MODELOS DE BASE DE DATOS
de datos (Data Información Estructurada) es un tipo de modelo de datos que determina la estructura lógica de una base de datos y de manera fundamental determina el modo de almacenar, organizar y manipular los datos.
Entre los modelos lógicos comunes para bases de datos se encuentran:
- Modelo jerárquico
- Modelo en red
- Modelo relacional
- Modelo entidad–relación
- Modelo entidad–relación extendido
- Base de datos orientada a objetos
- Modelo documental
- Modelo entidad–atributo–valor
- Modelo en estrella
Los modelos físicos de datos incluyen:
- Índice invertido
- Fichero plano
Otros modelos lógicos pueden ser:
- Modelo asociativo
- Modelo multidimensional
- Modelo multivalor
- Modelo semántico
- Base de datos XML
OBJETIVOS DEL DISEÑO DE BASES DE DATOS
Entre las metas más importantes que se persiguen al diseñar un modelo de bases de datos, se encuentran las siguientes que pueden observarse en esta figura. BASES DE DATOS MIS 308 3 Almacenar Solo DATOS Necesarios.
A menudo pensamos en todo lo que quisiéramos que estuviera almacenado en una base de datos y diseñamos la base de datos para guardar dichos datos. Debemos de ser realistas acerca de nuestras necesidades y decidir qué dato es realmente necesario.
Frecuentemente podemos generar algunos datos sobre la marcha sin tener que almacenarlos en una tabla de una base de datos. En estos casos también tiene sentido hacer esto desde el punto de vista del desarrollo de la aplicación.
Un modelo de datos es básicamente una "descripción" de algo conocido como contenedor de datos (algo en donde se guarda los datos), así como de los métodos para almacenar y recuperar dato de esos contenedores.
Los modelos de datos no son cosas físicas: son abstracciones que permiten la implementación de un sistema eficiente de base de datos; por lo general se refieren a algoritmos, y conceptos matemáticos. El diseño de bases de datos es el proceso por el que se determina la organización de una base de datos, incluidos su estructura, contenido y las aplicaciones que se han de desarrollar. Durante mucho tiempo, el diseño de bases de datos fue considerado una tarea para expertos: más un arte que una ciencia.
Sin embargo, se ha progresado mucho en el diseño de bases de datos y éste se considera ahora una disciplina estable, con métodos y técnicas propios. Debido a la creciente aceptación de las bases de datos por parte de la industria y el gobierno en el plano comercial, y a una variedad de aplicaciones científicas y técnicas, el diseño de bases de datos desempeña un papel central en el empleo de los recursos de datos en la mayoría de las organizaciones.
El diseño de bases de datos ha pasado a constituir parte de la formación general de los informáticos, en el mismo nivel que la capacidad de construir algoritmos usando un lenguaje de programación convencional. Las últimas dos décadas se han caracterizado por un fuerte crecimiento en el número e importancia de las aplicaciones de bases de datos.
Las bases de datos son componentes esenciales de los sistemas de datos, usadas rutinariamente en todos los computadores [...]. El diseño de bases de datos se ha convertido en una actividad popular, desarrollada no sólo por profesionales sino también por no especialistas.
Un modelo de datos
es entonces una serie de conceptos que puede utilizarse para describir un conjunto de datos y las operaciones para manipularlos. Hay dos tipos de modelos de datos: los modelos conceptuales y los modelos lógicos. Los modelos conceptuales se utilizan para representar la realidad a un alto nivel de abstracción. Mediante los modelos conceptuales se puede construir una descripción de la realidad fácil de entender.
En los modelos lógicos, las descripciones de los datos tienen una correspondencia sencilla con la estructura física de la base de datos. En el diseño de bases de datos se usan primero los modelos conceptuales para lograr una descripción de alto nivel de la realidad, y luego se transforma el esquema conceptual en un esquema lógico.
El motivo de realizar estas dos etapas es la dificultad de abstraer la estructura de una base de datos que presente cierta complejidad. Un esquema es un conjunto de representaciones lingüísticas o gráficas que describen la estructura de los datos de interés
. Los modelos conceptuales deben ser buenas herramientas para representar la realidad, por lo que deben poseer las siguientes cualidades:
• Expresividad: deben tener suficientes conceptos para expresar perfectamente la realidad. • Simplicidad: deben ser simples para que los esquemas sean fáciles de entender.
• Minimalidad: cada concepto debe tener un significado distinto
. • Formalidad: todos los conceptos deben tener una interpretación única, precisa y bien definida. En general, un modelo no es capaz de expresar todas las propiedades de una realidad determinada, por lo que hay que añadir aserciones que complementen el esquema.
BASE DE DATOS
Conjunto de información relacionada con asunto, organización tema o actividad especifico.
Conjunto de datos especialmente
importantes para un negocio, es
información de vital importancia
para la gerencia o
administración de información
y debe de ser guardado
en distintos medios
de almacenamiento (respaldo)
DICCIONARIO DE BASE DE DATOS
o repositorio de metadatos, como lo define el IBM Dictionary of Computing, un repositorio centralizado de información sobre datos tales como significado, relación con otros datos, origen, uso y formato.
En un diccionario de datos se encuentra la lista de todos los elementos que forman parte del flujo de datos en todo el sistema. Los elementos más importantes son flujos de datos, almacenes de datos y procesos. El diccionario guarda los detalles y descripciones de todos estos elementos.
Si los analistas desean conocer cuántos caracteres abarca un determinado dato o qué otros nombres recibe en distintas partes del sistema, o dónde se utiliza, encontrarán las respuestas en un diccionario de datos desarrollado en forma apropiada.
El diccionario se desarrolla durante el análisis de flujo de datos y auxilia a los analistas que participan en la determinación de los requerimientos de sistemas
Concepto.
Es un listado organizado de todos los objetos de datos pertinentes para el sistema.Lainformacion contenida en él debera incluir
aquellas características que describan e identifiquen cada objeto de datos. Las anotaciones, metodos y herramientas utilizadas para desarrollar este apartado deberán estar estandarizadas. Son desarrollados durante el analisis de flujo de datos y ayuda a los analistas a tener un mejor interpretacion en la determinación de los requerimientos del sistema
En un diccionario de datos se encuentra la lista de todos los elementos que forman parte del flujo de datos de toda la base de datos. Los elementos mas importantes son flujos de datos, almacenes de datos y procesos. El diccionario de datos guarda los detalles y descripción de todos estos elementos.
Estos diccionarios se desarrollan durante el análisis de flujo de datos y ayuda a los analistas que participan en la determinación de los requerimientos del sistema, su contenido también se emplea durante el diseño del proyecto.
2. Ventajas.
* Contiene la lista de todos los objetos que forman parte del sistema.
* Hace mas facil el manejo de los detalles en los sistemas grandes permitiendo una mayor vision de los objetos en la base de datos.
*Localizar errores y omisiones en el proceso de diseño es mas sencillo cuando se toma como referencia un diccionario de datos.
*Todos los encargados de la base de datos tendrán un conocimiento universal estandarizado facilitando la comunicación en el grupo de trabajo.
* Si los analistas desean conocer cuántos caracteres abarca un determinado dato o qué otros nombres recibe en distintas partes del sistema, o dónde se utiliza, encontrarán las respuestas en un diccionario de datos desarrollado en forma apropiada.
3. Elementos Del Diccionario De Datos.
3.1 Datos Elementales. Es la parte mas pequeña de los datos que tiene significado en el sistema de informacion pero al combinarlos con varios elementos de datos se puede obtener una estructura de datos que provea la informacion completa que se desea consultar.Por ejemplo un nombre. Por si solo no representa nada pero cuando se relaciona con su numero de cedula o algunos otros atributos se tendra un structura de datos acerca de esa persona.
3.2 Nombre de los Datos. Se usan para distinguir un dato de otro se le asignan nombres significativos a los objetos en las bases de datos para tener un mayor control de la información.
3.3 Descripción de los Datos.Establece brevemente lo que representa el dato en el sistema; por ejemplo, la descripción para FECHA-DE-FACTURA indica que es la fecha en la cual se está preparando la misma para distinguirla de la fecha en la que se envió por correo o se recibió. Las descripciones de datos se deben escribir suponiendo que a gente que los lea no conoce nada en relación del sistema.
3.4 Alias.Son los distintos nombres que puede recibir un dato dependiendo de quien y cual sea el uso que se le va a dar a dicho dato.
3.5 Longitud de campo. Es la cantidad de espacio que ocupa un dato.
MODELO DE RED
Éste es un modelo ligeramente distinto del jerárquico; su diferencia
fundamental es la modificación del concepto de nodo: se permite que un
mismo nodo tenga varios padres (posibilidad no permitida en el modelo
jerárquico).
Fue una gran mejora con respecto al modelo jerárquico, ya que ofrecía
una solución eficiente al problema de redundancia de datos; pero, aun
así, la dificultad que significa administrar los datos en una base de datos
de red ha significado que sea un modelo utilizado en su mayoría por
programadores más que por usuarios finales.
MODELO RELACIONAL
Éste es el modelo más utilizado en la actualidad para modelar problemas
reales y administrar datos dinámicamente. Tras ser postulados sus
fundamentos en 1970 por Edgar Frank Codd, de los laboratorios IBM en
San José (California), no tardó en consolidarse como un nuevo
paradigma en los modelos de base de datos. Su idea fundamental es el
uso de "relaciones". Estas relaciones podrían considerarse en forma
lógica como conjuntos de datos llamados "tuplas". Pese a que ésta es la
teoría de las bases de datos relacionales creadas por Edgar Frank Codd,
la mayoría de las veces se conceptualiza de una manera más fácil de
imaginar. Esto es pensando en cada relación como si fuese una tabla
que está compuesta por registros (las filas de una tabla), que
representarían las tuplas, y campos (las columnas de una tabla).
En este modelo, el lugar y la forma en que se almacenen los datos no
tienen relevancia (a diferencia de otros modelos como el jerárquico y el
de red). Esto tiene la considerable ventaja de que es más fácil de
entender y de utilizar para un usuario esporádico de la base de datos.
Los datos pueden ser recuperados o almacenada mediante "consultas"
que ofrecen una amplia flexibilidad y poder para administrar los datos.
MODELO JERARQUICO
Éstas son bases de datos que, como su nombre indica, almacenan sus
datos en una estructura jerárquica. En este modelo los datos se
organizan en una forma similar a un árbol (visto al revés), en donde un nodo padre de datos puede tener varios hijos. El nodo que no tiene
padres es llamado raíz, y a los nodos que no tienen hijos se los conoce
como hojas.
Las bases de datos jerárquicas son especialmente útiles en el caso de
aplicaciones que manejan un gran volumen de datos y datos muy
compartidos permitiendo crear estructuras estables y de gran
rendimiento.
Una de las principales limitaciones de este modelo es su incapacidad de
representar eficientemente la redundancia de datos.
MODELO ENTIDAD-RELACIONAL
Ejemplo de diagrama E-R.
Un modelo entidad-relación o diagrama entidad-relación (a veces denominado por sus siglas en inglés, E-R "Entity relationship"; en español DER: "Diagrama de Entidad-Relación") es una herramienta para el modelado de datos que permite representar las entidades relevantes de un sistema de información así como sus interrelaciones y propiedades. Esta concepción fue diseñada por Peter Chen
El Modelo Entidad-Relación
- Se elabora el diagrama (o diagramas) entidad-relación.
- Se completa el modelo con listas de atributos y una descripción de otras restricciones que no se pueden reflejar en el diagrama.
El modelado de datos no acaba con el uso de esta técnica. Son necesarias otras técnicas para lograr un modelo directamente implementable en una base de datos. Brevemente:
permite mostrar resultados entre otras entidades pertenecientes a las existentes de manera que se encuentre la normatividad de archivos que se almacenarán
- Transformación de relaciones múltiples en binarias.
- Normalización de una base de datos de relaciones (algunas relaciones pueden transformarse en atributos y viceversa).
- Conversión en tablas (en caso de utilizar una base de datos relacional)
