1. UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DE PERNAMBUCO (UFRPE)
COORDENAÇÃO GERAL DE EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA (EAD/UFRPE)
Banco de Dados
Sandra de Albuquerque Siebra
Volume 4
Recife, 2010

2. Universidade Federal Rural de Pernambuco
Reitor: Prof. Valmar Corrêa de Andrade
Vice-Reitor: Prof. Reginaldo Barros
Pró-Reitor de Administração: Prof. Francisco Fernando Ramos Carvalho
Pró-Reitor de Extensão: Prof. Paulo Donizeti Siepierski
Pró-Reitor de Pesquisa e Pós-Graduação: Prof. Fernando José Freire
Pró-Reitor de Planejamento: Prof. Rinaldo Luiz Caraciolo Ferreira
Pró-Reitora de Ensino de Graduação: Profª. Maria José de Sena
Coordenação Geral de Ensino a Distância: Profª Marizete Silva Santos
Produção Gráfica e Editorial
Capa e Editoração: Rafael Lira, Italo Amorim e Arlinda Torres
Revisão Ortográfica: Elias Vieira
Ilustrações: Mário França
Coordenação de Produção: Marizete Silva Santos

3. Sumário
Apresentação................................................................................................................. 4
Conhecendo o Volume 4 ................................................................................................ 5
Capítulo 10 – Álgebra e Cálculo Relacional ..................................................................... 7
Álgebra Relacional ...........................................................................................................7
Álgebra Relacional: Operadores de Tabelas ..................................................................11
Capítulo 11 – Criando e Mantendo um Banco de Dados ............................................... 26
A SQL .............................................................................................................................26
Capítulo 12 – Consultas em Banco de Dados Relacionais .............................................. 39
Inserindo Dados em Tabelas ..........................................................................................39
Considerações Finais .................................................................................................... 74
Conheça a Autora ........................................................................................................ 76

4. Apresentação
Caro(a) cursista,
Seja bem-vindo(a) ao quarto módulo do curso Banco de Dados!
Neste quarto módulo, vamos aprender a manipular um SGBD de forma a criar, manter e consultar o banco
de dados que você antes aprendeu a modelar. Para fazer isso, estudaremos principalmente a linguagem SQL,
presente em todos os banco de dados relacionais e de grande utilidade no acesso a eles.
Adicionalmente, estudaremos um pouco de álgebra relacional e cálculo relacional que são formas de
representar matematicamente as operações que podem ser aplicadas a um Banco de Dados.
Bons estudos!
Sandra de Albuquerque Siebra
Autora
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5. Banco de Dados
Conhecendo o Volume 4
Neste quarto volume, você irá encontrar o Módulo 4 da disciplina de Banco de
Dados. Para facilitar seus estudos, veja a organização deste quarto módulo.
Módulo 4 – Criação, Manutenção e Consulta a Banco de Dados
Carga horária do Módulo 4: 15 h/aula
Objetivo do Módulo 4:
» Introduzir os principais conceitos referentes a álgebra relacional e o cáclulo
relacional como formas de manipulação e consulta a BD.
» Examinar os principais comandos em SQL para criação e manutenção de banco de
dados.
» Examinar os principais comandos em SQL para consultas simples e aninhadas a
banco de dados.
Conteúdo Programático do Módulo 4:
» Álgebra Relacional.
» Cálculo Relacional de Tupla e Cálculo Relacional de Domínio.
» SQL – Conceitos básicos, comandos para criação e atualização do banco de dados.
» SQL - Consultas básicas e Consultas Aninhadas.
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6. Banco de Dados
Capítulo 10
O que vamos estudar neste capítulo?
Neste capítulo, vamos estudar os seguintes temas:
» Álgebra Relacional.
» Cálculo Relacional de Tupla.
» Cálculo Relacional de Domínio.
Metas
Após o estudo deste capítulo, esperamos que você:
» Compreenda o que é álgebra relacional e cálculo relacional.
» Consiga diferenciar o cálculo relacional de tupla e de domínio.
» Consiga fazer uso de alguns comandos da álgebra relacional.
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7. Banco de Dados
Capítulo 10 – Álgebra e Cálculo
Relacional
Vamos conversar sobre o assunto?
Até aqui, já estudamos como modelar e otimizar nosso modelo para um banco de
dados relacional. Um modelo relacional representa o banco de dados como um conjunto
de relações. Uma relação pode ser pensada como uma tabela de valores, onde cada
linha na tabela representa uma coleção de valores de dados relacionados. Para acessar
e manipular esses valores há duas categorias de linguagens que podem ser utilizadas: as
linguagens formais (a álgebra relacional e o cálculo relacional) e as linguagens comerciais,
que são baseadas nas linguagens formais (tal como a SQL – Structured Query Language). As
linguagens formais são justamente as que daremos uma olhada nesse capítulo e uma das
linguagens comerciais mais utilizadas (a SQL) será assunto dos dois capítulos finais desse
volume.
Neste capítulo, vamos estudar as linguagens formais para consulta e manipulação
dos dados em um banco de dados: a álgebra relacional e o cálculo relacional.
Álgebra Relacional
A Álgebra Relacional é uma linguagem de consulta formal, porém procedimental
(procedural), ou seja, o usuário dá as instruções ao sistema para que o mesmo realize uma
sequência de operações na base de dados para calcular o resultado desejado. Ela consiste
de um conjunto de operações que têm como entrada uma ou duas relações e produzem,
como resultado, uma nova relação.
Os operadores da álgebra relacional podem ser divididos em dois grupos:
» Operadores de Conjuntos: são operadores típicos definidos pela álgebra para
conjunto, tais como união, interseção, diferença e produto cartesiano. As operações
com esses operadores se aplicam a duas relações que obedeçam à “compatibilidade
de união”, ou seja, ambas as relações devem apresentar atributos que pertençam
respectivamente aos mesmos domínios.
» Operadores de Tabelas: são operadores definidos especialmente para a
manipulação de tuplas, em bases de dados relacionais tais como: Select, Project
e Join, entre outras. As operações com esses operadores se aplicam a quaisquer
relações.
Esses operadores serão detalhados nas seções a seguir.
Observação
As linguagens disponíveis para acesso a BDs relacionais, inclusive o SQL, não utilizam os mesmos
operadores ou nomes definidos pela álgebra relacional. Entretanto todos, ou quase todos, os
operadores da álgebra relacional podem ser escritos usando estas linguagens.
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8. Banco de Dados
Álgebra Relacional: Operadores de Conjuntos
São operadores binários e para utilizá-los, é preciso se assegurar de que as duas
relações envolvidas nas operações tenham o mesmo tipo de tuplas, ou seja, pertençam
ao mesmo domínio. Essa condição é chamada união compatível. Em outras palavras, duas
relações R1 (A1, A2,..., An) e R2 (B1, B2, ..., Bn) são união compatível se elas tiverem o
mesmo grau n, e dom(Ai) = dom(Bi) para 1 ≤ i ≤ n. Isso significa que as duas relações têm
o mesmo número de atributos e que cada par de atributos correspondentes pertence ao
mesmo domínio.
Pode-se definir as operações de união, interseção, diferença e produto cartesiano
sobre duas relações que sejam união compatível R1 e R2. Resumidamente:
» União (R1 ∪ R2) - todas as tuplas de R1 e todas as tuplas de R2, sendo que tuplas
duplicadas são eliminadas.
» Interseção (R1 ∩ R2) - todas as tuplas comuns a R1 e R2.
» Diferença (R1 – R2) - todas as tuplas de R1 que não estão em R2.
» Produto Cartesiano (R1 x R2) - combinação das tuplas de R1 com as de R2.
Vamos detalhar e exemplificar, a seguir, cada uma dessas operações. Mas, antes,
algumas observações sobre essas operações:
» As operações de união e interseção são operações comutativas. Ou seja:
R1 ∪ R2 = R2 ∪ R1 e R1 ∩ R2 = R2 ∩ R1.
» Já a operação de diferença não é comutativa: R - S ≠ S - R.
» As operações de união e interseção são binárias, mas podem ser aplicadas a
qualquer número de relações e ambas são operações associativas. Assim:
R ∪ (S ∪ T) = (R ∪ S) ∪ T e R ∩ (S ∩ T) = (R ∩ S) ∩ T.
Considere como base para os exemplos das operações as relações Professor e Aluno
representadas pelas Tabelas 1 e 2.
Tabela 1 - Relação Professor Tabela 2 - Relação Aluno
CPF Nome CPF Nome
1001 Ana Maria 1002 João
1002 João 1116 Mércia
1003 Pedro 1900 Ronaldo
União: A ∪ B
União é a operação entre duas relações “união compatível” (mesmo número de
atributos e com domínio compatível) que gera uma relação resultante contendo todas
as tuplas (linhas) das duas relações originais, com eliminação das tuplas duplicadas.
Ela é denotada pelo símbolo ∪. Por exemplo, a união das relações Professor e Aluno
representadas pelas Tabelas 1 e 2 é a relação representada pela Tabela 3.
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9. Banco de Dados
Tabela 3 – Relação Resultante de Professor ∪ Aluno
CPF Nome
1001 Ana Maria
1002 João
1003 Pedro
1116 Mércia
1900 Ronaldo
Interseção: A ∩ B
Interseção é a operação entre duas relações “união compatível” que gera uma
relação resultante contendo todas as tuplas (linhas) presentes em ambas as relações
originais. Ela é denotada pelo símbolo ∩. Por exemplo, a interseção das relações Professor e
Aluno representadas pelas Tabelas 1 e 2 é a relação representada pela Tabela 4.
Tabela 4 - Relação Resultante de Professor ∩ Aluno
CPF Nome
1002 João
Diferença: A – B
Diferença é a operação entre duas relações “união compatível” que gera uma relação
resultante contendo todas as linhas que estão na primeira relação, e que não aparecem na
segunda. Ela é denotada pelo símbolo –. Por exemplo, a diferença das relações Professor e
Aluno representadas pelas Tabelas 1 e 2 (Professor – Aluno) é a relação representada pela
Tabela 5, que contém as tuplas das relação Professor que não estão na relação Aluno.
Tabela 5 - Relação Resultante de Professor – Aluno
CPF Nome
1001 Ana Maria
1003 Pedro
Para mostrar que a operação de diferença não é comutativa, vamos agora fazer
Aluno – Professor, ou seja, as tuplas que estão na relação Aluno, mas que não estão na
relação Professor. Veja pela relação resultante representada na Tabela 6 que os resultados
da diferença, mudando a ordem das relações são diferentes.
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10. Banco de Dados
Tabela 6 - Relação Resultante de Aluno – Professor
CPF Nome
1116 Mércia
1900 Ronaldo
Produto Cartesiano: A x B
O produto cartesiano combina duas relações gerando uma terceira cujas linhas
representam todas as possíveis combinações das linhas (tuplas) das relações originais. Um
esquema dessa combinação pode ser vista na Figura 1.
Figura 1 - Esquema de combinações do Produto Cartesiano
O produto cartesiano é uma operação binária e é representado pelo símbolo X. O
formato geral da operação é: relação_1 X relação_2 . Vamos dar um exemplo. Qual seria o
resultado do produto cartesiano Cidade x Estado (vide Tabelas 7 e 8)?
Tabela 7 - Relação Cidade Tabela 8 - Relação Estado
Código Nome UF Região
1 Recife PB Nordeste
2 Manaus AM Norte
3 João Pessoa
O resultado seria a relação resultante apresentada na Tabela 9. Veja que esta
relação resultante apresenta a combinação de todas as tuplas da relação Cidade, com todas
as tuplas da relação Estado.
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11. Banco de Dados
Tabela 9 - Relação Resultante
Código Nome UF Região
1 Recife PB Nordeste
2 Natal PB Nordeste
3 João Pessoa PB Nordeste
1 Recife AM Norte
2 Natal AM Norte
3 João Pessoa AM Norte
Renomear para diferenciar: O Produto Cartesiano entre duas relações R1 e R2 (R1 x R2) apresenta
problemas quando:
* As relações têm mesmo nome;
* Se se quer fazer o produto de uma relação com ela mesma ou
* O produto cartesiano está envolvido com a relação resultante de expressões (que vamos ver o
que são daqui a pouco).
Isso porque um mesmo nome de atributo pode aparecer tanto em R1 quanto em R2. Por isso, é
preciso estabelecer um modo de diferenciar esses atributos na relação resultante. Para isso, pode-
se anexar ao atributo o nome da relação a qual ele pertença: nome_relacao.nome_atributo. Por
exemplo, se fizéssemos o produto cartesiano entre as relações Professor e Aluno (vide Tabelas 1 e
2), como as duas tabelas possuem atributos de mesmo nome, a relação resultante ficaria com as
seguintes colunas: (Professor.CPF, Professor.Nome, Aluno.CPF, Aluno.Nome)
Álgebra Relacional: Operadores de Tabelas
Os operadores de tabela manipulam tuplas em bases de dados relacionais e podem
ser aplicados a quaisquer relações. A seguir, descreveremos cada uma das operações.
Seleção
O operador de seleção é usado para selecionar tuplas que satisfaçam uma
determinada condição. Essas tuplas selecionadas geram uma relação resultante. O esquema
da relação resultante é o mesmo da relação original. O operador de seleção é representado
pela letra grega sigma (δ) e seu formato geral é: δ condição(tabela ou relação). O operador
da seleção é unário, ou seja, seleciona tuplas de somente uma relação. Vamos dar alguns
exemplos a partir da relação Cidade (vide Tabela 10).
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12. Banco de Dados
Tabela 10 - Relação Cidade
Código Nome É_capital UF
1 Recife S PE
2 Natal S RN
3 João Pessoa S PB
4 Patos N PB
δ UF = ‘PB’(cidade) daria como resultado a relação da Tabela 11, que atenderia a
algo como: selecione da relação cidade, as tuplas cuja UF seja igual ao valor ‘PB’.
Tabela 11 - Relação Resultante
Código Nome É_capital UF
3 João Pessoa S PB
4 Patos N PB
Para especificar as condições da seleção podemos utilizar: valores constantes, nome
de atributos (colunas), operadores relacionais (=, <, >, <=, >=, ≠) ou operadores lógicos (and,
or, not). Por exemplo, δ UF=’PB’ and E_Capital=’N’(CIDADE) daria como resultado a relação
da Tabela 12, que atenderia a algo como: selecione da relação cidade, as tuplas cuja UF seja
igual ao valor ‘PB’ e o campo E_Capital tenha o valor ‘N’.
Tabela 12 - Relação Resultante
Código Nome É_capital UF
4 Patos N PB
Vamos a outro exemplo, suponha o esquema de relação Empregado (CPF, Nome,
DataNasc, Endereço, Sexo, NumDep, Salario). Agora, suponha que desejamos selecionar
os empregados que trabalham no departamento 10 e ganham mais de 1500 ou aqueles que
trabalham no departamento 3 e ganham mais que 4000. Como ficaria?
δ (NumDep = 10 and salario > 1500) or (NumDep=3 and salario > 4000)
(Empregado)
A operação de seleção é comutativa, ou seja, uma sequência de seleção pode ser
aplicada em qualquer ordem:
δ <cond1> (δ <cond2> (Relação)) = δ <cond2> (δ <cond1> (Relação))
Sempre é possível combinar uma propagação de operações de seleção dentro de
uma única operação de seleção, fazendo uso de uma condição conjuntiva (AND):
δ <cond1> (δ <cond2> (Relação)) = δ <cond1> and <cond2> (Relação)
δ <cond1> (δ <cond2> ( ... (δ <condN> (Relação)) ...)) = δ <cond1> AND <cond2>
AND ... AND <condN> (Relação)
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13. Banco de Dados
Projeção
A operação de projeção é unária e opera sobre uma única relação gerando outra
relação resultante que conterá todas as linhas da relação original, mas apenas as colunas
(atributos) que se deseja projetar (e que foram especificadas na operação). Ou seja, retorna
parte da relação deixando de fora os atributos que não foram solicitados. Na relação
resultante as tuplas (linhas) duplicadas são eliminadas. O formato geral da operação de
projeção é: π A1, A2, …, An (Relação) onde A1, A2, ..., An são nomes de atributos da relação.
Vamos dar um exemplo. Tomando como base a relação Cidade (vide Tabela 10), vamos
supor que queremos selecionar (projetar) apenas os atributos Nome e UF. Daí precisaríamos
da seguinte operação: π Nome, UF (Cidade). A relação resultante dessa projeção seria a
apresentada na Tabela 13. Observe que a relação resultante tem todas as tuplas da relação
original, mas só apresenta os atributos especificados na operação de projeção. Além disso,
observe que estes atributos aparecem na mesma ordem em que foram especificados.
Tabela 13 - Relação Resultante da Projeção
Nome UF
Recife PE
Natal RN
João Pessoa PB
Patos PB
Na verdade, se observarmos bem, o operador de projeção também serve para
selecionar. Porém, enquanto o operador de SELEÇÃO seleciona tuplas de uma relação, o
operador de PROJEÇÃO seleciona colunas de uma Relação.
O número de tuplas na relação resultante sempre será igual ou menor que a
quantidade de tuplas na relação original. Isto porque tuplas duplicadas são eliminadas. Por
exemplo, observe a seguinte operação de projeção π Nome, UF (Cidade) aplicada à relação
Cidade (vide Tabela 10). Veja que “PB” aparece apenas uma vez na relação resultante (vide
Tabela 14). Mesmo que ela apareça duas vezes na relação original (Tabela 10).
Tabela 14 - Relação Resultante da Projeção
UF
PE
RN
PB
A operação de projeção não é comutativa. Apenas no caso específico de <lista2>
conter os mesmos atributos de <lista1> pode-se observar comutatividade.
π <lista_atributos1> (π <lista_atributos2> (Relação)) ≠ π <lista_atributos 2>
(π<lista_atributos1> (Relação))
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14. Banco de Dados
Combinando Operações
Em geral, existe a necessidade de se aplicar várias operações da álgebra relacional
uma após a outra. Pode-se escrever essas operações em apenas uma única expressão da
álgebra relacional, combinando as operações, usando tanto operadores de conjunto, quanto
de tabela. Vamos dar alguns exemplos a seguir.
» Tomando como base as relações Professor(CPF, Nome) e Aluno (CPF, Nome) -
vide Tabelas 1 e 2 – se desejássemos encontrar o nome de todos os professores
que também são alunos, poderíamos usar a expressão: Π nome(Professor) ∩ Π
nome(Aluno)
» A partir da relação Empregado (CPF, Nome, Sexo, Salario, Num_Dep), vide Tabela
15, selecione o nome e o salário de todos os empregados que trabalhem no
departamento de número 4. Para isso, poderíamos usar a expressão:
Π nome, salario (δ Num_Dep=4(Empregado))
Isso daria origem a tabela 16.
Tabela 15 - Relação Empregado
CPF Nome Sexo Salario Num_Dep
1234 Ana Gomes F 1500 2
2345 Pedro Nunes M 1000 4
3765 Maria Lima F 2000 2
4987 Igor Matos M 3500 5
9876 Laís Ramos F 3000 4
Tabela 16 - Relação Resultante
Nome Salario
Pedro Nunes 1000
Laís Ramos 3000
Tabela 17 - Relação Gerente
CPF Nome Sexo Salario Num_Dep
5678 João Teixeira M 1800 2
2345 Pedro Nunes M 1000 4
» A partir da relação Empregado (Tabela 15) e da relação Gerente (Tabela 17),
encontre o nome de todos os empregados que não são gerentes. Para isso,
poderíamos usar a expressão:
Π nome (Empregado) - Π nome (Gerente)
14

15. Banco de Dados
Outra forma de combinar operações é aplicar uma única operação por vez e criar
relações intermediárias. Neste caso, é preciso dar nomes às relações intermediárias. Por
exemplo, vamos tomar o exemplo anteriormente visto de tomar a relação Empregado como
base (Tabela 15) e dela recuperar o nome e o salário de todos os empregados que trabalham
no departamento 4. Já apresentamos como fazer isso com uma única expressão. Agora,
alternativamente, seria possível explicitar a sequência de operações, dando um nome para
cada relação intermediária:
Empregados_Dep4 ← ß δ Num_Dep=4(Empregado)
Π nome, salario (Empregados_Dep4)
Junção
O operador de junção combina as linhas de duas tabelas (relações) segundo uma ou
mais condições. A condição de junção deve ser baseada em uma ou mais colunas (atributos)
de cada uma das tabelas cujos valores compartilhem um domínio comum. As linhas das
tabelas serão combinadas sempre que a condição de junção for verdadeira. (geralmente
a condição é uma igualdade entre atributos equivalentes). O join é representado pelo
operador binário |x| e o formato geral de utilização é: Relação1 |x| <condição de junção>
Relação2. Por exemplo, Cidade |x| cidade.UF = Estado.UF Estado. Vai combinar os valores
das relações Cidade (Tabela 18) e Estado (Tabela 19), de acordo com a igualdade do atributo
comum às duas relações: a UF. Dessa forma, seria gerada a relação representada na Tabela
20. Veja que a primeira tupla da relação Cidade (vide Tabela 18) não faz parte da relação
resultante, por que ela não tem equivalente na relação Estado (já que está sendo feita a
igualdade com base no atributo UF). Ou seja, tuplas cujos atributos de junção são nulos não
aparecem na relação resultante.
Tabela 18 - Relação Cidade
Código Nome Sexo
1 Recife PE
2 Manaus AM
3 João Pessoa PB
Tabela 19 - Relação Estado
UF Região
PB Nordeste
AM Norte
Tabela 20 - Relação Resultante
Código Nome Cidade.UF Estado.UF Região
2 Manaus AM AM Norte
3 João Pessoa PB PB Nordeste
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16. Banco de Dados
Quando a condição de uma junção é a igualdade, a junção é chamada de equijoin.
O equijoin gera duas colunas idênticas na relação resultante (vide as colunas UF na Tabela
20). Uma Junção Natural é um equijoin onde uma das colunas idênticas é eliminada. Como
assim? O operador de junção natural combina as linhas de duas tabelas que tem atributos
comuns (mesmo nome), resultando numa tabela que contém apenas as linhas onde todos
os atributos comuns apresentam o mesmo valor. Na relação resultante, uma das colunas
idênticas é eliminada, evitando a duplicidade.
A junção natural equivale a uma seleção precedida de um produto cartesiano.
Assim:
Cidade |x| cidade.UF = Estado.UF Estado é equivalente a
δ cidade.UF = Estado.UF (Cidade x Estado)
Se duas relações envolvidas em uma junção natural não têm atributos em comum,
então a junção natural produz um resultado igual ao produzido pelo produto cartesiano.
» EQUIJOIN: junção onde somente operadores de comparação “=“ são utilizados. Gera colunas
idênticas.
» JUNÇÃO NATURAL: requer que os dois atributos de junção tenha o mesmo nome em ambas as
relações. Nesse tipo de join outras condições podem ser utilizadas além da igualdade. A relação
resultante não gera nenhuma duplicidade.
Cálculo Relacional
O Cálculo Relacional (CR) é uma linguagem de consulta formal. Utilizando-se de uma
expressão declarativa pode-se especificar uma consulta. Uma expressão de cálculo permite
a descrição da consulta desejada sem especificar os procedimentos para obtenção dessas
informações, ou seja, é não-procedural. Contudo, tal consulta deve ser capaz de descrever
formalmente a informação desejada, com exatidão.
No Cálculo Relacional existem variáveis, constantes, operadores lógicos, de
comparação e quantificadores. As expressões de Cálculo são chamadas de fórmulas. Uma
tupla de respostas é essencialmente uma atribuição de constantes às variáveis que levam a
fórmula a um estado verdadeiro. Existem dois tipos de cálculo relacional: Cálculo Relacional
de Tuplas (CRT) e Cálculo Relacional de Domínio (CRD), ambos subconjuntos simples de
lógica de primeira ordem. No CRT, as variáveis são definidas sobre (isto é, associam) tuplas.
Já em CRD, variáveis são definidas sobre o domínio dos elementos (ou seja, sobre os valores
dos campos).
Como o cálculo relacional é pouco utilizado, vamos apenas apresentar algumas
definições e exemplos, a título informativo, de cada um dos tipos de cálculo. Adicionalmente,
é importante saber que todas as expressões de consulta descritas no Cálculo Relacional
possuem equivalentes em Álgebra Relacional, que é mais utilizada e possui mais ferramentas
para dar suporte a construção de suas expressões.
Cálculo Relacional de Tupla
O Cálculo Relacional de Tupla (CRT) é baseado na especificação de um número de
variáveis de tuplas. Cada variável de tupla pode assumir como seu valor qualquer tupla da
relação especificada. Uma consulta em CRT é especificada da seguinte forma:
{variável tupla | predicado} ou { t | P(t) } que significa o conjunto de todas as tuplas
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17. Banco de Dados
t, tal que o predicado P seja verdadeiro para t. E temos que t é uma variável de tuplas. P é
uma expressão condicional e t.A ou t[A] denota o valor do atributo A da tupla t. O resultado
de tal consulta é o conjunto de todas as variáveis tuplas para as quais o predicado é indicado
como verdadeiro.
Uma expressão genérica do cálculo relacional de tuplas tem a forma:
{t1.A1, t2.A2, ..., tn.An | predicado(t1, t2, ..., tn, tn+1, tn+2, ..., tn+m)}
Onde: t1, t2, ..., tn, tn+1, tn+2, ..., tn+m são variáveis de tuplas, cada Ai é um
atributo da relação na qual ti se encontra e o predicado é uma fórmula do cálculo relacional
de tuplas.
Uma fórmula é definida, de forma recursiva, por uma ou mais fórmulas atômicas.
Essas fórmulas podem ser conectadas por operadores lógicos (AND, OR ou NOT), como
segue:
» Se F1 e F2 são fórmulas atômicas, então (F1 AND F2), (F1 OR F2), NOT (F1) e NOT
(F2) também o são, tendo seus valores verdade derivados a partir de F1 e F2.
Relembrando...
(F1 AND F2) será TRUE apenas se ambos, F1 e F2, forem TRUE;
(F1 OR F2) será TRUE quando uma das duas fórmulas F1 e F2, for TRUE;
NOT(F1) será TRUE quando F1 for FALSE;
NOT(F2) será TRUE quando F2 for FALSE.
» Se F1 é uma fórmula atômica, então (Ǝ t)(F1) também o é, e seu valor verdade
apenas será TRUE se a fórmula F for avaliada como verdadeira para pelo menos
uma tupla atribuída para ocorrências livres de t (que é uma variável de tupla) em F.
» Se F1 é uma fórmula atômica, então (∀ t)(F1) também o é, e seu valor verdade
apenas será TRUE se a fórmula F for avaliada como verdadeira para todas as tuplas
atribuídas para ocorrências livres de t em F.
Adicionalmente, temos:
» Uma fórmula atômica ti.A op tj.B, onde op é um dos operadores de comparação no
conjunto {=, >, <, ≠, >=, <=}, ti e tj são variáveis de tuplas, A é um atributo da relação
na qual ti se encontra, B é um atributo da relação na qual tj se encontra.
» Uma fórmula atômica ti.A op c ou c op tj.B, onde op é um dos operadores de
comparação no conjunto {=, >, <, ≠, >=, <=}, ti e tj são variáveis de tuplas, A é um
atributo da relação na qual ti se encontra, B é um atributo da relação na qual tj se
encontra e c é um valor constante.
Nos dois casos acima, se as variáveis de tupla forem designadas de forma que
os valores dos atributos especificados satisfaçam o predicado, a fórmula assumirá valor
verdade TRUE.
Cada uma das fórmulas atômicas anteriormente especificadas tem seu valor
verdade avaliado como TRUE ou FALSE para uma combinação específica de tuplas.
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18. Banco de Dados
Todas as variáveis tuplas abordadas são consideradas variáveis livres (elas aparecem em
uma expressão de cálculo relacional à esquerda da barra |), uma vez que estas não aparecem
quantificadas. Porém, quando quantificadores (universal (∀) ou existencial (Ǝ)) aparecem nas
fórmulas, as variáveis que os sucedem são denominadas variáveis limite.
Tabela 21 - Relação Empregado
CPF Nome Sexo Salario Cod_Depto
1234 Ana Gomes F 1500 2
2345 Pedro Nunes M 1000 4
3765 Maria Lima F 2000 2
4987 Igor Matos M 3500 5
9876 Laís Ramos F 3000 4
Tabela 22 - Relação Departamento
Cod Descricao
2 Vendas
4 Suporte
5 Gerência
Vamos dar alguns exemplos para ilustrar. Tomando como base a relação Empregado
(vide Tabela 21) e a relação Departamento (vide Tabela 22), suponha as seguintes consultas
e como elas ficariam representadas em cálculo relacional de tupla.
» Obtenha todos os empregados cujo salário seja maior que 3000 reais: { t |
EMPREGADO(t) AND t.SALARIO > 3000 }.
Analisando a expressão podemos lê-la da seguinte forma: considere uma tupla t,
ela deve ser uma tupla da relação empregado, cujo atributo salário dessa tupla deve
ser maior que 3000. EMPREGADO(t) é o mesmo que dizer que t ∈ EMPREGADO.
A consulta acima resulta em uma relação que contém todas as tuplas t da relação
EMPREGADO que satisfazem a condição (no caso, salário > 3000).
No CRT especificamos primeiro os atributos desejados. Se for usado apenas o t, sem
especificação de atributos, todos os atributos da tupla são recuperados. Logo, na consulta
acima, seriam recuperados os atributos CPF, Nome, Sexo, Salario e Cod_Depto (vide Tabela
21). Agora, suponha que gostaríamos de recuperar apenas os atributos CPF e Nome das
tuplas que atendessem a condição. Como faríamos?
{ t.CPF, t.Nome | EMPREGADO(t) AND t.SALARIO > 3000 }.
Observe que os atributos desejados são especificados do lado esquerdo da barra
(|).
» Vamos a outro exemplo. Obtenha o nome e o salário dos empregados que
trabalham para o departamento de Suporte.
{t.NOME, t.SALARIO | EMPREGADO(t) AND (Ǝ d) (DEPARTAMENTO (d) AND
18

19. Banco de Dados
d.DESCRICAO = ‘Suporte’ AND d.COD = t.COD_DEPTO)}
Analisando a expressão podemos lê-la da seguinte forma: obtenha o nome e o
salário de todas as tuplas da relação empregado e exista um departamento d, cuja
descrição seja ‘Suporte’ e o código desse departamento de nome ‘Suporte’ seja
igual ao código do departamento da tupla sendo avaliada na relação Empregado.
Vamos exemplificar agora o quanto o CRT pode ser representado facilmente por
uma expressão da álgebra relacional, levando em conta a relação Empregado (Tabela 21).
» Recupere o CPF e o nome de todos os empregados.
Em CRT: { t.CPF, t.Nome | EMPREGADO(t) }
Em Álgebra Relacional: π CPF, Nome (Empregado)
» Recupere todos os empregados do sexo masculino
Em CRT: { t | EMPREGADO(t) AND t.SEXO = ‘M’ }
Em Álgebra Relacional: δ Sexo = ‘M’ (Empregado)
Cálculo Relacional de Domínio (CRD)
Trata-se de uma segunda forma de cálculo relacional, equivalente ao CRT. Essa
forma usa variáveis de domínio que tomam valores do domínio de um atributo, em vez de
valores da tupla inteira. Uma expressão neste cálculo tem a forma:
{ <x1, x2, ... , xn > | Predicado (x1, x2, ..., xn) }
onde x1, x2, ..., xn representam variáveis de domínio e Predicado representa uma
fórmula composta de átomos, como no cálculo relacional de tupla.
A diferença básica entre CRT e CRD é que neste último as variáveis estendem-se
sobre valores únicos de domínios de atributos. Para formar uma relação de grau n para
um resultado de consulta, faz-se necessário criar n variáveis de domínio, uma para cada
atributo. Como em CRT, as fórmulas são avaliadas em valores verdade para um conjunto
específico de valores.
A seguir, para fins de comparação e para ilustrar o CRD, seguem em CRD os mesmos
exemplos de consultas já escritos em CRT.
Tabela 23 - Relação Empregado
a b c d e
CPF Nome Sexo Salario Cod_Depto
1234 Ana Gomes F 1500 2
2345 Pedro Nunes M 1000 4
3765 Maria Lima F 2000 2
4987 Igor Matos M 3500 5
9876 Laís Ramos F 3000 4
19

20. Banco de Dados
Tabela 24 - Relação Departamento
m n
Cod Descricao
2 Vendas
4 Suporte
5 Gerência
Tomando como base as tabelas 23 e 24 que representam, respectivamente, as
relações Empregado e Departamento (note que cada coluna dessas relações recebeu uma
letra para referenciar o domíno do atributo representado por cada coluna), podemos
Comentário realizar as seguintes consultas:
» Obtenha todos os empregados cujo salário seja maior que 3000 reais: { t |
1
Observe que as letras EMPREGADO(t) AND t.SALARIO > 3000 }.
à esquerda da barra
(|) representam o { abcde1 | (Ǝ d2) EMPREGADO(abcde) AND d > 3000 }
domíno dos atributos
desejados (vide » Se na consulta anterior quiséssemos recuperar apenas o CPF e o nome dos
Tabela 23), como empregados, teríamos:
conseqüência, eles
referenciam as colunas { ab | (Ǝ d) EMPREGADO(abcde) AND d > 3000 }
desejadas.
» Obtenha o nome e o salário dos empregados que trabalham para o departamento
de Suporte.
Comentário { bd | (Ǝ e) (Ǝ m)(Ǝ n) (EMPREGADO(abcde) AND DEPARTAMENTO(mn) AND
n = ‘Suporte’ AND m = e) }
2
Somente é
necessário quantificar
as variáveis que Considerações Finais
participam de uma
condição.
A álgebra relacional é uma forma de cálculo sobre conjuntos ou relações. Uma
Ou seja, só usamos o aplicação prática da álgebra relacional é na execução de consultas a bancos de dados
operador existencial Ǝ
na variável de domínio
relacionais. A álgebra relacional recebia pouca atenção até a publicação do modelo
d, porque apenas essa relacional de dados de E.F Codd, em 1970. Codd propôs tal álgebra como uma base para
variável é usada na linguagens de consulta em banco de dados. As operações da álgebra relacional podem ser
condição expressa no
resumidas de forma ilustrada na Figura 2.
predicado (d > 3000)
20

21. Banco de Dados
Figura 2 - Resumo das Operações da Álgebra Relacional
O Cálculo Relacional é uma linguagem formal, não-procedural, para consulta a
relações. A álgebra relacional tem poder de expressão essencialmente equivalente ao do
cálculo relacional, esse resultado é conhecido como teorema de Codd. Em geral, a álgebra
relacional é bem mais utilizada do que o cálculo relacional.
Conheça Mais
Para obter mais informações sobre o assunto estudado nesse capítulo você pode
consultar qualquer um dos livros listados a seguir. Todos eles possuem capítulos dedicados a
Álgebra Relacional e o Cálculo Relacional (de Tupla e de Domínio):
KORTH, Henry F; SILBERSCHATZ, Abraham; SUDARSHAN, S. Sistema de banco de
dados. Traduzido por Daniel Vieira. Rio de Janeiro: Elsevier;Campus, 2006.
ELMASRI, Ramez; NAVATHE, Shamkant B. Sistemas de banco de dados. 4a. ed. São
Paulo: Pearson Education do Brasil, 2005.
DATE, C. J. Introdução a sistemas de bancos de dados. Rio de Janeiro: Campus,
2000.
ALVES, W.P. Fundamentos de Bancos de Dados. Editora Érica, 2004.
21

22. Banco de Dados
Você Sabia?
O Cálculo relacional dependendo do autor pode ter sua notação ligeiramente modificada. A
notação que fizemos uso nesse capítulo é a notação de Navathe (ELMASRI e NAVATHE, 2005).
Porém, existe também a notação de Korth (KORTH, SILBERSCHATZ e SUDARSHAN, 2006). Para
ilustrar as diferenças, vamos repetir a mesma consulta anteriormente realizada:
» Obtenha o nome e o salário dos empregados que trabalham para o departamento de
Suporte. Na notação de Navathe, que já utilizamos, ficaria:
{bd | (Ǝ e) (Ǝ m) (Ǝ n) (EMPREGADO(abcde) AND DEPARTAMENTO(mn) AND n = ‘Suporte’
AND m = e)}
Já na notação de Korth, a mesma sentença ficaria da seguinte forma:
{<b, d> | <b, d> � empregado ∧ departamento(mn) ∧ n = “Suporte” ∧ m = e)}
Veja que o formato geral da expressão muda um pouco, mas o que muda mesmo é a simbologia
dos operadores lógicos: AND (∧), OR (∨), NOT (¬), a forma de expressar as variáveis de tupla
(observe o começo das duas expressões e veja a diferença) e ao invés de aspas simples em
constantes, usa-se aspas duplas.
Aprenda Praticando
Como a álgebra relacional é mais utilizada, vamos avaliar alguns exercícios
resolvidos para que, logo depois, você possa resolver os seus exercícios sozinho.
1) Tome como base os esquemas das tabelas 25 e 26 e mostre como ficariam as
consultas, a seguir, em álgebra relacional.
Tabela 25 - Relação Devedor
Nome Num_Emprestimo Sexo
Ana Gomes 01 F
Pedro Nunes 03 M
Maria Lima 05 F
Tabela 26 - Relação Empréstimo
Agencia Num_Emprestimo Valor
3456 01 1500
2123 03 5000
2123 05 2500
Em geral, na realização de consultas as operações mais utilizadas são a projeção
(representada pelo símbolo π) que seleciona quais colunas (atributos) se deseja na relação
resultante e a seleção (representada pelo símbolo δ) que seleciona quais tuplas da relação
atendem a uma determinada condição. Se a projeção não for utilizada, todos os atributos da
relação original farão parte da relação resultante. Quando necessitamos de dados que estão
22

23. Banco de Dados
em duas relações diferentes, devemos utilizar a operação de junção |x|.
» Apresentar os dados de todos os devedores do sexo feminino. Cada vez que
desejamos selecionar tuplas da relação de acordo com uma determinada condição,
usamos a seleção.
δ sexo = ‘F’ (devedor)
» Apresentar o nome e o número do emprestimo de todos os devedores do sexo
masculino. Como é especificado o que deve ser mostrado – nome e número
empréstimo – é necessário usar a projeção antes da seleção)
π nome,num_emprestimo (δ sexo = ‘M’ (devedor))
» Mostrar o nome das pessoas que possuem empréstimo acima de três mil reais
na agência 2123. Como o nome da pessoa está na relação devedor e o valor do
empréstimo na relação empréstimo, é necessário fazer a junção dessas duas
relações, para ser possível selecionar o que foi pedido. A junção é feita equiparando
os atributos que as relações têm em comum.
π nome (δ valor > 3000 and agencia = 2123 (Devedor |x| devedor.num_emprestimo
= empréstimo.num_emprestimo Emprestimo))
» Apresentar as pessoas cujo número do empréstimo é igual a 5 e o número da
agência é igual a 2123 ou que o número do empréstimo seja igual a 3 e o valor do
empréstimo maior do que 1000 reais. É um caso de seleção onde é necessário usar
operadores lógicos para montar as condições.
δ (num_emprestimo = 5 and agencia = 2123) or (num_emprestimo = 3 and valor >
1000) (Emprestimo))
Atividades e Orientações de Estudo
Agora vamos exercitar o que foi estudado neste capítulo. Assim sendo, faça as
atividades sugeridas a seguir. Lembre que exercitar vai lhe ajudar a fixar melhor o conteúdo
estudado. Mãos à obra!
Atividades Práticas Dica
3
No Word, a
simbologia usada na
Responda as questões a seguir em um documento de texto (doc)3 e poste as
álgebra relacional
respostas no ambiente virtual, no local indicado. Esse trabalho deve ser feito em DUPLA. pode ser inserida no
documento através
Especifique usando a álgebra relacional as consultas a seguir, tomando como base do seguinte caminho:
as relações cujos esquemas estão representados a seguir. Inserir -> Símbolo,
fazendo uso da fonte
Symbol (daí você
EMPREGADO escolhe na tabela
que é apresentada o
CPF (PK) Nome DtNasc Endereco Sexo Salario Cod_Dep (FK) símbolo apropriado)
23

24. Banco de Dados
DEPARTAMENTO
Cod_Dep (PK) Descricao CPF_Gerente (FK) Dt_Inicio_Gerencia
PROJETO
Cod_Proj (PK) Nome_Proj Cod_Dep (FK)
ALOCACAO
CPF (PK) Cod_Proj (PK) Horas
DEPENDENTE
CPF (PK) Nome_Depen Sexo Parentesco
a) Recuperar os nomes de empregados do departamento 6 que trabalham mais que
20 horas no projeto chamado ‘Star Project’.
b) Listar os nomes dos empregados que tenham um dependente com o mesmo nome
deles.
c) Recuperar os códigos e os nomes dos projetos do departamento de nome
“Pesquisa”.
d) Listar o nome do projeto, do departamento ao qual ele pertence e o nome dos
empregados deles.
e) Recuperar os nomes dos empregados que trabalham em todos os projetos.
f) Recuperar os nomes dos empregados que não trabalham em quaisquer projetos.
h) Recuperar o nome e o sexo de todos os dependentes do empregado de CPF de
número 12345.
i) Recuperar o nome e a quantidade de horas trabalhadas por cada empregado em
cada projeto do qual faz parte.
Vamos Revisar?
Você estudou, neste capítulo, formas de acessar e manipular os dados armazenados
em um banco de dados, fazendo uso de linguagens formais tais como a álgebra relacional e
o cálculo relacional (tanto de tupla, quanto de domíno). A maneira de raciocionar fazendo
uso dessas linguagens irá facilitar a compreensão do uso da linguagem comercial a ser
estudada nos capítulos seguintes: a SQL. Até lá!
24

25. Banco de Dados
Capítulo 11
O que vamos estudar neste capítulo?
Neste capítulo, vamos estudar os seguintes temas:
» A Linguagem SQL.
» Subdivisões da SQL.
» Como criar um Banco de Dados usando SQL.
Metas
Após o estudo deste capítulo, esperamos que você:
» Conheça a linguagem SQL.
» Conheça as subdivisões da linguagem.
» Consiga criar e manter a estrutura de um banco de dados usando SQL.
» Consiga criar índices para um banco de dados.
25

26. Banco de Dados
Capítulo 11 – Criando e Mantendo um
Banco de Dados
Vamos conversar sobre o assunto?
“No capítulo anterior vimos linguagens formais para consulta a banco de dados
relacionais. Porém, na área comercial, essas linguagens não são muito utilizadas, ao invés
delas, são usadas linguagens comerciais para criação, manutenção e consulta a banco de
dados. Entre essas linguagens, a SQL (Structured Query Language) é a mais utilizada. Por
isso mesmo, a interface SQL é implementada em todos os sistemas de bancos de dados
relacionais existentes. É justamente sobre a SQL que estudaremos nesse capítulo e no
capítulo seguinte.”
Neste capítulo, começaremos estudando a linguagem comercial SQL, com o
objetivo de ter um conhecimento geral sobre a linguagem e criar e manter esquemas de
bancos de dados relacionais. Adicionalmente, também apresentaremos como criar índices
para esses esquemas. Vamos lá?
A SQL
SQL ou Structured Query Language (Linguagem de Consulta Estruturada) é uma
linguagem de consulta declarativa, não-procedural, fundamentada na álgebra e no cálculo
relacional de tupla. Apesar de ser chamada linguagem de consulta (Query), ela não é apenas
de consulta, ela inclui comandos para definição, manutenção e consulta em bancos de dados
relacionais. Além disso, ela define mecanismos para criação de visões, especificações de
segurança, autorizações, definições de restrições e controle de transações. Adicionalmente,
ela possui regras para embutir os comandos SQL em linguagens de programação genéricas
como Java, PHP, C# ou C/C++.
A SQL foi desenvolvida pelo laboratório da IBM, nos anos 70, como parte do
sistema System R (o primeiro SGBD relacional). Ela foi, inicialmente, chamada de SEQUEL
(Structured English Query Language), mas teve seu nome alterado para SQL por razões
Jurídicas. Em 1986, em um esforço conjunto da ANSI (American Nacional Standars Institute)
e da ISO (International Standards Organization) criou-se a primeira versão padrão da SQL, a
SQL-86 (SQL1), substituída posteriormente pela SQL-92 (SQL2) e depois pela SQL-99 (SQL3).
O atual projeto da SQL é o padrão 200n.
A SQL padrão é suportada por todos os SGBDs relacionais comerciais. Porém,
mesmo padronizada, existem variações, ou seja, cada fornecedor pode incluir comandos
próprios na SQL utilizada pelo seu SGBD. Em outras palavras, cada implementação do SQL
de cada fornecedor possui os comandos do SQL padrão (também chamado SQL ANSI)
e, também, algumas adaptações para resolver certas particularidades. Para conhecer
o conjunto completo de comandos SQL de um determinado fornecedor (ex: Oracle),
recomendamos a leitura do manual do fabricante. A vantagem de fazer uso apenas do SQL
padrão é não ter problemas com migração de SGBD para SGBD. Por exemplo, se você fazia
uso de SQL Server e, depois, migrou para o uso do Oracle, se fez uso apenas do SQL padrão,
26

27. Banco de Dados
não haverá problemas ou necessidade de adaptações.
O SQL usado nesta disciplina será o baseado no Padrão ANSI e nenhuma
característica específica de SGBD será abordada. Dessa forma, para praticar os comandos de
SQL aqui ensinados, você poderá fazer uso de qualquer SGBD comercial.
Subdivisão da SQL
A SQL é composta por grupos de instruções que são utilizadas no processo de
administração e controle de bancos de dados. Esses grupos serão descritos a seguir (vide
Figura 3).
» DDL (Data Definition Language - Linguagem de Definição de Dados) - as instruções
do tipo DDL permitem efetuar a criação das estruturas (esquemas) de tabelas
(relações) onde os dados serão armazenados, índices e os bancos de dados como
um todo. Permitem também efetuar alterações nas estruturas criadas, bem
como remover estruturas existentes. Neste grupo estão as instruções: CREATE
TABLE, DROP TABLE, ALTER TABLE, CREATE INDEX e DROP INDEX. O resultado da
compilação dos parâmetros/comandos DDL geram os dicionários de dados (arquivo
de metadados). Adicionalmente, a DDL inclui comandos para definição de visões e
para especificação de direitos de acesso às relações/visões.
Figura 3 - Subdivisões da SQL
» DML (Data Manipulation Language - Linguagem de Manipulação de Dados) - as
instruções do tipo DML permitem efetuar a manipulação dos dados que estejam
armazenados nas tabelas de um determinado banco de dados. Desta forma é
possível cadastrar, alterar e excluir registros (tuplas) existentes. Neste grupo
encontram-se as instruções: INSERT, SELECT, UPDATE e DELETE. De todos os
comandos existentes, o comando SELECT é o mais importante e utilizado, pois é
com ele que se obtém a extração de informações a partir do banco de dados.
» DCL (Data Control Language - Linguagem de Controle de Dados) – as instruções
do tipo DCL permitem controlar o acesso e os privilégios dos usuários às relações e
visões, protegendo os dados de manipulações não autorizadas;
» TML (Transactions Manipulation Language - Linguagem de Manipulação de
Transações) – as intruções do tipo TML especificam as transações através de
comandos de iniciação e finalização das mesmas, garantindo o compartilhamento e
a integridade dos dados.
27

28. Banco de Dados
Nesta disciplina apenas abordaremos a DDL e a DML.
Tipos de Dados
Antes de entrar nos comandos propiamente ditos da SQL, vale a pena comentar
sobre tipos de dados. Para definir os atributos das tabelas, precisamos definir os domínios
de cada um deles. Isso é feito através da especificação do tipo do dado. Nesse ponto é
importante ressaltar que cada SGBD tem um conjunto próprio de tipos de dados. Mas,
podemos dizer que, genericamente, vamos encontrar na maioria dos SGBDs tipos como:
» Char(X): Para dados caracteres, onde X é o tamanho máximo permitido de caracteres
e esse tamanho é fixo. Ou seja, se for especificado, por exemplo, um tamanho de
50 caracteres, sempre será ocupado na memória 50 posições, independente da
palavra sendo armazenada.
» Varchar(X): Idem o anterior, mas o tamanho armazenado é variável. Se ocupará
memória apenas para o que for digitado, tendo o X apenas como referência para
tamanho máximo.
» Integer : Para dados numéricos inteiros positivos ou negativos
» Decimal(X,Y): Pada dados numéricos decimais, onde X é o tamanho máximo
permitido da parte inteira e Y é o tamanho máximo da parte fracionária
» Date: Para datas. Seu formato depende do SGBD relacional. E cada SGBD pode ter
um tipo diferenciado para armazenamento de datas.
» Logical: Para os valores lógicos TRUE ou FALSE.
Comandos SQL para Definição de Dados (DDL)
A DDL serve para expressar a especificação do esquema do BD. O resultado da
compilação dos parâmetros DDLs é um conjunto de tabelas que são armazenadas em um
arquivo especial chamado dicionário de dados4.
Comentário Os comandos SQL para definição de dados são: CREATE, DROP e ALTER. Vamos
dar uma olhada em cada um desses comandos, a seguir e, para exemplificar o uso deles,
4
Relembrando: o vamos tomar a modelagem da Figura 4 como base. Nela temos especificado o MER para
Dicionário de Dados uma Editora.
é um arquivo de
metadados (dados a
respeito de dados)
no SGBD. Ou seja, ele
contém a semântica
dos dados do BD (o
que eles significam).
Figura 4 - Modelo base para exemplos
O MR para este diagrama é o seguinte (baseado nas regras de conversão do MER
para o MR, anteriormente vistas):
28

29. Banco de Dados
AUTOR (CodAutor (PK), Nome, Nascimento)
LIVRO (TitLivro (PK), CodAutor (FK), CodEditora (FK), Valor,Publicacao, Volume,
Idioma)
EDITORA (CodEditora (PK), Razao, Endereco, Cidade)
DDL - Criando Tabelas
O comando CREATE TABLE especifica uma nova tabela (relação), dando o seu nome
e especificando as colunas (atributos), cada uma com seu nome, tipo e restrições iniciais.
A forma geral do comando é: create table nome_tabela. Por exemplo: create table
Empregado. Porém, a sintaxe completa do comando é bem mais detalhada:
CREATE TABLE Nome_Tabela (
Nome_Atributo1 Tipo [(Tamanho)] [NOT NULL] [DEFAULT valor] [...],
[,Nome_Atributo2 Tipo [(Tamanho)] [NOT NULL] [DEFAULT valor] [...],
[PRIMARY KEY (Primária1[, Primária2 [, ...]])]
[UNIQUE (Candidata1[, Candidata2[, ...]])]
[FOREIGN KEY (Estrangeira1[, Estrangeira2 [, ...]]) REFERENCES
TabelaExterna [(AtributoExterno1 [, AtributoExterno2 [, ...]])]
[CHECK (condição)]
)
Onde : ( ) Indica parte da sintaxe do comando e [ ] Indica opcionalidade do comando.
Vamos explicar agora cada parte do comando completo.
Nome_Atributo - nome do atributo que está sendo definido
Tipo: domínio do atributo ou seja o tipo do dado do atributo.
Tamanho : alguns tipos de dados necessitam de especificação do tamanho do dado.
Por exemplo, o tipo CHAR
NOT NULL: expressa que o atributo não pode receber valores nulos
DEFAULT valor: indica um valor a ser atribuído ao atributo caso não seja
determinado um valor durante a inserção
PRIMARY KEY (Primária1, Primária2, ...) – serve para especificar a(s) chave(s)
primária(s) da tabela.
UNIQUE: indica que o atributo tem valor único na tabela. Qualquer tentativa de se
introduzir uma linha na tabela contendo um valor igual ao do atributo será rejeitada. Serve
para indicar chaves secundárias (chaves candidatas). Em Candidata1, Candidata2 devem ser
especificados os atributos que terão esse valor único na tabela.
FOREIGN KEY (Estrangeira1[, Estrangeira2 [, ...]]) REFERENCES TabelaExterna
[(AtributoExterno1 [, AtributoExterno2 [, ...]]) – serve para especificar os atributos que
são chaves estrangeiras na relação, já relacionando-os às tabelas onde eles são chave
primária (Integridade Referencial). Em Estrangeira1, Estrangeira2, ... especificam-se os
atributos que são chave estrangeira. Em TabelaExterna se especifica o nome da tabela onde
o atributo é chave primária e, por fim, o nome desse atributo nessa TabelaExterna (porque
os atributos na relação e na tabela externa original podem ter nomes diferentes). Se os
atributos da relação e da tabela externa tiverem o mesmo nome, esses AtributoExterno1,
29

30. Banco de Dados
AtributoExterno2, ... não precisam ser especificados.
CHECK (condição) – aqui são especificadas condições que devem ser checadas na
inserção de dados na tabela (validações).
Vamos agora dar exemplos de uso dessa sintaxe tomando o nosso modelo base
Comentário
(Figura 4). Primeiro, vamos criar as tabelas Autor e Editora que são tabelas simples (sem
chaves estrangeiras ou checagens a serem feitas):
5
Como tipo de
dados estamos CREATE TABLE AUTOR(
deduzindo os tipos
possíveis baseados na CodAutor INTEGER NOT NULL,
explicação da seção
anterior sobre tipos de Nome CHAR(50)5 NOT NULL,
dados.
Nascimento DATE NOT NULL,
PRIMARY KEY (CodAutor),
Comentário
UNIQUE (Nome) );
6
Valor será do tipo CREATE TABLE EDITORA(
DECIMAL, ou seja,
CodEditora INTEGER NOT NULL,
um valor de ponto
flutuante, tendo 3 Razao CHAR(50),
casas na parte inteira e
duas casas decimais. Endereco CHAR(50),
Cidade CHAR(30)
Comentário PRIMARY KEY(CodEditora ));
Agora, podemos partir para a definição da tabela Livro que faz uso das duas tabelas
7
Aqui está sendo
especificado o valor
anteriormente definidas:
default para o atributo
CREATE TABLE LIVRO(
idioma. Se esse campo
não for informado, o Titulo CHAR(50) NOT NULL,
valor “Português” será
assumido. CodAutor INTEGER NOT NULL,
CodEditora INTEGER NOT NULL,
Comentário Valor DECIMAL(3.2)6,
Publicacao DATE,
8
Veja que está
sendo especificada Volume INTEGER,
uma chave primária
composta, uma vez Idioma CHAR (15) DEFAULT = ‘Português’ 7,
que dois atributos
fazem parte da PRIMARY KEY (Titulo, CodAutor8),
especificação.
FOREIGN KEY (CodAutor) REFERENCES AUTOR9,
FOREIGN KEY (CodEditora) REFERENCES EDITORA,
Comentário
CHECK Valor > 10.010);
9
Veja que estamos Só pra ilustrar melhor o uso da cláusula CHECK vamos dar outro exemplo de criação
espeficifando que de tabela, fora do exemplo do modelo base (Figura 4). Suponha que desejamos criar a tabela
CodEditora é chave estudante que contenha os atributos matricula, nome e nível.
estrangeira na tabela
sendo definida e é um CREATE TABLE estudante (
atributo pertencente
a tabela Autor (sendo matricula char(10) NOT NULL,
chave primária nessa
outra tabela – tabela nome char(15) NOT NULL,
externa)
nivel char(15) NOT NULL,
30

31. Banco de Dados
PRIMARY KEY (matricula),
CHECK (nivel IN (“Bacharelado”, ”Mestrado”, ”Doutorado”)))11
O SQL-89 obrigava os atributos da chave primária a serem declarados como NOT NULL e UNIQUE. Comentário
SQL-92 e posteriores já assumem essas condições, assim, sua declaração é redundante.
10
Aqui é especificado
Uma cláusula FOREIGN KEY pode incluir regras de remoção / atualização: que os livros que
forem criados devem
FOREIGN KEY (coluna) REFERENCES tabela ter seu valor maior
que 10. Essa é uma
[ON DELETE {RESTRICT | CASCADE | SET NULL | SET DEFAULT}] validação que será
feita a cada inserção /
[ON UPDATE {RESTRICT | CASCADE | SET NULL | SET DEFAULT}]
alteração de dados na
Suponha que T2 tem uma chave estrangeira para T1, ou seja, tem um atributo que tabela.
é chave primária em T1. Vejamos as cláusulas ON DELETE e ON UPDATE
ON DELETE Comentário
RESTRICT: (default) significa que uma tentativa de se remover uma linha de T1 11
Veja que aqui
falhará se alguma linha em T2 combinar com a chave da tupla de T1 que está sendo estamos especificando
deletada. os valores possíveis
para o atributo nível.
CASCADE: a remoção de uma linha de T1 implica em remoção de todas as linhas de
T2 que combinam com a chave da tupla de T1 sendo deletada.
Comentário
SET NULL: remoção de T1 implica em colocar NULL em todos os atributos de T2 que
sejam chave estrangeira e estejam relacionados com a tupla sendo deletada em T1.
12
O valor default para
SET DEFAULT: remoção de linha em T1 implica em colocar valores DEFAULT nos o departamento é 1.
atributos da chave estrangeira de cada linha de T2 que combina
ON UPDATE Comentário
RESTRICT: (default) a atualização de um atributo de T1 falha se existem linhas em
T2 combinando com a tupla sendo modificada. A chave primária é a
13
matrícula.
CASCADE: a atualização de atributo em T1 implica que linhas que combinam em T2
também serão atualizadas
Comentário
SET NULL: a atualização de T1 implica que valores da chave estrangeira em T2, nas
linhas que combinam com a tupla de T1 sendo atualizada, são postos para NULL. 14
Veja que aqui o
atributo da tabela
SET DEFAULT: a atualização de T1 implica que valores da chave estrangeira de T2 sendo definida tem
nas linhas que combinam terão valores default aplicados. nome diferente do
atributo na sua tabela
Vamos dar um exemplo de uso dessas cláusulas: externa de origem.
Por isso, o nome do
CREATE TABLE empregado (
atributo na tabela
matricula char(10) NOT NULL, externa precisa ser
especificado.
nome char(15) NOT NULL,
cod_depto INT NOT NULL DEFAULT 112, Comentário
PRIMARY KEY(matricula) , 13
15
Aqui é especificado
FOREIGN KEY(supervisor) REFERENCES Empregado(matricula)14
que, se a tupla que
ON DELETE SET NULL15 contém a matrícula
sendo utilizada nesta
ON UPDATE CASCADE16, tabela for deletada, o
atributo SUPERVISOR
FOREIGN KEY (cod_depto) REFERENCES Departamento(codigo) deverá receber o valor
NULL.
ON DELETE SET DEFAULT17
31

32. Banco de Dados
ON UPDATE CASCADE);
DDL - Alterando Tabelas
O comando ALTER TABLE permite inserir/eliminar/modificar colunas nas tabelas já
existentes, modificando a estrutura das mesmas. A sintaxe básica desse comando é:
ALTER TABLE Tabela {
ADD (NomeNovoAtributo NovoTipo [BEFORE Nome_Atributo] [, ...] ) |
Comentário
DROP (Nome_Atributo [, ...] ) |
16
Aqui é especifricado MODIFY ( Nome_Atributo NovoTipo [ NOT NULL ] [DEFAULT, ... ] )
que, se a matrícula for
atualizada na tabela }
de origem, todas as Onde: | Indica escolha de várias opções e { } Indica obrigatoriedade de escolha de
tuplas da tabela onde
o atributo é chave uma opção entre as várias. Agora, vamos explicar cada parte do comando.
estrangeira devem ser
atualizadas também. Adicionando um novo atributo (nova coluna) na Tabela
ADD (NomeNovoAtributo NovoTipo [BEFORE Nome_Atributo] [, ...] ) |
Usando o ADD é possível adicionar um novo atributo na Tabela. Dessa forma, o novo
Comentário atributo deve ser especificado (nome e tipo). É possível ainda dizer antes de qual atributo
se deseja que esse novo atributo seja inserido (BEFORE nome_atributo). Por exemplo, se
17
Aqui é especificado desejássemos adicionar o campo E-MAIL na tabela Autor, do nosso exemplo base (Figura 4),
que, se a tupla que usaríamos:
contém o código do
departamento sendo ALTER TABLE AUTOR ADD EMAIL CHAR(40);
utilizado nesta tabela
for deletada, o atributo
cod_depto deverá
receber o valor default
especificado para este Observação
atributo. No caso, o
número 1.
Os novos atributos terão valores nulos em todas as linhas. Por isso, não se pode usar NOT NULL
juntamente com ADD (na definição do novo atributo), quando a tabela já contiver registros
(lembre, com o uso de ADD a nova coluna é carregada com NULL’s).
Deletando um atributo (uma coluna) da Tabela
DROP (Nome_Atributo [, ...] ) |
Para usar a cláusula DROP é necessário apenas especificar o nome do atributo que
se deseja remover da tabela. Porém, atenção, a cláusula DROP não remove atributos da
chave primária. Por exemplo, se desejássemos eliminar o campo E-MAIL (anteriormente
adicionado) da tabela Autor, usaríamos:
ALTER TABLE AUTOR DROP EMAIL;
A cláusula DROP pode ser usada com algumas configurações adicionais:
DROP Nome_Atributo [CASCADE | RESTRICT] onde:
CASCADE: removeria o atributo de todos os lugares onde ele estivesse sendo usado
(outras tabelas como chave estrangeira e em visões).
RESTRICT: não permitiria a remoção do atributo se este estivesse sendo usado em
uma visão ou como chave estrangeira em outra tabela.
32

33. Banco de Dados
Ex: ALTER TABLE AUTOR DROP EMAIL RESTRICT;
Modificando um atributo (uma coluna) da Tabela
Comentário
MODIFY18 ( Nome_Atributo NovoTipo [ NOT NULL ] [, ... ] )
Esta cláusula serve para modificar as informações de um atributo como, por
18
Em alguns SGBDs
ao invés de MODIFY
exemplo, seu tamanho, sua nulidade, etc. Quando se altera o tipo de dados de uma coluna,
é usada a cláusula
os dados são convertidos para o novo tipo. Por exemplo, se desejássemos modificar o ALTER.
campo E-MAIL na tabela Autor, diminuindo seu tamanho de 40 para 30, usaríamos:
ALTER TABLE AUTOR MODIFY EMAIL CHAR(25);
O detalhe é que, se se diminuir o tamanho de um atributo do tipo CHAR, os dados
existentes serão truncados, havendo assim, perda de informação.
DDL – Criando e Removendo Índices
Índices são estruturas que permitem agilizar a busca e ordenação de dados em
tabelas. Para criar um índice em uma tabela existente usamos o comando CREATE INDEX. A
sintaxe completa desse comando é:
CREATE [UNIQUE] INDEX Nome_Indice ON
Nome_Tabela (Nome_Atributo1 [, Nome_Atributo2…])
Neste comando devemos especificar se o índice deve ser único (UNIQUE), ou seja,
não deve permitir repetições (restrição de chaves) ou se será apenas um índice usado para
acelerar a busca entre as tuplas da tabela. Depois, devemos especificar o nome do índice
(Nome_Indice), a qual tabela ele vai pertencer (Nome_Tabela) e qual(ais) atributo(s) fará Comentário
(ão) parte do índice. Por exemplo, se desejássemos criar um índice para o campo código do
autor da tabela Autor, usaríamos: 19
Foi usado o sufixo
IDX para indicar que
CREATE UNIQUE INDEX CodigoIDX ON Autor (CodAutor);
19
é um índice para o
Agora, se desejássemos criar um índice para pesquisar pelo código do autor e pelo código do autor.
código da editora ao mesmo tempo, usaríamos:
CREATE INDEX AutorEditoraIDX ON Livro (CodAutor,CodEditora);
O default é indexar em ordem ascendente, se quisermos uma ordem descendente Comentário
devemos adicionar palavra DESC depois do nome do atributo (no final do comando). Por
exemplo, suponha que se deseja pesquisar os autores pelo seu nascimento. Mas das datas 20
Foi usado o sufixo
maiores (mais rescentes) para as menores (mais antigas). Assim, ficaríamos com: IDX para indicar que é
um índice para o nome
CREATE INDEX NascIDX20 ON Autor (Nascimento) DESC; do autor.
Observação
Uma consulta que envolva atributos indexados é realizada com um tempo de execução melhor
do que com atributos não-indexados. Agora, cuidado, você também não pode indexar TODOS os
atributos de uma tabela. Você deverá usar o bom-senso para escolher quais aqueles que serão
indexados de acordo com o problema sendo modelado e a freqüência de uso do atributo em
consultas.
Alguns SGBDs (por exemplo, o Oracle) criam, automaticamente, índices para as
chaves primárias das tabelas, fazendo uso da cláusula UNIQUE.
33

34. Banco de Dados
Para eliminarmos um índice usamos o comando DROP INDEX, cuja sintaxe é:
Comentário DROP INDEX Nome-Índice21
Por exemplo, suponha que sejamos deletar o índice criado para a data de
21
Deve ser usado o nascimento do autor, ficaríamos com:
nome que foi dado ao
índice na criação do DROP INDEX NascIDX
mesmo.
DDL - Excluindo Tabelas
Comentário
Para excluir uma tabela existente do SGBD é utilizado o comando DROP. Agora,
22
Para criar tabelas é necessário muito cuidado com este comando, pois ao deletar a tabela (esquema da
é usado o comando mesma), automaticamente, TODOS os dados da tabela também serão excluídos. A sintaxe
CREATE TABLE. desse comando é:
DROP TABLE Nome_Tabela
Exemplo:
Comentário
/* Excluir a tabela livro */
23
Integer indica um DROP TABLE LIVRO;
valor numérico inteiro
e como o código é a
chave, ele deve ser
NOT NULL.
Conheça Mais
Em geral, os livros de banco de dados trazem um ou mais capítulo sobre SQL. Entre
esses livros temos:
Comentário
SILBERSCHATZ, Abraham; KORTH, Henry F; SUDARSHAN, S. Sistema de banco de
dados. Traduzido por Daniel Vieira. Rio de Janeiro: Elsevier;Campus, 2006.
24
A descrição deve ser
um atributo do tipo ELMASRI, Ramez; NAVATHE, Shamkant B. Sistemas de banco de dados. 4a. ed. São
caractere. Usando o
Paulo: Pearson Education do Brasil, 2005.
bom-senso você define
o tamanho do campo. DATE, C. J. Introdução a sistemas de bancos de dados. Rio de Janeiro: Campus,
Optei pela descrição
ser também not null.
2000.
ALVES, W.P. Fundamentos de Bancos de Dados. Editora Érica, 2004.
Além destes, há livros específicos sobre SQL, independente de SGBD, tais como:
Comentário
BEIGHLEY, Lynn. Use a Cabeça SQL. Starlin Alta Consult, 1ª Edição, 2008
25
O preço é um valor KLINE, Daniel; KLINE, Kelvin E. Sql - O Guia Essencial - Manual de Referência
decimal . Optei por ele Profissional. Alta Books, 2010.
poder assumir o valor
NULL (suponha que no SHELDON, Robert; OPPEL, Andy. SQL – Um Guia para Iniciantes. Editora Ciência
momento do cadastro Moderna, 3ª Edição, 2009
você ainda não saiba
por quanrto vai vender DAMAS, Luís. Sql - Structured Query Language. Editora LTC, 6ª edição, 2007.
o produto.
34

35. Banco de Dados
Você Sabia?
Além da SQL outra linguage comercial para manipulação de SGBDs é a QBE (Query-by-Example).
A versão experimental da linguagem foi descrita formalmente (publicada) por Moshe Zloof
em 1977. A versão comercial foi descrita em 1978 pela IBM e usada mais tarde na Query
Management Facility (QMF). A QBE tem por base o cálculo relacional de domínio e possui sintaxe
bidimensional: as consultas parecem tabelas. Nesta linguagem as consultas são expressas “por
exemplo”. Em vez de determinar um procedimento para obtenção da resposta desejada, o
usuário dá um exemplo do que é desejado. A partir daí, o sistema generaliza o exemplo para o
Comentário
processamento da resposta da consulta.
26
Você não pode
deixar para especificar
a quantidade de itens
Aprenda Praticando depois. Por isso, NOT
NULL.
Utilize SQL para fazer o que se pede, a partir do modelo relacional a seguir.
» Produto (cod_prod (PK), descricao, preco) Comentário
» Item_Venda (cod_venda (PK), cod_prod(PK), qntde)
27
Veja que está
» Venda (cod_venda (PK), nome_cliente) sendo especificada
uma chave primária
1) Crie as tabelas acima usando o comando, sabendo que os códigos devem ser composta, uma vez
valores núméricos, preco deve ser um valor de ponto flutuante e qntde (quantidade que dois atributos
fazem parte da
comprada do produto) deve ser um valor inteiro, obrigatoriamente, maior que zero
especificação.
(afinal, ninguém compra zero produto!).
Devemos começar a criação pelas tabelas mais simples (sem chave estrangeira).
Dessa forma, vamos criar primeiro a tabela PRODUTO e, depois, a tabela VENDA. Comentário
CREATE TABLE22 PRODUTO(
28
Veja que estamos
cod_prod integer23 NOT NULL, espeficifando que
cod_prod é chave
descricao CHAR(45) NOT NULL24, estrangeira na tabela
e é um atributo
preco DECIMAL25(5,2), pertencente a tabela
PRIMARY KEY (cod_prod) ) Produto.
Seguindo o mesmo raciocínio da tabela anterior, criaremos, agora, a tabela VENDA.
CREATE TABLE VENDA(
cod_venda integer NOT NULL,
nome_cliente CHAR(40) NOT NULL,
PRIMARY KEY (cod_venda) )
CREATE TABLE ITEM_VENDA(
cod_prod INTEGER NOT NULL,
cod_venda INTEGER NOT NULL,
qntde INTEGER NOT NULL26,
PRIMARY KEY (cod_prod, cod_venda)27,
FOREIGN KEY (cod_prod) REFERENCES Produto28,
FOREIGN KEY (cod_venda) REFERENCES Venda,
35