UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO

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1 UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação ISSN Nelore Business Intelligence: Uma Descrição dos Scripts SQL de Implementação, Povoamento e Validação dos Dados Valmir Ferreira Marques Solange Oliveira Rezende N ō 194 RELATÓRIOS TÉCNICOS São Carlos-SP Abril/2003

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3 Nelore Business Intelligence: Uma Descrição dos Scripts SQL de Implementação, Povoamento e Validação dos Dados Valmir Ferreira Marques Solange Oliveira Rezende Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Departamento de Ciências de Computação e Estatística Laboratório de Inteligência Computacional Caixa Postal 668, São Carlos, SP, Brasil {vfm, Resumo A base de dados do Programa de Melhoramento Genético da Raça Nelore (PMGRN) está crescendo consideravelmente, com isso, a criação de um ambiente que dê apoio à análise dos dados do Programa é de fundamental importância. As tecnologias que são utilizadas para a criação de um ambiente analítico são os processos de Data Warehousing e de Data Mining. Neste relatório são descritas as informações técnicas necessárias para a construção e atualização do ambiente Nelore Business Intelligence complementando, assim, o que foi descrito em (Marques, 2002). O trabalho envolveu a construção de um Data Warehouse e consultas OLAP para fornecer visões multidimensionais dos dados. Além das análises realizadas com as consultas, também foi utilizada uma ferramenta de Data Mining Visual. A forma na qual os dados foram estruturados no Data Mart do PMGRN agilizou o processo de recuperação das informações, uma vez que essas ferramentas trabalham com grandes volumes de dados. O ambiente analítico desenvolvido está proporcionando aos pesquisadores e criadores do Programa um maior poder de análise de seus dados. Palavras-Chave: Data Warehousing, Data Mart, OLAP, Data Mining, Business Intelligence, PMGRN. Abril/2003 Trabalho realizado com auxílio da CAPES

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5 Sumário 1 Introdução 1 2 O Ambiente Nelore Business Intelligence Descrição Geral Desenvolvimento do Ambiente Descrição dos Scripts SQL Considerações Finais 7 A Scripts do usuário Rge 9 A.1 User Rge.sql A.2 Tables.sql A.3 Data.sql A.4 Functions.sql A.5 Link.sql A.6 Packages.sql A.7 Load.sql A.8 Constraints.sql A.9 Updates.sql A.10 Update Faz.sql A.11 Valida Deps.sql A.12 Valida Peso Obs.sql A.13 Valida Ponderal.sql A.14 Valida Reproduz.sql B Scripts do usuário Gemac 26 B.1 User Gemac.sql B.2 Tabela Dep.sql B.3 Tabela Medidas.sql B.4 Tabela Ponderal.sql B.5 Tabela Reprodução.sql C Scripts do usuário Disco4 30 C.1 User Disco4.sql D Scripts da ferramenta Spotfire 31 D.1 Dep Spot.sql D.2 Medidas Spot.sql D.3 Ponderal Spot.sql D.4 Reprodução Spot.sql Referências Bibliográficas 37 i

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7 1 Introdução Dentre os principais avanços ocorridos em tecnologia da informação estão os processos de Data Warehousing e de Data Mining. O processo de Data Warehousing objetiva satisfazer as necessidades dos usuários quanto ao armazenamento dos dados que servirão para extrair e exibir de uma forma multidimensional, através das ferramentas OLAP 1, as informações necessárias aos usuários responsáveis pelas tomadas de decisões de uma organização (Inmon, 1997; Kimball, 1997; Poe et al., 1998). O processo de Data Mining objetiva automatizar o processo de extração de conhecimento à partir dos dados armazenados, auxiliando na descoberta de relações embutidas nos dados, sendo seu objetivo principal encontrar padrões válidos e úteis nos mesmos (Holsheimer et al., 1995; Fayyad et al., 1996; Rezende, 2003). Uma base de dados para a qual se faz necessária a aplicação dos processos de Data Warehousing e de Data Mining, é a do Programa de Melhoramento Genético da Raça Nelore (PMGRN), uma vez que a mesma está aumentando consideravelmente de tamanho, devido à aderência de muitos criadores ao Programa (PMGRN, 2002; Lôbo et al., 2002). Tendo em vista as tecnologias apresentadas, o constante crescimento da base de dados do PMGRN e o fato dos criadores e pesquisadores não possuírem um ambiente analítico que ofereça os recursos que um ambiente desse tipo pode proporcionar, fica assim, evidente a necessidade de aplicação das tecnologias de Data Warehousing e de Data Mining sobre os dados do Programa. Com o objetivo de complementar com informações técnicas o trabalho apresentado em (Marques, 2002), este relatório esta estruturado da seguinte forma. A Seção 2 apresenta uma descrição geral do ambiente, bem como, uma descrição dos scripts SQL que devem ser executados para preparar o ambiente Nelore Business Intelligence. A Seção 3 apresenta as considerações finais deste relatório técnico. No Apêndice A são apresentados os scripts do usuário Rge, no Apêndice B são apresentados os scripts do usuário Gemac, no Apêndice C são apresentados os scripts do usuário Disco4, no Apêndice D são apresentados os scripts da ferramenta Spotfire e, por fim, são apresentadas as Referências Bibliográficas. 2 O Ambiente Nelore Business Intelligence 2.1 Descrição Geral O trabalho apresentado em (Marques, 2002), objetivou a construção de um ambiente de apoio à tomada de decisão para o PMGRN. Atualmente, o Programa é apoiado por dois sistemas, o SisNe (Sistema Nelore) e o ANCPWeb. O SisNe é o sistema responsável pelo gerenciamento dos dados operacionais do Programa, enquanto o ANCPWeb é um sistema de consulta voltado para a Internet, no qual os criadores podem fazer pesquisas relacionadas às características genéticas dos animais cadastrados no Programa. Através desse sistema é possível saber, por exemplo, 1 On-Line Analytical Processing. 1

8 quais são os melhores animais para uma característica específica. O referido trabalho objetivou a construção de um Data Warehouse para armazenar os dados em um formato que está agilizando a execução de consultas OLAP, com o intuito de fornecer uma visão multidimensional dos dados aos especialistas do Programa. Além da construção do Data Warehouse e da elaboração de consultas OLAP, o trabalho também teve como objetivo o uso de uma ferramenta de Data Mining Visual para que os especialistas do programa possam extrair conhecimento visualmente. A maior contribuição do trabalho apresentado em (Marques, 2002), refere-se ao projeto e desenvolvimento de um ambiente que está incrementando o poder de análise dos dados do PMGRN, uma vez que os sistemas existentes (SisNe e ANCPWeb) não dão suporte aos tipos de análises que podem ser realizadas com as tecnologias apresentadas. 2.2 Desenvolvimento do Ambiente O desenvolvimento iniciou-se com a compreensão do domínio em questão e o entendimento de como o banco de dados operacional do PMGRN está estruturado. Após essa etapa passouse para a construção do Data Mart do PMGRN, bem como a adição desse assunto no Data Warehouse do Departamento de Genética. Na primeira etapa da metodologia adotada foram apresentadas as justificativas para o desenvolvimento do DW. Na etapa de planejamento foram apresentadas a visão corporativa do DW, a arquitetura e topologia do sistema e a área de negócio a ser trabalhada. Na etapa de análise foram levantados os requisitos do ambiente, os quais resultaram nos modelos de dados do DW e do Data Mart. Foram criados um DER com dezessete entidades para o DW e em um esquema constelação com quatro estrelas para o Data Mart, utilizando o Oracle Warehouse Builder. Na etapa de projeto foram acrescentados mais detalhes de implementação a esses modelos, foram criados também os mapeamentos para o povoamento do DW à partir do banco de dados operacional e para o povoamento do Data Mart à partir do DW, por meio do Oracle Warehouse Builder. Verificou-se a necessidade de particionar os dados e qual estratégia seria utilizada para capturar as mudanças ocorridas no ambiente operacional. Na etapa de implementação foram criados os objetos físicos no SGBD Oracle e foi executada a atividade de povoamento do DW e do Data Mart. Foram criadas as consultas OLAP com o Oracle Discoverer e os gráficos para a mineração visual dos dados com o Spotfire. Durante a construção das consultas OLAP verificou-se a necessidade de deixar previamente pronta a junção das tabelas fatos com suas dimensões, as quais, contribuíram para melhorar o desempenho das referidas consultas, pois a execução das consultas sobre o esquema estrela eram computacionalmente custosas devido as junções. Verificou-se também a necessidade de organizar corretamente os fatos e os atributos a serem analisados, para que o Oracle Discoverer executa-se com um consumo adequado de memória. Quanto aos gráficos construídos no Spotfire, a desnormalização dos dados também foi fundamental para que a ferramenta pudesse recuperar os dados com rapidez. 2

9 A forma na qual os dados do Data Mart foram estruturados faz com que as consultas OLAP sejam executadas mais eficientemente, além de não sobrecarregar o ambiente operacional, uma vez que o Data Mart está fisicamente separado deste. 2.3 Descrição dos Scripts SQL Esta subseção objetiva apresentar os scripts SQL que devem ser executados no Oracle SQL*Plus para implementar os objetos físicos do banco de dados, realizar a atividade de povoamento desses objetos a partir da base de dados operacional do PMGRN e a validação dos dados. Para uma melhor divisão dos passos que devem ser realizados para preparar o ambiente Nelore Business Intelligence, os mesmos estão divididos em quatro grupos, sendo eles, passos relacionados aos usuários do Oracle: Rge, Gemac, Disco4 e à ferramenta Spotfire. Os dados do banco de dados operacional do PMGRN, o SisNe (Sistema Nelore), que estão armazenados no SGBD FoxPro, são carregados no usuário Rge. Após a carga, esses dados devem ser corrigidos e validados. Um exemplo de validação é a substituição dos valores 0 (zero) e de alguns atributos por NULL, uma vez que no SisNe é utilizado o 0 (zero) para representar valores nulos e no caso do atributo Mgt é utilizado o valor para representar o valor nulo. Essa substituição deve ser feita para que as operações agregadas utilizadas no ambiente retornem resultados corretos. Portanto, a função do usuário Rge é armazenar um cópia validada dos dados do SisNe. Após os dados estarem armazenados no usuário Rge, os mesmos, devem ser desnormalizados no usuário Gemac. Essa desnormalização é necessária para que as ferramentas OLAP e de Data Mining Visual utilizadas, possam acessar os dados e responder às requisições dos usuários em um tempo aceitável. Logo, essas duas ferramentas acessam os dados que estão armazenados no usuário Gemac. O usuário Rge serve apenas como uma área temporária, onde os dados são corrigidos. O usuário Disco4 armazena as metainformações que são utilizadas pela ferramenta OLAP Oracle Discoverer para acessar os dados do usuário Gemac. Nele estão armazenados todos os relatórios que foram previamente definidos junto com as consultas que acessam os dados. O objetivo desse usuário é armazenar as metainformações que simplificam o trabalho do usuário final. Os passos que devem ser executados para copiar os dados do SisNe para o usuário Rge, e também para validar os dados copiados, são os seguintes: 1. Conectar no SQL*Plus com o usuário System; 2. Criar o usuário Rge por meio da execução do script User Rge.sql, descrito no Apêndice A.1. Nesse script são criados, além do usuário, os tablespaces de dados, de índices e temporário e são dados alguns privilégios ao usuário Rge; 3. Conectar no SQL*Plus com o usuário Rge, criado no passo anterior; 3

10 4. Criar as tabelas por meio da execução do scripts Tables.sql, descrito no Apêndice A.2; 5. Inserir um registro para valores desconhecidos nas tabelas Criador, Fazenda e Animal por meio da execução do script Data.sql, descrito no Apêndice A.3; 6. Criar as funções e procedimentos que fazem a correção das datas das tabelas Serie e Animal, por meio da execução do script Functions.sql, descrito no Apêndice A.4; 7. Criar um alias no ODBC (Fonte de dados do sistema) com o nome de Sisne (para a base de dados FoxPro); 8. Configurar o Oracle para que ele possa acessar os dados do Sisne, via ODBC, que estão armazenados no FoxPro; (a) Criar o arquivo texto c:\oracle\ora817\hs\admin\initsisne.ora com o seguinte conteúdo: HS FDS CONNECT INFO = sisne HS FDS TRACE LEVEL = 0 HS FDS TRACE FILE NAME = hssisne.trc (b) Adicionar ao arquivo c:\oracle\ora817\network\admin\tnsnames.ora as seguintes linhas: hssisne = (DESCRIPTION = (ADDRESS_LIST = (ADDRESS = (PROTOCOL = tcp)(host=pernalonga)(port=1521)) ) (CONNECT_DATA = (SID = sisne) ) (HS=OK) ) (c) Adicionar ao SID LIST LISTENER e SID LIST do arquivo c:\oracle\ora817\network\admin\listener.ora as seguintes linhas: SID_LIST_LISTENER = (SID_LIST = (SID_DESC = (SID_NAME = sisne) (ORACLE_HOME = c:\oracle\ora817) (PROGRAM = hsodbc) ) ) 4

11 (d) Verificar se o valor do parâmetro global names do arquivo c:\oracle\admin\ora817\pfile\initpmgrn.ora possui o valor false, senão mude-o e reinicie o servidor de banco de dados. 9. Executar o script Link.sql, descrito no Apêndice A.5, para criar o vínculo de banco de dados no Oracle para o SisNe; 10. Executar o script Packages.sql, descrito no Apêndice A.6, para criar as packages correspondentes aos mapeamentos. Essas packages possuem código PL/SQL que extraem os dados do FoxPro e os carrega no Oracle; 11. Executar um a um os comandos do script Load.sql, descrito no Apêndice A.7. Esses comandos são responsáveis por extrair os dados do Sisne e carregá-los no Oracle; 12. Executar o script Constraints.sql, descrito no Apêndice A.8, para ativar algumas restrições de integridade; 13. Executar o script de atualização Updates.sql, descrito no Apêndice A.9. Esse script é responsável por eliminar caracteres em branco que aparecem à direita dos valores de alguns campos de strings. Nele também é executado o procedimento que corrige as datas da tabela Animal; 14. Executar o script de atualização Updates Faz.sql, descrito no Apêndice A.10. Esse script é responsável por fazer padronizações nos valores de alguns atributos da tabela Fazenda; 15. Executar o script de validação Valida Deps.sql, descrito no Apêndice A.11. Esse script atualiza alguns atributos numéricos da tabela Dep, substituindo os valores 0 (zeros) por NULL e no caso do atributo Mgt é feita a substituição do valor por NULL; 16. Executar o script de validação Valida Peso Obs.sql, descrito no Apêndice A.12. Esse script substitui o valor 0 (zero) dos atributos Peso e Ce (Perímetro Escrotal) da tabela Peso Obs por NULL; 17. Executar o script de validação Valida Ponderal.sql, descrito no Apêndice A.13. Esse script substitui o valor 0 (zero) dos atributos numéricos da tabela Ponderal por NULL; 18. Executar o script de validação Valida Reproduz.sql, descrito no Apêndice A.14. Esse script substitui o valor 0 (zero) dos atributos numérico da tabela Reproduz por NULL; Os passos que devem ser executados para desnormalizar os dados do usuário Rge no usuário Gemac são os seguintes: 1. Conectar no SQL*Plus com o usuário System; 5

12 2. Executar o script User Gemac.sql, descrito no Apêndice B.1, para criar o usuário Gemac. Nesse script são criados, além do usuário, os tablespaces de dados, de índices e temporário e são dados alguns privilégios ao usuário Gemac, bem como, privilégios de acessar os dados armazenados nas tabelas do usuário Rge; 3. Conectar no SQL*Plus com o usuário Gemac, criado no passo anterior; 4. Executar o script Dep.sql, descrito no Apêndice B.2, para criar a tabela Gemac.Dep, à partir da desnormalização das tabelas Rge.Dep, Rge.Animal, Rge.Fazenda, Rge.Criador e mais outras tabelas secundárias; 5. Executar o script Medidas.sql, descrito no Apêndice B.3, para criar a tabela Gemac.Medidas, à partir da desnormalização das tabelas Rge.Peso Obs, Rge.Manejo, Rge.Situacao, Rge.Animal, Rge.Fazenda, Rge.Criador e mais outras tabelas secundárias; 6. Executar o script Ponderal.sql, descrito no Apêndice B.4, para criar a tabela Gemac.Ponderal, à partir da desnormalização das tabelas Rge.Ponderal, Rge.Animal, Rge.Fazenda, Rge.Criador e mais outras tabelas secundárias; 7. Executar o script Reproducao.sql, descrito no Apêndice B.5, para criar a tabela Gemac.Reproducao, à partir da desnormalização das tabelas Rge.Reproduz, Rge.Tipo Acas, Rge.Manejo, Rge.Animal como Filho, Rge.Animal como Pai, Rge.Animal como Mae, Rge.Fazenda, Rge.Criador e mais outras tabelas secundárias; Os passos que devem ser executados para preparar o usuário Disco4 são os seguintes: 1. Conectar no SQL*Plus com o usuário System; 2. Executar o script User Disco4.sql, descrito no Apêndice C.1, para criar o usuário Disco4. Nesse script são criados, além do usuário, o tablespace de dados e são dados vários privilégios ao mesmo; 3. Extrair o arquivo disco4.dmp do arquivo disco4.zip; 4. Importar o arquivo disco4.dmp para o Oracle por meio da execução do seguinte comando no prompt do DOS: imp userid=disco4 file=c:\...\disco4.dmp log=c:\...\imp_disco4.log rows=y fromuser=disco4 touser=disco4 É no arquivo disco4.dmp que estão as metainformações que são utilizadas pela ferramenta OLAP Oracle Discoverer para acessar os dados do usuário Gemac. Para criar os arquivos SFS do Spotfire que são utilizados pelos analistas para visualizar graficamente os dados que são recuperados do usuário Gemac do Oracle, os seguintes passos devem ser seguidos: 6

13 1. Executar o aplicativo Spotfire DecisionSite; 2. Clicar no Menu File / Import Data e quando aparecer a janela selecione Advanced / Database via OLEDB e pressione Concluir. 3. Ao aparecer a janela Data Link Properties selecione Microsoft OLE DB Provider for Oracle na aba Provider. 4. Na aba Connection entre como o server name: PMGRN, User name: GEMAC, a Password e pressione OK. 5. Na janela seguinte copie uma das 18 consultas que estão divididas nos arquivos Dep Spot.sql, descrito no Apêndice D.1; Medidas Spot.sql, descrito no Apêndice D.2; Ponderal Spot.sql, descrito no Apêndice D.3 e Reproducao Spot.sql, descrito no Apêndice D.4; cada uma corresponde a um arquivo SFS e pressione OK. O motivo da criação desses 18 arquivos SFS foi apresentado em (Marques, 2002). 6. Na janela Import Data - Data Conditioning pressione Concluir. 7. Na janela Import Data - Save Session pressione Concluir. 8. Os dados serão acessados no Oracle e carregados no Spotfire. 9. Ao salvar o arquivo, escolha Save link to data in report file na janela Spotfire Interactive Report Settings e pressione OK. 10. Estes arquivos já poderão ser fornecidos aos usuários. Sendo que ao serem abertos pelos mesmos, será pedido o User Name: GEMAC, Password e o Server: PMGRN, para que os dados possam ser carregados do Banco de Dados. 3 Considerações Finais O trabalho descrito em (Marques, 2002) apresenta o ambiente de apoio à tomada de decisão desenvolvido para o Programa de Melhoramento Genético da Raça Nelore, aumentando assim, a capacidade deste em extrair informação e conhecimento de seus dados. Esse ambiente foi denominado de Nelore Business Intelligence. Nesse ambiente os usuários fazem uso de uma ferramenta OLAP e uma ferramenta de Data Mining Visual para realizar análises de dados. Este relatório objetiva complementar esse trabalho com informações técnicas que não foram inseridas na dissertação. Aqui foram descritos todos os passos e scritps que devem ser executados para deixar o ambiente Nelore Business Intelligence pronto para que os especialistas do PMGRN possam fazer suas análises e para que o ambiente possa também ser atualizado com novos dados, pois no banco de dados operacional do PMGRN, sempre estão sendo adicionadas novas informações, como, criadores, fazendas, animais e medidas. E além do mais, de tempos em 7

14 tempos são realizadas novas avaliações genéticas, o que acarreta na mudança do valor das DEPs, devendo portanto, ser feita a atualização do DW. 8

15 A Scripts do usuário Rge A.1 User Rge.sql Create Tablespace Rge_Data Nologging Datafile C:\Oracle\Oradata\Pmgrn\Rge_Data01.Dbf Size 5m Reuse Autoextend On Next 3m Maxsize Unlimited Extent Management Local; Create Tablespace Rge_Index Nologging Datafile C:\Oracle\Oradata\Pmgrn\Rge_Index01.Dbf Size 5m Reuse Autoextend On Next 3m Maxsize Unlimited Extent Management Local; Create Temporary Tablespace Rge_Temp Tempfile C:\Oracle\Oradata\Pmgrn\Rge_Temp01.Dbf Size 10m Reuse Autoextend On Next 3m Maxsize Unlimited Extent Management Local Uniform Size 1m; Create User Rge Profile Default Identified By Rge Default Tablespace Rge_Data Temporary Tablespace Rge_Temp Account Unlock; Grant Unlimited Tablespace To Rge; Grant Connect To Rge; Grant Resource To Rge; A.2 Tables.sql /* Tabela com as categorias que um animal pode assumir. PO - Puro de Origem PI - Puro Importado LA - Livro Aberto CL - Cara Limpa - Desconhecida XX - RGD Duvidoso Fem YY - RGD Duvidoso Mac TM - Lote de Touros */ Create Table Categoria 9

16 ( Codigo Char(2) Not Null, Descricao Varchar(25) Not Null ) Tablespace Rge_Data Noparallel Nologging; Create Unique Index Categoria_Pk_Index On Categoria(Codigo) Tablespace Rge_Index Noparallel Nologging; Alter Table Categoria Add Constraint Categoria_Pk Primary Key(Codigo) Using Index; Create Table Criador ( Codigo Number(4) Not Null, -- Código do criador Nome Varchar(50), -- Nome do criador Pessoa Char(1), -- Pessoa (Física/Jurídica) Cgccpf Number(15), -- CGC ou CPF Rua Varchar(40), -- Rua Numero Number(6), -- Número da Rua Complto Varchar(40), -- Complemento do endereço Bairro Varchar(25), -- Bairro Cep Number(8), -- CEP Cidade Varchar(30), -- Cidade Uf Char(2), -- Estado Contato Varchar(40), -- Contato Vinculocontato Varchar(10), -- Vínculo do contato E_Mail Varchar(65), -- do criador Fone1 Varchar(16), -- Primeiro telefone Fone2 Varchar(16) -- Segundo telefone ) Tablespace Rge_Data Noparallel Nologging; Create Unique Index Criador_Pk_Index On Criador(Codigo) Tablespace Rge_Index Noparallel Nologging; Alter Table Criador Add Constraint Criador_Pk Primary Key(Codigo) Using Index; Create Table Fazenda ( Codigo Number(4) Not Null, -- Código da fazenda Nome Varchar(50), -- Nome da fazenda Criador Number(4), -- Criador proprietário da fazenda Cep_Faz Number(8), -- Cep da fazenda Mun_Faz Varchar(30), -- Município da fazenda 10

17 Uf_Faz Char(2), -- Estado da fazenda E_Mail Varchar(40), -- da fazenda Seq Number(2), -- Seqü^encia númerica de controle Ceipreg Varchar(10), -- Identificaç~ao da autorizaç~ao do -- Ministerio da Agricultura para CEIP Tec_Resp Varchar(55), -- Técnico responsável pela fazenda Tec_Crvm Varchar(10), -- CRVM do Técnico Pesa_Pn Char(1), -- Se a fazenda pesa ou n~ao ao nascer Opcao Varchar(80) -- Relatórios e serviços do PMGRN ) Tablespace Rge_Data Noparallel Nologging; Create Unique Index Fazenda_Pk_Index On Fazenda(Codigo) Tablespace Rge_Index Noparallel Nologging; Alter Table Fazenda Add Constraint Fazenda_Pk Primary Key(Codigo) Using Index; Alter Table Fazenda Add Constraint Criador_Fk Foreign Key (Criador) References Criador(Codigo); /* Tabela com os manejos o qual um animal pode estar submetido. 0 - Desconhecido 1 - Pasto 2 - Semi-estabulado 3 - Estabulado 4 - PMGRN/Exclusivo 9 - Peso a Verificar */ Create Table Manejo ( Codigo Number(1) Not Null, Descricao Varchar(25) Not Null ) Tablespace Rge_Data Noparallel Nologging; Create Unique Index Manejo_Pk_Index On Manejo(Codigo) Tablespace Rge_Index Noparallel Nologging; Alter Table Manejo Add Constraint Manejo_Pk Primary Key(Codigo) Using Index; /* 11

18 Tabela com os possíveis valores de ocorr^encia ao parto. 0 - Desconhecido 1 - Normal 2 - Pequena Ajuda/distocico 3 - Cesarea/cirurgico 4 - Aborto 5 - Natimorto 6 - Desclassificado */ Create Table Oco_Parto ( Codigo Number(1) Not Null, Descricao Varchar(25) Not Null ) Tablespace Rge_Data Noparallel Nologging; Create Unique Index Oco_Parto_Pk_Index On Oco_Parto(Codigo) Tablespace Rge_Index Noparallel Nologging; Alter Table Oco_Parto Add Constraint Oco_Parto_Pk Primary Key(Codigo) Using Index; /* Tabela com as raças a qual um animal pode pertencer. 0 - Desconhecida 1 - Nelore Padr~ao - PMGRN 2 - Guzerá - PNAGRG 3 - Nelore/Guzerá - PNAGRG 4 - Brahman - BRAHMAN 5 - Nelore Mocho - PMGRN 6 - Santa Gertrudis 7 - Caracú 8 - Canchim 9 - Cruzamento */ Create Table Raca ( Codigo Number(1) Not Null, Descricao Varchar(25) Not Null, Programa Varchar(15) ) Tablespace Rge_Data Noparallel Nologging; Create Unique Index Raca_Pk_Index On Raca(Codigo) 12

19 Tablespace Rge_Index Noparallel Nologging; Alter Table Raca Add Constraint Raca_Pk Primary Key(Codigo) Using Index; Create Table Serie ( Codigo Char(4) Not Null, -- Código da série Nfa Number(4), -- Número da fazenda atual Rc Number(1), -- Raça Cat Char(2), -- Categoria Rgn_Ini Char(6), -- Registro genealógico de nascimento inicial Rgn_Fim Char(6), -- Registro genealógico de nascimento final Dt_Abcz Date, -- Data de criaç~ao da série de ABCZ Local Varchar(36) -- Local ) Tablespace Rge_Data Noparallel Nologging; Create Unique Index Serie_Pk_Index On Serie(Codigo) Tablespace Rge_Index Noparallel Nologging; Alter Table Serie Add Constraint Serie_Pk Primary Key(Codigo) Using Index; Alter Table Serie Add Constraint Serie_Categoria_Fk Foreign Key (Cat) References Categoria(Codigo); Alter Table Serie Add Constraint Serie_Fazenda_Fk Foreign Key (Nfa) References Fazenda(Codigo); Alter Table Serie Add Constraint Serie_Raca_Fk Foreign Key (Rc) References Raca(Codigo); /* Tabela com os sexos. 1 - Macho 2 - F^emea 0 - Aborto/Natimorto */ Create Table Sexo ( Codigo Number(1) Not Null, Descricao Varchar(25) Not Null 13

20 ) Tablespace Rge_Data Noparallel Nologging; Create Unique Index Sexo_Pk_Index On Sexo(Codigo) Tablespace Rge_Index Noparallel Nologging; Alter Table Sexo Add Constraint Sexo_Pk Primary Key(Codigo) Using Index; /* Tabela com as situaç~oes na qual um animal pode estar. 0 - Normal 1 - Doente 2 - Morreu 3 - N~ao Encontrado 4 - Vendido 5 - Transferido 6 - Desmame 7 - Desclassificado 8 - Peso Vaca Parto 9 - Peso a Verificar */ Create Table Situacao ( Codigo Number(1) Not Null, Descricao Varchar(25) Not Null ) Tablespace Rge_Data Noparallel Nologging; Create Unique Index Situacao_Pk_Index On Situacao(Codigo) Tablespace Rge_Index Noparallel Nologging; Alter Table Situacao Add Constraint Situacao_Pk Primary Key(Codigo) Using Index; /* Tabela com as situaç~oes ao nascimento dos animais. 1 - Único normal 2 - G^emeo normal 3 - Único defeituoso 4 - G^emeo defeituoso 0 - Desconhecido 5 - Lote de Touro 14

21 */ Create Table Sit_Nasc ( Codigo Number(1) Not Null, Descricao Varchar(25) Not Null ) Tablespace Rge_Data Noparallel Nologging; Create Unique Index Sit_Nasc_Pk_Index On Sit_Nasc(Codigo) Tablespace Rge_Index Noparallel Nologging; Alter Table Sit_Nasc Add Constraint Sit_Nasc_Pk Primary Key(Codigo) Using Index; /* Tabela com os tipos de acasalamentos. 0 - Desconhecido 1 - Monta controlada 2 - Monta a pasto 3 - Inseminaç~ao art 4 - Transf embri~ao 5 - Lote de Touro */ Create Table Tipo_Acas ( Codigo Number(1) Not Null, Descricao Varchar(25) Not Null ) Tablespace Rge_Data Noparallel Nologging; Create Unique Index Tipo_Acasalamento_Pk_Index On Tipo_Acas(Codigo) Tablespace Rge_Index Noparallel Nologging; Alter Table Tipo_Acas Add Constraint Tipo_Acasalamento_Pk Primary Key(Codigo) Using Index; /* Tabela com os tipos de cadastros. D - Cadastro Definitivo P - Provisório G - Genealogia B - Cadastro Bloqueado 15

22 E - Eliminado */ Create Table Tipo_Cadastro ( Codigo Char(1) Not Null, Descricao Varchar(25) Not Null ) Tablespace Rge_Data Noparallel Nologging; Create Unique Index Tipo_Cadastro_Pk_Index On Tipo_Cadastro(Codigo) Tablespace Rge_Index Noparallel Nologging; Alter Table Tipo_Cadastro Add Constraint Tipo_Cadastro_Pk Primary Key(Codigo) Using Index; Create Table Reproduz ( Nar Number(8) Not Null, -- Número do registro de reproduç~ao Mae_Cga Number(8), -- Cga do pai Pai_Cga Number(8), -- Cga da mae Dt_Acas Date, -- Data de acasalamento Dt_Nasc Date, -- Data de nascimento Ta Number(1), -- Tipo de acasalamento Nc Number(1), -- Número de cobertura Pvp Number(3), -- Peso da vaca ao parto Mpvp Number(1), -- Manejo do peso da vaca ao parto Ivp Number(3), -- Idade da vaca ao parto Iep Number(4), -- Intervalo entre partos Pg Number(3), -- Período de gestaç~ao Ps Number(4) -- Período de serviço ) Tablespace Rge_Data Noparallel Nologging; Create Table Animal ( Cga Number(8) Not Null, Nfa Number(4), Nfo Number(4), Serie Char(4), Rgn Char(6), Rgd Char(6), Sx Number(1), Rc Number(1), Cat Char(2), Dt_Nasc Date, -- Código do animal gerado pelo SisNe -- Número da fazenda Atual -- Número da fazenda de origem -- Série -- Registro genealógico de nascimento -- Registro genealógico de definitivo -- Sexo -- Raça -- Categoria -- Data de Nascimento 16

23 Nome Varchar(24), -- Nome do animal Nar Number(8), -- Número do registro de reproduç~ao Sn Number(1), -- Situaç~ao ao Nascimento Op Number(1), -- Ocorr^encia ao Parto Usa Number(1), -- Última situaç~ao do animal Dt_Usa Date, -- Data da última situaç~ao do animal Cad_Tipo Char(1), -- Tipo do cadastro Cad_Data Date, -- Data do cadastro Ua_Data Date, -- Última alteraç~ao da data Ua_Sessao Number(10), -- Última alteraç~ao da sess~ao Idufaz Varchar(20) -- Identificaç~ao única na fazenda (software próprio) ) Tablespace Rge_Data Noparallel Nologging; Create Table Dep ( Cga Number(8), -- Código do animal gerado pelo SisNe G_Anim Number(10), -- Registro genealógico definitivo do animal F Number(6, 2), -- Coeficiente de endogamia (grau de parentesco) Dmpp120 Number(7, 2), -- Dep materna de peso padronizado aos 120 dias Ampp120 Number(6, 2), -- Acurácia da Dmpp120 Ddpp120 Number(7, 2), -- Dep direta de peso padronizado aos 120 dias Adpp120 Number(6, 2), -- Acurácia da Ddpp120 Dmpp240 Number(7, 2), -- Dep materna de peso padronizado aos 240 dias Ampp240 Number(6, 2), -- Acurácia da Dmpp240 Ddpp240 Number(7, 2), -- Dep direta de peso padronizado aos 240 dias Adpp240 Number(6, 2), -- Acurácia da Ddpp240 Ddpp365 Number(7, 2), -- Dep direta de peso padronizado aos 365 dias Adpp365 Number(6, 2), -- Acurácia da Ddpp365 Ddpp455 Number(7, 2), -- Dep direta de peso padronizado aos 455 dias Adpp455 Number(6, 2), -- Acurácia da Ddpp455 Ddpp550 Number(7, 2), -- Dep direta de peso padronizado aos 550 dias Adpp550 Number(6, 2), -- Acurácia da Ddpp550 Ddpe365 Number(7, 2), -- Dep de perímetro escrotal aos 365 dias Adpe365 Number(6, 2), -- Acurácia da Ddpe365 Ddpe455 Number(7, 2), -- Dep de perímetro escrotal aos 455 dias Adpe455 Number(6, 2), -- Acurácia da Ddpe455 Ddpe550 Number(7, 2), -- Dep de perímetro escrotal aos 550 dias Adpe550 Number(6, 2), -- Acurácia da Ddpe550 Mgt Number(6, 2), -- Mérito Genético Total Ddipp Number(7, 2), -- Dep direta de idade ao primeiro parto Adipp Number(6, 2), -- Acurácia da Ddipp Ddpac Number(7, 2), -- Dep direta de produtividade acumulada Adpac Number(6, 2), -- Acurácia da Ddpac Ddpav Number(7, 2), -- Dep direta de peso adulto da vaca Adpav Number(6, 2), -- Acurácia daddpav Dmpg Number(7, 2), -- Dep maternal de período de gestaç~ao 17

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