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1 Introdução à Manipulação de Dados Teresa Romão Departamento de Informática Universidade de Évora 2005/2006.

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1 1 Introdução à Manipulação de Dados Teresa Romão Departamento de Informática Universidade de Évora 2005/2006

2 2 Introdução à Manipulação de Dados Funcionamento da disciplina Duração: 7 semanas Aulas teórico-práticas: •apresentação da matéria •aplicação dos conceitos através de exercícios práticos

3 3 Introdução à Manipulação de Dados Bibliografia •Material de suporte fornecido pelo docente •Página da disciplina na Internet: •Livros da biblioteca da Universidade de Évora sobre o Microsoft Excel •Modern Structured Analysis, Edward Yourdon Prentice-Hall, 1989 •Database System Concepts de Silberschatz, Korth e Sudarshan

4 4 Introdução à Manipulação de Dados Avaliação 1.O aluno obtém a nota prática através da execução de 1 trabalho práctico proposto para avaliação, nas aulas práctcas. O trabalho poderá estar sujeito a discussão formal com o(s) docente(s) da disciplina e é obrigatório (um aluno que não entregue o trabalho ou obtenha no mesmo uma nota inferior a 8 valores fica reprovado). 2.O aluno pode obter a nota teórica de duas formas possíveis:  Teste  Exame Nota mínima exigida: 8 valores 3.A nota final é dada pela fórmula: Nota final = 75%nota_teórica+25%nota_prática

5 5 Introdução à Manipulação de Dados Introdução aos Sistemas de Base de Dados Base de dados  Colecção de dados relacionados. Sistema de Gestão de Base de Dados  Aplicação que mantém e gere de forma eficiente uma base de dados;  São normalmente usados para gerir grandes quantidades de informação e permitir o acesso rápido a essa mesma informação.

6 6 Introdução à Manipulação de Dados Introdução aos Sistemas de Base de Dados SGBD devem:  Facilitar o acesso aos dados;  Evitar redundância e inconsistência;  Permitir múltiplos acessos simultâneos aos dados;  Garantir a segurança dos dados;  Garantir a integridade dos dados de acordo com restrições pré- definidas.

7 7 Introdução à Manipulação de Dados Níveis de abstracção de um SGBD Disco Nível físico Nível conceptual-lógico Esquema externo/Vista 1Esquema externo/Vista 2Esquema externo/Vista 3

8 8 Introdução à Manipulação de Dados Níveis de abstracção de um SGBD  Nível físico  Descreve a forma de armazenamento nos periféricos (discos) das relações descritas no modelo conceptual  Estruturas de dados de baixo nível  Nível conceptual-lógico  Descreve os dados em termos do modelo  Baseia-se nas funcionalidades e restrições dos dados  Descrição das relações existentes na BD  Estruturas simples => estruturas complexas no nível físico  Nível usado pelos administradores de BD

9 9 Introdução à Manipulação de Dados Níveis de abstracção de um SGBD  Esquema externo/Vista  Permite a customização (e autorização) do acesso aos dados, a nível do utilizador ou grupos de utilizadores  É guiado pelos requisitos do utilizador final  O nível conceptual ainda pode ser complexo para o vulgar utilizador devido ao tamanho da BD e o utilizador apenas quer ver a parte que lhe interessa.  Enquanto só existe um esquema lógico e físico, podem existir vários esquemas externos ou vistas...

10 10 Introdução à Manipulação de Dados História  IDS: Integrated Data Source  Charles Bachman, General Electric, início década 60  modelo de dados em rede  IMS: Information Management System  IBM, fim década 60  modelo de dados hierárquico  System R project  Edgar Codd, IBM, 1970  modelo de dados relacional

11 11 Introdução à Manipulação de Dados Modelo de dados em Rede Produto Nome Quantidade RéguaLápisPapel SilvaPereira 10 Cola 3  Os dados representados por um conjunto de registos (tipo Pascal). As relações entre dados são mantidas por links (pointers).  Assim, os registos da BD estão organizados em conjuntos de grafos.

12 12 Introdução à Manipulação de Dados Modelo de dados hierárquico  Difere do Modelo de Rede: os registos estão organizados em conjuntos de árvores (em vez de grafos). Produto Nome Quantidade PapelLápisRégua ColaPapelLápis 3820 Silva Pereira

13 13 Introdução à Manipulação de Dados System R project  Modelo Relacional  modelo de organização e ligação de dados  SQL query language  linguagem para obter informação da BD  actualmente: SQL-92  standard ANSI, ISO

14 14 Introdução à Manipulação de Dados Modelo Relacional  Usa uma colecção de tabelas para representar dados e relações entre eles.  Cada tabela possui diversas colunas  Cada coluna corresponde a um atributo (de um dado tipo)  Cada linha da tabela corresponde a um registo (conjunto de valores dos diversos atributos)  Cada registo é identificado por um atributo (ou conjunto de atributos) único.

15 15 Introdução à Manipulação de Dados Modelo Relacional  Três tabelas: Clientes, Produtos e Compras  A tabela Compras estabelece a relação entre clientes e produtos Nº de cliente Nome 6Silva 14Pereira 35Santos 40Martins Nº de produto Designação 8Papel 10Cola 23Lápis 30Régua Nº de cliente Nº de produto Quantidade Clientes Produtos Compras

16 16 Introdução à Manipulação de Dados Modelo Relacional  Tabela “Clientes”:  Dois atributos (colunas) - nº e nome - que permitem descrever cada cliente;  Cada registo (linha) corresponde a um cliente caracterizado pelos valores que possui para cada atributo (e identificado univocamente, neste caso, através do atributo “nº de cliente”) Nº de cliente Nome 6Silva 14Pereira 35Santos 40Martins Clientes

17 17 Introdução à Manipulação de Dados Desenho de uma Base de Dados  Análise de requisitos  Saber que dados devem ser mantidos na BD  Conhecer os requisitos dos utilizadores  Desenho conceptual  Desenvolver uma descrição de alto nível dos dados e das restrições conhecidas sobre os mesmos  Modelo Entidade-Associação

18 18 Introdução à Manipulação de Dados Desenho de uma Base de Dados  Desenho lógico  Converter o modelo conceptual para um esquema de BD no modelo do SGBD escolhido  modelo Relacional  Refinamento do esquema  Refinar a BD através da análise da colecção de relações, identificando potenciais problemas  normalização

19 19 Introdução à Manipulação de Dados Desenho de uma Base de Dados  Desenho físico  Refinar a BD para ir de encontro aos critérios de performance desejados  Desenho de segurança  Identificar diferentes grupos de utilizadores e seus papéis. Para cada um, saber a que partes da BD pode ou não aceder e assegurar que apenas acede às partes necessárias.

20 20 Introdução à Manipulação de Dados Modelo de Dados  Análise Para determinar os requisitos dos utilizadores várias técnicas podem ser utilizadas:  análise de documentação,  entrevistas,  questionários,  observação do comportamento dos utilizadores e da organização,  prototipagem.

21 21 Introdução à Manipulação de Dados Modelo de Dados  Desenho conceptual  Descreve os dados em termos dos objectos e suas associações  Representação gráfica: diagrama de Entidades e Associações (DEA)  Conceitos básicos  Entidade  Associação  Atributo  Chave  Restrições de mapeamento

22 22 Introdução à Manipulação de Dados Diagrama de Entidades e Associações (DEA) Um DEA é um modelo que representa a visão estática dos dados e das associações entre eles. Um DEA identifica:  as entidades do sistema;  as associações entre os dados;  as características dos dados e das associações.

23 23 Introdução à Manipulação de Dados DEA: componentes •Entidades •Associações •Entidades associativas ClienteLivro fornece Marcação

24 24 Introdução à Manipulação de Dados DEA: estrutura associações entidades entidade associativa

25 25 Introdução à Manipulação de Dados DEA: entidades Cada entidade é definida por: Uma entidade representa qualquer coisa (objecto, conceito, facto) do mundo real sobre a qual o sistema deve guardar informação. Substantivo no singular  Atributos: propriedade caracterizadora de uma entidade. (Item elementar de informação). É sempre um elemento atómico de informação.  Atributo(s) identificadore(s): elemento de dados que identifica univocamente cada instância (membro individual) da entidade;  Atributo(s) descritor(es): elemento de dados que define uma propriedade da entidade. Cada entidade é identificada por:

26 26 Introdução à Manipulação de Dados DEA: entidades Exemplo de entidade: •Atributo identificador: número_de_aluno •Atributos descritores: nome, morada, telefone, data_nascimento, n_BI Exemplo de instância: número_de_aluno: 2834 nome: João Santos morada: Évora data_nascimento: 28/4/1972 n_BI: Aluno

27 27 Introdução à Manipulação de Dados DEA: associações Uma associação representa um conjunto de ligações (relação) entre entidades que necessitam ser guardadas pelo sistema. A associação é caracterizada pela conjunção dos atributos identificadores das entidades envolvidas. Cada associação é identificada por: Verbo + substantivo

28 28 Introdução à Manipulação de Dados DEA: associações Exemplo de associação: •Aluno está inscrito em disciplina •Discplina pertence a curso Por defeito, todas as associações são bidireccionais. Disciplina Aluno Curso pertence Disciplina está inscrito

29 29 Introdução à Manipulação de Dados DEA: associações Associações múltiplas entre as mesmas entidades: Disciplina lecciona Docente é regente

30 30 Introdução à Manipulação de Dados DEA: associações Tipos de associação: •Unária: relação entre uma entidade e ela própria. •Binária: relação entre duas entidades. •Complexas: relação entre três ou mais entidades. Curso pertence Disciplina Produto compra Cliente Fornecedor Pessoa é pai

31 31 Introdução à Manipulação de Dados DEA: associações Uma associação complexa pode reduzir-se a várias associações binárias. Exemplo: Produto compra Cliente Fornecedor Produto faz Cliente Fornecedor Associação complexa Compra é para fornecida Associações binárias

32 32 Introdução à Manipulação de Dados DEA: associações Instância de uma associação: Departamento trabalha Empregado Representa uma ocorrência de uma ligação (entre ocorrências de entidades). Exemplo: Instâncias Instâncias Instância de Empregado de Trabalha de Departamento E1D1 E2D2 E3D3 E4 4 instâncias de Empregado 3 instâncias de Departamento 4 instâncias da associação Trabalha

33 33 Introdução à Manipulação de Dados DEA: cardinalidade das associações Livro publica Editora •Será que uma editora pode publicar vários livros? •Será que uma editora pode nunca ter publicado um livro? •Será que um livro pode ser publicado por uma editora, por nenhuma ou por várias editoras? As respostas a estas perguntas são definidas pela política da organização. Devemos completar as associações do DEA com a respectiva cardinalidade.

34 34 Introdução à Manipulação de Dados DEA: cardinalidade das associações •O grau máximo (restrição de cardinalidade) de uma associação pode ser: •O grau mínimo (restrição de participação) de uma associação pode ser: •1 : 1 •1 : N •N : M •0 : 0 •0 : 1 •1 : 1 A cardinalidade define os graus máximo e mínimo de uma associação.

35 35 Introdução à Manipulação de Dados DEA: grau máximo O grau máximo define o número máximo de vezes que uma instância de uma entidade pode ocorrer na associação. Exemplo: •Uma instância de Cliente pode ocorrer no máximo uma vez Um Cliente tem zero ou uma carta de condução •Uma instância de Carta de condução pode ocorrer no máximo uma vez Uma Carta de condução pertence a um Cliente Carta de condução tem Cliente 1 1

36 36 Introdução à Manipulação de Dados DEA: grau máximo Exemplo: •Uma instância de Garagem pode ocorrer no máximo uma vez Uma Garagem pertence a zero ou um Apartamento •Uma instância de Apartamento pode ocorrer muitas vezes (N) Um Apartamento pode ter zero, uma ou mais Garagens Garagem tem Apartamento 1 N

37 37 Introdução à Manipulação de Dados DEA: grau máximo Garagem tem Apartamento 1 N apartamento1garagem1 apartamento2garagem2 apartamento3garagem3 garagem4 tem

38 38 Introdução à Manipulação de Dados DEA: grau máximo Exemplo: •Uma instância de Autor pode ocorrer no máximo N vezes Um Autor escreve zero, um ou mais Livros •Uma instância de Livro pode ocorrer no máximo M vezes Um Livro pode ser escrito por zero, um ou mais Autores Livro escreve Autor N M

39 39 Introdução à Manipulação de Dados DEA: grau máximo Livro escreve Autor N M autor1livro1 autor2livro2 autor3livro3 autor4livro4 autor5livro5 escreve

40 40 Introdução à Manipulação de Dados DEA: grau mínimo Uma entidade pode ou não participar numa associação. •Obrigatória: não existe nenhuma ocorrência que não esteja associada a uma ocorrência da outra entidade. •Opcional: pode haver ocorrências que não estejam associadas a ocorrências na outra entidade. A obrigatoriedade de ocorrência da entidade está relacionada com o grau mínimo da associação. O estudo do grau mínimo não invalida o do grau máximo, complementa-o.

41 41 Introdução à Manipulação de Dados DEA: grau mínimo O grau mínimo define o número mínimo de vezes que uma instância de uma entidade pode ocorrer na associação. Exemplo: •Médico é opcional: Um doente pode não ter médico de família •Doente é opcional: Um médico pode não ser médico de família de nenhum doente Doente Médico é médico de família Se é zero diz-se opcional, se é um diz-se obrigatória.

42 42 Introdução à Manipulação de Dados DEA: grau mínimo Exemplo: •Carta de condução é opcional: Um dado cliente pode não ter carta de condução •Cliente é obrigatório: Uma carta de condução pertence no mínimo a um cliente Carta de condução tem Cliente

43 43 Introdução à Manipulação de Dados DEA: grau mínimo Exemplo: •Autor é obrigatório: Um autor escreve no mínimo um livro •Livro é obrigatório: Todo o livro é escrito no mínimo por um autor Livro escreve Autor

44 44 Introdução à Manipulação de Dados Exemplo: •Um dado cliente pode não ter carta de condução e tem no máximo uma carta de condução. •Uma carta de condução pertence a um e um só cliente. DEA: graus máximo e mínimo Carta de condução tem Cliente 1 1

45 45 Introdução à Manipulação de Dados DEA: entidade associativa Produto fornece Fornecedor Uma associação com atributos próprios. Produto Fornecedor fornecimento A associação acima para além de indicar: -quais os fornecedores de um produto e -quais os produtos fornecidos por um fornecedor, poderá também conter ­a quantidade de produto fornecida  entidade associativa

46 46 Introdução à Manipulação de Dados Construção do DEA 1.Identificar as entidades 2.Identificar associações entre entidades 3.Identificar os atributos identificadores e os atributos descritores de cada entidade 4.Completar os graus máximos e mínimos das associações 5.Inserir a descrição das entidades e associações no dicionário de dados.

47 47 Introdução à Manipulação de Dados Dicionário de dados O dicionário de dados é uma ferramenta que permite descrever, com algum rigor, os elementos de dados do sistema. A definição de um elemento de dados inclui:  a composição do elemento, caso seja composto por outros elementos, ou os valores que esse elemento pode tomar, caso seja atómico;  o significado do elemento, apresentado em comentários. O dicionário de dados é uma ferramenta textual de apoio à análise e desenho.

48 48 Introdução à Manipulação de Dados Dicionário de dados Um elemento atómico é aquele cuja decomposição não faz sentido no contexto do sistema. Em certos casos é necessário acordar com o utilizador se um elemento de informação é atómico ou necessita de uma maior decomposição. Por exemplo, o termo nome pode ser decomposto em nome_próprio e apelido. Mas em determinados sistemas essa decomposição pode não ser necessária, relevante, nem mesmo significativa. Muitas vezes o significado dos elementos atómicos é óbvio. Neste caso, não é necessário especificá-lo. Exemplo: data de nascimento, nº de telemóvel. Pode no entanto se necessário especificar os valores que esse elemento pode tomar ou as suas unidades de medida. Exemplo: altura = ** *unidades: cm; intervalo: *

49 49 Introdução à Manipulação de Dados Dicionário de dados Notação: =é composto de +e ( )opcional LimInf{}LimSupiteração ou conjunto [ ]alternativa * (chave) de um depósito de dados e entidade |separador de opções alternativas na construção [ ]

50 50 Introdução à Manipulação de Dados Dicionário de dados Exemplo: Filmes = {Filme} Filme + nome + realizador + (actor principal) + situação situação = [“alugado” | “disponível”] * indica se o filme está alugado ou se está disponível *

51 51 Introdução à Manipulação de Dados Exemplo: gerir a ocupação de um hotel Construa o modelo de dados do sistema de gestão de ocupação de um hotel descrito abaixo: Clientes = {Cliente} Cliente + nome + morada + data_nasc + (telefone) Reservas = {Reserva + n_quarto + BI} Reserva + dias_reservados + data_chegada + hora_chegada Quartos = {Quarto} Quarto + n_camas + situação + categoria + preço + descrição Facturas_pendentes = {Factura_pendente + id_reserva + BI} Factura_pendente + data + valor_total Pedidos_despertar = {Pedido_despertar + n_quarto} Pedido_despertar + data + hora Situação = [arrumado | ocupado | livre | em reparação]

52 52 Introdução à Manipulação de Dados Exemplo ClienteReserva Quarto Factura pendente Pedido despertar N N N N faz efectua refere-sepertence corresponde 1 1


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