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No post anterior, aprendemos como consultar e modificar dados. Talvez você não tenha tido a curiosidade de se perguntar como as tabelas foram criadas, apesar do script ter sido fornecido, mas agora é o momento de dar um passo atrás e explicar: como criar e atualizar as próprias tabelas.
O que é o esquema de uma tabela?
Uma das principais vantagens dos bancos de dados relacionais é que o sistema gerencia e garante a consistência dos dados, e isso é feito por meio do esquema do banco de dados.
Como já definimos antes, o esquema (ou schema) é a descrição de uma coleção de dados que estabelece a estrutura de armazenamento.
No modelo relacional, os dados são organizados em relações compostas por atributos, em que cada linha de uma tabela representa uma entidade em si. Dessa forma, o esquema de um banco tem a responsabilidade de definir:
-
Quais são as relações (tabelas) e seus nomes;
-
Quais atributos cada relação contém;
-
Como as relações se relacionam entre si;
-
Quais restrições de integridade se aplicam a cada atributo;
-
Qual o tipo de dados armazenado em cada atributo.
Nesse post vamos ver como criar e atualizar tabelas, ou seja, como definir e modificar o esquema do banco de dados.
Como faço para criar uma tabela?
Para criar uma tabela em SQL, usamos o comando CREATE TABLE. Vamos usar o exemplo de criação mencionado anteriormente para ilustrar:
CREATE TABLE employees (
employee_id SERIAL PRIMARY KEY,
first_name VARCHAR(50) NOT NULL,
last_name VARCHAR(50) NOT NULL,
email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL,
phone VARCHAR(20),
hire_date DATE NOT NULL,
job_title VARCHAR(100) NOT NULL,
department_id INT,
salary DECIMAL(10,2) CHECK (salary >= 0),
manager_id INT REFERENCES employees(employee_id),
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);Como definir os tipos de dados dos atributos?
No exemplo acima, criamos a tabela employees com vários atributos, cada um com seu tipo de dado e restrições específicas. Podemos ver, por exemplo, o atributo phone, que é do tipo VARCHAR(20) e não possui nenhuma restrição de integridade. VARCHAR significa que o campo armazenará uma cadeia de caracteres (texto) com tamanho variável, mesmo tendo definido que o tamanho máximo é 20 caracteres. Alguns dos possíveis tipos de dados em PostgreSQL são listados na tabela abaixo:
| PostgreSQL | MySQL | Descrição |
|---|---|---|
|
|
Números inteiros (sem casas decimais). |
|
|
Números inteiros grandes (64 bits), usados para armazenar valores maiores que os inteiros normais. |
|
|
Números decimais com precisão definida. |
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|
Números de ponto flutuante (números com casas decimais). |
|
N/A |
Números inteiros auto-incrementáveis, geralmente usados para chaves primárias. |
|
N/A |
Números inteiros grandes auto-incrementáveis, usados para chaves primárias quando se espera um grande volume de dados. |
|
|
Cadeia de caracteres (texto) com tamanho variável. O número entre parênteses indica o tamanho máximo permitido. |
|
|
Cadeia de caracteres (texto) com tamanho fixo. O número entre parênteses indica o tamanho exato. |
|
|
Cadeia de caracteres (texto) de tamanho ilimitado. |
|
|
Data no formato AAAA-MM-DD. |
|
|
Hora no formato HH:MM:SS. |
|
|
Data e hora no formato AAAA-MM-DD HH:MM:SS. |
|
N/A |
Valores lógicos: |
No nosso exemplo, também usamos os seguintes tipos: SERIAL, VARCHAR, DATE, DECIMAL e TIMESTAMP.
Como garantir a integridade do dado?
Além dos tipos de dados, as restrições de integridade (conhecidas como constraints) são fundamentais para garantir que os dados armazenados estejam sempre consistentes e válidos. No exemplo da tabela employees, utilizamos diversas restrições:
CREATE TABLE employees (
employee_id SERIAL PRIMARY KEY,
first_name VARCHAR(50) NOT NULL,
last_name VARCHAR(50) NOT NULL,
email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL,
phone VARCHAR(20),
hire_date DATE NOT NULL,
job_title VARCHAR(100) NOT NULL,
department_id INT,
salary DECIMAL(10,2) CHECK (salary >= 0),
manager_id INT REFERENCES employees(employee_id),
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);Constraints em nível de coluna vs. nível de tabela
No exemplo acima, todas as constraints foram definidas diretamente na coluna, o que chamamos de constraints em nível de coluna. Porém, o SQL também permite definir constraints separadamente, ao final da criação da tabela - são as constraints em nível de tabela. Esta sintaxe é especialmente útil quando:
-
A constraint envolve múltiplas colunas (como uma chave primária composta)
-
Queremos dar um nome significativo à constraint para facilitar manutenção futura
-
Precisamos de mais clareza na definição das regras de negócio
Vamos refatorar a criação da tabela employees usando constraints em nível de tabela:
CREATE TABLE employees (
employee_id SERIAL,
first_name VARCHAR(50) NOT NULL,
last_name VARCHAR(50) NOT NULL,
email VARCHAR(100) NOT NULL,
phone VARCHAR(20),
hire_date DATE NOT NULL,
job_title VARCHAR(100) NOT NULL,
department_id INT,
salary DECIMAL(10,2),
manager_id INT,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
-- Constraints em nível de tabela
CONSTRAINT employees_pk PRIMARY KEY (employee_id),
CONSTRAINT employees_email_unique UNIQUE (email),
CONSTRAINT employees_salary_check CHECK (salary >= 0),
CONSTRAINT employees_manager_fk FOREIGN KEY (manager_id) REFERENCES employees(employee_id)
);Observe as diferenças:
- A PRIMARY KEY agora é definida como uma constraint nomeada employees_pk
- O UNIQUE para email também ganhou um nome descritivo
- O CHECK do salário foi nomeado
- A chave estrangeira manager_id agora é explicitamente definida com FOREIGN KEY
Vantagens de nomear constraints
Dar nomes às constraints traz benefícios importantes: - Mensagens de erro mais claras: Quando uma violação ocorre, o nome da constraint aparece na mensagem de erro - Manutenção mais fácil: Para remover ou modificar uma constraint, precisamos referenciá-la pelo nome - Documentação: Os nomes podem descrever a regra de negócio implementada
Constraints com múltiplas colunas
Um dos casos mais comuns onde precisamos de constraints em nível de tabela é quando a restrição envolve mais de uma coluna. Vamos criar uma tabela project_assignments para alocar funcionários em projetos:
CREATE TABLE project_assignments (
employee_id INT NOT NULL,
project_id INT NOT NULL,
assigned_date DATE NOT NULL,
role VARCHAR(50),
hours_weekly INT CHECK (hours_weekly BETWEEN 1 AND 40),
-- Chave primária composta: um funcionário só pode ser alocado uma vez no mesmo projeto
CONSTRAINT project_assignments_pk PRIMARY KEY (employee_id, project_id),
-- Chaves estrangeiras
CONSTRAINT project_assignments_employee_fk
FOREIGN KEY (employee_id) REFERENCES employees(employee_id),
CONSTRAINT project_assignments_project_fk
FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects(project_id),
-- Garantir que a data de atribuição não seja futura
CONSTRAINT project_assignments_date_check
CHECK (assigned_date <= CURRENT_DATE)
);Neste exemplo, a chave primária é composta por employee_id e project_id, garantindo que um funcionário não possa ser alocado duas vezes no mesmo projeto. Observe como a sintaxe em nível de tabela torna isso claro e explícito.
Outros exemplos com tabelas existentes
Vamos recriar as tabelas departments e projects usando a sintaxe de constraints em nível de tabela:
CREATE TABLE departments (
department_id SERIAL,
department_name VARCHAR(100) NOT NULL,
budget DECIMAL(12,2),
manager_id INT,
CONSTRAINT departments_pk PRIMARY KEY (department_id),
CONSTRAINT departments_name_unique UNIQUE (department_name),
CONSTRAINT departments_budget_check CHECK (budget > 0),
CONSTRAINT departments_manager_fk
FOREIGN KEY (manager_id) REFERENCES employees(employee_id)
);CREATE TABLE projects (
project_id SERIAL,
project_name VARCHAR(200) NOT NULL,
start_date DATE NOT NULL,
end_date DATE,
department_id INT,
CONSTRAINT projects_pk PRIMARY KEY (project_id),
CONSTRAINT projects_dates_check CHECK (end_date > start_date),
CONSTRAINT projects_department_fk
FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(department_id)
);Constraints de verificação com múltiplas colunas
Podemos criar constraints CHECK que envolvem múltiplas colunas. Por exemplo, vamos adicionar uma regra que impede um funcionário de ser gerente de si mesmo:
ALTER TABLE employees
ADD CONSTRAINT employees_no_self_management
CHECK (employee_id != manager_id);E se eu precisar modificar uma tabela existente?
Após criar uma tabela, podemos precisar alterá-la. O comando ALTER TABLE permite modificar a estrutura existente:
ALTER TABLE employees ADD COLUMN birth_date DATE;ALTER TABLE employees ALTER COLUMN phone TYPE VARCHAR(30);ALTER TABLE employees
ADD CONSTRAINT employees_phone_unique UNIQUE (phone);ALTER TABLE employees DROP CONSTRAINT employees_phone_unique;ALTER TABLE employees DROP COLUMN birth_date;Note que para remover uma constraint, precisamos saber seu nome. É por isso que nomear constraints é uma boa prática!
Como remover uma tabela?
Para remover uma tabela completamente, usamos o comando DROP TABLE:
DROP TABLE project_assignments;Cuidado! Este comando remove a tabela e todos os seus dados permanentemente.
Se a tabela for referenciada por uma chave estrangeira, você precisará usar CASCADE:
DROP TABLE departments CASCADE;Isso removerá a tabela departments e todas as dependências (como a chave estrangeira em projects e project_assignments).
Conclusão
Neste post, aprendemos a criar e gerenciar o esquema de um banco de dados relacional. Vimos que:
-
O comando
CREATE TABLEdefine a estrutura inicial das tabelas -
Os tipos de dados determinam que tipo de informação cada coluna pode armazenar
-
As restrições de integridade (constraints) garantem a consistência dos dados
-
Constraints podem ser definidas em nível de coluna ou nível de tabela
-
Constraints em nível de tabela são obrigatórias para chaves primárias compostas
-
Nomear constraints facilita a manutenção e fornece mensagens de erro mais claras
-
O comando
ALTER TABLEpermite modificar tabelas existentes -
O comando
DROP TABLEremove tabelas (com cuidado!)
Dominar a criação e modificação de tabelas é fundamental para qualquer profissional que trabalhe com bancos de dados. Uma boa modelagem inicial, com restrições bem definidas, evita problemas de inconsistência e facilita a manutenção do sistema no longo prazo.
No próximo post, veremos como consultar dados de múltiplas tabelas usando JOINs para explorar os relacionamentos que definimos aqui. Até lá!
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