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Bancos de Dados: Access, Base e SQL8 horas com explanação, diálogo e prática
Julho 2016
por Luiz Henrique Rauber [email protected] – fb.com/luizrauber
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licenciem as novas criações sob termos idênticos. Like Free Software :)
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Banco de dados?
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Banco de dados?
Local de armazenamento de dados para serem usados como informações.
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Banco de dados?
Local de armazenamento de dados para serem usados como informações de forma organizada.
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Banco de dados?
Local de armazenamento de dados para serem usados como informações de forma organizada, com
possibilidade de inserção, remoção e alterações de dados novos ou existentes.
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Banco de dados?
Tabelas – Regras – Procedimentos – Gatilhos – Visão – Índice – Generalizadores
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Por que usar um BD?
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Por que usar um BD?
Porque quer, precisa ou por que sim!É a melhor forma de guardar e organizar dados.
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BI - Bussines Inteligence?
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BI - Bussines Inteligence?
Usar os dados (e date warehouses) para gerar novas informações, estratégias, oportunidades de
negócio.Mineração. Cruzamentos. Refinamentos. Reusos.
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Big Data?
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Big Data?
BI além das fronteiras da empresa com uso da internet, e dela bancos de dados públicos à
indexação e informações de sites.Cloud Computing. Crowd Source.
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SGBD?
Interface digital para o Local de armazenamento de dados para serem usados como informações de forma organizada, com possibilidade de inserção, remoção e
alterações de dados novos ou existentes.
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SGBD?
Esta interface do Sistema Gerenciador de Banco de Dados facilita: definição (ex. tabelas), recuperação (ex.
backup), alteração (ex. acessos).
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SGBD?
Esta interface do Sistema Gerenciador de Banco de Dados faz: proteção (ex. falhas), segurança (ex. Acessos), compartilhamento (ex. Distribuídos).
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SGBD?
Esta interface então liga camadas físicas e lógicas e possibilita a gestão dos dados.
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SGBDR?
Sistema Gerenciador de Banco de Dados Relacional.
Cliente-Servidor.
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Modelo Relacional
Busca via SQL por relações Schema (Tabelas/ Campos com Linhas e Colunas) por Chave
Primária e/ou Secundária.
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Modelo Relacional
Tabelas são entidades/ conjuntos, que dão características aos dados que serão salvos.
Linhas e colunas são campos/ registros, tipos dos dados que serão salvos em cada espaço.
Buscas/ Consultas/ Alterações e afins via query's, em SQL (Structured Query Language).
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Modelo Relacional
Indepêndencia do software da gestão dos dados e do processamento dos dados. Suporte da teoria
dos conjuntos e da álgebra/expressões relacionais.
Ex. Access, MySQL
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Microsoft Access
Faz parte do pacote PRO do Microsoft Office.
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#dicasNovo – Banco – Salvar (se reutilizar, Salvar Como)
menu “acesso rápido” Informações > Criptografia
Campo Requerido Sim/Não (e flag)Criar “Design de Tabela” que tem mais controle
Utilizar Máscara de entradaColocar validação de campos (ferramentas de tabelas)
Ver as “relações” no modo designUsar “Assistente de Pesquisa” nos menus, como
também Assistente e Design de Formulários e qualquer outro Assistente :)
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Principais recursos de ambos
Usar modelos prontos e alterá-losCriar modelos e reutilizar
Tabelas com campos prontos ou personalizadosNumeração única e automática ID
Uso de funções
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Criando um Banco de Dados.
Planejamento - Projeto
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Criando um Banco de Dados.
Criar um modelo de bd...
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Criando um Banco de Dados.
…implentar no Access ou Base...
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Criando um Banco de Dados.
… discussão em sala das diferenças entre os modelos e bancos.
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CAYRES, 2015
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Desenvolvimento de Software não é desenvolvimento do Banco de Dados.
Ajustar um software em produção é mais fácil que ajustar um banco de dados em produção.
Aqui cascata até funciona!
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ModelosHierárquicoem Rede
RelacionalOrientado à ObjetosObjeto Relacional
NoSQL
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Modelo Hierárquico
Estrutura como a Linguagem Estruturada. Acesso somente de “pai” pra “filho” em “árvores”.
Ex. Management System da IBM
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Modelo em Rede
Como o hierárquico, mas horizontalizado. Acesso de proprietário à membro. Banco e software
dependentes do mesmo design.Ex. CA-IDMS da CA (Computer Associates)
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Modelo Relacional - SGBDR
Busca via SQL por relações Schema (Tabelas/ Campos com Linhas e Colunas) por Chave
Primária e/ou Secundária.
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Modelo Relacional
Tabelas são entidades/ conjuntos, que dão características aos dados que serão salvos.
Linhas e colunas são campos/ registros, tipos dos dados que serão salvos em cada espaço.
Buscas/ Consultas/ Alterações e afins via query's, em SQL (Structured Query Language).
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Modelo Relacional
Indepêndencia do software da gestão dos dados e do processamento dos dados. Suporte da teoria
dos conjuntos e da álgebra/expressões relacionais.
Ex. Access, MySQL
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Modelo Orientado a Objetos - SGBDOO
Usam a ideia das Linguagem Orientadas a Objetos, aumentando a possibilidade de relações
por criar tipos de dados (classes). Tabelas são Objetos, Natives Query, Manipulação de dados
por métodos e construtores. Sem chaves 1º ou 2ºEx. Oracle 10g, Caché
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Modelo Objeto-Relacional - SGBDOR
BD Relacional com uso de objetos para incluir vídeos et al. A abstração dos dados sobre o modelo relacional melhora a manipulação de
dados. Tabelas com classes. Ex. PostGreSQL, DB2
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Modelo NoSQL (Not only SQL)
Foco big-data. Não relacional. Horizontalizado. Inserção incremental e persistência em cloud.
Não atende ACID. “Banco de dados orientado a documentos”
Ex. Apache Cassandra, MongoDB
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Critérios transação ACID
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Critérios transação ACID
Atomicidade
Commit ou rollback!Ex. Transferência OK
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Critérios transação ACID
Consistência
Regras/ Restrições/ Relacionamentos devem ser respeitados.
Ex. Não haver conta fictícia.
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Critérios transação ACID
Isolamento
Não deve ocorrer interferências, acessos devem ser limpos, commit ou rollback.Ex. Alteração única por CPF.
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Critérios transação ACID
Durabilidade
Falhas de hardware/ comunicação não devem interferir nos dados.
Ex. Sem acesso a um CPF.
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Critétios de Segurança
IntegridadeEx. Dados do CPF estão válidos
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Critétios de Segurança
DisponibilidadeEx. Todos os dados do CPF são acessíveis
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Critétios de Segurança
ConfidencialidadeEx. Só quem tem autorização acessa os dados
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Linguagens num BD pelo padrão SQL ANSI(Structured Query Language American National
Standards Institute)
DDL – Data Definition LanguageDML – Data Manipulation Language
DCL – Data Control LanguageDTL – Data Transactions Language
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CRUD
Creat INSERTRead (Retrieve) SELECTUpdate UPDATEDelete (Destroy) DELETE
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Pensar no BD
Regras do mundo real → Regras do BD(Algortimo → Software)
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Pensar no BD
Criar uma semântica com um sentido lógico
Ex. Vendedor atende pessoa física e jurídica.Ex. Clientes são identificados por CPF ou CNPJ.
Ex. Clientes podem compram produtos no atacado ou varejo.
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Pensar no BD
Modelo Conceitual → Lógico → Físico
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CAYRES, 2015
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Modelo ConceitualDER (Diagrama Entidade-Relacionamento
CAYRES, 2015
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CAYRES, 2015
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CAYRES, 2015
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CAYRES, 2015
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CAYRES, 2015
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Modelo LógicoEsquema do Banco de Dados
CAYRES, 2015
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Modelo FísicoScripts SQL para criar BD
CAYRES, 2015
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CAYRES, 2015
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Linguagens num BD pelo padrão SQL ANSI(Structured Query Language American National
Standards Institute)
DDL – Data Definition LanguageDML – Data Manipulation Language
DCL – Data Control LanguageDTL – Data Transactions Language
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Linguagens num BD pelo padrão SQL ANSI(Structured Query Language American National
Standards Institute)
DDL – Data Definition LanguageCREATE, ALTER, DROP
DML – Data Manipulation LanguageDCL – Data Control Language
DTL – Data Transactions Language
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Linguagens num BD pelo padrão SQL ANSI(Structured Query Language American National
Standards Institute)
DDL – Data Definition LanguageDML – Data Manipulation Language
SELECT, UPDATE, DELETE
DCL – Data Control LanguageDTL – Data Transactions Language
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Linguagens num BD pelo padrão SQL ANSI(Structured Query Language American National
Standards Institute)
DDL – Data Definition LanguageDML – Data Manipulation Language
DCL – Data Control LanguageGRANT, REVOKE
DTL – Data Transactions Language
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Linguagens num BD pelo padrão SQL ANSI(Structured Query Language American National
Standards Institute)
DDL – Data Definition LanguageDML – Data Manipulation Language
DCL – Data Control LanguageDTL – Data Transactions Language
BEGIN TRANSACTION, COMMIT e ROLLBACK
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CAYRES, 2015
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CREATE DOMAIN <nomeDM> AS <tipoDado> [<restrições>];
ALTER DOMAIN <nomeDM> <ações>;
DROP DOMAIN <nomeDM> [CASCADE | RESTRICT]
CREATE SEQUENCE <nomeSQ> INCREMENT BY <ex. 1 START 1>
CAYRES, 2015
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CAYRES, 2015
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CAYRES, 2015
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● Bad Smells (mal cheiros) em Bancos de Dados ● Fabrízio de Royes Mello● http://hemingway.softwarelivre.org/fisl17/41b/sala41b-
high-201607140900.ogv
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Dev. Software != Dev. Banco de Dados
Projetem bem :)
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Ou usem um NoSQL e só vão salvando :)
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Não tem A melhor linguagem de programação, Não tem O melhor banco de dados,
Há o que é mais adequado ao problema!
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ReferênciasCAYRES, Paulo Henrique. Modelagem de Banco de Dados. Rio de Janeiro: RNP/ESR. 2015