O documento discute os principais modelos de bancos de dados, incluindo o modelo hierárquico, modelo de rede, modelo relacional, modelo orientado a objetos e modelo dedutivo. Explica as características-chave de cada modelo e como representam e armazenam dados.

1. Modelos de Bancos de Dados
Prof. Edgar Stuart Pincetta

2. Os bancos de dados apareceram no fim dos anos 60,
numa época em que a necessidade de um sistema de
gestão da informação flexível se fazia sentir.

3. Modelo de banco de dados é uma descrição dos
tipos de informações que estão armazenadas em um
banco de dados.
Para construir um modelo de dados, usa-se uma
linguagem de modelagem de dados. Existem linguagens
textuais e linguagens gráficas.

4. • Modelo para organização dos dados de um
BD
– define um conjunto de conceitos para a
representação de dados
• exemplos: entidade, tabela, atributo, ...
– existem modelos para diferentes níveis de abstração de
representação de dados
• modelos conceituais
• modelos lógicos
• modelos físicos

5. Representação com alto nível de abstração
– modela de forma mais natural os fatos do
mundo real, suas propriedades e seus
relacionamentos
– independente de BD
– preocupação com a semântica da aplicação
– exemplo: modelo entidade-relacionamento

6. Representam os dados em alguma estrutura
(lógica) de armazenamento de dados
– também chamados de modelos de BD
– dependente de BD
– exemplos
• modelo relacional (tabelas)
• modelos hierárquico e XML (árvore)
• modelo orientado a objetos (classes - objetos complexos).

7. Existem cinco modelos de SGBD, diferenciados de
acordo com a representação dos dados que contêm :
 Modelo hierárquico;
 Modelo de rede;
 Modelo Dedutivo;
 Modelo Orientado a Objeto;
 Modelo Relacional.

9. É um tipo de sistema de Gerenciamento de Banco de
Dados que conecta registros numa estrutura de dados em
árvore, através de ligações de tal modo que cada tipo de
registo tenha apenas um possuidor

10. O sistema comercial mais divulgado no modelo
hierárquico foi o information Management System da IBM
Corp(IMS).

12. Os primeiros trabalhos usando este modelo foi em
1964 por Charles Bachman. Esse modelo é uma extensão
do modelo hierárquico. Os dados são representados por
uma coleção de registros e os relacionamentos por meio
de links. É representado por um diagrama constituído por
caixas e linhas.

13. No modelo em rede um dos sistemas mais
conhecidos é o CA IDMS da Computer Associates.

15. Um banco de dados dedutivo é capaz de definir
regras (dedutivas) que permitem derivar dados a partir
das relações básicas, podendo deduzir ou inferir
informação adicional à partir de fatos que estão
armazenados.

16.  O primeiro interpretador surge em 1972. O nome
Prolog significa Programming Logic (lógica de
programação).
 O Sistema LDL (Logic Data Language) Projetado em
1984 pelo MCC (Microelectronics and Computer
Technology Corporation);

17. O exemplo acima foi retirado do BD DEDALO

18. Sistema de gestão de bancos de dados objeto): os
dados são armazenados sob a forma de objetos, quer
dizer, de estruturas chamadas classes que apresentam
dados membros. Os campos são instâncias destas classes.

19. Objetivo: modelar objetos do mundo real de forma
mais direta;
É um sistema com as funcionalidades e características
de uma linguagem de programação OO e de um SGBD
Definição:
 O projeto de um BDOO implica a integração de
tecnologia de banco de dados com a tecnologia
orientada a objetos

20. Diversos sistemas experimentais e comerciais
GemStone
ORION
O2
ONTOS
ENCORE
IRIS
JASMINE

21. Paradigma de Orientação a Objetos
Encapsulamento
•Permite o desenvolvimento de sistemas de
forma fácil, natural e modular
•Criado por pesquisadores e cientistas de bd ao
redor do mundo, começaram a aparecer a partir
da década de 80;
Semântica vinculada ao conceito de objeto
•Baseia-se em 2 conceitos:
Extensibilidade

22. Exemplo: objeto Empregado
•Encapsulamento
Objeto: entidade da realidade que encapsula
estrutura (dados) e comportamento( métodos)
Vantagens: aplicação não programa a definição
e manipulação de dados, desenvolvimento
facilitado, empacotamento do objeto
Dados: Nome, DataNasc, Endereço, etç
Métodos:
ObtémIdade, AumentaSalário, AlteraEndereço, A
dmite, Demite, etç

23. Preocupação com a evolução do sistema
•Extensibilidade
Habilidade de estender um sistema já existente
de forma transparente
Formas de extensibilidade:
Extensão da definição( inclusão de novos dados
e métodos
Instanciação(objetos gerados com a mesma
estrutura e comportamento)
Herança(definição de um objeto é aproveitada
na definição de objetos mais especializados)

24. 1) Objeto e Identidade do Objeto (OI)
Objeto: Tratamento uniforme dado a qualquer
entidade do mundo real
Identidade do objeto (OID)
Identificação interna única, gerada pelo
SGBD
Identificação independente de valor ( inalterável)

25. 2)Classes
Classificação: Agrupa objetos com a mesma
estrutura e comportamento, sendo portanto, uma
coleção de objetos
A
Advogado
B
Engenheiro
C
Executivo
D
Operário
E
Professor
Classe Indivíduo:
Objetos: Ocorrência de uma classe

26. 3) Atributos e métodos
Atributo: São os dados que caracterizam e
definem o estado dos objetos
Métodos
Conjunto de procedimentos associados a um
objeto ( ações que caracterizam o comportamento)
Modificam o estado dos objetos

27. 5)Hierarquia de Classes e Herança
Classes ( subclasses) podem ser definidas a partir
de outras classes (superclasses)
Construção de uma hierarquia com herança de
propriedades ( atributos e métodos) pelas
subclasses; estas podem definir propriedades
adicionais
Reusabilidade: evita a redefinição de propriedades

28. 6)Polimorfismo
 São diferentes implementações de um mesmo
método, podendo ser:
Overloading (sobrecarga): implementação de
um mesmo método em classes diferentes
Overriding(sobreposição): implementação de
um mesmo método na mesma classes

29. Vantagens
• Segue os princípios das atuais linguagens de
programação.
• Manipulação de dados de forma mais consistente.
• Armazenamento direto de tipos de dados complexos.

30. Desvantagens
• Poucos recursos de ferramentas gráficas para
desenvolvimento.
• Instável com relação a direcionamento de suas
aplicações, já que tudo se resume em objetos.
• Linguagem para consultas de objetos são difíceis e
nem um pouco padronizadas.
• Pouco explorado ainda.

31. No modelo relacional a principal construção para
representação dos dados é a relação, uma tabela com linhas
não ordenadas e colunas. Uma relação consiste de um
esquema e de uma instância

32. Definido em 1970 (E. Codd – IBM/Califórnia)
• Modelo com uma sólida base formal
– teoria dos conjuntos
• Modelo simples
– estruturas tabulares
– poucos conceitos
• Linguagens declarativas para a
manipulação de dados
• álgebra relacional e cálculo relacional (formais)
• SQL (comercial)

33. • Organização dos dados
– conceitos do modelo
• atributo, relação, chave, ...
• Integridade
– restrições básicas para dados e
relacionamentos
• Manipulação
– linguagens formais e SQL

34. O modelo apresenta cinco conceitos:
– domínio
– atributo
– tuplas
– relação
– chave

35. • Conjunto de valores permitidos para um
dado
• Exemplos
– inteiro, string (domínios básicos)
– data, hora (domínios compostos)
– [0, 120], (‘M’, ‘F’) (domínios definidos)
• Para um domínio existem operações válidas
– inteiro (somar, dividir, i
1
maior que i
2
, ...)
– data (extrair dia, extrair mês, d1
anterior a d2
, ...)
• Definição de domínios de dados
– DDL (indicação de tipos de dados.

36. • Um item de dado do BD
• Possui um nome e um domínio
• Exemplos
– nome: string
– idade: [0,120]

37. Um conjunto de pares (atributo, valor)
– define uma ocorrência de um fato do mundo
real ou de um relacionamento entre fatos
• Valor de um atributo
– definido no momento da criação de uma tupla
– deve ser
• compatível com o domínio OU NULL (valor
inexistente ou indeterminado)
• atômico (indivisível: não-estruturado e
monovalorado)
• Exemplo
– tupla de aluno: {(nome, ‘João’), (idade, 34),
(matrícula, 03167034), ...}

38. • Conjunto de um ou mais atributos de uma
relação
• Tipos de chaves
– chave primária (pk)
– chave estrangeira (fk)