A ÁREA DE
BANCO DE DADOS
Cristina Paludo Santos – [email protected]
Cursos de Ciência da Computação/ Sistemas de Informação
Banco
De Dados
É uma área do conhecimento que agrega um conjunto de
conceitos e técnicas para gerenciamento de dados. Envolve
definir estruturas para armazenamento de dados e fornecer
mecanismos para a manipulação de informações. Além
disso, a área de Banco de Dados também se preocupa em
garantir a segurança das informações armazenadas, apesar
das falhas de sistema ou de tentativas de acesso nãoautorizado. Se os dados precisarem ser compartilhados
entre vários usuários, o sistema precisa evitar possíveis
resultados anômalos.
Disciplinas:
1
•Banco de Dados I
2
•Laboratório de
Banco de Dados
3
•Banco de Dados II
1
•Banco de Dados I
Compreende:
• Conhecer como as técnicas de gerenciamento de dados
evoluíram ao longo do tempo e os fatos que
impulsionaram o surgimento da tecnologia de banco de
dados (Histórico);
• Conceber modelos de dados em diferentes níveis de
abstração para representação dos dados a serem
armazenados (Projeto de Banco de Dados);
• Entender a implicação da teoria das dependências
funcionais na normalização dos dados com vistas a
eliminação de redundância (Formas Normais);
• Conhecer linguagens formais para a realização de
consultas em estruturas de dados relacionais (Álgebra
Relacional e Cálculo Relacional);
2
•Laboratório de
Banco de Dados
Disciplina presente apenas no currículo do Curso de
Sistemas de Informação.
Compreende:
• Aulas práticas em laboratório;
• Conhecer e interagir com algumas ferramentas CASE
para concepção dos diferentes modelos de dados
envolvidos no Projeto de Banco de Dados (Dr. Case, Power
Designer, Case Studio, dentre outras);
• Conhecer e utilizar a Linguagem SQL (Structured Query
Language) – linguagem padrão para criação e manipulação
de banco de dados relacional;
Obs.: No curriculo do Curso de Ciência da Computação este
conteúdo é trabalho na disciplina de Banco de Dados I
3
•Banco de Dados II
Enquanto na disciplina de Banco de Dados I estuda-se os conceitos e técnicas que serão utilizadas pelo
designer do BD para projetar estruturas adequadas para armazenamento de dados, em Banco de Dados II
estuda-se a estrutura interna de um SGBD. Conhecer o funcionamento dos módulos que o compõem,
bem como os diferentes protocolos implementados pelos diversos SGBDs permitirá ao administrador do
BD configurá-lo de forma adequada visando melhorar a sua performance e, também, selecionar aquele
que melhor atende as necessidades da aplicação.
Compreende:
• Métodos utilizados em SGBDs para garantir a segurança dos dados
(segurança de dados);
• Regras que podem ser associadas a banco de dados para garantir a
integridade dos dados (restrições de integridade);
• Estrutura interna de um SGBD;
• Técnicas para recuperação de dados em caso de falhas implementadas
pelos SGBDs (Recuperação de Falhas);
• Protocolos presentes nos SGBD responsáveis pelo controle de
concorrência, quando os dados estão sendo utilizados em um ambiente
multiusuário (Controle de Concorrência);
• Aumento a performance do BD através da otimização das consultas.
Tópicos em Banco de Dados:
A partir da base obtida nas disciplinas de Banco de Dados I, Laboratório de
Banco de Dados e Banco de Dados II, tópicos mais avançados na área de BD
podem ser estudados em disciplinas eletivas dos currículos de CC e SI. O
conteúdo de tais disciplinas poderia incluir, dentre outros tópicos:
• Banco de Dados Distribuídos
• Banco de Dados Paralelos
• Banco de Dados Temporais
• Banco de Dados Ativos
• Banco de Dados Multimídia
• Banco de Dados Geográficos
• Banco de Dados baseados em objetos e XML
Desafios em Pesquisas no Brasil
na área de Banco de Dados
(SBC 2006-2016):
• Novas técnicas e métodos de gerenciamento, extração de conteúdo de som e imagem,
integração, indexação e recuperação de dados e informação em grandes volumes de dados
multimídia distribuídos ;
• Modelagem de grandes volumes de dados multimídia, formas distintas de entrada e saída
multimodal, algoritmos e estruturas para processamento otimizado de redução e consulta aos
dados e informações e, atendimento a diferentes perfis e necessidades de aplicações e usuários;
• Estudos em modelos e mecanismos de conciliação e integração de dados altamente
heterogêneos;
• Redução (abstração e sumarização) das massas de dados por meio de modelagem
computacional;
• Armazenamento e recuperação de fatores inerentes à heterogeneidade na aquisição de dados
tais como fatores temporais, culturais e tecnológicos.
• Formulação de modelos conceituais para especificar domínios ou gêneros envolvidos em
aplicações de entretenimento digital, desenvolvimento de métodos e implementação de sistemas
de manipulação de enredos de narrativas e seu uso experimental em aplicações diversas; etc.