O que é como funciona a Modelagem Lógica de Dados

A modelagem lógica de dados é uma fase intermediária no processo de design de banco de dados. Após a modelagem conceitual, que busca representar de maneira abstrata as entidades e os relacionamentos, a modelagem lógica entra em cena para transformar essas informações em um formato mais estruturado e adequado à implementação em um sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD).

Enquanto a modelagem conceitual é uma visão mais geral e independente da tecnologia, a modelagem lógica envolve um maior nível de detalhes, sem se preocupar com aspectos físicos de armazenamento. O objetivo principal dessa etapa é garantir que a estrutura de dados seja bem definida, com uma boa organização, consistência e integridade, e que possa ser facilmente traduzida para a modelagem física, quando necessário.

Como Funciona a Modelagem Lógica de Dados?

A modelagem lógica de dados é uma das etapas mais críticas no processo de design de bancos de dados, funcionando como uma ponte entre a modelagem conceitual (que é mais abstrata) e a modelagem física (que é voltada para a implementação concreta no sistema de gerenciamento de banco de dados - SGBD). Ela visa transformar os requisitos de dados e as entidades do modelo conceitual em uma estrutura lógica que pode ser implementada em um banco de dados real.

Ao contrário da modelagem conceitual, que descreve de maneira genérica o relacionamento entre as entidades de um sistema, a modelagem lógica é focada em como essas entidades serão representadas no banco de dados de maneira mais detalhada, mas ainda sem se preocupar com questões como performance ou armazenamento físico.

1. Definição de Tabelas e Atributos

Na modelagem lógica de dados, cada entidade do modelo conceitual é convertida em tabelas. Além disso, os atributos das entidades se tornam as colunas das tabelas.

Por exemplo:

• Se no modelo conceitual temos a entidade Cliente, ela será transformada na tabela Cliente.
• Os atributos da entidade, como id_cliente, nome, email, telefone, serão as colunas dessa tabela.

2. Transformação dos Relacionamentos

Os relacionamentos entre as entidades, que na modelagem conceitual são abstratos, precisam ser transformados em um formato que um SGBD possa entender.

• Relacionamento 1: N (Um para Muitos): Para relacionamentos onde uma entidade está associada a várias ocorrências de outra entidade (por exemplo, um Cliente pode fazer vários Pedidos), esse relacionamento é implementado com uma chave estrangeira na tabela relacionada. Nesse caso, a tabela Pedido teria uma coluna id_cliente, que é uma chave estrangeira que referencia o id_cliente da tabela Cliente.

• Relacionamento N: M (Muitos para Muitos): Para relacionamentos onde várias ocorrências de uma entidade podem se associar a várias ocorrências de outra entidade (como Pedido e Produto), será necessário criar uma tabela de junção (também chamada de tabela associativa). No caso, uma tabela chamada Pedido_Produto seria criada, contendo as chaves estrangeiras id_pedido e id_produto que relacionam as tabelas Pedido e Produto.

3. Normalização de Dados

A normalização é um processo crucial na modelagem lógica de dados. O objetivo da normalização é eliminar redundâncias de dados e garantir que a estrutura do banco de dados seja eficiente, sem dados duplicados e sem anomalias que possam prejudicar a integridade.

Existem várias formas normais, e o processo de normalização envolve garantir que o modelo de dados esteja em conformidade com essas formas. As três formas normais mais comuns são:

• Primeira Forma Normal (1NF): Esta forma garante que todos os atributos sejam atômicos, ou seja, que não existam listas ou conjuntos de valores em uma única coluna. Cada célula de uma tabela deve conter apenas um valor.

• Segunda Forma Normal (2NF): Para que o banco de dados esteja em 2NF, ele deve estar em 1NF, e todos os atributos não-chave devem ser totalmente dependentes da chave primária. Isso elimina dependências parciais, ou seja, quando um atributo depende apenas de parte de uma chave composta.

• Terceira Forma Normal (3NF): Um banco de dados está em 3NF quando está em 2NF e não há dependências transitivas, ou seja, quando um atributo depende de outro atributo que não faz parte da chave primária.

A normalização ajuda a reduzir redundâncias e problemas de atualização de dados, além de tornar o banco de dados mais eficiente e flexível.

4. Definição de Chaves Primárias e Estrangeiras

Uma das partes fundamentais da modelagem lógica é a definição de chaves primárias e chaves estrangeiras:

• Chave Primária (Primary Key): Cada tabela precisa de uma chave primária, que é um campo (ou conjunto de campos) que identifica de forma única cada registro na tabela. Por exemplo, a tabela Cliente pode ter id_cliente como chave primária.

• Chave Estrangeira (Foreign Key): Uma chave estrangeira é um campo (ou conjunto de campos) que estabelece um vínculo entre duas tabelas, referenciando a chave primária de outra tabela. No exemplo de um relacionamento de 1:N entre Cliente e Pedido, a tabela Pedido terá uma chave estrangeira id_cliente, que se refere ao id_cliente da tabela Cliente.

5. Integridade Referencial

Na modelagem lógica, também é importante garantir a integridade referencial, ou seja, garantir que os relacionamentos entre as tabelas sejam consistentes. Isso significa que, ao inserir ou atualizar dados, o SGBD deve assegurar que as chaves estrangeiras sempre correspondam a um valor válido da chave primária na outra tabela. Caso contrário, a operação deve ser rejeitada.

6. Definição de Regras de Negócio e Restrições

Além das chaves, as regras de restrição também devem ser definidas durante a modelagem lógica. As restrições podem incluir:

• Restrição de integridade de domínio: Garante que os valores inseridos nas colunas estejam dentro de um determinado domínio ou tipo de dado (por exemplo, uma coluna de email deve seguir o formato de um endereço de email válido).
• Restrição de integridade de entidade: Garante que cada linha de uma tabela tenha um valor único para a chave primária.
• Restrição de integridade referencial: Garante que as chaves estrangeiras sejam consistentes e que os dados em uma tabela se refiram corretamente aos dados em outra tabela.

7. Outros Aspectos da Modelagem Lógica

A modelagem lógica também pode incluir aspectos como:

• Definição de Índices: Índices são criados para melhorar a performance das consultas no banco de dados. Embora não façam parte diretamente da modelagem conceitual ou lógica, seu planejamento é importante para otimizar a recuperação de dados.

• Visualização com Diagramas ER: Os diagramas Entidade-Relacionamento (ER) são usados para ilustrar a modelagem lógica de maneira visual, facilitando a compreensão e comunicação entre as partes envolvidas no projeto.

Exemplo de Modelagem Lógica de Dados

Vamos usar um exemplo prático de um sistema de biblioteca para ilustrar como a modelagem lógica de dados funciona. Neste exemplo, vamos transformar o modelo conceitual em um modelo lógico, que define as tabelas, as chaves primárias, as chaves estrangeiras, e os relacionamentos entre as entidades.

1. Entidades e Atributos

Na modelagem conceitual, podemos ter as seguintes entidades e seus atributos:

Entidade Livro:

• id_livro (Chave Primária)
• titulo
• autor
• ano_publicacao

Entidade Membro:

• id_membro (Chave Primária)
• nome
• email
• telefone

Entidade Empréstimo:

• id_emprestimo (Chave Primária)
• id_membro (Chave Estrangeira, referencia id_membro da tabela Membro)
• id_livro (Chave Estrangeira, referencia id_livro da tabela Livro)
• data_emprestimo
• data_devolucao

2. Relacionamentos

Na modelagem lógica de dados, é necessário definir como as entidades se relacionam. Considerando o modelo conceitual, temos:

• Membro -> Empréstimo: Um membro pode fazer vários empréstimos. Esse é um relacionamento de 1 para N (um membro pode fazer vários empréstimos, mas cada empréstimo pertence a apenas um membro). Portanto, na tabela Empréstimo, teremos uma chave estrangeira id_membro referenciando a tabela Membro.

• Livro -> Empréstimo: Um livro pode ser emprestado várias vezes. Esse também é um relacionamento de 1 para N (um livro pode ser emprestado várias vezes, mas cada empréstimo refere-se a um único livro). Assim, na tabela Empréstimo, teremos uma chave estrangeira id_livro referenciando a tabela Livro.

3. Estrutura de Tabelas (Modelo Lógico)

Agora, transformamos o modelo conceitual em tabelas no banco de dados, incluindo chaves primárias e estrangeiras.

Tabela Livro

• Chave Primária (PK): id_livro

Tabela Membro

• Chave Primária (PK): id_membro

Tabela Empréstimo

• Chave Primária (PK): id_emprestimo
• Chave Estrangeira (FK):
  • id_membro (referencia id_membro da tabela Membro)
  • id_livro (referencia id_livro da tabela Livro)

4. Relacionamentos entre as Tabelas

• Membro -> Empréstimo: O relacionamento entre a tabela Membro e Empréstimo é 1 para N. Na tabela Empréstimo, a chave estrangeira id_membro faz referência à chave primária id_membro da tabela Membro.

• Livro -> Empréstimo: O relacionamento entre a tabela Livro e Empréstimo também é 1 para N. A tabela Empréstimo possui a chave estrangeira id_livro, que faz referência à chave primária id_livro da tabela Livro.

No exemplo da biblioteca, vimos como as entidades Livro, Membro, e Empréstimo foram transformadas em tabelas com chaves primárias e estrangeiras, com seus relacionamentos bem definidos.

Conclusão

A modelagem lógica de dados é uma etapa crucial no design de bancos de dados, pois a transforma em uma estrutura prática e eficaz para armazenamento e recuperação de informações. Ela serve como um passo intermediário entre o modelo conceitual (mais abstrato) e a modelagem física (que envolve a implementação do banco de dados em um SGBD). Ao estruturar dados de maneira eficiente, levando em consideração a normalização e a definição de integridade, a modelagem lógica garante um banco de dados bem organizado, com boas práticas para manter a integridade e a eficiência do sistema.