MODELO DE DATOS
1. CONTENIDO:
A. Definición:
Un modelo de datos es un sistema formal y abstracto
que permite describir los datos de acuerdo con reglas y convenios predefinidos
o podríamos decir que es un conjunto de concepto que permiten describir, a
distintos niveles de abstracción, la estructura de una base de datos.
Según codd
en [Silberschatz]
El modelo de datos es el proceso que implica crear una
representación que tienen los usuarios de los datos Si el modelo de datos representa
en forma incorrecta la visión que poseen los usuarios de los datos, encontrarán
las aplicaciones difíciles de usar, incompletas y por supuesto en el desarrollo
de las bases de datos y sus aplicaciones.
Un modelo de datos es una combinación de tres
componentes:
1.
Una colección de estructuras de datos (los bloques
constructores de cualquier base de datos que conforman el modelo). En pocas palabras es crear la base de datos.
2.
Una colección de operadores o reglas de inferencia,
los cuales pueden ser aplicados a cualquier instancia de los tipos de datos
listados en (1) , para consultar o derivar datos de cualquier parte de estas
estructuras en cualquier combinación deseada. Esto
nos quiere decir que existen reglas para la estructura de los datos.
3. Una colección de reglas generales de integridad, las
cuales explícita o implícitamente definen un conjunto de estados consistentes
–estas reglas algunas veces son expresadas como reglas de
insertar-actualizar-borrar. Son los procedimientos básicos
de insertar, actualizar y borrar.
Un modelo de datos puede ser usado de las siguientes
maneras:
ü Como una herramienta
para especificar los tipos de datos y la organización de los mismos que son
permisibles en una base de datos específica. En
esta parte podremos explicar en qué consisten los tipos de datos, así como la
organización.
ü Como una base para el
desarrollo de una metodología general de diseño para las bases de datos. En esta parte es necesario tener el conocimiento para
implementar una base de datos.
ü Como una base para el
desarrollo de familias de lenguajes de alto nivel para manipulación de
consultas (querys) y datos. En este apartado lo que
se desea es entrar a la base para buscar la información.
ü Como el elemento clave
en el diseño de la arquitectura de un manejador de bases de datos. Aquí podríamos decir que es el archivo la pieza clave.
Características
ü Es el proceso de analizar los aspectos de interés para una
organización y la relación que tienen unos con otros.
ü Resulta en el descubrimiento y documentación de los
recursos de datos del negocio.
ü El modelado hace la pregunta " ¿Qué? " en lugar
de " ¿Cómo? ", ésta última orientada al procesamiento de los datos.
ü Es una tarea difícil, bastante difícil, pero es una
actividad necesaria cuya habilidad solo se adquiere con la experiencia.
B. Tipos de modelos de datos
v Modelos lógicos basados en objetos: Se usan para describir datos en los niveles conceptual y de
visión, es decir, con este modelo representamos los datos de tal forma como
nosotros los captamos en el mundo real, tienen una capacidad de estructuración
bastante flexible y permiten especificar restricciones de datos explícitamente.
Existen diferentes modelos de este tipo, pero el más utilizado por su sencillez
y eficiencia es el modelo Entidad-Relación.
Modelo entidad-relación
“Este modelo
de datos está basado en una percepción del mundo real que consta de un conjunto de objetos
básicos llamados entidades
y de relaciones entre estos
objetos.”
De acuerdo a [Korth/Silberschatz]
Denominado por sus siglas como: E-R; Este modelo representa a la realidad a través de entidades, que son objetos que existen y que se
distinguen de otros por sus características, por ejemplo: un alumno se
distingue de otro por sus características particulares como lo es el nombre, o
el número de control asignado al entrar a una institución educativa, así mismo,
un empleado, una materia, etc. Las entidades pueden ser de dos tipos:
Tangibles: Son todos aquellos objetos físicos
que podemos ver, tocar o sentir.
Intangibles: Todos aquellos eventos u objetos conceptuales que no podemos ver,
aun sabiendo que existen, por ejemplo: la entidad materia, sabemos que existe,
sin embargo, no la podemos visualizar o tocar.
OTROS CONCEPTOS:
ENTIDAD
|
ATRIBUTO
|
RELACIÓN
|
Una entidad puede ser concreta, como una persona
o un libro, o puede ser abstracta, como un préstamo, unas vacaciones o n concepto.
Ejemplo: Una persona”
Según [Kroenke]
|
Los
ATRIBUTOS son las características por medio de los cuales se puede describir
una entidad.
Por
ejemplo la entidad alumno podemos asignarle atributos como:
Nombre,
apellido, dirección, teléfono, y su campo llave que puede ser: número de
cédula, número de matrícula, o un código cualquiera.
|
Una relación o vínculo entre dos o más entidades
describe alguna interacción entre las mismas.
Por ejemplo, una relación entre una entidad
"Empleado" y una entidad "Sector" podría ser
"trabaja_en", porque el empleado trabaja en un sector determinado.
|
SUPER CLAVE
|
CLAVE CANDIDATA
|
CLAVE PRINCIPAL
|
Se forma de la unión de 2 o más atributos que
permiten identificar de forma inequívoca a la entidad
|
Un
atributo que podría funcionar como campo llave
|
El único atributo que se permite identificar
de forma inequívoca a la entidad.
|
CARDINALIDAD Y TIPO DE RELACIÓN
Se define la carnalidad
como el grado de participación de las entidades en relación. Para calcularlo se propone la realización de la
siguiente pregunta: ¿Cuántos elementos
de una entidad participarán en la relación con un elemento concreto de la
segunda entidad? y ¿cuántos elementos de la segunda entidad participarán en la
relación con un elemento concreto de la primera entidad? La respuesta será 1 o
muchos. Así:
1:1 - uno a uno: Una tarjeta de embarque asigna un asiento concreto. Un asiento es asignado por una tarjeta de embarque concreta.
1: N -
uno a muchos: En una estantería concreta hay muchos libros y
un libro concreto está en una estantería.
N: M - muchos a muchos: Muchos cocineros preparan un plato
concreto, muchos platos son preparados por un cocinero concreto.
v Modelos lógicos basados en registros: Se utilizan para describir datos en los
niveles conceptual y físico. Estos modelos utilizan registros e instancias para
representar la realidad, así como las relaciones que existen entre estos registros
(ligas) o apuntadores. A diferencia de los modelos de datos basados en objetos,
se usan para especificar la estructura lógica global de la base de datos y para
proporcionar una descripción a nivel más alto de la implementación.
Los 3 modelos más aceptados son:
RELACIONAL: 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 casual de la base de datos.
Éste es el modelo más utilizado en la actualidad para modelar problemas reales y administrar datos dinámicamente
RED: Este modelo representa los
datos mediante colecciones de registros y sus relaciones se representan por
medio de ligas o enlaces, los cuales pueden verse como punteros. Los registros
se organizan en un conjunto de gráficas arbitrarias.
JERÁRQUICO: El modelo jerárquico de bases de datos fue el
pionero en los sistemas de bases de datos, allá por comienzos de los años 60.
En realidad no hay un modelo teórico detrás sino que surgió a raíz de los
trabajos de IBM y de la NAA (North American Aviation) que dieron lugar al IMS
(Information Management System) que podemos considerar el primer sistema de
base de datos jerárquico.
Es similar al modelo de red en cuanto a las
relaciones y datos, ya que estos se representan por medio de registros y sus
ligas. La diferencia radica en que están organizados por conjuntos de árboles
en lugar de gráficas arbitrarias.
v Modelos físicos de datos:
El paso de un modelo lógico a uno físico
requiere un profundo entendimiento del manejador de bases de datos que se desea
emplear, incluyendo características como:
·
Conocimiento a fondo de los tipos de objetos (elementos) soportados
·
Detalles acerca del indexamiento, integridad referencial, restricciones,
tipos de datos, etc.
·
Detalles y variaciones de las versiones
·
Parámetros de configuración
·
Data Definition Language (DDL)
Como se comentó en el modelado
lógico el paso de convertir el modelo a tablas hace que las entidades pasen a
ser tablas (más las derivadas de las relaciones) y los atributos se convierten
en las columnas de dichas tablas.
2. RESUMEN
Un modelo de datos es una serie de conceptos que puede
utilizarse para describir un conjunto de datos y las operaciones para
manipularlos.
Más explícitamente:
Un modelo de datos es la combinación de una colección
de estructuras de datos, operadores o reglas de inferencia y de reglas de
integridad, las cuales definen un conjunto de estados consistentes. El cual
puede ser usado como una herramienta para especificar los tipos de datos y la
organización de los mismos. Además para la manipulación de consultas y datos,
así mismo es el elemento clave en el diseño de la arquitectura de un manejador
de BD
3. SUMMARY
CONTENTS:
A. Definition:
A data model is a formal and abstract system to
describe the data according to predefined rules and conventions
According codd in
[Silberschatz]
The data model is the process that involves creating a
representation that users have data
According to [Kroenke]
A data model is a combination of three components:
1. A collection of data structures
2. A collection of operators or rules of inference,
3. A collection of general integrity rules, which the
explicitly or implicitly define a set of consistent states.
A data model can be
used in the following ways:
ü consist of data types,
as well as the organization.
ü As a basis for the
development of a general design methodology for databases.
ü As a basis for the
development of families of high-level languages for handling queries (querys)
and data. This section describes what is desired is to enter the base to look
for information.
ü As the key design of
the architecture of a handle element database
characteristics
ü The process of
analyzing the relevant issues for an organization and the relationship they
have with each other.
ü It is in the discovery
and documentation of business data resources.
ü Modeling asks the
question "What?" Instead of "How?", The latter oriented
data processing.
ü a difficult task quite
difficult, but it is a necessary activity whose skill only comes with
experience.
B. Types of data models
v Object-based Logic
Models:
Used to describe data at the
conceptual level and vision, that is, with this model represent the data in
such a way as we grasp in the real world
v Record-based logical models: Used to describe data
in conceptual and physical levels. These models use records and instances to
represent reality as well as the relationships between these records (links) or
pointers.
v Physical data models:The passage of a logical model to a physical one
requires a thorough understanding of the database manager to be used, including
features such as:
ü In-depth knowledge of
the types of objects (elements) supported
ü Details about indexing,
referential integrity constraints, data types, etc.
ü Details and variations
versions
ü Configuration
Parameters
SUMMARY
A data model is a set of concepts that can be used to
describe a set of data and operations to manipulate them.
More explicitly:
A data model is a combination of a collection of data
structures, operators or inference rules and integrity rules which define a set
of consistent states. Which it can be used as a tool to specify the types of
data and organizing them. In addition to handling queries and data, it is key
in designing the architecture of a BD handler element.
4. RECOMENDACIONES
Ø Trabajo realizado de manera sistemática
Ø Términos simples para su fácil entendimiento.
Ø Información segura y confiable para ser utilizada de forma eficaz.
Todos los lectores de este trabajo esperamos se sientan complacidos con la información brindada.
Ø Términos simples para su fácil entendimiento.
Ø Información segura y confiable para ser utilizada de forma eficaz.
Todos los lectores de este trabajo esperamos se sientan complacidos con la información brindada.
5. CONCLUSIONES
Luego de haber concluido este trabajo de investigación
sobre modelo de datos fueron muchos los esfuerzos y conocimientos adquiridos
durante dicha elaboración.
Algunos de los aspectos aprendidos y que de gran peso
es el modelo de datos su definición, tipos, y características donde podemos
decir que el modelo de datos: es un sistema formal y abstracto que
permite describir los datos de acuerdo con reglas y convenios predefinidos.
6. APRECIACIÓN
DEL EQUIPO
Este trabajo es de gran importancia para todas las personas que estudien ingeniería de sistemas, computación o informática. Está desarrollado de manera sistemática, la información que se presenta es fiable y entendible ya que se recopiló la información de distintas páginas de internet, luego se analizó y finalmente se comparó las definiciones de los temas, para tener que presentar un trabajo totalmente completo y educacional.
Este trabajo es de gran importancia para todas las personas que estudien ingeniería de sistemas, computación o informática. Está desarrollado de manera sistemática, la información que se presenta es fiable y entendible ya que se recopiló la información de distintas páginas de internet, luego se analizó y finalmente se comparó las definiciones de los temas, para tener que presentar un trabajo totalmente completo y educacional.
7. GLOSARIO
DE TÉRMINOS
ABSTRACTO: Abstracto es todo lo que resulta de una abstracción de
un destacamento o aislamiento. Es lo que existe solo en idea, en concepto, en la
mente.
PREDEFINIDO: Es determinar el tiempo en que se ha de ejecutar algo.
IMPLEMENTACION: Es la acción de poner en práctica, medidas y métodos, entre
otros, para concretar alguna actividad, plan, o misión, en otras alternativas.
INTEGRIDAD: Si el concepto lo aplicamos a una cosa u objeto querremos indicar con
el que ese objeto se encuentra conformado por todos sus elementos no faltando
ninguno y en correcta función.
PIONERO: Un pionero es un descubridor, alguien capaz de ver oportunidades
potenciales y sacar el máximo provecho de ellas, un innovador que está dispuesto a
probar cosas nuevas.
ABSTRACTO: Abstracto es todo lo que resulta de una abstracción de
un destacamento o aislamiento. Es lo que existe solo en idea, en concepto, en la
mente.
PREDEFINIDO: Es determinar el tiempo en que se ha de ejecutar algo.
IMPLEMENTACION: Es la acción de poner en práctica, medidas y métodos, entre
otros, para concretar alguna actividad, plan, o misión, en otras alternativas.
INTEGRIDAD: Si el concepto lo aplicamos a una cosa u objeto querremos indicar con
el que ese objeto se encuentra conformado por todos sus elementos no faltando
ninguno y en correcta función.
PIONERO: Un pionero es un descubridor, alguien capaz de ver oportunidades
potenciales y sacar el máximo provecho de ellas, un innovador que está dispuesto a
probar cosas nuevas.
8. BIBLIOGRAFÍA
WIKIPEDIA:
SUSANA ALEJANDRA LOPEZ JIMENEZ
BASE DE DATOS
VER VÍDEO:
VER DIAPOSITIVAS:
Excelente trabajo.Muy bien elaborado y descrito. Gracias por su aporte de investigación. Recibí su mensaje. No hay problema. Saludos
ResponderEliminarGracias por la apreciación ingeniero Marco
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