Aula 2 — Banco de Dados I

O que é um Banco de Dados?

Por que não basta uma planilha?

📁 O que é?

Coleção organizada de dados persistentes, estruturados de forma que possam ser acessados, gerenciados e atualizados com eficiência.

🤔 Por que precisamos?

Múltiplos usuários simultâneos
Integridade e consistência dos dados
Consultas complexas e rápidas
Persistência, backup e recuperação

📱 Exemplos do dia a dia

Instagram (posts/likes), Spotify (playlists), iFood (pedidos), sistemas bancários, cadastros de alunos no Inteli.

📈 Evolução do armazenamento

📄

Arquivo .txt

Simples, sem estrutura

📊

Planilha Excel

Organizado, mas limitado

🐘

Banco de Dados Relacional

SQL, transações, integridade

☁️

Cloud Database

Escala global, replicação

SGBD — Sistema Gerenciador de Banco de Dados

O software que fica entre a aplicação e os dados

🖥️

Aplicação

Node.js / Python

SQL Query

🐘

SGBD

PostgreSQL

Processa

⚙️

Motor SQL

Planner / Executor

Lê/Escreve

💾

Arquivos em disco

Páginas de dados

🔐 Gerencia acesso

Controla quem pode ler, escrever ou administrar cada objeto. Autenticação e autorização por usuário e role.

✅ Garante integridade

Constraints (PK, FK, NOT NULL, UNIQUE) impedem que dados inválidos entrem no banco.

🔄 Controla transações

ACID: Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade. Ou tudo funciona, ou nada é salvo.

📦 Faz backups

Recuperação em caso de falha com WAL (Write-Ahead Log) e snapshots periódicos.

Modelagem — O Processo em 3 Etapas

Do conceito ao banco real

📦

Modelo Conceitual — O QUE

Diagrama ER · Entidades e Relacionamentos

Independente de tecnologia. Foco nos dados do domínio: o que existe e como se relaciona.

⬇️ Mapeamento para tabelas

🗂️

Modelo Lógico — COMO

Tabelas, Colunas, Chaves Primárias e Estrangeiras

Define a estrutura das tabelas e suas relações. Ainda independente do SGBD escolhido.

⬇️ Implementação no SGBD

⚙️

Modelo Físico — EM QUAL BANCO

SQL DDL · CREATE TABLE · Tipos de dados PostgreSQL

Código SQL específico para o SGBD. Inclui tipos, índices, partições e otimizações.

Entidades, Atributos e Relacionamentos

Os blocos de construção do Diagrama ER

USUARIO

id PK

nome

email

senha

faz

PEDIDO

id PK

data

status

total

contém

PRODUTO

id PK

nome

preco

estoque

🟦 Entidade

Substantivo — algo com existência própria no domínio do sistema. Ex.: USUARIO, PEDIDO, PRODUTO

🔷 Atributo

Característica de uma entidade. Ex.: nome, email, preço. O atributo id com PK identifica cada linha unicamente.

🔗 Relacionamento

Verbo entre entidades. "USUARIO faz PEDIDO" · "PEDIDO contém PRODUTO". Implementado com Foreign Keys.

Modelo Lógico — Tabelas e Colunas

Estrutura da tabela usuarios

Coluna	Tipo	Constraint	Descrição
id	SERIAL	PRIMARY KEY	Identificador único
nome	VARCHAR(100)	NOT NULL	Nome completo
email	VARCHAR(200)	UNIQUE NOT NULL	Email de login
senha	VARCHAR(255)	NOT NULL	Hash da senha
criado_em	TIMESTAMP	DEFAULT NOW()	Data de criação

Diagrama ER — Notação de Chen

Quadrado, losango e oval — e a regra do N:N

🔣 Símbolos da notação

Quadrado = entidade (substantivo) · Losango = relacionamento (verbo) · Oval = atributo. Linhas conectam com cardinalidade 1, N, M.

🔁 Regra do N:N — quadrado em volta do losango

Quando o relacionamento é muitos-para-muitos, ele vira uma tabela associativa com PK própria — e pode carregar atributos como quantidade.

Modelo Lógico — Da ER às Tabelas

Cada entidade vira tabela · 1:N gera FK · N:N vira tabela associativa

usuarios

idSERIALPK

nomeVARCHAR(100)

emailVARCHAR(200)UQ

produtos

idSERIALPK

nomeVARCHAR(100)

precoDECIMAL(10,2)

FK usuario_id → id

FK produto_id → id

pedidos

idSERIALPK

dataTIMESTAMP

usuario_idINTEGERFK

FK pedido_id → id

pedido_produto

pedido_idINTEGERPKFK

produto_idINTEGERPKFK

quantidadeINTEGER

📐 Regras de tradução

Entidade → tabela · Atributo → coluna · 1:N → FK no lado muitos (pedidos.usuario_id → usuarios.id) · N:N → tabela associativa com PK composta.

🔁 Tabela associativa `pedido_produto`

Nasce do losango contém com quadrado em volta. Tem PK composta (pedido_id + produto_id) — ambas FKs — e absorve o atributo quantidade do relacionamento.

SQL — Criando as Tabelas

CREATE TABLE para cada tabela do modelo lógico

parents.sql — tabelas-pai

children.sql — FK e N:N

REFERENCES cria a FK que liga pedidos.usuario_id → usuarios.id. Em pedido_produto, a PK composta (pedido_id, produto_id) impede duplicar o mesmo produto no mesmo pedido — e ambas as colunas também são FKs apontando para os pais.

SQL — As 5 Sublinguagens

Cada grupo de comandos tem um propósito bem definido

DDL

Data Definition

Define a estrutura do banco

CREATE TABLE
ALTER TABLE
DROP TABLE

DML

Data Manipulation

Manipula registros nas tabelas

INSERT INTO
UPDATE SET
DELETE FROM

DQL

Data Query

Consulta e lê os dados

SELECT ... FROM
WHERE / ORDER BY
GROUP BY / HAVING

DCL

Data Control

Controla permissões de acesso

GRANT SELECT ON
REVOKE INSERT ON
TO / FROM user

TCL

Transaction Control

Gerencia transações ACID

BEGIN
COMMIT
ROLLBACK

Esta aula cobre DDL + DML + DQL + DCL + TCL. Cada sublinguagem resolve um problema diferente — juntas formam o SQL completo.

SQL DDL — CREATE TABLE

Transformando o modelo lógico em código SQL real

schema.sql — PostgreSQL

Tipos de Dados SQL

Escolha o tipo certo para cada coluna

INTEGER / SERIAL

Números inteiros

SERIAL é auto-increment — ideal para chaves primárias.

id SERIAL PRIMARY KEY

VARCHAR(n) / TEXT

Textos

VARCHAR limita o tamanho. TEXT não tem limite definido.

nome VARCHAR(100)

DECIMAL(p,s)

Decimais precisos

p = total de dígitos, s = casas decimais. Use para dinheiro.

preco DECIMAL(10,2)

BOOLEAN

Verdadeiro / Falso

Aceita true/false ou 1/0. Útil para flags de estado.

ativo BOOLEAN DEFAULT true

TIMESTAMP / DATE

Data e hora

TIMESTAMP inclui hora. DATE é apenas data. NOW() retorna o instante atual.

criado_em TIMESTAMP

JSON / JSONB

Dados semi-estruturados

JSONB é indexável e mais rápido. Útil para metadados flexíveis.

config JSONB

Constraints — Regras de Integridade

O banco garante que só dados válidos entram

PRIMARY KEY

Identifica unicamente cada linha

NOT NULL

Campo obrigatório

UNIQUE

Valor não pode repetir

FOREIGN KEY

Liga tabelas, garante integridade referencial

DEFAULT

Valor padrão quando não informado

💡 Por que constraints importam?

Elas garantem que a aplicação não precise validar tudo manualmente. O banco rejeita automaticamente dados inválidos, protegendo a integridade mesmo com bugs no código.

DQL — SELECT

Data Query Language · Consultando e filtrando dados no banco

queries.sql

📋 Resultado

id	nome	email
1	Ana Lima	ana@inteli.edu.br
2	Bruno Costa	bruno@inteli.edu.br
3	Carla Souza	carla@inteli.edu.br
4	Diego Alves	diego@inteli.edu.br
5	Elena Martins	elena@inteli.edu.br

DML — INSERT INTO

Data Manipulation Language · Inserindo registros na tabela

dml_insert.sql — PostgreSQL

INSERT básico

Linha única

Especifica colunas explicitamente. Colunas com DEFAULT e SERIAL podem ser omitidas.

INSERT múltiplo

Várias linhas de uma vez

Muito mais eficiente que múltiplos INSERTs individuais. Um único round-trip ao banco.

INSERT … RETURNING

Retorna o ID gerado

Elimina a necessidade de um SELECT após o INSERT para buscar o id autogerado.

DML — UPDATE e DELETE

Data Manipulation Language · Alterando e removendo registros

dml_update_delete.sql

⚠️ UPDATE sem WHERE

Atualiza TODOS os registros

UPDATE usuarios SET ativo = false
Sem WHERE → todas as linhas são alteradas. Sempre use WHERE.

🚨 DELETE sem WHERE

Apaga TODOS os registros

A tabela fica vazia mas continua existindo. Use TRUNCATE para isso intencionalmente. Sempre use WHERE no DELETE.

✅ Padrão seguro

Filtre sempre pelo ID

Use WHERE id = $1 em aplicações. Nunca confie em input direto do usuário — use prepared statements.

DCL + TCL — Controle e Transações

Permissões de acesso e operações ACID

dcl_tcl.sql — PostgreSQL

🔐 DCL — Data Control Language

GRANT: concede permissões a um usuário ou role
REVOKE: remove permissões
Permissões granulares: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, ALL

🔄 TCL — Transaction Control Language

BEGIN: inicia uma transação
COMMIT: confirma permanentemente todas as operações
ROLLBACK: desfaz tudo desde o BEGIN
Garante as propriedades ACID

⚡ ACID

Atomicity · Consistency · Isolation · Durability

🐘 PostgreSQL

Open-source · padrão SQL avançado · 1996

postgres.sql — PostgreSQL 16

🔢 Auto-increment

SERIAL cria uma sequence automática. Em versões novas, GENERATED AS IDENTITY é o padrão SQL.

📦 Tipos avançados

JSONB indexável, ARRAY, UUID, INET, tipos geográficos com PostGIS.

🎯 Quando usar

SaaS modernos, dados complexos, máxima conformidade com SQL padrão.

🐬 MySQL / MariaDB

O mais popular da web · LAMP, WordPress · 1995

mysql.sql — MySQL 8

🔢 Auto-increment

AUTO_INCREMENT direto na coluna. Não precisa de sequence separada.

⚙️ Storage Engine

ENGINE=InnoDB suporta FK e transações. MyISAM não suporta — escolha sempre InnoDB.

🎯 Quando usar

Web apps clássicos, hospedagem compartilhada, ecossistema PHP/WordPress.

💾 SQLite

Embedded · zero-config · um único arquivo · 2000

app.db — SQLite 3

🔢 Auto-increment

INTEGER PRIMARY KEY já é alias do rowid. AUTOINCREMENT só evita reuso de IDs.

🌀 Tipagem dinâmica

Apenas 5 storage classes: NULL, INTEGER, REAL, TEXT, BLOB. VARCHAR(100) é ignorado.

🎯 Quando usar

Apps mobile, protótipos, testes, banco embarcado em cada instalação.

🟥 SQL Server (T-SQL)

Microsoft · stack .NET · enterprise · 1989

tsql.sql — SQL Server 2022

🔢 Auto-increment

IDENTITY(seed, increment) — IDENTITY(1,1) começa em 1 e soma 1 a cada linha.

🔤 NVARCHAR vs VARCHAR

NVARCHAR guarda Unicode (acentos, emojis); VARCHAR só ASCII estendido. Use NVARCHAR sempre.

🎯 Quando usar

Empresas Microsoft, integrações com Power BI / Azure, BI corporativo.

🔴 Oracle Database

Enterprise · grandes corporações · bancos / telecom · 1979

oracle.sql — Oracle 23ai

🔢 Auto-increment

GENERATED ALWAYS AS IDENTITY (12c+). Antes era SEQUENCE + TRIGGER.

🔤 Tipos próprios

VARCHAR2 em vez de VARCHAR, NUMBER(p,s) universal, não tem BOOLEAN — usa NUMBER(1).

🎯 Quando usar

Sistemas legados, bancos, telecom, casos onde performance e suporte enterprise são críticos.

RM-ODP — As 5 Visões do Sistema

ISO/IEC 10746 · Como diferentes stakeholders enxergam o sistema

🏢 Enterprise
Propósito, regras de negócio

→

📋 Information
Dados, entidades, relações

→

⚙️ Computational
Componentes, interfaces

→

🔧 Engineering
Distribuição, canais, nós

→

💻 Technology
Plataformas, padrões

Esta aula: Visão Information — modelamos entidades, atributos e relações do minimundo. O banco de dados torna os dados do domínio persistentes e consultáveis.

Esta Aula no RM-ODP

RF, RNF e Artefato desta aula

📌 Requisito Funcional

Mapear quais funcionalidades dependem de persistência de dados — definir entidades e atributos do domínio.

📦 Artefato

🗺️ Minimundo do projeto descrito em texto
📐 ER/DER inicial com entidades e relacionamentos
💾 Primeiros comandos SQL (CREATE TABLE + SELECT)

⚖️ RNF — 8 Eixos ISO/IEC 25010

CONF Confiabilidade	✅ PK + FK + NOT NULL
SEG Segurança	✅ Acesso controlado ao DB
DES Desempenho	→ Índices nas PKs
SUP Suportabilidade	→ Esquema documentado
CAP Capacidade	→ Volume de dados estimado

Checklist da Aula

O que aprendemos hoje

✅

O que é um banco de dados relacional

Coleção organizada com integridade, persistência e consultas eficientes

✅

Como funciona um SGBD

PostgreSQL: gerencia acesso, integridade, transações e backups

✅

Modelo Conceitual, Lógico e Físico

As 3 etapas da modelagem: ER → Tabelas → SQL DDL

✅

Entidades, Atributos e Relacionamentos

Substantivos, características e verbos do domínio do sistema

✅

CREATE TABLE e tipos de dados

SERIAL, VARCHAR, DECIMAL, BOOLEAN, TIMESTAMP, JSONB

✅

Constraints (PK, FK, NOT NULL, UNIQUE)

O banco rejeita dados inválidos automaticamente

✅

SELECT básico

SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY, LIMIT

➡️

Próxima aula: CRUD completo

INSERT, UPDATE, DELETE e JOINs entre tabelas

🚀 Mão na Massa — Crie sua Tabela no Supabase

Modele 1 tabela do problema do seu parceiro · ~10 min · pequena para caber na aula

📋 Passo a passo

Acesse seu projeto em supabase.com
Abra SQL Editor no menu lateral
Identifique 1 entidade pequena do parceiro (ex.: cliente, agendamento, tarefa)
Modele: 3–5 colunas + PK + 1 constraint útil
Escreva o CREATE TABLE em PostgreSQL
Execute com Ctrl+Enter (ou botão Run)
Verifique em Table Editor que a tabela apareceu

💡 Exemplo de referência

Supabase SQL Editor — PostgreSQL

⏱️ Escopo

1 tabela só. 3–5 colunas. Não precisa modelar o domínio inteiro — escolha algo que caiba em 10 minutos.

🔗 Use o que aprendemos

SERIAL PRIMARY KEY · VARCHAR(N) NOT NULL · TIMESTAMP DEFAULT NOW() · UNIQUE.

✅ Critério

Tabela criada com sucesso e visível no Table Editor. Bonus: insira 1 linha com INSERT INTO.

🗄️

Banco de Dados: o alicerce de tudo!

Com o modelo conceitual, lógico e o SQL DDL em mãos, você já consegue estruturar qualquer sistema. Na próxima aula: CRUD completo e JOINs.

✅ Banco de Dados Relacional

✅ SGBD PostgreSQL

✅ Modelo Conceitual

✅ Modelo Lógico

✅ Modelo Físico

✅ CREATE TABLE

✅ Constraints

✅ SELECT Básico

Módulo 2 · Ciclo Comum · Aula 2 de 11

🕐 Bloco 1 — Fundamentos de Banco de Dados (20 min)

🕑 Bloco 2 — Modelagem e SQL DDL (30 min)

🕒 Bloco 3 — Prática com PostgreSQL (30 min)

🎯 Objetivo da Aula

📁 O que é?

🤔 Por que precisamos?

📱 Exemplos do dia a dia

📈 Evolução do armazenamento

🔐 Gerencia acesso

✅ Garante integridade

🔄 Controla transações

📦 Faz backups

🟦 Entidade

🔷 Atributo

🔗 Relacionamento

🔣 Símbolos da notação

🔁 Regra do N:N — quadrado em volta do losango

📐 Regras de tradução

🔁 Tabela associativa pedido_produto

💡 Por que constraints importam?

📋 Resultado

🔐 DCL — Data Control Language

🔄 TCL — Transaction Control Language

⚡ ACID

🔢 Auto-increment

📦 Tipos avançados

🎯 Quando usar

🔢 Auto-increment

⚙️ Storage Engine

🎯 Quando usar

🔢 Auto-increment

🌀 Tipagem dinâmica

🎯 Quando usar

🔢 Auto-increment

🔤 NVARCHAR vs VARCHAR

🎯 Quando usar

🔢 Auto-increment

🔤 Tipos próprios

🎯 Quando usar

📌 Requisito Funcional

📦 Artefato

⚖️ RNF — 8 Eixos ISO/IEC 25010

⏱️ Escopo

🔗 Use o que aprendemos

✅ Critério

🔁 Tabela associativa `pedido_produto`