Mapeamento de Restrições ER para Relacional

Visão Geral

Tipos de Restrições

1. Restrições de Chave

Implementação

CREATE TABLE Produto (
    codigo VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    nome VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE,
    sku VARCHAR(50) UNIQUE,
    preco DECIMAL(10,2),
    CONSTRAINT check_preco CHECK (preco > 0)
);

2. Restrições de Integridade Referencial

Implementação

CREATE TABLE Pedido (
    numero VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    data DATE NOT NULL,
    total DECIMAL(10,2)
);

CREATE TABLE Item_Pedido (
    pedido_num VARCHAR(20),
    produto_cod VARCHAR(20),
    quantidade INTEGER NOT NULL,
    preco_unit DECIMAL(10,2) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (pedido_num, produto_cod),
    FOREIGN KEY (pedido_num) 
        REFERENCES Pedido(numero)
        ON DELETE CASCADE
        ON UPDATE CASCADE,
    FOREIGN KEY (produto_cod) 
        REFERENCES Produto(codigo)
        ON DELETE RESTRICT
        ON UPDATE CASCADE
);

3. Restrições de Domínio

Implementação

CREATE TABLE Funcionario (
    id VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    nome VARCHAR(100) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) CHECK (email LIKE '%@%'),
    status VARCHAR(20) CHECK (status IN ('ATIVO', 'INATIVO', 'FERIAS')),
    salario DECIMAL(10,2) CHECK (salario >= 0)
);

Restrições de Negócio

1. Validações Complexas

-- Trigger para validar datas
CREATE TRIGGER check_datas
BEFORE INSERT OR UPDATE ON Pedido
FOR EACH ROW
BEGIN
    IF NEW.data_entrega <= NEW.data_pedido THEN
        RAISE EXCEPTION 'Data de entrega deve ser posterior à data do pedido';
    END IF;
END;

-- Stored Procedure para validação de estoque
CREATE PROCEDURE validar_estoque(
    p_produto_id VARCHAR,
    p_quantidade INTEGER
) AS $$
BEGIN
    IF NOT EXISTS (
        SELECT 1 FROM Estoque 
        WHERE produto_id = p_produto_id 
        AND quantidade_disponivel >= p_quantidade
    ) THEN
        RAISE EXCEPTION 'Estoque insuficiente';
    END IF;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

2. Restrições Temporais

CREATE TABLE Contrato (
    id VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    data_inicio DATE NOT NULL,
    data_fim DATE,
    valor DECIMAL(10,2),
    CONSTRAINT check_datas 
        CHECK (data_fim IS NULL OR data_fim > data_inicio),
    CONSTRAINT check_vigencia 
        CHECK (data_fim IS NULL OR data_fim > CURRENT_DATE)
);

Mapeamento de Participação

1. Participação Total

Implementação

CREATE TABLE Funcionario (
    id VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    dept_cod VARCHAR(20) NOT NULL,
    nome VARCHAR(100) NOT NULL,
    FOREIGN KEY (dept_cod) 
        REFERENCES Departamento(codigo)
        ON DELETE RESTRICT
);

2. Participação Parcial

Implementação

CREATE TABLE Pedido (
    numero VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    cliente_id VARCHAR(20),
    data DATE NOT NULL,
    FOREIGN KEY (cliente_id) 
        REFERENCES Cliente(id)
        ON DELETE SET NULL
);

Otimizações

1. Índices para Restrições

-- Índices para chaves estrangeiras
CREATE INDEX idx_item_pedido_num ON Item_Pedido(pedido_num);
CREATE INDEX idx_item_produto_cod ON Item_Pedido(produto_cod);

-- Índices para validações frequentes
CREATE INDEX idx_funcionario_status ON Funcionario(status);
CREATE INDEX idx_contrato_datas ON Contrato(data_inicio, data_fim);

2. Particionamento

-- Particionamento por status
CREATE TABLE Pedido (
    numero VARCHAR(20),
    status VARCHAR(20),
    data DATE,
    total DECIMAL(10,2)
) PARTITION BY LIST (status);

CREATE TABLE pedido_pendente 
    PARTITION OF Pedido FOR VALUES IN ('PENDENTE');
CREATE TABLE pedido_aprovado 
    PARTITION OF Pedido FOR VALUES IN ('APROVADO');
CREATE TABLE pedido_cancelado 
    PARTITION OF Pedido FOR VALUES IN ('CANCELADO');

Boas Práticas

1. Nomenclatura

Prefixos consistentes para constraints
Nomes descritivos para regras de negócio
Padrão para índices e triggers

2. Documentação

COMMENT ON TABLE Produto IS 'Cadastro de produtos comercializados';
COMMENT ON COLUMN Produto.codigo IS 'Código único do produto';
COMMENT ON CONSTRAINT check_preco ON Produto 
    IS 'Garante que o preço seja sempre positivo';

3. Manutenção

Monitoramento de violações
Logs de alterações
Revisão periódica

Considerações de Performance

1. Análise de Impacto

Custo de verificações
Frequência de validações
Complexidade das regras

2. Estratégias de Otimização

Uso adequado de índices
Particionamento eficiente
Cache de validações

Conclusão

O mapeamento eficiente de restrições:

Garante integridade dos dados
Implementa regras de negócio
Otimiza performance
Facilita manutenção

25 abril 2025