ACID

ATOMATICIDADE→ Controle sobre inicio e fim da transação, é a garantia que todo o bloco de transações foi executado integralmente

CONSISTENCIA→ Está ligada a essas informações serem coerentes e representarem bem a realidade

ISOLAMENTO→ É a separação das modificações de recursos ou de dados feitas por transações diferentes.

DURABILIDADE→ Preservação dos dados após as operações terem sido realizadas.

SQL - Structured Query Language.

Conceitos Básicos e Estrutura do Banco de Dados Relacional

DQL: Data query Language ou Linguagem de consulta de dados EX:SELECT

DML: Data manipulation language ou Linguagem de manipulação de dados EX:INSERT, UPDATE E DELETE

DDL: Data definition language ou lingugagem de Definição de dados EX:CREATE ALTER, DROP

Modelagem de Bancos de Dados

MER: modelo Entidade-Relacionamento.

DER: Diagramas Entidade-Relacionamento.

draw.io

Cardinalidades:

1..1: (um para um) → Não tem necessidade de mais tabelas.

1..n ou 1..*: (um para muitos) → o lado que tem muitos recebe o um como chave estrangeira.

**n..n ou ..: (muito para muitos) → cria-se uma nova tabela com as Chaves-Primarias de Cada Tabela.

Ex:

Modelagem Conceitual:

Modelagem Logica:

Modelagem Física

-- CREATE DATABASE locadora_de_fitas
 
-- Tabelas Primarias (Chave primaria)
CREATE TABLE ATORES (
    idAtor SERIAL PRIMARY KEY NOT NULL,
    nomeReal VARCHAR(120) NOT NULL,
    dataNasc DATE NOT NULL
);
 
CREATE TABLE CATEGORIAS (
    idCategoria SERIAL PRIMARY KEY NOT NULL,
    nome VARCHAR(120) NOT NULL
);
 
-- Tabelas Secundaria(Chave primaria e estrangeira)
CREATE TABLE CLIENTES (
    idClient SERIAL PRIMARY KEY NOT NULL,
    nome VARCHAR(120) NOT NULL,
    idAtor INTEGER NOT NULL,
    FOREIGN KEY (idAtor) REFERENCES ATORES (idAtor)
);
 
CREATE TABLE DEPENDENTES (
    idClient INTEGER PRIMARY KEY NOT NULL ,
    grau_parentesco VARCHAR(20) NOT NULL,
    FOREIGN KEY (idClient) REFERENCES CLIENTES (idClient)
);
 
CREATE TABLE FILMES (
    idFilme SERIAL PRIMARY KEY NOT NULL,
    titulo VARCHAR(120) NOT NULL,
    idCategoria INTEGER NOT NULL,
    FOREIGN KEY (idCategoria) REFERENCES CATEGORIAS (idCategoria)
);
 
CREATE TABLE FITAS (
    idFilme SERIAL PRIMARY KEY NOT NULL,
    numero INTEGER NOT NULL,
    FOREIGN KEY (idFilme) REFERENCES FILMES (idFilme)
);
 
CREATE TABLE ESTRELA (
    idFilme INTEGER PRIMARY KEY NOT NULL,
    idAtor INTEGER NOT NULL,
    FOREIGN KEY (idFilme) REFERENCES FILMES (idFilme),
    FOREIGN KEY (idAtor) REFERENCES ATORES (idAtor)
);
 
CREATE TABLE LOCACAO (
    numero INTEGER PRIMARY KEY NOT NULL,
    idClient INTEGER  NOT NULL,
    dataLocacao DATE NOT NULL,
    dataDevolucacao DATE NOT NULL,
    FOREIGN KEY (idClient) REFERENCES CLIENTES (idClient)
    FOREIGN KEY (numero) REFERENCES FITAS (numero)
);

Configuração do Ambiente:

Postgress; MariaDB;

Tipos de dados e custo de armazenamento

• Tabelas, Colunas e Registros

Tabelas: O banco de dados e organizado por tabelas que possuem linha e colunas, cada tabela precisa-se ter um nome único e uma chave-Única para identificar cada linha.

Colunas: Representar um atributo especifico que guardam um tipo de dado especifico: texto, numero, data entre outros.

Registro: São os dados dentro da tabela.

Restrições de Valor:

NOT NULL → Valor não pode ser nulo UNIQUE → Valor tem que ser unico DEFAULT → Define um valor padrão se não for passado valor algum

Chaves-Primarias e Estrangeiras

Primaria → Valor unico na tabela, ele que pode indentificar o registro. ex: CPF, id.

Estrangeira → Chave primaria de outra tabela para futuros relacionamento entre tabelas.

Auto Incremento→ Informações que incremente automaticamente ex: POSTGRES=SERIAL(Comando começa em 1 e incremente +1 para cada adição de um novo registro)

phpMyAdmin=AUTO_INCREMENT.

Criar uma Tabela

-- Como criar uma Tabela
CREATE TABLE NomeTabela{
	id SERIAL NOT NULL,
	nome VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT "NOME",
	data DATE COMMENT "DATA"
}

--Como não criar uma tabela
CREATE TABLE NomeTabela{
	id INTEGER,
	nome TEXT,
	data DATETIME --data e hora
}

CRUD

Create → INSERT INTO

Read → SELECT

Update → UPDATE

Delete → DELETE

--CREATE
INSERT INTO nome_Tabela (colunaInt,colunaTexto02) VALUES (1,"valorcolunar2")
 
--Exemplos
-- PROJETOS
INSERT INTO PROJETOS (descricao, categorias) VALUES ('Projeto 1', 'Desenvolvimento, front-end, back-end, banco de dados');
-- CATEGORIAS
INSERT INTO CATEGORIAS (tipoProjeto, descricao, horasNecessarias) VALUES ('Banco de dados', 'Desenvolvimento de banco de dados', INTERVAL '46 hours');
-- FUNCIONARIO
INSERT INTO FUNCIONARIO (nome, funcao) VALUES ('João', 'Desenvolvedor');
-- CLEINTES
INSERT INTO CLIENTES (cpnj_cpf, investimento, nomeEmpresa) VALUES ('123456789', 10000.00, 'Empresa 1');
 
--Read
SELECT (informacoes vc quer) FROM (de que tabela?) WHERE (CONDIÇÕES) AND (JUNÇÃO)
-- 1 Retorna todo os projetos de um cliente
SELECT cl.idcliente ,ct.idprojetos, p.descricao, p.categorias FROM projetos p, clientes cl, contratos ct 
WHERE cl.idcliente=3 AND ct.idcliente=cl.idcliente AND p.idprojetos=ct.idprojetos
 
--Update
INSERT INTO nome_Tabela SET (colunaInt=1,colunaTexto02="novo texto") WHERE colunaInt=1
-- o where e a condição para que seja um registro unico e não atualizar todos dados da tabela
 
--Delete
DELETE FROM nome_tabela WHERE colinaInt=1
-- o where e a condição para que seja deletado um unico registro e não deletar todos dados da tabela
 

Alterando e Excluindo Tabelas

Alter Table → Alterar informações da tabela ou excluir, modificar restrições, indices, renomear tabelas dentre outros.

Drop Table → Deleta a tabela 👿

--Alterar Tabela
ALTER TABLE nome_tabela RENAME novatabela;
-- Dependo do dado da coluna o comando pode ser diferente
ALTER TABLE nome_tabela MODIFY COLUMN colunaVAR150 VARCHAR(255);
 
--Deletar Tabela
DROP TABLE nome_tabela;

Mudando informações Existente Cuidados

ON DELETE → Especifica o que acontecer com o registros dependentes quando um registro “PAI” e excluído.

ON UPDATE → Define o comportamento dos registros dependentes quando um registro “Pai” e alterado.

CASCADE →

SET NULL →

SET DEFAULT →

RESTRICT →

Normalização de dados

Inconsistência dos dados? como resolver isso e so Normalizar a entrada de dados.

Formular os dados que entram por exemplo: CPF e String ou int? Você vai dizer e adotar como padrão.

6FN → tem como objetivo eliminar a redundância

1FN → ATOMICIDADE DE DADOS

2FN → Todos atributos não chaves devem depender da Chave-Primaria.

3FN → Nenhum coluna que não e chave pode depender de outra coluna que não e Chave

UPDATE nometabela SET rua= SUBTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(endereco, ',',1),',',-1);

Consultas com junções e Sub Consultas

inner join,

left join

Right join

Full Join

Sub-Consultas

SELECT * FROM nomeTabela WHERE id NOT IN (SELECT id_coluna FROM tabela2);

• Funções agregadas e agrupamento de resultados
• Índices

Funções Agregadas

COUNT → Conta o numero de registros

SUM → Soma os valores de uma coluna numerica

AVG → Calcula amedia dos valores de um coluna numerica

MIN → REtorna o valor minimo de uma coluna

MAX → Retorna o valor maximo de uma coluna

Agrupamento de Resultados

group by

Indices de Buscas

idx_index

Editando e removendo dados

Permissionamento e Views

Índices

View

CREATE VIEW
CREATE MATELIZE VIEW

Stored Procedures

Pode ser armazenados de forma compilada no catalogo do SGBD;

Procedures não retorna um valor para o usuario (função retorna valor para o usuario)

Procedures → Rotina para o SGBD não precisa retorna nada

Function → Rotina que retorna-ra uma valor para o usuario.

Salva em cache do banco

O codigo e armazenado na stored procedures no banco

Aumenta a manipulação de tipos de dados complexos usados pelos procedimentos

Aumenta a segurança por limitar o acesso de alguns usuarios ao BD

Call

Desvantagem: Quando voce ultiliza mais de 1 SGBD,

Podem ser implementadas de varios modos; Lingugagens não-procedurais;

Procedurais → Seguem o padrão SQL/PSM(ISO Starndard);

Linguagens externas geralmente C++;

Implementação (lingugagem procedural)

SQL/PSM → Persistent Stored Modules

Cada SGBD ofere sua propria linguagem (Oracle Pl/SQL)

PostgreSQL → SPs não retornam valores, e plpgsql

PostgreSQL 11 introduziu o comando CREATE PROCEDURE com suporte a transações.

Diferança entre Funciton e Procedure

Funciton → Chamada parte de um query Select, não permite realizar commit ou rollback;

Procedure → Chamada de modo isolado usando call; Pode realizar commit ou rollback;

CREATE [OR REPLACE] PROCEDURE
	name ([[argname] argtyoe[, ...]])
LANGUAGE plpgsql
AS &&
	DECLARE
	  --Declaraçao variavel
	BEGIN
		--Corpo da stored procedure
	END;
$$;
 
CALL procedure_name (params, 'Rua dos Corsarios 120', '47 99999-9999');

--SQL
CREATE OR REPLACE PROCEDURE p_gravaEntregadores (a_nome VARCHAR(40)),
				a_endereco VARCHAR(50), a_celular VARCHAR(50), a_celular VARCHAR(15))
LANGUAGE sql
AS $$
	INSERT INTO funcionarios (funcionario, endereco, cargo,celular)
			VALUES (a_nome, a_endereco, 'Entregador', a_celular);
END
$$;
--PLPGSQL
CREATE OR REPLACE PROCEDURE p_gravaEntregadores (a_nome VARCHAR(40)),
				a_endereco VARCHAR(50), a_celular VARCHAR(50), a_celular VARCHAR(15))
LANGUAGE plpgsql
AS $$
BEGIN
	INSERT INTO funcionarios (funcionario, endereco, cargo,celular)
			VALUES (a_nome, a_endereco, 'Entregador', a_celular);
END
$$;

CALL p_gravaEntregadores ('Bruno', 'Rua dos Corsarios 120', '47 99999-9999');

Modo dos argumentos

CREATE OR REPLACE PROCEDURE p_gravaEntregadores (IN a_nome VARCHAR(40)),
				a_endereco VARCHAR(50), a_celular VARCHAR(50), a_celular VARCHAR(15))
 
CREATE OR REPLACE PROCEDURE p_gravaEntregadores (OUT a_nome VARCHAR(40)),
				a_endereco VARCHAR(50), a_celular VARCHAR(50), a_celular VARCHAR(15))
 
CREATE OR REPLACE PROCEDURE p_gravaEntregadores (INOUT a_nome VARCHAR(40)),
				a_endereco VARCHAR(50), a_celular VARCHAR(50), a_celular VARCHAR(15))
 
CREATE OR REPLACE PROCEDURE p_gravaEntregadores (IN a_nome VARCHAR(40)),
				a_endereco VARCHAR(50), a_celular VARCHAR(50), VARIADIC a_celular VARCHAR(15)[])

Sobrescrever Chamada de Procedimentos(ou Funções)

CREATE OR REPLACE PROCEDURE p_soma (OUT a_va INTEGER, a_vb INTEGER),
LANGUAGE plpgsql
AS $$
	DECLARE resultado INTEGER;
	BEGIN 
BEGIN
	l_resultado = a_va+a_vb;
END
$$;
 
CREATE OR REPLACE PROCEDURE p_soma (OUT a_va INTEGER, a_vb INTEGER,
																			INOUT a_result INTEGER)
LANGUAGE plpgsql
AS $$
	BEGIN 
BEGIN
	a_resul = a_va+a_vb;
END
$$;
 
CALL p_soma(1,2);
CALL p_soma(1,2, resultado_armazena);
 

Banco de Dados não Relacional

NOT Only SQL

Não seguem o modelo de tabelas e relacionamento( pode ser chave valor)

• Alto volume dad dados
• Alta escalabilidade.
• Alta Flexibilidade na estrutura de dados
• Tolerância a falhas.

Comumente utilizados onde o cenário de consistência imediata dos dados não e critica.

Tipos

• key-values
• Documentos
• Colunas
• Grafos
• …

Key-Value→ Armazenamento por chave valores

Exemplos: Redis, Riak, Amazon DynamoDB.

Document → Armazenam dados em documentos semiestrturados(JSON).

Exemplos: MongoDB, Counchbase, Apache, CouchDB.

Colunas → Armazenam em formato d colunas, permite alta escalabilidade e eficiencia em determinados tipos de consultas

Exemplos: Apache Cassandra, ScyllaDB, HBase

Grafo → Armazem e consultar dados interconectados, onde os relacionamentos entre os dados são tão importante quanto os proprios dados

Exemplos: Neo4j, Amazon Neptune, JanusGraph.

MongoDB

DataBase →

Coleção → Agrupamento de documentos, Não Existe uma estrutura de documento.

OBS: nome de coleção devem seguir algumas regras: devem começar com uma letra ou um underscore (_); Podem conter letras, números ou underscores; Não podem ser vazios; Não podem ter mais de 64 bytes de comprimento.

Documentos → São armazenados dem BSON(BINARY JSON), que são estruturas flexiveis e semiestruturadas; Cada documento possui um indentificador unico chamado _id; Composto por pares de chaves e valores.

OBS: Tamanho maximo de 16MB; Aninhamento de documentos; Flexibilidade na evolução do esquema;

TIPOS DE DADOS SIMPLES

Dados complexos → Arrays; Documento Embutido(Embedded Document); Referência, GeoJSON;

Estrutura do documento simples

{
	_id: ObjectId(""),
"nome_campo":"valor_campo"
}

Modelagem da estrutura do USUARIO e DESTINOS

jsonformatter.curiousconcept.com

{
	"_id":1,
	"nome": "Cleiton",
	"idade": 23,
	"data_nsc": "2000-05-24",
	"enderecos":{
	"numeros":231,
	"cordenada": [-1.2312,1231.1231]
 
	}
}

Inner Documents

E comum com MONGOdb a denormalizar os dadospara evitar operações de junção(join) custosas.

{
	"_id":1,
	"nome": "Cleiton",
	"idade": 23,
	"data_nsc": "2000-05-24",
	"enderecos":[
		{
		"numeros":231,
		"cordenada": [-1.2312,1231.1231]
		},
		{
		"numeros":232,
		"cordenada": [-2.2312,1231.1231]
		}
	],
	"parentes": [
			{
				"pai":"ObjectId(123)"
			}
		]
}

Dados aninhados são específicos para o documento pai; Os dados aninhados são sempre acessados juntamente com o documento pai; A cardinalidade do relacionamento e um-para-muitos(parentes, enderecos);

Se os dados precisam ser consultado e atualizados independentemente do documento pai, e mais adaquedado ultilizar coleções separadas.

Comandos

db.usuarios
 
findOne({})
findOneAndUpdate({})
findOneAndDelete({})
find({})
UpdateOne({})
UpdateMany({})
deleteOne({})
deleteMany({})
 

Projeções → Definir quais campos devem ser retornados em uma consulta.

Ordenação → Ordenar os resutados de uma comnsulta com base em um ou mais campos.

Limitação → Limitar o numero de documentos retornados em uma consulta.

Paginação → find().skip(10).limit(5) → skip → quanto tempo e para esperar para travez a consulta → limit → Quanta consultas para travez

Operadores Lógicos

Sort → Orenação (asc, desc)

{idade: {$gt:18}}
{$or:{}}
....

Redis

Sistema de armazenamento de dados em memoria de alto desempenho (resetou os servidor perdeu os dados 🕶️)

Características

• Armazenamento em memória.
• Estrutura de Dados Versátil
• Operações Atômicas
• Cache de Alto Desempenho
• Pub/Sub (Publicação/Assinatura)(Kafka raabitmq) simplista

Principais Comandos

SET → Adiciona uma informação

GET → Trazer a informação

DEL → Deletar a informação

EXISTS → Saber se existe pode voltar null(existe tempo de expiração dos dados)

KEYS → Trazer as chaves corresponde

INCR

DECR

set nome "Cleiton"
get nome
set nome1 "C"
keys nome*
del nome "Cleiton"
EXPIRE nome1 10 //10 segundos
TTL nome1 //tempo restante
DECR nome
LPUSH usuario "C" "A" "M" //Array
LRANGE usuario 0 -1
LPUSH usuario "z"

Try Redis

Estrutura de Tabela no Dia a Dia

Otimização de Query