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Una base de datos es un sistema organizado para recopilar, almacenar y gestionar datos de manera eficiente. Está diseñada para facilitar la recuperación, actualización y análisis de información de manera estructurada. En su núcleo, una base de datos consiste en tablas que contienen filas y columnas, donde cada fila representa una entidad y cada columna es un atributo específico de esa entidad. Existen diversos tipos de bases de datos, entre los más comunes se encuentran las bases de datos relacionales y no relacionales. Las bases de datos relacionales utilizan tablas interconectadas mediante claves primarias y foráneas, mientras que las no relacionales emplean modelos más flexibles, como el basado en documentos o grafos. En el contexto de las bases de datos relacionales, el modelo relacional propuesto por Edgar Codd en la década de 1970 establece las bases para la mayoría de los sistemas de gestión de bases de datos (SGBD) actuales. Este modelo utiliza conceptos como tablas, claves p
Tipo: Esquemas y mapas conceptuales
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Diseño conceptual En esta etapa, capturaremos nuestras entidades y relaciones que existirán entre ellas. Por lo general, lo hago manualmente, parece mucho más fácil. Cada esencia lo identificará con un rectángulo, y en el marco de esto colocaremos su nombre. Colocaremos cada esencia con sus atributos correspondientes y resaltaremos el atributo principal, este atributo, que identifica de manera única cada registro. Y finalmente, crearemos una relación entre estas entidades. Siendo muy sincero, no hacemos esta fase concienzudamente (me vuelvo a mí mismo), pero pueden unirla fácilmente con el siguiente paso. Todavía no le preocupa el motor de la base de datos. Diseño lógico Aquí podemos tabular nuestro diseño conceptual. Este proceso se usa más que el anterior (no debería ser así), porque cuando trabajó en bases de datos, el proceso tabular se ejecuta más rápido y vemos los resultados más rápido. En esta etapa, debemos pensar en cómo normalizar nuestras tablas para evitar la duplicación de la información y mantener el espacio de almacenamiento. Este último (espacio de ahorro) ya no es tan importante como hace varios años, incluso hoy estamos hablando de análisis de negocios, análisis de datos intelectuales, entre otros términos que requieren que eliminemos la estandarización, pero hablaremos sobre ello en otras publicaciones. Para este proceso, las herramientas de modelado lo ayudan a ver la relación de las tablas. Teóricamente, tampoco le preocupa el motor aquí, ya que el modelo tabular es el mismo en todos los motores de la base de datos relacional. Diseño físico En esta última etapa, ya debemos considerar en detalle los tipos de datos que utilizaremos, sus dominios (qué valores permitirán), qué índices debemos crear para optimizar las consultas, entre otras cosas. Aquí escribimos nuestro SQL para capturar nuestro diseño completo en el motor de base de datos seleccionado.
El modelo ERD͏, también conocido como͏ modelo de relación͏ de esencia o ERD, es una herramienta͏ que simplifica͏ cómo se conectan las cosas. Ayuda a organizar la información en una͏͏͏ base de datos. El concepto fue introducido por Peter Chan, profesor del MIT, en su artículo de 1976 "Relap͏se gist mo͏del: A s͏i͏ngle view o͏f data". El modelo ERD consta͏͏ de tres elementos p͏r͏inci͏pale͏s: Entidades: Estas son personas, objetos o conceptos sobre los cuales se encuentra la base de datos. Por ejemplo, en la base de datos sobre ventas de negocios, la organización puede ser, entre otras cosas, "cliente", "producto", "cuenta" o "dirección". Atributos: Describa las propiedades que tiene cada esencia. En el ejemplo anterior, los atributos de la esencia del "cliente" pueden ser "nombre", "primer apellido", "fecha de nacimiento", etc.
Relaciones: Sirven para crear conexiones entre pares de entidades. Siguiendo el ejemplo, cada "cliente" está asociado con la "dirección", uno o más "productos", etc.
Las restricciones en bases de datos son reglas o condiciones que se aplican a los datos almacenados en las tablas para garantizar la integridad, consistencia y seguridad de la información. Aquí hay algunas restricciones comunes en bases de datos: Restricciones de integridad referencial: Clave primaria: Garantiza que cada fila en una tabla tenga un valor único en la columna designada como clave primaria. Clave externa: Establece una relación entre dos tablas, asegurando que los valores en una columna (clave externa) coincidan con los valores en la columna de clave primaria de otra tabla. Restricciones de unicidad: Índice único: Asegura que no haya duplicados en una columna específica, pero permite valores nulos. Restricciones de check: Check constraints: Definen condiciones que deben cumplir los datos en una columna, como rangos de valores o patrones específicos. Restricciones de valor predeterminado: Default constraints: Especifican un valor predeterminado para una columna si no se proporciona uno durante la inserción de datos. Restricciones de not null: Not null constraints: Impide que se insertan valores nulos en una columna específica. Restricciones de clave única: Unique constraints: Garantizan que no haya duplicados en una columna, permitiendo un valor nulo. Restricciones de tiempo y fecha: Restricciones de tiempo y fecha: Limitan los valores de fecha y hora que se pueden almacenar en una columna. Restricciones de tamaño: Restricciones de tamaño: Limitan la longitud de los datos que se pueden almacenar en una columna de cadena. Restricciones de trigger: Triggers: Son fragmentos de código que se ejecutan automáticamente en respuesta a ciertos eventos, permitiendo la implementación de lógica personalizada.