Artigo SQL Magazine 5 - Mapeando um modelo de classes para um Banco de Dados relacional

Você precisa estar logado para dar um feedback. Clique aqui para efetuar o login
Para efetuar o download você precisa estar logado. Clique aqui para efetuar o login
Confirmar voto
0
 (0)  (0)

Artigo da Revista SQL Magazine edição 05.

Atenção: por essa edição ser muito antiga não há arquivo PDF para download.
Os artigos dessa edição estão disponíveis somente através do formato HTML.

Clique aqui para ler todos os artigos desta edição

Mapeando um Modelo de Classes para um Banco de Dados Relacional

 

Introdução

 

Este artigo destina-se a analistas e projetistas que estejam utilizando UML (ou pensando em utilizar) para a modelagem de sistemas e que irão servir-se de um banco de dados relacional para armazenar os dados. Pressupomos que o leitor tenha bons conhecimentos acerca do modelo relacional/entidade-relacionamento e algum conhecimento sobre o modelo de classes e objetos utilizado pela UML.

A modelagem utilizando orientação a objetos apresenta uma série de vantagens. A principal é um casamento maior com o mundo real: enquanto no modelo relacional o analista se preocupa com tabelas, relacionamentos e formas normais, em uma abordagem OO o foco é na fiel representação do mundo real, segundo os aspectos relevantes para o negócio em questão. Não há, por exemplo, nenhuma das eternas discussões para decidir o que deve ou não ser entidade fraca, relacionamento ternário, chave primária ou candidata.

Para a chamada “transição suave” da análise para o projeto e implementação orientado a objetos é necessário que, além de programar em uma linguagem OO, se armazene as informações em um banco de dados OO. No entanto, a maioria das organizações dispõe apenas de sistemas gerenciadores de bancos de dados relacionais, tais como Oracle, DB2, SQL Server, MySQL e Firebird, entre outros. É necessário então mapear o modelo de classes e objetos para um modelo relacional. Esse mapeamento pode ser feito de forma semi-automática por algumas ferramentas, porém, sempre há um custo tanto de desempenho quanto de esforço de programação. Para minimizar estes custos, uma série de heurísticas é aqui apresentada, juntamente com subsídios para que se entenda o cerne do problema.

O termo descasamento de impedância é usado para ressaltar as diferenças entre os paradigmas relacional e orientado a objetos. O paradigma OO é baseado em princípios de programação e engenharia de software bem aceitos ao longo dos anos, tais como acoplamento, coesão e encapsulamento, enquanto o modelo relacional é baseado em princípios matemáticos da teoria dos conjuntos. Os dois fundamentos teóricos levam a diferentes pontos fortes e fracos. Além disso, o paradigma OO pressupõe administrar a complexidade dividindo o problema em classes que representam dados e comportamentos associados aos dados, ao passo que o modelo relacional propõe formas de se armazenar os dados evitando redundância e as chamadas anomalias de atualização – as formas normais são um bom exemplo de tais técnicas. Com objetivos tão distintos em mente é razoável que se tenha conflitos.

O segredo do bom mapeamento de um modelo de classes para um modelo relacional é entender bem os dois paradigmas e as suas diferenças, e fazer escolhas levando em conta a relação custo/benefício de cada decisão. Este artigo propõe algumas das técnicas propostas por diversos autores e adotadas em vários projetos, ressaltando vantagens e desvantagens de cada alternativa. Tomaremos por base um sistema gerenciador de banco de dados puramente relacional, porque isto representa a situação da maioria das empresas. No entanto, é bom lembrar que alguns fabricantes estão estendendo o modelo relacional para o chamado modelo objeto-relacional – por exemplo, o Oracle 9i já apresenta uma série de construções OO, tais como classes, herança e métodos, tornando a migração certamente mais fácil.

Mapeamento na Prática

Os principais conceitos de orientação a objetos que aparecem em um modelo de classes e devem ser mapeados para um modelo relacional são: identidade, classes, atributos, métodos, herança, relações (associação, agregação e composição) e restrições. Na figura 1 visualizamos um exemplo de um modelo de classes fictício, que poderia ser utilizado pelo Detran para registrar motoristas, veículos, multas e recursos primários (não consideramos recursos de segunda instância).

Restrições em UML devem ser representadas através de notas em texto corrido ou utilizando-se OCL (Object Constraint Language), uma linguagem recente desenvolvida especialmente para a especificação de restrições. Um exemplo de restrição representada textualmente seria “não é permitido criar um recurso para uma multa que já venceu”.

A tabela 1 resume os mapeamentos a serem adotados. Os tópicos a seguir detalham cada um deles.

 

Identidade

 

Muitos autores respeitados na comunidade relacional aconselham o uso de chaves artificiais, sem significado no negócio, denominadas surrogates (ou identificadores) – usualmente, números inteiros seqüenciais que nunca são reaproveitados. Esta recomendação é praticamente um consenso entre os pesquisadores da comunidade OO, de forma que a tomaremos como uma regra prática: toda tabela que corresponder a uma classe no modelo original possuirá um identificador inteiro como chave primária. Podem haver outras chaves candidatas (alternativas, secundárias), formadas por um ou mais campos, mas a chave primária será sempre este identificador. É costume nomear este campo como ID. Apenas esse atributo será utilizado para a criação de chaves estrangeiras e relacionamentos entre as tabelas. Além disso, um gerador de números seqüenciais para cada chave primária deve ser providenciado.

 

Classes

 

De forma geral, cada classe simples será mapeada para uma tabela. O que torna uma classe simples é o fato de conter somente atributos que podem ser mapeados diretamente para os tipos básicos do banco de dados, além de não ser parte de nenhuma hierarquia de classes. Como exemplo temos a classe Veículo, cujo mapeamento seria:

 

CREATE TABLE VEICULO

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

RENAVAM CHAR(9) NOT NULL UNIQUE,

PLACA CHAR(7) NOT NULL UNIQUE,

CHASSI CHAR(18) NOT NULL UNIQUE,

MODELO CHAR(40) NOT NULL,

CILINDRADAS INTEGER NOT NULL

);

 

Atributos

 

É importante distinguir quatro características de atributos: tipo, cardinalidade, persistência e visibilidade.

 

Tipo: pela sua riqueza, um modelo de classes permite que um objeto tenha atributos de tipos complexos, incluindo tipos abstratos de dados ou até mesmo outros objetos. Mapear estes atributos para um modelo relativamente simples como o relacional deve ser feito de forma criteriosa. Citaremos aqui os casos mais freqüentes:

 

Tipos simples: possuem correspondência direta com os tipos disponíveis no banco de dados, tais como alfanuméricos, inteiros, reais, datas e lógicos. Atributos desse tipo podem ser mapeados diretamente para o seu correspondente no modelo relacional, como no exemplo anterior (Veiculo).

 

Faixas de Valores: representam valores com limites mínimo e máximo, usualmente de números ou caracteres. Podem ser implementados utilizando-se uma restrição na coluna correspondente:

 

CHECK( cilindradas BETWEEN 50 AND 6000 );

 

Um bom planejamento deve levar em conta não somente o desempenho mas também o custo de manutenção. Caso o limite acima mude, será necessário localizar todos os lugares onde a faixa se aplica e alterar a restrição, gerando uma complicação caso a checagem exista em diversas tabelas. Isso pode ser minimizado com o uso de uma ferramenta case mais sofisticada – por exemplo, o Designer2000 da Oracle, que possui suporte para a definição de domínios e representa bem esse tipo de regra.

 

Tipos Enumerados: usualmente são tipos que possuem um número finito de valores, tais como estado civil. Há duas  abordagens comuns: i) utilizar campos alfanuméricos combinados com faixas de valores; ii) utilizar campos inteiros combinados com tabelas auxiliares. É importante que fique documentado como obter os valores do tipo enumerado, para que seja possível preencher uma combobox em tela, por exemplo.

Utilizar um campo alfanumérico pode ocupar mais espaço, contudo, na maioria dos casos, essa solução possui melhor desempenho e facilita a escrita de consultas. Veja um exemplo:

 

ESTADO_CIVIL VARCHAR(10), ...

CHECK( ESTADO_CIVIL IN ( ‘SOLTEIRO’, ‘CASADO’,

‘SEPARADO’, ‘DIVORCIADO’, ‘VIÚVO’ ) )

 

Embora simples de implementar e com boa performance, esta abordagem apresenta os mesmos problemas de manutenção que a criação de faixas de valores, ou seja, qualquer mudança no tipo enumerado implica em alterar diversas restrições espalhadas por várias tabelas. Além disso, a geração de valores para uso em uma combobox torna-se praticamente inviável de ser realizada no banco, devendo ser feita na aplicação. Claramente, esta opção é de difícil manutenção.

O uso de campos inteiros requer codificação para atribuir a cada item um número. Há várias opções possíveis: criar uma função (preferencialmente armazenada no banco de dados) que faça a codificação e a decodificação; criar uma tabela exclusiva para o tipo enumerado em questão; ou criar uma tabela para abrigar todos os tipos enumerados do modelo. Nas três alternativas pode-se usar uma restrição para validar a entrada, como no caso das faixas de valores. No entanto, em uma consulta, será necessário decodificar o número inteiro para o seu valor correspondente – se usarmos uma tabela auxiliar, isto será feito através de uma junção.

 

Alternativa 1 – criar funções que façam a codificação e decodificação, usando a linguagem de programação do banco de dados ou mesmo decodificando ad-hoc:

 

DECODE( ID, 1, ‘SOLTEIRO’, 2, ‘CASADO’, 3, ‘SEPARADO’, 4, ‘DIVORCIADO’, 5, ‘VIÚVO’ )

 

Nesse caso seria necessário fazer a validação do campo através do uso de um trigger ou uma restrição que verifique se o atributo foi preenchido corretamente. Note que, na sua essência, esta abordagem é semelhante ao uso de campos alfanuméricos, apresentando os mesmos problemas de manutenção. Curiosamente, esta parece ser a maneira predileta de alguns projetistas para implementação de tipos enumerados no modelo relacional – muitas vezes, deixando a cargo do front-end a responsabilidade de verificar se o valor foi codificado ou decodificado corretamente.

 

Alternativa 2 – criar uma tabela para o tipo enumerado em questão. Esta abordagem apresenta dois inconvenientes: a proliferação excessiva do número de tabelas e a necessidade de muitas junções para se obter o valor do item, podendo degradar o desempenho se as tabelas de tipos forem grandes (o que na maioria das vezes não é o caso). Por outro lado, é a abordagem mais fácil de ser evoluída.

 

ESTADO_CIVIL INTEGER REFERENCES TIPO_ESTADO_CIVIL(ID), ...

 

TABLE TIPO_ESTADO_CIVIL

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

VALOR VARCHAR(10)

);

 

Alternativa 3 – criar uma tabela para abrigar mais de um tipo enumerado. Essa abordagem possui a vantagem de não criar diversas tabelas auxiliares, que muitas vezes terão apenas dois ou três valores, sendo tão flexível à evolução do modelo quanto a alternativa 2. Em contrapartida é mais sujeita a problemas de desempenho, já que a tabela de tipos enumerados será maior.

 

CREATE TABLE TIPOS_ENUMERADOS

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

TIPO VARCHAR(32),

VALOR VARCHAR(32)

);

...

ESTADO_CIVIL INTEGER REFERENCES TIPOS_ENUMERADOS(ID)

 

O valor do campo Tipo será o nome da enumeração. Para preencher uma combobox devemos realizar uma consulta à tabela TIPOS_ENUMERADOS restringindo o tipo desejado.

Note que a chave estrangeira não garante o preenchimento correto, pois a tabela de tipos pode conter outros valores além do conjunto de estados civis (como Sexo). Uma solução seria criar um trigger para consultar a tabela de tipos e verificar se a entrada é válida. Uma forma de resolver esse problema sem sobrecarregar o banco seria fixar faixas para os IDs e definir restrições, com as mesmas ressalvas da alternativa 1. Por exemplo:

 

CREATE TABLE TIPOS_ENUMERADOS

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

TIPO VARCHAR2(32),

VALOR VARCHAR2(32),...

 

CHECK( (TIPO = ‘ESTADO_CIVIL’ AND ID BETWEEN 10 AND 19)

OR (TIPO = ‘ESTADO_PEDIDO’ AND ID BETWEEN 20 AND 29) ... )

);

...

ESTADO_CIVIL INTEGER REFERENCES TIPOS_ENUMERADOS(ID),

...

CHECK( ESTADO_CIVIL BETWEEN 11 AND 19 )

 

Observe que tomamos o cuidado de deixar buracos na seqüência de IDs, de forma a facilitar a inclusão de valores no futuro: temos apenas cinco tipos de estado civil mas reservamos a faixa de 10 a 19.

Do ponto de vista da manutenção, as alternativas 2 e 3 são superiores ao uso de campos alfanuméricos. Além disso, cabe observar que o argumento de desempenho inferior muitas vezes não se verifica na prática, pois como as tabelas de tipos são pequenas e muito utilizadas, é quase certo de permanecerem em memória (no cache do banco) o tempo todo – sem mencionar que essas tabelas certamente terão índices. Finalmente, a abordagem 2 é na verdade uma normalização relacional tradicional.

 

Cardinalidade: a cardinalidade de um atributo pode ser zero, um ou mais de um (quando se tratar de uma coleção). No segundo caso devemos colocar uma restrição para valores nulos. Quando se tratar de uma coleção, podemos criar uma tabela auxiliar contendo uma chave estrangeira para o ID da tabela original. Se a coleção não permitir repetição, deve-se criar uma restrição de unicidade contendo o campo e a chave estrangeira. Nesse caso, a criação de um índice é recomendável. Assim, o mapeamento relacional para a classe CNH seria:

 

CREATE TABLE CNH

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

REGISTRO CHAR(20) UNIQUE NOT NULL

...

);

 

CREATE TABLE RENOVACOES_CNH

(

CNH_ID INTEGER NOT NULL REFERENCES CNH(ID) ON DELETE CASCADE,

DATA DATE NOT NULL,

UNIQUE( CNH_ID, DATA )

);

 

Persistência: Cabe observar que nem todos os atributos que figuram em uma classe serão persistentes, ou seja, serão armazenados. Muitos apenas existirão em memória. O caso mais comum são atributos derivados de cálculos realizados sobre outros atributos – idade, por exemplo. Uma solução está no uso de visões: a classe original é mapeada para um tabela com outro nome, a qual o programador/usuário não tem acesso, e uma visão contendo os atributos derivados é criada.

 

Visibilidade: usualmente os atributos não são visíveis fora da classe, ou seja, são protegidos ou privados. Em um banco relacional isso é bastante difícil de implementar – uma alternativa seria criar visões para restringir o acesso aos campos e stored procedures para realizar as alterações. Felizmente, na maiorias dos sistemas, os dados a serem armazenados quase sempre são públicos, ao menos para leitura.

 

Métodos

 

Não há muito o que fazer em relação aos métodos – a maioria dos bancos relacionais possui o conceito de triggers e de stored procedures, que são funções ou procedimentos executados no ambiente do banco de dados. Em algumas situações esse mecanismo pode ser utilizado para simular métodos. Na maioria das vezes, no entanto, os métodos terão de ser implementados através da linguagem de programação utilizada para desenvolver a aplicação e não serão executados no ambiente do banco de dados. Uma forma de minimizar o impacto na construção de aplicações que compartilham o mesmo modelo de dados é o uso de bibliotecas para implementar tais métodos.

 

Relacionamentos

 

Os relacionamentos do modelo de classes são relativamente simples de se mapear. Basicamente, será usada a mesma abordagem do modelo relacional, com a ressalva de que as tabelas que representam classes terão como chave primária apenas o campo ID. Como conseqüência, todas as chaves estrangeiras também terão apenas um campo. As cardinalidades devem ser corretamente refletidas no mapeamento.

 

Relacionamento 1 para 1: coloca-se uma restrição de chave estrangeira na chave primária da tabela que representa a parte opcional do relacionamento. Se ambas as pontas forem obrigatórias, talvez seja melhor juntar as duas classes em uma única tabela.

 

CREATE TABLE MULTA

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

...

);

...

CREATE TABLE RECURSO

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY REFERENCES MULTA(ID),

...

);

 

Se ambas as pontas forem opcionais é melhor inserir um novo campo em uma das tabelas, definido-o como chave estrangeira. Este campo poderá ser nulo.

 

Relacionamentos 1 para n: o mapeamento é semelhante a abordagem relacional, ou seja, colocaremos um campo na tabela que representa o lado N como chave estrangeira para o lado 1. Não há como mapear a representação de um lado N que seja obrigatório. Por outro lado, se o lado 1 for obrigatório, basta não permitir valores nulos no campo que é chave estrangeira.

 

CREATE TABLE TIPO_INFRACAO

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

CODIGO CHAR(3) NOT NUL UNIQUE,

...

);

 

CREATE TABLE MULTA

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

TIPO_INFRACAO_ID INTEGER NOT NULL REFERENCES TIPO_INFRACAO(ID),

...

);

 

Relacionamentos m para n: nesse caso utilizaremos uma tabela auxiliar contendo dois campos, cada um sendo chave estrangeira para as tabelas que representam as pontas do relacionamento. Da mesma forma que na cardinalidade 1:N, não há como representar diretamente a obrigatoriedade, ou seja, relacionamentos 1:M x 1:N.

 

Herança

 

O mapeamento da herança é o que apresenta a maior dificuldade e também o que traz mais conseqüências, tanto no desempenho quanto na facilidade de escrita de determinadas consultas. As escolhas são: 1) representar todas as classes de uma hierarquia em uma única tabela, acrescentando um atributo Tipo para identificar a classe do objeto; 2) representar cada classe na hierarquia como uma tabela, representando os atributos comuns apenas na tabela que representa a classe pai, o que implica em realizar uma fragmentação vertical; 3) representar cada classe concreta da hierarquia por uma tabela contendo todos os atributos da classe e de suas superclasses, realizando uma fragmentação horizontal.

 

Todas as classes da hierarquia em uma única tabela: Um atributo Tipo é usado para indicar a classe de cada objeto. Como vantagem, temos que um objeto é armazenado em uma única tabela, tornando fácil a sua recuperação. Além disso, consultas envolvendo superclasses também são fáceis de serem realizadas.

 

CREATE TABLE PESSOA

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

TIPO CHAR(1) NOT NULL,

NOME VARCHAR2(50) NOT NULL,

ENDERECO VARCHAR2(60) NOT NULL,

CPF CHAR(8) UNIQUE,

DATA_NASCIMENTO DATE,

CGC CHAR(12) UNIQUE,

CHECK( TIPO IN (‘F’,’J’) ),

CHECK( (TIPO = ‘F’ AND CPF IS NOT NULL AND DATA_NASCIMENTO IS NOT NULL) OR (TIPO <> ‘F’ AND CPF IS NULL AND DATA_NASCIMENTO IS NULL),

CHECK( (TIPO = ‘J’ AND CGC IS NOT NULL) OR (TIPO <> ‘J’ AND CGC IS NULL),

);

 

Devemos acrescentar na validação de nulos o teste correspondente ao tipo do objeto. Como desvantagem temos um certo desperdício de espaço, o que na maioria das vezes não chega a ser preocupante. O mecanismo de chaves estrangeiras não poderá ser implementado de forma totalmente direta se tivermos relacionamentos que envolvam uma chave estrangeira e uma subclasse. Por exemplo, a chave estrangeira não garante valores válidos para o relacionamento abaixo:

 

CREATE TABLE RECURSO

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

...

PESSOA_ID INTEGER NOT NULL REFERENCES PESSOA(ID),

...

);

 

Neste caso podemos usar um trigger para garantir que o recurso está relacionado a uma pessoa física, ou alguma separação por faixas de IDs, ou ainda aritmética módulo P (por exemplo, se forem duas classes, os IDs de uma serão números pares e os IDs da outra números ímpares).

Observe que, se a chave estrangeira estiver na tabela que representa a hierarquia, não há problema:

 

CREATE TABLE MULTA

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

TIPO CHAR(1) NOT NULL,

EQUIPAMENTO_ID REFERENCES EQUIPAMENTO(ID),

...

CHECK( TIPO IN (‘E’, ‘F’ ),

CHECK( (TIPO = ‘E’ AND EQUIPAMENTO_ID IS NOT NULL) OR (TIPO <> ‘E’ AND EQUIPAMENTO_ID IS NULL)

);

 

No mesmo caminho, se a chave estrangeira estiver conectada a classe raiz da hierarquia, também não teremos problemas:

 

CREATE TABLE VEICULO

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

PESSOA_ID INTEGER NOT NULL REFERENCES PESSOA(ID),

...

);

 

Fragmentação vertical: o nome provém do fato de que um objeto é “cortado” em duas ou mais partes, cada uma sendo representada em uma tabela diferente. Ou seja, é como se a tabela da primeira abordagem fosse cortada na vertical. Como a cardinalidade será 1:1, todas as tabelas que representam subclasses terão o campo ID como chave primária e também como chave estrangeira para a tabela que representa a superclasse. Nesta última, o campo ID será apenas chave primária. Veja o exemplo:

 

CREATE TABLE PESSOA

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

NOME VARCHAR2(50) NOT NULL,

ENDERECO VARCHAR2(60) NOT NULL

);

 

CREATE TABLE PESSOA_FISICA

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY REFERENCES PESSOA(ID) ON DELETE CASCADE,

CPF CHAR(8) NOT NULL UNIQUE,

DATA_NASCIMENTO DATE NOT NULL

);

 

CREATE TABLE PESSOA_JURIDICA

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY REFERENCES PESSOA(ID) ON DELETE CASCADE,

CGC CHAR(12) NOT NULL UNIQUE

);

 

Essa abordagem pode ser utilizada também para representar herança múltipla. A grande vantagem é que eventuais evoluções em quaisquer classes da hierarquia são bastante localizadas, sendo fáceis de implementar. Além disso, os relacionamentos podem fazer uso direto da integridade referencial oferecida pelo próprio banco de dados.

 

CREATE TABLE MULTA

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

PESSOA_ID INTEGER NOT NULL REFERENCES PESSOA(ID),

...

);

 

A principal desvantagem é o desempenho: a constante realização de junções para recuperar um único objeto pode tornar as consultas mais simples grandes consumidoras de recursos, afetando o desempenho do banco como um todo.

 

Fragmentação horizontal: de forma análoga, corresponde a realizar um corte horizontal na tabela da primeira abordagem. Apenas as classes concretas (ou seja, classes que possuem instâncias) serão representadas no modelo. Os atributos que existirem nas superclasses serão repetidos nas tabelas que representam as classes concretas, de forma que um objeto estará inteiramente contido em uma única tabela. Com isso, é desnecessário a realização de junções com superclasses para recuperar todos os campos de um único objeto.

 

CREATE TABLE PESSOA_FISICA

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

NOME VARCHAR2(50) NOT NULL,

ENDERECO VARCHAR2(60) NOT NULL

CPF CHAR(8) NOT NULL UNIQUE,

DATA_NASCIMENTO DATE NOT NULL

);

 

CREATE TABLE PESSOA_JURIDICA

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

NOME VARCHAR2(50) NOT NULL,

ENDERECO VARCHAR2(60) NOT NULL

CGC CHAR(12) NOT NULL UNIQUE

);

 

Uma das desvantagens dessa abordagem são as consultas que envolvem a superclasse: para listar todas as pessoas, físicas e jurídicas, devemos realizar uma união entre as duas tabelas selecionando os atributos da superclasse (no caso, id, nome e endereço). Além disso, é difícil implementar relacionamentos envolvendo uma classe que tenha subclasses. O mecanismo de chaves estrangeiras do banco não poderá ser aproveitado, devendo ser substituído por um trigger que verifique se o valor está presente em uma das tabelas que representam as subclasses. Por exemplo:

 

CREATE TABLE MULTA

(

ID INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,

PESSOA_ID INTEGER NOT NULL,

...

);

 

Dentro de um trigger de insert ou update validamos se o atributo PESSOA_ID é chave de pessoa física ou pessoa jurídica. Alterações nas superclasses terão de ser refletidas em todas as subclasses, tornando a manutenção trabalhosa. É necessário também assegurar que os IDs das duas tabelas sejam únicos, ou seja, não pode haver uma pessoa física com o mesmo ID de uma pessoa jurídica – isto pode ser garantido através de faixas de valores, ou aritmética módulo P. Claramente, esta abordagem apresenta sérios problemas de manutenção e também problemas para o mapeamento correto de determinadas construções, devendo ser evitada principalmente quando existirem relacionamentos envolvendo a superclasse.

 

Restrições

 

As restrições explicitadas em um modelo de classes e objetos devem ser implementadas através dos mecanismos já existentes no próprio banco de dados e, quando isto não for possível, através do uso de triggers. A dificuldade básica desta abordagem consiste em identificar qual evento acionará o trigger. Por exemplo, na regra “não é permitido criar um recurso para uma multa que já venceu” é fácil reconhecer que devemos criar um trigger no evento de inserção da tabela Multa. No entanto, as restrições nem sempre serão tão simples. Este tema é bastante complexo e não será discutido nesse artigo.

 

Conclusão

 

Deve-se ter em mente que, apesar de se estar usando um modelo OO, todos os mecanismos disponíveis no banco de dados relacional, tais como integridade referencial, unicidade, restrições e validações, devem ser utilizados para garantir o estado válido dos dados. Por outro lado, o que deve guiar um bom mapeamento é o grau de fidelidade ao modelo de classes e objetos, sempre contraposto à razão custo/benefício. Não se deve realizar o mapeamento com um “pensamento relacional”, aplicando técnicas de identificação de entidades e normalização de forma cega – o produto final pode ficar tão distante do modelo original que a programação e manutenção se tornarão extremamente difíceis.

O mapeamento proposto para modelo de classes deste artigo pode ser visualizado na figura 2. O script completo para criação do banco de dados está disponível para download.

 

Geraldo Zimbrao é pesquisador da Coppe e professor da informática da

UFRJ, onde leciona desde 1995. É doutor em Banco de Dados pela Coppe

desde 1999. Participa de projetos de consultoria pela Fundação Coppetec

desde 1995, tendo atuado no projeto de diversas bases de dados na

Embratel, Marinha, Ministério da Defesa, DataSus, entre outros. Pode ser contatado em zimbrao@cos.ufrj.br ou http://www.cos.ufrj.br/~zimbrao

 

 

 

Construção

Mapeamento

Identidade

Chaves primárias artificiais

Classes

Tabelas

Atributos

Colunas de tabelas

Métodos

Stored procedures ou funções fora do banco de dados

Relações

Chaves estrangeiras e tabelas de relacionamento

Herança

Tabelas, visões e particionamentos horizontais ou verticais

Restrições

Constraints e triggers

Tabela 1 – Tipos de construções OO e seus mapeamentos relacionais

 

 

Figura 1 – Modelo de classes e objetos usado como exemplo (os tipos dos atributos foram omitidos)

 

 

Figura 2 – Mapeamento proposto para o modelo de classes. Em modelos maiores, a tabela TIPOS_ENUMERADOS pode ser escondida, para melhor legibilidade.

 
Você precisa estar logado para dar um feedback. Clique aqui para efetuar o login
Receba nossas novidades
Ficou com alguma dúvida?