Laboratórios de DML

Visão Geral

Os laboratórios práticos de DML (Data Manipulation Language) são projetados para fornecer experiência hands-on com operações de manipulação de dados em ambientes PostgreSQL. Cada laboratório apresenta cenários reais e desafios práticos comumente encontrados em ambientes de produção.

Estrutura dos Laboratórios

Cada laboratório segue uma estrutura consistente:

Preparação do Ambiente
- Configuração inicial
- Pré-requisitos
- Scripts de setup
Objetivos de Aprendizado
- Conceitos principais
- Habilidades técnicas
- Resultados esperados
Roteiro Prático
- Instruções passo a passo
- Comandos e scripts
- Pontos de verificação
Avaliação
- Critérios de conclusão
- Testes de validação
- Métricas de sucesso

Ambiente de Laboratório

-- Criar database dedicado para laboratórios
CREATE DATABASE lab_dml;

-- Schema para isolamento de exercícios
CREATE SCHEMA lab_workspace;

-- Tabelas para os laboratórios
CREATE TABLE lab_workspace.clientes (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    nome VARCHAR(100) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) UNIQUE,
    data_cadastro DATE DEFAULT CURRENT_DATE,
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'Ativo',
    segmento VARCHAR(50),
    limite_credito DECIMAL(10,2) DEFAULT 1000.00
);

CREATE TABLE lab_workspace.produtos (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    codigo VARCHAR(20) UNIQUE,
    nome VARCHAR(100) NOT NULL,
    descricao TEXT,
    preco DECIMAL(10,2) NOT NULL CHECK (preco > 0),
    estoque INTEGER DEFAULT 0,
    categoria VARCHAR(50),
    data_cadastro DATE DEFAULT CURRENT_DATE,
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'Ativo'
);

CREATE TABLE lab_workspace.pedidos (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    cliente_id INTEGER REFERENCES lab_workspace.clientes(id),
    data_pedido TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    valor_total DECIMAL(10,2) DEFAULT 0,
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'Pendente',
    observacoes TEXT
);

CREATE TABLE lab_workspace.itens_pedido (
    pedido_id INTEGER REFERENCES lab_workspace.pedidos(id),
    produto_id INTEGER REFERENCES lab_workspace.produtos(id),
    quantidade INTEGER CHECK (quantidade > 0),
    preco_unitario DECIMAL(10,2) NOT NULL,
    desconto DECIMAL(10,2) DEFAULT 0,
    PRIMARY KEY (pedido_id, produto_id)
);

-- Tabela de controle de progresso
CREATE TABLE lab_workspace.lab_progress (
    lab_id SERIAL PRIMARY KEY,
    lab_name VARCHAR(100),
    start_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    completion_time TIMESTAMP,
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'IN_PROGRESS',
    notes TEXT
);

Laboratórios Disponíveis

1. Manipulação de Dados

Operações CRUD básicas
Transações e consistência
Manipulação em lote
Validação de dados

2. Análise de Dados

Consultas analíticas
Agregações e agrupamentos
Funções de janela
Relatórios dinâmicos

3. Transformação de Dados

Conversão de formatos
Limpeza de dados
Normalização e desnormalização
Enriquecimento de dados

4. Integração de Dados

Importação e exportação
Sincronização entre tabelas
Migração de dados
Validação de integridade

Fluxo de Trabalho Recomendado

Boas Práticas

╔════════════════════════════════════════════╗
║  DIRETRIZES DE LABORATÓRIO:               ║
║  ✓ Sempre trabalhar em transações         ║
║  ✓ Verificar resultados após cada etapa   ║
║  ✓ Documentar todas as operações          ║
║  ✓ Testar com diferentes conjuntos        ║
║  ✓ Manter scripts de rollback             ║
╚════════════════════════════════════════════╝

Ferramentas Necessárias

PostgreSQL Client
- psql
- pgAdmin 4
- DBeaver
Utilitários
- pg_dump (para backup)
- COPY (para importação/exportação)
- Ferramentas de análise de plano de execução
Scripts de Suporte
-- Script de verificação de ambiente CREATE OR REPLACE FUNCTION lab_workspace.check_environment() RETURNS TABLE ( check_item VARCHAR, status VARCHAR, details TEXT ) AS $$ BEGIN RETURN QUERY SELECT 'Database Version'::VARCHAR, version()::VARCHAR, 'Verificação da versão do PostgreSQL'::TEXT UNION ALL SELECT 'Available Tables', (SELECT string_agg(table_name, ', ') FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'lab_workspace'), 'Tabelas disponíveis no schema lab_workspace'; END; $$ LANGUAGE plpgsql;

Navegação dos Laboratórios

Suporte e Recursos

Documentação

Comunidade

Fórum PostgreSQL
Stack Overflow
GitHub Discussions

Conclusão

Os laboratórios DML fornecem uma base prática essencial para o desenvolvimento de habilidades em manipulação de dados. A prática regular destes exercícios contribuirá significativamente para sua expertise em operações de banco de dados PostgreSQL.

Próximos Passos

Preparação
- Configure seu ambiente local
- Revise os pré-requisitos
- Familiarize-se com as ferramentas
Execução
- Siga os laboratórios em ordem
- Complete todos os exercícios
- Documente seus resultados
Avançado
- Explore variações dos exercícios
- Crie seus próprios cenários
- Compartilhe experiências

04 maio 2025