INTEGRAÇÃO DE BANCO DE DADOS Um Estudo de Caso

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1 Departamento de Computação Trabalho de Conclusão de Curso MÁRCIO PICOSSI SCHNEIDER INTEGRAÇÃO DE BANCO DE DADOS Um Estudo de Caso Londrina 2004

2 MÁRCIO PICOSSI SCHNEIDER INTEGRAÇÃO DE BANCO DE DADOS Um Estudo de Caso Trabalho de Conclusão de Curso apresentado como requisito parcial à obtenção do título de bacharel em Ciência da Computação, da Universidade Estadual de Londrina UEL. Orientador: Prof. Ms. Eduardo Cotrin Teixeira. 2004

3 MÁRCIO PICOSSI SCHNEIDER INTEGRAÇÃO DE BANCO DE DADOS Um Estudo de Caso COMISSÃO EXAMINADORA Prof. Ms. Eduardo Cotrin Teixeira UEL Prof. Ms. Daniel dos Santos Kaster UEL Prof. Ms. Rafael Robson Negrão UEL Londrina, 01 de Dezembro de 2004

4 DEDICATÓRIA Dedico este trabalho aos meus pais, Célio José Schneider e Ida Picossi Schneider, por todos seus esforços e sacrifícios realizados, e pelo voto de confiança e a oportunidade que me deram para o término deste curso de graduação.

5 AGRADECIMENTOS À minha família por acreditar em mim e oferecer o apoio sócio-emocional, me dando forças para nunca desistir de meus objetivos. Aos meus colegas de formação acadêmica, pelas sugestões, críticas e cooperação. Aos profissionais do IAPAR pela paciência e colaboração irrestrita ao meu trabalho. A todos os meus amigos que direta ou indiretamente contribuíram e me ajudaram na conclusão deste trabalho. Aos professores e funcionários do Departamento de Computação da UEL, pelo bom atendimento e pela cooperação. Ao Professor Ms. Daniel dos Santos Kaster que através de seu conhecimento e troca de idéias me ajudou muito para o desenvolvimento deste trabalho. Ao meu orientador de campo Paulo Henrique Caramori por sua contribuição e por suas opiniões e por suas sugestões. Ao meu orientador Professor Ms. Eduardo Cotrin Teixeira por sua orientação segura, confiança, ensinamentos e críticas construtivas, que muito contribuíram para meu amadurecimento pessoal e fundamental para a elaboração desta monografia. Sou grato a Deus por ter me iluminado não só nos momentos árduos, mas também nos momentos de felicidade, e por ter colocado em meu caminho todos àqueles a quem sou grato.

6 RESUMO O objetivo da integração de dados é permitir o acesso a várias fontes de informação heterogêneas e independentes, através de uma visão global. Este trabalho de conclusão de curso aborda as vantagens de padronizar um banco de dados, cuja operação final facilite a manutenção, aumente a consistência e diminua a redundância dos dados. Outros insumos básicos deste trabalho serão meios de agilizar a atualização e facilitar a recuperação das informações. A integração de dados apresentada neste trabalho tem como foco a escolha do tipo de arquitetura de banco de dados a ser utilizada, do Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados, do modelo de dados, o projeto e a modelagem física. No final é apresentado um estudo de caso onde a técnica de integração de esquemas foi utilizada.

7 ABSTRACT The objective of data integration is to allow, through a global view, access to many heterogeneous and independent data sources. This work approaches the advantages in database standardization, whose final operation makes easier the maintenance process, increases data consistency and reduces data redundancy. Others consequences of this work will be ways to optimize information update and facilitate its retrieval. The data integration presented in this paper has as its focus the database architecture choice, what DataBase Management System will be used, the data model, the design and the physical modeling. A case study where the schema integration was used is presented.

8 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO 9 2 CARACTERÍSTICAS E CONCEITOS DE BANCOS DE DADOS MODELOS DE DADOS, ESQUEMAS E INSTÂNCIAS ARQUITETURA DE TRÊS ESQUEMAS CLASSIFICAÇÃO DOS SISTEMAS DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS TIPOS DE SISTEMAS DE BANCOS DE DADOS DISTRIBUÍDOS CICLO DE VIDA DO SISTEMA DE APLICAÇÃO DO BANCO DE DADOS FASES DE UM PROJETO DE BANCO DE DADOS 16 3 INTEGRAÇÃO DE BANCO DE DADOS PORQUE INTEGRAR VANTAGENS DA INTEGRAÇÃO DESVANTAGENS DA INTEGRAÇÃO DIFICULDADES ENCONTRADAS DURANTE A INTEGRAÇÃO CONFLITOS DE ESQUEMA INTEGRAÇÃO DE ESQUEMAS MODELOS DE INTEGRAÇÃO DE DADOS TÉCNICA DE INTEGRAÇÃO USADA NO ESTUDO DE CASO 31 4 REQUISITOS PARA A INTEGRAÇÃO ESCOLHA DO SGBD REQUISITOS DE SOFTWARE Transações Visões (Views) STORED PROCEDURES Procedimentos Armazenados Triggers (Gatilhos) Índices Autorização e Segurança no Banco de Dados TABELA COMPARATIVA DE SISTEMAS DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS ANÁLISE DE DESEMPENHO (BENCHMARK) REQUISITOS DE HARDWARE 51 5 ESTUDO DE CASO IAPAR LEVANTAMENTO INICIAL MODELAGEM DOS ESQUEMAS CONCEITUAIS LOCAIS REQUISITOS SOLUÇÃO PROPOSTA ESCOLHA DO SGBD MODELAGEM DO ESQUEMA CONCEITUAL GLOBAL IMPLEMENTAÇÃO RESULTADOS 57 6 CONCLUSÃO 58 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 59

9 ÍNDICE DE FIGURAS E TABELAS Figura 1: Ilustração da arquitetura de três esquemas...12 Figura 2: Diagrama simplificado para ilustrar as principais fases do projeto de um banco de dados...18 Figura 3: SGBDs utilizados nas 100 maiores empresas de e-commerce no Brasil. Fonte: Revista Info, n.218, p.70, Maio Figura 4: Visão lógica da interação entre os sistemas, usuários e fontes de dados...53 Figura 5: Visão lógica da interação entre os sistemas, usuários e fontes de dados após a integração...55 Tabela 1: Comparativo entre SGBDs...48 Tabela 2: Resultados do benchmark utilizando a 1ª configuração...50 Tabela 3: Resultados do benchmark utilizando a 2ª configuração...50

10 9 1 INTRODUÇÃO A integração de informações é feita com o intuito de fornecer aos profissionais pronto acesso aos dados necessários para tomadas de decisões. Contudo, este conceito não é novo, e a completa integração de dados tem sido um ideal a ser alcançado desde o início da utilização de banco de dados no setor da tecnologia da informação. Combinar todas as informações que uma empresa possui geralmente não é fácil, pois frequentemente tais informações estão armazenadas em locais diversos, possuem diferentes Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD), estão em diferentes plataformas e são geradas em vários formatos por diferentes aplicativos. À medida que o número de bancos de dados nas empresas aumenta, o volume de informações que eles contêm fica maior e agrava o problema de integração de informações. Distribuição e heterogeneidade de bancos de dados se tornaram palavras chaves para caracterizar a infra-estrutura dos sistemas de informação atuais. Isto pode ter sido resultado de razões históricas, as quais significam que componentes de sistemas foram desenvolvidos independentemente, sem preocupações futuras de integração ou se originaram devido a circunstâncias organizacionais ou técnicas da empresa [KAPSAMMER, WAGNER, RETSCHITZEGGER, 1998]. A integração de banco de dados pode ser definida como a atividade de conciliar esquemas de bancos de dados existentes ou propostos em um esquema global e unificado [BATINI, LENZERINI, NAVATHE, 1986]. A integração de fonte de dados heterogêneos é um problema de fundamental importância no estudo de banco de dados [SHETH, LARSON, 1990]. O presente trabalho tem como motivação para o estudo da integração de bancos de dados, um estudo de caso real, o qual será realizado no departamento de Agrometeorologia do IAPAR (Instituto Agronômico do Paraná), tendo como foco a padronização dos bancos de dados agrometeorológicos da empresa, através da integração de seus bancos de dados distribuídos.

11 10 O planejamento do trabalho impôs a seguinte seqüência de ações: O segundo capítulo trata de características e fundamentos de bancos dados e explicita o processo de projeto de banco de dados. Os motivos que levam uma empresa a integrar as informações contidas em seus bancos de dados são apresentados no terceiro capítulo. Os métodos de integração e as dificuldades encontradas durante a integração são também discutidas nesse capítulo. No quarto capítulo são apresentados requisitos de software e hardware que possibilitam a integração dos bancos de dados e que influenciam na escolha de um SGBD. No quinto capítulo é apresentado o estudo de caso objeto do presente trabalho. Contribuições finais deste trabalho constam do capítulo conclusões. Ao final apresentamos as referências bibliográficas que embasaram o presente trabalho.

12 11 2 CARACTERÍSTICAS E CONCEITOS DE BANCOS DE DADOS O objetivo deste capítulo é apresentar as características e os conceitos de bancos de dados que serão utilizados ao longo deste trabalho para a melhor compreensão dos demais capítulos. 2.1 MODELOS DE DADOS, ESQUEMAS E INSTÂNCIAS O fato de oferecer algum nível de abstração de dados, ocultando detalhes de seu armazenamento que são dispensáveis para a grande parte dos usuários, é uma característica importante do enfoque de banco de dados. Uma maneira de fornecer os meios necessários para alcançar essa abstração é através do uso de um modelo de dados. Um modelo de dados, segundo Elmasri [ELMASRI, NAVATHE, 2002], é uma coleção de conceitos que podem ser utilizados para descrever a estrutura de um banco de dados, e eles podem ser classificados de acordo com estes conceitos. Os modelos de alto nível (ou conceituais) apresentam conceitos que estão muito próximos de como os usuários compreendem os dados, ao passo que os modelos de baixo nível ou modelos físicos de dados proporcionam conceitos que descrevem como os dados estão armazenados digitalmente e são em geral destinados a especialistas em informática. Entre estes dois modelos há a classe de modelos de dados representativos ou de implementação, que fornecem conceitos que podem ser compreendidos por usuários comuns, no entanto seus conceitos não se encontram muito distante do modo como os dados são armazenados no computador. Exemplos de modelos conceituais são os modelos Entidade- Relacionamento (ER) e Entidade Relacionamento Estendido (ERE). Os modelos Relacionais, de Rede e Hierárquico são exemplos de representação de dados de implementação. Os modelos de dados físicos representam informações como o formato de registros, ordenamento de registros e caminhos de acesso, que é uma estrutura para melhorar a busca de registros em um banco de dados. Em qualquer modelo de dados é essencial que seja feita a distinção entre a descrição do banco de dados (esquema do banco de dados) e os dados do banco de dados (estado do BD) [ELMASRI, NAVATHE, 2002]. O esquema de banco

13 12 de dados para determinado SGBD é especificado ao se definir um novo banco de dados, e geralmente os esquemas não são alterados frequentemente. O estado de um banco de dados ou instâncias do banco de dados são retratos (snapshots) dos dados do banco em um determinado instante do tempo e a cada operação de inserção, alteração e remoção de um registro, o estado do banco de dados é alterado. Ou seja, diferentemente dos esquemas, as instâncias são frequentemente alteradas. 2.2 ARQUITETURA DE TRÊS ESQUEMAS O intuito desta arquitetura, ilustrada na Figura 1, é separar as aplicações do usuário e o banco de dados. Figura 1: Ilustração da arquitetura de três esquemas. Segundo Elmasri [ELMASRI, NAVATHE, 2002], nesta arquitetura os esquemas são definidos da seguinte forma:

14 13 Nível Interno: este nível possui um esquema interno, que faz uso de um modelo de dados físico e descreve os detalhes sobre a estrutura de armazenamento físico do banco de dados e dos caminhos de acesso do banco de dados. Nível Conceitual: possui um esquema conceitual, que descreve a estrutura de todo banco de dados como entidades, tipos de dados, relacionamentos, operações do usuário e restrições do banco de dados para uma comunidade de usuários e encobre os detalhes das estruturas de armazenamento físico. Um modelo de dados de implementação ou de alto nível pode ser utilizado no nível conceitual. Nível Externo ou de Visão: possui um número de esquemas externos ou visões do usuário, onde cada esquema descreve a parte do banco de dados na qual um determinado grupo de usuários está interessado, e oculta o restante do banco de dados daquele grupo. Um modelo de dados de implementação ou de alto nível pode ser utilizado no nível externo. A arquitetura de três esquemas é uma ferramenta que possibilita ao usuário visualizar os diferentes níveis de esquema num sistema de banco de dados. A maioria dos SGBDs não separa totalmente os três níveis, mas suporta a arquitetura de três esquemas até certo ponto. Alguns SGBDs podem incluir detalhes do nível físico no esquema conceitual. Na maioria dos sistemas que suporta visões do usuário, os esquemas externos são especificados no mesmo modelo de dados que descreve as informações do nível conceitual. Alguns SGBDs permitem que sejam utilizados diferentes modelos de dados nos níveis conceitual e externo. 2.3 CLASSIFICAÇÃO DOS SISTEMAS DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS Para classificar os SGBDs geralmente são utilizados diversos critérios como, por exemplo [ELMASRI, NAVATHE, 2002]: - Em qual modelo de dados o SGBD é baseado, sendo que os modelos de dados mais utilizados nos SGBDs comerciais são o modelo de dados relacional e o modelo de dados orientado a objetos. - O sistema pode suportar somente um usuário de cada vez, monousuário; ou podem ser multiusuário, que corresponde à maioria dos SGBDs, e suportam muitos usuários de forma simultânea.

15 14 - Número de sítios no qual o SGBD está distribuído. Um SGBD é centralizado se os seus dados estão armazenados em um único sítio num único computador. Um SGBD distribuído (SGBDD) pode ter os dados e o software do SGBD distribuídos ao longo de muitos sítios conectados por uma rede de computadores. 2.4 TIPOS DE SISTEMAS DE BANCOS DE DADOS DISTRIBUÍDOS OZSÜ [OZSÜ, VALDURIEZ, 1999] define Bancos de Dados Distribuídos (BDD) como uma coleção de vários bancos de dados logicamente interrelacionados, distribuídos ao longo de um sistema de rede de computadores. Define o Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Distribuídos (SGBDD) como um sistema de software que gerencia um Banco de Dados Distribuído, ao mesmo tempo tornando a distribuição transparente para o usuário. Os Sistemas de Banco de Dados Distribuídos são considerados homogêneos quando utilizam o mesmo software do SGBD em múltiplos sítios, caso contrário, são considerados heterogêneos [ELMASRI, NAVATHE, 2002]. A heterogeneidade de um banco de dados pode ter várias origens [OZSÜ, VALDURIEZ, 1994]. Um banco de dados pode ser considerado heterogêneo por ter Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados diferentes, sistemas operacionais diferentes, usar aplicações diferentes ou possuírem hardwares diferentes. Outro fator de heterogeneidade é a semântica dos dados. Quando diversos bancos de dados heterogêneos são acessados através de um software, isso conduz a um SGBD Federado (ou sistema de múltiplos bancos de dados) onde os SGBDs participantes estão fracamente acoplados e possuem um grau de autonomia local. Neste sistema cada servidor é um SGBD centralizado, independente e autônomo que tem seus próprios usuários locais, transações locais e administrador do banco de dados local, tendo dessa forma um grau muito elevado de autonomia local. Ou seja, um Sistema de Bancos de Dados Federados é uma coleção integrada das bases de dados autônomas, na qual o administrador mantém um controle sobre todos os sistemas locais, mas coopera com a federação suportando operações globais [SHETH, LARSON, 1990]. A expressão "Sistema de Banco de Dados Federados" é utilizada quando existe alguma visão ou esquema global da federação de banco de dados

16 15 que sejam compartilhados pelas aplicações. Já a expressão "Sistema de Múltiplos Bancos de Dados" é usada quando não há um esquema global e esse esquema é construído interativamente à medida que a aplicação precisar. Ambos os sistemas são híbridos entre sistemas centralizados e distribuídos, e a distinção feita não é estritamente seguida [ELMASRI, NAVATHE, 2002]. 2.5 CICLO DE VIDA DO SISTEMA DE APLICAÇÃO DO BANCO DE DADOS As atividades relacionadas ao ciclo de vida do sistema de aplicação do banco de dados, de acordo com Elmasri [ELMASRI, NAVATHE, 2002], correspondem às seguintes fases: 1. Definição do sistema: nesta fase é feita a definição do escopo do sistema de banco de dados, de seus usuários e de suas aplicações. A identificação das necessidades de armazenamento e processamento, restrições de tempo de resposta e tipos de interfaces para cada categoria de usuário são definidas nesta fase também. 2. Projeto de banco de dados: o projeto lógico e físico do sistema de banco de dados, no SGBD selecionado, estará pronto ao final desta fase. 3. Implementação do banco de dados: esta fase compreende o processo de especificar as definições conceituais externas 1 e internas 2 do banco de dados, e desenvolver as aplicações de software. 4. Carga ou conversão de dados: o banco de dados pode ter seus dados carregados tanto pela carga direta dos dados, como pela 1 Visões do usuário, onde cada visão descreve a parte do banco de dados na qual um determinado grupo de usuários está interessado. 2 Descreve os detalhes sobre a estrutura de armazenamento físico do banco de dados e dos caminhos de acesso do banco de dados.

17 conversão dos arquivos existentes para o formato do sistema de banco de dados Conversão de aplicações: todas as aplicações do sistema anterior são convertidas para o novo sistema, se necessário. 6. Teste e validação: nesta fase do ciclo de vida o novo sistema é testado e validado. 7. Operação: o sistema de banco de dados e suas aplicações são postos em execução e geralmente o novo sistema e o velho são operados em paralelo por um certo tempo. 8. Monitoramento e manutenção: ocorre durante a fase operacional, e consiste no constante monitoramento do sistema, bem como sua manutenção. Durante esta fase, o crescimento e a expansão do conteúdo do banco de dados pode ocorrer, além de reorganizações maiores no conteúdo. A maioria dos bancos de dados nas organizações passa por todas as fases do ciclo de vida apresentadas anteriormente, porém as etapas de conversão (4 e 5) não são aplicadas quando o banco de dados e as aplicações são novas. Quando uma organização muda um sistema já existente as atividades 4 e 5 tendem a consumir a maior parte do tempo. Geralmente existe uma realimentação (feedback) entre as várias etapas, pois novos requisitos sempre aparecem a cada fase e as fases anteriores são afetadas por estas modificações, sendo necessárias alterações em tais fases. 2.6 FASES DE UM PROJETO DE BANCO DE DADOS As fases de um projeto de banco de dados correspondem à segunda etapa do ciclo de vida do sistema de aplicação do banco de dados, dentro de um processo de projeto de banco de dados. A seguir é realizado um aprofundamento nesta etapa do ciclo de vida.

18 da seguinte maneira: A definição do problema do projeto de banco de dados pode ser feita Projetar a estrutura física e lógica de um ou mais bancos de dados para acomodar as necessidades de informações dos usuários em uma organização para um conjunto definido de aplicações. [ELMASRI, NAVATHE, 2002, p.442]. 17 Os objetivos do projeto de banco de dados são: satisfazer os requisitos atuais de informações dos usuários e aplicações; produzir informações estruturadas de fácil compreensão; e suportar os requisitos de processamento, de desempenho, tempo de resposta e espaço de armazenamento. Elmasri [ELMASRI, NAVATHE, 2002] identifica seis fases como sendo as principais em um processo de projeto de banco de dados. A Figura 2 apresenta de forma simplificada as principais fases de um projeto de banco de dados. Todavia estas fases podem não ser seguidas à risca, e em muitos casos pode-se ter que modificar o projeto de uma fase anterior durante uma fase posterior. Esses loops de feedback entre fases e também dentro das fases são comuns.

19 18 Figura 2: Diagrama simplificado para ilustrar as principais fases do projeto de um banco de dados. A descrição resumida de cada fase é apresentada a seguir: 1. Coleta e análise de requisitos: esta fase geralmente é baseada nas atividades de identificar as principais áreas de aplicação e grupos de usuários que utilizarão o banco de dados. Escolher indivíduos dentro de cada grupo para coletar e especificar os requisitos. Estudar e analisar a documentação existente correspondente às aplicações, revisar manuais de procedimento, formulários e

20 19 relatórios para determinar se influenciam nos requisitos. Além disso, é estudado o estado de funcionamento atual e seu uso planejado, como a análise do tipo e freqüência das transações, e o fluxo de informações dentro do sistema. Formulários de perguntas podem ser utilizados para coletar informações dos usuários e de grupos de usuários potenciais do banco de dados, apurando as prioridades e a importância que eles atribuem a cada aplicação. 2. Projeto conceitual do banco de dados: esta fase tem como objetivo produzir para o banco de dados um esquema conceitual baseado na análise dos requisitos resultantes da primeira fase, e que seja independente de um SGBD específico. O modelo de dados mais comum de ser utilizado nesta fase é o modelo de dados de alto nível, como o modelo ER ou ERE. Todas as aplicações conhecidas que forem possíveis de se especificar serão demonstradas utilizando uma notação que seja independente de qualquer SGBD específico. Geralmente a escolha do SGBD costuma ser feita anteriormente pela organização; o intuito da fase do projeto conceitual do banco de dados é mantê-lo o mais livre possível de considerações na sua implementação. 3. Escolha do SGBD: A escolha do SGBD é determinada por uma série de fatores, como fatores técnicos, econômicos e correspondentes à política da organização. Os fatores técnicos abrangem a adequação do SGBD às tarefas que serão realizadas no projeto. Questões que devem ser consideradas na escolha são: o tipo do SGBD (relacional, objeto-relacional, orientado a objetos, outros), as estruturas de armazenamento e caminhos de acesso que o SGBD suporta, as interfaces disponíveis para o programador e para usuário, os tipos de linguagem de consulta de alto nível, a disponibilidade de ferramentas de desenvolvimento, a capacidade de realizar interface com outros SGBDs através de interfaces padronizadas, as opções de arquiteturas relacionadas à operação cliente-servidor e assim por diante. Fatores não técnicos incluem a situação financeira da empresa e a estrutura de suporte que o fornecedor do software oferece. Fatores econômicos influenciam muito na escolha de um SGBD, pois dependendo da necessidade da empresa e da sua disponibilidade financeira ela pode encontrar desde sistemas gratuitos até sistemas com preços muito elevados. A

21 20 familiaridade da equipe de programação dentro da organização com o sistema deve ser levada em conta na escolha do SGBD, pois a organização pode ser favorecida com a redução de custos de treinamento e tempo de aprendizagem. Além disso, fatores como a portabilidade do SGBD entre diferentes tipos de hardware e sistemas operacionais, e as ferramentas adicionais inclusas no sistema para backup, recuperação de dados, restauração de dados, otimização de desempenho, integridade de segurança também devem ser levadas em conta. 4. Mapeamento do modelo de dados: ou projeto lógico do banco de dados, é a fase na qual o esquema conceitual do modelo de dados de alto nível utilizado na segunda fase é mapeado para o modelo de dados do SGBD escolhido. Esta fase pode ser iniciada depois da escolha de um tipo específico de SGBD por exemplo, se a escolha foi utilizar um SGBD relacional, mas ainda não foi decidido qual deles em particular. Logo este último modelo de projeto lógico é independente do sistema, mas dependente do modelo de dados. Com relação à arquitetura de SGBD de três níveis discutidas anteriormente, o resultado desta fase é um esquema conceitual no modelo de dados escolhido. Além disso, o projeto de esquemas externos (visões) para aplicações específicas geralmente é feito durante esta fase. Nesta fase também é possível realizar a modelagem dos esquemas para se adaptarem às características específicas da linguagem de definição de dados (DDL Data Definition Language) do SGBD escolhido. Os resultados desta fase devem ser declarações no formato da DDL do SGBD escolhido, que especifiquem os esquemas conceituais e de nível externo do sistema de banco de dados. No entanto, se parâmetros do projeto físico estiverem inclusos nas declarações da DDL, a fase do projeto físico do banco de dados deve ser completada para se concluir a especificação da DDL. 5. Projeto físico do banco de dados: uma vez que um SGBD específico seja escolhido, o processo de projeto físico de banco de dados é restringido para se escolher entre as opções oferecidas pelo SGBD que melhor se ajustam aos arquivos do banco de dados. Durante esta fase são projetadas as especificações para o armazenamento do banco de dados, em termos das estruturas físicas de armazenamento, do posicionamento dos índices e de registros.

22 21 Esta fase corresponde, na terminologia da arquitetura de SGBD de três esquemas, a projetar o esquema interno do banco de dados. 6. Implementação e tuning (sintonia) do banco de dados: durante esta fase, o banco de dados e os programas das aplicações são implementados, testados e eventualmente disponibilizados para operação. As transações e aplicações são testadas separadamente, e em seguida em conjunto. A implementação, os testes e o uso do banco de dados geralmente revelam oportunidades para alterações no projeto físico 3, atividade esta denominada tuning (sintonia) do banco de dados. O tuning, que também faz parte da manutenção do sistema, é uma atividade contínua, que continua sendo realizada durante o ciclo de vida de um banco de dados, enquanto o banco de dados e as aplicações se mantiverem em evolução e enquanto forem revelados problemas relativos ao desempenho. 3 Fase em que são projetadas as especificações para o armazenamento do banco de dados, em termos das estruturas físicas de armazenamento, do posicionamento dos índices e de registros.

23 22 3 INTEGRAÇÃO DE BANCO DE DADOS Este capítulo tem como objetivo apresentar os motivos que levam uma empresa a integrar seus dados, os benefícios gerados pela integração de dados, técnicas de integração, dificuldades encontras durante a integração, e no final a solução utilizada na padronização dos dados realizada no departamento de Agrometeorologia do IAPAR. Gerenciar dados em múltiplos bancos de dados preexistentes obriga lidar com a distribuição desses bancos de dados, com a heterogeneidade semântica e heterogeneidade de sistemas. Alternativas para lidar com bancos de dados heterogêneos incluem organizá-los em federações, construir data warehouses, e outras. O acesso integrado a bases de dados distribuídas e heterogêneas é um dos grandes problemas encontrados pelas organizações, sendo um dos grandes problemas também na comunidade de banco de dados. Para proporcionar interoperabilidade entre sistemas heterogêneos, deve-se estabelecer uma visão global e uniforme para dados e serviços [KALINICHENKO, 1999]. As técnicas mais utilizadas para a solução deste problema são: a integração de modelos conceituais através da definição de um modelo conceitual global; ou a adição de uma camada de software para a integração lógica dos dados que integra fontes de dados específicas, sendo que alguns software utilizam um tipo de linguagem de consulta particular. No primeiro caso, a definição do modelo conceitual global é realizada através da comparação entre modelos conceituais locais, identificação de equivalência, identificação e resolução de conflitos. No segundo caso, uma camada de software providencia a integração a partir da definição de regras entre os participantes. Esta camada é muitas vezes citada como mediador, e também tem a finalidade de fundir as informações de fontes de dados heterogêneas removendo redundâncias e resolvendo inconsistências [PAPAKONSTANTINOU, ABITEBOUL, 1996]. Os mediadores possuem um conjunto de regras nas quais informações extraídas de uma fonte de informação real são inseridas em uma fonte

24 23 de informação virtual, possibilitando aos usuários trabalharem diretamente sobre esta visão única criada. As informações são extraídas utilizando wrappers. O processo de integração pode ser realizado de duas formas [BOUGUETTAYA, BENATALLAH, ELMAGARMID, 1999]: com esquema global e com sistemas de bancos de dados federados. Com esquema global existe somente um único esquema que é então utilizado para manipulação dos dados, este é gerado a partir dos esquemas semânticos de cada sistema participante e sua principal vantagem é o fato do usuário conhecer apenas o esquema global e não os diversos esquemas. A integração via esquema global é baseada na integração completa dos vários bancos de dados com o objetivo de fornecer uma única visão do banco de dados heterogêneo. Pode-se disponibilizar um esquema global geral, ou vários esquemas globais parciais (views) de acordo com as necessidades dos vários usuários. Integração de esquemas via bancos de dados federados não precisa ser total, e depende das necessidades dos usuários. Semelhante à integração via esquema global com a utilização de diversas views sobre o conjunto de dados integrados, mas cada banco de dados participante tem que conhecer todos os demais. Os bancos de dados federados podem ser fortemente ou fracamente acoplados, onde o primeiro é adequado para sistemas que têm por objetivo a leitura e a atualização dos dados, e o outro é adequado para sistemas que têm por objetivo a leitura dos dados. Uma outra característica importante no processo de integração é a transparência, na qual o usuário não tem conhecimento da localização física dos dados, dos diferentes esquemas e linguagens de consulta utilizadas. 3.1 PORQUE INTEGRAR Os dados dispostos da forma desestruturada e aliados ao fato de que muitos sistemas possuem soluções complexas, com diversas fontes de dados, é um fator estimulante para realizar a padronização dessas informações, transformando-as em dados relevantes e consistentes.

25 24 Os fatores a seguir são grandes motivos para a realização da integração de dados nas empresas [LAKSHMANAN, SADRI, SUBRAMANIAN, 1993]: - A empresa possui um grande número de software que não podem compartilhar informação entre si. - Existem múltiplos sistemas de informação que se encontram desarticulados e imprecisos. - As informações se encontram em bases de dados distribuídas e heterogêneas, dificultando a atualização e recuperação dos dados. 3.2 VANTAGENS DA INTEGRAÇÃO Alguns benefícios oriundos da integração de bancos de dados são [MOTRO, BUNEMAN, 1981]: - Os usuários têm uma visão única dos dados integrados. - Possibilidade de integrar diversas fontes de dados sem a necessidade de mudanças nas plataformas tecnológicas existentes. - Realizar o cruzamento de dados para extrair informações relevantes e consequentemente usá-las para tomadas de decisões. Isso amplia visão da empresa para informar, analisar, otimizar e planejar. - Permitem acessar a base de dados e gerar relatórios específicos do negócio. - A padronização promove melhorias de qualidade, dos dados estatísticos disponíveis. - As informações técnicas quando disponíveis de forma padronizada entre os diversos setores da empresa servem como ferramenta para garantir a qualidade dos produtos e atender as expectativas dos consumidores. 3.3 DESVANTAGENS DA INTEGRAÇÃO Algumas desvantagens causadas pela integração de bancos de dados são [MOTRO, BUNEMAN, 1981]: - A geração de um novo esquema global integrado geralmente altera a semântica dos atributos e tabelas, portanto após a integração pode ser necessário alterar os software que utilizam o banco de dados, para que estes possam acessar o

26 25 novo esquema integrado. Uma solução para este problema pode ser obtida através de visões e renomeações de atributos e tabelas. - Diversos métodos de integração existem para mais de dois bancos de dados: combinação dois a dois, combinação de todos de uma só vez, entre outros, e cada método pode definir esquemas globais completamente diferentes. 3.4 DIFICULDADES ENCONTRADAS DURANTE A INTEGRAÇÃO Antes de discutir as técnicas de integração é importante entender a natureza do desafio, portanto, são apresentadas, a seguir, algumas dificuldades encontradas durante o processo de integração. Às vezes o esquema conceitual global pode não ser capaz de englobar todo o banco de dados, uma vez que cada sistema possui um grau de autonomia local, podendo definir quais partes do seu banco de dados podem ficar globalmente acessíveis. A definição de um esquema conceitual global a partir de um grande número de esquemas locais que são frequentemente alterados é considerada muito difícil devido à manutenção que deve ser realizada frequentemente no esquema global [SCHEK, PAUL, SCHOLL, WEIKUM, 1990]. A manutenção de consistência no esquema conceitual global é um problema de destaque, pois pode ser possível que esquemas locais sejam independentemente alterados, o que afeta a definição global do esquema 4. Portanto é necessário que o esquema conceitual global seja também modificado de acordo com as alterações feitas no esquema local. A criação de mecanismos para o mapeamento dessas mudanças não é trivial. Uma forma de superar esse problema é considerar o esquema conceitual global como sendo uma visão generalizada definida sobre os esquemas conceituais locais [MOTRO, BUNEMAN, 1981]. dados são: fabricantes. Outras dificuldades encontradas durante a integração de bancos de - Integrar bases de dados que possuem SGBDs de diferentes - Integrar bases de dados que possuem modelos de dados diferentes (relacional, objeto-relacional, etc.). 4 Caso de integração estática. Mas existem sistemas de integração dinâmicos que em tempo de execução constroem um esquema integrado para realizar as consultas.

27 26 - Criar algoritmos para realizarem o processamento de transações e de consultas. - O processo de integração requer a intervenção do usuário para a resolução de conflitos semânticos, estruturais e comportamentais, e por isso só pode ser parcialmente automatizado. 3.5 CONFLITOS DE ESQUEMA Quando esquemas de fontes de dados heterogêneas são comparados, os esquemas locais apresentarão conflitos, o que naturalmente surge a partir de representações não coordenadas de objetos do mundo real. Esses conflitos devem ser tratados durante a integração dos esquemas ou integração de visões [HEPNER, 1995]. Os conflitos são descritos em seguida. Nomes diferentes podem ser usados para identificar a mesma entidade ou diferentes entidades podem ter o mesmo nome. A mesma entidade pode ser representada através de diferentes estruturas de atributos ou alguns atributos podem não ser representados. Entidades podem ser representadas por tabelas em um banco de dados e podem ser representadas como atributos em outro. Tipos diferentes de dados são atribuídos a atributos semanticamente equivalentes. Conflitos de escalas ocorrem quando unidades métricas diferentes são utilizadas em cada sistema, ou diferentes níveis de precisão são usados [JAKOBOVITS, 1997]. Em simples integrações de bancos de dados, os conflitos podem ser resolvidos pelo usuário ou pelo programador envolvido na integração. Para sistemas fortemente acoplados, os sistemas de integração possuiriam um mapeamento de nomes, tipos, valores e etc., para que as entidades possam ser representadas ou vistas da mesma maneira [HEPNER, 1995]. 3.6 INTEGRAÇÃO DE ESQUEMAS Existem dois métodos para se projetar a integração do esquema conceitual [ELMASRI, NAVATHE, 2002]: Através do método centralizado, ou através do método de integração de esquemas (visão). Método centralizado: onde os requisitos das diferentes aplicações e grupos de usuários são incorporados em um único conjunto de requisitos, antes de

28 27 se iniciar o projeto do esquema. Um único esquema correspondente ao conjunto incorporado de requisitos é então projetado. Quando existem muitos usuários e aplicações, incorporar todos os requisitos pode ser uma tarefa árdua e que consome muito tempo. O pressuposto é que uma autoridade centralizada, o DBA (DataBase Administrator), é responsável por decidir como incorporar os requisitos e por projetar o esquema conceitual para todo banco de dados. Uma vez que o esquema conceitual seja projetado e finalizado, esquemas externos para os vários grupos de usuários e aplicações podem ser especificados pelo DBA. Método de integração de esquemas: no qual os requisitos não são incorporados. Em vez disso, um esquema (ou visão) é projetado para grupo de usuários ou aplicações, com base apenas em seus requisitos. Dessa maneira, é desenvolvido um esquema (visão de alto nível) para cada grupo de usuários ou aplicação. Durante uma fase subseqüente de integração de visões, esses esquemas são incorporados ou integrados em um esquema conceitual global para todo banco de dados. As visões individuais podem ser reconstruídas como esquemas externos após a integração da visão. O método centralizado direciona o ônus de reconciliar as diferenças e conflitos entre grupos de usuários para a equipe do DBA. Devido às dificuldades de gerenciar essa tarefa o método de integração de visão está adquirindo maior aceitação [ELMASRI, NAVATHE, 2002]. No método de integração de visão, cada grupo de usuários ou aplicações geralmente projeta seu próprio esquema conceitual (ERE) a partir de seus requisitos. Então um processo de integração é aplicado a estes esquemas (visões) pelo DBA para formar o esquema global integrado. Embora a integração de visão possa ser realizada manualmente, sua aplicação a um banco de dados de grande porte envolvendo dezenas de grupos de usuários requer uma metodologia e o uso de ferramentas automatizadas para auxiliar na realização da integração. As correspondências entre os atributos, tipos de entidade e tipos de relacionamentos em várias visões devem ser especificadas antes que a integração venha a ser aplicada. Além disso, problemas como a integração de visões conflitantes e a verificação de consistência das correspondências especificadas internamente nos esquemas devem ser tratadas.

29 MODELOS DE INTEGRAÇÃO DE DADOS As classes de sistemas apresentadas a seguir, procuram fornecer um modelo para integração de esquemas, e ao mesmo tempo manter a autonomia dos sistemas componentes. Middleware: é uma designação genérica utilizada para se referir ao software que é executado entre os usuários e o servidor em um sistema de banco de dados cliente/servidor [JAKOBOVITS, 1997]. O objetivo do middleware é facilitar o desenvolvimento de aplicações, bem como facilitar a integração de sistemas. Distribuição e heterogeneidade são barreiras para integração de sistemas heterogêneos, a utilização de um middleware é mais uma alternativa para resolução deste problema. Dependendo da qualidade do middleware, a transparência é garantida, permitindo ao usuário um nível de abstração maior, sem que seja necessário para o usuário saber se é um sistema distribuído ou heterogêneo. A exigência de que os componentes dos sistemas que devem ser integrados permaneçam autônomos é a mais importante exigência feita nos serviços de middleware [BUKHRES, et al, 1996]. Wrapper: é um procedimento que é projetado para extrair o conteúdo de um domínio específico e disponibilizá-lo sob outra forma de representação. Outra definição de wrapper é de um componente de software que converte dados de um modelo para outro modelo, assim dados de modelos diferentes podem ser consultados através de uma linguagem de consulta comum, após terem sido convertidos para um modelo comum [EIKVIL, 1999]. Antes de fazer a integração das diferentes fontes de dados, pode ser necessário o uso de um Wrapper. Os wrappers complementam os mediadores e também os data warehouses, fazendo a transformação dos dados quando estes são extraídos ou buscados em sua origem. Sistemas Mediadores: Um sistema mediador também contém uma coleção de informações de diferentes origens que são integradas para fornecer ao

30 29 usuário final uma interface de apenas leitura de tais informações e um conjunto de ferramentas para execução de tarefas de integração. Há três classes de usuários: O integrador de domínio, que traduz uma informação da origem em um modelo de dados comum; o autor mediador, que integra as fontes traduzidas; e o usuário final, que submete consultas às fontes integradas [JAKOBOVITS, 1997]. A diferença entre um sistema mediador e um sistema de banco de dados federados é que o usuário não pode executar atualizações nas fontes componentes. Um sistema mediador é similar a um sistema de banco de dados federados fortemente acoplado, no qual o usuário final trabalha com visões estáticas, e também como um sistema de banco de dados federados fracamente acoplados, pois as fontes componentes são altamente independentes. Os mediadores podem fazer uso de um wrapper que faça a tradução do modelo de dados dos esquemas locais para um modelo de dados comum. Assim os mediadores ficam encarregados de fazer a integração dos esquemas, nos quais os conflitos são resolvidos e as duplicidades são removidas. O processo de integração, como um todo, é simplificado devido a essa tradução dos modelos de dados realizada previamente pelo wrapper [JAKOBOVITS, 1997].. Sistemas baseados em lógica descritiva: A fonte de distribuição de informação está aproximadamente baseada na lógica descritiva, na qual é possível usar técnicas de Inteligência Artificial para resolver consultas sobre múltiplas fontes de informações [JAKOBOVITS, 1997]. Este processo é parecido com o sistema mediador, exceto que impõe uma única visão global, ao passo que os sistemas mediadores fornecem visões múltiplas que podem ser direcionadas a grupos de usuários específicos. Sistemas repositórios de metadados: Neste sistema as consultas são formuladas dinamicamente, interagindo com um dicionário global on-line de metadados. Uma interface inteligente ajuda o usuário a formular consultas por cruzamento de modelos locais da base de dados e esquemas de resolução de heterogeneidades. Este sistema é similar a um sistema de banco de dados federados fracamente acoplado, no qual não há uma visão integrada predefinida.

31 30 São similares a um sistema mediador, onde o usuário está limitado às consultas de apenas leitura. Sistemas de bancos de dados federados: Os sistemas de bancos de dados federados podem ser classificados em dois tipos: os fortemente acoplados, (Tightly Coupled) e os fracamente acoplados (Loosely Coupled) [JAKOBOVITS, 1997]. Nos fortemente acoplados, o administrador do banco de dados (BDA) fornece ao usuário final formas de consultas e operações de atualização através de visões estáticas. O DBA de um sistema de banco de dados federados executa antecipadamente toda a integração esquemática e semântica. Um sistema de banco de dados federados pode ter uma única federação como em um esquema global, ou múltiplas federações como um esquema aninhado para grupos de usuários específicos. Os fracamente acoplados possuem um sistema dinâmico de integração, no qual o usuário final interage com a base de dados por meio de uma linguagem de manipulação de dados especial. Os usuários finais formulam seu próprio esquema federado. Data Warehouses: Segundo Inmon [INMON, 1992], considerado um pioneiro no tema, um data warehouse é uma coleção de dados orientada por assuntos, integrada, variável no tempo, e não volátil que tem por objetivo dar suporte aos processos de tomada de decisão. A diferença entre o Data Warehouse e os sistemas de integração apresentados anteriormente é que o Data Warehouse é uma cópia estática dos dados integrados, e as atualizações não são imediatamente refletidas no warehouse (armazém). A desvantagem deste método é o custo para manter o warehouse sincronizado com o sistema local. O data warehouse é um banco de dados contendo dados extraídos do ambiente de produção da empresa, que foram selecionados e depurados, tendo sido otimizados para processamento de consulta e não para processamento de transações. Em geral, um data warehouse requer a consolidação de outros recursos de dados além dos armazenados em bancos de dados relacionais, incluindo informações provenientes de planilhas eletrônicas, documentos textuais, etc.

32 TÉCNICA DE INTEGRAÇÃO USADA NO ESTUDO DE CASO Durante a realização do projeto de integração de banco de dados no departamento de Agrometeorologia foi utilizado o método de integração de esquemas (ou visões), sem a utilização de ferramentas automatizadas de integração. A integração de esquemas pode ser realizada de forma não automatizada devido ao pequeno grau de complexidade existente nos sistemas da empresa, não sendo necessário nenhum tipo de ferramenta, já que as ferramentas existentes se aplicam a casos específicos. Após a criação do esquema conceitual integrado foram criadas visões para que fosse mantido o funcionamento do sistema sem precisar alterar os programas que se comunicam com o banco de dados.

33 32 4 REQUISITOS PARA A INTEGRAÇÃO Neste capítulo são apresentados os requisitos do software de gerenciamento de banco de dados e do hardware necessários para que se realize a integração dos bancos de dados. Porém, dependendo do escopo do problema, alguns requisitos não são necessários. Portanto um estudo geral destes requisitos é feito. Além dos requisitos para a integração, também são apresentados os requisitos de software que influenciam a escolha do Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados. Os comandos da linguagem SQL 5 utilizados neste capítulo resumem-se à sua sintaxe básica, sendo necessária consulta à documentação do SGBD utilizado para detalhes específicos de sua sintaxe. No fim deste capítulo é apresentada uma tabela comparativa dos recursos encontrados em três SGBDs bastante utilizados, o Firebird 1.5, PostgreSQL 7.4 e ORACLE 9i. Também é apresentado um Benchmark 6 envolvendo junções de tabelas para SGBDs Relacionais [GUIMARÃES, 2002]. 4.1 ESCOLHA DO SGBD A escolha dos SGBDs a serem comparados neste trabalho foi baseada na portabilidade, confiabilidade, preço, ferramentas extras e na variedade de interfaces gráficas. O critério que teve influência durante a escolha dos SGBDs foi o preço, pois devido a políticas governamentais de diminuição de gastos aliado ao forte crescimento micro-empresarial do segmento privado, a procura por software gratuitos que ofereçam soluções robustas aumentou muito. Outra motivação para a escolha de SGBDs gratuitos foi o estudo de caso realizado no IAPAR, uma empresa pública. Para se ter idéia do tamanho do crescimento na utilização de SGBDs de código aberto nas empresas, um levantamento feito pela revista Info em Maio revelou que os SGBDs de código aberto já são utilizados em 12% das 100 maiores empresas de e-commerce no Brasil [CARDOZO, 2004]. 5 Structured Query Language Linguagem que apresenta um conjunto de comandos para definir e manipular estruturas do banco de dados. 6 Análise de desempenho.

34 33 Por ser uma opção paga, ORACLE foi usado apenas para efeito de comparação, pois é um Software de Gerenciamento de Banco de Dados robusto, confiável, com um grande recurso de ferramentas administrativas e de gerenciamento, além de ser utilizado por muitas empresas. O ORACLE é um SGBD Cliente/Servidor Objeto-Relacional (ORDBMS) de alta performance produzido pela Oracle Corporation. Foi projetado para ser executado em plataformas UNIX, Linux e Microsoft Windows NT. Sua tecnologia integra recursos, capazes de gerenciar grande volume de dados em ambientes multi-usuário. Isso garante o acesso simultâneo dos usuários ao banco de dados, sem comprometer o desempenho do sistema. Para prover facilidade na administração dos recursos, o ORACLE dispõe de um conjunto completo de ferramentas de desenvolvimento, administração, gerenciamento, manutenção e otimização do banco de dados. Outro mecanismo importante a ser destacado é que o ORACLE oferece recursos que permitem importar e exportar objetos de um banco de dados para outro, facilitando as tarefas de migração e atualização. Apesar do ORACLE possuir muitas vantagens, a sua utilização em empresas é geralmente inviabilizada devido ao seu alto preço. O PostgreSQL foi escolhido para a comparação por ser um SGBD gratuito, robusto e possuir muitos recursos. Ele é um SGBD Objeto-Relacional (ORDBMS) de código-fonte aberto, multi-plataforma. O PostgreSQL é um aperfeiçoamento do antigo SGBD Postgres [VASUDEVAN, 2001]. Sua arquitetura foi projetada para se tornar 100% de acordo com o padrão ANSI/ISO SQL, e ao mesmo tempo, ser o principal SGBD de código aberto. Algumas de suas principais vantagens é a capacidade de permitir herança entre tabelas (Objeto-Relacional), o excelente desempenho, suporte a transações em quase todas as construções SQL e grande quantidade de recursos. Além disso, ele possui uma grande variedade de interfaces gráficas e ferramentas de administração gratuitas. O PostgreSQL possui a maioria das características existentes em grandes SGBDs comerciais como, sub-consultas, triggers, visões, integridade referencial de chave estrangeira, técnicas sofisticadas de bloqueio (locking). Ele possui algumas características não encontradas em alguns SGBDs

35 34 com, tipos definidos pelo usuário, regras, e controle de concorrência multiversão que reduz a contenção de bloqueios. A versão 8 do PostgreSQL, que até a conclusão deste trabalho estava em fase de testes, passa a suportar a plataforma Windows. No entanto o PostgreSQL não possui uma versão definitiva que possa ser usada na plataforma Windows. O MySQL não foi utilizado na comparação por não possuir recursos sofisticados como visões, procedimentos armazenados, não possuir integridade referencial 7. Apesar dessas desvantagens o MySQL é muito utilizado nas empresas de e-commerce (ver Figura 3) por ser rápido, multi-plataforma, gratuito para uso não comercial, fácil de usar e ser uma alternativa interessante em aplicações que exigem apenas funções básicas do banco de dados [CARDOZO, 2004]. Figura 3: SGBDs utilizados nas 100 maiores empresas de e-commerce no Brasil. Fonte: Revista Info, n.218, p.70, Maio Estes recursos serão suportados na versão 5 do MySQL. O MySQL está atualmente em sua versão 4.2.

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