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No entanto, este assunto causa um
certo desconforto na maioria dos desenvolvedores de aplicativos que acessam
bancos de dados relacionais. O perfeito entendimento da
sintaxe e semântica da cláusula JOIN em instruções SQL é fundamental para que
se obtenha o melhor desempenho possível ao recuperar dados de um bando de dados
relacional. Particularmente nesta segunda e
última parte deste artigo, serão abordadas as junções entre tabelas do tipo
cross join, que resulta em um produto cartesiano, e também as junções do tipo
self join, onde é feita a junção de uma tabela com ela mesma. Ao final
apresento um pequeno estudo de caso onde utilizamos a junção entre tabelas para
resolver um problema cotidiano. A
correta utilização desta técnica, além de facilitar muito a leitura e
interpretação da semântica da consulta sendo executada, em vários casos pode
oferecer um ganho de performance dependendo do grau de maturidade e
inteligência do sistema de gerenciamento de banco de dados relacional que se
executa a consulta. Em
que situação o tema é útil
Existe uma grande necessidade em
bancos de dados relacionais de efetuar junções entre tabelas, seja para
recuperar informações que estão “espalhadas” devido à normalização de dados, ou
para sumarizar informações para posterior geração de relatórios, mas o fato é
que a junção entre tabelas é necessária e poderíamos dizer até mesmo
fundamental.
Em muitos momentos é necessário
efetuar junções entre tabelas para buscar dados relativos a determinada
informação. Em bancos de dados relacionais, a utilização da metodologia de normalização
de dados é uma prática comum, amplamente difundida e muito correta porém,
devido à normalização de dados, em muitos momentos é necessário efetuar junções
entre tabelas para que se possa reconstruir uma informação completa. É neste
tipo de situação que a correta utilização da junção entre tabelas na SQL se
mostra bastante útil.
No primeiro artigo desta série apresentamos questões importantes com relação à utilização da cláusula WHERE para efetuar junções entre tabelas (muitas vezes necessárias por conta do uso de práticas de normalização na definição da base de dado (ler Box 1)). Sem dúvida nenhuma é a maneira mais utilizada entre os desenvolvedores de aplicações.
A grande maioria dos sistemas de gerenciamento de bancos de dados relacionais já adquiriram “inteligência” suficiente para interpretar este tipo de implementação e “converter” implicitamente em junções para poder elaborar os planos de execução de maneira a obter o melhor desempenho possível.
Mas infelizmente não podemos garantir que cem por cento dos sistemas de gerenciamento de bancos de dados relacionais possuem esta “inteligência”, o que pode ocasionar em consultas com desempenho muito aquém do desejado.
A utilização da cláusula JOIN resolve completamente este problema, pois ela foi criada exatamente para a finalidade de efetuar junções.
Outro fator que também se apresenta como muito importante para que utilizemos a cláusula JOIN é a facilidade de visualização do código da consulta. Entenda esta facilidade no tocante a manutenção, pois é muito mais fácil analisar uma consulta com cada componente no seu devido lugar (junções na cláusula JOIN e predicados na cláusula WHERE) do que uma consulta onde tudo está na cláusula WHERE e será necessário uma análise mais detalhada para “separar o joio do trigo”.
E vamos combinar: a utilização da cláusula JOIN deixa a consulta muito mais elegante.
As junçõs apresentadas no primeiro artigo foram:
· Inner join:
o Equi-join e Non Equi-join;
o Natural join;
· Outer join:
o Left outer joins;
o Right outer join;
o Full outer join.
Porém, esta não são as únicas maneiras de efetuar junções entre tabelas. Há também:
· Cross Joins: (ou junções cruzadas) são junções onde a condição de junção é omitida, ou seja, cada linha de uma tabela é combinada com cada linha de uma outra tabela. O resultado deste tipo de junção é conhedico como produto cartesiano;
· Self Joins: (ou auto-junção) são junções de uma tabela com ela mesma.
E para tornar esta artigo mais completo, abordarei também os algorítmos de junção:
· Nested Loop Join (ou junção de loop aninhado): é um algoritmo que une dois conjuntos usando dois loops aninhados;
· Block Nested Loop (ou loop de bloco aninhado): é uma variação do algoritmo nested loop;
· Sort-Merge Join: (ou junção do tipo fusão): a ideia principal deste algoritmo é primeiro classificar as relações pelo atributo de junção e, desta forma, as varreduras lineares intercaladas encontrarão os registros ao mesmo tempo;
· Hash Join (ou junção hash): este algoritmo necessita que haja um predicado de equi-join, ou seja, um predicado usado para comparar os valores de uma tabela com os valores da outra tabela usando o operador igual ‘=’.
Normalização de Dados é o processo de organização dos campos e tabelas de um banco de dados relacional para minimizar a redundância e dependência. Normalização normalmente envolve a divisão tabelas grandes em tabelas menores (e menos redundantes) e definindo as relações entre elas. O objetivo é isolar os dados de modo que as inserções, exclusões e alterações de campos possam ser feitas em apenas uma tabela e então propagadas através da base de dados utilizando os relacionamentos definidos.
Edgar F. Codd, o inventor do modelo relacional, introduziu o conceito de normalização que hoje conhecemos como a Primeira Forma Normal (1FN, ou 1NF – First Normal Form) em 1970. Codd então definiu a Segunda Forma Normal (2FN, ou 2NF – Second Normal Form) e a Terceira Forma Normal (3FN, ou 3NF – Third Normal Form) em 1971, e Codd e Raymond F. Boyce definiram a Forma Normal de Boyce-Codd (BCNF – Boyce-Codd Normal Form), em 1974.
Informalmente, uma tabela de banco de dados relacional é frequentemente descrita como "normalizada" se está na Terceira Forma Normal e a grande maioria das tabelas na 3FN são livres de anomalias tanto para inserção quanto para atualização ou exclusão.
A orientação padrão de projeto de banco de dados é que o Arquiteto de Dados deve criar um modelo totalmente normalizado. Uma eventual desnormalização seletiva pode, posteriormente, ser realizada por motivos de desempenho.
Um objetivo básico da Primeira Forma Normal, definida por Codd, em 1970, foi o de permitir que os dados sejam consultados e manipulados usando uma "sub-linguagem universal de dados", fundamentada na lógica de primeira ordem (SQL é um exemplo deste tipo de sub-linguagem universal de dados, ainda que Codd a considerava como falha).
Os objetivos da normalização além Primeira Forma Normal foram definidos por Codd da seguinte forma:
1) Para libertar a coleção de relacionamentos de indesejáveis dependências de inserções, atualizações e exclusões;
2) Para reduzir a necessidade de reestruturar a coleção de relacionamentos, por serem introduzidos novos tipos de dados e, assim, aumentar a vida útil dos programas aplicativos;
3) Para tornar o modelo relacional mais informativo para os usuários;
4) Para fazer a coleção de relacionamentos neutra com as estatísticas de consulta, onde estas estatísticas são suscetíveis de mudança à medida que o tempo passa.
Cross Join / Produto Cartesiano
Caso não seja especificada a condição de junção na união de duas tabelas, o SGBDR combina cada linha da primeira tabela com cada linha da segunda tabela. Este tipo de junção é chamada de cross join ou produto cartesiano, ambos os termos estão corretos. O número de linhas de uma cross join é o produto do número de linhas em cada tabela. A Listagem 1 apresenta um exemplo de uma cross join.
Listagem 1. Cross join entre as tabelas FUNCIONARIOS e DEPARTAMENTOS.
01. SQL> SELECT F.NOME||' '||F.SOBRENOME FUNCIONARIO, D.NOME_DEPTO
02. 2 FROM FUNCIONARIOS F
03. 3 CROSS JOIN DEPARTAMENTOS D;
04.
05. FUNCIONARIO NOME_DEPTO
06. ----------------------------------------- -------------------------
07. Ricardo Rezende Vendas
08. Joao da Silva Vendas
09. Leonardo Souza Vendas
10. Rafaela Bastos Vendas
11. Felipe Carvalho Vendas
12. Olavo Santos Vendas
13. Samantha Xavier Vendas
14. Paulo Ferreira Vendas
15. Manoel Vargas Vendas
16. USjpT USjpT Vendas
17. L L Vendas
18. yevi yevi Vendas
19. kGuOBF kGuOBF Vendas
20. ...
21. ...
22. Ricardo Rezende Recursos Humanos
23. Joao da Silva Recursos Humanos
24. Leonardo Souza Recursos Humanos
25. Rafaela Bastos Recursos Humanos
26. Felipe Carvalho Recursos Humanos
27. Olavo Santos Recursos Humanos
28. Samantha Xavier Recursos Humanos
29. Paulo Ferreira Recursos Humanos
30. Manoel Vargas Recursos Humanos
31. USjpT USjpT Recursos Humanos
32. L L Recursos Humanos
33. yevi yevi Recursos Humanos
34. kGuOBF kGuOBF Recursos Humanos
35. ...
36. ...
37. Ricardo Rezende Engenharia
38. Joao da Silva Engenharia
39. Leonardo Souza Engenharia
40. Rafaela Bastos Engenharia
41. Felipe Carvalho Engenharia
42. Olavo Santos Engenharia
43. Samantha Xavier Engenharia
44. Paulo Ferreira Engenharia
45. Manoel Vargas Engenharia
46. USjpT USjpT Engenharia
47. L L Engenharia
48. yevi yevi Engenharia
49. kGuOBF kGuOBF Engenharia
50. ...
51. ...
52. Ricardo Rezende Tecnologia de Informacao
53. Joao da Silva Tecnologia de Informacao
54. Leonardo Souza Tecnologia de Informacao
55. Rafaela Bastos Tecnologia de Informacao
56. Felipe Carvalho Tecnologia de Informacao
57. Olavo Santos Tecnologia de Informacao
58. Samantha Xavier Tecnologia de Informacao
59. Paulo Ferreira Tecnologia de Informacao
60. Manoel Vargas Tecnologia de Informacao
61. USjpT USjpT Tecnologia de Informacao
62. L L Tecnologia de Informacao
63. yevi yevi Tecnologia de Informacao
64. kGuOBF kGuOBF Tecnologia de Informacao
65. ...
66. ...
67. Ricardo Rezende Compras
68. Joao da Silva Compras
69. Leonardo Souza Compras
70. Rafaela Bastos Compras
71. Felipe Carvalho Compras
72. Olavo Santos Compras
73. Samantha Xavier Compras
74. Paulo Ferreira Compras
75. Manoel Vargas Compras
76. USjpT USjpT Compras
77. L L Compras
78. yevi yevi Compras
79. kGuOBF kGuOBF Compras
80. ...
81. ...
82. Ricardo Rezende Estoque
83. Joao da Silva Estoque
84. Leonardo Souza Estoque
85. Rafaela Bastos Estoque
86. Felipe Carvalho Estoque
87. Olavo Santos Estoque
88. Samantha Xavier Estoque
89. Paulo Ferreira Estoque
90. Manoel Vargas Estoque
91. USjpT USjpT Estoque
92. L L Estoque
93. yevi yevi Estoque
94. kGuOBF kGuOBF Estoque
95. ...
96. ...
97. Ricardo Rezende XAgXTHmlAwVnDyS
98. Joao da Silva XAgXTHmlAwVnDyS
99. Leonardo Souza XAgXTHmlAwVnDyS
100. Rafaela Bastos XAgXTHmlAwVnDyS
101. Felipe Carvalho XAgXTHmlAwVnDyS
102. Olavo Santos XAgXTHmlAwVnDyS
103. Samantha Xavier XAgXTHmlAwVnDyS
104. Paulo Ferreira XAgXTHmlAwVnDyS
105. Manoel Vargas XAgXTHmlAwVnDyS
106. USjpT USjpT XAgXTHmlAwVnDyS
107. L L XAgXTHmlAwVnDyS
108. yevi yevi XAgXTHmlAwVnDyS
109. kGuOBF kGuOBF XAgXTHmlAwVnDyS
110. ...
111. ...
112. buusBIVQCauztX buusBIVQCauztX HkMmQjyagGhWVzReRFdloD
113. IKfvhGpWW IKfvhGpWW HkMmQjyagGhWVzReRFdloD
114. eiOXs eiOXs HkMmQjyagGhWVzReRFdloD
115. Q Q HkMmQjyagGhWVzReRFdloD
116. jbYJVRMVhUI jbYJVRMVhUI HkMmQjyagGhWVzReRFdloD
117. bFL bFL HkMmQjyagGhWVzReRFdloD
118. AOu AOu HkMmQjyagGhWVzReRFdloD
119. KwveCIxJpDWxMpsdF KwveCIxJpDWxMpsdF HkMmQjyagGhWVzReRFdloD
120.
121. 2144754 rows selected.
122.
123. Elapsed: 00:03:22.79
...
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