Banco de dados não relacionais

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UM ESTUDO COMPARATIVO ENTRE BANCO DE DADOS ORIENTADO A OBJETOS, BANCO DE DADOS RELACIONAIS E FRAMEWORK PARA MAPEAMENTO OBJETO/RELACIONAL, NO CONTEXTO DE UMA APLICAÇÃO WEB

UM ESTUDO COMPARATIVO ENTRE BANCO DE DADOS ORIENTADO A OBJETOS, BANCO DE DADOS RELACIONAIS E FRAMEWORK PARA MAPEAMENTO OBJETO/RELACIONAL, NO CONTEXTO DE UMA APLICAÇÃO WEB

Diante do contexto mencionado, a modelagem de dados se tornou mais complexa, fazendo com que, em alguns casos, a base do modelo relacional se tornasse inadequada. Assim, as limitações desse modelo provocam algumas deficiências quando o mesmo é utilizado em aplicações mais complexas. Como solução para esses obstáculos, modelos mais novos estão sendo empregados nessas aplicações. Atualmente a orientação a objetos é o paradigma mais utilizado, devido à facilidade de manutenção e o maior aproveitamento de códigos, além de apresentar vantagens na modelagem de dados mais complexos. Em contrapartida, o mapeamento entre os dois modelos é uma atividade que consome muito tempo, diminuindo a produtividade (BOSCARIOLI et al., 2008).
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Padrões de Fluxos de Processos em Banco de Dados Relacionais

Padrões de Fluxos de Processos em Banco de Dados Relacionais

Aos companheiros do Laboratório de Banco de Dados do IME - USP, por toda a receptividade com a qual me acolheram e pela troca de experiências sobre pesquisa científica. Aos membros do grupo de Análise e Modelagem de Dados, pelos estudos em conjunto que conduziram ao tema deste mestrado. Especialmente aos amigos Daniel de Angelis Cordeiro, David da Silva Pires, Giuliano Mega, Márcio Katsumi Oikawa, Marcos Eduardo Bolelli Broinizi e Pedro Losco Takecian, pelas várias contribuições diretas e indiretas a este trabalho.

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Um Jogo Didático para Detecção de Problemas de Qualidade de Dados em Bancos de Dados Relacionais

Um Jogo Didático para Detecção de Problemas de Qualidade de Dados em Bancos de Dados Relacionais

Os jogos didáticos são aplicações utilizadas facilmen- te e costumam despertar grande fascínio pelos jovens estudantes. Este trabalho apresentou um jogo didático para apoiar a aprendizagem de banco de dados relacio- nais. Os conhecimentos explorados no jogo se restringem inicialmente aos conceitos básicos de bancos de dados relacionais - esquema, tabelas, linhas, colunas, tipos de dados e restrições de integridade, bem como aos diferen- tes tipos de problemas que podem afetar a qualidade dos dados. Esse processo ocorre com a inserção do jogador no ambiente de gerenciamento de dados de forma organi- zada e simplificada para que possa se adaptar de forma gradativa com os novos termos e características que po- dem se intensificar em número e dificuldade com o avan- ço de níveis.
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Projeto de Banco de Dados

Projeto de Banco de Dados

Essa alternativa tem como vantagens sobre as anteriores o fato de elimi- nar os problemas de colunas opcionais e chaves primárias redundantes, típi- cos das soluções anteriormente apresentadas. Entretanto, esta alternativa apresenta uma desvantagem do ponto de vista funcional que sobrepuja as vantagens que oferece do ponto de vista do uso mais eficiente de recursos. Nesta alternativa, para garantir a unicidade da chave primária, a aplicação que faz inclusões de linhas de empregados deve verificar todas as tabelas re- ferentes às especializações. Exemplificando, quando for incluído um novo empregado, a aplicação deverá testar a sua existência nas três tabelas (EmpOutros, Motorista e Engenheiro). Essa verificação fica a cargo da aplica- ção, já que os SGBD relacionais não são capazes de realizá-la automatica- mente. Pior ainda, não há como especificar ao SGBD restrições de integridade referenciais, que façam referência ao conjunto de empregados como um todo (já que este não aparecem no banco de dados). Exemplificando, as restrições de integridade referenciais que apareciam nas soluções anteriores, e que espe- cificam que as colunas CódigoEmp que aparecem nas tabelas Domínio e Participação são chaves estrangeiras em relação ao conjunto de todos empre- gados, não podem ser especificadas.
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INTRODUÇÃO A BANCO DE DADOS

INTRODUÇÃO A BANCO DE DADOS

A Figura 1.6 ilustra um ambiente genérico de desenvolvimento de aplicativos. Nesta Figura, a diferença (gap semântico) entre os paradigmas utilizados para: a construção de interfaces, o armazenamento de informações, e a programação dos aplicativos são detalhadas para ressaltar a importância de estruturas "Case" e "Cursores". As estruturas "Case" são utilizadas para converter as alterações e solicitações ocorridas na interface do aplicativo em uma linguagem que seja capaz de ser processada pelos servidores de dados. A construção da linguagem é feita através da composição de cadeias de caracteres usualmente utilizando o padrão SQL utilizado nos servidores de dados relacionais. Quando um acesso ao SGBD é requerido, o programa estabelece uma conexão com o SGBD que está instalado no servidor. Uma vez que a conexão é criada, o programa cliente pode se comunicar com o SGBD. Um padrão chamado de Conectividade Base de Dados Aberta (Open DataBase Connectivity - ODBC) provê uma Interface para Programação de Aplicações (API) que permite que os programas no lado cliente possam chamar o SGBD, desde que as máquinas clientes como o servidor tenham o necessário software instalado. Muitos vendedores de SGBDs disponibilizam drivers específicos para seus sistemas. Desta maneira, um programa cliente pode se conectar a diversos SGBDRs e enviar requisições de consultas e transações usando API, que são processados nos servidores. Após o processamento de uma chamada de função (levando uma cadeia de caracteres ou programas armazenados), o resultado é fornecido pelo servidor de dados através de tabelas em memória. Os resultados das consultas são enviados para o programa cliente, que pode processá-lo ou visualizá-lo conforme a necessidade. O conjunto resposta para uma consulta pode ser uma tabela com zero, uma ou múltiplas tuplas, dependendo de quantas linhas foram encontradas com o critério de busca. Quando uma consulta retorna múltiplas linhas
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Uma abordagem para publicação de visões RDF de dados relacionais

Uma abordagem para publicação de visões RDF de dados relacionais

A iniciativa Linked Data trouxe novas oportunidades para a construção da nova geração de aplicações Web. Entretanto, a utilização das melhores práticas estabelecidas por este padrão depende de mecanismos que facilitem a transformação dos dados armazenados em bancos relacionais em triplas RDF. Recentemente, o grupo de trabalho W3C RDB2RDF propôs uma linguagem de mapeamento padrão, denominada R2RML, para especificar mapeamentos customizados entre esquemas relacionais e vocabulários RDF. No entanto, a geração de mapeamentos R2RML não é uma tarefa fácil. É imperativo, então, definir: (a) uma solução para mapear os conceitos de um esquema relacional em termos de um esquema RDF; (b) um processo que suporte a publicação dos dados relacionais no formato RDF; e (c) uma ferramenta para facilitar a aplicação deste processo. Assertivas de correspondência são propostas para formalizar mapeamentos entre esquemas relacionais e esquemas RDF. Visões são usadas para publicar dados de uma base de dados em uma nova estrutura ou esquema. A definição de visões RDF sobre dados relacionais permite que esses dados possam ser disponibilizados em uma estrutura de termos de uma ontologia OWL, sem que seja necessário alterar o esquema da base de dados. Neste trabalho, propomos uma arquitetura em três camadas – de dados, de visões SQL e de visões RDF – onde a camada de visões SQL mapeia os conceitos da camada de dados nos termos da camada de visões RDF. A criação desta camada intermediária de visões facilita a geração dos mapeamentos R2RML e evita que alterações na camada de dados impliquem em alterações destes mapeamentos. Adicionalmente, definimos um processo em três etapas para geração das visões RDF. Na primeira etapa, o usuário define o esquema do banco de dados relacional e a ontologia OWL alvo e cria assertivas de correspondência que mapeiam os conceitos do esquema relacional nos termos da ontologia alvo. A partir destas assertivas, uma ontologia exportada é gerada automaticamente. O segundo passo produz um esquema de visões SQL gerado a partir da ontologia exportada e um mapeamento R2RML do esquema de visões para a ontologia exportada, de forma automatizada. Por fim, no terceiro passo, as visões RDF são publicadas em um SPARQL endpoint . Neste trabalho são detalhados as assertivas de correspondência, a arquitetura, o processo, os algoritmos necessários, uma ferramenta que suporta o processo e um estudo de caso para validação dos resultados obtidos.
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Como não se perder com 9 milhões de endereços.

Como não se perder com 9 milhões de endereços.

PAlAVRAS-CHAVE: Sistemas Geográficos de Informação IGISI, marketing de relacionamento, geocodificação de endereços, marketing direto, listas de endereçamento, banco de dados relacionais.[r]

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BANCO DE DADOS DE ACESSO PÚBLICO

BANCO DE DADOS DE ACESSO PÚBLICO

vista como um produto comercializável, além de um bem social. Surgem as bases de dados online comercializadas nos Estados Unidos e na Europa, através de sistemas e serviços de armazenagem e recuperação de informação, dando início à indústria da informação, que vem tendo contínuo crescimento nos últimos 17 anos. A pesquisa em Ciência da Informação leva ao desenvolvimento de técnicas e tecnologias que permitem organizar a informação de modo a ampliar o poder intelectual do homem. Nesse sentido, essas técnicas de armazenagem e recuperação de informação encontram-se na fronteira entre a Informática e a Ciência da Informação; uma com o enfoque da aplicação e desenvolvimento dos recursos de computação a todos os setores, outra como enfoque do uso e da disseminação da informação e do conhecimento. É analisada a experiência dos Estados Unidos na indústria da informação, por ser este o país que ainda detém a hegemonia mundial no setor. São focalizadas as iniciativas do Brasil nessa área, os principais órgãos governamentais e privados envolvidos e serviços oferecidos. São sugeridas algumas medidas governamentais, visando a fomentar o desenvolvimento da indústria da informação no Brasil.
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Como escolher os campos para um banco de dados

Como escolher os campos para um banco de dados

Considerando-se que, em banco de dados, as funções de indexação e de recuperação são dependentes da existência do campo no sistema, concluiu-se que a definição dos campos de maneira exaustiva é condição necessária, embora não suficiente, para uma recuperação precisa. Pode-se deduzir, então, que o modelo capaz de atender à precisão requerida pelos usuários de arquivos de administração de projetos ou de arquivos de quaisquer outras áreas com idêntica necessidade de precisão seria um sistema que abrigasse todos os campos de informação existentes nos documentos arquivados, a fim de permitir, nas fases posteriores do trabalho, a perfeita
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Projeto de Banco de Dados

Projeto de Banco de Dados

Ela atende a dois mercados, o das pessoas físicas e o das pessoas jurídi- cas. Para acelerar o atendimento, é importante conhecer os dados de clientes que já tenham usado a locadora no passado. Para cada pessoa física é necessá- rio conhecer seu nome, sexo, data de nascimento, endereço e CIC. Já para as pessoas jurídicas é necessário conhecer seu nome, CGC, inscrição estadual e endereço. Os clientes são identificados por um código interno a locadora.

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Projeto de Banco de Dados Relacional

Projeto de Banco de Dados Relacional

Isto é usado quando poucas instâncias do relacionamento existem, evitando valores nulos nas chaves estrangeiras... Regra 5: Relacionamentos N:M[r]

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I Banco de Dados I

I Banco de Dados I

Enunciado de requisitos – entrevista com o usuário do banco de dados para entender e usuário do banco de dados para entender e documentar seus requerimentos de dados. Projeto Conceitual dados os requisitos do Projeto Conceitual – dados os requisitos do sistema, o esquema conceitual é uma

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SISTEMAS DE BANCO DE DADOS

SISTEMAS DE BANCO DE DADOS

Na abor dagem de banco de dados, as visões de dif er ent es gr upos de usuár ios são int egr adas dur ant e o pr oj et o do banco. I dealment e, devemos t er um pr oj et o do banco par a ar mazenar cada it em lógico do dado — como o nome do aluno ou a dat a de nasciment o — em um único lugar no banco de dados. I sso vai gar ant ir a consist ência e economizar espaço de ar mazenament o. Ent r et ant o, na pr át ica, algumas vezes é necessár io o uso de redundância cont rolada par a melhor ar a per f or mance das consult as. Por exemplo, podemos ar mazenar NomedoAluno e o Numer odoCur so, r edundant ement e, em um ar quivo de HI STORI COESCOLAR (Figur a 1.5a), pois quando consult amos um r egist r o HI STORI CO _ESCOLAR, quer emos o nome do aluno e o númer o do cur so, como t ambém a not a, o númer o do aluno e o ident if icador de disciplina. Colocando t odos os dados j unt os, não t emos de pesquisar múlt iplos ar quivos par a colet á-los. Nesse caso, o SGBD deve t er a capacidade de cont r olar essas r edundâncias, impedindo as inconsist ências ent r e os ar quivos. I sso pode ser f eit o aut omat icament e ver if icando se os valor es de NomeDoAluno-Numer oDoAluno par a qualquer r egist r o
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Migração de bases de dados relacionais para NoSQL: métodos de análise

Migração de bases de dados relacionais para NoSQL: métodos de análise

No caso de uma área empresa não conseguir aceder aos seus dados durante uma negociação, ou se durante a faturação não for possível aceder às faturas, devido a algum problema de conexão em qualquer uma das camadas, até se chegar à base de dados, i.e., se de alguma forma os dados de uma base de dados forem perdidos, isso pode ser o suficiente para levar ao encerramento da empresa. Como exemplo, verifique-se as empresas que foram à falência após o ataque terrorista às torres gémeas no dia 11 de setembro de 2001 nos Estados Unidos da América (EUA), onde várias empresas tinham os seus dados replicados de uma torre para a outra (Spaniol, 2015). A utilização dos então conhecidos sistemas gerenciadores de bases de dados (SGBD), ou simplesmente bases de dados (BD), é alvo de grandes avanços. A estes, na maioria dos casos, atribuem a tarefa de apenas realizar o armazenamento dos dados que possam vir a tornar-se informação – ou seja, dados organizados de uma forma coerente, fiável e consistente (Alturas, 2013). No entanto, esta depende da aplicação de regras e da correta extração dos dados para consolidar em informação útil, entrando aqui os sistemas de consolidação, ou mesmo o processamento de informação em bases de dados, sendo que ainda precisamos realizar o correto compartilhamento da informação para os indivíduos interessados (Lage & Alturas, 2012). A verdade é que as bases de dados são essenciais para muitas empresas e fazem parte, quase que diretamente, dos seus negócios.
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DIFERENTES FORMAS DE DIZER NAO WEB VF

DIFERENTES FORMAS DE DIZER NAO WEB VF

Esse último acordo reverteu uma tendência bem estabelecida do regime de acesso e controle dos recursos minerais nas Filipinas, tendo sido decisivo para a mudança drástica das expectati[r]

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Estrutura de Dados para Tecnologia

Estrutura de Dados para Tecnologia

 Caminho simples que contém todas as arestas do grafo (e,. consequentemente, todos os seus vértices)[r]

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Estrutura de Dados para Tecnologia

Estrutura de Dados para Tecnologia

função recursiva, mais recursos de memória são necessários para executar o programa, o que pode torná-lo lento ou. computacionalmente inviável[r]

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Estrutura de Dados para Tecnologia

Estrutura de Dados para Tecnologia

 São TADs representados através de listas sequenciais.. (fixas) ou encadeadas (dinâmicas), em que a seguinte regra deve ser obedecida:.[r]

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Estrutura de Dados para Tecnologia

Estrutura de Dados para Tecnologia

duplamente encadeada com este valor caso o mesmo ainda não exista na lista, em ordem CRESCENTE, ou seja, sempre entre um nó contendo um valor menor e outro contendo um valor maior que[r]

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Estrutura de Dados para Tecnologia

Estrutura de Dados para Tecnologia

int *pi // variável “pi” é ponteiro para inteiro float *pc // variável “pc” é ponteiro para float char *xy // variável “xy” é ponteiro para caracter. unsigned long int *de [r]

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