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https://github.com/nicktheodoro/introducao-postgres

Repositório destinado a documentar e exemplificar conceitos sobre banco de dados
https://github.com/nicktheodoro/introducao-postgres

introduction postgres postgresql sql types

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Repositório destinado a documentar e exemplificar conceitos sobre banco de dados

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README 

        
# Banco de dados

Repositório destinado a documentar e exemplificar conceitos sobre banco de dados.



## Tipos de Dados no PostgreSQL



Aqui estão diversos tipos de dados oferecidos pelo PostgreSQL:



| Tipo          | Descrição                                                 |

|---------------|-----------------------------------------------------------|

| INTEGER       | Armazena números inteiros de precisão padrão. Adequado para a maioria dos casos de uso que envolvem valores inteiros. |

| BIGINT        | Armazena inteiros maiores, com uma faixa de valores muito maior do que o INTEGER. Útil quando se precisa de números inteiros muito grandes. |

| SMALLINT      | Armazena inteiros menores, ocupando menos espaço de armazenamento. Ideal quando a faixa de valores é pequena e o espaço é uma consideração importante. |

| NUMERIC/DECIMAL | Armazena números decimais de precisão arbitrária. É a escolha certa para valores que exigem exatidão decimal, como cálculos financeiros. |

| REAL          | Armazena números de ponto flutuante de precisão simples. Útil para aplicações onde a precisão é importante, mas a complexidade do DOUBLE PRECISION não é necessária. |

| DOUBLE PRECISION | Armazena números de ponto flutuante de precisão dupla. Apropriado para cálculos científicos e engenharia que exigem alta precisão. |

| SERIAL        | Um tipo de dados que automaticamente gera valores inteiros únicos crescentes, frequentemente usado para chaves primárias. |

| BIGSERIAL     | Similar ao SERIAL, mas armazena números inteiros maiores em um intervalo maior. Útil quando são necessários valores inteiros muito grandes. |

| CHAR(n)       | Armazena strings de tamanho fixo. Útil quando o tamanho das strings é previsível e constante. |

| VARCHAR(n)    | Armazena strings de tamanho variável. Adequado para strings com comprimento variável. |

| TEXT          | Armazena strings de tamanho variável mais longas. Usado quando se precisa de uma grande capacidade para armazenamento de texto. |

| DATE          | Armazena datas. Útil para registrar informações de data específicas. |

| TIME          | Armazena horários. Ideal para registros de tempo precisos. |

| TIMESTAMP     | Armazena data e hora. Combinação de DATE e TIME para registro completo. |

| INTERVAL      | Armazena intervalos de tempo. Útil para medições de tempo decorrido. |

| BOOLEAN       | Armazena valores verdadeiro ou falso. Usado para representar estados lógicos. |

| BYTEA         | Armazena dados binários, como imagens ou arquivos. |

| UUID          | Armazena identificadores únicos universais. |

| JSON          | Armazena dados JSON (formato de texto). Adequado para armazenar informações semi-estruturadas. |

| JSONB         | Armazena dados JSON binários (otimizados para busca). Oferece busca rápida em dados JSON. |

| INET          | Armazena endereços IP. Útil para armazenar informações de rede. |

| CIDR          | Armazena notação CIDR para redes. |

| POINT, LINE, LSEG, BOX | Armazenam dados geométricos. Úteis para aplicações que envolvem geolocalização e cálculos espaciais. |



## Tipos de Restrições no PostgreSQL



Aqui estão os tipos de restrições que podem ser aplicados em tabelas no PostgreSQL:



| Tipo de Restrição | Descrição                                                 |

|-------------------|-----------------------------------------------------------|

| PRIMARY KEY       | Garante que a coluna ou conjunto de colunas seja única e não nula, servindo como identificador único para cada registro na tabela. |

| FOREIGN KEY       | Cria uma relação entre a coluna ou conjunto de colunas em uma tabela (chave estrangeira) e a chave primária em outra tabela (chave primária correspondente). Mantém a integridade referencial entre tabelas. |

| UNIQUE            | Garante que os valores na coluna ou conjunto de colunas sejam únicos em toda a tabela. |

| NOT NULL          | Garante que a coluna não possa conter valores nulos, ou seja, deve sempre conter algum valor válido. |

| CHECK             | Define uma condição que os valores em uma coluna devem satisfazer. Usado para aplicar validações específicas aos dados. |

| EXCLUSION         | Restrição de exclusão mútua para tabelas particionadas, evitando conflitos entre os valores de várias tabelas. |



## Linguagens de Banco de Dados: DQL, DDL e DML



Linguagens fundamentais para interagir com bancos de dados: DQL (Data Query Language), DDL (Data Definition Language) e DML (Data Manipulation Language). Compreender essas linguagens é essencial para uma gestão eficaz de dados em sistemas de informação.



### DQL - Data Query Language



A DQL é usada para recuperar informações específicas armazenadas em um banco de dados. É usada principalmente para consultas complexas e seleção de dados com base em critérios específicos.



Exemplo: Selecionar os nomes dos clientes que fizeram compras nos últimos 30 dias.



```sql

SELECT nome

FROM Clientes

WHERE data_compra >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 30 DAY);

```



### DDL - Data Definition Language



A DDL é usada para criar, modificar e excluir objetos no banco de dados. Ela define a estrutura e a organização dos dados.



Exemplo: Criar uma tabela "Produtos" com colunas para ID do produto, nome e preço.



```sql

CREATE TABLE Produtos (

    id INT PRIMARY KEY,

    nome VARCHAR(50),

    preco DECIMAL(10, 2)

);

```



### DML - Data Manipulation Language



A DML é usada para manipular os dados armazenados no banco de dados. Ela permite inserir, atualizar e excluir registros.



Exemplo 1: Inserir um novo produto na tabela "Produtos".



```sql

INSERT INTO Produtos (id, nome, preco)

VALUES (1, 'Camiseta', 19.99);

```



Exemplo 2: Atualizar o preço de um produto específico.



```sql

UPDATE Produtos

SET preco = 24.99

WHERE id = 1;

```



Exemplo 3: Excluir um produto da tabela "Produtos".



```sql

DELETE FROM Produtos

WHERE id = 1;

```



## Índices em Banco de Dados: Conceito, Utilidade, Vantagens e Desvantagens



### O que é um Índice em Banco de Dados?

Um índice em um banco de dados é uma estrutura que melhora a eficiência das consultas realizadas sobre as tabelas. Ele funciona como um mecanismo de busca que permite ao banco de dados localizar rapidamente as linhas de dados correspondentes a determinados valores de colunas. Isso é especialmente útil em tabelas grandes, onde as consultas podem ser muito lentas se não houver índices.



### Para que serve um Índice?

Os índices servem para acelerar a recuperação de dados de uma tabela. Em vez de percorrer cada linha da tabela para encontrar os dados que correspondem a uma consulta, o banco de dados pode usar o índice para localizar rapidamente as linhas relevantes. Isso resulta em consultas mais rápidas e menor carga no sistema.



### Vantagens dos Índices:

1. *Melhoria no Desempenho:* As consultas que envolvem colunas indexadas são mais rápidas, já que o banco de dados pode pular diretamente para as linhas relevantes em vez de percorrer toda a tabela.

2. *Melhor Utilização de Recursos:* Com consultas mais eficientes, o banco de dados consome menos recursos, como CPU e memória.

3. *Suporte a Restrições Únicas:* Índices únicos podem ser usados para garantir que os valores em uma coluna sejam exclusivos, evitando duplicatas.

4. *Ordenação:* Índices podem ser usados para acelerar a ordenação dos resultados de uma consulta.

5. *Join mais Eficiente:* Em operações de junção, índices nas colunas de junção podem melhorar significativamente o desempenho.



### Desvantagens dos Índices:

1. *Consumo de Espaço:* Índices ocupam espaço adicional no disco, o que pode ser significativo em tabelas muito grandes.

2. *Custo de Manutenção:* À medida que os dados são inseridos, atualizados ou excluídos, os índices precisam ser atualizados para refletir essas mudanças, o que pode aumentar o tempo de escrita.

3. *Desempenho de Inserção/Atualização:* A inserção e atualização de dados podem ser mais lentas devido à necessidade de atualizar os índices.

4. *Índices Inadequados:* Criar índices desnecessários ou inapropriados pode levar a um pior desempenho em vez de melhorá-lo.



### Exemplo usando PostgreSQL:

Suponha que temos uma tabela chamada "produtos" com as colunas "id", "nome", "preço" e "categoria". Para melhorar a consulta de produtos por nome, criaríamos um índice na coluna "nome":



```Sql

CREATE INDEX idx_nome ON produtos (nome);

```



Isso permitirá que consultas como a seguinte sejam executadas de maneira mais eficiente:



```Sql

SELECT * FROM produtos WHERE nome = 'Camiseta';

```



Lembre-se de que a criação de índices deve ser cuidadosamente planejada, considerando as consultas mais frequentes e o equilíbrio entre o desempenho de leitura e escrita. Índices excessivos podem prejudicar o desempenho geral do banco de dados.