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 OU M C ANÁLISE DE DADOS
ANÁLISE DE DADOS
U M C
ANÁLISE
DE
DADOS
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 OU 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.
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 OU 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
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 OU 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.
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 OU 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.)
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 OU 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.
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 OU 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)
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 OU M C ANÁLISE DE DADOS
ANÁLISE DE DADOS
U M C
Conceitos - Notações de Entidade
Entidade
Relacionamento
Entidade Associativa
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 OU 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.:
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 OU 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
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 OU 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
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 OU 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
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 OU 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.
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 OU 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 (*).
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 OU 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
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 OU M C ANÁLISE DE DADOS
ANÁLISE DE DADOS
U M C
Atributos
ex: atributo composto
Funcionários
matricula
endereço
rua
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 OU M C ANÁLISE DE DADOS
ANÁLISE DE DADOS
U M C
Atributos
ex: multi-valorado
Funcionários
matricula
* telefone
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 OU 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
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 OU M C ANÁLISE DE DADOS
ANÁLISE DE DADOS
U M C
Atributos
ex: composto e multi-valorado
Funcionários
matricula
* telefone
DDD
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 OU 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.
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 OU 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
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 OU 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
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 OU M C ANÁLISE DE DADOS
ANÁLISE DE DADOS
U M C
Relacionamentos
Classe 1:1
Func
ParticipaProjeto
1
1
Cada FUNC participa de quantos PROJETOS?
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 OU M C ANÁLISE DE DADOS
ANÁLISE DE DADOS
U M C
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 OU 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
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 OU M C ANÁLISE DE DADOS
ANÁLISE DE DADOS
U M C
Relacionamentos
Classe 1:N
Func
ParticipaProjeto
1
N
Cada FUNC participa de quantos PROJETOS?
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 OU M C ANÁLISE DE DADOS
ANÁLISE DE DADOS
U M C
Relacionamentos
Classe N:1
Func
ParticipaProjeto
N
1
Cada FUNC participa de quantos PROJETOS?
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 OU 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
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 OU M C ANÁLISE DE DADOS
ANÁLISE DE DADOS
U M C
Relacionamentos
Classe N:N
Func
ParticipaProjeto
N
N
Cada FUNC participa de quantos PROJETOS?
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 OU M C ANÁLISE DE DADOS
ANÁLISE DE DADOS
U M C
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 OU M C ANÁLISE DE DADOS
ANÁLISE DE DADOS
U M C
Classes 1:N e N:M
Administração
Curso
Ensina
Disciplina
N
MatriculaM
Aluno
Informática
Adm Mat
Lógica
Banco de
Dados
Custos
Rieta
Colleen
Sean
Jody
Walt
Mike
Jordan
Andrew
Larry
Whitney
Barb
John
N
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 OU 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.
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 OU M C ANÁLISE DE DADOS
ANÁLISE DE DADOS
U M C
Relacionamentos
Totalidade
Func
ParticipaProjeto
N
N
Quantos PROJETOS estão associados a FUNCIONÁRIOS?
Quantos FUNCIONÁRIOS estão associados a PROJETOS?
Todos
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 OU 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.
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 OU 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
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 OU 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
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 OU 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
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 OU 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