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ÍNDICE DE CONTENIDOS
INTRODUCCIÓN
TEMA 1
DISEÑO. EL MODELO ENTIDAD-RELACIÓN
- Diseño de una BB.DD.
- El modelo Entidad-Relación
- Modelo E-R orientado a objetos
- Criterios de diseño
- Diseño de un diagrama E-R
TEMA 2
MODELO DE DATOS RELACIONAL
- Introducción
- Estructura de datos
- Reglas de Integridad
- Manipulación de datos
- Álgebra Relacional
TEMA 3
NORMALIZACIÓN
- Teoría de la normalización
- Dependencias funcionales
- Formas normal de Codd (1NF, 2NF, 3NF)
- Forma normal de Boyce-Codd (BCNF)
- Proceso de normalización
INTRODUCCIÓN
Estimados lectores,
Esta breve guía surgió tras la idea de
RAS400 de que los
miembros del foro aportaran algo al resto sobre temas
que
pensamos de interés general.
Recopilando antiguos apuntes de la Facultad de
Informática (www.uab.es)
encontré unas
transparencias que
en su día me fueron de gran utilidad, de manera
que me
propuse resumirlas y añadir comentarios que
creo pueden ser
de utilidad.
Aunque entre mis tareas actuales no se
encuentra la del
diseño de BB.DD., creo que es algo fundamental
para
cualquier persona relacionada con el mundo de las TI.
Sin
más, espero que sea de ayuda y estoy a vuestra
disposición ante cualquier duda, pregunta, comentario,
etc.
que queráis hacerme.
Un saludo,
Aurelio Caballero
TEMA 1
DISEÑO.
EL MODELO ENTIDAD-RELACIÓN
1.- DISEÑO DE UNA BASE DE DATOS
Sistema de Base de Datos: Pretende satisfacer las
necesidades de información de diferentes usuarios,
sobre un
conjunto de datos comunes a todos ellos.
Ejemplo: Base de Datos de gestión de un banco.
Se
pretende satisfacer las siguientes necesidades de
información:
- Presidente
o ¿Cuántas cuentas corrientes
tenemos?
o ¿Cuántas cuentas de ahorro?
o ¿Cuántos clientes tiene el banco?
o ¿Cuánto dinero tenemos en las cuentas
corrientes?
- Jefe de Departamento de Contabilidad
o Cada cliente ha de recibir el saldo de su cuenta
o Cada cliente ha de recibir los movimientos
que
genera su cuenta
- Jefe de Departamento de Préstamos
o Informe de los pagos mensuales realizados
por cada préstamo
Para poder satisfacer estas
necesidades hay que realizar un diseño de Base de Datos.
2.- FASES DE DISEÑO DE UNA BASE DE DATOS
FASES
1.- Captación y análisis de requerimientos
Caracterizar de forma completa las necesidades de los
usuarios de la BB.DD., tanto en los datos como en las
operaciones a realizar con los datos.
Entrevistas con los futuros usuarios de la BB.DD.
para captar las necesidades.
Resultado:
- REQUISITOS DE DATOS:
Necesidades de datos.
Especificación de la información que
se quiere
guardar.
- REQUISITOS FUNCIONALES: Necesidades de
manipulación de datos. Especificación
de las
operaciones a realizar con los datos.
2.- Diseño conceptual de la BB.DD.
Una vez encontrado el modelo abstracto que se
quiere utilizar, el diseñador aplica los conceptos
de este
modelo para traducir los requisitos de datos del
usuario al
modelo abstracto, formando el esquema conceptual
de la
BB.DD.
Validar el esquema conceptual sobre las
transacciones especificadas en los requisitos funcionales
(consultas, actualizaciones, borrados, …)
ESQUEMA DE BB.DD.
- Estructura lógica y semántica
para registrar un
conjunto de hechos de una realidad concreta.
- Esquema obtenido a partir de del modelo
conceptual de BB.DD. elegido.
MODELO ABSTRACTO DE DATOS (MAD)
Descripción que posibilita la creación
de esquemas
conceptuales de BB.DD. utilizadas para aplicaciones
concretas.
OJO --> No confundir Modelo Abstracto de Datos con
Tipo Abstracto de Datos
TIPOS DE MAD
- Modelo Binario-Semántico
- Modelo Entidad-Relación (Chen)
- Modelo Semántico de Datos (Hammer)
- Modelo de Datos funcional
- Modelo Orientado a Objetos
El MAD más extendido es sin duda el método
Chen
(es el que veremos en este curso), sin embargo
las
nuevas necesidades de globalización están
haciendo
tender los nuevos diseños de BB.DD.
hacia el Modelo
Orientado a objetos o también conocido
como Entidad-
Relación extendido. Este, es una combinación
del método
Chen y de conceptos de POO (programación
orientada a
objetos), es decir:
- La generalización
- El polimorfismo
En resúmen, con este modelo, lo que buscamos
es
estudiar el comportamiento de los datos,
no de las
estructuras además de formas de
manipular esos
datos y no los de las estructuras.
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