0 - Visão Geral de PBD (MBD)
a - Material da Aula 1 (PDF e PPSX) (New)
b - Projeto De Banco De Dados (Ufrgs) (134 Slides) - Heuser (New)
c - Apostila de Projeto De Banco De Dados (New)
1 - Fundamentos de Banco de Dados
a - Material da Aula 2 (PDF e PPSX) (New)
b - Livro de Matemática para profissionais de BD (New)
2 - Fundamentos de Gestão do Conhecimento
3 - Fundamentos de Projeto de Banco de Dados (PBD) - Modelagem de Banco de Dados - MBD
4 - Projeto Conceitual de Banco de Dados
4.1 - Critérios de Qualidade de Projeto Conceitual de BD
4.2 - Modelo Entidade Relacionamento (MER)
4.3 - Modelo de Classes da UML
5 - Projeto Lógico de Banco de Dados
5.1 - MDR - Modelo de Dados Relacional
5.2 - Transformação do DER em Tabelas
5.3 - Normalização
5 - Projeto Físico de Banco de Dados - PFBD
6 - Engenharia Reversa de Banco de Dados
7 - Administração de Dados e Administração de Banco de Dados
Nós temos uma capacidade inata, e uma tendência quase inconsciente em utilizar essa capacidade, de encontrar padrões em grandes volumes de dados e informações. Foi assim que nossos antepassados traçaram as constelações na infinidade de estrelas que eles observavam no céu, e é assim que nós localizamos um grupo de amigos no meio de um salão lotado.
Novo algoritmo consegue encontrar padrões em dados brutos, identificando a estrutura - ordens lineares, anéis ou clusters - que melhor descreve os dados.[Imagem: Charles Kemp]
Capacidade de ordenação
Seria muito útil se conseguíssemos replicar essa capacidade nos computadores - a Era da Informação está gerando uma quantidade de dados maior do que tudo o que a humanidade gerou ao longo de milênios. Sabemos que essa montanha de dados contém informações valiosas, mas só conseguiremos tirar proveito delas se os próprios computadores forem capazes de capturá-las para nós.
Para que um computador ordene um conjunto de dados, nós devemos encontrar a ordem subjacente a esses dados e então dizer ao computador como ordená-los, por meio de um programa.
Encontrando padrões em dados brutos
Agora, pesquisadores do MIT elaboraram um algoritmo que é capaz de encontrar um padrão nos dados brutos, e então ordená-los segundo esse padrão. "Em vez de procurar por um tipo particular de estrutura, nós criamos um algoritmo mais amplo que é capaz de testar todas essas estruturas e pesá-las umas contra as outras," explica Joshua Tenenbaum, coordenador da pesquisa.
O algoritmo consegue entender vários tipos de estruturas de dados, como árvores, ordens lineares, anéis, hierarquias dominantes, clusters etc. Ele analisa os dados brutos até encontrar a estrutura que melhor os descreve e então ordena os dados seguindo essa estrutura.
Os humanos fazem isso o tempo todo, na vida diária, freqüentemente de forma inconsciente. Várias descobertas-chave na história da ciência também consistiram na localização desses padrões, como na elaboração da Tabela Periódica ou na criação do sistema de classificação das espécies utilizada pela biologia.
1 - Dado, Informação, Conhecimento
2.1 - Termo (Elemento Simbólico - Símbolo - Valor - Dado)
3.1 - Natureza da Informação
3.2 - Características da Informação
4.1 - Sociedade do Conhecimento
4.2 - Propósito do Conhecimento
4.3 - Conhecimento Organizacional
5 - Tecnologia da Informação e Banco de Dados
6 - Definição de Banco de Dados
6.1 - Banco de Dados - Exemplo
7 - Características Básicas dos Bancos de Dados
7.1 - Estrutura
7.2 - Estado
7.3 - Comportamento
7.4 - Transação
7.5 - Persistência (Durabilidade)
7.6 - Consistência (Integridade)
8 - Modelo de Dados, Esquema, Instância
9 - Tipos de Banco de Dados
9.1 - Classificação - Modelo de Dados Implementado
9.1.1 - Banco de Dados Hierárquico
9.1.1.1 - Exemplo de Banco de Dados Hierárquico
9.1.2 - Banco de Dados de Rede
9.1.2.1 - Exemplo de Banco de Dados de Rede
9.1.3 - Banco de Dados Relacional
9.1.3.1 - Exemplo de Banco de Dados Relacional
9.1.3.2 - Exemplo de Banco de Dados Relacional
9.1.4 - Banco de Dados Orientado a Objetos
9.1.5 - Banco de Dados Objeto Relacional
10 - Sistema de Banco de Dados - SBD - Database System - DBS
11 - Sistema Gerenciador de Banco de Dados - SGBD - Database Management System - DBMS
11.1 - Sistema Gerenciador de Banco de Dados - SGBD - Classificação
1 - Realidade como uma rede de fenômenos
2 - Uma Ontologia para a Realidade
3 - Rede de Conhecimento a base para o Projeto (Modelagem Conceitual de Banco de Dados)
3.1 - Conhecimento Organizacional
4.1 - Elemento
4.2 - Interação
4.3 - Lei da Natureza
5- Fenômenos da Rede de Conhecimento
5.1- Termo - Símbolo - Valor - Dado
5.2- Conceito
5.3 - Conceito Associativo
5.4 - Conceito Construtivo - Construtor Semântico
5.4.1 - Classificação - Instanciação
5.4.2 - Generalização - Especialização
5.4.3 - Classificação - Generalização
5.4.4 - Agregação (Composição) - Decomposição
5.4.5 - Associação
5.4.6 - Fato - Informação
5.4.7 - Fato Associativo (Propositivo, Assertivo) - Proposição - Asserção
5.4.8 - Regra
1 - Definição de Projeto de Banco de Dados
3 - Conhecimento Organizacional
4 - Definição de Requisito de Informação
5 - Definição de Regra de Negócio
6 - Definição de Ferramenta de Projeto (Modelagem)
7 - Modelo de Dados, Esquema e Instância
7.1 - Modelo de Dados - Tipos
7.2 - Modelo Entidade Relacionamento (MER)
7.3 - Modelo de Classes da UML
Modelo Entidade Relacionamento (MER)
2 - Peter Chen
3 - Diagrama de Entidades e Relacionamentos (DER)
4 - Modelo Entidade Relacionamento (MER) - (Notação Engenharia da Informação)
5 - Componentes (Elementos) de Modelagem do MER
5.1 - Componente (Elementos) de Modelagem Estruturais
5.1.00 - Requisito de Informação
5.1.01 - Entidade
5.1.02 - Relacionamento
5.1.03 - Valor
5.1.04 - Entidade-Tipo
5.1.05 - Relacionamento-Tipo
5.1.06 - Atributo
5.1.07 - Entidade-Fraca
5.1.08 - Entidade-Tipo Associativa, Entidade-Tipo Agregada (Agregação)
5.1.09 - Auto-Relacionamento
5.1.10 - Relacionament-Tipo - Generalização
5.2 - Componentes (Elementos) de Modelagem Comportamentais
5.2.1 - Regras de Negócio
5.2.2 - Regras de Restrição de Integridade
5.2.2.1 - Identificação
5.2.2.2 - Cardinalidade
5.2.2.3 - Repetição
5.2.2.4 - Cobertura
5.2.3. - Regras de Derivação (Regra de Cálculo - Regra de Inferência)
6 - Construtores de Modelagem do MER
6.1 - Mecanismos de Abstração
6.1.1 - Classificação - Instanciação
6.1.2 - Generalização - Especialização
6.1.3 - Classificação - Generalização
6.1.4 - Agregação (Composição) - Decomposição
6.1.5 - Associação
7 - Regras de Modelagem com o MER
7.1 - Critérios de Qualidade do Projeto Conceitual de Banco de Dados
7.2 - Correção
7.3 - Completeza
7.4 - Minimalidade
7.5 - Expressividade
7.6 - Legibilidade
7.7 - Flexibilidade
7.01 - Mini-Mundo 01
7.01 - Mini-Mundo 01 - Solução
7.02 - Mini-Mundo 02
7.02 - Mini-Mundo 02-A - Solução
7.02 - Mini-Mundo 02B - Solução
7.03 - Mini-Mundo 03
7.03 - Mini-Mundo 03 - Solução
7.04 - Mini-Mundo 4
7.04 - MIni-Mundo 04 - Solução
7.05 - Mini-Mundo 05
7.05 - Mini-Mundo 05 - Solução
7.06 - Mini-Mundo 06
7.07 - Mini-Mundo 07
7.07 - Mini-Mundo 07 - A - Solução
7.07 - Mini-Mundo 07 - B - Solução
7.08 - Mini-Mundo 08
7.08 - Mini-Mundo 08 – Solução
7.09 - Mini-Mundo 9
7.11 - Mini-Mundo 11
8 - Exemplos de Diagrama de Entidades e Relacionamentos
8.1 - Diagrama de Entidades e Relacionamento - DER
8.2 - Diagrama de Entidades e Relacionamentos - DER
1 - Fundamentos
1.1 - Edgar Frank Codd
1.2 - Produto Cartesiano
1.3 - Relação Matemática
2 - MDR - Componentes Estruturais
2..1 - MDR - Valor - Dado
2.2.2 - MDR - Domínio - Tipo de Dado
2.2.3 - MDR - Tupla ou Linha
2.2.4 - MDR - Coluna - Atributo
2.2.5 - MDR - Relação - Tabela
2.2.6 - MDR -Relação - Esquema
2.2.7 - MDR - Relação - Instância
2.2.8 - MDR - Chave
2.2.8.1 - MDR - Super Chave
2.2.8.2 - MDR - Chave Candidata
2.2.8.3 - MDR - Chave Primária
2.2.8.4 - MDR - Chave Alternada
2.2.8.5 - MDR - Chave Estrangeira
2.2.8.6 - MDR - Chave Secundária
1 - Transformação de Entidade-Tipo em Tabela
2 - Transformação de Atributo Multi-valorado em Tabela
3 - Transformação de Relacionamento-Tipo de n x n em Tabela
4 - Transformação de Relacionamento-Tipo de n x n com Atributos em Tabela
5 - Transformação de Relacionamento-Tipo de 1 x n em Tabela
6 - Transformação de Relacionamento-Tipo de 1 x n com Atributos em Tabela
7 - Transformação de Relacionamento-Tipo de 1 x 1 Tabela
8 - Transformação de Relacionamento-Tipo Ternário de n x n com Atributos em Tabela
9 - Transformação de Relacionamento-Tipo Ternário de 1 x n com Atributos em Tabela
10 - Transformação de Relacionamento-Tipo com Repetição em Tabela
11 - Transformação de Entidade-Tipo Fraca em Tabela
12 - Transformação de Relacionamento-Tipo com Agregação em Tabela
13 - Transformação de Hierarquias de Generalização em Tabelas
3 - Redundância
4 - Inconsistência
6 - Normalização - Forma Normal
7 - Normalização - 0FN - Relação não Normalizada
8 - Normalização - 1FN - Relação na Primeira Forma Normal
9 - Normalização - Dependência Funcional
10 - Normalização - 2FN - Relação na Segunda Forma Normal
11 - Normalização - 3FN - Relação na Terceira Forma Normal
Forma Normal é uma maneira de se classificar uma relação (tabela) de um BD em função de características peculiares dos relacionamentos existentes entre os atributos (colunas) dessa relação.
As Formas Normais (FN) podem ser organizadas hierárquicamente conforme a fugura abaixo:
Inconsistências em BD são decorrentes, principalmente, de dados redundantes que deveriam ser atualizados simultaneamente. 
Benefícios Indiretos:
