Introdução a Bancos de Dados¶

Vivemos um período de grande disponibilidade de informações sobre os mais distintos tópicos, mas a nossa finitude exige que sejamos seletivos quanto ao que devemos aprofundar. Então, por que estudar bancos de dados geográficos?

Uma resposta curta é que o banco de dados geográfico é um componente elementar dos sistemas de informação geográfica. Alguém poderia argumentar que ele não é obrigatório: no QGIS ou no ArcGIS é possível manipular dados diretamente a partir de arquivos, como o Shapefile ou o KML. Essa pessoa estaria parcialmente certa — mas talvez não conheça as limitações dessa abordagem, ou não saiba que, ao migrar do Shapefile para o GeoPackage, já estaria usando um banco de dados. Também não conheceria as vantagens do GeoPackage em relação ao Shapefile, nem as suas limitações em relação ao PostGIS.

Conhecendo os conceitos de bancos de dados e de sistemas gerenciadores, um usuário de SIG pode decidir como e onde manter seus dados. A solução para produzir um mapa que ilustra um artigo é muito diferente da usada em um grande projeto com múltiplos usuários. Além disso, conhecer a linguagem de consulta dá poder para extrair informações de forma rápida e eficiente — em alguns casos, sem precisar de um SIG, porque os bancos geográficos já oferecem diversas operações de análise espacial.

🗃️ Dados, bancos de dados e SGBDs¶

Para entender o que é um banco de dados, uma analogia ajuda (FRANÇA; CELESTINO JÚNIOR, 2015). Imagine a secretaria de uma escola antes dos computadores:

Mundo físico	Mundo digital
Cada informação anotada em uma ficha (nome, telefone, endereço)	Campo (ou coluna, atributo)
Cada ficha, com as informações de um aluno	Registro (ou linha, tupla)
Um arquivo de aço com as fichas de uma turma	Tabela
O conjunto de arquivos de aço da secretaria	Banco de dados

Elmasri e Navathe (2005) definem um banco de dados como "uma coleção de dados relacionados", em que dados são "fatos conhecidos que podem ser registrados e possuem significado implícito" — por exemplo, os nomes, números de telefone e endereços das pessoas que você conhece. Poder ser registrado significa poder ser representado por estruturas computacionais, como números, datas e textos. E os dados precisam estar relacionados: é essa relação que permite extrair informações por meio de consultas que combinam dados — como as de turmas, docentes e discentes em um sistema acadêmico. Hoje, praticamente todos os sistemas utilizam, direta ou indiretamente, bancos de dados.

Sistemas gerenciadores de bancos de dados¶

Até a década de 1970, era comum que cada sistema de informação fosse responsável por gerenciar sua própria base de dados, com rotinas próprias de armazenamento e recuperação. Mas fazer isso de modo seguro e eficiente é difícil, e desenvolver essas rotinas consumia um tempo que poderia ser dedicado ao problema específico de cada empresa. Como armazenar e recuperar dados era uma necessidade comum, surgiram sistemas específicos para essas tarefas: os sistemas gerenciadores de banco de dados (SGBD).

E nos SIGs?

Veremos no Capítulo 14 que, nos sistemas de informação geográfica, essa realidade — cada sistema com seu próprio formato de armazenamento — durou até o início dos anos 2000, e ainda persiste em alguns casos.

Um SGBD é "uma coleção de programas que permite aos usuários criar e manter um banco de dados"; ele "facilita o processo de definição, construção, manipulação e compartilhamento de bancos de dados entre diversos usuários e aplicações" (ELMASRI; NAVATHE, 2005). Estudamos bancos de dados para usar melhor os recursos que os SGBDs oferecem:

Restringir acesso não autorizado: usados em ambientes multiusuário, os SGBDs funcionam como servidores e permitem criar diferentes níveis de usuário e de acesso.
Tornar as consultas mais eficientes: por serem especializados, acumulam algoritmos eficientes para armazenar e consultar dados.
Backup e recuperação: oferecem utilitários para criar e restaurar cópias de segurança.
Controlar a redundância: permitem relacionar os dados de modo a evitar repetições.
Representar relacionamentos complexos entre os dados.
Impor restrições de integridade: definido um esquema, garantem que os dados respeitem as regras estabelecidas.

A figura a seguir ilustra um sistema de banco de dados. Observe a distinção entre o banco de dados armazenado e a sua definição — o esquema ou metadados, que descreve as tabelas, as relações e as restrições de integridade.

flowchart TB
    U["Usuários / programadores"] --> P["Programas de aplicação / consultas"]
    subgraph SGBD["Software do SGBD"]
        Q["Processamento de consultas<br/>e programas"] --> A["Acesso aos dados armazenados"]
    end
    P --> Q
    A --> M[("Definição do banco<br/>(esquema / metadados)")]
    A --> D[("Banco de dados<br/>armazenado")]

Bancos de dados geográficos¶

Alguns SGBDs dão suporte à manipulação de dados espaciais e são chamados de bancos de dados espaciais (ou geográficos). Segundo Güting (1994), um banco de dados espacial é um sistema que:

oferece tipos de dados espaciais no seu modelo de dados e na sua linguagem de consulta;
suporta esses tipos na implementação, fornecendo pelo menos indexação espacial e algoritmos eficientes para junções espaciais.

O que não é um banco de dados geográfico

Para quem já trabalha com geoprocessamento, vale destacar: uma pasta organizada com arquivos shapefile não é um banco de dados geográfico. Não há SGBD controlando acesso, integridade, consultas ou índices.

O banco de dados geográfico é o componente base da arquitetura de um SIG (CÂMARA, 2005), sobre o qual se apoiam as funções de entrada e integração de dados, consulta e análise espacial, e visualização:

flowchart TB
    I["Interface"] --> E["Entrada e integração<br/>de dados"]
    I --> C["Consulta e<br/>análise espacial"]
    I --> V["Visualização<br/>e plotagem"]
    E --> G["Gerência de dados<br/>espaciais"]
    C --> G
    V --> G
    G --> B[("Banco de dados<br/>geográfico")]

É por isso que o geoprocessamento — "a disciplina do conhecimento que utiliza técnicas matemáticas e computacionais para o tratamento da informação geográfica" (CÂMARA et al., 2001) — depende dos bancos de dados na etapa de armazenamento, entre a coleta (cartografia, sensoriamento remoto, GPS) e o tratamento e análise (modelagem, geoestatística, análise espacial).

🏛️ Arquiteturas de bancos de dados¶

Os SGBDs, como outros sistemas, foram implementados inicialmente em uma arquitetura centralizada: todo o processamento ocorria em grandes computadores, os mainframes, e os usuários acessavam o sistema por meio de terminais "burros" — apenas monitores e teclados conectados ao computador central.

flowchart TB
    T1["Terminal"] --- R["Rede"]
    T2["Terminal"] --- R
    T3["Terminal"] --- R
    R --- MF["Mainframe<br/>(aplicações + SGBD + dados)"]

Com a redução dos preços, os terminais foram substituídos por computadores capazes de realizar parte do processamento. Surgiu assim a arquitetura cliente/servidor, usada pelos SGBDs atuais — como o PostgreSQL, que usaremos neste livro. Essa arquitetura não é exclusiva dos bancos de dados: é a da web, do correio eletrônico, das impressoras em rede, da sincronização de arquivos. Quando digitamos um endereço em um navegador (o cliente), é enviada uma requisição a um computador (o servidor) localizado naquele endereço. O mesmo ocorre com os SGBDs: aplicações clientes, como o pgAdmin e o QGIS, acessam os dados armazenados no servidor PostgreSQL.

flowchart LR
    subgraph C1["Computador A"]
        Q["QGIS (cliente)"]
    end
    subgraph C2["Computador B"]
        P["pgAdmin (cliente)"]
    end
    subgraph S["Servidor"]
        DB[("PostgreSQL + PostGIS<br/>(servidor)")]
    end
    Q -- "rede (porta 5432)" --> DB
    P -- "rede (porta 5432)" --> DB

Nessa arquitetura, não é obrigatório que cliente e servidor estejam em computadores distintos. Nos tutoriais deste livro, ambos serão instalados no mesmo computador. Em ambientes institucionais e corporativos, porém, é comum um servidor centralizar os dados para diversos usuários.

Com a web, surgiu ainda a arquitetura de três (ou n) camadas, com uma camada intermediária — o servidor de aplicação ou servidor web — entre o cliente (o navegador) e o servidor de banco de dados. Nas aplicações atuais, tanto a camada intermediária quanto a de dados podem estar distribuídas em vários servidores.

🧱 Modelos de bancos de dados¶

Além da arquitetura, os SGBDs são classificados pela forma como organizam a informação:

Hierárquico e de rede — os primeiros SGBDs organizavam os dados em árvores ou em redes (vértices e arestas).
Relacional — o modelo dominante até hoje (SGBD-R). Surgiu com base na álgebra relacional proposta pelo pesquisador da IBM Edgar F. (Ted) Codd, em 1970, com os conceitos de relações (tabelas), tuplas (linhas) e atributos (colunas). Um banco é uma coleção de tabelas relacionadas.
Orientado a objetos — com a popularização das linguagens orientadas a objetos, esperava-se que os bancos suportassem os conceitos desse paradigma: objetos com propriedades e operações (métodos), classes organizadas em hierarquias, herança, composição e agregação.
Objeto-relacional — os bancos orientados a objetos não se tornaram populares, mas influenciaram os objeto-relacionais (SGBD-OR), ou relacionais estendidos. Eles mantêm a compatibilidade com o modelo relacional — o que facilita a migração — e permitem criar tipos de dados complexos, além de textos, números e datas. É exatamente isso que permite representar geometrias. O PostgreSQL é um SGBD objeto-relacional.
NoSQL (Not Only SQL) — alternativas recentes ao modelo relacional, que organizam os dados em documentos, grafos, pares chave-valor, triplas, entre outros. Alguns têm suporte a dados espaciais.

Um exemplo de herança, como seria modelado em um banco orientado a objetos: as classes Cliente e Funcionario são subclasses de Pessoa e herdam seus atributos e operações.

classDiagram
    Pessoa <|-- Cliente
    Pessoa <|-- Funcionario
    class Pessoa {
        +int codigo
        +String nome
        +incluir()
        +alterar()
        +excluir()
        +consultar()
    }
    class Cliente {
        +float limiteCredito
    }
    class Funcionario {
        +int setor
    }

Um exemplo de banco NoSQL com suporte espacial é o MongoDB, que armazena documentos no formato GeoJSON:

{
  "type": "Feature",
  "geometry": {
    "type": "Point",
    "coordinates": [-44.3090446, -2.5583674]
  },
  "properties": {
    "name": "Universidade Federal do Maranhão"
  }
}

📝 Síntese¶

Neste livro, estudaremos bancos de dados geográficos usando o PostgreSQL, um SGBD objeto-relacional que funciona em arquitetura cliente/servidor, com a extensão espacial PostGIS. Antes de instalá-los (Capítulo 12), veremos como projetar um banco de dados geográfico (Capítulo 11).

✏️ Exercícios¶

Conceitue e exemplifique: dado, banco de dados e sistema gerenciador de banco de dados.
Cite quatro vantagens de usar um SGBD em vez de arquivos isolados.
Por que uma pasta com arquivos shapefile não é um banco de dados geográfico?
Explique a arquitetura cliente/servidor usando o QGIS e o PostgreSQL como exemplo. Cliente e servidor precisam estar em computadores diferentes?
Qual característica dos SGBDs objeto-relacionais os torna adequados para dados geográficos?