Projeto e Implementação de Banco de Dados, Resumos de Informática

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Banco de Dados

Projeto e Implementação

Felipe Nery Rodrigues Machado

Banco de Dados

Projeto e Implementação

3ª Edição

www.editoraerica.com.br

Dedicatória

Aos meus filhos Samir e Thamis pelo amor e carinho que me dedicam e por serem a

razão do meu viver. In memoriam ao meu pai, Dr. Nery de Almeida Machado, que me ensinou

determinação e caráter, e acima de tudo me ensinou que honestidade é o bem maior de uma

vida. À minha esposa Maria Cristina Vaz Machado e a meus enteados João Pedro, Luiz Felipe

e Lucas pelo carinho e amor que me dedicam e pela família que constituímos.

Agradecimentos

A Deus, por estar sempre ao meu lado, com seus anjos e com sua energia irradiante,

que me mantém sempre com apoio e segurança, mesmo nos momentos mais difíceis em que

nEle tenho o repouso e o empurrão para a frente.

Produzirão as montanhas frutos de paz ao vosso povo; e as colinas, frutos de justiça. Sl 71, 3

4 Banco de Dados - Projeto e Implementação

Sobre o Autor

Felipe Nery Rodrigues Machado

Consultor com mais de vinte anos de vivência na área de informática, na qualidade de

projetista de sistemas. Com formação em Engenharia Mecânica, possui larga experiência no

projeto de banco de dados com profundos conhecimentos de metodologias e modelagem de

dados.

Especialista em projetos de bancos de dados para aplicações transacionais e

gerenciais, possui amplo conhecimento no desenvolvimento de projetos de bancos de dados

para as mais diversas áreas de negócio, tais como indústria metalúrgica, indústria de alimen-

tos, varejo e atacado, jornais e televisão, distribuição de produtos, concessionárias de automó-

veis, órgãos públicos diversos, hospitais e companhias aéreas. Sua experiência abrange o

ciclo completo de negócios de uma organização, tendo já desenvolvido igualmente aplicações

com Arquitetura de Data Warehouse, processos de ETL, com grande ênfase em modelagem

multidimensional e arquitetura de processos OLAP.

Professor universitário de disciplinas de Bancos de Dados e Metodologias de Desenvol-

vimento, no Rio de Janeiro, dedica-se à pesquisa e divulgação das técnicas e metodologias do

estado da arte em desenvolvimento de aplicações.

Autor dos livros Tecnologia e Projeto de Data Warehouse, Banco de Dados: Projeto

e Implementação e Análise Relacional de Sistemas, todos publicados pela Editora Érica e

adotados nas principais universidades de informática do País.

E-mail: [email protected]

• Capítulo 1 - O Que é Projeto de Banco de Dados Sumário
  • Modelagem de Dados
  • Que É Abstração?
    • Minimundo
    • Banco de Dados
    • Modelo Conceitual....................................................................................................................
    • Modelo Lógico
    • Modelo Físico
  • O Projeto de Banco de Dados
  • O Modelo Entidade-Relacionamento (ER)
  • A Implementação de Banco de Dados..........................................................................................
  • Conclusão
• Capítulo 2 - Abstração em Modelagem de Dados
  • Classificação de Abstração
  • Agregação de Abstração...............................................................................................................
  • Generalização de Abstração
    • A Cozinha
  • Começar por Dados
  • Agregações Binárias
  • Cardinalidade Mínima
  • Cardinalidade Máxima
  • Exercícios de Abstração
• Capítulo 3 - Bancos de Dados Relacionais
  • Introdução
  • Teoria Relacional
  • Características Principais de uma Relação (Tabela Relacional)
  • Domínio
  • Chave Primária
  • Valores Nulos e Integridade de Identidade
  • Regra de Integridade de Identidade..............................................................................................
    • Chave Primária.........................................................................................................................
    • Chave Estrangeira....................................................................................................................
  • Integridade Referencial
    • Restrições para Garantir a Integridade Referencial
  • Resumo de Restrições de Integridade Relacional
  • Exercícios......................................................................................................................................
• Capítulo 4 - Modelo Entidade-Relacionamento 6 Banco de Dados - Projeto e Implementação
  • Elementos de um Modelo ER........................................................................................................
  • Entidades
  • Relacionamentos...........................................................................................................................
  • Atributos
  • Grau de Relacionamento
  • Conectividade de um Relacionamento..........................................................................................
    • Conectividade Um-para-Um
    • Conectividade Um-para-Muitos
    • Conectividade Muitos-para-Muitos
  • Atributos em um Relacionamento
  • Opcionalidade de Relacionamento
  • Condicionalidade de um Relacionamento
  • Relacionamentos Reflexivos
  • Resolução de Relacionamentos Muitos-para-Muitos
  • Entidade Fraca ou Dependente
  • Como Reconhecer Entidades na Prática
  • Como Reconhecer Relacionamentos............................................................................................
    • Uma Distribuidora de Filmes
  • Exercícios
• Capítulo 5 - Extensões do Modelo Entidade-Relacionamento
  • Generalização: Supertipos e Subtipos
  • Relacionamentos Ternários
  • Modelagem de Atributos (Modelagem Lógica)............................................................................
  • O Problema
  • Quando os Fatos Podem Confundir
• Capítulo 6 - Agregação: Uma Extensão Especial
  • O Hotel
  • Explicação Adicional sobre as Chaves
  • Clínicas Médicas
  • A Fábrica
  • Regras para Identificar e Utilizar Agregação...............................................................................
    • Agregação Reflexiva
  • Produto Composto e Componente
  • Uma Distribuidora de Filmes - O Retorno
  • Conclusão
• Capítulo 7 - Tratamento de Interpretações de Dados
  • Pontos de Vista Diferentes
  • Relacionamentos entre Interpretações
  • Tratamento de Subinterpretações...............................................................................................
  • Mais Interpretação
  • Diagrama Hierárquico de Interpretações
  • Conclusão
  • Cuidado, Abra o Olho!.................................................................................................................
• Capítulo 8 - Normalização
  • Conceituação
  • Primeira Forma Normal (1FN).....................................................................................................
  • Segunda Forma Normal (2FN)....................................................................................................
  • Terceira Forma Normal (3FN)
    • Forma Normal de Boyce/Codd (FNBC)..................................................................................
      • Entidade Cliente
      • Entidade Agência
      • Entidade Empréstimos
  • Quarta Forma Normal (4FN)
  • Quinta Forma Normal (5FN)
  • Roteiro de Aplicação da Normalização - Aplicação da 1FN - Aplicação da 2FN - Aplicação da 3FN - Aplicação da FNBC - Aplicação da 4FN - Aplicação da 5FN
  • Considerações Finais sobre Normalização.................................................................................
  • Desnormalização dos Dados
    • Alguns Motivos para a Desnormalização
• Capítulo 9 - Um Estudo de Caso
  • O Problema - Administração de Cirurgias...................................................................................
  • Modelagem
• Capítulo 10 - Hierarquias
  • Tratamento de Hierarquias de Dados
• Capítulo 11 - Modelo Físico
  • O Modelo Físico em Si
  • Propriedades de uma Coluna
    • A Opção de Nulo
    • Uma Regra de Validação
    • Valor Padrão
  • Visões de Dados
  • Índices do Banco de Dados 8 Banco de Dados - Projeto e Implementação
    • Chaves Substitutas.................................................................................................................
    • As Generalizações
    • Tabelas do Exemplo
  • Relação entre Modelo Lógico e Modelo Físico
• Capítulo 12 - Mapeamento de Objetos ER
  • Mapeamento de Objetos para Tabelas (ER)...............................................................................
  • Regra 1........................................................................................................................................
  • Classes com Coleções de Objetos
  • Regra 2........................................................................................................................................
  • Regra 3 - Transposição de Associações Um-para-Um
  • Regra 4 - Transposição de Associações Um-para-Muitos
  • Regra 5 - Transposição de Associações Um-para-Muitos com Classe de Associação
  • Regra 6 - Transposição de Associações Muitos-para-Muitos
  • Regra 7 - Transposição de Associações Muitos-para-Muitos com Classe de Associação
  • Regra 8 - Transposição de Generalizações
  • Regra 9 - Transposição de Agregações......................................................................................
  • Considerações Finais
• Capítulo 13 - Álgebra Relacional
  • Álgebra Relacional e Operações Relacionais
  • Os Operadores de Álgebra Relacional........................................................................................
  • Operação de Projeção
  • Operação de Seleção..................................................................................................................
  • Produto Cartesiano
  • Operação Renomear
  • Operação de União (Binária).......................................................................................................
  • Operação de Diferença (Binária).................................................................................................
  • Operação de Intersecção de Tabelas
  • Operação de Junção
  • Operação de Divisão
  • Exercícios Resolvidos e Operadores Adicionais
  • Funções em Álgebra Relacional
  • Projeção Generalizada
  • Operação de Semijunção
  • Junção Externa (Outer-Join)
  • Exercícios Propostos...................................................................................................................
• Capítulo 14 - SQL
  • A Importância da Linguagem SQL
  • A Linguagem SQL
  • Vantagens e Desvantagens da Linguagem SQL
  • O Exemplo..............................................................................................................................
• Criação e Distribuição de Tabelas
  • Criação de Tabelas
  • Criação de Chaves Primárias Compostas
  • Eliminação de uma Tabela
• Alteração da Estrutura das Tabelas
  • Coluna Calculada
• Criação de Ações em Cascata....................................................................................................
  • A Cláusula ON DELETE CASCADE e ON UPDATE CASCADE
  • Regras de Validação
• Extração de Dados de uma Tabela: SELECT.............................................................................
  • Seleção de Colunas Específicas da Tabela
  • Seleção de Todas as Colunas da Tabela
  • Alteração do Heading (Cabeçalho) da Coluna
  • Manipulação de Dados Numéricos: Operadores Aritméticos.................................................
  • Seleção de Somente Algumas Linhas da Tabela
    • Comparações na Cláusula WHERE
• Ordenação dos Dados Selecionados..........................................................................................
• Realização de Cálculos com Informação Selecionada
• Utilização de Funções de Agregação sobre Conjuntos
  • Busca de Máximos e Mínimos (MAX, MIN)............................................................................
  • Totalização dos Valores de Colunas (SUM)
  • Cálculo de Médias (AVG)
  • Contagem dos Registros (COUNT)........................................................................................
• Utilização da Cláusula DISTINCT
• Agrupamento de Informações Selecionadas (GROUP BY e HAVING)
  • Utilização com HAVING
• Recuperação de Dados de Várias Tabelas (JOINS)
  • O Conceito de Qualificadores de Nome
  • Inner Joins
  • Cross Join ou Produto Cartesiano
  • Outer Joins
  • Uso de Aliases
  • Junção de Mais de Duas Tabelas
• Utilização de Consultas Encadeadas (Subqueries)
• Inserir, Modificar e Apagar Registros
  • Adição de Registro à Tabela
  • Adição de Registros com um SELECT
  • Atualização de um Registro - UPDATE..................................................................................
  • Alteração de Registros com Dados de Outra Tabela
  • Apagar Registros da Tabela...................................................................................................
    • Apagar Registros da Tabela com Base em Dados de Outra Tabela 10 Banco de Dados - Projeto e Implementação
  • Utilização de Views
    • Criação de uma View por meio de um Join
  • Utilização de uma View
    • Listagem
    • Inserção de Linhas numa View
    • Modificação de uma Linha da View
    • Apagar
    • Eliminação de uma View
  • Garantia dos Privilégios de Acesso - GRANT e REVOKE
    • Comando GRANT (Garantir)
      • Lista de Opções de Privilégios
    • Comando REVOKE (Revogação)
  • Trabalho com Índices
    • Um Checklist para Criação de Índices
    • Quando Não Criar Índices
    • Criação de Índices
    • Eliminação de Índices.............................................................................................................
  • Tópicos Avançados de SQL
    • Combinação de Resultados de Pesquisas (UNION)
    • Realização de um Join entre uma Tabela e Ela Mesma
  • NVL
    • A utilização da expressão condicional DECODE
    • A utilização da expressão condicional CASE
    • Trabalho com tempo (campos date).......................................................................................
  • Estudo de Caso - Banco de Dados
• Capítulo 15 - Modelagem de Dados e Métodos Ágeis
  • Métodos Ágeis.............................................................................................................................
  • A refatoração de banco de dados
  • O futuro da modelagem de dados
• Bibliografia
• Índice Remissivo

12 Banco de Dados - Projeto e Implementação

As metodologias que chegam ao País, do exterior, centralizam tudo quanto aos projetos

de desenvolvimento de aplicativos. Estes são, por consequência, proprietários dos dados. A

modelagem de dados fica então reduzida, simplesmente, a uma atividade paralela, quase

desconhecida e muitas vezes desprezada. Quando utilizada, seu objetivo é meramente

documental.

Ao reconhecer os dados como um dos recursos mais importantes das corporações,

ultrapassando as próprias fronteiras dos sistemas aplicativos, a modelagem de dados se torna,

com justa razão, a mais importante técnica utilizada na produção dos resultados das fases de

planejamento e análise dos projetos de sistemas de informação na era dos bancos de dados

relacionais.

Os princípios básicos da modelagem de dados já são, nos dias de hoje, conhecidos,

ensinados e divulgados pelos mais diversos meios. Na vida real, entretanto, muitas vezes nos

defrontamos com situações inusitadas, desconhecidas e que nunca foram cobertas ou sequer

mencionadas em cursos e publicações. Os projetistas de sistemas de informações precisam

então acumular uma vasta experiência na área, para fazer frente a esses eventos, ou procurar

auxílio externo. Neste sentido, o autor deste livro disponibiliza sua vasta experiência, de uma

maneira clara, simples e didática, desde os primeiros passos da arte de modelar dados até as

mais avançadas soluções.

A questão que sempre se coloca é: quantos modelos de dados você realiza por ano?

Sabemos que durante a permanência em uma organização nos envolvemos sempre

com um ou dois sistemas de aplicação, e na maior parte realizamos muitas das vezes somente

manutenção de aplicações. Isso leva a um ócio de modelagem de dados e limita a exploração

de soluções e o próprio domínio amplo da técnica, independentemente da sua importância.

Estamos cada dia mais ligados a códigos do que ao projeto de uma aplicação em si.

É preciso procurar um balanceamento perfeito entre a análise dos processos e dos

dados envolvidos, ambos centrados, porém, na visão do negócio, em que a informação é o

objetivo final de toda a aplicação. Neste contexto, a modelagem de dados continua a ter uma

importância maior ainda.

O desafio de criar um livro de leitura e compreensão fáceis, que seja instrumento de

referência de projeto de bancos de dados, foi o fator que motivou a escrevê-lo.

Nesta terceira edição, apresentamos um novo capítulo importante para apresentar a

relação entre o projeto e a implementação de bancos de dados e a utilização de métodos

ágeis, como o SCrum, assim como as implicações decorrentes desta associação.

Destacamos os fatores importantes a serem considerados na gestão da implantação de

banco de dados em conjunto com essas metodologias, buscando colocar o conteúdo deste

livro aderente ao estado da arte em desenvolvimento de software.

O autor

O Projeto de Banco de Dados

Durante muito tempo criou-se a ideia de que projetar bancos de dados era uma

disciplina com identidade própria, uma atividade específica e até certo ponto isolada no ciclo de

vida de um sistema, que tinha existência própria e podia ser realizada a partir de primitivas e

conceitos exclusivos da técnica de modelagem de dados.

Com a evolução das tecnologias de desenvolvimento de aplicações, novas linguagens e

principalmente com o advento da orientação a objetos não mais restrita ao ambiente de

programação, mas extensiva às metodologias de análise de sistemas, o trabalho de projetar as

bases de dados que serão utilizadas por um sistema em desenvolvimento assume, nos dias de

hoje, características que objetivam mixar um projeto orientado a objetos com as necessidades

de esse mesmo sistema interagir com um banco de dados relacional, constituído por um

conjunto de tabelas, que equivale à denominada camada de persistência de dados.

Essa necessidade de mixagem é real pela absoluta ausência de projetos comerciais

que utilizem bancos de dados orientados a objetos que sejam confiáveis a grandes massas de

dados, à não popularização desses produtos e aos grandes investimentos já realizados em

softwares de Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados Relacionais existentes no mercado

nacional e mundial.

É indiscutível a vantagem obtida em um projeto orientado a objetos; logo, surge a

necessidade de uma nova técnica de projetar banco de dados, que não é a formatação pura de

classes de dados, mas uma interação alta entre o ambiente de análise orientada a objetos e a

nossa sempre presente modelagem de dados, que é estritamente necessária à administração

de dados da organização de TI. A utilização de ferramentas para a camada de persistência,

tais como o Hybernate, acaba levando o desenvolvedor a deixar de lado a preocupação com

as estruturas do banco de dados, assim como a preocupação com a qualidade das queries

realizadas em uma aplicação.

Não existem técnicas nem ferramentas que possibilitem tanto ao administrador de

dados (DA) quanto ao administrador de bancos de dados (DBA) realizar suas funções sobre

classes de dados, pois esses mesmos bancos de dados relacionais atuam e têm todas as suas

funcionalidades sobre tabelas relacionais de dados, as quais são hoje de domínio maior dos

usuários de aplicações.

O QUE É P ROJETO DE

B ANCO DE D ADOS

O Que É Projeto de Banco de Dados 15

Estrutura é a forma como esses dados estão agrupados, os relacionamentos entre eles

e as restrições que podem recair sobre eles, o que não é totalmente explícito em um diagrama

de classes da análise orientada a objetos.

Historicamente, os primeiros modelos de bancos de dados datam da década de 1960.

Desde então, a pesquisa científica na área procura evoluir no sentido de definir, encontrar

modelos que representem da melhor maneira possível os dados de uma realidade, ou seja,

que organizem os dados de uma forma mais próxima da maneira como são vistos e

manipulados pelas pessoas no mundo real.

A ideia é definir abstrações que facilitem a compreensão da organização dos dados

pelo usuário, tornando cada vez mais transparente e independente o conhecimento da

organização física, independente de precisar utilizar o conhecimento técnico de um conjunto de

técnicas orientadas a objetos para ter esse entendimento.

O objetivo de um modelo de dados é ter certeza de que todos os objetos de dados

existentes em determinado contexto e requeridos pela aplicação e pelo banco de dados estão

completamente representados e com precisão. Pelo fato de os dados modelados usarem

notações facilmente compreendidas e em um idioma natural, eles podem ser revisados e

verificados pelos usuários finais.

O modelo de dados também deve ser detalhado o bastante para ser usado pelo

implementador (DBA) do banco de dados como uma espécie de fotocópia para construir o

Tratamento de Hierarquias de Dados

Será utilizada toda a informação que está no modelo de dados lógico para definir as

tabelas de um banco de dados relacional, chaves primárias e estrangeiras, procedimentos

armazenados ( stored procedures ) e gatilhos ( triggers ).

Um banco de dados mal projetado requer mais tempo e retrabalho a longo prazo.

Sem planejamento e análise cuidadosa você pode criar um banco de dados que omita

alguns dados exigidos, ou inconsistente em relação ao contexto de informações que ele deve

refletir. Os resultados incorretos ou incompatíveis em uma aplicação sistêmica impossibilitam

inclusive acomodar as mudanças de exigências dos usuários ao longo do tempo, ou implicam

que o banco de dados tenha constante manutenção em suas estruturas e a aplicação fique

extremamente dependente do próprio banco de dados.

Para ser efetivo, um modelo de dados deve ser simples o bastante para comunicar ao

usuário final a estrutura de dados requerida pelo banco de dados e bastante detalhado para o

administrador de banco de dados usar para criação da estrutura física correspondente em um

SGBD.

O modelo de Entidade-Relacionamento (ER) é o método mais comum para construção

de modelos de dados para bancos de dados de relacionais.

O mais comum em um modelo de dados é uma pequena coleção de mecanismos de

abstração ditos primitivos, que são classificação, agregação e generalização.

Estudo de Caso - Banco de Dados

Abstrações ajudam o analista a entender, classificar e modelar uma realidade, alguma

coisa do mundo real que está em observação.

Que É Abstração?

Vamos levar o leitor a resolver exercícios que possibilitem um maior desenvolvimento

dessa sua capacidade, antes de desenvolvermos os conhecimentos e técnicas específicos de

Modelagem de Dados

Uma abstração ou a capacidade de abstração é um processo, com certeza mental, que

usamos quando selecionamos várias características e propriedades de um conjunto de objetos

ou fatos, e excluímos outras que não são relevantes em um contexto. Em outras palavras,

aplicamos abstração quando nos concentramos nas propriedades de um conjunto de objetos

ou coisas que consideramos essenciais, e desprezamos outras que não consideramos impor-

tantes, sempre dentro de um determinado contexto sob observação ou análise.

O analista, durante a modelagem conceitual dos dados, deve se concentrar na obser-

vação dos objetos relevantes que existem em uma realidade ou contexto, com a finalidade de

construir um modelo de compreensão e conceitos existentes nessa realidade. Esse primeiro

modelo denominamos de minimundo, sem pensar no momento em automatizar ou processar a

informação dessa realidade.

Abstração, em síntese, nada mais é do que a visão, sem conceituações técnicas, que

obtemos na mente de uma realidade qualquer do mundo real.

Por exemplo, quando olhamos a figura ao lado, temos

o resultado de um processo de abstração em que excluímos

detalhes da estrutura de uma bicicleta, como os pedais, os

freios, os mecanismos de tração e inclusive as possíveis

diferenças entre várias bicicletas, e definimos o objeto como o

que conceituamos e denominamos de "bicicleta". Normal-

mente associamos um nome a cada abstração. No caso da figura, o conceito bicicleta é uma

representação dessa prática de abstração. Definimos um conceito para um objeto existente em

contexto sob observação. Denominamos essa capacidade humana de modelo conceitual.

Em realidade o que criamos é um modelo de conceitos de objetos em um primeiro

instante que denominamos de modelo conceitual.

Outra representação poderia ser a descrição textual da mesma figura apresentada.

Vamos detalhar mais os conceitos de abstração e as primitivas em capítulo à parte neste livro.

Quando modelamos, como veremos no livro, devemos buscar a realidade do ambiente,

o contexto em análise com total abstração em primeiro lugar, para somente depois iniciarmos

um processo de modelagem lógico que detalharemos adiante.

18 Banco de Dados - Projeto e Implementação

Minimundo

Porção da realidade, captada pelo analista, que a gestão de negócios de uma organiza-

ção tem interesse em observar, controlar e administrar. A complexidade existente no momento

de analisar um minimundo pode levar o analista a subdividi-lo em partes menores, às quais

damos o nome de visão de processo de negócio.

Banco de Dados

Um banco de dados pode ser definido como um conjunto de dados devidamente

relacionados. Podemos compreender como dados os objetos conhecidos que podem ser

armazenados e que possuem um significado implícito, porém o significado do termo banco de

dados é mais restrito que simplesmente a definição dada anteriormente. Um banco de dados

possui as seguintes propriedades:

 É uma coleção lógica coerente de dados com um significado inerente; uma dis-

posição desordenada dos dados não pode ser referenciada como banco de dados.

 Ele é projetado, construído e preenchido com valores de dados para um propósito

específico; um banco de dados possui um conjunto predefinido de usuários e de

aplicações.

 Ele representa algum aspecto do mundo real, o qual é chamado de minimundo;

qualquer alteração efetuada no minimundo é automaticamente refletida no banco

de dados.

Modelo Conceitual

Representa, descreve a realidade do ambiente do problema, constituindo-se em uma

visão global dos principais dados e seus relacionamentos (estruturas de informação), comple-

tamente independente dos aspectos de sua implementação tecnológica.

Quando falamos em modelo conceitual, estamos nos referindo àquela que deve ser

sempre a primeira etapa de um projeto de banco de dados.

O Que É Projeto de Banco de Dados 19

O objetivo do modelo conceitual é descrever de forma simples e facilmente compre-

endida pelo usuário final as informações de um contexto de negócios, as quais devem ser

armazenadas em um banco de dados.

É uma descrição de alto nível (macrodefinição), mas que tem a preocupação de captar

e retratar toda a realidade de uma organização, processo de negócio, setor, repartição, depar-

tamento etc.

É importante destacar que o modelo conceitual não retrata nem é vinculado aos

aspectos ligados à abordagem do banco de dados que será utilizado, tampouco se preocupa

com as formas de acesso ou estruturas físicas implementadas por um Sistema Gerenciador de

Banco de Dados específico. Sem modelo conceitual não temos uma visão clara das regras

do negócio e acabamos por criar aplicações sem entender para que elas foram criadas.

O resultado de um modelo conceitual é um esquema gráfico que representa a realidade

das informações existentes em determinado contexto de negócios, assim como as estruturas

de dados em que estão organizadas essas informações.

O modelo conceitual nunca deve ser construído com considerações sobre processos de

negócio, com preocupações de acesso aos dados, não devendo existir nenhuma preocupação

com o modo como serão realizadas as operações de consulta e manutenção dos dados nele

apresentados. O foco deve ser dirigido sempre ao entendimento e à representação de uma

Conectividade de um Relacionamento..........................................................................................

Modelo Lógico

Ele somente tem início após a criação do modelo conceitual, pois agora vamos considerar

uma das abordagens possíveis da tecnologia Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados

(relacional, hierárquica, rede ou orientada a objetos) para estruturação e estabelecimento da

lógica dos relacionamentos existentes entre os dados definidos no modelo conceitual.

A elaboração direta e um modelo lógico de dados, independentemente de já sabermos a

abordagem para banco de dados, para a qual estamos realizando um projeto, levam à vinculação

tecnológica de nosso raciocínio, perturbando a interpretação pura e simples de um contexto.

Sempre que analisamos um contexto sob a óptica tecnológica, temos a tendência de sermos