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(1)

MODELA

G

EM

ES

TRUT

URA

D

A

DE S

ISTEM

A

S

E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

ANÁLISE

DE

DADOS

(2)

MODELA

G

EM

ES

TRUT

URA

D

A

DE S

ISTEM

A

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

MODELO DE DADOS

É a representação dos dados e seus inter-relacionamentos,

visando representar a realidade.

O modelo de dados se divide em:

- Modelo Conceitual,

- Modelo Lógico e

- Modelo Físico.

(3)

MODELA

G

EM

ES

TRUT

URA

D

A

DE S

ISTEM

A

S

E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

MODELO CONCEITUAL

O modelo conceitual de dados mostra como a área de negócio vê a

informação.

O objetivo do modelo conceitual é encontrar as principais fontes de

dados, retratar a realidade, sem considerar qualquer tipo de restrição de

hardware e software.

O modelo conceitual e composto dos seguintes documentos:

- Diagrama de Dados Entidade e Relacionamento (DER)

- Atributo candidato à chave

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MODELA

G

EM

ES

TRUT

URA

D

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DE S

ISTEM

A

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

MODELO CONCEITUAL

Um Diagrama de Dados Entidades e Relacionamentos descreve os

dados através de:

- Entidades

- Atributos e

- Relacionamentos

DER facilita o projeto de Banco de Dados, permitindo a especificação

de uma estrutura geral do BD para a Empresa.

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MODELA

G

EM

ES

TRUT

URA

D

A

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ISTEM

A

S

E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

MODELO LÓGICO

O modelo lógico deve conter somente entidades normalizadas.

Algumas delas podem representar domínios lógicos e não

necessariamente tabelas físicas.

Os atributos devem ser definidos com relação aos seus domínios ou

tipos de dados lógicos (ex.: Char, number, date, etc.)

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MODELA

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EM

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TRUT

URA

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ISTEM

A

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

MODELO FÍSICO

Forma de apresentação do modelo de dados, representada pelo

conjunto de parâmetros físicos que retratam a estrutura de

armazenamento dos dados.

O modelo físico é desenvolvido para um produto de banco de dados

e para uma instalação específica.

Inclui construção de índices, declarações de chaves alternativas,

integridade referencial, constraints, visões entre outros.

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MODELA

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ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

CONCEITO

Entidades : Tudo aquilo, concreto ou abstrato, que pode ser

identificado distintamente do mundo real e sobre o qual se deseja

armazenar informações.

As entidades podem ser:

Objetos... (ex.: Produto)

Pessoas... (ex.: Empregado)

Fatos... (ex.: Venda de produto)

Conceito abstrato.... (ex.: Cargo)

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MODELA

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Conceitos - Notações de Entidade

Entidade

Relacionamento

Entidade Associativa

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MODELA

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U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

TIPOS DE ENTIDADE

ENTIDADE FORTE (ou Entidade Independente)

É aquela que tem existência própria, isto é, não depende de qualquer

outra entidade para existir.

Ex.:

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MODELA

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U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

ENTIDADE FRACA (ou Entidade Dependente)

É aquela que depende da existência de outra entidade relacionada para

existir.

Ex.:Dependente do

Empregado

EMPREGADO

DEPENDENTE

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MODELA

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

ENTIDADE ASSOCIATIVA

É aquela em que sua existência depende da associação de duas ou mais

entidades.

Formalmente, uma entidade é associativa quando sua chave primária é

uma composição das chaves primárias das entidades com as quais se

relaciona.

Ex.:

COD_VENDA

COD_PRODUTO

COD_CLIENTE

COD_CLIENTE

COD_PRODUTO

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MODELA

G

EM

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ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Entidade

representação

Funcionários

Produtos

Cargos

Notas Fiscais

matricula nome endereço

código descrição unidade

número

(13)

MODELA

G

EM

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URA

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Atributos

conceito

• informações úteis a respeito de uma entidade ou

relacionamento.

• os atributos de uma entidade permanecem

constantes para todos os seus relacionamentos.

• os atributos de uma entidade são independentes de

todas as demais entidades.

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MODELA

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EM

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ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Atributos

tipos

• determinante:

– seu valor representa um elemento da entidade.

– seu valor é único para a entidade.

– deve ser sublinhado.

• composto

– necessita ser dividido em sub-atributos, para que seu significado

seja melhor compreendido.

• multi-valorado

– pode assumir mais do que um valor para cada entidade, é

diferenciado com um (*).

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MODELA

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EM

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URA

D

A

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ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Entidade

representação

Funcionários

Produtos

Cargos

Notas Fiscais

matricula nome endereço

código descrição unidade

número

(16)

MODELA

G

EM

ES

TRUT

URA

D

A

DE S

ISTEM

A

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Atributos

ex: atributo composto

Funcionários

matricula

endereço

rua

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MODELA

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ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Atributos

ex: multi-valorado

Funcionários

matricula

* telefone

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MODELA

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Qual a melhor solução?

Funcionários

matricula

* telefone

DDD

nº descrição

Funcionários

matricula

telefone

*DDD

*nº *descrição

Caso 1

Caso 2

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MODELA

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EM

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ISTEM

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U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Atributos

ex: composto e multi-valorado

Funcionários

matricula

* telefone

DDD

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MODELA

G

EM

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TRUT

URA

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ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Relacionamentos

conceito

• associação entre entidades.

• representam os vínculos que existem entre as

entidades no mundo real.

• são representados por losangos.

• Ex. no sistema de controle acadêmico o

relacionamento MATRICULA, vincula um

ALUNO a uma DISCIPLINA.

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ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Relacionamentos

conceitos

• Grau

– é igual a quantidade de entidades vinculadas através do

relacionamento.

Disciplina

Pré-Req

Func

Lotação

Depto

Grau 2

Grau 1

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MODELA

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Relacionamentos

conceitos

• Classe

– identifica a quantas vezes cada instância de uma

entidade pode participar do relacionamento.

• para relacionamentos binários temos classes:

– 1:1

– 1:N

– N:N

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MODELA

G

EM

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D

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ISTEM

A

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Relacionamentos

Classe 1:1

Func

Participa

Projeto

1

1

Cada FUNC participa de quantos PROJETOS?

(24)

MODELA

G

EM

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ISTEM

A

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

(25)

MODELA

G

EM

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TRUT

URA

D

A

DE S

ISTEM

A

S

E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Classe 1:1

Carro

Utiliza

Func

1

1

Fargo

Prizm

Kurt

Brian

Tonya

Scott

Nancy

Mustang

Ranger

Jeep

(26)

MODELA

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URA

D

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DE S

ISTEM

A

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Relacionamentos

Classe 1:N

Func

Participa

Projeto

1

N

Cada FUNC participa de quantos PROJETOS?

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MODELA

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A

DE S

ISTEM

A

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Relacionamentos

Classe N:1

Func

Participa

Projeto

N

1

Cada FUNC participa de quantos PROJETOS?

(28)

MODELA

G

EM

ES

TRUT

URA

D

A

DE S

ISTEM

A

S

E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Vídeo

Aluga

Cliente

1

N

Classe 1:N

Silva

Johnson

Hill

Cerveny

Denton

Fried Green Tomatoes

Gone with the Wind

Terminator

Terminator II

Cretaceous Park

Sandlot

Son of Flubber

BladeRunner

Bad News bears

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ISTEM

A

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Relacionamentos

Classe N:N

Func

Participa

Projeto

N

N

Cada FUNC participa de quantos PROJETOS?

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MODELA

G

EM

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TRUT

URA

D

A

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ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

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MODELA

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EM

ES

TRUT

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DE S

ISTEM

A

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Classes 1:N e N:M

Administração

Curso

Ensina

Disciplina

N

Matricula

M

Aluno

Informática

Adm Mat

Lógica

Banco de

Dados

Custos

Rieta

Colleen

Sean

Jody

Walt

Mike

Jordan

Andrew

Larry

Whitney

Barb

John

N

1

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MODELA

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A

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Relacionamentos

Totalidade

• Uma Entidade é dita TOTAL num relacionamento, quando

TODOS os seus elementos participam deste

relacionamentos.

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MODELA

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EM

ES

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ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Relacionamentos

Totalidade

Func

Participa

Projeto

N

N

Quantos PROJETOS estão associados a FUNCIONÁRIOS?

Quantos FUNCIONÁRIOS estão associados a PROJETOS?

Todos

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Atributos de Relacionamento

• Um Atributo pertence a um Relacionamento classe

N:N, sempre que:

– fixa-se um elemento da 1ª entidade, e observa-se o

valor do atributo para cada mudança de elemento na 2ª

entidade.

– se o valor do atributo mudar, então ele não pode

pertencer a 1ª entidade.

– se o atributo não pertence as entidades envolvidas, e é

relevante no contexto do relacionamento, então ele é

atributo do relacionamento.

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MODELA

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Atributos de Relacionamento

• A quem pertence os ATRIBUTOS: PRECO,

QUANTIDADE e PRAZO?

Produtos

Vende

Fornecedores

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MODELA

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A

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Atributos de Relacionamento

• PRECO, QUANTIDADE e PRAZO, não podem

pertencer a PRODUTOS, pois se fosse assim

TODOS os FORNECEDORES deveriam praticar o

mesmo preço.

Produtos

Vende

Fornecedores

N

N

*Condições Preço Quant Prazo

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MODELA

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U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Atributos de Relacionamento

• PRECO, QUANTIDADE e PRAZO, não podem

pertencer a FORNECEDORES, pois se fosse assim

TODOS os PRODUTOS de um fornecedor teriam

o mesmo preço.

Produtos

Vende

Fornecedores

N

N

*Condições

Preço

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MODELA

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U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Atributos de Relacionamento

• Não pertencendo nem a PRODUTOS ou a

FORNECEDORES, e sento relevante no

relacionamento VENDA, são atributos do

relacionamento

Produtos

Vende

Fornecedores

N

N

*Condições

Preço

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MODELA

G

EM

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DE S

ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Atributos de Relacionamento

• A quem pertence os ATRIBUTOS: DATA

ADMISSÃO e DATA LOTAÇÃO?

Funcionario

Pertence

Departamento

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MODELA

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U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Auto-Relacionamentos

• Relacionamento de uma ENTIDADE consigo mesma.

• também chamados de Relacionamentos RECURSIVOS.

• Exemplo: Uma empresa tem a entidade FUNC e deseja

saber quais são os funcionários casados com outros

funcionários.

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MODELA

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Auto-Relacionamentos

Casado com

Func

1

1

isto é equivalente a:

Casado com

Func

1

1

Func

(42)

MODELA

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ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Auto-Relacionamento

• Num Auto-Relacionamento é necessário saber o

PAPEL que cada elemento do conjunto de entidade

está representando.

Casdo com

Funcionario

1

1

mulher

marido

Componentes

Peças

N

N

compõe

é composta

quantidade

(43)

MODELA

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ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Relacionamentos Múltiplos

• É uma extensão do relacionamento binário para um

número qualquer de entidades.

Materiais

MRP

Pedidos

Compra

Requisições

N

N

N

(44)

MODELA

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ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Relacionamentos Múltiplos

Aluno

PDA

Disciplina

Professor

N

1

N

Um PROF em uma

DISCIPLINA estão

associados a

quantos ALUNOS?

Um ALUNO em

uma DISCIPLINA

estão associados a

quantos PROF?

Um ALUNO e um PROF estão

associados em quantas DISCIPLINAS?

(45)

MODELA

G

EM

ES

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URA

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DE S

ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Agregações

• Um AGREGADO é tratado como sendo uma

ENTIDADE composta por um ÚNICO

RELACIONAMENTO.

• Serve para que RELACIONAMENTOS

MÚLTIPLOS sejam decompostos.

(46)

MODELA

G

EM

ES

TRUT

URA

D

A

DE S

ISTEM

A

S

E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Agregações

• O relacionamento MRP não permite que uma

REQUISIÇÃO seja atendida quando o

MATERIAL está no estoque:

Materiais

MRP

Pedidos

Compra

Requisições

N

N

N

(47)

MODELA

G

EM

ES

TRUT

URA

D

A

DE S

ISTEM

A

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Agregações

• Solução:

Decompor MRP em 2 relacionamentos:

1) MATERIAIS - REQUISIÇÃO

2) PEDIDO e o relacionamento 1.

Materiais

Item

Req

Requisições

Pedidos

Compra

Item

Pedido

N

N

N

N

Agregado

(48)

MODELA

G

EM

ES

TRUT

URA

D

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DE S

ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Agregações

• Exemplo: Como conseqüência da ALOCAÇÃO de um

FUNCIONÁRIO num PROJETO, ele pode necessitar de

uma MÁQUINA.

Funcionario

Alocado

Projeto

Máquina

Utiliza

N

N

N

(49)

MODELA

G

EM

ES

TRUT

URA

D

A

DE S

ISTEM

A

S

E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Estrutura de Generalização e

Especialização

• Permite que uma ENTIDADE tenha sub-classes

ou pertença a super-classes.

• A associação entre uma Generalização

(super-classe) e suas Especializações (sub-classes),

recebe o nome de “isa” (é um).

• Representada por um triângulo:

(50)

MODELA

G

EM

ES

TRUT

URA

D

A

DE S

ISTEM

A

S

E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Estrutura de Generalização e

Especialização

• Também conhecidas como

PARTICIONAMENTO.

• Serve para representar ENTIDADES com

ATRIBUTOS parcialmente disjuntos.

• Permite que um relacionamento fique restrito a um

sub-conjunto de uma ENTIDADE.

(51)

MODELA

G

EM

ES

TRUT

URA

D

A

DE S

ISTEM

A

S

E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Estrutura de Generalização e

Especialização

• Uma super-classe é uma Generalização de um

conjunto de Especializações (sub-classes).

• Cada Especialização HERDA, atributos e

relacionamentos da Entidade da qual derivou.

• Relacionamentos entre Especializações de uma mesma

Generalização são um tipo de Auto-Relacionamento.

(52)

MODELA

G

EM

ES

TRUT

URA

D

A

DE S

ISTEM

A

S

E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Estrutura de Generalização e

Especialização

• A entidade FUNCIONÁRIOS pode ser particionada em:

Func

ISA

(53)

MODELA

G

EM

ES

TRUT

URA

D

A

DE S

ISTEM

A

S

E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Estrutura de Generalização e

Especialização

• Os Atributos NOME, DATA ADMISSÃO, RG,

são Atributos de FUNCIONÁRIOS.

• O Atributo IDIOMAS, só é útil para

SECRETÁRIAS.

• Os Atributos HABILITAÇÃO, ACIDENTES são

exclusivos dos MOTORISTAS

(54)

MODELA

G

EM

ES

TRUT

URA

D

A

DE S

ISTEM

A

S

E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Estrutura de Generalização e

Especialização

Func

ISA

Motoristas

Secretárias

Engenheiros

nome

data admissão

RG

* Idiomas

* acidentes

CREA

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MODELA

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EM

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TRUT

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A

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ISTEM

A

S

E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Estrutura de Generalização e

Especialização

• Todos os FUNCIONÁRIOS estão lotados num

DEPARTAMENTO.

• Somente os MOTORISTAS dirigem VEÍCULOS.

• Apenas os ENGENHEIROS participam de

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MODELA

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ISTEM

A

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Estrutura de Generalização e

Especialização

Func

ISA

Motoristas

Secretárias

Engenheiros

nome

data admissão

RG

* Idiomas

* acidentes

CREA

habilitação

Veículos

dirigem

N

N

Departamento

lotação

N

1

Veículos

Participam

N

N

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MODELA

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EM

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DE S

ISTEM

A

S

E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Atributos Globais

• Estão associados a uma Entidade ou a um

Relacionamento.

• Seu valor é CONSTANTE para todo o conjunto ao

qual pertence.

• Exemplo:

• numa biblioteca considere que a MULTA por dia

de atraso de um exemplar seja constante.

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MODELA

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ISTEM

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U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Atributo Global

Livro

nome

multa

Atributo

Global

código

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MODELA

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DE S

ISTEM

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U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Recomendações para criação de um

DER

1. Antes de começar a modelar, conheça o “mundo

real”.

2. Identifique quais são as ENTIDADES.

3. Para cada Entidade represente seus ATRIBUTOS.

4. Confronte cada Entidade consigo mesma e com as

demais na procura de possíveis

RELACIONAMENTOS

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MODELA

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EM

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S

E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Recomendações para criação de um

DER

5. Verifique a existência de ATRIBUTOS DE

RELACIONAMENTO.

6. Para relacionamentos múltiplos estude a

necessidade de AGREGAÇÕES.

7. Desenhe o DER, com todas as Entidades,

Atributos, Relacionamentos, Classes e Restrições

de Totalidade.

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MODELA

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U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Recomendações para criação de um

DER

8. Analise cuidadosamente todas as restrições que

você impôs.

9. Até que você e os seus usuários estejam

convencidos de que o DER reflete fielmente o

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MODELA

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U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

RELACIONAMENTO

É a associação entre duas ou mais entidades. Contém nome,

direção e cardinalidade

Ex.:

COD_BANCO

COD_AGENCIA

COD_BANCO

1: N

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MODELA

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ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

CONCEITOS - Relacionamento

Um e somente Um.

Zero ou Um.

Um ou Muitos.

Zero, Um ou Muitos.

Mais que Um

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MODELA

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ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

CARDINALIDADE DO RELACIONAMENTO

Indica o número mínimo e máximo de elementos de uma

entidade com os quais um elemento de uma outra entidade

pode se relacionar.

Existe 3 tipos de cardinalidade:

1:(0,1) Um para zero ou um.

1:(0,N) Um para zero ou muitos.

1:(1,1) Um para um e somente um.

N:(0,1) Muitos para zero ou um

N:(0,N) Muitos para zero ou muitos

N:(1,1) Muitos para 1 e somente 1.

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MODELA

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DE S

ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

DEPENDÊNCIA DE EXISTÊNCIA

Associação entre uma Entidade Forte e outra FRACA. A entidade

FRACA só tem existência quando associada àquela que a originou.

COD_EMPREGADO

COD_EMPREGADO

COD_DEPENDENTE

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U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

AUTO-RELACIONAMENTO

Associação de uma Entidade com ela mesma.

Exemplo:

Funcionários

Código

Nome

Cód_Gerente

Código Nome Cód_Gerente

01 Andréa 04

02 Nilton 04

03 Ricardo 04

04 Daniel 04

EMPREGADO

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MODELA

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ISTEM

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U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Atributos

Um nome de atributo é formado de três partes e é

obtido a partir dos termos componentes de cada uma

das partes, separados por undescore.

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MODELA

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U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Atributos

Propriedades que podem qualificar, caracterizar ou

identificar Entidades e Relacionamentos

Chaves - São atributos da Entidade que têm o papel

de identificar uma ocorrência dentro do conjunto ou

é utilizado para implementar relacionamentos

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MODELA

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U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Chave Candidata

– Atributo ou conjunto de atributos

que identificam univocamente cada linha da

Entidade; pode ter um valor nulo.

Chave Primária

– É um atributo ou conjunto de

atributos que possui valores distintos e não nulos,

identificando, portanto, de forma única um objeto

dentro de uma Entidade; é escolhida à partir das

chaves candidatas identificadas; ela deve ser

imutável (não pode ter seu valor alterado durante sua

vida útil) e ser a menor possível.

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MODELA

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ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

Chave Estrangeira

– É um atributo de uma

Entidade que é chave primária de uma outra

Entidade; pode estar contida em uma Chave

Primária; pode ser nula, quando não compõe a

chave primária da Entidade.

Chave Secundária

– Atributos que não

necessariamente identificam uma linha da Entidade

mas podem ser úteis para identificar conjuntos de

linhas da Entidade.

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MODELA

G

EM

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ISTEM

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E D ESEN VOL VI M EN T O SI STEM A S DE INF ORM A ÇÃ O

U M C ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DE DADOS

U M C

NATUREZA

Descreve a natureza do dado e é composta de um

único termo.

Referências

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