A área de banco de dados

1. A área de banco de dados Cristina Paludo Santos – paludo@san.uri.br Cursos de Ciência da Computação/ Sistemas de Informação

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

3. Disciplinas:

4. 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);

5. 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 (StructuredQueryLanguage) – 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

6. 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. • 3 • Banco de Dados II

7. 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

8. 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.