O modelo conceitual concentra-se no mais alto nível de abstração e não leva em conta o banco de dados em si, mas a forma como as estruturas serão criadas para armazenar os dados.
A modelagem conceitual é a forma mais natural dos fatos e estão mais próximas da realidade do ambiente do cliente. No modelo conceitual o cliente deverá ser envolvido a fim de obter o levantamento de dados que darão suporte à construção de todo o modelo.
Vou propor um exercício de modelagem de dados para que os conceitos de modelagem conceitual possa ser melhor assimilada. Imagine um banco de dados para uma agência de turismo:
Faça a modelagem de dados (aplique o modelo conceitual apenas), de uma agencia de turismo onde: controle de clientes, com todas as informações detalhadas. Controle de companhias aéreas que tenho convênio com todas as informações detalhadas. Preciso saber quais os vôos e horários que todas as companhias aéreas fazem diariamente, bem como os aviões que serão usados em cada vôo. Preciso saber a origem e o destino de cada vôo. Guardar a tripulação e a lista de passageiros de cada vôo com seus lugares.
Como resolver o problema acima? Teremos de aplicar o modelo conceitual para determinar como os dados acima serão tratados e guardados no banco de dados. Perceba que as informações acima poderão ser facilmente discutidas com o cliente, pois estamos no nível conceitual dos dados.
A primeira coisa a fazer é definir as Entidades(coisas com sentido próprio) e os relacionamentos(ligação entre as entidades), para fazermos isto veremos o post sobre Modelo de Entidade e Relacionamento - MER e depois teremos de definir os atributos de cada entidade, veremos isto no post Análise de Entidade: Atributos simples, compostos e multivalorados. Por fim veremos o post Relacionamento entre entidades: tipos e cardinalidade que mostra como as ligações deverão ser feitas entre as entidades.
Lembrando que a modelagem conceitual é a primeira etapa da modelagem de dados, ficando ainda o modelo lógico de dados e o modelo físico de dados.
Depois da parte conceitual, cria-se o modelo propriamente dito. Normalmente usa-se o Modelo de Entidade e Relacionamento para criar o modelo do banco.
Veja um exemplo de várias entidades já normalizadas:
A regra de ouro que devemos observar no projeto de um banco de dados baseado no Modelo Relacional de Dados é a de "não misturar assuntos em uma mesma Tabela". Por exemplo: na Tabela Clientes devemos colocar somente campos relacionados com o assunto Clientes. Não devemos misturar campos relacionados com outros assuntos, tais como Pedidos, Produtos, etc. Essa "Mistura de Assuntos" em uma mesma tabela acaba por gerar repetição desnecessária dos dados bem como inconsistência dos dados.
Figura 2: Veja outro exemplo com uma tabela não normalizada
Normalmente após a aplicação das regras de normalização de dados, algumas tabelas acabam sendo divididas em duas ou mais tabelas, o que no final gera um número maior de tabelas do que o originalmente previsto. Este processo causa a simplificação dos atributos de uma tabela, colaborando significativamente para a estabilidade do modelo de dados, reduzindo-se consideravelmente as necessidades de manutenção.
Veja a tabela acima após a aplicação da normalização.
Figura 3: Tabela normalizada
Os objetivos da normalização são muitos, entre eles destaco:
- Minimização de redundâncias e inconsistências;
- Facilidade de manipulações do banco de dados;
- Ganho de performance no SGBD;
- Facilidade de manutenção do sistema de Informação;
- Entre outros.
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