presentacion de power point de modelo de datos

2. La amplia presencia de las bases de datos les permite ser usadas casi
en cualquier campo, desde compras en línea hasta el enfoque
detallado en un segmento de votantes como parte de una campaña
política. Diversas industrias han desarrollado sus propias normas para
el diseño de bases de datos, desde el transporte aéreo hasta la
manufactura de vehículos.

3. Un modelo de datos es un lenguaje orientado a hablar de
una base de datos.
Un modelo de base de datos muestra la
estructura lógica de la base, incluidas las
relaciones y limitaciones que determinan cómo
se almacenan los datos y cómo se accede a
ellos. Los modelos de bases de datos
individuales se diseñan en base a las reglas y
los conceptos de cualquier modelo de datos
más amplio que los diseñadores adopten. La
mayoría de los modelos de datos se pueden
representar por medio de un diagrama de base
de datos acompañante.

4. Los modelos de datos primitivos estaban
absolutamente orientados al fichero: las
entidades se representan en registros
(divididos en campos, que representan su
propiedades), que se agrupan en ficheros.
Las relaciones entre entidades son
únicamente aquellas que pueden ser
representadas usando directorios, por
ejemplo índices y listas invertidas. Un
ejemplo de DBMS comercial de fichero,
concretamente del tipo "lista invertida", es el
CA-DATACOMB de Computer Associates
International.
Hay bases de datos relacionales, como
MySQL, SQL Server y Oracle. Como su
nombre lo indica utilizan el modelo
relacional y siempre es mejor usarlas
cuando losdatos son consistentes y ya
tienes algo planificado.
También existen las no relacionales, como
MongoDB y Redis, conocidas como NO-
SQL (Not Only SQL).

5. Una opción bastante usada a la hora de clasificar los modelos de datos es hacerlo de acuerdo al
nivel de abstracción que presentan:
 Modelos de Datos Conceptuales: Son los orientados a la descripción de estructuras de datos y
restricciones de integridad. Se usan fundamentalmente durante la etapa de Análisis de un
problema dado y están orientados a representar los elementos que intervienen en ese problema
y sus relaciones. El ejemplo más típico es el Modelo entidad/relación.
 Modelos de Datos Lógicos: Son orientados a las operaciones más que a la descripción de una
realidad. Usualmente están implementados en algún Manejador de Base de datos . El ejemplo
más típico es el Modelo Relacional, que cuenta con la particularidad de contar también con
buenas características conceptuales (Normalización de bases de datos).
 Modelos de Datos Físicos: Son estructuras de datos a bajo nivel implementadas dentro del
propio manejador. Ejemplos típicos de estas estructuras son los Árboles B+, las estructuras de
Hash, etc.

6. La abstracción, una de las herramientas que más nos ayuda a la hora de solucionar un problema, es
un mecanismo fundamental para la comprensión de problemas y fenómenos que poseen una gran
cantidad de detalles, su idea principal consiste en manejar un problema, fenómeno, objeto, tema o
idea como un concepto general, sin considerar la gran cantidad de detalles que estos puedan tener.
Clasificación
Veamos los diferentes tipos de abstracción que podemos encontrar en un programa:
1. Abstracción funcional: crear procedimientos y funciones e invocarlos mediante un nombre donde
se destaca qué hace la función y se ignora cómo lo hace. El usuario solo necesita conocer la
especificación de la abstracción (el qué) y puede ignorar el resto de los detalles (el cómo).
2. Abstracción de datos:
Tipo de datos: proporcionado por los leguajes de alto nivel. La representación usada es invisible al
programador, al cual solo se le permite ver las operaciones predefinidas para cada tipo.
Tipos definidos: por el programador que posibilitan la definición de valores de datos más cercanos al
problema que se pretende resolver.
TDA: para la definición y representación de tipos de datos (valores + operaciones), junto con sus
propiedades.
Objetos: Son TDA a los que se añade propiedades de reutilización y de compartición de código.

7. Los modelos semánticos permiten captar mejor el significado (semántica) de los datos
contenidos en la base de datos.
Objetos Semántico.
Un objeto semántico es una representación de algunas cosas identificables en el
ambiente de trabajo de los usuarios. de manera formal, un objeto semántico es un
conjunto de atributos que describen con eficacia una identidad bien determinada.
Los objetos semánticos se agrupan en clases. una clase de objeto tiene un nombre que
la hace diferente a otras y que corresponde a los nombres de las cosas que representa.
Los nombres de clases se escriben en mayúsculas. un objeto semántico particular es
una ocurrencia de tal clase. por ejemplo: "William Shakespeare", es una ocurrencia de
la clase escritor, y "cuarto" es una ocurrencia de la clase edificio.

8. Integridad de las Bases de Datos, la integridad en una base de datos es la
corrección y exactitud de la información contenida. Además de conservar la
seguridad en un sistema de bases de datos que permite el acceso a múltiples
usuarios en tiempos paralelos.
Reglas de Integridad:
 Regla de integridad de unicidad de la clave primaria
 Regla de integridad de entidad de la clave primaria
 Regla de integridad referencial
Restricción, Anulación, Actualización en cascada
 Regla de integridad de dominio

9. Las restricciones de los datos se imponen para asegurarnos que los
datos cumplen con una serie de condiciones predefinidas para cada
tabla. Estas restricciones ayudan a conseguir la integridad de
referencia: todas las referencias dentro de una BD son válidas y todas
las restricciones se han cumplido.
 Las restricciones se van a definir acompañadas por un nombre, lo
que permitirá activarlas o desactivarlas según sea el caso; o
también mezcladas en la definiciones de las columnas de la tabla.

10. A continuación vamos a describir algunas de las restricciones mencionadas:
 NOT NULL: Establece la obligatoriedad de que esta columna tenga un valor no nulo. Se debe especificar junto a
la columna a la que afecta.
 UNIQUE: Evita valores repetidos en una columna, admitiendo valores nulos. Oracle crea un índice
automáticamente cuando se habilita esta restricción y lo borra al deshabilitarse.
 DEFAULT: Establece un valor por defecto para esa columna, si no se le asigna ninguno.
 CHECK: Comprueba que se cumpla una condición determinada al rellenar esa columna. Esta condición sólo
debe estar construida con columnas de esta misma tabla.
 PRIMARY KEY: Establece el conjunto de columnas que forman la clave primaria de esa tabla. Se comporta
como única y obligatoria sin necesidad de explicitarlo. Sólo puede existir una clave primaria por tabla. Puede ser
referenciada como clave ajena por otras tablas.
 FOREIGN KEY: Establece que el contenido de esta columna será uno de los valores contenidos en una
columna de otra tabla maestra. Esta columna marcada como clave ajena puede ser NULL. No hay límite en el
número de claves ajenas

11. 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.
Este modelo capta las relaciones entre entidades del mundo real de forma
muy similar al modelo de red, pero no está directamente ligado a una
estructura física de la base de datos. En cambio, con frecuencia se lo usa
para diseñar una base de datos conceptualmente.

12. 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).

13. El modelo de datos ENTIDAD-RELACIÓN está basado en una percepción del mundo
real que consta de una colección de objetos básicos, llamados entidades, y de
relaciones entre esos objetos.
 Entidad: Representa una “cosa”, "objeto" o "concepto" del mundo real con
existencia independiente, es decir, se diferencia únicamente de otro objeto o cosa,
incluso siendo del mismo tipo, o una misma entidad.
 Atributos: Los atributos son las características que definen o identifican a una
entidad. Estas pueden ser muchas, y el diseñador solo utiliza o implementa las que
considere más relevantes.
 Conjunto de relaciones: Consiste en una colección, o conjunto, de relaciones de la
misma naturaleza.

14. Para asimilar fácilmente un diseño de datos cuando se emplea el modelo E/R
se utilizan los siguientes elementos gráficos:

15.  Los requerimientos/requisitos de un sistema describen los servicios que ha
de ofrecer el sistema y las restricciones asociadas a su funcionamiento.
 Requerimientos funcionales: Expresan la naturaleza del funcionamiento del sistema
(cómo interacciona el sistema con su entorno y cuáles van a ser su estado y
funcionamiento).
 Requerimientos no funcionales: Restricciones sobre el espacio de posibles
soluciones.
Rendimiento del sistema: Fiabilidad, tiempo de respuesta, disponibilidad.
Interfaces: Dispositivos de E/S, usabilidad, interoperabilidad.
Proceso de desarrollo: Estándares, herramientas, plazo de entrega.

16. El modelado es la actividad más delicada e importante en
la realización de una aplicación con base de datos. Al igual
que en el desarrollo de un sistema, toda modificación al
esquema de base de datos debe realizarse primero en el
modelo conceptual, no en el lógico ni en el físico, la
habilidad de crear buenos modelos es una cualidad que se
adquiere con la experiencia.