Boas-vindas ao curso Introdução ao SQL com Oracle Database: manipule e consulte dados da Alura. O instrutor Victorino Vila nos acompanhará nesse primeiro curso da formação Oracle.
Victorino Vila é um homem de pele clara, olhos castanhos e cabelo e barba grisalhos. Está com uma jaqueta de frio azul-escura. Ao fundo, uma parede azul-clara lisa sem decorações.
Ressaltamos que esse curso é introdutório. Isso significa que foi pensado para quem nunca estudou SQL ou Oracle e quer ter uma noção de como essa linguagem funciona.
Se você já conhece como funciona SQL ou já trabalha com SQL e deseja se aprofundar um pouco mais, talvez esse curso não seja ideal para você.
Contudo, é interessante assistir pare relembrar conceitos, curiosidades e a história da Oracle e do SQL. Além disso, vamos aprender a instalar o produto na nossa máquina.
Em cursos posteriores da formação, iremos trabalhar mais a fundo com o SQL, principalmente, com os comandos de consulta, inclusão, alteração e exclusão.
Quais são os tópicos que vamos abordar neste curso?
Primeiro, vamos começar contando um pouco da história do SQL e da história da empresa Oracle.
Vamos contar como a linguagem SQL surgiu, porque foi criada, porque tem essa padronização, além das vantagens e desvantagens dessa padronização.
Depois vamos instalar o produto Oracle na nossa máquina. Isto é, vamos instalar o banco de dados e também uma interface de acesso ao banco de dados, chamada Oracle SQL Developer.
Em seguida, vamos estudar sobre os conceitos básicos de banco de dados: o que é o banco de dados? Quais são os componentes que um banco de dados possui?
Quando vamos trabalhar com banco de dados, temos que conhecer quais são os tipos de dados existentes para saber como projetar e criar o banco de dados, por exemplo.
No nosso caso, estamos trabalhando com o Oracle, mas existem outros bancos de dados relacionais no mercado.
Depois vamos ver os comandos SQL, separando em dois grupos:
O grupo de manipulação de dados. Inclusive, trabalhando com a criação de tabelas e a inclusão, alteração e exclusão de conteúdos dessas tabelas.
O segundo grupo é sobre consultas. Isto é, como extrair dados do banco de dados usando filtros e algumas condições de consulta. Por exemplo, visualizar todos os clientes do sexo feminino ou todas as pessoas com mais de 22 anos.
Esperamos que vocês gostem desse treinamento de SQL com Oracle Database. Até o próximo vídeo.
Nesse vídeo, vamos falar sobre a história da linguagem SQL.
Você que tem nesse curso um primeiro contato com essa linguagem, é bom saber um pouco como o SQL surgiu.
Para isso, vamos ao início da década de 1970. Naquela época começou-se a viabilizar, na prática, a implementação de um banco de dados baseado em um modelo teórico chamado banco de dados relacional.
Esse banco de dados era desenvolvido para substituir o modelo utilizado naquela época, conhecido como tabelas sequenciais. Essas tabelas sequenciais tinham esse nome porque eram compostas de tabelas organizadas como listas sequenciais de dados.
Mas um mesmo dado poderia estar em tabelas diferentes e não tinha como ser relacionado nos bancos de dados sequenciais, exceto pelas linguagens de computação baseadas nos computadores de grande porte que haviam na época.
Com o surgimento dessa nova estrutura de banco de dados relacional, onde os dados de uma tabela se relacionam com os de outra, era possível fazer pesquisas mais avançadas, aproveitando essa ligação nativa dos dados.
Para entender melhor, suponha que existe uma modelagem de um sistema de vendas com duas tabelas, a tabela de clientes e a tabela de vendas, em um banco de dados sequencial - o qual era usado antes dos bancos de dados relacionais.
A tabela de clientes contém dados de: nome, endereço, telefone, limite de crédito e outras propriedades. Já na outra tabela, temos a lista de vendas efetuadas.
Claro que um cliente que não esteja cadastrado na tabela de clientes não pode fazer uma compra.
Em um banco de dados sequencial, a garantia de que a empresa não venderia para essa pessoa era do programa e não do banco de dados. Pois, a regra de negócio não existia no banco, mas estava implementada dentro da aplicação desenvolvida para consultar os dados daquela base de dados.
Em contrapartida, em um banco de dados relacional, existe uma relação entre o cliente que está na tabela clientes e o cliente que está na tabela de vendas. Portanto, essa regra de negócio é implementada dentro do próprio banco de dados e a aplicação que consulta esse banco não precisa se preocupar com isso.
A vantagem dos dados estarem relacionados é que as pesquisas que envolvem informações contidas nas duas tabelas ficam mais fáceis de serem obtidas, se comparado a estrutura antiga. Pois, na estrutura antiga é preciso um programa para ajudar e dizer se há uma relação entre as duas tabelas.
Já que o modelo relacional trazia mais vantagens para a modelagem do negócio, pensaram na criação de uma linguagem de banco de dados que aproveitasse essa característica de relacionamento, trazendo vantagem e eficiência para as consultadas dos relatórios dos dados desse banco de dados.
Nos Estados Unidos, existe um órgão do governo chamado ANSI, o qual seria equivalente ao INMETRO do Brasil. No meio dos anos 80, esse órgão normativo de medidas dos EUA estipulou alguns padrões para os diversos dialetos que haviam sido criados quando os primeiros bancos de dados relacionais começaram a ser implementados na prática.
Através deste instituto ANSI, foi criada então uma linguagem chamada SEQUEL, que pode ser traduzida como linguagem de consulta estruturada.
Depois a SEQUEL teve seu nome reduzido para SQL (Structure Query Language). Apesar que em inglês ainda se pronuncia sequel e, não, as letras S-Q-L.
A partir da primeira versão do SQL ANSI em 1986, foram surgindo novos ajustes, até a versão que diríamos inicial de verdade criado no ano de 1992. A SQL ANSI 92 possuía uma estrutura muito similar à que temos até hoje.
Inclusive, a linguagem SQL, que no início tinha sido feita apenas para melhorar a consulta, começou também a suportar comandos de manutenção de dados e também de administração do banco.
Periodicamente a ANSI revê o SQL para suportar novas estruturas de dados. Por exemplo, atualmente dá suporte a estrutura de dados no formato JSON e XML.
Houve uma adesão de quase 100% de quase todos os criadores de software de banco de dados relacionais na adoção do SQL ANSI como padrão.
Para isso, na hora da implementação dos seus SQLs, esses criadores de banco de dados devem respeitar algumas regras pétreas que fazem com que os SQLs de todos os fabricantes tenham uma estrutura bem parecida.
Além do mais, os fabricantes devem adequar as suas ferramentas para adotarem as mudanças a cada revisão do SQL ANSI, a fim de sempre seguir o padrão.
Essa padronização do SQL em diversos fabricantes traz inúmeras vantagens, porém algumas desvantagens.
No próximo vídeo, vamos abordar essas vantagens e desvantagens. Até daqui a pouco.
Podemos falar que existem grandes vantagens no fato do banco de dados relacional utilizar uma linguagem de consulta padronizada.
Uma das vantagens da padronização do SQL seria o aprendizado.
O profissional que sabe SQL facilmente vai usar o SQL de diferentes fabricantes, porque apenas algumas pequenas diferenças existirão entre essas plataformas.
Ainda que haja diferenças, será mais fácil para esse profissional se adaptar ao novo banco de dados.
Outra facilidade é a portabilidade.
Por exemplo, fica muito mais fácil migrar sistemas que utilizam Oracle para SQL Server e vice-versa. Quanto mais você usar o padrão ANSI no desenvolvimento das suas aplicações, mais fácil será uma migração de bancos mantendo a mesma aplicação desenvolvida.
Vamos falar também de longevidade.
Se seus sistemas utilizam relatórios que têm por detrás consultas usando SQL, temos uma garantia que esses relatórios vão funcionar durante muito tempo - mesmo que você faça upgrade do seu banco de dados.
Isso porque o padrão ANSI nunca deixa de suportar formas de comandos antigas. Isto é, o padrão ANSI adiciona novidades, mas mantém aquilo que antigamente funcionava.
Por isso, você tem uma longevidade dos seus sistemas, já que dificilmente esse padrão vai mudar.
Também podemos destacar como vantagem a comunicação entre os sistemas.
O fato de todos os sistemas falarem SQL permite que a comunicação entre eles fique mais fácil. Assim, integrações ou transferência de dados de um banco de dados para outro (mesmo sendo de fabricantes diferentes) têm comunicação mais fácil se ambos utilizam o padrão ANSI SQL.
Além do benefício da liberdade de escolha.
Isso significa que a linguagem de programação não será um empecilho na escolha de um banco de dados ou de outro.
Em outras palavras, a empresa pode utilizar outros critérios de escolha para decidir sobre o uso de um banco de dados, pois não necessitam escolher uma linguagem já que todos utilizam a mesma.
Comentamos sobre algumas vantagens, mas também existem algumas desvantagens da padronização do SQL.
Podemos citar a falta de criatividade como a primeira desvantagem.
O SQL possui limites que podem não atender às novas demandas de mercado, principalmente com o advento das redes sociais.
Quando as primeiras redes sociais surgiram, os programadores dessas redes tiveram dificuldades em simular os modelos de negócios em bancos de dados relacionais.
Tanto que atualmente surgem novos bancos de dados que utilizam padrões diferentes do SQL padrão ANSI. Nós chamamos esses bancos de NoSQL, pois não seguem o padrão AINSI, mas atendem melhor às demandas de redes sociais.
A linguagem SQL não é uma linguagem bem estruturada.
Para suprir essa falta, os bancos de dados criaram suas próprias linguagens internas que fazem esse tipo de estruturação que nativamente o SQL não tem.
Porém, esse tipo de procedimento feito pelos fabricantes de bancos de dados não segue do padrão ANSI e tem implementações variadas.
Em suma, podemos citar a falta de criatividade e a falta de estrutura como sendo duas desvantagens do padrão SQL.
Até o próximo vídeo.
O curso SQL com Oracle Database: manipule e consulte dados possui 220 minutos de vídeos, em um total de 56 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de SQL e Banco de Dados em Data Science, ou leia nossos artigos de Data Science.
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