A ÁREA DE BANCO DE

DADOSCristina Paludo Santos – paludo@san.uri.brCursos de Ciência da Computação/ Sistemas de Informação

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 não-autorizado. Se os dados precisarem ser compartilhados entre vários usuários, o sistema precisa evitar possíveis resultados anômalos.

BancoDe Dados

Disciplinas: •B

anco de Dados I

1

•Laboratório de Banco de Dados

2

•Banco de Dados II3

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);

• Banco de Dados I1

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

• Laboratório de Banco de Dados2

• Banco de Dados II3Enquanto 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.