![Page 2: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/2.jpg)
Objetivo• Teoria e prática de projeto de Bancos de Dados
Relacionais (BDRs)• Foco: modelagem conceitual e lógica de BDRs
– Dicas avançadas de modelagem entidade-relacionamento (ER)
– Regras detalhadas de mapeamento ER-relacional• Bibliografia principal
– Projeto de Banco de Dados - Carlos Alberto Heuser -5a Ed. Série Livros Didáticos – Instituto de Informática da UFRGS, número 4. Editora Sagra-Luzzatto, 2004.
– www.ltc.ufes.br, Banco de Dados
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Sumário
1. Projeto de BD: objetivo e etapas2. Modelagem Conceitual
2.1 Modelo ER2.2 Dicas de Modelagem2.3 Exercícios
3. Mapeamento ER-Relacional3.1 Regras de Mapeamento3.2 Exercícios
![Page 4: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/4.jpg)
Sumário
1. Projeto de BD: objetivo e etapas2. Modelagem Conceitual
2.1 Modelo ER2.2 Dicas de Modelagem2.3 Exercícios
3. Mapeamento ER-Relacional3.1 Regras de Mapeamento3.2 Exercícios
![Page 5: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/5.jpg)
Projeto de Banco de Dados• Parte integrante do desenvolvimento de
um sistema de informação– preocupação com a representação adequada
de dados operacionais • Atividade de projeto de BD
– modelagem de dados em diferentes níveis de abstração
• nível conceitual, lógico e físico
![Page 6: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/6.jpg)
Projeto de BD - EtapasAnálise de Requisitos
Modelagem Conceitual
Modelagem Lógica
Modelagem Física
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Projeto de BD - EtapasAnálise de Requisitos
Modelagem Conceitual
Modelagem Lógica
Modelagem Física
• Coleta de informações sobre os dados, suas restrições e seus relacionamentos na organização• Forma de realização: reuniões com os usuários; observação do funcionamento da organização• Resultado: documento com a especificação de requisitos
![Page 8: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/8.jpg)
Projeto de BD - EtapasAnálise de Requisitos
Modelagem Conceitual
Modelagem Lógica
Modelagem Física
• Modelagem dos dados e seusrelacionamentos independente da estrutura de representação do SGBD (modelagem conceitual)• Forma de realização: análise da especificação de requisitos• Resultado: esquema conceitual + restrições de integridade
Especificação de requisitos
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Vantagens da Modelagem Conceitual• Abstração de dados de alto nível
– indicação de dados e seus relacionamentos da forma como percebidos no mundo real
– independência de detalhes de representação de SGBDs
• Fácil compreensão pelo usuário leigo– facilita a validação da modelagem dos dados
• Facilita a manutenção dos dados– modificação dos requisitos– migração de SGBD
• Tradução para qualquer modelo de SGBD
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Projeto de BD - EtapasAnálise de Requisitos
Modelagem Conceitual
Modelagem Lógica
Modelagem Física
Especificação de requisitos
Esquema conceitual
• Conversão do esquema conceitualpara o esquema de representaçãode um SGBD (esquema lógico)• Forma de realização: aplicação de regras de conversão• Resultado: esquema lógico (tabelas,RIs, transações, consultas relevantes evisões, autorizações de acesso, ...)
![Page 11: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/11.jpg)
Projeto de BD - EtapasAnálise de Requisitos
Modelagem Conceitual
Modelagem Lógica
Modelagem Física
Especificação de requisitos
Esquema conceitual
• Definição do esquema lógicoem um SGBD adequado ao modelo• Forma de realização: SQL• Resultado: esquema físico
Esquema lógico
![Page 12: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/12.jpg)
Análise de Requisitos
Modelagem Conceitual
Modelagem Lógica
Modelagem Física
Especificação de requisitos
Esquema conceitual
Esquema lógico
Esquema físico ou implementação
Projeto de BD - Etapas
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Projeto de BD - Etapas
• Modelagem Conceitual– preocupação: correta abstração do mundo real(captura correta da semântica da aplicação)
• Modelagem Lógica + Física– preocupação: escolhas corretas na conversão
para o esquema do SGBD (relacional) para maximizar o desempenho
(distribuição adequada dos dados em tabelas)
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Sumário
1. Projeto de BD: objetivo e etapas2. Modelagem Conceitual
2.1 Modelo ER2.2 Dicas de Modelagem2.3 Exercícios
3. Mapeamento ER-Relacional3.1 Regras de Mapeamento3.2 Exercícios
![Page 15: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/15.jpg)
Modelagem Conceitual – Modelo ER
• Modelo definido por Peter Chen em 1976– modelo sofreu diversas extensões e notações
ao longo do tempo• Padrão para modelagem conceitual de BD
– modelo simples• poucos conceitos
– representação gráfica– modelo de fácil compreensão
• Um esquema conceitual de BD é também chamado de diagrama ER
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Modelo ER - Notação
E1 E2
a4 (0,1)a1
r 1
a3
(1,N) (0,3)
r 2
(1,N)
a2 (0,N)
E3(1,1)
(1,N)
E4a8 (1,N)
a7
a5 a6r 3
(0,N)
(1,1)
papel 1
papel 2
E5 E6
p
E7 E8
r 4
E9
(0,N)
(1,1)
r 5
(1,N)
(0,N)
E10
E11
r 6
(1,1)
E12
(0,1)a9
a10 a12 a13
a11
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Modelo ER - Notação
E1 E2
a4 (0,1)a1
r 1
a3
(1,N) (0,3)
r 2
(1,N)
a2 (0,N)
E3(1,1)
(1,N)
E4a8 (1,N)
a7
a5 a6r 3
(0,N)
(1,1)
papel 1
papel 2
E5 E6
p
E7 E8
r 4
E9
(0,N)
(1,1)
r 5
(1,N)
(0,N)
E10
E11
r 6
(1,1)
E12
(0,1)a9
a10 a12 a13
a11
entidade
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Modelo ER - Notação
E1 E2
a4 (0,1)a1
r 1
a3
(1,N) (0,3)
r 2
(1,N)
a2 (0,N)
E3(1,1)
(1,N)
E4a8 (1,N)
a7
a5 a6r 3
(0,N)
(1,1)
papel 1
papel 2
E5 E6
p
E7 E8
r 4
E9(0,N)
(1,1)
r 5
(1,N)
(0,N)
E10
E11
r 6
(1,1)
E12
(0,1)a9
a10 a12 a13
a11
entidadefraca
![Page 19: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/19.jpg)
Modelo ER - Notação
E1 E2
a4 (0,1)a1
r 1
a3
(1,N) (0,3)
r 2
(1,N)
a2 (0,N)
E3(1,1)
(1,N)
E4a8 (1,N)
a7
a5 a6r 3
(0,N)
(1,1)
papel 1
papel 2
E5 E6
p
E7 E8
r 4
E9
(0,N)
(1,1)
r 5
(1,N)
(0,N)
E10
E11
r 6
(1,1)
E12
(0,1)a9
a10 a12 a13
a11
entidadeassociativa
![Page 20: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/20.jpg)
Modelo ER - Notação
E1 E2
a4 (0,1)a1
r 1
a3
(1,N) (0,3)
r 2
(1,N)
a2 (0,N)
E3(1,1)
(1,N)
E4a8 (1,N)
a7
a5 a6r 3
(0,N)
(1,1)
papel 1
papel 2
E5 E6
p
E7 E8
r 4
E9
(0,N)
(1,1)
r 5
(1,N)
(0,N)
E10
E11
r 6
(1,1)
E12
(0,1)a9
a10 a12 a13
a11
relacionamento
![Page 21: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/21.jpg)
Modelo ER - Notação
E1 E2
a4 (0,1)a1
r 1
a3
(1,N) (0,3)
r 2
(1,N)
a2 (0,N)
E3(1,1)
(1,N)
E4a8 (1,N)
a7
a5 a6r 3
(0,N)
(1,1)
papel 1
papel 2
E5 E6
p
E7 E8
r 4
E9
(0,N)
(1,1)
r 5
(1,N)
(0,N)
E10
E11
r 6
(1,1)
E12
(0,1)a9
a10 a12 a13
a11
auto-relacionamento
![Page 22: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/22.jpg)
Modelo ER - Notação
E1 E2
a4 (0,1)a1
r 1
a3
(1,N) (0,3)
r 2
(1,N)
a2 (0,N)
E3(1,1)
(1,N)
E4a8 (1,N)
a7
a5 a6r 3
(0,N)
(1,1)
papel 1
papel 2
E5 E6
p
E7 E8
r 4
E9
(0,N)
(1,1)
r 5
(1,N)
(0,N)
E10
E11
r 6
(1,1)
E12
(0,1)a9
a10 a12 a13
a11
relacionamentoternário
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Modelo ER - Notação
E1 E2
a4 (0,1)a1
r 1
a3
(1,N) (0,3)
r 2
(1,N)
a2 (0,N)
E3(1,1)
(1,N)
E4a8 (1,N)
a7
a5 a6r 3
(0,N)
(1,1)
papel 1
papel 2
E5 E6
p
E7 E8
r 4
E9
(0,N)
(1,1)
r 5
(1,N)
(0,N)
E10
E11
r 6
(1,1)
E12
(0,1)a9
a10 a12 a13
a11atributo
identificador
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Modelo ER - Notação
E1 E2
a4 (0,1)a1
r 1
a3
(1,N) (0,3)
r 2
(1,N)
a2 (0,N)
E3(1,1)
(1,N)
E4a8 (1,N)
a7
a5 a6r 3
(0,N)
(1,1)
papel 1
papel 2
E5 E6
p
E7 E8
r 4
E9
(0,N)
(1,1)
r 5
(1,N)
(0,N)
E10
E11
r 6
(1,1)
E12
(0,1)a9
a10 a12 a13
a11
atributomonovalorado
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Modelo ER - Notação
E1 E2
a4 (0,1)a1
r 1
a3
(1,N) (0,3)
r 2
(1,N)
a2 (0,N)
E3(1,1)
(1,N)
E4a8 (1,N)
a7
a5 a6r 3
(0,N)
(1,1)
papel 1
papel 2
E5 E6
p
E7 E8
r 4
E9
(0,N)
(1,1)
r 5
(1,N)
(0,N)
E10
E11
r 6
(1,1)
E12
(0,1)a9
a10 a12 a13
a11
atributomultivalorado
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Modelo ER - Notação
E1 E2
a4 (0,1)a1
r 1
a3
(1,N) (0,3)
r 2
(1,N)
a2 (0,N)
E3(1,1)
(1,N)
E4a8 (1,N)
a7
a5 a6r 3
(0,N)
(1,1)
papel 1
papel 2
E5 E6
p
E7 E8
r 4
E9
(0,N)
(1,1)
r 5
(1,N)
(0,N)
E10
E11
r 6
(1,1)
E12
(0,1)a9
a10 a12 a13
a11
atributocomposto
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Modelo ER - Notação
E1 E2
a4 (0,1)a1
r 1
a3
(1,N) (0,3)
r 2
(1,N)
a2 (0,N)
E3(1,1)
(1,N)
E4a8 (1,N)
a7
a5 a6r 3
(0,N)
(1,1)
papel 1
papel 2
E5 E6
p
E7 E8
r 4
E9
(0,N)
(1,1)
r 5
(1,N)
(0,N)
E10
E11
r 6
(1,1)
E12
(0,1)a9
a10 a12 a13
a11
atributoopcional
atributoobrigatório
![Page 28: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/28.jpg)
Modelo ER - Notação
E1 E2
a4 (0,1)a1
r 1
a3
(1,N) (0,3)
r 2
(1,N)
a2 (0,N)
E3(1,1)
(1,N)
E4a8 (1,N)
a7
a5 a6r 3
(0,N)
(1,1)
papel 1
papel 2
E5 E6
p
E7 E8
r 4
E9
(0,N)
(1,1)
r 5
(1,N)
(0,N)
E10
E11
r 6
(1,1)
E12
(0,1)a9
a10 a12 a13
a11
especializaçãoparcial
especializaçãototal
![Page 29: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/29.jpg)
Modelo ER - Notação
E1 E2
a4 (0,1)a1
r 1
a3
(1,N) (0,3)
r 2
(1,N)
a2 (0,N)
E3(1,1)
(1,N)
E4a8 (1,N)
a7
a5 a6r 3
(0,N)
(1,1)
papel 1
papel 2
E5 E6
p
E7 E8
r 4
E9
(0,N)
(1,1)
r 5
(1,N)
(0,N)
E10
E11
r 6
(1,1)
E12
(0,1)a9
a10 a12 a13
a11
especializaçãoexclusiva
especializaçãonão-exclusiva
![Page 30: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/30.jpg)
Sumário
1. Projeto de BD: objetivo e etapas2. Modelagem Conceitual
2.1 Modelo ER2.2 Dicas de Modelagem2.3 Exercícios
3. Mapeamento ER-Relacional3.1 Regras de Mapeamento3.2 Exercícios
![Page 31: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/31.jpg)
Dicas de Modelagem Conceitual• Entidade X Atributo
– a opção por entidade é válida se existempropriedades (atributos e relacionamentos) e transações relevantes para o fato
Empregados salário
Salários
deduçãoIRPF valorBruto
categoria
valorLíquidogratificação
remuneração(1,1)
Empregados(1,N)
![Page 32: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/32.jpg)
Dicas de Modelagem Conceitual• Entidade X Atributo Composto
– a opção por atributo composto é válida se existe noção de agregação
Pessoas
Imóveis
localização
valorproprietário(1,1)
Pessoas(0,N)
imóvellocalizaçãovalor
aplicação de negócio imobiliário
aplicação comercial (setor de crediário de uma loja)
![Page 33: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/33.jpg)
Dicas de Modelagem Conceitual• Entidade X Atributo Multivalorado
– a opção por atributo multivalorado é válida se existe noção de agregação
Pessoas
LinhasTelefônicas
DDD
númeroproprietário(1,N)
Pessoas(0,1)
telefone(0,N)
aplicação: companhia telefônica
aplicação comercial (setor de crediário de uma loja)
![Page 34: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/34.jpg)
Dicas de Modelagem Conceitual• Entidade Fraca X Atributo
– a opção por atributo é válida se o fato nãopossui outros relacionamentos
Pedidos
Itens
número
composição(1,1)
Pedidos(1,N)
itens (1,N)descriçãoquantidade
quantidade
referência(1,1)
(0,N)
Produtos
valor
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Dicas de Modelagem Conceitual• Entidade X Relacionamento
– admite-se representações equivalentes• a opção por relacionamento é recomendada se não
existem propriedades associadas ao fato• a opção por entidade é recomendada se existe um
identificador explícito para o fato (ex.: ID da consulta)
Médicos Pacientes
data
nome
código
CRMnome
hora
consulta(0,N) (0,N)
Médicos Pacientes
data
nome
código
CRMnome
hora
(0,N) (0,N)Consultas
(1,1)(1,1)
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Dicas de Modelagem Conceitual• Entidade X Relacionamento
– a opção por entidade introduz uma indireção na associação entre fatos
• não recomendável, especialmente para casos um-para-um e um-para-muitos
– não geram o mesmo banco de dados relacional!
Pessoas Automóveis
marca
chassi
CPFnome
posse(0,1) (0,N)
Pessoas Automóveis
marca
chassi
CPFnome
(0,N) (0,1)Posses
(1,1)(1,1)
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Dicas de Modelagem Conceitual• Entidade X Entidade Associativa
– admite-se representações equivalentes• levar em conta as recomendações do caso anterior
(entidade X relacionamento)
Médicos Pacientes
data
nome
código
CRMnome
hora
consulta(0,N) (0,N)
Medicamentos
nome
códigoprescrição
(0,N)
(0,N)intervaloHoras
Consultas
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Dicas de Modelagem Conceitual
• Entidade X Entidade Associativa
Medicamentos
nome
códigoprescrição
(0,N)
(0,N)intervaloHoras
Médicos Pacientes
data
nome
código
CRMnome
hora
(0,N) (0,N)Consultas
(1,1)(1,1)
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Dicas de Modelagem Conceitual• Entidade Associativa X Relacionamento N-Ário
– recomenda-se a opção por relacionamento n-árioapenas se a participação for obrigatória para todas as entidades
• evita problemas de identificação do relacionamento
Empregados Projetos
nome
código
CPFnome
alocação(1,N) (1,N)
Tarefas
nome
código
(1,N)
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Dicas de Modelagem Conceitual• Entidade Associativa X Relacionamento N-Ário
– recomenda-se a opção por entidade associativa se a participação não for obrigatória para todas as entidades
Empregados Projetos
nome
código
CPFnome
alocação(1,N) (0,N)
Tarefas
nome
códigoexecução
(0,N)
(0,N)
Alocações
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Dicas de Modelagem Conceitual• Relacionamento X Especialização
– a opção por especialização é válida se houver uma associação um-para-um entre as entidades participantes
Pessoas
CPFnome
Professores
titulação
Pessoas
CPFnome
Professores
habilitaçãoformação
(1,N)
(0,N)
aplicação universitáriaaplicação de uma escola de música
tempoexperiência
código
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Dicas de Modelagem Conceitual• Atributo X Especialização
– a opção por especialização é valida se houver atributos e/ou relacionamentos relevantes para os fatos especializados
Pessoas
CPFnome
função
Pessoas
CPFnome
Motoristas
nroHabilitação
Engenheiros
CREA
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Dicas de Modelagem Conceitual• Atributo X Especialização
– atenção: atributos opcionais podem sugerir a modelagem de uma entidade especializada
PessoasCPF
nomenroHabilitação (0,1)
Pessoas
CPFnome
Motoristas
nroHabilitação
veículosHabilitados (0,N)
veículosHabilitados (1,N)
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Dicas de Modelagem Conceitual• Limitações no poder de expressão!
– exige a documentação de restrições de integridade em anexo
Empregados supervisão(0,N)
(0,1) supervisor
supervisionado
RIs: - um empregado não pode ser supervisor de si próprio- ciclos em hierarquias de supervisão não são permitidos
Cursos
Pós-Graduação
GraduaçãoemCursoG
emCursoPG
Alunos
(0,1)
(0,N) (0,1)
(0,N)
RIs: - um aluno não pode estar cursando ambos os cursos- um aluno deve estar cursando pelo menos um dos cursos
aplicação de um deptouniversitário
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Dicas de Modelagem Conceitual• Consideração de aspectos temporais
– atenção: alteram a modelagem conceitual!
Empregados salário
Saláriosremuneração(1,1)
Empregados(1,N)
valor data
Departamentoslotação(1,1)
Empregados(0,N)
Departamentoslotação(1,N)
Empregados(0,N)
data
temporal
temporal
instantâneo
instantâneo
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Dicas de Modelagem Conceitual• Entidade isolada
– pode-se admitir a sua representação
Departamentoslotação(1,1)
Empregados(0,N)
Empresa
Home-Pagesdefinição(0,N)
Escolas(1,1)
DicasDidáticas (mostrada aleatoriamente sempreque uma home-page é aberta)
OK !
OK ?
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Dicas de Modelagem Conceitual• Validação do esquema conceitual
– substantivos para nomes de relacionamentos• minimizam a redundância de nomes• nomes mais adequados para futuros conceitos
lógicos (tabelas, atributos)– cardinalidade de relacionamentos
• na dúvida, definir cardinalidades opcionais– menos restritivas– reduzem os controles de integridade no BD
» dependências de inserção e controles na atualização
Setoreslotação(1,1)
Máquinas(0,N)
Setorespossui(1,1)
Máquinas(1,N)
revisão
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Sumário
1. Projeto de BD: objetivo e etapas2. Modelagem Conceitual
2.1 Modelo ER2.2 Dicas de Modelagem2.3 Exercícios
3. Mapeamento ER-Relacional3.1 Regras de Mapeamento3.2 Exercícios
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Ferramenta brModelo• Modelagem conceitual ER – notação Peter Chen• Mapeamento semi-automático ER-relacional• Armazenamento XML de modelagens
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Exercício Modelagem 1 - Clínica
Cada médico que trabalha na clínica é identificado pelo seu CRM, possui um nome, uma data de admissão na clínica e um salário. Um médico tem formação em diversas especialidades (ortopedia, traumatologia, etc), mas só exerce uma delas na clínica. Para todo paciente internado na clínica são cadastrados alguns dados pessoais: código (único), nome, RG, CPF, endereço, telefone(s) para contato e data do nascimento. Um paciente tem sempre um determinado médico como responsável, com um horário de visita diário predeterminado. Pacientes estão sempre internados em quartos individuais, que são identificados por um número e estão em um andar da clínica.
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Exercício 2 - MuseuCada obra no museu possui um código, um título e um ano. Obras ou são pinturas ou são esculturas. No primeiro caso, são dados importantes o estilo (por exemplo, impressionista). No caso de esculturas, são importantes o peso e os materiais de que éfeita (por exemplo, argila, madeira, etc). Uma obra pode estar exposta em um único salão, em uma determinada posição neste salão. Um salão, que geralmente abriga várias obras, é identificado por um número e está em um andar do museu. Certos dados a respeito dos autores de cada obra também são relevantes: código, nome e nacionalidade. Uma obra é produzida por apenas um autor, porém, pode existir mais de uma obra de um mesmo autor no museu. No museu trabalham funcionários, cada um possuindo um ID, CPF, um nome e um salário. Funcionários ou são guardas ou são restauradores de obras. No primeiro caso, mantêm-se dados sobre a hora de entrada e hora de saída. No caso de restauradores, qual a sua especialidade. Um guarda éresponsável pela segurança de um único salão, que pode ser vigiado por vários guardas. Um restaurador pode estar realizando a manutenção de várias obras. Uma obra, caso esteja em manutenção, está nas mãos de apenas um restaurador. Para cada manutenção deve-se registrar a data de início e a data prevista de término do trabalho, uma descrição do serviço a ser feito e um custo previsto para realizar a manutenção. Uma manutenção pode estar utilizando uma ou mais matérias-primas. Uma matéria-prima possui um código, um nome e uma quantidade em estoque. Uma matéria-prima pode estar sendo utilizada em várias manutenções, em uma certa quantidade.
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Exercício 3 (se der tempo...) - BibliotecaUm livro tem vários exemplares na biblioteca, como por exemplo, Liv1-Ex1, Liv1-Ex2, Liv2-Ex1. Exemplares estão dispostos em estantes. São mantidos dados detalhados sobre autores e editoras dos livros para fins de consulta. Na biblioteca trabalham bibliotecárias. Cada estante éperiodicamente organizada por uma única bibliotecária. Bibliotecárias também realizam empréstimos de exemplares para clientes. Empréstimos cadastrados no BD devem conter a data da devolução e o valor diário da multa, permanecendo no BD até o cliente entregar o exemplar. A bibliotecária que realizou o empréstimo também é relevante de ser mantido no BD. Algumas bibliotecárias são estagiárias. Uma bibliotecária estagiária está sempre sob a responsabilidade de uma bibliotecária efetiva. Deve-se saber também a instituição de ensino da qual a estagiária vem. Defina os atributos que julgares relevantes para os fatos identificados.
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Sumário
1. Projeto de BD: objetivo e etapas2. Modelagem Conceitual
2.1 Modelo ER2.2 Dicas de Modelagem2.3 Exercícios
3. Mapeamento ER-Relacional3.1 Regras de Mapeamento3.2 Exercícios
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Modelagem Lógica de BD• Foco
– mapeamento ER->relacional• Para 1 esquema ER – N esquemas
relacionais– existem várias maneiras de “se implementar”
uma modelagem conceitual abstrata
![Page 55: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/55.jpg)
Prática de Modelagem Lógica• Compromisso entre
– evitar um grande número de tabelas• evitar um tempo longo de resposta nas consultas e
atualizações de dados– implica minimizar junções entre tabelas
– evitar atributos opcionais• evitar tabelas sub-utilizadas
– implica evitar desperdício de espaço– evitar muitos controles de integridade no BD
• evitar organizações de dados em tabelas que gerem muitos controles de integridade
– implica evitar muitas dependências entre dados
![Page 56: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/56.jpg)
Processo de Mapeamento1. Mapeamento preliminar de entidades e
seus atributos2. Mapeamento de especializações3. Mapeamento de relacionamentos e seus
atributos
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Mapeamento de Entidades
EmpregadosIdadeNomeCPF
Empregados (CPF, Nome, Idade)
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Mapeamento de Entidades Fracas
Itens (NroPedido, NroItem, Produto, Quantidade)
ItensComposiçãoPedidos
NúmeroNúmero Produto
(1,N)(1,1)
Quantidade
• Identificador da entidade forte torna-se– parte da chave primária na tabela
correspondente à entidade fraca (tabelaFraca)– chave estrangeira na tabelaFraca
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Mapeamento de Atributos
EmpregadosIdadeNomeCPF
Empregados (CPF, Nome, Idade, PlanoSaúde, Rua, Número, Cidade)
Telefone(CPF, Número)ouTelefone (CPF, Número)
Telefone (1,N)PlanoSaúde (0,1)
EndereçoCidade
NúmeroRua
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Mapeamento de Atributos
EmpregadosIdadeNomeCPF
Empregados (CPF, Nome, Idade, PlanoSaúde, Rua, Número, Cidade, FoneRes, FoneCom, Celular)
Telefone (1,3)PlanoSaúde (0,1)
EndereçoCidadeNúmero
Rua
![Page 61: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/61.jpg)
Processo de Mapeamento1. Mapeamento preliminar de entidades e
seus atributos2. Mapeamento de especializações3. Mapeamento de relacionamentos e seus
atributos
![Page 62: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/62.jpg)
Mapeamento de Especializações
• Três alternativas são geralmente adotadas1. tabela única para entidade genérica e suas
especializações2. tabelas para a entidade genérica e as
entidades especializadas3. tabelas apenas para as entidades
especializadas
![Page 63: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/63.jpg)
Alternativa 1
Servidores (CPF, Nome, Tipo, Função, Titulação, Categoria)
Servidores
ProfessoresFuncionários
CPFNome
Função TitulaçãoCategoria
• Tipo pode assumir mais de um valor se a especialização énão-exclusiva
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Alternativa 2
Servidores
ProfessoresFuncionários
CPFNome
Função TitulaçãoCategoria
Servidores (CPF, Nome)
Funcionários (CPF, Função)
Professores (CPF, Titulação, Categoria)
![Page 65: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/65.jpg)
Alternativa 3
Servidores
ProfessoresFuncionários
CPFNome
Função TitulaçãoCategoria
Funcionários (CPF, Nome, Função)
Professores (CPF, Nome, Titulação, Categoria)
• Não se aplica a especializações parciais
![Page 66: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/66.jpg)
Processo de Mapeamento1. Mapeamento preliminar de entidades e
seus atributos2. Mapeamento de especializações3. Mapeamento de relacionamentos e seus
atributos
![Page 67: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/67.jpg)
Mapeamento de Relacionamentos• Recomendações de mapeamento
baseiam-se na análise da cardinalidadedos relacionamentos
– com base nesta análise, algumas alternativas de mapeamento podem ser adotadas1. entidades relacionadas podem ser fundidas em uma
única tabela2. tabelas podem ser criadas para o relacionamento3. chaves estrangeiras podem ser criadas em tabelas
a fim de representar adequadamente o relacionamento
![Page 68: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/68.jpg)
Relacionamento 1-1• Obrigatório em ambos os sentidos
ComissõesOrganizaçãoConferências
Sigla
Número Endereço
Nome DataInstalação
(1,1)(1,1)
Conferências (Sigla, Nome, DataInstCom, NroCom,EndereçoCom, eMailCom)
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Relacionamento 1-1• Opcional em um dos sentidos
alternativa 1
CarteirasMotoristaPessoas
Código
Número
NomeDataExpedição
(0,1)(1,1)Posse
Validade Categoria
Pessoas (Código, Nome, NúmeroCarteiraMotorista, DataExpedição, Validade, Categoria,DataRetirada)
DataRetirada
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Relacionamento 1-1• Opcional em um dos sentidos
alternativa 2
CarteirasMotoristaPessoas
Código
Número
NomeDataExpedição
(0,1)(1,1)Posse
Validade Categoria
Pessoas (Código, Nome)
CarteirasMotorista (Número, DataExpedição, Validade, Categoria, Código,DataRetirada)
DataRetirada
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Relacionamento 1-1• Opcional em ambos os sentidos
MulheresCasamentoHomens
CPF Nome Data
(0,1)(0,1)
Homens (CPF, Nome)
Casamento (CPFh, CPFm, Data)
CPF Nome
Mulheres (CPF, Nome)
alternativa 1
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Relacionamento 1-1• Opcional em ambos os sentidos
MulheresCasamentoHomens
CPF Nome Data
(0,1)(0,1)
CPF Nome
alternativa 2
Homens (CPF, Nome)Mulheres (CPF, Nome, CPFmarido, DataCasamento)
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Relacionamento 1-N• Obrigatório/opcional no “lado N”
DepartamentosLotaçãoEmpregados
CPF
Código Nome
Nome Data
(1,1)(1,N)
Departamentos (Código, Nome)Empregados (CPF, Nome, CodDepto, DataLotação)
(0,N)
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Relacionamento 1-N• Opcional no “lado 1”
PessoasPosseAutomóveis
Chassi
CPF Nome
Modelo DataCompra
(0,1)(1,N)
Pessoas (CPF, Nome)Automóveis (Chassi, Modelo, Ano)Posse (CPF, Chassi, DataCompra)
(0,N)
Ano
alternativa 1
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Relacionamento 1-N• Opcional no “lado 1”
PessoasPosseAutomóveis
Chassi
CPF Nome
Modelo DataCompra
(0,1)(1,N)
(0,N)
Ano
alternativa 2
Pessoas (CPF, Nome)Automóveis (Chassi, Modelo, Ano, CPF, DataCompra)
![Page 76: Banco de Dados - EP - Aula 05&06 - Modelagem de Dados - MER Para MR](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022042614/557212e0497959fc0b911ee6/html5/thumbnails/76.jpg)
Relacionamento N-M
ProjetosParticipaçãoEmpregados
CPF
Código Nome
NomeDataInício
(1,N)(1,N)
Empregados (CPF, Nome)Projetos (Código, Nome)Participação (CPF, Código, DataInício)
(0,N) (0,N)
• Obrigatório/opcional em ambos os sentidos
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Auto-Relacionamento• Valem as mesmas recomendações
anteriores
Alternativas:1) Empregados(CPF, Nome, Idade)
Gerência(CPFe, CPFg)
2) Empregados(CPF, Nome, Idade, CPFg)
(0,N)
(0,1)
subordinado
gerente
IdadeNomeCPF
Empregados gerência
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Relacionamentos com Entidades Associativas• Valem as mesmas recomendações anteriores
– questão: “localizar” a entidade associativa
ClientesempréstimoLivros(0,1)(0,N)
cadastro(1,1)
(0,N)
Bibliotecárias
Livros (Código, ..., CPFcli, DataDevolução, CPFbibl)Clientes (CPFcli, ...)Bibliotecárias(CPFbibl, ...)
DataDevolução
alternativa 2
Empréstimos
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Relacionamentos com Entidades Associativas
CartõesMagnéticos
Contas
Concessão
Clientes vínculo(1,N)(1,N)
(1,1)
(0,1)
Correntista(CPF, NroCta, NroCartão, DataExp)
NúmeroDataExp
CPF Número
Correntistas
• Outro exemplo
alternativa 1
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Relacionamentos Ternários
(1,N)
Instituições
Pesquisadores
Projetos
Pesquisa(1,N)
(0,N)Sigla Número
CPF
DataInício
Instituições (Sigla, ...) Projetos (Número, ...)Pesquisadores (CPF, ...)Pesquisa (Sigla, Número, CPF, DataInício)
Caso N:N:N
• Gera uma tabela para o relacionamento
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Relacionamentos Ternários
(0,1)
Produtos
Distribuidores
Cidades
Distribuição(0,N)
(0,N)Código Código
Produtos (Código, ...)Cidades (Código, ...)Distribuidores (CPF, ...)Distribuição (CodProduto, CodCidade, CPF)
CPF
Caso 1:N:N
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(1,1)
Empregados
Salários
Atividades
Remuneração
(0,N) (1,1)
CPF Código
Empregados (CPF, Nome)Atividades (Código, Descrição)Salários (ID, valor)Remuneração (CodAtiv, CPF, ID-Salario)
Nome
IDCaso 1:1:N
Relacionamentos Ternários
Valor
Descrição
• Uma das RIs podeser chave primária
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Relacionamentos Ternários
(0,1)
Painéis
Latarias
Veículo
(0,1)(0,1)
Código Código
CódigoCaso 1:1:1
FabricantePesoMotores
Modelo
Painéis (Código, Peso)Motores (Código, Fabricante)Latarias (Código, Modelo)Veículo (CodP, CodM, CodL) • Uma das RIs pode
ser chave primária
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Sumário
1. Projeto de BD: objetivo e etapas2. Modelagem Conceitual
2.1 Modelo ER2.2 Dicas de Modelagem2.3 Exercícios
3. Mapeamento ER-Relacional3.1 Regras de Mapeamento3.2 Exercícios
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Exercícios• Mapeamento das modelagens conceituais
definidas nos exercícios anteriores