UNIVERSIDADE LUTERANA DO BRASIL CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO BANCO DE DADOS RELACIONAL ESTENDIDO

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1 UNIVERSIDADE LUTERANA DO BRASIL CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO BANCO DE DADOS RELACIONAL ESTENDIDO MAURICIO VOLKWEIS ASTIAZARA IGOR CASA NOVA DOS SANTOS Banco de Dados II Torres, Junho de 2001

2 ,QWURGXomR &RP HVWH WUDEDOKR YLVDPRV FRQKHFHU XP GRV WLSRV GH EDQFR GH GDGRV QmR FRQYHQFLRQDO R PRGHOR UHODFLRQDO HVWHQGLGR 3URFXUDPRV SDVVDU SHOR FRQFHLWR GH EDQFRGHGDGRVUHODFLRQDOHVWHQGLGRFDUDFWHUtVWLFDVWpFQLFDXWLOL]DGDHYDQWDJHQV

3 &RQFHLWR Diversas novas áreas de aplicação para sistemas de banco de dados são limitadas por restrições impostas pelo modelo de dados relacional. Entre essas limitações estão a uniformidade, a orientação a registro e a atomicidade de campos. Notamos que alguns desses aplicativos requerem linguagens com maior poder expressivo do que o SQL ou a álgebra relacional. O modelo orientado a objeto é uma forma de suplantar essas limitações do modelo relacional, porém sacrifica muitas vantagens do modelo relacional, especialmente em processamento de consultas. A solução é uma extensão do modelo relacional, que alarga a aplicabilidade do modelo sem sacrificar o fundamento relacional. Existem diversos tipos de modelos de dados que possuem estas características, cada um utilizando uma técnica diferente para estender o modelo relacional. Veremos os seguintes modelos: Modelo de dados baseado em lógica Modelo relacional encaixado 0RGHORGH'DGRV%DVHDGRHP/yJLFD Para exemplificar este modelo utilizaremos o Datalog, que é uma linguagem de consulta não-procedural baseada na lógica de primeira ordem. O usuário descreve a informação desejada sem dar procedimento específico para obtenção daquela informação. 7pFQLFD Um banco de dados Datalog consiste em dois tipos de relações: Relações Base estão armazenadas no BD, são as tabelas ou entidades do BD relacional (São as vezes chamadas de BDs extencionais (extensional database EBD)); Relações Derivadas não estão necessariamente armazeadas no BD. Elas são usualmente relações temporárias que guardam resultados intermediários computados durante a execução de uma consulta. São as vezes chamados de BD intencional (intentional database - IDB). Estrutura da Consulta Consulta Regra 1 [Programa Datalog] Regra 2 Regra n Instrução de Consulta Regra 1 Regra 2 Regra n Instrução de consulta

4 A consulta é constituída de duas partes: Programa Datalog e Instrução de consulta que são executados nessa ordem. O programa Datalog é um conjunto de regras que envolvem relações base e derivada. Apresenta a seguinte estrutura: Cabeça Corpo NovaRelação : - literal 1, literal 2,..., literal n, predicado Onde: NovaRelação: é uma nova relação derivada, resultado da execução do corpo da regra. É definir por um literal; Relação (1,..., n): é uma relação base ou derivada; Predicado: é uma expressão aritmética sobre uma das variáveis das Relações (1,..., n). Literal: Relação (campo 1, campo 2,..., campo n) Onde: Relação é uma relação base ou derivada; Campo (1,..., n) é uma variável ou uma constante que representa o valor do atributo da relação que está na mesma posição (ordem). Colocando uma variável na posição de certo atributo, indicamos que este atributo poderá conter qualquer valor. Colocando uma constante (valor) indicamos que o atributo deve conter um valor igual ao da constante. A relação só mostrará os registros que atendem as exigências dos atributos, sendo assim usado para definir critérios de consulta. Ex.: sendo a estrutura de uma tabelo chamada depósito: Nome_agência, número, nome_cliente, saldo Podemos utilizar a seguinte relação: Depósito (agência, número, cliente, saldo) Depósito( Tramandaí, X, Y, Z ) Saldo = qualquer valor Cliente = qualquer cliente Número = qualquer número Agência = Tramandaí Observe a correspondência da posição dos atributos com as variáveis/constantes. Este literal indica que da relação Depósito quero somente os registros que possuam agência = Tramandaí. Ex.: Regra Uma vez compreendido os literais, podemos formar uma regra utilizando-os Rel (Y,X): - Depósito ( Tramandaí, X, Y, Z), Z>200 Esta regra indica que a nova relação derivada Rel conterá os campos cliente (Y) e número (X) da relação base Depósito. Sendo que: Da relação Depósito só os registros agência = Tramandaí serão utilizados;

5 Estes registros devem atender ainda a exigência do predicado saldo (Z)>200. Resumo: Rel é uma relação derivada que tem o nome e o número dos clientes que fizeram depósito na agência Tramandaí e com valor maior que 200. Instanciação de uma regra: é o registro que aplicado-se a regra (substituir variáveis pelos seus valores) resulta em verdade (satisfaz as condições da regra). Instrução de Consulta Existem duas maneiras de efetuar a consulta: 1) Indicando-se que queremos consultar determinada relação. Relação (campo 1, campo 2,..., campo n)? Ex.: Depósito ( Tramandaí, X, Y, Z)? Esta instrução não suporta predicado, nem a supressão de campos. 2) Indicando-se que queremos consultar o resultado de uma regra. Query (campo1,..., campo n): - relação 1,..., relação n, predicado Ex.: Query (Y): - Depósito ( Tramandaí, X, Y, Z) Z>1000 Se a consulta não for muito complexa, esta instrução pode dispensar o programa. Ex. Programa: Conhecendo-se a aplicação das regras podemos formar um programa, pois como foi mencionado: um programa é um conjunto de regras. Sendo a base de dados uma editora de revistas: Cliente (cliente, cidade, fone, renda, número_revistas) Tabela de assinantes ou ex-assinantes de revista da editora Interesse (cliente, interesse) Interesse dos clientes (Ex.: política, ciência, informática. Etc.) Assinatura (cliente, revista) Revista que o cliente assina. Vamos elaborar um programa que ao final tenha uma relação que contenha o nome e o fone dos clientes que tem renda maior que R$ 1000 e interesse em informática. R1 (N,F): - Cliente (N, C, F, R), R>1000 R2 (N,F): - Interesse (N, informática ), R1 (N,F) A relação R2 atende o que foi especificado. Importante observar que as variáveis de mesmo nome são as mesmas, portanto representando o mesmo valor. No corpo da última regra a variável N aparece no atributo cliente da relação Interesse e também na relação R1 indicando valores iguais, assim será formada uma junção entre Interesse e R1. Utilizando programa e instrução de consulta podemos formar uma consulta completa. Vejamos os exemplos a seguir: Consultar nome e fone dos clientes da cidade de Torres que tem renda maior que 1500 e assinam menos de 3 revistas.

6 X (Vcliente, Vfone, Vnúmero): - Cliente (Vcliente, Torres, Vfone, Vrenda, Vnúmero), Vrenda>1500 Y (Vcliente, Vfone): - X (Vcliente, Vfone, Vnúmero), Vnúmero<3 Y (Vcliente, Vfone)? Uma expressão equivalente usando a instrução de consulta query ao invés de? poderia ser: X (Vcliente, Vfone, Vnúmero): - Cliente (Vcliente, Torres, Vfone, Vrenda, Vnúmero), Vrenda>1500 Query (Vcliente, Vfone): - X (Vcliente, Vfone, Vnúmero), Vnúmero<3 Operações Algébricas de Consulta 3URGXWRFDUWHVLDQR O produto cartesiano entre duas relações dá-se da seguinte forma: RelProduto (X1,..., Xn, Y1,..., Yn): - rel1 (X1,..., Xn), rel2 (Y1,...,Yn) Onde Xi e Yi são variáveis distintas 8QLmR Produzir uma relação de união entre duas regras dá-se utilizando a mesma cabeça para o corpo das duas regras. <observar a diferença da atribuição> RelUnião (X1,..., Xn): - rel1 (X1,..., Xn), predicado RelUnião (X1,..., Xn): - rel2 (X1,..., Xn), predicado Ex.: Consultar nome e renda de todos os clientes de Torres e Tramandaí. Rel (A,D): - Cliente (A, Torres, C, D, E) Rel (A,D): - Cliente (A, Tramandaí, C, D, E) Outra forma equivalente seria usar a instrução query: Query (A,D) : - Cliente (A, Torres, C, D, E) Query (A,D) : - Cliente (A, Tramandaí, C, D, E) 'LIHUHQoDH1HJDomR Para encontrar a diferença entre duas relações é necessário o uso do operador de negação, representado pelo símbolo. RelDif (X1,..., Xn): - R1 (X1,..., Xn), R2 (X1,..., Xn) O conjunto das variáveis que aparece em R1 e R2 deve ser o mesmo. Ex.: Consultar o nome dos clientes que tem interesse em informática mas não assinam a revista Guia Digital. A(X): - Interesse (X, informática ) B(X): - Assinatura (X, Guia Digital ) C(X): - A(X), B(X) Na última relação acima o X satisfará a regra quando ocorrer em A mas não ocorrer em B. Recursão O Datalog permite a utilização de consultas recursivas ampliando o seu poder de expressão. Isto significa que podemos propor algumas questões para o banco de dados que podem ser respondidas em Datalog, mas não na álgebra relacional.

7 Vejamos um exemplo de sua utilização: Uma tabela de funcionários contendo o seu nome e o nome de seu gerente direto (primeiro acima dele). Este gerente também é um funcionário e está armazenado nesta mesma tabela, podendo ele também ter um superior, formando assim uma hierarquia gerencial. Funcionário (nome, gerente) Exemplo de ocorrências nesta tabela: 1RPH Bia Bernardo Célia Carlos Valter Mauro Daniela Eduardo Fábio Vanessa José Ana João Lúcia *HUHQWH Alfredo Alfredo Bia Bia Bernardo Bernardo Célia Carlos Carlos Valter Valter Eduardo Eduardo Fábio Para obtermos o nome de todos os funcionários trabalhando diretamente abaixo de Bia (primeiro nívvel de funcionários de Bia) poderíamos construir a seguinte consulta: Query (X): - Funcionário (X, Bia ) Para obtermos os nomes dos funcionários cujo gerente direto trabalha sob Bia (segundo nível de funcionários de Bia) escrevemos: Query (X): - Funcionário (X,Y), Funcionário (Y, Bia ) Seguindo essa lógica poderíamos elaborar uma consulta para qualquer nível de funcionários sob Bia. Isto também poderia ser feito na álgebra relacional. Porém para obter o nome dos funcionários de todos os níveis sob Bia não seria possível, pois não se sabe o maximo sob Bia. Com o Datalog esta consulta é possível utilizando recursividade. Ela poderia apresentar a seguinte formulação: Rel (X): - Funcionário (X, Bia ) Rel (X): - Funcionário (X, Y), Rel (Y) Query (X): - Rel(X) RXRel (X)? Observe que esta consulta é recursiva. Primeiro, são adicionados a relação Rel todos os funcionários do primeiro nível sob Bia. Depois é efetuada uma união com os funcionários sob os da relação Rel, adicionando a Rel os funcionários de segundo nível. Como o conteúdo de Rel é acrescido do segundo nível, os funcionários do nível abaixo deste (terceiro) também serão acrescidos, assim sucessivamente até que não haja nenhum nível mais baixo.

8 Funcionários sob Rel são procurados e quando encontrados são adicionados a Rel. 9DQWDJHQV A possibilidade de realizar consultas recursivas aumenta as possibilidades de modelagem e consulta. Devido à proximidade com a álgebra relacional possibilita uma pré-otimização da consulta aplicando-se as regras de otimização algébrica. 0RGHOR5HODFLRQDO(QFDL[DGR &DUDFWHUtVWLFDV A hipótese da primeira forma normal (1FN) diz que os atributos devem ter domínios atômicos, ou seja, o domínio deve ser unidade indivisível possuindo um valor único, não é permitido algo como um array de valores. Entretanto, os exemplos que motivaram novas aplicações de banco de dados nem sempre são compatíveis com a hipótese da 1FN. Em vez de ver o banco de dados como um conjunto de registros, usuários das novas aplicações encaram o banco de dados como um conjunto de objetos. Esses objetos requerem diversos registros para suas representações. O modelo relacional encaixado é uma extensão do módulo relacional no qual os domínios podem ser valores atômicos ou assumirem valores que são relações. Assim o valor de um atributo pode ser uma relação, e o valor de um atributo dessa relação pode ser outra relação. Isto permite a construção de um objeto complexo que pode ser representado em uma única tupla de uma relação encaixada. 7pFQLFD Para mostrar a implementação de um modelo relacional encaixado vamos examinar o exemplo de um banco de dados que deve armazenar informações sobre documentos. Para cada documento são armazenadas as seguintes informações: Título do documento Lista de autores Data Lista de palavras-chave, palavras relativas ao assunto que o documento trata. A relação não normalizada e com duas ocorrências de documentos ficaria assim:

9 Doc, não normalizada 7tWXOR /LVWDB$XWRU 'DWD /LVWDB3DODYUDFKDYH Plano de venda {Samuel, João} 1/Abril/95 {Lucro, Estratégia} Relatório geral {João, Fábio} 17/Junho/97 {Lucro, Pessoal} Observe que o atributo Autor - lista é multivalorado: um documento tem vários autores, portanto não é atômico. O mesmo ocorre com Palavra-chave - lista. Já data não é um atributo multivalorado mas pode ser dividido em 3 fragmentos, subcampos. Pelo modelo relacional tradicional, a mesma relação Doc na 1FN seria: Doc1 (1FN) 7tWXOR $XWRU 'LD 0rV $QR 3DODYUDFKDYH Plano de venda Samuel 1 Abril 95 Lucro Plano de venda João 1 Abril 95 Lucro Plano de venda Samuel 1 Abril 95 Estratégia Plano de venda João 1 Abril 95 Estratégia Relatório geral João 17 Junho 97 Lucro Relatório geral Fábio 17 Junho 97 Lucro Relatório geral João 17 Junho 97 Pessoal Relatório geral Fábio 17 Junho 97 Pessoal Agora a versão Doc na 4FN: Doc4 (4FN)

10 7tWXOR Plano de venda Plano de venda Relatório geral Relatório geral $XWRU Samuel João João Fábio 7tWXOR Plano de venda Plano de venda Relatório geral Relatório geral 3DODYUDFKDYH Lucro Estratégia Lucro Pessoal 7tWXOR 'LD 0rV $QR Plano de venda 1 Abril 95 Relatório geral 17 Junho 97 Como foi dito anteriormente o modelo relacional encaixado permite a implementação de relações com atributos multivalorados, que ao invés de conter um domínio atômico possui uma relação. A definição do esquema de Doc é a seguinte: Doc=(Título, Lista_Autor, Data, Lista_Palavra-chave) Lista_Autor=(Autor) Data=(Dia, Mês, Ano) Lista_Palavra-chave=(Palavra-chave) Onde: Doc tem 4 atributos; O atributo título tem domínio atômico; Os outros atributos tem domínios com valores que são relações, que são definidas logo abaixo; Uma relação lista_autor é simplesmente um conjunto de autores; O mesmo ocorre com o atributo lista_palavra-chave; Já a data é definida por 3 atributos (Dia, Mês e Ano). Note que deste modo é permitido a um documento ter um conjunto de datas, porém no nosso exemplo somente uma data para cada documento é necessária. Linguagem de Consulta Relacional Encaixada A linguagem de consulta que utilizaremos para ilustrar o Modelo Relacional Encaixado é a SQL/NF (Nested Form), que é uma versão da SQL estendida para incorporar operações relacionais encaixadas, existem outras como a XSQL e novas linguagens estão em fase de desenvolvimento. Enquanto no SQL padrão só eram permitidos atributos na cláusula select e somente relações na cláusula from, a SQL/NF não faz diferença entre relações e atributos. Para realizar a seguinte consulta Dê o título de todos os documentos escritos por João que dizem respeito a lucro é utilizada a seguinte instrução: select Título from Doc

11 where João in Lista_Autor and Lucro in Lista_Palavra-chave Considerando uma modificação na consulta para Dê o ano de publicação dos documentos escritos por João que dizem respeito a lucro : select Título, (select ano from data) from Doc where João in Lista_Autor and Lucro in Lista_Palavra-chave Na SQL padrão as funções de agregação (avg, min, max, sum, count) tomam um conjunto como argumento e retornam um valor como seu resultado. A SQL/NF permite que estas funções sejam aplicadas a qualquer expressão que dê uma relação como resultado. Vamos observar um exemplo do uso dessas funções na elaboração da seguinte consulta Dê o título e número de autores de cada documento : select Título, count (Lista_Autor) from Doc É permitido ainda que condições sobre conjuntos, que em SQL padrão são usadas nas cláusulas having, sejam diretamente colocadas na cláusula where. Considerando o esquema de banco de dados abaixo, examinemos o exemplo: Jogador (nome, pontuação) pontuação (rodada, pontos) Consultar o nome e total de pontos dos jogadores com mais de 100 pontos. select nome, sum (select pontos from pontuação) from Jogador where sum (select pontos from pontuação)>100 Como um modelo relacional estendido, o modelo relacional encaixado deve permitir compatibilidade com o modelo relacional tradicional, por isso existem os operadores desencaixar (unnest) e encaixar (nest). Com o operador desencaixar podemos transformar uma tabela que está modelada de forma encaixada (não normalizada) em uma na 1FN. Ele possui a seguinte sintaxe em SQL/NF: unnest <tabela> on <campo> as <novo campo> Relação Encaixada Campo multivalorados Novo campo atômico Por exemplo desencaixar a lista de autores em único campo para a relação Doc: unnest Doc on Lista_Autor as Autor O operador encaixar possui sintaxe semelhante ao do desencaixar. Com ele transformamos uma tabela normalizada em uma encaixada (não normalizada).

12 nest <tabela> on <campo> as <novo campo> Relação a ser encaixada Campo, ou campos a serem a agrupados em um único Novo campo que será o resultado do encaixe Para gerar a relação Doc a partir de Doc1 (na 1FN) utilizamos os seguinte comandos de encaixe: Nest (nest (nest (Doc1 on Autor as Lista_Autor) on Palavra-chave as Lista_Palavra-chave) on Dia, Mês, Ano as Data As operações encaixar e desencaixar podem ser usadas nas consultas. Considerando o banco de dados abaixo: Cliente (codcliente, nome, fone) NF (codcliente, data, valor) Vejamos a consulta Dê o nome e a média de compras de cada cliente : Select nome, avg (valor_total) From (nest (select nome, valor, codcliente from Cliente, NotaFiscal where Cliente.codcliente=NotaFiscal.codcliente) on valor as valor total) Assim pode-se trabalhar de forma encaixada mesmo quando as relações estão modeladas na forma relacional tradicional (normalizadas). Como de pode notar, com SQL/NF e o modelo encaixado não é necessário o uso dos comandos group by e having, mesmo assim eles estão presentes na SQL/NF para manter a compatibilidade. 9DQWDJHQV Embora as relações normalizadas possam representar adequadamente um banco de dados, a representação não normalizada pode ser um modelo de mais fácil entendimento e mais intuitivo, uma vez que o usuário típico de um sistema pensa na organização das informações no modo não normalizado. A representação em 4FN exigiria que os usuários incluíssem junções nas suas consultas, complicando a iteração com o sistema. Uma visão definida poderia eliminar a necessidade das junções nas consultas, porém ocorre a perda da representação em uma única tupla. O modelo encaixado permite ainda total compatibilidade com o modelo relacional tradicional podendo transformar as relações em 4FN para encaixadas e vice versa.

13 &RQFOXVmR Com a disseminação da informática os sistemas automatizados de informação estão sendo aplicados às mais diferentes áreas, das ciências humanas à neurologia, não ficando mais restritos à aplicação comercial. Neste contexto, os analistas podem se deparar com sistemas que requerem um banco de dados com características especiais no modo de tratar e organizar as informações. Nesse caso os bancos de dados relacionais estendidos são importantes opções que devem ser levadas em conta. Por serem uma extensão do modelo relacional é provável que não ocorra nenhum trauma na transição de um modelo para o outro, tanto para o analista quanto para os usuários, sendo este grande fator a favor dos bancos de dados relacionais estendidos.

14 %LEOLRJUDILD 1. KORTH, Henry F.; SILBERSCHATZ, Abraham. Sistema de Banco de Dados. 2 ed. São Paulo: Makron, ed. São Paulo: Makron, 1999.