SQL - Funções de Caracteres

SQL - Funções de Caracteres 

Lower - força caracteres maiúsculos aparecerem em minúsculos. 

Upper - força caracteres minúsculos aparecerem em maiúsculos. 

Concat(x,y)- concatena a string "x" com a string "y". 

Substring(x,y,str) - extrai um substring da string "str", começando em "x", e termina em "y". 

To_Char(num) - converte um valor numérico para uma string de caracteres. 

To_Date(char,fmt) - converte uma string caracter em uma data. ^Q - converte data para o formato apresentado. 

Apresente o nome de todos os empregados em letras minúsculas. 

Resp: SELECT LOWER( EMPNOME ) FROM EMP; 

Apresente o nome de todos os empregados (somente as 10 primeiras letras). 

Resp: SELECT SUBSTRING (1,10,EMPNOME) FROM EMP; 

Apresente o nome de todos os empregados admitidos em 01/01/80. 

Resp: SELECT * FROM EMP WHERE EMPADMI = ^Q"DD-AAA-YYYY"("01-JAN-1980"); 

ou SELECT * FROM EMP WHERE EMPADMI = ^Q("01-JAN-1980"); 

Funções Agregadas (ou de Agrupamento) função retorno avg(n) média do valor n, ignorando nulos count(expr) vezes que o número da expr avalia para algo nao nulo max(expr) maior valor da expr min(expr) menor valor da expr sum(n) soma dos valores de n, ignorando nulos 

Apresente a Média, o Maior, o Menor e também a Somatória dos Salários pagos aos empregados. 

Resp: 

SELECT AVG(EMPSALA) FROM EMP; 

SELECT MIN(EMPSALA) FROM EMP; 

SELECT MAX(EMPSALA) FROM EMP; 

SELECT SUM(EMPSALA) FROM EMP; 

SQL - União de Consultas

Uniões 

Podemos eventualmente unir duas linhas de consultas simplesmente utilizando a palavra reservada UNION. 

Liste todos os empregados que tenham códigos < 10 ou Funcionários que trabalhem em departamentos com código maior que 10. 

Resp: Poderíamos resolver esta pesquisa com um único Select, porém devido ao fato de estarmos trabalhando em nosso exemplo com apenas duas tabelas não conseguimos criar um exemplo muito adequado para utilização deste recurso. 

Select * From Emp Where EmpNume < 10

Union (Select * From Emp Where DepNume < 10);

SQL - Relatórios

PARTE III - Relatórios 

Comando: 

REPORT DISTINCT / UNIQUE [atributo(s)] REPORTTOP PAGETOP TOP DETAIL NONE BOTTOM PAGEBOTTOM REPORTBOTTOM FROM [tabelas] [WHERE clausula-where] [GROUP BY clausula-grupo] [ORDER BY clausula-order by]; 

Como exemplo converteremos um simples Select em um Report, temos: 

SELECT EMPNOME FROM EMP WHERE DEPNUME = 1000; REPORT DETAIL EMPNOME WHERE DEPNUME = 1000; 

Podemos direcionar a saída de um relatório tanto para um arquivo como para uma impressora. 

Para um arquivo: REPORT ON “RELAT.DAT” ... 

Para uma impressora: REPORT ON LP:” ... 

Agora incrementando um report temos: 

REPORT REPORTTOP COL 10, “*** RELATORIO DE FUNCIONARIOS *** “, TODAY %Q”DD/MM/YY”, SKIP, 

COL 10, “=================================“, SKIP 2 DETAIL COL 10, NOME %C22, SALARIO %FS, ADMISSAO %Q”DD/MM/YY” EPORTBOTTOM COL 10, “=================================“, SKIP, COL 20, “TOTAL:”, TOTAL(SALARIO) FROM EMP ORDER BY NOME; 

Onde: 

REPORTTOP 

- O que sera impresso no topo do relatório. 

PAGETOP 

- Impresso em cada topo de pagina. 

TOP

- Impresso em cada Topo do Sort-Grupo do relatório. 

DETAIL 

- O que sera impresso em cada linha. 

NONE 

- Se não tiver resultado o select, não sera impresso o relatório. 

BOTTOM 

- Impresso em cada Bottom do Sort-Grupo do relatório 

PAGEBOTTOM 

- O que sera impresso no rodapé de cada pagina. 

REPORTBOTTOM 

- O que sera impresso no rodape do relatório. 

Formatos: 

%C - caracter %

D - data 

y - ano, 

n - mes numérico, 

a - mes alfanumérico, 

d - dia, 

j - dia e ano juliano 

Exemplo: 

%D”dd/mm/yy” %

I - inteiro 

%FSZ onde: 

%F - ponto flutuante 

S - separador de 3 digitos e decimal point 

Z - zeros serão suprimidos 

%Q - data %

J - Hora 

h - hora, 

m - minutos, 

s - segundos 

%T - hora 

E temos as funções: TOTAL, AVERAGE, MAXIMUM, MINIMUM

SQL - Consultas SELECT

Parte II - Comandos de Consulta ao Esquema 

Devemos ressaltar que a linguagem SQL é utilizada tanto pelos profissionais responsáveis pelos dados, onde é ressaltada a figura do Administrador do Banco de Dados e dos Analistas de Dados, como também pelos desenvolvedores de Aplicações. 

Enquanto àqueles estão preocupados com o desempenho, integridade do Banco de Dados e utilizam toda gama de recusos disponíveis no SQL, estes estão preocupados apenas em "transformar dados em informações", portanto para os desenvolvedores costuma-se dizer que conhecer o "select" já basta.

Em nosso curso enfatizaremos a importância de TODOS os comandos do SQL, mas sabemos de antemão que os professores responsáveis pelas linguagens IDEO, Visual Basic e Delphi, ressaltarão a preponderância da instrução "select", que será apresentada a seguir: 

1) Seleção de todas os campos (ou colunas) da tabela de Departamentos. 

Resp: SELECT * FROM DEPT; 

O exemplo utiliza o coringa "*" para selecionar as colunas na ordem em que foram criadas. 

A instrução Select, como pudemos observar seleciona um grupo de registros de uma (ou mais) tabela(s). 

No caso a instrução From nos indica a necessidade de pesquisarmos tais dados apenas na tabela Dept. Where como base das Restrição de tuplas. 

A cláusula "where" corresponde ao operador restrição da álgebra relacional. Contém a condição que as tuplas devem obedecer a fim de serem listadas.  Ela pode comparar valores em colunas, literais, expressões aritméticas ou funções. 

A seguir apresentamos operadores lógicos e complementares a serem utilizados nas expressões apresentadas em where.

Operadores lógicos - significado: 

=  igual a 

>  maior que 

>=  maior que ou igual a 

<  menor que 

<=  menor que ou igual a 

Exemplos: 

SELECT EMPNOME, EMPSERV FROM EMP WHERE DEPNUME > 10; 

SELECT EMPNOME, EMPSERV FROM EMP WHERE EMPSERV = 'GERENTE'; 

O conjunto de caracteres ou datas devem estar entre apóstrofes (‘) na cláusula "where". 

2) Selecione todos os departamentos cujo orçamento mensal seja maior que 100000. 

Apresente o Nome de tal departamento e seu orçamento anual, que será obtido multiplicando-se o orçamento mensal por 12. 

Resp: Neste problema precisamos de uma expressão que é a combinação de um ou mais valores, operadores ou funções que resultarão em um valor. Esta expressão poderá conter nomes de colunas, valores numéricos, constantes e operadores aritméticos.

SELECT DEPNOME, DEPORCA * 12 FROM DEPT WHERE DEPORCA > 100000; 

3) Apresente a instrução anterior porém ao invés dos "feios" DepNome e DepOrca, os Títulos Departamento e Orçamento. 

Resp: Neste exemplo deveremos denominar colunas por apelidos. Os nomes das colunas mostradas por uma consulta, são geralmente os nomes existentes no Dicionário de Dado, porém geralmente estão armazenados na forma do mais puro "informatiquês", onde "todo mundo" sabe que CliCodi significa Código do Cliente. 

É possível (e provável) que o usuário desconheça estes símbolos, portanto devemos os apresentar dando apelidos às colunas "contaminadas" pelo informatiquês, que apesar de fundamental para os analistas, somente são vistos como enigmas para os usuários. 

SELECT DEPNOME "DEPARTAMENTO", DEPORCA * 12 "ORCAMENTO ANUAL" FROM DEPT WHERE DEPORCA > 100000; 

4) Apresente todos os salários existentes na empresa, porém omita eventuais duplicidades. 

Resp: A cláusula Distinct elimina duplicidades, significando que somente relações distintas serão apresentadas como resultado de uma pesquisa. 

SELECT DISTINCT EMPSERV FROM EMP; 

5) Apresente todos os dados dos empregados, considerando sua existência física diferente de sua existência lógica (ou seja devidamente inicializado). 

Resp: Desejamos um tratamento diferenciado para valores nulos. Qualquer coluna de uma tupla que não contenha informações é denominada de nula, portanto informação não existente. Isto não é o mesmo que "zero", pois zero é um número como outro qualquer, enquanto que um valor nulo utiliza um "byte" de armazenagem interna e são tratados de forma diferenciada pelo SQL. 

SELECT EMPNOME, EMPSALA + EMPCOMI FROM EMP; SELECT EMPNOME, NVL(EMPSALA,0) + NVL(EMPCOMI,0) FROM EMP; 

Observação: a função "NVL" é utilizada para converter valores nulos em zeros. 

6) Apresente os nomes e funções da cada funcionário contidos na tabela empresa, porém classificados alfabeticamente (A..Z) e depois alfabeticamente invertido (Z..A). 

Resp: A cláusula Order By modificará a ordem de apresentação do resultado da pesquisa (ascendente ou descendente). 

SELECT EMPNOME, EMPSERV FROM EMP ORDER BY EMPNOME; 

SELECT EMPNOME, EMPSERV FROM EMP ORDER BY EMPPNOME DESC; 

Nota: Também é possível fazer com que o resultado da pesquisa venha classificado por várias colunas. Sem a claúsula "order by" as linhas serão exibidas na sequência que o SGBD determinar. 

7) Selecione os Nomes dos Departamentos que estejam na fábrica. 

Resp: SELECT DEPNOME FROM DEPT WHERE DEPLOCA = "SAO PAULO"; 

O exemplo exigiu uma restrição (São Paulo) que nos obrigou a utilizar da instrução Where. Alguns analistas costumam afirmar em tom jocoso que SQL não passa de "Selecione algo De algum lugar Onde se verificam tais relações" Acreditamos que esta brincadeira pode ser útil ao estudante, na medida em que facilita sua compreensão dos objetivos elementares do SQL. 

Demais Operadores Operador Significado between ... and ... entre dois valores ( inclusive ) in ( .... ) lista de valores like com um padrao de caracteres is null é um valor nulo 

Exemplos: 

SELECT EMPNOME, EMPSALA FROM EMP WHERE EMPSALA BETWEEN 500 AND 1000; 

SELECT EMPNOME, DEPNUME FROM EMP WHERE DEPNUME IN (10,30); 

SELECT EMPNOME, EMPSERV FROM EMP WHERE EMPNOME LIKE 'F%'; 

SELECT EMPNOME, EMPSERV FROM EMP WHERE EMPCOMI IS NULL; 

O símbolo "%" pode ser usado para construir a pesquisa ("%" = qualquer sequência de nenhum até vários caracteres). Operadores Negativos operador descrição <> diferente not nome_coluna = diferente da coluna not nome_coluna > não maior que not between não entre dois valores informados not in não existente numa dada lista de valores not like diferente do padrao de caracteres informado is not null não é um valor nulo 

8) Selecione os Empregados cujos salários sejam menores que 1000 ou maiores que 3500. 

Resp: Necessitaremos aqui a utilização de expressão negativas. A seguir apresentamos operadores negativos. 

SELECT EMPNOME, EMPSALA FROM EMP WHERE EMPSALA NOT BETWEEN 1000 AND 3500; 

9) Apresente todos os funcionários com salários entre 200 e 700 e que sejam Vendedores. 

Resp: Necessitaremos de consultas com condições múltiplas. 

Operadores "AND" (E) e "OR" (OU). 

SELECT EMPNOME, EMPSALA, EMPSERV FROM EMP WHERE EMPSALA BETWEEN 700 AND 2000 AND EMPSERV = 'VENDEDOR'; 

10) Apresente todos os funcionários com salários entre 200 e 700 ou que sejam Vendedores. 

Resp: SELECT EMPNOME, EMPSALA, EMPSERV FROM EMP WHERE EMPSALA BETWEEN 700 AND 2000 OR EMPSERV = 'VENDEDOR'; 

11) Apresente todos os funcionários com salários entre 200 e 700 e que sejam Vendedores ou Balconistas. 

Resp: SELECT EMPNOME, EMPSALA, EMPSERV FROM EMP WHERE EMPSALA BETWEEN 700 AND 2000 AND ( EMPSERV = 'BALCONISTA' OR EMPSERV = 'VENDEDOR' ); 

SQL - CREATE DATABASE

PARTE I - Comandos de Modificações do Esquema e Criação de Banco de Dados

Os bancos de dados podem utilizar conjuntos de caracteres específicos dependendo da linguagem utilizada (idioma) sendo que, os mais utilizados são: Latin1 e UTF-8 (codificação de caracteres específicos: acentos, ç, etc.). 

Comando Create 

Este comando permite a criação de tabelas no banco de dados ou mesmo de sua criação. 

O primeiro comando para criação de um banco de dados em SQL é: CREATE DATABASE_Nome (nome sem espaços e caracteres especiais). 

Sintaxe: CREATE DATABASE < nome_db >; 

onde: nome_db - indica o nome do Banco de Dados a ser criado.

Sintaxe: CREATE TABLE < nome_tabela > ( nome_atributo1 < tipo > [ NOT NULL ], nome_atributo2 < tipo > [ NOT NULL ], ...... nome_atributoN < tipo > [ NOT NULL ] ) ; 

onde: 

nome_table - indica o nome da tabela a ser criada. 

nome_atributo - indica o nome do campo a ser criado na tabela. tipo - indica a definição do tipo de atributo ( integer(n), char(n), real(n,m), date... ). 

n- número de dígitos ou de caracteres m- número de casas decimais 

Agora vamos criar uma tabela. Use o editor para salvar em um arquivo ou digite na linha de comando do ISQL. 

CREATE TABLE CURSO_SQL 
(ID INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
NOME VARCHAR(45) NOT NULL, 
ENDERECO VARCHAR(45) NOT NULL, 
EMAIL VARCHAR(45) NOT NULL, 
PRIMARY KEY (id) ) 
CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci; 


ATRIBUTOS 

• NULL / Not NULL – Permite ou não valores nulos 

• Unsigned / Signed – Permite ou não números negativos 

• Auto-increment – Gera sequencia de contadores (1, 2, 3, ...) 

Os tipos de dados char e varchar armazenam dados compostos do seguinte: 

• Caracteres maiúsculos e minúsculos, como a, b e c. 

• Numerais, como 1, 2 e 3. 

• Caracteres especiais, como arroba, (@), E comercial (&) e ponto de exclamação (!). 

VARCHAR - Tipo de dado que trabalha sem completar com espaços em branco a área não utilizada da string opostamente ao tipo VAR

CREATE DATABASE TRABALHO; 

O comando acima criou um Banco de Dados, porém este na verdade não passa de uma abertura no diretório, pois não conta com nenhuma tabela. 

Agora criaremos as tabelas que estarão contidas no Banco de Dados TRABALHO. 

A primeira Tabela será a de Departamentos (DEPT). Esta tabela conterá além dos campos também sua chave primária, suas chaves estrangeiras e também seus índices. 

A segunda tabela será a de Empregados (EMP), que também será criada. 

Não devemos esquecer de primeiramente abrirmos o Banco de Dados. Diferentemente do que ocorre em alguns aplicativos, em SQL o fato de criarmos um Banco de Dados, não significa que o banco recém criado já está preparado para utilização.  A instrução a seguir, providencia a abertura do Banco de Dados criado. 

OPEN DATABASE TRABALHO; 

Agora estamos prontos para criarmos as tabelas necessárias. 

Lembrando que o arquivo TABS.SQL, contém todas as instruções necessárias para criação do Banco de Dados Trabalho e de suas tabelas. 

Já o Arquivo DADOS.SQL irá popular estas tabelas. 

Para efeitos didáticos, criamos as tabelas de forma que sua população, em outras palavras os dados, sejam facilmente referenciáveis pelos estudantes. 

Assim sendo, na tabela de departamentos, contamos com 5 departamentos, cada um deles tendo seu gerente. 

Todos os “gerentes” tem nomes de cantoras brasileiras (Gal Costa, Marina Lima, etc), todos os “operários” tem nomes de jogadores de futebol, todas as vendedoras tem nomes de jogadoras de volei, todas as balconistas tem nome de jogadoras de basquete e o presidente da empresa exemplo, tem o mesmo nome do presidente do Brasil. 

Desta forma os testes devem resultar em grupos bastante definidos. 

Assim se você estiver listando Gerentes e aparecer um homônimo da Ana Paula (jogadora de volei), verifique sua query atentamente, pois muito provavelmente a mesma estará errada. 

A seguir código necessário a criação da tabela Departamento e seu índice: 

create table Dept ( DepNume integer(4) not null, 

DepNome char(20) not null, 

DepLoca char(20) not null, 

DepOrca integer(12,2), 

primary key (DepNume) ); 

create unique index DepNum on Dept (DepNume asc); 

Note-se que a chave primária já está definida juntamente com o registro da tabela. 

A criação do índice, que por razões óbvias deve ser criado após a tabela, naturalmente é um comando totalmente independente do primeiro create, que serviu para criar a tabela e suas característica básicas. 

Vamos analisar o código necessário para a criação da tabela de empregados, apresentado a seguir: 

create table Emp (EmpNume integer(5) not null, 

EmpNome char(30) not null, 

EmpGere integer(5) , 

EmpServ char(20) , 

DepNume integer(4) not null, 

EmpAdmi date not null, 

EmpSala integer(10,2), 

EmpComi integer(10,2), 

primary key (EmpNume), 

foreign key has (DepNume) references Dept on delete restrict on update cascade ); 

create unique index EmpNum on Emp (EmpNume asc); 

create index EmpDep on Emp (DepNume asc); 

A Tabela de Empregados não poderia ter sido criada antes da Tabela de Departamento, pois contém uma referência direta àquela tabela. 

Quando declaramos que DepNume é chave estrangeira, promovemos de fato a ligação do cadastro de empregados como o cadastro de departamentos. 

Ao restringirmos as exclusões, permitimos a existência de funcionários não alocados a nenhum departamento. Apesar desta prática ser contrária a tese de que devemos possuir apenas tuplas perfeitamente relacionáveis em nossas tabelas, podemos deixar esta pequena abertura, pois um usuário que excluísse inadivertidamente determinado departamento, acabaria por excluir também uma grande quantidade de funcionários, que estivessem ligados a este departamento. 

Já a atualização em cascata dos códigos de departamento é uma boa providência, na medida em que teremos, uma vez alterado algum código de departamento, a atualização imediata de todos os funcionários pertencentes ao departamento cujo código foi modificado. 

Observações: 

1- Observar que os índices são parte intrínseca das tabelas. 

2- A integridade relacional é garantida pelo Banco de Dados e não pelo aplicativo. 

3- Exclusões ou Alterações em Chaves Primárias, podem acarretar exclusões, anulações ou até mesmo perda de integridade nas tabelas onde esta chave primária existir como chave estrangeira. 

Portanto é imprescindível muito cuidado quando da elaboração do Banco de Dados. 

Uma tentação muito comum ao estudante é começar criando as tabelas do Banco de Dados sem prévia Normalização. 

Este talvez seja o melhor caminho para perder-se tempo em vão, pois quando você terminar de projetar suas telas de entrada de dados, notará "que nada funciona!". 

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Comando Drop 

Este comando elimina a definição da tabela, seus dados e referências. 

Sintaxe: DROP TABLE < nome_tabela > ; 

Exemplo: DROP TABLE EMP; 

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Comando Alter 

Este comando permite inserir/eliminar atributos nas tabelas já existentes. 

Comando: ALTER TABLE ADD / DROP (nome_atributo1 < tipo > [NOT NULL], nome_atributoN [NOT NULL] ) ; 

Não existe nenhum comando SQL que permita eliminar algum atributo de uma relação já definida. 

Assim caso você desejar eliminar uma chave primária devidamente referenciada em outra tabela como chave estrangeira, ao invés de obter a eliminação do campo, obterá apenas um erro. Além do comando DROP que poderá eliminar uma tabela e suas relações, também podemos criar uma relação que tenha os atributos que se deseja, copiar-se a relação antiga sobre a nova e apagando-se então a relação que originalmente desejávamos eliminar. 

Exemplo: ALTER TABLE DEPT ( ADD DEPSALA DECIMAL (10,2) ); 

Tabelas - Forma Normal

Tabelas - Forma Normal 

A disciplina Análise de Sistemas abordará detalhadamente esta importante metodologia para definição das tabelas que irão compor a base de dados, que aqui apenas citaremos. 

Primeira Forma Normal: 

Uma relação se encontra na primeira forma normal se todos os domínios de atributos possuem apenas valores atômicos (simples e indivisíveis), e que os valores de cada atributo na tupla seja um valor simples. Assim sendo todos os atributos compostos devem ser divididos em atributos atômicos. 

Segunda Forma Normal: 

Uma relação se encontra na segunda forma normal quando estiver na primeira forma normal e todos os atributos que não participam da chave primária são dependentes desta. 

Assim devemos verificar se todos os atributos são dependentes da chave primária e retirar-se da relação todos os atributos de um grupo não dependente que dará origem a uma nova relação, que conterá esse atributo como não chave. 

Desta maneira, na segunda forma normal evita inconsistências devido a duplicidades. 

Terceira Forma Normal: 

Uma relação estará na terceira forma normal, quando estiver na primeira forma norma e todos os atributos que não participam da chave primária são dependentes desta porém não transitivos. 

Assim devemos verificar se existe um atributo que não depende diretamente da chave, retirá-lo criando uma nova relação que conterá esse grupo de atributos, e defina com a chave, os atributos dos quais esse grupo depende diretamente. 

O processo de normalização deve ser aplicado em uma relação por vez, pois durante o processo de normalização vamos obtendo quebras, e por conseguinte, novas relações. 

No momento em que o sistema estiver satisfatório, do ponto de vista do analista, este processo iterativo é interrompido. 

De fato existem literaturas indicando quarta, quinta formas normais, que não nos parece tão importante, nem mesmo academicamente. 

A normalização para formas apoiadas em dependências funcionais evita inconsistências, usando para isso a própria construção da Base. 

Se a mesma consistência for passível de ser garantida pelo aplicativo, a normalização pode ser evitada com ganhos reais no desempenho das pesquisas. No caso da consistência não ser importante, também podemos não normalizar totalmente uma Base de Dados. 

Exemplo: Normalizar os seguintes atributos: 

Nº do Pedido, Nome do Cliente, Nome dos Produtos, Quantidades Nº do Pedido, Código do Cliente, Nome dos Produtos, Quantidades Código do Cliente, Nome do Cliente Nº do Pedido, Código do Cliente, Código dos Produtos, Quantidades Código do Cliente, Nome do Cliente Código do Produto, Nome do Produto Nº do Pedido, Código do Cliente Código do Cliente, Nome do Cliente Código do Produto, Nome do Produto Nº do Pedido, Código do Produto, Quantidade Cliente Pedido Item Produto CliCodi PedNume PedNume ProCodi CliNome CliCodi ProCodi ProNome IteQtde 

O esquema apresentado anteriormente poderia ser inferido diretamente, usando metodologia tipicamente apresentada em Organização e Método. 

Se soubermos, por hipótese, que um profissional habilitado desenhou o pedido da empresa, e que esta o está utilizando com sucesso, poderíamos basear nosso modelo de dados neste formulário. 

Devemos notar que muitos Analistas de Sistemas não adotam estes procedimentos, por preferirem os métodos convencionais para elaboração do Modelo de Dados. 

Considerando qualquer formulário de pedidos podemos notar que o Número do Pedido geralmente tem destaque e sempre é único, ou seja encontramos nossa chave primária da Tabela de Pedidos, como sabemos que um cliente pode fazer mais de uma compra, achamos nossa Tabela de Clientes, que pode ter um Código, portanto achamos sua chave primária, que por conseguinte será a chave estrangeira da Tabela de Pedidos. 

Um ponto delicado, diz respeito aos itens do pedido, que formam geralmente um espaço destacado dentro do formulário de pedidos. Geralmente, e este é um dos casos, estas áreas em separado dos formulários darão origem a tabelas filhas, como é o caso típico das duplicatas em notas fiscais, ou dos dependentes na ficha de funcionários. 

Portanto achamos nossa Tabela de Itens que será ligada à Tabela de Pedidos através do Número do Pedido, que é ao mesmo tempo chave primária e chave estrangeira para a Tabela de Itens. 

Finalmente podemos perceber, que da mesma forma como os clientes se repetem em relação a Tabela de Pedidos, os produtos podem se repetir na tabela de itens (observe que não obstante não termos nenhum pedido com o mesmo item grafado duas vezes, este item pode ser adquirido em outro pedido). 

Assim descobrimos nossa quarta tabela, a Tabela de Produtos e a chave primária Código do Produto.

Banco de Dados - Componentes

Componentes de um Banco de Dados 

Um Banco de Dados é composto pelas seguintes partes: 

1) Gerenciador de Acesso ao Disco:  O SGBD utiliza o Sistema Operacional para acessar os dados armazenados em disco, controlando o acesso concorrente às tabelas do Banco de Dados.  O Gerenciador controla todas as pesquisas queries) solicitadas pelos usuários no modo interativo, os acessos do compilador DML, os acessos feitos pelo Processador do Banco de Dados ao Dicionário de Dados e também aos próprios dados. 

2) O Compilador DDL (Data Definition Language) processa as definições do esquema do Banco de Dados, acessando quando necessário o Dicionário de Dados do Banco de Dados. 

3) O Dicionário de Dados contém o esquema do Banco de Dados, suas tabelas, índices, forma de acesso e relacionamentos existentes. 

4) O Processador do Banco de Dados manipula requisições à própria Base de Dados em tempo de execução. Ele é o responsável pelas atualizações e integridade da Base de Dados. 

5) O Processador de Pesquisas (queries) dos usuários, analisa as solicitações, e se estas forem consistentes, aciona o Processador do Banco de Dados para acesso efetivo aos dados. 

As aplicações fazem seus acessos ao pré-compilador DML da linguagem hospedeira, que os envia ao Compilador DML (Data Manipulation Language) onde são gerados os códigos de acesso ao Banco de Dados.