Banco de Dados I Resumo – 1• Bimestre

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1 Banco de Dados I Resumo – 1• Bimestre
4P/SI – 2010/02 Prof. Carlos Alberto Seixas

2 Assuntos estudados Dados x Informações x Conhecimento Banco de Dados
Sistema Gerenciador de Banco de Dados Sistema de Banco de Dados Implementação de BD SQL Algebra Relacional Objetos de SGBD: Views, Triggers e Stored Procedures

3 Fatos em sua forma primária que representam coisas do mundo real.
DADO - Definições Entende-se como um elemento da informação, um conjunto de letras, números ou dígitos, que tomado isoladamente não transmite nenhum conhecimento, ou seja, não contém um significado claro. Dado é um elemento que mantém a sua forma bruta (texto, imagens, sons, vídeos, etc.), ou seja, ele sozinho não levará a compreender determinada situação. Fatos em sua forma primária que representam coisas do mundo real. Exemplos: Ivan, Thiago, Carlos, Rubens 20, 22, 19 Ribeirão Preto, São Paulo

4 Tipos de Dados Alfanuméricos: números, letras e outros caracteres
Imagem: imagens gráficas ou figuras Áudio: som, ruído ou tons Vídeo: imagens ou figuras móveis

5 INFORMAÇÃO É todo o dado trabalhado, tratado e com um sentido natural e lógico para quem a usa. Informação é o dado, cuja forma e conteúdo são apropriados para um uso específico. Conjunto de fatos organizados de tal forma que adquirem valor adicional além do valor do fato em si. Ex.: José de 35 anos mora em Cajuru, Cidade do estado de São Paulo.

6 Informação Exemplos: total de vendas mensais
lista de clientes ordenada por... média de alunos p/turma turmas com menos 10 alunos

7 Conhecimento Conhecimento: regras, diretrizes e procedimentos usados para selecionar, organizar e manipular dados, para torná-los mais úteis para determinado fim.

8 Características da Informação
Precisa: sem erros Completa: contém todos fatos importantes Econômica: valor informação x custo produção Flexível: pode ser usada diversas finalidades Confiável: dependente método coleta dados Relevante: importante para tomador decisões Simples: evitar sobrecarga, alta complexidade Em tempo: enviada quando necessária Verificável: pode ser checada através outras fontes

9 Definições – Bancos de dados
Banco de dados É uma coleção de dados inter-relacionados, representando informações sobre um domínio específico. Exemplos : Lista Telefônica Fichas do acervo de uma biblioteca

10 DADOS INTERRELACIONADOS
São dados não isolados, transmitindo um significado e gerando informações. Exemplo de relacionamento de dados em duas tabelas: Tabela Cidade/Estado Tabela Pessoa Informação: José de 25 anos mora em Cajuru, cidade do estado da São Paulo

11 DOMÍNIO ESPECÍFICO Do exemplo acima o domínio representa o conjunto de estados brasileiros. Os subconjuntos são as cidades e os elementos são as pessoas. Tabela Pessoa Tabela Cidade/Estado

12 PROPRIEDADES DE UM BANCO DE DADOS
um banco de dados é uma coleção lógica coerente de dados com um significado inerente; um banco de dados é projetado, construído e populado com dados para um propósito específico; um banco de dados possui um conjunto pré definido de usuários e aplicações; (mono-usuário e multi-usuário) um banco de dados representa algum aspecto do mundo real, o qual é chamado de “mini-mundo” ; qualquer alteração efetuada no mini-mundo é automaticamente refletida no banco de dados. (possui um negócio)

13 BANCO DE DADOS COMO É CRIADO E POVOADO UM BANCO DE DADOS ?? Um banco de dados pode ser criado e mantido por um conjunto de aplicações* desenvolvidas especialmente para esta tarefa ou por um “Sistema Gerenciador de Banco de Dados” (SGBD). * São chamadas aplicações do banco ou do SGBD, cuja finalidade é criar o banco de dados, as tabelas e os registros, bem como manipular os dados contidos na base.

14 SGBD É um software com recursos específicos (compiladores, gerenciadores e manipuladores de dados) para facilitar a manipulação das informações dos bancos de dados e o desenvolvimento de programas aplicativos. Exemplos: Oracle, Paradox*, Access*, dbase*, Progress, DB2, MySQL, Interbase, SLQ Server. * Desktop Database Management Systems

15 Exemplo de SGBD SQL SERVER 2000
SQL Server Enterprise Manager - Gerenciador de Aplicações SQL Server

16 SGBD – INDEPENDÊNCIA DOS DADOS
O sistema de gestão de bases gere toda a informação contida na base de dados e constitui o interface entre a informação e os utilizadores, quer sejam utilizadores finais ou programadores. Aplicações dos usuários Software de gerenciamento (aplicações do banco)

17 BANCO DE DADOS - ANTES DO SGBD
Os dados eram dependentes dos programas de aplicações que os geravam e manipulavam. A informação era repetida e repartida em diversos locais, pois cada departamento criava seus programas de aplicação. (duplicação de informação)

18 BANCO DE DADOS - COM O SGBD
FUNCIONAMENTO Os dados são independentes das aplicações. Fig.2 Independência dos programas de aplicação

19 SISTEMA DE BANCO DE DADOS
Definição: É um sistema de manutenção de registros por computador, envolvendo quatro componentes básicos: Dados Hardware Software Usuários

20 ESTRUTURA DE UM SBD Aplicações do usuário Usuários Programas de Aplicação/Consulta Sistema de Banco de Dados Software para processar manipulação SGBD Aplicações do banco Software de Acesso aos Dados SW e HW Dados Dados Dados O conjunto de Aplicações dos usuários + as aplicações que criam e manipulam BD (aplicações do banco) + o BD é chamado de ‘Sistema de Banco de Dados’ (SBD) .

21 EXEMPLO DE SISTEMA DE BANCO DE DADOS
SISTEMA DE GESTÃO EMPRESARIAL (ERP) OU SISTEMA DE GESTÃO INTEGRADO Aplicações BI Materiais Comercio Exterior Distribuição Controladoria e Finanças Manutenção Industrial Manufatura Tecnologia Módulos da aplicação Materiais Estoque Recebimento Controle da Qualidade Compras Programas do Módulo estoque Cadastro de Materiais Cadastro de Família de Estoque Consulta dos Movimentos do Estoque Consulta Saldo de Estoque SGBD USUÁRIOS DAS APLICAÇÕES

22 VANTAGENS DO SGBD APLICAÇÕES SGBD 1 2 3
Compartilhamento de DADOS (Acesso multi-usuário) APLICAÇÕES SGBD CLIENTE A BASES TABELAS 1 CLIENTE B CLIENTE C 2 CLIENTE D 3

23 VANTAGENS DO SGBD APLICAÇÕES SGBD 1 2
Controle de Redundância de Informações Atualiza ou inclui uma nova informação APLICAÇÕES SGBD CLIENTE A BASES TABELAS 1 CLIENTE B CLIENTE C 2 TODOS OS DEMAIS USUÁRIOS NÃO PRECISAM ATUALIZAR OU CRIAR NOVAMENTE

24 VANTAGENS DO SGBD APLICAÇÕES SGBD 1 2
Restrição de Acesso não Autorizado APLICAÇÕES SGBD CLIENTE A BASES TABELAS 1 CLIENTE B CLIENTE C 2

25 USUÁRIOS DO SISTEMA DE BANCO DE DADOS
Para um grande banco de dados, existe um grande número de pessoas envolvidas, desde o projeto, uso e de sua manutenção. Administrador de Banco de Dados (DBA): Responsável pelos recursos do BD e do SGBD. Responsável pela autorização de acesso ao banco de dados, pela coordenação e monitoração de uso. Projetista de Banco de Dados: Responsável pela identificação, estrutura para representação e armazenamento dos dados. Fazendo com que o banco de dados seja capaz de atender a todas as necessidades dos usuários. Usuários Finais: Usuários que acessam a base de dados.

26 USUÁRIOS DO SISTEMA DE BANCO DE DADOS
Os analistas determinam os requisitos dos usuários finais e desenvolvem especificações para transações que atendam estes requisitos Os programadores implementam estas especificações como programas, testando, depurando, documentando e dando manutenção no mesmo. EQUIPE = ANALISTA + PROGRAMADORES

27 Implementação BD: Conceitos Básicos
Estrutura Básica Um banco de dados relacional consiste de uma coleção de relações (tabelas) de nomes únicos. Cada tabela possui um conjunto de linhas que representa um relacionamento entre um conjunto de valores. Uma tabela é formada por um conjunto de colunas denominadas de atributos e por um conjunto de linhas denominadas de tuplas. Para cada atributo existe um conjunto de valores permitidos, chamado de domínio.

28 Definindo uma Relação Esquema Aluno:
Aluno (Nome, SSn, Fone, End, FoneComercial,idade, Média) Especificando os domínios: Aluno (Nome: string, SSn:string, Fone:string, End:string, FoneComercial:string, Idade: string,Média:real)

29 Tupla ou registro Uma definição alternativa para uma tupla é: um conjunto de pares (<atributo>,<valor>), em que cada par fornece o valor do mapeamento de um atributo Ai para um valor vi do dom(Ai). As tuplas (registros) abaixo são idênticas: T = <(Nome, Dick Davisdson),(SSN, 2320),(FoneResidencial, null),(Endereço, 3452 Elgin Road),(FoneEscritorio, ),(Idade,25),(MPG 3,53)> T = <(Endereço, 3452 Elgin Road),(Nome, Dick Davisdson),(Idade,25),(MPG 3,53),(SSN, 2320),(FoneEscritorio, ),(FoneResidencial, null)>

30 Modelo Entidade Relacionamento

31 Modelo Relacional

32 No exemplo a seguir:

33 Representação tabular
A tabela para o conjunto de relacionamentos agente_empréstimo inclui uma coluna para cada atributo, uma para chave primária do conjunto de entidades empregado e uma para o conjunto de relacionamentos devedor. Assim: cliente, com os atributos nome_cliente, seguro_cliente, rua, cidade; empréstimo, com os atributos número_empréstimo, total; devedor, com os atributos seguro_cliente, número_empréstimo; empregado, com os atributos seguro_empregado, nome_empregado, número_telefone; agente_empréstimo, com os atributos seguro_empregado, número empréstimo e seguro_cliente.

34 Independência dos Dados
Num SGBD é possível incluir novos campos em uma tabela, dividir uma tabela em duas outras ou ainda unir duas tabelas em uma, criar e destruir índices sem que as aplicações sejam afetadas a não ser em alguns casos específicos; Assim, a independência dos dados pode ser definida como a imunidade das aplicações à estrutura de armazenamento e à estratégia de acesso às informações;

35 Abstração de Informação
“Habilidade mental que permite aos seres humanos visualizarem os problemas do mundo real com vários graus de detalhe, dependendo do contexto do problema.”

36 Abstração dos Dados O grande objetivo dos SGBDs é fornecer ao usuário uma visão simplificada dos dados, escondendo toda a complexidade do armazenamento de dados em níveis de abstração que simplificam o acesso às informações; A arquitetura de um banco de dados divide-se em três níveis de abstração: físico (ou interno), conceitual e de visões (ou externo).

37 Nível Físico ou interno
Este é o nível mais baixo de abstração e descreve como os dados estão realmente armazenados; Neste nível, complexas estruturas de dados e programas trabalham para fornecer informações aos dois outros níveis de forma transparente.

38 Nível Conceitual Descreve quais dados estão de fato armazenados no banco de dados e as relações que existem entre eles; Os usuários deste nível não precisam se preocupar quanto à forma com que os dados são armazenados no nível físico; O nível conceitual é usado por administradores de bancos de dados que especificam quais informações devem fazer parte do banco de dados e usuários avançados.

39 Nível de Visões ou Externo
É a forma como geralmente os usuários finais vêem as informações contidas no banco de dados; O nível mais alto de abstração é composto de inúmeras visões do mesmo banco de dados; Isto se deve ao fato de que muitos usuários não estão interessados em todas as informações contidas no banco de dados; Em vez disso, precisam apenas de uma parte destas informações; O nível de visões é definido para simplificar a interação entre o usuário final e o banco de dados.

40 Nível Físico Nível de Visão 1 Nível de Visão 2 Nível de Visão 3
Nível Conceitual Nível Físico

41 Linguagem de Definição de dados
Linguagem que define as aplicações, arquivos e campos que irão compor o banco de dados (comandos de criação e atualização da estrutura dos campos dos arquivos). Um esquema de banco de dados é especificado por um tipo de linguagem especial chamada Linguagem de Definição de Dados ou simplesmente DDL (Data Definition Language). O resultado da compilação e execução de comandos DDL é um conjunto de especificações especificadas no “dicionário de dados”. O dicionário de dados é um arquivo que contém os metadados, ou seja, dados que são informações sobre dados. Estes metadados contém as especificações do banco de dados, é consultado antes de dados reais serem lidos ou modificados no sistema de banco de dados.

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44 Exemplo NumDept NomeDept 1 Financeiro 2 Recursos Humanos 3
Administrativo CREATE TABLE Departamento, NumDept INTEGER, NomeDept CHAR(20);

45 Linguagem de Manipulação de Dados
Linguagem que permite aos usuários acessar ou manipular dados organizados por um modelo de dados apropriado A linguagem de manipulação de dados fornece as seguintes facilidades: Busca de informações armazenadas no banco de dados; Inserção de novas informações; Eliminação de informações; Modificação de informações. Ex: Select NumDept,NomeDept From Departamento Where NumDpet = 2;

46 As Três Abordagens Clássicas
O usuário vê o banco de dados segundo um modelo de visões; O modelo de visões e o modelo conceitual são bastante semelhantes, as vezes idênticos; Portanto os conceitos aplicados aqui servem tanto para o nível conceitual quanto para o de visões; Abordagem Relacional; Abordagem Hierárquica; Abordagem em Rede

47 A Abordagem Hierárquica
Esta seção e as seguintes são baseadas em um banco de dados contendo as entidades: Filial, Departamento e Funcionário. Na abordagem hierárquica, como o próprio nome já diz, os dados são organizados de acordo com níveis hierárquicos preestabelecidos; Os primeiros bancos de dados estão baseados nesta abordagem. Segundo Date, “um banco de dados hierárquico, compõe-se de um conjunto ordenado de árvores – mais precisamente, de um conjunto ordenado de ocorrências múltiplas de um tipo único de árvore”.

48 A Abordagem Hierárquica
Na abordagem hierárquica, podemos ver o banco de dados como um único arquivo organizado em níveis. O nível superior que contém a filial é chamado de raiz. Qualquer acesso ao banco de dados deve ser feito a partir dele; Em geral, a raiz pode ter qualquer quantidade de dependentes, e estes, qualquer quantidade de dependentes de nível mais baixo

49 001 - Curitiba 001- Comercial 002- Administrativo 001- João 002- Antonio

50 A Abordagem em Rede No modelo em rede as informações são representadas por uma coleção de registros e o relacionamento entre elas é formado através de ligações (link); Extensão do modelo hierárquico; É uma relação membro-proprietário, na qual um membro pode ter muitos proprietários. Em um bd estruturado como um modelo em rede há freqüentemente mais de um caminho para acessar um determinado elemento de dado. A principal diferença entre a abordagem hierárquica e a em rede é que um registro-filho tem exatamente um pai na abordagem hierárquica, enquanto na estrutura de rede um registro-filho pode ter qualquer número de pais.

51 001- Comercial 003- Industrial 001 - João 001- Londrina 002- Antonio
002- Curitiba 002 - Administrativo 003- Industrial 001- Comercial 001 - João 002- Antonio 003- Pedro 004- Maria

52 A Abordagem Relacional
Um banco de dados relacional consiste em uma coleção de tabelas, cada uma designada por um nome único. Tabelas Uma tabela é uma representação bi-dimensional de dados composta de linhas e colunas; Uma tabela de alunos de uma escola é apresentada a seguir.

53 Aluno Num-Matricula Nome-Aluno Sexo-Aluno 1 Maria F 2 João M 3 Pedro 4
Carla 5 Sandra Regras: Nomes de tabelas devem ser únicos no banco de dados; De preferência a nomes curtos.

54 Atributos ou Colunas Considerando a tabela Aluno;
Ela tem três colunas Num_Matrícula, Nome_Aluno e Sexo_Aluno; A cada uma destas colunas damos o nome de atributo; Um nome de atributo deve ser único em uma tabela e dizer exatamente o tipo de informação que ele representa.

55 Atributos ou Colunas Regras:
Uma coluna (atributo) não segue um ordenamento especifico; Nome de uma coluna deve expressar exatamente o que armazena; Sempre que possível utilizar prefixos padronizados, Cod-Dept, Nome-Funcionário, Qtde-Estoque

56 Linhas, Registros ou Tuplas
A tabela Aluno possui cinco registros; Cada registro representa um relacionamento entre um conjunto de valores; A este relacionamento damos o nome de registro, linha ou ainda Tupla; Cada linha da tabela é única e possui um atributo identificador (Num_Matrícula); Este atributo identificador é chamado de chave primária. Regras: Em uma tabela não devem existir linhas duplicadas; As linhas de uma tabela não seguem uma ordem especifica.

57 Domínio A tabela Aluno possui três atributos;
Para cada atributo existe um conjunto de valores permitidos chamado domínio daquele atributo; Para o atributo Num_Matrícula o domínio é o conjunto de números naturais; Para o atributo Nome_Aluno o domínio é qualquer nome válido; Enquanto que para Sexo_Aluno o domínio são os mnemônicos M ou F.

58 Chave Primaria Uma chave primária ou chave candidata é uma coluna ou um grupo de colunas que assegura a unicidade das linhas dentro de uma tabela; Uma chave primária que tenha mais de uma coluna é chamada de chave primária composta; Chaves primárias são geralmente indicadas pela sigla PK (primary key) imediatamente abaixo do cabeçalho da coluna apropriada. Veja os exemplos:

59 Cod-Empregado é uma chave simples ou compacta Cod-Empregado Cod-Dept
Nome-Empregado Tel-Empregado PK Cod-Empregado é uma chave simples ou compacta Salário Cod-Empregado Cod-Dept Salario PK A combinação das colunas Cod-Empregado e Cod-Dept formam uma chave primaria composta.

60 Regras Valores de chave primária não podem ser nulos (NN – Not Null):
Um valor nulo é uma lacuna em uma coluna de uma tabela. Valores de chaves primarias não podem ser nulos porque uma linha sem chave primaria não se distingue de outras linhas da mesma tabela; Colunas com chaves primarias não podem ter valores duplicados (ND – No Duplicate): Um valor duplicado é um valor exatamente igual a outro de uma ou mais linhas da mesma coluna na mesma tabela; Se a coluna possui valores duplicados esta não pode servir de identificador da linha;

61 Regras Chaves primarias não podem ser alteradas (NC – No Change):
O conteúdo de uma chave primaria não pode sofrer alterações.

62 Recomendações Selecione chaves primarias absolutamente disciplinadas e que permaneçam únicas; Selecione chaves primarias que não tenham qualquer tendência a alterações; Se possível seleciona chaves primarias simples; De preferência a colunas numéricas para chaves primarias; Selecione chaves primarias que sejam familiares; Se não houver nenhuma coluna com chave primaria candidata, utilize chaves primarias atribuídas pelo sistema.

63 Chave Estrangeira Uma chave estrangeira é uma coluna ou grupo de colunas que pode ou não ser chave primária da tabela em questão, mas, com certeza é chave primária de outra tabela; Uma chave estrangeira formada por mais de uma coluna é chamada de chave estrangeira composta. Chaves estrangeiras são indicadas pela sigla FK (Foreign Key) abaixo do cabeçalho da coluna apropriada.

64 Cod-Dept Nome-Dept PK Cod-Empregado Nome-Empregado Cod-dept PK FK
Departamento Cod-Dept Nome-Dept PK Empregado Cod-Empregado Nome-Empregado Cod-dept PK FK

65 Cliente Cod-Cliente Nome-Cliente PK Cod-Produto Nome-Produto
Qtde-Estoque PK Venda Cod-Cliente Cod-Produto Qtde-Pedida PK+ FK

66 Restrições de Integridade
Um dos principais objetivos de um SGBD é a integridade dos dados. Um banco de dados íntrego é um banco que reflete corretamente a realidade representada pelo banco de dados. Para garantir a integridade de um banco de dados os SGBD oferecem o mecanismo de restrição de integridade.

67 Restrições de Integridade
Uma regra que deve ser obedecida em todos estados válidos da base de dados (pode envolver uma ou mais linhas de uma ou mais tabelas).

68 Restrições de Integridade
Na abordagem relacional, costuma-se classificar as restrições em quatro categorias: Integridade de domínio: Especificam qual valor um atributo pode admitir; Ex.: numero inteiro, valores alfanuméricos, data.... O atributo nome_cliente e nome_empregado podem ter o mesmo domínio: o conjunto de todos os nomes de pessoas, campo alfanumérico tamanho 40.

69 Restrições de Integridade
Integridade de vazio: Especificam se os atributos podem ou não serem vazios, isto é, se podem conter valores nulos. Integridade de Chave: Valores da chave primaria (PK) devem ser únicos. Integridade Referencial: Os valores que aparecem nos atributos em uma chave estrangeira devem aparecer na chave primaria da tabela referenciada.

70 Restrições de Integridade
Todas essas restrições são garantidas automaticamente pelo SGBD. As restrições que não se encaixam em nenhuma das categorias acima são chamadas de restrições semânticas, isto é, restrições criadas pelo programador. Ex.: Um empregado do departamento “Finanças” não pode ter a categoria funcional “Engenheiro”... Um empregado não pode ter salário maior que seu superior imediato.

71 Regras Entidades têm existência própria e não são subordinadas a qualquer outra coisa; Entidades podem ser concretas ou abstratas; Informações sobre entidades, tais como o nome de uma pessoa, não são consideradas entidades, mas sim, atributos de entidades.

72 Atributos Atributos nulos. É usado quando uma entidade não possui valor para um determinado atributo. Ex.: se um empregado não possui dependentes, o valor do atributo nome_dependente para esse dependente será nulo, ou que o valor do atributo é desconhecido. Atributo derivado. O valor de um atributo pode ser derivado do valor de outros atributos. Ex. o valor do atributo tempo_de_casa pode ser derivado do valor do atributo data_contratação e da data_corrente.

73 Conceitos e Implementação sobre SGBD
Views Uma view(visão) é uma tabela virtual na qual os dados não estão fisicamente armazenados. Ela é apenas uma visão de um grupo de colunas de uma ou mais tabelas do banco de dados. No exemplo abaixo, criaremos uma view que terá apenas as colunas COD_PRODUTO, DSC_PRODUTO. CREATE VIEW loja.VIEW_PRODUTOS AS          SELECT cod_produto, dsc_produto FROM produtos;

74 View Resultado: CREATE VIEW loja.VIEW_PRODUTOS AS          SELECT cod_produto, dsc_produto FROM produtos;

75 Stored Procedures Conjunto de comandos SQL armazendos no servidor que realizam tarefas específicas e são ativadas como comandos. Podem receber parâmetros de entrada, saída ou entrada e saída.

76 Stored Procedures Exemplo:
DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS escola.pr_total $$ CREATE PROCEDURE escola.pr_total ( OUT total INT) BEGIN SELECT count(0) INTO total FROM produtos; END $$

77 Stored Procedures Executando a procedure via linha de comando
C:\ mysql -u root -p (após teclar ENTER informe a senha do usuário root) mysql> use loja (Informamos o database que iremos utilizar) mysql> call (Chamamos a procedure pr_total e armazenamos o resultado em teste.) mysql> (Exibimos o resultado. No exemplo acima, trazemos a quantidade de produtos cadastrados.)

78 Triggers É um bloco PL/SQL armazendo em um banco de dados e executado sempre que o evento ocorrer. Esse evento pode ser um DML (update, insert, delete) , um DDL (create, alter, drop, truncate table) ou mesmo um evento ocorrido do banco, como uma conexão, por exemplo.

79 Triggers Exemplo: Criaremos a tabela HISTÓRICO que armazenará todas as alterações de valores efetuadas na tabela de PRODUTOS. CREATE TABLE loja.historico (              COD_HIST INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT              , COD_PRODUTO INTEGER NOT NULL              , DT_ALTERACAO DATE NOT NULL              , VLR_ANTIGO DOUBLE(4,2) NOT NULL              , VLR_NOVO DOUBLE(4,2) NOT NULL              , FOREIGN KEY(COD_PRODUTO) REFERENCES produtos(COD_PRODUTO)              , PRIMARY KEY(COD_HIST)              ) ENGINE = INNODB;

80 Triggers A trigger TR_PRODUP que será acionada quando ocorrer um UPDATE na tabela de PRODUTOS. DELIMITER $$ DROP TRIGGER loja.tr_produp $$ CREATE TRIGGER tr_produp BEFORE UPDATE ON produtos FOR EACH ROW BEGIN     DECLARE TESTE VARCHAR(30);     DECLARE DATA DATE;     SET DATA = NOW(); INSERT INTO HISTORICO SET COD_PRODUTO = OLD.cod_produto                , VLR_ANTIGO = OLD.vlr_produto                , VLR_NOVO = NEW.vlr_produto                , DT_ALTERACAO = DATA; END $$

81 Triggers Após alterarmos algum dado na tabela produtos é disparado a trigger tr_produp que fará automaticamente uma inserção na tabela de histórico. Para testarmos, pode-se alterar o valor de um produto de R$ 22,00 para R$ 25,00. UPDATE produtos SET vlr_produto = WHERE cod_produto = 1;

82 Triggers Após a atualização, se dermos um SELECT na tabela HISTÓRICO teremos como resultado: SELECT * FROM historico;

83 Introdução às consultas
Uma consulta é uma solicitação de resultados de dados, de ação sobre os dados ou ambas.

84 Para que servem as consultas
Revisar, adicionar, alterar ou excluir dados de seu banco de dados. Também é possível: filtrar dados, executar cálculos com os dados, resumir os dados e automatizar muitas tarefas de gerenciamento de dados.

85 Tipos de consulta As consultas que você usa para recuperar dados de uma tabela ou para fazer cálculos são denominadas consultas seleção. As consultas que adicionam, alteram ou excluem dados são denominadas consultas ação.

86 Outras finalidades Você também pode usar uma consulta para fornecer dados para um formulário ou relatório. Em um banco de dados bem estruturado, os dados que você deseja apresentar usando um formulário ou relatório geralmente estão localizados em várias tabelas diferentes. Usando uma consulta, você pode reunir os dados que deseja usar antes de criar seu formulário ou relatório.

87 Na prática então: Pode-se responder perguntas muito específicas sobre seus dados que seriam difíceis de responder observando os dados da tabela diretamente. Você pode usar consultas para e para revisar alterações nos dados antes de confirmar essas alterações. ?

88 Operações com Consultas
Examinar um subconjunto de dados em uma tabela Revisar dados de mais de uma tabela simultaneamente Fazer variações de uma pergunta usando parâmetros com uma consulta Fazer cálculos com base nos dados Examinar dados resumidos ou agregados Criar uma nova tabela usando dados de outras tabelas Adicionar dados a uma tabela usando dados de outras tabelas Alterar dados de modo automatizado Excluir dados de modo automatizado

89 Examinar um subconjunto de dados em uma tabela
Quando você usa tabelas para registrar transações ou armazenar dados numéricos recorrentes, é útil poder revisar esses dados de forma agregada, como em somas ou médias. O Microsoft Office Access 2007 fornece um novo recurso, a linha Total, que permite revisar dados agregados simples em qualquer folha de dados.  Folha de dados: dados de uma tabela, um formulário, uma consulta, um modo de exibição ou um procedimento armazenado exibido em um formato de linha e coluna.

90 Revisar dados de mais de uma tabela simultaneamente
As tabelas em um banco de dados bem estruturado têm relações (relação: uma associação estabelecida entre campos comuns (colunas) em duas tabelas. A relação pode ser um-para-um, um-para-muitos ou muitos-para-muitos.) lógicas umas com as outras. Essas relações existem com base nos campos que as tabelas têm em comum. Quando deseja revisar dados de tabelas relacionadas, você usa uma consulta seleção.

91 Exemplo: Suponha que você deseje revisar pedidos de clientes situados em uma cidade específica. Os dados sobre pedidos e os dados sobre clientes são armazenados em duas tabelas no mesmo banco de dados. Cada tabela tem um campo Código do Cliente, que constitui a base de uma relação um-para-muitos entre as duas tabelas. Você pode criar uma consulta que retorne pedidos de clientes em uma cidade específica, por exemplo, Las Vegas, Pedidos Clientes Consulta Pedidos

92 Fazer variações de uma pergunta usando parâmetros com uma consulta
Em algumas situações, talvez você deseje executar uma consulta que é apenas ligeiramente diferente de uma consulta existente. Você pode alterar a consulta original para usar os novos critérios; contudo, se você freqüentemente deseja executar variações de uma consulta específica, considere a possibilidade de usar uma consulta parâmetro. Ao ser executada, uma consulta parâmetro solicita valores de campos e, em seguida, usa os valores fornecidos para criar critérios para a consulta.

93 Fazer cálculos com base nos dados
Não é recomendável armazenar valores calculados nas tabelas no mesmo banco de dados.

94 Exemplo: A tabela Detalhes do Pedido não armazena subtotais de produtos, porque o subtotal para qualquer produto é calculado usando dados que estão armazenados nos campos Quantidade, Preço Unitário e Desconto da tabela Detalhes do Pedido.

95 Considerações importantes:
Em alguns casos, os valores calculados podem ficar desatualizados, porque os valores em que se baseiam mudam. Por exemplo, não convém armazenar a idade de alguém em uma tabela, porque, todo ano, você teria que atualizar o valor; em vez disso, armazena-se a data de nascimento da pessoa e usa-se uma expressão em uma consulta para calcular a idade da pessoa.

96 Examinar dados resumidos ou agregados
Quando você usa tabelas para registrar transações ou armazenar dados numéricos recorrentes, é útil poder revisar esses dados de forma agregada, como em somas ou médias.

97 Criar uma nova tabela usando dados de outras tabelas
Você pode usar uma consulta criar tabela para criar uma nova tabela a partir de dados armazenados em outras tabelas. Tab 1 Consulta Tab 2

98 Exemplo: Por exemplo, suponha que você deseje enviar dados de pedidos de Ribeirão Preto a um parceiro comercial para preparar relatórios. Em vez de enviar todos os dados de pedidos, você deseja restringir os dados enviados a dados específicos de pedidos de Ribeirão Preto. Você pode criar uma consulta seleção que contenha dados de pedidos de Ribeirão Preto e usar a consulta seleção para criar a nova tabela .

99 Adicionar dados a uma tabela usando dados de outras tabelas
Você pode usar uma consulta acréscimo para recuperar dados de uma ou mais tabelas e adicionar esses dados a outra tabela.

100 Exemplo: Suponha que você tenha criado uma tabela para compartilhá-la com um parceiro comercial de São Paulo, mas tenha percebido que o parceiro também trabalha com clientes da área de Campinas. Você deseja adicionar linhas que contenham dados da área de Campinas à tabela antes de compartilhá-la com seu parceiro.

101 SQL – Definição 1. Structured Query Language, ou Linguagem de Consulta Estruturada ou SQL, é uma linguagem de pesquisa declarativa para banco de dados relacional (base de dados relacional). Muitas das características originais do SQL foram inspiradas na álgebra relacional. 2. A linguagem SQL é um padrão de linguagem de consulta comercial que usa uma combinação de construtores em Álgebra e Cálculo Relacional.

102 Álgebra relacional É uma coleção de operações utilizadas para manipular relações ( Tabelas). Essas operações são usadas para selecionar tuplas (registros) de uma determinada relação ou para combinar tuplas relacionadas a diversas relações com o propósito de especificar uma consulta - uma requisição de recuperação - sobre a base de dados.

103 Álgebra relacional As operações da álgebra relacional são normalmente divididas em dois grupos. O primeiro deles inclui um conjunto de operações da teoria de conjuntos. As operações são UNION, INTERSECTION, DIFFERENCE e CARTESIAN PRODUCT. O segundo grupo consiste de operações desenvolvidas especificamente para bases de dados relacionais, tais como: SELECT, PROJECT e JOIN entre outras.

104 Exemplo Por exemplo, suponha que se deseja selecionar as tuplas de todos os empregados que ou trabalham no departamento 4 com salário superior a R$2.500,00 ou trabalham no departamento 5 e ganham mais que R$3.000,00. Neste caso, pode-se especificar a consulta da seguinte forma: σ (NDEP = 4 AND SALÁRIO > 2500) OR (NDEP = 5 AND SALÁRIO > 3000) (EMPREGADO)

105 Resultado σ (NDEP = 4 AND SALÁRIO > 2500) OR (NDEP = 5 AND SALÁRIO > 3000) (EMPREGADO)

106 SQL Breve Histórico O SQL foi desenvolvido originalmente no início dos anos 70 nos laboratórios da IBM em San Jose, dentro do projeto System R, que tinha por objetivo demonstrar a viabilidade da implementação do modelo relacional proposto por E. F. Codd. O nome original da linguagem era SEQUEL, acrônimo para "Structured English Query Language" (Linguagem de Consulta Estruturada). Edgar Frank Codd

107 SQL - Componentes Linguagem de definição de dados (DDL)
Linguagem interativa de manipulação de dados (DML) • Incorporação DML (Embedded SQL) • Definição de Visões • Autorização • Integridade • Controle de Transações

108 A linguagem SQL É um grande padrão de banco de dados.
Simplicidade e facilidade de uso. Ela se diferencia de outras linguagens de consulta a banco de dados no sentido em que uma consulta SQL especifica a forma do resultado e não o caminho para chegar a ele. Ela é uma linguagem declarativa em oposição a outras linguagens procedurais. Ciclo de aprendizado reduzido.

109 “Dialetos” SQL Embora o SQL tenha sido originalmente criado pela IBM, rapidamente surgiram vários "dialectos" desenvolvidos por outros produtores. Essa expansão levou à necessidade de ser criado e adaptado um padrão para a linguagem. Esta tarefa foi realizada pela American National Standards Institute (ANSI) em 1986 e ISO em 1987. O SQL foi revisto em 1992 e a esta versão foi dado o nome de SQL-92. Foi revisto novamente em 1999 e 2003 para se tornar SQL:1999 (SQL3) e SQL:2003, respectivamente.

110 Revisões na SQL O SQL:1999 usa expressões regulares de emparelhamento, queries recursivas e gatilhos (triggers). Também foi feita uma adição controversa de tipos não-escalados e algumas características de orientação a objeto. O SQL:2003 introduz características relacionadas ao XML, seqüências padronizadas e colunas com valores de auto-generalização (inclusive colunas-identidade).

111 Padrões nos SGBDs O SQL, embora padronizado pela ANSI e ISO, possui muitas variações e extensões produzidos pelos diferentes fabricantes de sistemas gerenciadores de bases de dados. Teoricamente a linguagem pode ser migrada de plataforma para plataforma sem mudanças estruturais principais.

112 Exemplos em SGBDs Permite que o código em linguagem procedural possa ser embutido e interagir com o banco de dados. Por exemplo, o Oracle e outros incluem Java na base de dados, enquanto o PostgreSQL permite que funções sejam escritas em Perl, Tcl, ou C, entre outras linguagens.

113 DML - Linguagem de Manipulação de Dados
A DML é um subconjunto da linguagem usada para inserir, atualizar e apagar dados. INSERT é usada para inserir um registro (formalmente uma tupla) a uma tabela existente. UPDATE para mudar os valores de dados em uma ou mais linhas da tabela existente. DELETE permite remover linhas existentes de uma tabela.

114 DDL - Linguagem de Definição de Dados
Uma DDL permite ao utilizador definir tabelas novas e elementos associados. A maioria dos bancos de dados de SQL comerciais tem extensões proprietárias no DDL. Os comandos básicos da DDL são poucos CREATE cria um objeto (uma Tabela, por exemplo) dentro da base de dados. DROP apaga um objeto do banco de dados. Alguns sistemas de banco de dados usam o comando ALTER, que permite ao usuário alterar um objeto, por exemplo, adicionando uma coluna a uma tabela existente. outros comandos DDL: ALTER TABLE CREATE INDEX ALTER INDEX DROP INDEX CREATE VIEW DROP VIEW

115 DCL - Linguagem de Controle de Dados
DCL controla os aspectos de autorização de dados e licenças de usuários para controlar quem tem acesso para ver ou manipular dados dentro do banco de dados. Duas palavras-chaves da DCL: GRANT - autoriza ao usuário executar ou setar operações. REVOKE - remove ou restringe a capacidade de um usuário de executar operações. outros comandos DCL: ALTER PASSWORD CREATE SYNONYM

116 DTL - Linguagem de Transação de Dados
BEGIN WORK (ou START TRANSACTION, dependendo do dialeto SQL) pode ser usado para marcar o começo de uma transação de banco de dados que pode ser completada ou não. COMMIT envia todos os dados das mudanças permanentemente. ROLLBACK faz com que as mudanças nos dados existentes desde que o último COMMIT ou ROLLBACK sejam descartadas. COMMIT e ROLLBACK interagem com áreas de controle como transação e locação. Ambos terminam qualquer transação aberta e liberam qualquer cadeado ligado a dados. Na ausência de um BEGIN WORK ou uma declaração semelhante, a semântica de SQL é dependente da implementação.

117 DQL - Linguagem de Consulta de Dados
Embora tenha apenas um comando, a DQL é a parte da SQL mais utilizada. O comando SELECT permite ao usuário especificar uma consulta ("query") como uma descrição do resultado desejado. Esse comando é composto de várias cláusulas e opções, possibilitando elaborar consultas das mais simples às mais elaboradas.

118 Cláusulas As cláusulas são condições de modificação utilizadas para definir os dados que deseja selecionar ou modificar em uma consulta. FROM - Utilizada para especificar a tabela que se vai selecionar os registros. WHERE – Utilizada para especificar as condições que devem reunir os registros que serão selecionados. GROUP BY – Utilizada para separar os registros selecionados em grupos específicos. HAVING – Utilizada para expressar a condição que deve satisfazer cada grupo. ORDER BY – Utilizada para ordenar os registros selecionados com uma ordem especifica. DISTINCT – Utilizada para selecionar dados sem repetição.

119 Operadores Lógicos AND – E lógico. Avalia as condições e devolve um valor verdadeiro caso ambos sejam corretos. OR – OU lógico. Avalia as condições e devolve um valor verdadeiro se algum for correto. NOT – Negação lógica. Devolve o valor contrário da expressão.

120 Operadores Relacionais
< – Menor que > – Maior que <> – Diferente de <= – Menor ou Igual que >= – Maior ou Igual que = – Igual a BETWEEN – Utilizado para especificar um intervalo de valores. LIKE – Utilizado na comparação de um modelo e para especificar registros de um banco de dados."Like" + extensão % vai significar buscar todos resultados com o mesmo início da extensão.

121 Funções de Agregação As funções de soma se usam dentro de uma cláusula SELECT em grupos de registros para devolver um único valor que se aplica a um grupo de registros. AVG – Utilizada para calcular a media dos valores de um campo determinado. COUNT – Utilizada para devolver o número de registros da seleção. SUM – Utilizada para devolver a soma de todos os valores de um campo determinado. MAX – Utilizada para devolver o valor mais alto de um campo especificado. MIN – Utilizada para devolver o valor mais baixo de um campo especificado.

122 Sistemas de G Banco de Dados que usam SQL
Apache Derby Caché DB2 Firebird HSQLDB , banco de dados implementado em Java Informix Ingres InterBase Microsoft SQL Server MySQL Oracle PointBase PointBase, banco de dados relacional implementado em Java PostgreSQL SQLite LiteBase Mobile Dedicado a plataformas móveis tais como: Palm OS, Pocket PC, WinCE, Symbian Sybase Adaptive Server Enterprise

123 Exercícios Responda: 1. O que é algebra relacional?
2. Qual o significado da sigla SQL? 3. Quais os tipos de linguagem para BD? 4. Quais as cláusulas possíveis para o comando SELECT? 5. Para criar e popular uma determinada tabela, quais os comandos usados respectivamente?

124 Webibliografia Introdução a Banco de Dados O.K. Takai; I.C.Italiano; J.E. Ferreira. DCC-IME-USP – Fevereiro – 2005 Wikipedia.com em SQL

125 Exercícios Prática 1 – Manipulação de objetos no MySQL, via SQLYog ,Verificação do serviço MySQL, conexão com MySQL através do MySQL Yog, criação Banco de Dados: Escola, criação tabela alunos Prática 2 – Definindo chaves MySQL

126 Exercício Desenvolver as consultas para a as tabelas criadas no banco de dados do trabalho individual.

127 Exercício Utilizando MS Access 2003, crie o banco e construa a estrutura principal das seguintes tabelas para a proposta do trabalho 1. Nome do banco: transportadora x Tabelas: Aviões, Pilotos, Dependentes e Vôos.

128 Glossário Campo Chave Primária identifica de maneira única cada registro de uma Tabela, isto é, de posse do valor da Chave Primária somente localizaremos um registro com aquele valor no campo Chave Primária. Outros exemplos de campos que podem ser definidos como chaves primária: Campo CPF, Campo CNPJ em uma tabela de cadastro de fornecedores. ,Matrícula do aluno em uma tabela de cadastro de alunos, Código da Peça em uma tabela de cadastro de peças, Matrícula do funcionário em uma tabela de cadastro de funcionários.Número do pedido em uma tabela de cadastro de pedidos Chave estrangeira Um esquema de relação pode incluir entre seus atributos a chave primária de outro esquema. Essa chave é chamada chaveestrangeira. O atributo nome_agência em Conta é uma chave estrangeira, jáque é chave primária em Agencia.

129 Bibliografia Izabel Cristina Mioranza, Banco de Dados - Conceitos e Definições, Unopar, 2007. Guia de referencia MySql 5.0, disponível em Mysql.com Julio César Martini ,Imasters.com, Mysql 5.

130 Webibliografia http://pt.wikiversity.org/
Nigro, M. Conceitos fundamentais em sistema de banco de dados e aplicações, 2009. – CUECC – Modelos de dados Microsoft Office online, disponível em