Portifolio - Gerenciamento e Desenvolvimento em Banco de Dados

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SUPERIOR TECNOLOGIA EM GESTÃO DA TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO
RELATÓRIO DE AULA PRÁTICA - DESENVOLVIMENTO DE BANCO DE DADOS
Barueri
2025
RELATÓRIO DE AULA PRÁTICA - DESENVOLVIMENTO DE BANCO DE DADOS
Barueri 
2025
SUMÁRIO
1	INTRODUÇÃO	3
2	DESENVOLVIMENTO	4
2.1	Criar um banco de dados utilizando a linguagem SQL e realizar operações de manipulação e acesso aos dados	Erro! Indicador não definido.
2.2	Resultados	Erro! Indicador não definido.
3	CONCLUSÃO	11
REFERÊNCIAS	12
	
	
INTRODUÇÃO
Vamos começar nossa aula prática de Arquitetura de Dados! Nesta atividade, exploraremos a modelagem de dados em um ambiente de Data Warehouse, fazendo uso da ferramenta MySQL Workbench Community.
Nosso objetivo é aplicar conceitos de normalização de dados, buscando otimizar a estrutura do nosso Data Warehouse. Inicialmente, teremos uma tabela chamada "dinner_service," já na Primeira Forma Normal (1FN), e vamos entender o porquê.
Em seguida, trabalharemos na divisão dessa tabela em novas estruturas para alcançar a Segunda Forma Normal (2FN), detalhando os passos que tomamos para atingir esse objetivo. Estabeleceremos também relacionamentos entre as tabelas para refletir a lógica dos dados.
Conforme avançamos, poderemos chegar à Terceira Forma Normal (3FN), criando novas tabelas conforme necessário. Todo o processo será explicado em detalhes.
Ao final, discutiremos os resultados obtidos e a importância da normalização de dados em um Data Warehouse. Esta atividade proporcionará um sólido entendimento dos princípios de arquitetura de dados e modelagem em ambientes de Data Warehouse.
DESENVOLVIMENTO
Realizar o design da arquitetura de um Data Warehouse de acordo com as melhores práticas de modelagem de dados.
Para esta atividade, vamos normalizar um modelo de dados proveniente de um Data Warehouse, onde este mantém os dados de clientes e histórico de consumo em um restaurante de um Jockey Club. O Data Warehouse (DW) tem somente uma tabela, chamada de dinner_service. Uma amostra da tabela, está abaixo ilustrada.
Repare que esta tabela já se encontra na Primeira forma normal (1FN). Reflita e descreva com suas palavras o motivo.
A Primeira Forma Normal (1FN) é um dos princípios fundamentais da normalização de dados em bancos de dados relacionais. Para que uma tabela esteja na 1FN, ela deve atender a três critérios:
Cada coluna deve conter valores atômicos: Isso significa que os valores em cada coluna da tabela não podem ser subdivididos em partes menores significativas. Cada valor em uma coluna deve ser único e indivisível.
Cada coluna deve conter valores do mesmo tipo de dados: Todos os valores em uma coluna devem ser do mesmo tipo de dados, como números inteiros, strings (textos), datas, etc.
Cada registro na tabela deve ser exclusivo: Não pode haver duplicatas de registros na tabela. Cada linha deve ser única, identificada por uma chave primária ou um conjunto de colunas que garante a unicidade.
Olhando para a tabela "dinner_service," podemos observar que os critérios da 1FN são atendidos:
Cada coluna contém valores atômicos. Por exemplo, "customer_name" contém nomes individuais de clientes, "service_date" contém datas individuais e "total_cost" contém valores monetários individuais. Não há subdivisão dos valores em nenhuma das colunas.
Todas as colunas contêm valores do mesmo tipo de dados: "customer_name" contém strings (nomes), "service_date" contém datas e "total_cost" contém valores numéricos. Os tipos de dados são consistentes em toda a tabela.
Cada registro (linha) é exclusivo, identificado pelo "dinner_id," que é a chave primária da tabela. Isso garante que não haja duplicatas de registros na tabela.
Portanto, com base nessas observações, podemos afirmar que a tabela "dinner_service" já está na Primeira Forma Normal (1FN) e está pronta para ser normalizada ainda mais, se necessário, para atender a critérios mais avançados de normalização, como a Segunda e Terceira Forma Normal (2FN e 3FN), conforme necessário na atividade prática.
Atividade Prática de Arquitetura de Dados
Procedimento/Atividade Nº 1
Passo 1: Iniciar o MySQL Workbench Community
Para começar a atividade, verifiquei se o MySQL Workbench Community estava instalado no meu computador e o iniciei.
Passo 2: Criar o Diagrama Inicial
Cliquei no ícone de diagramas de relacionamento e entidade no menu.
Em seguida, cliquei no ícone de "+" para criar um novo modelo do zero.
Escolhi "Add Diagram" para criar um novo diagrama.
Passo 3: Desenhar a Tabela "dinner_service"
Uma janela de modelagem se abriu, permitindo a criação de tabelas.
Cliquei no ícone representado na imagem para adicionar uma tabela e a coloquei na área de modelagem.
Para editar o nome da tabela e adicionar as colunas, cliquei duas vezes sobre a tabela no diagrama.
Na janela de propriedades, alterei o nome da tabela para "dinner_service".
Adicionei as colunas "dinner_id," "customer_name," "service_date," e "total_cost," definindo os tipos de dados para cada uma delas, como int, varchar, date e decimal.
Aqui estão os códigos SQL correspondentes à criação da tabela "dinner_service":
Passo 4: Análise e Normalização
Analisei a tabela "dinner_service" e observei que ela já está na Primeira Forma Normal (1FN) de acordo com os critérios de valores atômicos, tipos de dados consistentes e chave primária.
Passo 5: Divisão em Tabelas de 2FN
Para atingir a Segunda Forma Normal (2FN), criei novas tabelas "customers" e "services" e dividi os dados da tabela "dinner_service" em tipos de assuntos. Os códigos SQL correspondentes são:
Passo 6: Criar Relacionamentos na 2FN
Estabeleci os relacionamentos entre as tabelas "dinner_service," "customers," e "services" com base nas chaves primárias, respeitando o tipo de relacionamento. O código SQL para criar o relacionamento entre "dinner_service" e "customers" é um exemplo:
Passo 7: Normalização para a Terceira Forma Normal (3FN)
Para atingir a Terceira Forma Normal (3FN), criei uma nova tabela "service_costs" para representar os custos de serviço, removendo a redundância de dados. Aqui está o código correspondente:
Passo 8: Criar Relacionamentos na 3FN
Estabeleci relacionamentos entre as tabelas de acordo com as chaves primárias. Por exemplo, relacionei a tabela "services" com a tabela "customers" para refletir o relacionamento entre serviços e clientes.
Discussão dos Resultados Finais e Importância da Normalização de Dados:
Após a conclusão desta atividade prática, é essencial refletir sobre o impacto da normalização de dados em um ambiente de Data Warehouse. A normalização desempenha um papel fundamental na organização e eficiência dos bancos de dados, especialmente em contextos que envolvem análise de dados e tomada de decisões. Aqui estão alguns pontos-chave a serem considerados:
· Redução de Redundância de Dados: Uma das principais vantagens da normalização é a eliminação da redundância de dados. No processo, identificamos informações duplicadas e as movemos para tabelas separadas, economizando espaço de armazenamento e facilitando a manutenção dos dados.
· Consistência e Integridade de Dados: Com a normalização, as regras de integridade referencial podem ser aplicadas com mais rigor. Isso garante que os dados sejam consistentes e precisos, evitando conflitos e inconsistências que podem surgir quando os dados são redundantes.
· Flexibilidade e Escalabilidade: Bancos de dados normalizados são mais flexíveis e escaláveis. À medida que novos requisitos e dados são introduzidos, é mais fácil incorporá-los na estrutura existente sem grandes perturbações.
· Melhor Desempenho em Consultas: A normalização pode resultar em consultas mais eficientes. À medida que os dados são divididos em tabelas mais especializadas, as consultas se tornam mais direcionadas e, portanto, mais rápidas.
· Maior Facilidade de Manutenção: A manutenção de bancos de dados normalizados é mais simples e menos propensa a erros. As atualizações e alteraçõesnos dados podem ser feitas de maneira mais controlada.
· Adaptação a Mudanças de Requisitos: Com a normalização, podemos nos adaptar com mais facilidade a mudanças nos requisitos de negócios. À medida que as necessidades evoluem, as tabelas e relacionamentos podem ser ajustados de forma mais precisa.
· Controle Sobre os Dados: A normalização nos dá um maior controle sobre os dados. Podemos entender e rastrear os relacionamentos entre diferentes entidades de maneira mais clara.
· Redução de Erros e Inconsistências: Ao eliminar a redundância e garantir a consistência dos dados, reduzimos o risco de erros e inconsistências nos dados, o que é fundamental em ambientes de tomada de decisões baseadas em dados.
Em resumo, a normalização de dados desempenha um papel crítico na construção de Data Warehouses sólidos e eficientes. Isso não apenas melhora o desempenho e a confiabilidade dos sistemas de armazenamento de dados, mas também simplifica a manutenção e adaptação a mudanças. Como estudantes e profissionais que buscam aprimorar suas habilidades em arquitetura de dados, compreender e aplicar a normalização é essencial para projetos bem-sucedidos e análises de dados precisas.
CONCLUSÃO
Para encerrar nossa prática de Arquitetura de Dados, observamos como a normalização de dados desempenha um papel crucial na organização e eficiência de um Data Warehouse. Através do uso do MySQL Workbench Community, trabalhamos com a tabela "dinner_service" e a levamos da Primeira Forma Normal (1FN) para a Terceira Forma Normal (3FN).
Dividimos essa tabela em estruturas mais especializadas, criando relacionamentos que refletem a complexidade de nossos dados. Essa jornada nos permitiu compreender a importância de manter dados bem organizados e relacionados para um armazenamento eficiente e uma recuperação de informações mais precisa.
É crucial lembrar que a arquitetura de dados desempenha um papel central em muitos projetos de análise e tomada de decisões. O conhecimento adquirido nesta prática permitirá que todos nós avancemos com uma base sólida para lidar com desafios mais complexos e projetos futuros.
Esperamos que tenham apreciado esta atividade prática e que estejam prontos para aplicar esses conceitos em situações reais. A normalização de dados é uma habilidade valiosa para qualquer profissional que lida com análise de dados e design de Data Warehouses.
REFERÊNCIAS
ELMASRI, Ramez & NAVATHE, Shamkant B. Sistemas de Banco de Dados. 6ª edição, São Paulo-SP: Pearson Addison Wesley, 2011
HEUSER, Carlos Alberto. Projeto de Banco de Dados, Porto Alegre: Instituto de informática da UFRGS, Sagra Luzzato, 2001 Série livros didáticos n.º 4.
STAIR, R. M.; REYNOLDS, G. W. Princípios de Sistemas de Informação. São Paulo: Pioneira, 2006
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