chave primária: Chave candidata escolhida pelo projetistacomo a principal para identificar a entidade, comumente seráescolhida mediante considerações feitas de acordo com onegócio a ser tratado e deverá levar em consideração o querealmente se pretende identificar como único. Os atributosque a representam comumente aparecerão com um traçologo abaixo de sua identificação ou então no modeloconceitual como uma bolinha toda preenchida.

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Conceitos Básicos.Chave estrangeira: Este conceito é aplicável quandonecessitamos identificar em um relacionamento qual a chaveprimária de uma tabela irá identificar o seu registro/entidadedentro do relacionamento. Sua utilização irá criar a chamadaintegridade referencial entre a tabela referenciada e orelacionamento.

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Banco de Dados.(SUFRAMA – Analista de Sistemas – CESPE – 2014)Julgue os itens seguintes a respeito de bancos dedados.[66] Uma chave primária é composta de um registroúnico, o qual identifica a entidade.

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Conceitos Básicos.

DDL (Data Definition Language – Linguagem de definição dedados): utilizada para definir os esquemas conceitual e interno.Provocam alterações no dicionário de dados. (create table, droptable).SDL (Storage Definition Language – Linguagem de definição dearmazenamento): utilizada para especificar o esquema interno.VDL (View Definition Language – Linguagem de definição devisões): define as visões dos usuários e os seus mapeamentos parao esquema conceitual.DML (Data Manipulation Language – Linguagem de manipulaçãode dados): trata das operações realizadas pelos usuários após oesquema de banco de dados estar compilado e o banco de dadospopulado com os dados, realizam manipulações de inserção,recuperação, remoção e modificação dos dados. (insert into,select).

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Conceitos Básicos.

Abstração de Dados está relacionada à capacidade de identificar aspropriedades comuns e aspectos importantes do “minimundo”(domínio tratado no discurso ou contexto), enquanto sãosuprimidas as diferenças insignificantes e os detalhes semimportância.Nível físico: descreve como os dados estão de fato armazenadosdentro do SGBD.Nível lógico: descreve quais dados estão armazenados no banco dedados e seus relacionamentos, tem utilização para quem estruturao BD.Nível de visão: subconjunto de um banco de dados que contemuma visão virtual dos dados, derivados dos arquivos do banco dedados, mas não, explicitamente, armazenados.

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Conceitos Básicos.

Para o Silberschatz e para o Date:Nível Físico = Nível Interno.Nível Lógico = Nível conceitual.Nível de visão = Nível externo.

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Conceitos Básicos.

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Conceitos Básicos.

Independência física de dados: capacidade demodificar o esquema físico sem ter de reescrever osprogramas de aplicação.Independência lógica de dados: capacidade demodificar o esquema lógico sem que qualquerprograma de aplicação precise ser reescrito.

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Banco de Dados.(SUFRAMA – Analista de Sistemas – CESPE – 2014)Julgue os itens seguintes a respeito de bancos de dados.[72] Em um banco de dados relacional, a criação de uma novaforma de pesquisa capaz de melhorar a pesquisa de uma listade empregados denomina-se independência de dados lógica.

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Conceitos Básicos.

Modelo de dados é o conjunto de ferramentasconceituais usadas para descrição dos dados,relacionamentos entre eles, semântica dos dados eregras de consistência.Modelo Conceitual: Possui um alto nível de abstração ecompleta independência de banco de dados. Descreve osdados nos níveis lógico e de visão.

i. Modelo Entidade-Relacionamento – MER: Proposto em 1976 porPeter Chen, trabalha com a percepção do mundo real como umconjunto de objetos básicos e seus relacionamentos, este objetos sãochamados de entidades.

Neste modelo as entidades são descritas por meio de seusatributos.

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Conceitos Básicos.

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Conceitos Básicos.ii. Modelo Orientado a Objetos: Trabalha baseado em um conjunto deobjetos com valores armazenados em atributos ou variáveis instâncias.Um objeto possui um conjunto de códigos que os operam chamados demétodos. Os objetos que possuem os mesmos tipos de valores e métodosdeverão ser agrupados em classes.

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Conceitos Básicos.

Modelo Lógico: descreve os dados nos níveis lógico e de visão.Dependente do tipo de Banco de Dados que está sendo utilizado.i. Modelo Relacional: Utiliza um conjunto de tabelas para representaros dados e a relação entre elas.

Cada tabela possui várias linhas (tuplas) e colunas (atributos).

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numPedido dataPedido codCliente

001 05/01/2012 0010

002 06/01/2012 0011

003 06/01/2012 0010

004 07/01/2012 0011 codCliente nomeCliente

0010 Gabriel Pacheco

0011 Luiz Antônio

codProduto descProduto

001 Curso TI

002 Curso Português

Conceitos Básicos.

ii. Modelo de rede: Os dados são representados por umconjunto de registros chamados de record type, as relações entreos registros são representadas por links chamados de set type eseus registros são organizados no banco por um conjunto arbitráriode gráficos.Ex. Cliente X Pedido.

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Conceitos Básicos..

iii. Modelo Hierárquico: Apresenta todas as características domodelo e rede só que aqui os registros estão organizados emárvores.Ex. Cliente X Pedido.

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Conceitos Básicos.

Modelos Físicos de Dados: dados no nível mais baixo, maispróximo da sua representação em bits e bytes, captam osaspectos de implementação do banco de dados.

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Banco de Dados.(Câmara Municipal – SP – Consultor Técnico Legislativo – Informática –2014 – FCC)Vários critérios são utilizados para a classificação dos SGBDs, sendo umdeles o modelo de dados no qual o SGBD é baseado. O modelo Irepresenta os dados como tipos de registros, semelhante a um grafo, e umtipo de relacionamento 1:N, limitado, denominado tipo conjunto. O modeloII representa os dados como estruturas de árvores, para os quais não hánenhuma linguagem-padrão, embora a maioria dos SGBDs deste modelopossua linguagens um-registro-por-vez. Os SGBDs do tipo III podemutilizar a replicação de dados para melhorar a confiabilidade e adisponibilidade do sistema e podem ser categorizados usando critérioscomo o grau de homogeneidade dos módulos de software e o grau deautonomia local. O modelo relacional apresenta restrições de esquema quepodem ser restrições de domínio, restrições NOT NULL em atributos erestrições de chave, que envolve conceitos de superchave, chave candidatae chave primária.As lacunas são, correta e respectivamente, preenchidas por:

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rodrigo.marcelo

Highlight

rodrigo.marcelo

Highlight

rodrigo.marcelo

Typewriter

rodrigo.marcelo

Typewriter

rodrigo.marcelo

Typewriter

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Typewriter

Hierárquico

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Typewriter

rodrigo.marcelo

Typewriter

rodrigo.marcelo

Pencil

Banco de Dados.(Câmara Municipal – SP – Consultor Técnico Legislativo – Informática –2014 – FCC)a) de rede - hierárquico - distribuídob) hierárquico - de rede - orientado a objetoc) de rede - orientado a objetos - hierárquicod) hierárquico - de rede - distribuídoe) distribuído - hierárquico - orientado a objetos

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rodrigo.marcelo

Pencil

rodrigo.marcelo

Pencil

rodrigo.marcelo

Pencil

Modelagem de Dados Relacional.Modelar significa criar um modelo que explique ascaracterísticas de funcionamento e comportamento de umsoftware a partir do qual ele será criado, facilitando seuentendimento e seu projeto, através das característicasprincipais que evitarão erros de programação, projeto efuncionamento. [Wiki]

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Modelagem de Dados Relacional.Abordagem Relacional.

Entidade: Trata-se da representação de alguma coisa ouobjeto no mundo real que pode ser identificada de formaúnica em relação a todos os outros objetos existentes, possuium conjunto de atributos.Conjunto de entidades: Grupo de entidades que possuem osmesmos atributos. Temos como exemplo das nossasrepresentações gráficas acima Cliente e Pedido.Atributo: Propriedades descritivas de cada membro de umconjunto de entidades, cada entidade poderá ter semproblema algum seu próprio valor em cada atributo.Domínio: Conjunto de valores possíveis de serem gravadosdentro de um mesmo atributo.

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Banco de Dados.(SUFRAMA – Analista de Sistemas – CESPE – 2014)No que se refere à abordagem relacional e ao modeloentidade-relacionamento, julgue os itens que se seguem.[102] Cada instância de uma tabela é formada por valores deatributos, cujo conjunto é visualizado como uma linha databela.

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Classificação dos Atributos.Simples ou compostos: Atributos compostos podem serdivididos em subpartes menores, que representam amaioria dos atributos básicos com seus significadosindependentes (NAVATHE).Monovalorados ou multivalorados: Encontramos nomundo real comumente a visão dos atributosmonovalorados, onde teremos os atributos com valoresúnicos, como por exemplo, o atributo títulos acadêmicos,que só poderá assumir valor para certa pessoa. Noentanto, os atributos multivalorados poderão receber naverdade um limite inferior e um superior como domíniodos valores permitidos para cada entidadeindividualmente.

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Classificação dos Atributos.Armazenados e Derivados: O atributo armazenado é aquele que trazconsigo o dado original utilizado para obtermos dentro de um bancode dados um atributo derivado. Data de nascimento (atributoarmazenado) e idade (atributo derivado).Valores Nulos: Trabalhamos com valores nulos quando podemosassumir em um banco de dados situações nas quais os atributospoderão não receber nenhum tipo de valor para certas situações.Complexos: Forma de representação do aninhamento de atributoscompostos e multivalorados, seria o caso da pessoa que tem váriasresidências e cada uma delas vários números de telefones. ()

{EnderecoFone({Fone(CodigoArea, NumeroFone]},Endereco(EnderecoRua(Numero, Rua, Apartamento),Cidade,Estado, CEP))} [NAVATHE]

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Relacionamento: relacionamentos definem a associaçãoentre uma ou várias entidades de forma que fique clara afunção que uma entidade desempenha.A função desempenhada por uma entidade dentro de umrelacionamento é chamada de papel.Um tipo relacionamento define um conjunto de associações,ou um conjunto de relacionamentos, entres essas entidadesque comumente são referenciados no contexto de banco dedados pelo mesmo nome.

(1:1).(1:N).(N:N).(0:N).

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Banco de Dados.(SUFRAMA – Analista de Sistemas – CESPE – 2014)Julgue os itens seguintes a respeito de bancos de dados.[67] Um sistema gerenciador de banco de dados deve possuirrestrições de integridade por meio do controle derelacionamento entre dois registros.

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Cada instância de relacionamento é uma associação deentidades, na qual a associação inclui exatamente, umaentidade de cada tipo entidade participante.Os relacionamentos possuem então cardinalidades, que irãodefinir valores mínimos e máximos para eles (são os nossos 0,1 e Ns).Chenn (clique para saber mais sobre ele), Navathe.

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Silberschatz (observem a direção da seta):

James Martin.

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Tipos de dependências existentes:Se a existência de uma entidade E1 depende da existênciada entidade E2, então E1 é dependente da existência deE2.A entidade E2 é denominada então dominante e E1subordinada.

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Banco de Dados.(Metrô – SP – Ciências da Computação – 2014 - FCC)[48] Atenção: A tabela abaixo deve ser consultada para resolver a questão.Considere a seguinte tabela, denominada Tabela_Linhas, de um banco de dadosrelacional da Companhia do Metropolitano de São Paulo:

André pertence à equipe da Companhia do Metropolitano de São Paulo responsávelpela modelagem Entidade-Relacionamento (ER) do banco de dados da empresa. Deacordo com os conceitos de modelos ER, André afirmou, corretamente:a) O objeto básico que um modelo ER representa é a entidade. Cada entidade tematributos. Uma entidade como Equipamentos deve ter os atributos derivados:deViaPermanente, deControle e deSinalizacao.

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Banco de Dados.(Metrô – SP – Ciências da Computação – 2014 - FCC)b) Considerando a Tabela_Linhas, o atributo Codigo seria chamado atributo-chaveporque respeita a restrição de unicidade. Na notação diagramática ER cadaatributo-chave costuma ter seu nome sublinhado.c) Cada atributo simples de uma entidade está associado a um domínio de valores,que determina o conjunto de valores válidos. Os conjuntos de valores e seus tiposbásicos são mostrados nos diagramas ER para todos os atributos.d) Nos diagramas ER os relacionamentos são mostrados dentro de caixasretangulares, que são ligados por linhas retas aos losangos que representam asentidades participantes. No caso da Tabela_Linhas, Modo_de_Operacao seria umexemplo de relacionamento entre as entidades Linha e Modo.e) A razão de cardinalidade determina se a existência de uma entidade depende deoutra entidade pelo tipo de relacionamento entre elas. Há razões de cardinalidadetotais e parciais. Um exemplo de cardinalidade total, baseado na Tabela_Linhas,seria que uma entidade Linha pode operar somente em um único Modo.

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Especialização e generalização: dizemos então que foidefinido um subgrupo de entidades especializadas em algumtipo de característica que não existia na entidade que lhe euorigem e daí o nome especialização, em outra visão, agorapegando das entidades especializadas e subindo para a menosespecializada, dizemos que ela esta passando por umprocesso de generalização das características especializadasdas outras entidades esta então, a generalizada é chamada desuperclasse da especialização.

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Banco de Dados.(SUFRAMA – Analista de Sistemas – CESPE – 2014)No que se refere à abordagem relacional e ao modeloentidade-relacionamento, julgue os itens que se seguem.[101] Considere que um analista tenha criado um modelo deentidade-relacionamento, no qual constem as entidadescardiologista, pediatria, clínico geral e neurologista e que tenhaadicionado a cada uma delas um atributo qualificador,transformando-as em uma única entidade, denominadamédico. Nessa situação, verifica-se um caso típico deespecialização.

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Banco de Dados.(UERGS – Técnico em Informática – 2014 – Fundatec)As questões 34, 35, 36 e 37 baseiam-se nas Figuras 10(a), 10(b) e 10(c). Sobre asFiguras 10(a) e 10(b), considere os seguintes aspectos: (1) a Figura 10(a) mostra atabela "BANDA" e todo o seu conteúdo; (2) a Figura 10(b) mostra a tabela"PRODUTO" e todo o seu conteúdo; (3) essas duas tabelas foram criadas epopuladas, no banco de dados Oracle 11g; (4) o Oracle 11g encontra-se instaladoem um computador com o sistema operacional Windows; (5) essas tabelas foramcriadas segundo os conceitos do modelo relacional e respeitando-se,rigorosamente, as restrições das integridades de identidade e relacional; (6) háintegridade referencial entre essas tabelas; (7) essas tabelas foram criadas por umúnico usuário e em um mesmo esquema de banco de dados; (8) os campos "ID" e"NUMERO", respectivamente das tabelas "BANDA" (Figura 10(a)) e "PRODUTO"(Figura 10(b)), aceitam, somente, valores numéricos inteiros, de até quatroposições, e não são do tipo "auto increment"; (9) o campo "PRECO", da tabela"PRODUTO" (Figura 10(b)), aceita conteúdos com até duas casas decimais, limitado,no máximo, ao valor de "99999,99"; e (10) desconsidere quaisquer outros aspectossobre administração de banco de dados. A Figura 10(c) mostra uma declaração SQL,que será executada, no banco de dados Oracle 11g, pelo mesmo usuário que criouas tabelas das Figuras 10(a) e 10(b) e no mesmo esquema de banco de dados.

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Banco de Dados.(UERGS – Técnico em Informática – 2014 – Fundatec)[37] Tomando-se como base o texto introdutório dessa questão e o constante nastabelas relacionais, mostradas nas Figuras 10(a) e 10(b), pode-se abstrair o seguinteDiagrama Entidade Relacionamento (DER):

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Banco de Dados.(UERGS – Técnico em Informática – 2014 – Fundatec)

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Banco de Dados.(UERGS – Técnico em Informática – 2014 – Fundatec)

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Banco de Dados.(SAMAE – Analista de Sistemas – 2007 – Fundatec)A questão 32 baseia-se na Figura 2 que mostra,esquematicamente, apenas parte de um Diagrama Entidade-Relacionamento (DER). Observações: (1) no DER arepresentação da cardinalidade nos relacionamentos utiliza anotação no lado oposto à entidade à qual se refere; e (2) asentidades DEPÓSITO e SETOR são referenciadas como"entidades fracas" ou com relacionamento identificador.

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Banco de Dados.

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Banco de Dados.(SAMAE – Analista de Sistemas – 2007 – Fundatec)[32] A partir do DER, apresentado na Figura 2, pode-se derivar, corretamente, oseguinte esquema no modelo relacional:I – Filial (F1, F2, F3).II – Deposito (D1, D2, F1).III – Setor (S1, S2, S3, S4, D1, T1).IV – TipoProduto (T1, T2, T3).Quais estão corretas?A) Apenas a II.B) Apenas a I e a IV.C) Apenas a II e a III.D) Apenas a I, II e a IV.E) A I, a II, a III e a IV.

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Banco de Dados.(SAMAE – Analista de Sistemas – 2007 – Fundatec)A questão 33 baseia-se na Figura 3 que mostra, esquematicamente, apenas partede um Diagrama Entidade-Relacionamento (DER), representado segundo a notaçãoda Engenharia de Informações.

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Banco de Dados.(SAMAE – Analista de Sistemas – 2007 – Fundatec)[33] A partir do Modelo Entidade-Relacionamento (Figura 3), representado deacordo com a notação da Engenharia de Informações, pode se afirmar que:I – Um aluno pode estar associado a até dois cursos.II – A seta nº 1 aponta para entidades aninhadas, representando ageneralização/especialização.III – Ao serem criados os objetos correspondentes na base de dados, segundo omodelo relacional, é possível cadastrar uma instância de PROFESSOR sem associá-lo, obrigatoriamente, a nenhuma instância de PRÁTICA JURÍDICA.Quais estão corretas?A) Apenas a I.B) Apenas a II.C) Apenas a I e a II.D) Apenas a II e a III.E) A I, a II e a III.

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Banco de Dados.(SAMAE – Analista de Sistemas – 2007 – Fundatec)As questões 34, 35, 36, 37 e 38 baseiam-se nas Figuras 4(a) e4(b). A Figura 4(a) mostra cinco esquemas de Banco de Dados,derivados de um DER, elaborados de acordo com os conceitos domodelo relacional. Sobre esses esquemas, pode se afirmar oseguinte: (1) para toda instância do esquema Paciente, o atributoCPF sempre terá um valor único e nunca se repetirá ou assumirávalor vazio ou nulo; (2) qualquer tipo de nome, como, porexemplo, de Paciente (NomePac), Médico (NomeMed) ouRemédio (NomeRem), pode se repetir. A Figura 4(b) mostra ostipos de dados e domínios válidos para os atributos dosesquemas mostrados na Figura 4(a). Observação: aimplementação destes esquemas em um banco de dadosrelacional, assim como a manipulação de dados, será feitautilizando-se a linguagem SQL, padrão SQL-92.

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Banco de Dados.(SAMAE – Analista de Sistemas – 2007 – Fundatec)

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Banco de Dados.(SAMAE – Analista de Sistemas – 2007 – Fundatec)[34] Sabendo-se que todos os esquemas apresentados na Figura 4(a) foramimplementados em um banco de dados relacional, pode-se afirmar que:I - o conjunto de atributos CodMed, NomeMed e Telefone ou, ainda, somente osatributos CodMed e Telefone, da tabela Medico, podem ser chamados, ambos osconjuntos, de superchave.II - a combinação das colunas Paciente e Medico, da tabela Prescricao, pode serchamada de chave estrangeira.III - o atributo CPF, da tabela Paciente, pode ser chamado de chave alternativa.Quais estão corretas?A) Apenas a I.B) Apenas a II.C) Apenas a III.D) Apenas a II e a III.E) A I, a II e a III.

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Banco de Dados.(SAMAE – Analista de Sistemas – 2007 – Fundatec)[35] A Figura 4(a) mostra a estrutura de um banco de dados de formaabstrata, visto por um usuário de um Sistema Gerenciador de Banco deDados relacional. Neste caso, pode-se afirmar que esta Figura é umexemplo do Modelo:A) conceitual.B) lógico.C) físico.D) organizacional.E) de negócios.

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Banco de Dados.(SAMAE – Analista de Sistemas – 2007 – Fundatec)A questão 31 baseia-se nas Figuras 1(a) e 1(b). A Figura 1(a)mostra, esquematicamente, apenas parte de um DiagramaEntidade-Relacionamento (DER). Ressalta-se que no DER arepresentação da cardinalidade nos relacionamentos utiliza anotação no lado oposto à entidade à qual se refere. A Figura1(b) mostra instâncias das entidades A, B e C.

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Banco de Dados.

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Banco de Dados.(SAMAE – Analista de Sistemas – 2007 – Fundatec)[31] – A partir das Figuras 1(a) e 1(b) é possível elaborar associações válidas entre asdiversas instâncias das entidades A, B e C. Em conseqüência, elaborou-se trêsconjuntos distintos de associações, numerados como itens I, II e III. Neste caso,pode-se afirmar que estão corretas todas as associações entre as instâncias dasentidades A, B e C, constantes no item:I - o par (a1, c1) se associa a (b1)o par (a1, c1) se associa a (b2)II - o par (c1, b1) se associa a (a1)o par (c1, b1) se associa a (a2)o par (c2, b3) se associa a (a2)III - o par (b3, a4) se associa a (c3)o par (b1, a3) se associa a (c3)o par (b2, a3) se associa a (c5)o par (b2, a4) se associa a (c5)

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Banco de Dados.(SAMAE – Analista de Sistemas – 2007 – Fundatec)[31] – A partir das Figuras 1(a) e 1(b) é possível elaborar associações válidas entre asdiversas instâncias das entidades A, B e C. Em conseqüência, elaborou-se trêsconjuntos distintos de associações, numerados como itens I, II e III. Neste caso,pode-se afirmar que estão corretas todas as associações entre as instâncias dasentidades A, B e C, constantes no item:Quais estão corretas?A) Apenas a I.B) Apenas a II.C) Apenas a I e a II.D) Apenas a II e a III.E) A I, a II e a III.

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Normalização e dependências funcionaisFormas normais: “Um esquema de relação está em umaforma normal quando satisfizer certas propriedadesdesejáveis. O processo de normalização consiste na análisedas relações para aumentar as formas normais estrita,levando a agrupamentos de atributos progressivamentemelhores. As formas normais são especificadas em termos dedependências funcionais – que são identificadas peloprojetista do banco de dados – e de atributos-chave dosesquemas de relação”. (NAVATHE, ELMASRI).Dependência funcional: “Uma dependência funcional é umarestrição entre dois conjuntos de atributos do banco dedados.” “Especificam uma restrição nas possíveis tuplas queformem um estado da relação entre dois conjuntos deatributos”. (NAVATHE, ELMASRI).

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Normalização e dependências funcionaisDiretrizes:

Semântica dos atributos: relações de um banco de dadosde forma que seja fácil explicar o seu significado nãoapenas como uma relação, mas também no contexto dobanco de dados e para tanto não se deve combinaratributos/campos de diversos tipos de entidades erelacionamentos em uma única relação.

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CPFCliente NomeCliente IdadeCliente CPFDependente NomeDependente

111111111-

11

João 30 444444444-44 José

222222222-

22

Thiago 35 555555555-55 Juliana

222222222-

22

Thiago 35 666666666-66 Manoel


Redução de valores redundantes nas tuplas: Um bomprojeto de banco de dados deve primar pela redução deespaço em disco (espaço de armazenamento) e evitaranomalias de inserção, de deleção e de modificação e paratanto ele não deve conter dados repetidos em suasrelações.

Anomalia de Espaço de armazenamento.

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Anomalia de inserção.

78

CPFCliente NomeCliente IdadeCliente CPFDependente NomeDependente

111111111-

11

João 30 444444444-44 José

111111111-

11

João 30 777777777-77 Maria

111111111-

11

João 30 888888888-88 Pedro

111111111-

11

João 30 999999999-99 Antônio

111111111-

11

João 30 000000000-00 Francisco

222222222-

22

Thiago 35 555555555-55 Juliana

222222222-

22

Thiago 35 666666666-66 Manoel


Anomalia de exclusão/deleção: Exclusão do últimodependente de João.Anomalia de modificação: Imaginem se precisássemosalterar a idade do cliente João.

79

CPFCliente NomeCliente IdadeCliente

111111111-11 João 30

222222222-22 Thiago 35

CPFDependente NomeDependente CPFCliente

444444444-44 José 111111111-11

555555555-55 Juliana 222222222-22

666666666-66 Manoel 222222222-22


Redução de valores null nas tuplas.

Para resolvermos tal problema precisaríamos dividir emduas relações diferentes, conforme abaixo.

Cliente(CPFCliente, NomeCliente, IdadeCliente)Telefone_Cliente(TelefoneCliente, CPFCliente)

80

CPFCliente NomeCliente IdadeCliente TelefoneCliente

111111111-11 João 30 62 9999-8888

222222222-22 Thiago 35


Impedimento pra a geração de valores ilegítimos nastuplas.

81

Normalização e dependências funcionaisDependência funcional está relacionada à dependência entredois atributos dentro de duas tuplas diferentes de forma quesempre que duas tuplas tiverem os mesmos valores para umdos atributos A1, elas também terão os mesmos valores parao segundo A2 atributo, dizemos então que A2 depende de A1ou que A1 determina A2 vejam no exemplo abaixo.

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CPFCliente NomeCliente UF Estado

111111111-11 João GO Goiás

222222222-22 Thiago DF Distrito Federal

333333333-33 Gabriel J GO Goiás

Normalização e dependências funcionaisTrês propriedades precisarão ser obedecidas quandoestivermos realizando a decomposição da nossa entidadepara normalização:

Não haver perda na junção/interseção: podemos dizer que houve adecomposição de uma entidade sem perda da junção, quandoobservarmos as entidades resultantes e conseguirmos detectar quepara as entidades A1 e A2

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Normalização e dependências funcionais

84

Normalização e dependências funcionaisTrês propriedades precisarão ser obedecidas quandoestivermos realizando a decomposição da nossa entidadepara normalização:

Preservação da dependência: Quando houverem atualizações nobanco de dados o sistema deve checar se será criada uma relaçãoilegal, ou seja, uma relação que não satisfaz todas as dependênciasfuncionais.Ausência de redundância: Não poderão haver atributos repetidos emdiferentes tuplas dentro de uma mesma entidade após a suadecomposição.

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Normalização e dependências funcionaisPrimeira forma normal: determina que todos os atributosdeverão ter valores atômicos de forma a não existirematributos multivalorados, compostos ou qualquer tipo decombinação entre eles.

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Normalização e dependências funcionaisSegunda Forma Normal: Uma relação está na segunda formanormal quando está na primeira forma normal e não possuinenhuma dependência funcional parcial.

Para entender esta temos de abrir mão de definição de dependênciafuncional parcial, ocorre dependência funcional quando um atributoda relação depende de parte da chave primária da relação.

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Normalização e dependências funcionaisSegunda Forma Normal:

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Normalização e dependências funcionaisTerceira Forma Normal: Dizemos que uma relação está naterceira forma normal quando ela está na segunda formanormal e não possui dependência funcional transitiva.Assim como na segunda forma normal, teremos de abri mãoda definição de dependência funcional transitiva,dependência funcional transitiva ocorre quando existe umatributo na relação que depende de outro atributo que nãofaz parte da chave primária

89

Normalização e dependências funcionaisTerceira Forma Normal:

90

Banco de Dados.(SAMAE – Analista de Sistemas – 2007 – Fundatec)A questão 39 baseia-se na Figura 5 que mostra três esquemas relacionais eas correspondentes dependências funcionais.

91

Banco de Dados.(SAMAE – Analista de Sistemas – 2007 – Fundatec)39 – Após observar os esquemas relacionais e as respectivas dependênciasfuncionais mostradas na Figura 5, pode-se afirmar que o esquema:A) Tab 1 está na 1ª forma normal.Tab 2 está na 1ª forma normal.Tab 3 está na 1ª forma normal.B) Tab 1 está na 1ª forma normal.Tab 2 está na 2ª forma normal.Tab 3 está na 2ª forma normal.C) Tab 1 está na 1ª forma normal.Tab 2 está na 2ª forma normal.Tab 3 está na 3ª forma normal.D) Tab 1 está na 2ª forma normal.Tab 2 está na 3ª forma normal.Tab 3 está na 3ª forma normal.E) Tab 1 está na 2ª forma normal.Tab 2 está na 2ª forma normal.Tab 3 está na 3ª forma normal.

92

Modelagem Multidimensional.Técnica de projeto lógico.Usada para data warehouses.Modelagem entidade-relacionamento é muito útil pararegistro de transações e para fase de administração daconstrução de um data warehouse, mas deve ser evitada naentrega do sistema para o usuário final.Possui dois tipos de modelos:

Modelo Estrela (Star Schema): todas as dimensões relacionam-sediretamente com a tabela foco.Modelo Floco de Neve (Snow Flake): objetivo de normalizar o banco.

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Modelagem Multidimensional.

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Modelagem Multidimensional.

95

Modelagem Multidimensional – ETL.ETL, do inglês Extract Transform Load (ExtraçãoTransformação Carga), são ferramentas de software cujafunção é a extração de dados de diversos sistemas,transformação desses dados conforme regras de negócios epor fim a carga dos dados geralmente em um Data Mart e umData Warehouse, porém nada impede que também seja paraenviar os dados para um determinado sistema da organização.Tem que ser capaz de se comunicar com as bases de dados eler diversos formatos de arquivos utilizados por toda aorganização.

96

Modelagem Multidimensional – ETL.

Ferramentas conhecidas: Pentaho Data Integration,Informática Power Center, Data transformationServices.Processo:

Extração: converte para um determinado formato para aentrada no processamento da transformação.Transformação/Limpeza (opicional): aplica um série deregras ou funções aos dados extraídos para derivar osdados a serem carregados.Carga: carrega os dados no Data Warehouse (DW).

97

Modelagem Multidimensional – ETL.

98

Modelagem Multidimensional – Data Mining.Data Mining (Extração/Mineração de Dados): processo deexplorar grandes quantidades de dados à procura de padrõesconsistentes para detectar relacionamentos sistemáticosentre variáveis, detectando assim novos subconjuntos dedados:

Regras de associações.Sequências temporais.

Utilizado como ferramenta para auxiliar a tomada de decisõessobre estratégia e vantagens competitivas.Faz parte de um processo maior de conhecimento KnowledgeDiscovery in Database (KDD).

99

Modelagem Multidimensional – Data Mining.Faz uso de técnicas de: estatística, recuperação deinformação, inteligência artificial e reconhecimento depadrões.Etapas:

Exploração.Construção do modelo/Definição do padrão.Validação/Verificação.

100

Modelagem Multidimensional – OLAP.OLAP, ou On-line Analytical Processing é a capacidade paramanipular e analisar um grande volume de dados sobmúltiplas perspectivas.As aplicações OLAP são usadas pelos gestores em qualquernível da organização para lhes permitir análises comparativasque facilitem a sua tomada de decisões diárias.Permite aos analistas e gestores acessarem aos dados deforma rápida, consistente e interativa através de uma grandevariedade de apresentações possíveis da informação,refletindo uma imagem real e atual da organização, de acordocom os objetivos definidos pelo utilizador.

101

Modelagem Multidimensional – OLAP.Constituído por três componentes:

Sistema front-end (faz a interface com o usuário).Servidor OLAP (elevada capacidade de manipulação dedados).Fontes de dados (constituída por todos os repositórios dedados da empresa).

Tipos de OLAP:MOLAP: dados armazenados em um cubomultidimensional.ROLAP: manipulação de dados armazenados na base dedados relacional para dar a aparência do OLAP.HOLAP: combina as vantagens do MOLAP e do ROLAP.

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Modelagem Multidimensional – OLAP.Funcionalidades e Características:

Drill Across: O Drill Across ocorre quando o usuário pulaum nível intermediário dentro de uma mesma dimensão.Drill Down: O Drill Down ocorre quando o usuárioaumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo ograu de granularidade.Drill Up: O Drill Up é o contrário do Drill Down, ele ocorrequando o usuário aumenta o grau de granularidade,diminuindo o nível de detalhamento da informação.Drill Throught: O Drill Throught ocorre quando o usuáriopassa de uma informação contida em uma dimensão parauma outra.

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Modelagem Multidimensional – OLAP.Funcionalidades e Características:

Slice And Dice: O Slice and Dice é uma das principaiscaracterísticas de uma ferramenta OLAP. Como aferramenta OLAP recupera o microcubo, surgiu anecessidade de criar um módulo que se convencionou deSlice and Dice para ficar responsável por trabalhar estainformação. Ele serve para modificar a posição de umainformação, alterar linhas por colunas de maneira afacilitar a compreensão dos usuários e girar o cubo sempreque tiver necessidade.

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Modelagem Multidimensional – BI.Refere-se ao processo de coleta, organização, análise,compartilhamento e monitoramento de informações queoferecem suporte a gestão de negócios.ERP – Enterprise Resource Planning;CRM – Customerf Relationship Manager.“Customer Relationship Management (CRM) é um conjuntode processos e tecnologias que geram relacionamentos comclientes efectivos e potenciais e com parceiros de negóciosatravés do marketing, das vendas e dos serviços,independentemente do canal de comunicação”. [BrentleyFreiks]

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Banco de Dados.(MPE – MA – ANALISTA MINISTERIAL - BANCO DEDADOS – 2013 - FCC)[54] Na modelagem de um data warehouse, pode serfeito o snowflaking, que significa(A) criptografar as tabelas fato e dimensão.(B) normalizar as tabelas dimensão.(C) excluir atributos do tipo binário.(D) indexar as tabelas dimensão por todos seusatributos.(E) duplicar a tabela fato.

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Banco de Dados.(MPE – MA – ANALISTA MINISTERIAL - BANCO DE DADOS– 2013 - FCC)[56] Considerando um data warehouse, podem serutilizadas, para sua consulta, as ferramentas MOLAP(Multidimensional OLAP), cuja característica principal éfazer o acesso a um conjunto de dados previamentecalculados, denominado(A) matriz de dados.(B) lista ligada.(C) matriz hash.(D) milestone.(E) cubo de dados.

107

Banco de Dados.(DPE – SP - Agente de Defensoria – Administrador deBanco de Dados – 2009 - FCC)[63] Um usuário pode pular um nível intermediáriodentro de uma mesma dimensão pormeio da operação OLAP do tipo(A) drill down.(B) drill up.(C) drill throught.(D) drill across.(E) dlice and dice.

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Banco de Dados.(DPE – SP - Agente de Defensoria – Administrador deBanco de Dados – 2009 - FCC)[63] Um usuário pode pular um nível intermediáriodentro de uma mesma dimensão pormeio da operação OLAP do tipo(A) drill down.(B) drill up.(C) drill throught.(D) drill across.(E) dlice and dice.

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Banco de Dados.(SUFRAMA – Analista de Sistemas – CESPE – 2014)A respeito de datawarehouse, julgue os próximos itens.[90] Na modelagem, o esquema estrela é um refinamento emque parte da hierarquia dimensional é normalizada em umconjunto de tabelas dimensão menores, de forma similar a umfloco de neve.[91] As estruturas e os atributos das tabelas, a especificação domodelo de dados, as rotinas comuns de acesso a dados e ologging de extrações compõem os metadados de umdatawarehouse.

110

Banco de Dados.(Correios – Analista de Correios – Analista de Sistemas –Desenvolvimento de Sistemas – Cespe 2011)Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itensseguintes.[68] Ferramentas OLAP (online analytical processing)permitem a navegação pelos dados de um DW, o quepossibilita a realização de pesquisas e apresentação deinformações. Por meio de um processo drill down, porexemplo, um relatório consolidado de vendas mensalpoderá ser preparado de forma que as informações sejamdispostas por trimestre, por semestre, por ano, e assimsucessivamente.

111

Banco de Dados.(TCE-ES – Auditor de Controle Externo - Tecnologiada Informação – Cespe - 2012)Acerca de data warehousing e OLAP, julgue os itensseguintes.[135] Por meio da técnica denominada slice and dice,realiza-se a mudança de uma hierarquia dimensionalpara outra em um cubo de dados.

112

Banco de Dados.(Câmara Municipal – SP – Consultor Técnico Legislativo – Informática –2014 – FCC)[49] A proposta de um DW - Data Warehouse é sustentar a tomada dedecisões com dados e informações. A Data Mining pode ser usada emconjunto com o DW e as ferramentas OLAP para dar suporte às decisõesgerenciais. Considerando estas tecnologias e ferramentas de apoio àdecisão, é correto afirmar:a) Um DW é um conjunto de múltiplos bancos de dados com os dadosintegrados em um modelo multidimensional. Da mesma forma que osbancos de dados transacionais, os DWs dão apoio a análises de sérietemporal e de tendências, as quais requerem mais dados atuais do quehistóricos.

113

Banco de Dados.(Câmara Municipal – SP – Consultor Técnico Legislativo – Informática –2014 – FCC)b) Os modelos multidimensionais tiram proveito de relações inerentes aosdados para gerar dados em matrizes multidimensionais denominadascubos de dados ou hipercubos. No entanto, o desempenho de consultas emmatrizes multidimensionais geralmente é pior do que no modelo de dadosrelacional. Três exemplos de dimensões em DW corporativo poderiam seros períodos fiscais da empresa, os produtos e as regiões.c) As ferramentas OLAP oferecem funcionalidades pré-programadas comoROLAP (dados são resumidos com generalização crescente, como semanalpara trimestral e deste para anual) e MOLAP (níveis crescentes de detalhessão revelados).d) O resultado da mineração de dados pode descobrir novas informaçõesapenas através do uso de dois métodos: regras de associação (se um clientecompra um computador, ele também pode comprar uma impressora) epadrões sequenciais (um cliente que compra uma câmera e depois compraum material fotográfico, deverá comprar outro acessório associado).

114

Banco de Dados.(Câmara Municipal – SP – Consultor Técnico Legislativo – Informática –2014 – FCC)e) Comparados com os BDs transacionais, os DWs são não-voláteis. Um DWnão provoca preocupações do tipo deadlock ou atualizações de registro aregistro. Os dados vêm de um ambiente operacional e, depois decarregados no DW, podem ser consultados sem necessidade de nenhumtipo de bloqueio por concorrência de usuários no seu acesso.

115

Banco de Dados.(UFCSPA – Analista de TI – Sistemas de Informações – 2010 –Fundatec)A questão 50 baseia-se na Figura 11, que mostra um DiagramaEntidade-Relacionamento (DER), representado na ferramenta"PowerDesiner", versão 12.

116

117

Banco de Dados.(UFCSPA – Analista de TI – Sistemas de Informações – 2010 – Fundatec)[50] Considere as seguintes alternativas sobre Data Warehouse (DW) esobre modelagem multidimensional:I. A Figura 11 mostra uma modelagem multidimensional chamada"Esquema estrela". Nessa modelagem, ao serem criadas as tabelascorrespondentes em um banco de dados relacional, "C" será a tabela"Fato" e as demais serão as tabelas"Dimensão" ("A", "B", "D" e "E").II. Os dados armazenados em um Data Warehouse são atualizados comfrequência através de programas que realizam a extração, a limpeza e otransporte de dados, também chamados de programas "ETL". Cabe a essesprogramas a responsabilidade pela exclusão periódica dos dados maisantigos e, posteriormente, a carga dos novos dados, possibilitando ageração de relatórios gerenciais atualizados e a tomada de decisão atravésde ferramentas OLAP (Online Analytical Processing).

118

Banco de Dados.(UFCSPA – Analista de TI – Sistemas de Informações – 2010 – Fundatec)III. É comum os DW abrangerem grande parte de uma organização, ou atémesmo toda ela. Já os Data Marts normalmente caracterizam-se porabranger um subconjunto da organização, como, por exemplo, umdepartamento, ou apenas uma área de negócio, tal como o setor derecursos humanos.Quais estão corretas?A) Apenas III.B) Apenas I e II.C) Apenas I e III.D) Apenas II e III.E) I, II e III.

119

Banco de Dados.(SAMAE – Analista de Sistemas – 2007 – Fundatec)A questão 46 baseia-se na Figura 8, que mostra a modelagem de umesquema multidimensional de Data Warehouse (DW).

120

Banco de Dados.(SAMAE – Analista de Sistemas – 2007 – Fundatec)[46] A Figura 8 mostra a modelagem de um esquema multidimensional deDW, na qual a seta nº 1 aponta para uma entidade central única, chamadaVendas, e a seta nº 2 aponta para outras entidades. Neste caso, pode-seafirmar que:I - A modelagem multidimensional da Figura 8 destina-se, especificamente,à realização da mineração de dados, possibilitando a descoberta deconhecimento, a partir de inferências sobre grandes volumes de dados.II – Neste modelo multidimensional, as entidades apontadas pelas setas nº1 e 2 recebem, respectivamente, o nome de "Tabela Dimensão" e "TabelaFato".III – O esquema multidimensional mostrado na Figura 8 recebe o nome de"Floco de neve" ou "Snowflake".

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Banco de Dados.(SAMAE – Analista de Sistemas – 2007 – Fundatec)Quais estão corretas?A) Apenas III.B) Apenas I e II.C) Apenas II e III.D) Apenas I e III.E) A I, II e III.

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E por hoje é só pessoal.

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