Modelagem de banco de dados: Principais conceitos que todo desenvolvedor precisa saber

Neste artigo, exploraremos uma série de tópicos cruciais relacionados a bancos de dados e gerenciamento de dados. Ao longo deste artigo, iremos abordar os seguintes temas:

1. O que é um Banco de Dados? - Começaremos com uma visão geral fundamental sobre o que constitui um banco de dados.
2. O que é um Banco de Dados Relacional? - Aprofundaremos nos conceitos dos bancos de dados relacionais e sua importância na organização e estruturação de dados.
3. Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados Relacionais (RDBMS) - Exploraremos a essência dos RDBMS, que são as ferramentas centrais para trabalhar com bancos de dados relacionais.
4. Introdução ao SQL - Descubra como a Linguagem de Consulta Estruturada (SQL) é usada para interagir com bancos de dados e executar consultas.
5. Convenções de Nomenclatura - Aprenda sobre a importância das convenções de nomenclatura na organização de um banco de dados.
6. O que é Design de Banco de Dados? - Explore como planejar eficazmente a estrutura de um banco de dados para atender às necessidades específicas de um projeto.
7. Integridade de Dados - Descubra a importância da integridade dos dados para manter a consistência e a qualidade dos dados em um banco de dados.
8. Termos de Banco de Dados - Explore os conceitos fundamentais que formam a base do gerenciamento de dados.
9. Mais Termos de Banco de Dados - Aprofunde-se em terminologias adicionais relacionadas a bancos de dados.
10. Valores Atômicos - Compreenda a importância dos valores atômicos na organização de dados em tabelas.
11. Relacionamentos - Descubra como os relacionamentos entre tabelas são estabelecidos e mantidos em um banco de dados.
12. Relacionamentos de Um-para-Um, Um-para-Muitos e Muitos-para-Muitos - Explore diferentes tipos de relacionamentos entre tabelas e como eles influenciam a estrutura do banco de dados.

Aprofundaremos em cada um desses tópicos ao longo deste artigo, proporcionando uma base sólida para quem deseja compreender e trabalhar com bancos de dados de maneira eficaz.

O que é um banco de dados?

Um banco de dados é uma coleção organizada de dados que são armazenados e gerenciados eletronicamente. Esses dados podem ser estruturados de forma a permitir sua fácil recuperação, análise e atualização. Um banco de dados pode conter uma ampla variedade de informações, como nomes, endereços, números de telefone, históricos de transações financeiras, dados de estoque e muitos outros tipos de informações.

Os bancos de dados são amplamente utilizados em sistemas de informação para armazenar informações críticas para empresas e organizações. Eles são usados para gerenciar e rastrear informações em muitos campos, incluindo negócios, finanças, saúde, educação e governança.

Os bancos de dados podem ser gerenciados por meio de uma variedade de sistemas, como sistemas de gerenciamento de bancos de dados relacionais (RDBMS), sistemas de gerenciamento de bancos de dados orientados a objetos (OODBMS) e sistemas de gerenciamento de bancos de dados baseados em documentos (DBMS de documentos). Esses sistemas fornecem uma estrutura para armazenar e acessar os dados de maneira eficiente e segura.

Exemplo de banco de dados no nosso dia a dia

Um exemplo simples de banco de dados que usamos no dia a dia é a lista de contatos em nosso telefone celular. Essa lista contém informações como nome, sobrenome, número de telefone, endereço de e-mail e outros detalhes de contato de pessoas que conhecemos ou trabalhamos. Esses detalhes são organizados em um formato de tabela, onde cada linha representa um registro individual e cada coluna representa um campo de dados específico.

Ao usar a lista de contatos, podemos facilmente pesquisar e recuperar informações de contato de pessoas específicas, adicionar novos contatos, editar informações existentes e excluir contatos que não são mais relevantes. Embora seja um banco de dados simples em comparação com sistemas de banco de dados mais complexos, a lista de contatos do celular é um exemplo de como os bancos de dados estão presentes em nossas vidas diárias.

O que é um banco de dados relacional?

Um banco de dados relacional é um tipo de banco de dados que organiza os dados em tabelas ou relações, que consistem em colunas (que definem os campos de dados) e linhas (que contêm os valores dos dados).

As tabelas podem estar relacionadas umas com as outras por meio de chaves primárias e chaves estrangeiras, o que permite que os dados sejam recuperados de várias tabelas de forma eficiente e precisa. Os bancos de dados relacionais são projetados para permitir que os usuários definam, manipulem e consultem os dados de maneira flexível, fornecendo um alto nível de integridade, segurança e controle de acesso aos dados.

Eles são amplamente utilizados em muitos tipos de aplicativos empresariais, como sistemas de gerenciamento de vendas, gerenciamento de estoque, contabilidade e finanças, entre outros.

O que é um RDBMS?

Um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Relacional (RDBMS, do inglês Relational Database Management System) é um software que gerencia o armazenamento, organização e recuperação de dados em um banco de dados relacional.

Um RDBMS é projetado para armazenar dados em tabelas com colunas e linhas, permitindo que os dados sejam organizados e relacionados de forma eficiente. Ele também oferece recursos avançados, como suporte para consultas complexas, restrições de integridade referencial, transações e controle de acesso a dados.

Os RDBMS são amplamente utilizados em muitas aplicações de negócios, desde pequenas empresas até grandes corporações, para gerenciar e processar grandes volumes de dados. Alguns exemplos de RDBMS populares incluem MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server e PostgreSQL.

Uma introdução ao SQL

SQL (Structured Query Language) é uma linguagem de programação usada para gerenciar e manipular dados em um banco de dados relacional. É uma linguagem padrão usada pela maioria dos sistemas de gerenciamento de banco de dados, incluindo MySQL, SQL Server, Oracle, PostgreSQL e muitos outros.

Com o SQL, você pode executar operações como selecionar dados de tabelas, inserir, atualizar e excluir registros, criar tabelas, definir restrições e relacionamentos entre tabelas, criar índices para melhorar o desempenho e executar consultas complexas que envolvem várias tabelas. O SQL é uma linguagem fácil de aprender e é amplamente usada por desenvolvedores, analistas de dados e administradores de bancos de dados em todo o mundo.

Convenções de Nomenclatura

As convenções de nomenclatura no SQL podem variar dependendo do banco de dados e da equipe de desenvolvimento. No entanto, existem algumas práticas comuns que podem ser aplicadas:

• Tabelas: o nome da tabela deve ser um substantivo singular e descritivo, em CamelCase ou snake_case. Por exemplo, "Customers", "Orders", "order_items".
• Colunas: o nome da coluna deve ser descritivo e em CamelCase ou snake_case. Evite usar palavras reservadas do SQL, como "select" ou "from". Se você precisar usar palavras reservadas, envolva o nome da coluna em colchetes ou aspas duplas. Por exemplo, "customer_id", "order_date", "total_amount".
• Chaves primárias: o nome da chave primária geralmente é o mesmo que o nome da tabela, seguido de "_id". Por exemplo, "customer_id", "order_id".
• Índices: o nome do índice deve ser descritivo e em CamelCase ou snake_case. Uma convenção comum é usar o prefixo "idx_" para indicar que é um índice. Por exemplo, "idx_customer_name", "idx_order_date".
• Procedimentos armazenados: o nome do procedimento armazenado deve ser descritivo e em PascalCase. Por exemplo, "GetCustomerOrders", "UpdateOrder".

Lembre-se de que a consistência é fundamental para uma convenção de nomenclatura bem-sucedida no SQL. É importante que todas as tabelas, colunas, chaves primárias, índices e procedimentos armazenados sigam as mesmas regras de nomenclatura para facilitar a compreensão e a manutenção do código.

O que é Design de Banco de Dados?

O design de banco de dados é o processo de criar a estrutura e organização de um banco de dados. Ele envolve a definição de tabelas, campos, relacionamentos e restrições que compõem o esquema do banco de dados.

O objetivo do design de banco de dados é criar um banco de dados eficiente, seguro e fácil de manter, que atenda às necessidades do usuário final. Para isso, o design de banco de dados deve levar em consideração aspectos como o tamanho do banco de dados, a complexidade dos dados, as necessidades de desempenho, a segurança dos dados e a escalabilidade.

O processo de design de banco de dados geralmente envolve as seguintes etapas:

1. Identificar os requisitos de dados: determinar quais dados devem ser armazenados e como eles serão usados.
2. Criar um modelo de dados: criar um modelo de dados conceitual, que descreve a estrutura de alto nível do banco de dados, e um modelo de dados lógico, que descreve a estrutura detalhada do banco de dados.
3. Normalizar os dados: aplicar as regras de normalização para eliminar redundâncias e inconsistências nos dados.
4. Criar o esquema do banco de dados: criar o esquema do banco de dados, que inclui tabelas, campos, relacionamentos e restrições.
5. Implementar o banco de dados: criar as tabelas e outras estruturas do banco de dados e inserir dados iniciais, se necessário.
6. Testar e ajustar: testar o banco de dados e ajustar o design, se necessário.

O design de banco de dados é um processo importante que pode ter um impacto significativo no desempenho e na capacidade de manutenção do banco de dados. É importante que o design seja bem planejado e implementado para garantir que o banco de dados atenda às necessidades do usuário final.

Fonte: guru99.com

Integridade de Dados

A integridade de dados é um conceito fundamental em banco de dados e se refere à garantia de que os dados armazenados em um banco de dados são precisos, consistentes e confiáveis. Existem vários tipos de integridade de dados, incluindo integridade de entidade, integridade referencial e integridade de domínio. Vou explicar um pouco sobre cada uma delas:

• Integridade de entidade: a integridade de entidade é a garantia de que cada registro em uma tabela é único e que cada registro é identificável por uma chave primária. Isso significa que não pode haver dois registros idênticos em uma tabela e que cada registro precisa ter um valor exclusivo para sua chave primária.

A coluna STU_ID (chave primária) garante que o registro seja único, um número específico para cada registro

• Integridade referencial: a integridade referencial é a garantia de que as relações entre tabelas são consistentes e precisas. Isso significa que cada registro em uma tabela relacionada a outra tabela precisa ter uma correspondência em sua tabela relacionada. A integridade referencial é geralmente implementada por meio de chaves estrangeiras.

A coluna CompanyId precisa estar referenciada corretamente em suas tabelas relacionada (filhas), se não existir correspondência na tabela primária (pai), o próprio sistema de gerenciamento de banco de dados irá exibir o erro

• Integridade de domínio: a integridade de domínio é a garantia de que os valores armazenados em um campo em uma tabela atendem a determinadas restrições. Isso pode incluir a restrição de que os valores em um campo sejam numéricos, ou que estejam dentro de um determinado intervalo de valores.

Na coluna Salary, o registro 3 da coluna Employee_id, tem valor 697abc, em uma coluna que aceita apenas números inteiros, então na hora de criar o registro, essa informação precisa estar em conformidade com o tipo de dado que aquela coluna foi determinada previamente, caso contrário, o SGBD, automaticamente, irá exibir o erro no momento da inserção do dado.

A manutenção da integridade de dados é essencial para garantir a qualidade dos dados em um banco de dados. Ela ajuda a garantir que os dados sejam precisos, consistentes e confiáveis, o que pode ter um impacto significativo na tomada de decisões baseadas em dados. Para manter a integridade de dados, é importante garantir que as restrições de integridade de dados sejam definidas corretamente no banco de dados e que essas restrições sejam aplicadas durante a entrada de dados no banco de dados.

Para resumir, a integridade dos dados refere-se à precisão, consistência e confiabilidade dos dados armazenados em um sistema ou banco de dados. Em outras palavras, os dados devem ser mantidos íntegros e protegidos contra alterações não autorizadas ou corrupção. A importância da integridade dos dados é fundamental em qualquer sistema que dependa da precisão dos dados para tomar decisões. Se os dados estiverem corrompidos ou imprecisos, as decisões tomadas com base nesses dados podem ser falhas ou prejudiciais. Além disso, a integridade dos dados é crucial para garantir a confiança dos usuários no sistema e para cumprir requisitos regulatórios e de conformidade. Por essas razões, a integridade dos dados é uma preocupação crítica para empresas, organizações governamentais e qualquer pessoa que dependa de dados precisos para tomar decisões importantes.

Termos em um banco de dados

Alguns termos que vemos bastando no mundo dos bancos de dados:

• Data: informações que podem ser armazenadas e manipuladas eletronicamente.
• Database: um conjunto organizado de dados armazenados eletronicamente.
• Relational database: um tipo de banco de dados que organiza dados em tabelas relacionais, permitindo que os usuários manipulem as informações através de consultas SQL.
• DBMS (Database Management System): um software projetado para gerenciar e manipular bancos de dados.
• RDBMS (Relational Database Management System): um tipo de DBMS que gerencia bancos de dados relacionais.
• Null: um valor que indica a ausência de um valor conhecido em um campo ou registro de banco de dados.
• Anomalies: problemas que ocorrem em bancos de dados quando dados são inseridos, atualizados ou excluídos de maneira inadequada, resultando em dados inconsistentes ou incorretos.
• Integrity: a precisão, consistência e confiabilidade dos dados armazenados em um banco de dados.
• Entity: um objeto ou conceito no mundo real que é representado em um banco de dados como uma tabela.
• Referential: a integridade referencial é um conjunto de regras que garantem que as relações entre tabelas em um banco de dados são mantidas corretamente e que os dados permanecem íntegros.
• Attributes: características que descrevem as entidades em um banco de dados.
• Relation: outra palavra para tabela em um banco de dados relacional.
• Tuple: uma linha em uma tabela que representa uma instância única de dados.
• Table: uma estrutura de dados que organiza informações em linhas e colunas.
• Rows: as linhas em uma tabela que representam instâncias de dados.
• Columns: as colunas em uma tabela que representam as características de uma entidade.
• File: um conjunto de registros armazenados em um dispositivo de armazenamento.
• Record: um conjunto de informações relacionadas armazenadas em um arquivo ou tabela.
• Field: outra palavra para coluna em um banco de dados.
• Value: o conteúdo de uma célula em uma tabela de banco de dados.
• Entry: uma instância de dados armazenada em um banco de dados.
• Dbdesign: o processo de planejamento e organização da estrutura de um banco de dados.
• Schema: a estrutura lógica de um banco de dados, incluindo tabelas, colunas, relacionamentos e restrições.
• Normalization: um processo de projeto de banco de dados que visa minimizar a redundância de dados e eliminar problemas de atualização e exclusão.
• Naming convention: uma convenção ou conjunto de regras usadas para nomear objetos em um banco de dados, como tabelas, colunas e chaves.
• Keys: uma ou mais colunas em uma tabela que identificam exclusivamente cada linha de dados e permitem a vinculação de informações em diferentes tabelas.
• SQL (Structured Query Language): uma linguagem de programação usada para gerenciar e manipular bancos de dados relacionais.
• DDL (Data Definition Language): um subconjunto de SQL usado para definir e gerenciar a estrutura de objetos de banco de dados, como tabelas, colunas e índices.
• DML (Data Manipulation Language): um subconjunto de SQL usado para inserir, atualizar e excluir dados em um banco de dados.

Atomic Values

Em um banco de dados relacional, um valor atômico (ou atomic value, em inglês) é um valor que não pode ser dividido em partes menores. Em outras palavras, é um valor que representa uma única unidade de informação.

Por exemplo, uma coluna de um banco de dados que armazena o nome de uma pessoa seria uma coluna de valor atômico, já que o nome é uma única unidade de informação e não pode ser dividido em partes menores. Da mesma forma, uma coluna que armazena uma data ou um número inteiro seria uma coluna de valor atômico.

Por outro lado, uma coluna que armazena um endereço completo (como rua, cidade, estado e CEP) não seria uma coluna de valor atômico, já que o endereço é composto por várias unidades de informação separadas (rua, cidade, estado e CEP) e pode ser dividido em partes menores.

Os valores atômicos são importantes em bancos de dados relacionais porque permitem que as informações sejam armazenadas e organizadas de forma estruturada e consistente. Além disso, os valores atômicos facilitam a realização de operações e consultas em um banco de dados, já que as unidades de informação são claramente definidas e podem ser manipuladas de forma independente umas das outras.

Alguns exemplos adicionais para ajudar a entender melhor os valores atômicos em um banco de dados relacional:

• Uma coluna que armazena o número de telefone de uma pessoa seria uma coluna de valor atômico, já que o número de telefone é uma única unidade de informação e não pode ser dividido em partes menores.
• Uma coluna que armazena a idade de uma pessoa também seria uma coluna de valor atômico, já que a idade é uma única unidade de informação e não pode ser dividida em partes menores.
• Uma coluna que armazena o peso de uma pessoa seria outra coluna de valor atômico, já que o peso é uma única unidade de informação e não pode ser dividido em partes menores.
• Uma coluna que armazena a hora de início de um evento seria uma coluna de valor atômico, já que a hora é uma única unidade de informação e não pode ser dividida em partes menores.
• Uma coluna que armazena o status de um pedido em um sistema de gerenciamento de pedidos seria uma coluna de valor atômico, já que o status é uma única unidade de informação e não pode ser dividido em partes menores.

Em todos esses exemplos, os valores são indivisíveis e não podem ser decompostos em unidades menores. Esses valores atômicos são importantes para a organização de dados em um banco de dados relacional e permitem que as informações sejam manipuladas e consultadas de forma precisa e consistente.

Exemplo de registro sem atomicidade dos dados:

Tabela com o nome completo das pessoas em uma única coluna

Exemplo de registro de dados atômicos:

As mesmas informações, agora com dados atômicos

Armazenar informações atômicas em um banco de dados tem várias vantagens e importância. Algumas delas incluem:

• Facilita a pesquisa e recuperação de dados: Quando os dados são armazenados em valores atômicos, é mais fácil pesquisar e recuperar informações específicas do banco de dados usando consultas SQL. As consultas podem ser feitas com base em valores específicos, como uma data ou um número, sem ter que lidar com informações adicionais que possam estar relacionadas ao valor original.
• Garante a integridade dos dados: Os valores atômicos são indivisíveis, o que significa que não podem ser divididos em partes menores. Isso ajuda a garantir a integridade dos dados e evita a ocorrência de informações duplicadas ou conflitantes.
• Melhora o desempenho: Quando os valores atômicos são armazenados em um banco de dados relacional, o desempenho do sistema pode ser aprimorado, pois as operações de consulta podem ser executadas de forma mais rápida e eficiente. Isso ocorre porque as consultas SQL são geralmente mais simples quando se trata de valores atômicos.
• Permite maior flexibilidade no design do banco de dados: Ao armazenar informações atômicas, é mais fácil fazer alterações no design do banco de dados posteriormente, sem ter que lidar com as complexidades de valores compostos ou divididos.
• Ajuda a manter a consistência dos dados: Quando as informações são armazenadas em valores atômicos, é mais fácil garantir a consistência dos dados em todo o banco de dados. Isso é especialmente importante em sistemas que precisam manter informações precisas e atualizadas em tempo real.

Exemplo de dados de endereço separados por logradouro, bairro, numero, complemente, cep, ponto de referência, para facilitar pesquisas futuras, como em relatórios, por exemplo

Exemplo de pesquisa, onde o filtro utilizado foi o bairro “Vila Mariana”, o banco apresenta todos os registros onde, na coluna bairro, existe o dado “Vila Mariana”

Em resumo, armazenar informações em valores atômicos em um banco de dados relacional é uma prática recomendada que ajuda a melhorar o desempenho, a consistência e a integridade dos dados, além de permitir maior flexibilidade no design do banco de dados, facilitando e agilizando também a busca de informações específicas, contribuindo para a criações de melhores relatórios.

Relacionamentos

Em bancos de dados, os relacionamentos são utilizados para conectar as informações contidas em diferentes tabelas de um banco de dados. Os relacionamentos permitem que os dados sejam organizados e armazenados de forma eficiente e lógica, tornando mais fácil a manipulação e recuperação das informações quando necessário.

Os relacionamentos são estabelecidos entre duas ou mais tabelas do banco de dados, e são criados através do uso de chaves estrangeiras. Uma chave estrangeira é um campo em uma tabela que faz referência a uma chave primária em outra tabela. Essa referência estabelece o relacionamento entre as duas tabelas.

Existem três tipos principais de relacionamentos em banco de dados: relacionamento um-para-um, relacionamento um-para-muitos e relacionamento muitos-para-muitos.

• Relacionamento um-para-um: um registro em uma tabela está relacionado a apenas um registro em outra tabela, e vice-versa.
• Relacionamento um-para-muitos: um registro em uma tabela pode estar relacionado a muitos registros em outra tabela, mas um registro nessa segunda tabela está relacionado a apenas um registro na primeira tabela.
• Relacionamento muitos-para-muitos: vários registros em uma tabela podem estar relacionados a vários registros em outra tabela. Para criar esse tipo de relacionamento, é necessário uma terceira tabela, conhecida como tabela intermediária, que contém as chaves primárias das duas tabelas envolvidas no relacionamento.

É importante entender e implementar os relacionamentos corretamente em um banco de dados para garantir a integridade e a precisão dos dados armazenados.

Relacionamento Um-para-Um

No relacionamento um-para-um em um banco de dados, um registro em uma tabela está associado a apenas um registro em outra tabela, e vice-versa. Esse tipo de relacionamento é utilizado quando as informações em uma tabela complementam as informações em outra tabela, mas não há necessidade de armazená-las na mesma tabela.

Um exemplo de relacionamento um-para-um seria um banco de dados que armazena informações de funcionários e informações de salários. Cada funcionário teria uma única entrada na tabela de funcionários, e suas informações pessoais seriam armazenadas nessa entrada. As informações de salário seriam armazenadas em uma tabela separada, onde cada entrada corresponde a um único funcionário.

Para criar um relacionamento um-para-um, é necessário criar uma chave estrangeira em uma das tabelas que faça referência à chave primária na outra tabela. Por exemplo, na tabela de informações de salário, a chave estrangeira seria a chave primária da tabela de funcionários. Isso garante que cada entrada na tabela de informações de salário esteja associada a apenas um funcionário na tabela de funcionários.

Em resumo, o relacionamento um-para-um é usado quando as informações em uma tabela complementam as informações em outra tabela, mas não há necessidade de armazená-las na mesma tabela. É estabelecido por meio de uma chave estrangeira em uma tabela que faz referência à chave primária na outra tabela.

Relacionamento Um-para-Muitos

No relacionamento um-para-muitos em um banco de dados, um registro em uma tabela pode estar relacionado a muitos registros em outra tabela, mas um registro nessa segunda tabela está relacionado a apenas um registro na primeira tabela. Esse tipo de relacionamento é o mais comum em bancos de dados.

Um exemplo de relacionamento um-para-muitos seria um banco de dados que armazena informações de clientes e informações de pedidos. Cada cliente teria uma única entrada na tabela de clientes, e suas informações pessoais seriam armazenadas nessa entrada. As informações de pedidos seriam armazenadas em outra tabela, onde cada entrada corresponde a um único pedido. No entanto, cada pedido é feito por um único cliente, então há uma relação de um-para-muitos entre a tabela de clientes e a tabela de pedidos.

Para criar um relacionamento um-para-muitos, é necessário criar uma chave estrangeira na tabela que contém os muitos registros, que faça referência à chave primária na tabela que contém o registro único. No exemplo acima, a tabela de pedidos teria uma chave estrangeira que faz referência à chave primária na tabela de clientes.

Esse tipo de relacionamento é muito útil porque permite que informações relacionadas sejam armazenadas em tabelas separadas, o que torna o banco de dados mais organizado e fácil de manter. Além disso, os relacionamentos um-para-muitos permitem que informações sejam recuperadas de várias tabelas ao mesmo tempo usando uma consulta SQL.

Em resumo, o relacionamento um-para-muitos é o mais comum em bancos de dados. É usado quando um registro em uma tabela pode estar relacionado a muitos registros em outra tabela, mas um registro nessa segunda tabela está relacionado a apenas um registro na primeira tabela. É estabelecido por meio de uma chave estrangeira na tabela que contém os muitos registros, que faz referência à chave primária na tabela que contém o registro único.

Imagine que você está criando um banco de dados para um site de e-commerce. Esse banco de dados deve armazenar informações sobre os produtos vendidos pelo site e os pedidos feitos pelos clientes. Você pode criar duas tabelas principais: uma tabela para produtos e outra para pedidos. A tabela de produtos pode ter colunas como ID (chave primária), nome, descrição, preço, quantidade em estoque e outras informações relevantes para o produto. A tabela de pedidos pode ter colunas como ID (chave primária), data do pedido, ID do cliente (chave estrangeira), status do pedido e outras informações relevantes para o pedido.

Note que a tabela de pedidos tem uma coluna que faz referência à tabela de clientes através de uma chave estrangeira. Isso porque um pedido está relacionado a apenas um cliente, mas um cliente pode fazer vários pedidos.

Além disso, cada pedido pode conter vários produtos, então você pode criar uma terceira tabela para armazenar as informações sobre os produtos em cada pedido. Essa tabela pode ter colunas como ID do pedido (chave estrangeira), ID do produto (chave estrangeira), quantidade e preço do produto naquele pedido.

Assim, você pode estabelecer dois relacionamentos um-para-muitos: um entre a tabela de clientes e a tabela de pedidos, e outro entre a tabela de pedidos e a tabela de produtos. Cada pedido é relacionado a apenas um cliente, mas um cliente pode fazer vários pedidos, e cada pedido pode conter vários produtos.

Por exemplo, suponha que um cliente chamado "Ana" faça dois pedidos no site, um contendo um "Livro de Receitas" e outro contendo um "Conjunto de Facas". Você teria uma entrada na tabela de clientes para Ana, duas entradas na tabela de pedidos, cada uma com o ID de Ana na coluna "ID do cliente", e duas entradas na tabela de produtos, uma para o "Livro de Receitas" e outra para o "Conjunto de Facas", cada uma com o ID do pedido correspondente na coluna "ID do pedido".

Esse é um exemplo mais detalhado de um relacionamento um-para-muitos em um banco de dados, onde uma tabela contém informações sobre clientes, outra tabela contém informações sobre pedidos feitos pelos clientes e uma terceira tabela contém informações sobre os produtos em cada pedido.

Relacionamento Muitos-para-Muitos

O relacionamento muitos-para-muitos é utilizado quando várias ocorrências de uma tabela podem estar relacionadas a várias ocorrências de outra tabela, formando uma relação complexa.

Um exemplo comum de relacionamento muitos-para-muitos é o de um banco de dados de um sistema de gerenciamento de biblioteca. Uma biblioteca pode ter vários livros, e cada livro pode estar presente em várias bibliotecas. Além disso, um livro pode ter vários autores, e cada autor pode ter escrito vários livros.

Para modelar esse relacionamento, você precisa de três tabelas: uma tabela para os livros, outra tabela para as bibliotecas e uma terceira tabela para os autores.

A tabela de livros pode ter colunas como ID (chave primária), título, descrição, ISBN e outras informações relevantes sobre o livro. A tabela de bibliotecas pode ter colunas como ID (chave primária), nome, endereço e outras informações relevantes sobre a biblioteca. A tabela de autores pode ter colunas como ID (chave primária), nome, sobrenome e outras informações relevantes sobre o autor.

Para estabelecer o relacionamento muitos-para-muitos entre essas tabelas, você precisa criar duas tabelas adicionais que atuam como tabelas de junção. Uma tabela de junção é uma tabela que contém chaves estrangeiras para as tabelas que estão sendo relacionadas.

A primeira tabela de junção pode ser chamada de "livros_bibliotecas" e teria duas colunas: ID do livro (chave estrangeira) e ID da biblioteca (chave estrangeira). Cada linha nessa tabela representaria um livro em uma biblioteca específica. Portanto, se um livro estivesse presente em três bibliotecas diferentes, haveria três linhas nessa tabela para esse livro.

A segunda tabela de junção pode ser chamada de "livros_autores" e teria duas colunas: ID do livro (chave estrangeira) e ID do autor (chave estrangeira). Cada linha nessa tabela representaria um livro escrito por um autor específico. Portanto, se um livro tivesse três autores diferentes, haveria três linhas nessa tabela para esse livro.

Dessa forma, você pode estabelecer um relacionamento muitos-para-muitos entre as tabelas de livros, bibliotecas e autores. Cada livro pode estar presente em várias bibliotecas e ter vários autores, e cada biblioteca pode ter vários livros e cada autor pode ter escrito vários livros.

Por exemplo, se um livro chamado "A Guerra dos Tronos" estiver presente em três bibliotecas diferentes e tiver dois autores diferentes, haveria três linhas na tabela "livros_bibliotecas" com o ID do livro correspondente e o ID da biblioteca correspondente, e duas linhas na tabela "livros_autores" com o ID do livro correspondente e o ID do autor correspondente.

Esse é um exemplo de como funciona um relacionamento muitos-para-muitos em um banco de dados. As tabelas de junção permitem que você crie um relacionamento mais complexo e flexível entre várias tabelas em seu banco de dados.

Finalizando...

Em conclusão, este artigo abrangeu uma ampla gama de tópicos essenciais relacionados a bancos de dados e gerenciamento de dados. Começamos com uma compreensão fundamental do que é um banco de dados e, em seguida, mergulhamos nas complexidades dos bancos de dados relacionais, destacando a importância dos Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados Relacionais (RDBMS).

A exploração do design de banco de dados nos mostrou como planejar a estrutura de nossos bancos de dados de maneira eficaz, considerando aspectos muito importantes como integridade de dados e relacionamentos entre tabelas, que são fundamentais para a criação de um banco de dados consistente e de alto desempenho em suas buscas. Discutimos vários tipos de relacionamentos, desde os simples de um-para-um até os complexos de muitos-para-muitos.

Esses conceitos fornecem uma base sólida para qualquer pessoa interessada em trabalhar com bancos de dados. À medida que você avança em sua jornada de aprendizado, lembre-se de que a prática e a aplicação prática desses conhecimentos são fundamentais para aprofundar sua compreensão.

Referências

Database Design Full Course - FreeCodeCamp