Algoritmos Computacionales II.docx

Base de Datos
Algoritmos computacionales.
12/02/2019
Dhanibel Reyes

Tabla de contenido
Presentación ........................................................................1
Introduccion………………………………………………………………
1
Todos los modelos de base de
datos………..……………………..…….2
Como se usan los modelos de base de
datos………………3,4,5,6
Que son los motores de base de datos…………………..7,8,9,10
Que son funciones, metodos …………………………..……….11
Que es el datawherehouse, como se usa, que tiene que ver
con BS…..12
Que son sentencias en base de
datos…………………………13,14,15
Cuales son los tipos de diagrama en base de datos y sus
diferencias….16,17,
Modelo logico-relacional y entidad de relacion y el modelo
fisico………………………………………18,19,20,21,22
Como aparece o donde se puede encontrar el modelo fisico de
una base de datos de SQL-
Server……………………………………………….12
Conclusión…………..………………………………………………..….
10

2
Bibliografía…….....…..……………………………………..…………
…..11

Presentaci
ón
 Nombre: Dhanibel Reyes.
 Sección: 311.
 Materia: Algoritmos Computacionales.
 Matriculas: 18-mist-6-019
 Fecha: 12/02/2019
Maestro: Luis Ernesto Cuesta.

Introducción.
Para el repaso, e iniciar en esta asignatura, conocida como
algoritmos computacionales, es necesario conocer cuáles
son los tipos de modelos de base de datos, sus diferencias
y funciones, por esta razón a continuación estaremos
presentando los tipos de bases de datos, sus funciones y
diferencias. Lector, tome en cuenta, que en el trabajo
presente no solo se estará abarcando el tema de las bases
de datos, sino que también muchos otros que se han
mencionado en el título.

Modelos de bases de datos.
Un modelo de base 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 Los modelos físicos de datos incluyen:
bases de datos se encuentran: Índice invertido
 Modelo jerárquico Fichero plano
 Modelo en red Otros modelos lógicos pueden ser:
 Modelo relacional Modelo multidimensional
 Modelo entidad–relación Base de datos XML
 Modelo entidad–relación extendido
 Base de datos orientada a objetos
 Modelo documental
 Modelo entidad–atributo–valor
 Modelo en estrella

Modelos de bases de datos.
Un modelo de datos jerárquico es un modelo de datos en el cual los datos son
organizados en una estructura parecida a un árbol. La estructura permite a la
información que se repite y usa relaciones
padre/Hijo: cada padre puede tener muchos hijos
pero cada hijo sólo tiene un padre. Todos los
atributos de un registro específico son catalogados
bajo un tipo de entidad.
En una base de datos, un tipo de entidad es el
equivalente de una tabla; cada registro individual es
representado como una fila y un atributo como una
columna. Los tipos de entidad son relacionados el uno con el otro usando 1: Trazar un
mapa de n, también conocido como relación de uno a varios. El ejemplo más aprobado
de base de datos jerárquica modela es un IMS diseñado por la IBM.de eso.
Una base de datos de red es una base de datos conformada por una colección o set de
registros, los cuales están conectados entre sí por medio de enlaces en una red. El
registro es similar al de una entidad como las empleadas en el modelo relacional. Un
registro es una colección o conjunto de campos (atributos), donde cada uno de ellos
contiene solamente un único valor almacenado.
El enlace es exclusivamente la asociación entre
dos registros, así que podemos verla como una
relación estrictamente binaria. Una estructura
de base de datos de red, llamada algunas veces
estructura de plex, abarca más que la estructura
de árbol: un nodo hijo en la estructura red
puede tener más de un nodo padre. En otras
palabras, la restricción de que en un árbol
jerárquico cada hijo puede tener sólo un padre,
se hace menos severa.
Así, la estructura de árbol se puede considerar como un caso especial de la estructura de
red.

Modelos de bases de datos
El modelo relacional, para el modelado y la gestión de bases de datos, es un modelo de
datos basado en la lógica de predicados y en la teoría de conjuntos. Tras ser postuladas
sus bases 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.
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.
En una base de datos orientada a objetos, la información se representa mediante
objetos como los presentes en la programación orientada a objetos. Cuando se integra
las características de una base de datos con las de un lenguaje de programación
orientado a objetos, el resultado es un sistema gestor de base de datos orientada a
objetos (ODBMS, object database management system). Un ODBMS hace que los
objetos de la base de datos aparezcan como objetos de un lenguaje de programación en
uno o más lenguajes de programación a los que dé soporte. Un ODBMS extiende los
lenguajes con datos persistentes de forma transparente, control de concurrencia,
recuperación de datos, consultas asociativas y otras capacidades.
Modelos de Base de datos

Una base de datos documental está constituida por un conjunto de programas que
almacenan, recuperan y gestionan datos de documentos o datos de algún modo
estructurados. Este tipo de bases de datos constituyen una de las principales
subcategorías dentro de las denominadas bases de datos NoSQL. A diferencia de las
bases de datos relacionales, estas bases de datos están diseñadas alrededor de una
noción abstracta de "Documento".
En las bases de datos usadas para data warehousing, un esquema en estrella es un
modelo de datos que tiene una tabla de hechos (o tabla fact) que contiene los datos para
el análisis, rodeada de las tablas de dimensiones. Este aspecto, de tabla de hechos (o
central) más grande rodeada de radios o tablas más pequeñas es lo que asemeja a una
estrella, dándole nombre a este tipo de construcciones.

Modelos de Bases de Datos.
Las bases de datos multidimensionales se utilizan principalmente para crear aplicaciones OLAP
y pueden verse como bases de datos de una sola tabla, su peculiaridad es que por cada
dimensión tienen un campo (o columna), y otro campo por cada métrica o hecho, es decir estas
tablas almacenan registros cuyos campos son de la forma:
{displaystyle {(d_{1},d_{2},d_{3},...,f_{1},f_{2},f_{3},...)}} {displaystyle
{(d_{1},d_{2},d_{3},...,f_{1},f_{2},f_{3},...)}}
Donde los campos ' {displaystyle {d_{i}}} {displaystyle {d_{i}}}' hacen referencia a las
dimensiones de la tabla, y los campos ' {displaystyle {f_{i}}} {displaystyle {f_{i}}}' a las
métricas o hechos que se quiere almacenar,estudiar o analizar.
Una base de datos XML constituye un sistema software que da persistencia a datos
almacenados en formato XML. Estos datos pueden ser interrogados, exportados y serializados.
Las bases de datos XML están generalmente asociadas con las bases de datos documentales.
Existen dos grandes clases de bases de datos XML:1
XML habilitado: éstas bien pueden mapear XML en estructuras tradicionales de bases de datos
(como las relacionales2), aceptando XML como entrada y formateando en XML la salida, o más
recientemente soportando tipos XML nativos en la propia base de datos. Esto implica que la
base de datos procesa el XML internamente (lo opuesto a soportarlo mediante middleware).
XML nativo (NXD): el modelo interno de estas bases de datos usa documentos XML como la
unidad elemental de almacenamiento, los cuales no han de almacenarse necesariamente en
formato de texto.

Que son los motores de base
de datos
Un gestor de base de datos (DataBase Managenent System) es un sistema que permite la
creación, gestión y administración de bases de datos, así como la elección y manejo de
las estructuras necesarios para el almacenamiento y búsqueda de la información del
modo más eficiente posible. En la actualidad, existen multitud de SGBD en la mayoría
relacionales. A lo largo de este post vamos a mostrar los 10 gestores de bases de datos
más usados.
MySQL
Es un sistema de gestión de base de datos relacional, multihilo y multiusuario
seguramente el más usado en aplicaciones creadas como software libre. Por un lado se
ofrece bajo la GNU GPL, pero, empresas que quieran incorporarlo en productos
privativos pueden comprar a la empresa una licencia que les permita ese uso.
Ventajas:
Velocidad al realizar las operaciones
Bajo costo en requerimientos para la elaboración de bases de datos
Facilidad de configuración e instalación.
Microsoft SQL Server
Es un sistema de gestión de bases de datos relacionales basado en el lenguaje Transact-
SQL, capaz de poner a disposición de muchos usuarios grandes cantidades de datos de
manera simultánea.
Es un sistema propietario de Microsoft. Sus principales características son:
Soporte de transacciones.
Escalabilidad, estabilidad y seguridad.
Soporta procedimientos almacenados.
Incluye también un potente entorno gráfico de administración, que permite el uso de
comandos DDL y DML gráficamente.
Permite trabajar en modo cliente-servidor donde la información y datos se alojan en el
servidor y las terminales o clientes de la red sólo acceden a la información.

de datos
Oracle
Es un sistema de gestión de base de datos relacional (o RDBMS por el acrónimo en
inglés de Relacional Data Base Management System), fabricado por Oracle
Corporación. Tradicionalmente Oracle ha sido el SGBS por excelencia, considerado
siempre como el más completo y robusto, destacando por:
Soporte de transacciones.
Estabilidad.
Escalabilidad.
Es multiplataforma.
También siempre ha sido considerado de los más caros, por lo que no se ha estadarizado
su uso como otras aplicaciones. Al igual que SQL Server, Oracle cuenta con una
versión EXPRESS gratis para pequeñas instalaciones o usuarios personales.
Microsoft Access: Es un sistema de gestión de bases de datos Relacional creado por
Microsoft (DBMS) para uso personal de pequeñas organizaciones. Se ha ofrecido
siempre como un componente de la suite Microsoft Office aunque no se incluye en el
paquete “básico”.
Una posibilidad adicional es la de crear ficheros con bases de datos que pueden ser
consultados por otros programas.
Entre las principales funcionalidades reseñables podemos indicar que:
Permite crear tablas de datos indexadas.
Modificar tablas de datos.
Relaciones entre tablas (creación de bases de datos relacionales).
Creación de consultas y vistas.
Consultas referencias cruzadas.

Consultas de acción (INSERT, DELETE, UPDATE).
Formularios.
Informes.
Entorno de programación a través de VBA
de datos
Llamadas a la API de windows.
PostgreSQL
Es un sistema de gestión de base de datos relacional orientada a objetos y libre,
publicado bajo la licencia BSD.
Como muchos otros proyectos de código abierto, el desarrollo de PostgreSQL no es
manejado por una empresa y/o persona, sino que es dirigido por una comunidad de
desarrolladores que trabajan de forma desinteresada, altruista, libre y/o apoyada por
organizaciones comerciales. La comunidad PostgreSQL se denominada el PGDG
(PostgreSQL Global Development Group).
Sus principales características son:
Alta concurrencia: mediante un sistema denominado MVCC (Acceso concurrente
multiversión, por sus siglas en inglés)
Amplia variedad de tipos nativos: provee nativamente varios soportes
Ahorros considerables de costos de operación
Estabilidad y confiabilidad
DB2
Este SGBD es propiedad de IBM, bajo la cual se comercializa el sistema de gestión de
base de datos. Utiliza XML como motor, además el modelo que utiliza es el jerárquico
en lugar del modelo relacional que utilizan otros gestores de bases de datos. Es el único
de los gestores que hemos comentado que nos relacional.
Sus caracteristicas más importantes son:
Permite el manejo de objetos grandes (hasta 2 GB)
La definición de datos y funciones por parte del usuario, el chequeo de integridad
referencial,

SQL recursivo, soporte multimedia: texto, imágenes, video, audio; queries paralelos,
commit de dos fases, backup/recuperación on−line y offline.
Permite agilizar el tiempo de respuestas de esta consulta
Recuperación utilizando accesos de sólo índices.
Predicados correlacionados.
de datos
Tablas de resumen
Tablas replicadas
Uniones hash
Su principal desventaja es el precio, está dirigido solo a grandes empresas con
necesidades de almacenamiento y procesamiento muy altas.
Al igual que SQL Server y Oracle dispone de una versión EXPRESS gratis pero no de
libre distribución. Existen muchos más gestores de bases de datos en el mercado, pero
estos como he comentado son los más usados.
Todos son relacionales (a excepción del BD2) y comparten por tanto lenguaje de
consulta (con algunas variantes propias) que es SQL. Es importante por tanto para
cualquiera que desee trabajar con bases de datos comenzar por el estudio de este
lenguaje común y luego estudiar las peculiaridades de la base de datos en cuestion.
Entre los citados seguro que encontramos el que más se adapta a nuestras necesidades
de acuerdo a inversión a realizar, volumen de información a almacenar, tipo de
consultas a realizar, etc.

Métodos y Funciones en
Programación.
Un método es un bloque de código que contiene una serie de instrucciones. Un
programa hace que se ejecuten las instrucciones al llamar al método y especificando los
argumentos de método necesarios. En C#, todas las instrucciones ejecutadas se realizan
en el contexto de un método. El método Main es el punto de entrada para cada
aplicación de C# y se llama mediante Common Language Runtime (CLR) cuando se
inicia el programa.
A partir de C# 7.0, C# admite funciones locales. Las funciones locales son métodos
privados de un tipo que están anidados en otro miembro. Solo se pueden llamar desde
su miembro contenedor. Las funciones locales se pueden declarar en y llamar desde:
Métodos, especialmente los métodos de aterrador y asincrónicos
 Constructores
 Descriptores de acceso de propiedad
 Descriptores de acceso de un evento
 Métodos anónimos
 Expresiones lambda
 Finalizadores
 Otras funciones locales

En cambio, las funciones locales no se pueden declarar dentro de un miembro con
forma de expresión.
Que es el data wherehouse, como
se usa
Seguramente han escuchado muchas veces el término de Data Warehouse; podemos
definirla como una base de datos corporativa donde se integra y depura información de
una o varias fuentes distintas, que luego serán procesadas y analizadas desde distintos
puntos de vista con afinidad de perspectivas y grandes velocidades de respuesta.
La creación del Data Warehouse representa la mayoría de las veces el primer paso,
desde el punto de vista técnico, para implantar una solución completa y fiable de
Business Intelligence y así aportar las mejores respuestas a los problemas de la
organización.
¿Qué ventajas nos aporta este proceso?
Nos proporciona información clave para la toma de decisiones en la empresa.
Mejora la calidad de las decisiones tomadas.
Estos datos son útiles a mediano y largo plazo.
Si las fuentes de los datos y los objetivos están claros, los sistemas son sencillos de instalar.

Es útil también para el almacenamiento de análisis y consultas históricas.
Permite mayor flexibilidad y rapidez en el acceso a la información.
Brinda una comunicación fiable entre todos los departamentos de la empresa.
También hay que destacar que,para comprender íntegramente el concepto, este proceso se
construye a partir del ETL (Extracción, transformación y carga) y los sistemas operacionales de
una compañía:
Extracción → se trata de obtener la información de las distintas fuentes, tanto internas como
externas.
Transformación → es el filtrado, limpieza, depuración, homogeneización y agrupación de la
información.
Carga → sobre la organización y actualización de los datos y metadatos en la base de datos.
Para que el Data Warehouse sea exitoso se necesita una limpieza continua, transformación e
integración de los datos. Además, requiere sistemas, aplicaciones y almacenamiento específico.
Es un trabajo constante que garantiza el éxito de los datos en el diagnóstico y las soluciones de
inteligencia de negocios que serán implementadas en la compañía.
Finalmente, se puede decir que el principal beneficio del Data Warehouse para las empresas es
que tiene la propiedad de eliminar los datos que interfieren con el análisis de la información y su
entrega; sea cualsea el formato requerido, el Data Warehouse facilita el proceso de gestión.
Que son sentencias en Base
de datos.
Puede seleccionar y ver datos de la base de datos utilizando sentencias de SQL.
Cuando se utilizan sentencias SQL para seleccionar y ver datos, QMF no le solicita
información como lo hace con una consulta asistida. Pero, después de aprender las
normas básicas para escribir consultas de SQL, puede encontrar este método más rápido
y sencillo. Los ejemplos de este tema muestran los informes resultantes de consultas de
ejemplo. Algunas de estas consultas utilizan expresiones para generar columnas a partir
de columnas existentes en la base de datos. Puede cambiar los encabezamientos de
columnas predeterminados que se ven en los informes resultantes utilizando formatos de
QMF.
Formato de consultas SQL
Una consulta SQL simple incluye sólo unas pocas sentencias.

Inicio de una consulta SQL
Puede utilizar una sentencia RESTAURAR CONSULTA para iniciar un panel de
consulta SQL.
Entrada de sentencias SQL y ejecución de la consulta
Puede entrar sentencias de SQL en el panel Consulta SQL .
Inclusión de varias sentencias SQL en una consulta
Puede incluir varias sentencias SQL en el panel de consulta SQL. Las excepciones son
las sentencias CALL y CREATE PROCEDURE. Estas sentencias deben utilizarse solo
en una consulta.
Extender un nombre de objeto largo por varias líneas en una consulta
Para continuar en la línea siguiente una sentencia que contiene un nombre de objeto
largo, utilice comillas dobles.
Selección de columnas y tablas
El formato de las consultas SQL requiere que se seleccionen las columnas antes de
seleccionar las tablas.
Creación de una columna definiendo expresiones en el panel Consulta SQL
Puede crear una columna para el informe sumando, restando, multiplicando o
dividiendo los valores de dos o más columnas. Luego, puede incluir el valor resultante
como una nueva columna con la palabra clave WHERE.
de datos.
Selección de filas con sentencias de SQL
Puede utilizar sentencias de SQL para seleccionar filas de la base de datos para que se
muestran en el informe.
Clasificación de filas en una Consulta
Si clasifica las filas por más de una columna, la primera columna se ordena primero, la
segunda columna se ordena dentro del orden de la primera columna, y así
sucesivamente.

Adición o supresión de líneas en una consulta SQL
Para añadir o suprimir líneas en una sentencia de SQL, utilice las teclas de función
Insertar o Suprimir.
Visualización de datos de varias tablas utilizando sentencias SQL
Con QMF puede visualizar datos de más de una tabla, eliminar información de filas
duplicadas y unir varias tablas.
Cómo escribir nombres de correlación
Los nombres utilizados para las correlaciones en las consultas son arbitrarios. Elija
cualquier nombre con un máximo de 128 caracteres de longitud. Este nombre no debe
duplicar ninguna otra palabra de la consulta ni ninguna palabra SQL reservada.
Funciones de columna SQL
Una función de columna produce un valor individual para un grupo de filas.
funciones escalares de SQL
Puede utilizar funciones escalares para convertir un valor desde un tipo de datos a otro y
procesar valores de fecha/hora. También puede utilizarlas para manipular partes de
caracteres o series gráficas y evitar valores nulos.
funciones SQL anidadas
Puede anidar funciones escalares y de columna incorporadas dentro de otras funciones.
Suma y resta de fechas y horas
La suma y resta son las únicas operaciones que trabajan en valores de fecha/hora.
de datos.
El operador de concatenación
Utilice el operador de concatenación (||) para combinar dos valores de una expresión en
una sola serie. En algunos juegos de caracteres de un solo byte distintos al inglés, || (dos
barras verticales) pueden visualizarse como !! (dos signos de exclamación) u otros
caracteres especiales.
Cómo convertir las consultas SQL en reutilizables mediante variables de sustitución

Cuando se especifican variables de sustitución en una consulta SQL, se puede utilizar la
misma consulta para recuperar información diferente. Debe proporcionar un nuevo
valor para la variable cada vez que se ejecuta la consulta.
Cómo guardar una nueva consulta
Después de crear una consulta, puede salvarla en la base de datos. Puede ejecutar una
consulta salvada y volver a visualizar el informe. También puede añadir, suprimir o
cambiar la información de una consulta salvada.
Cómo insertar los resultados de una consulta en una tabla
Al ejecutar una consulta, puede insertar los resultados directamente en una tabla en
lugar de vuelvan a QMF.
Tipos de diagramas de bases de
datos.
El término "esquema de base de datos" puede
referirse a una representación visual de una base
de datos, a un conjunto de reglas que rige una base
de datos, o bien, a todo el conjunto de objetos que
pertenecen a un usuario en particular. Continúa

leyendo para saber más sobre los esquemas de bases de datos y cómo se usan.
Un esquema de base de datos representa la configuración lógica de todo o parte de una
base de datos relacional. Puede existir de dos formas: como representación visual y
como un conjunto de fórmulas conocidas como restricciones de integridad que
controlan una base de datos. Estas fórmulas se expresan en un lenguaje de definición de
datos, tal como SQL. Como parte de un diccionario de datos, un esquema de base de
datos indica cómo las entidades que conforman la base de datos se relacionan entre sí,
incluidas las tablas, las vistas, los procedimientos almacenados y mucho más.
Típicamente, un diseñador de bases de datos crea un esquema de base de datos para
ayudar a los programadores cuyo software interactuará con la base. Al proceso de crear
un esquema de base de datos se le llama modelado de datos. Al seguir el enfoque de tres
esquemas para el diseño de bases de datos, este paso seguiría la creación de un esquema
conceptual. Los esquemas conceptuales se enfocan en las necesidades informativas de
una organización, más que en la estructura de una base de datos.
Hay dos tipos principales de esquemas de bases de datos:
Un esquema lógico de base de datos expresa las restricciones lógicas que se aplican a
los datos almacenados. Puede definir las restricciones de integridad, las vistas y las
tablas. Un esquema físico de base de datos dispone cómo se almacenan los datos
físicamente en un sistema de almacenamiento en términos de archivos e índices.
En el nivel más básico, un esquema de base de datos indica qué tablas o relaciones
componen la base de datos, así como los campos incluidos en cada tabla. Por lo tanto,
los términos diagrama de esquema y diagrama de relaciones de entidades con frecuencia
son intercambiables.
Tipos de esquemas de Base de
datos
En el sistema de base de datos Oracle, el término esquema de base de datos, al cual
también se lo conoce como "esquema SQL", tiene un significado diferente. Aquí, una
base de datos puede tener esquemas múltiples (o "schemata", como se le dice
elegantemente en inglés). Cada uno de ellos contiene todos los objetos creados por un
usuario específico de la base de datos. Esos objetos pueden incluir tablas, vistas,

sinónimos y mucho más. Algunos objetos no se pueden incluir en un esquema, tales
como usuarios, contextos, roles y objetos del directorio.
Se puede conceder acceso a los usuarios para que ingresen a esquemas individuales
según cada caso concreto, y la titularidad es transferible. Ya que cada objeto está
asociado a un esquema particular, que sirve como una especie de espacio para nombres,
es útil dar algunos sinónimos, lo cual permite a otros usuarios acceder a ese objeto sin
primero consultar el esquema al que pertenece.
Estos esquemas no necesariamente indican las formas en que los archivos de datos se
almacenan físicamente. En lugar de ello, los objetos de esquemas se almacenan
lógicamente dentro de un espacio de tablas. El administrador de la base de datos puede
especificar cuánto espacio asignar a un objeto particular dentro de un archivo de datos.
Por último, los esquemas y los espacios de tablas no necesariamente se alinean a la
perfección: los objetos de un esquema pueden estar presentes en múltiples espacios de
tablas, mientras que un espacio de tablas puede incluir objetos de varios esquema
Modelo Entidad-Relación
Un diagrama entidad-relación, también conocido como modelo entidad relación o ERD,
es un tipo de diagrama de flujo que ilustra cómo las "entidades", como personas, objetos
o conceptos, se relacionan entre sí dentro de un sistema. Los diagramas ER se usan a
menudo para diseñar o depurar bases de datos relacionales en los campos de ingeniería
de software, sistemas de información empresarial, educación e investigación. También
conocidos como los ERD o modelos ER, emplean un conjunto definido de símbolos,
tales como rectángulos, diamantes, óvalos y líneas de conexión para representar la

interconexión de entidades, relaciones y sus atributos. Son un reflejo de la estructura
gramatical y emplean entidades como sustantivos y relaciones como verbos.
Los diagramas de ER se relacionan con los diagramas de estructura de datos (DSD), que
se centran en las relaciones de los elementos dentro de las entidades, en lugar de las
relaciones entre las entidades mismas. Los diagramas ER a menudo se combinan con
los diagramas de flujo de datos (DFD), que trazan el flujo de la información para
procesos o sistemas.
Usos de los diagramas entidad-relación
Diseño de bases de datos: los diagramas ER se usan para modelar y diseñar bases de
datos relacionales, en términos de reglas de negocio y lógicas (en un modelo de datos
lógicos) y en términos de la tecnología específica que se implementará (en un modelo
de datos físicos). En ingeniería de software, un diagrama ER a menudo es un primer
paso para determinar los requisitos de un proyecto de sistemas de información. También
se usa más adelante para modelar una base de datos en particular o varias. Una base de
datos relacional tiene una tabla relacional equivalente y puede expresarse así
potencialmente, según sea necesario.
Solución de problemas de bases de datos: los diagramas ER se usan para analizar las
bases de datos existentes con el fin de hallar y resolver problemas de lógica o
implementación. Al dibujar un diagrama se debería descubrir dónde está el problema
Modelo Logico-Relacional
En el modelo relacional las dos capas de diseño conceptual y lógico, se parecen mucho.
Generalmente se implementan mediante diagramas de Entidad/Relación (modelo
conceptual) y tablas y relaciones entre éstas (modelo lógico). Este es el modelo utilizado
por los sistemas gestores de datos más habituales (SQL Server, Oracle, MySQL...).

El modelo relacional de bases de datos se rige por algunas normas sencillas:
 Todos los datos se representan en forma de tablas (también llamadas
“relaciones”, ver nota anterior). Incluso los resultados de consultar otras tablas.
La tabla es además la unidad de almacenamiento principal.
 Las tablas están compuestas por filas (o registros) y columnas (o campos) que
almacenan cada uno de los registros (la información sobre una entidad concreta,
considerados una unidad).
 Las filas y las columnas, en principio, carecen de orden a la hora de ser
almacenadas. Aunque en la implementación del diseño físico de cada SGBD esto
no suele ser así. Por ejemplo, en SQL Server si añadimos una clave de tipo
"Clustered" a una tabla haremos que los datos se ordenen físicamente por el
campo correspondiente.
 El orden de las columnas lo determina cada consulta (que se realizan
usando SQL).
 Cada tabla debe poseer una clave primaria, esto es, un identificador único de
cada registro compuesto por una o más columnas.
 Para establecer una relación entre dos tablas es necesario incluir, en forma de
columna, en una de ellas la clave primaria de la otra. A esta columna se le
llama clave externa. Ambos conceptos de clave son extremadamente
importantes en el diseño de bases de datos.
Basándose en estos principios se diseñan las diferentes bases de datos relacionales,
definiendo un diseño conceptual y un diseño lógico, que luego se implementa en el
diseño físico usando para ello el gestor de bases de datos de nuestra elección (por
ejemplo SQL Server).
Por ejemplo, consideremos la conocida base de datos Northwind de Microsoft.
Esta base de datos representa un sistema sencillo de gestión de pedidos para una
empresa ficticia. Existen conceptos que hay que manejar como: proveedores,
empleados, clientes, empresas de transporte, regiones geográficas, y por supuesto
pedidos y productos.
El diseño conceptual de la base de datos para manejar toda esta información se puede
ver en la siguiente figura, denominada diagrama Entidad/Relación o
simplemente diagrama E-R:

(pulsa para aumentar)
Como vemos existen tablas para representar cada una de estas entidades del mundo
real: Proveedores (Suppliers), Productos, Categorías de productos, Empleados,
Clientes, Transportistas (Shippers), y Pedidos (Orders) con sus correspondientes líneas
de detalle (Order Details).
Además están relacionadas entre ellas de modo que, por ejemplo, un producto
pertenece a una determinada categoría (se relacionan por el campo CategoryID) y un
proveedor (SupplierID), y lo mismo con las demás tablas.
Cada tabla posee una serie de campos que representan valores que queremos
almacenar para cada entidad. Por ejemplo, un producto posee los siguientes atributos
que se traducen en los campos correspondientes para almacenar su información:
Nombre (ProductName), Proveedor (SupplierID, que identifica al proveedor), Categoría
a la que pertenece (CategoryID), Cantidad de producto por cada unidad a la venta
(QuantityPerUnit), Precio unitario (UnitPrice), Unidades que quedan en stock
(UnitsInStock), Unidades de ese producto que están actualmente en pedidos
(UnitsOnOrder), qué cantidad debe haber para que se vuelva a solicitar más producto al
proveedor (ReorderLevel) y si está descatalogado o no (Discontinued).

Los campos marcados con "PK" indican aquellos que son claves primarias, es decir,
que identifican de manera única a cada entidad. Por ejemplo, ProductID es el
identificador único del producto, que será por regla general un número entero que se va
incrementando cada vez que introducimos un nuevo producto (1, 2, 3, etc..).
Los campos marcados como "FK" son claves foráneas o claves externas. Indican
campos que van a almacenar claves primarias de otras tablas de modo que se puedan
relacionar con la tabla actual. Por ejemplo, en la tabla de productos el
campo CategoryID está marcado como "FK" porque en él se guardará el identificador
único de la categoría asociada al producto actual. En otras palabras: ese campo
almacenará el valor de la clave primaria (PK) de la tabla de categorías que identifica a la
categoría en la que está ese producto.
Los campos marcados con indicadores que empiezan por "I" (ej: "I1") se refieren
a índices. Los índices generan información adicional para facilitar la localización más
rápida de registros basándose en esos campos. Por ejemplo, en la tabla de empleados
(Employees) existe un índice "I1" del que forman parte los campos Nombre y Apellidos
(en negrita además porque serán también valores únicos) y que indica que se va a
facilitar la locación de los clientes mediante esos datos. También tiene otro índice "I2"
en el campo del código postal para localizar más rápidamente a todos los clientes de una
determinada zona.
Los campos marcados con indicadores que empiezan con "U" (por ejemplo U1) se
refieren a campo que deben ser únicos. Por ejemplo, en la tabla de categorías el nombre
de ésta (CategoryName) debe ser único, es decir, no puede haber -lógicamente- dos
categorías con el mismo nombre.
Como vemos, un diseño conceptual no es más que una representación formal y acotada
de entidades que existen en el mundo real, así como de sus restricciones, y que están
relacionadas con el dominio del problema que queremos resolver.
Modelo lógico
Una vez tenemos claro el modelo E-R debemos traducirlo a un modelo lógico
directamente en el propio sistema gestor de bases de datos (Oracle, MySQL, SQL
Server...). Si hemos utilizado alguna herramienta profesional para crear el diagrama E-
R, seguramente podremos generar automáticamente las instrucciones necesarias
para crear la base de datos.
La mayoría de los generadores de diagramas E-R (por ejemplo Microsoft Visio) ofrecen
la capacidad de exportar el modelo directamente a los SGBD más populares.
Entonces, todo este modelo conceptual se traduce en un modelo lógico que
trasladaremos a la base de datos concreta que estemos utilizando y que generalmente

Será muy parecido. Por ejemplo, este es el mismo modelo anterior, mostrado ya como
tablas en un diagrama de SQL Server:
En este caso hemos creado cada tabla, una a una, siguiendo lo identificado en el
diagrama E-R y estableciendo índices y demás elementos según las indicaciones de cada
uno de los campos. Además hemos decidido el mejor tipo de datos que podemos aplicar
a cada campo (texto, números, fechas... que se almacenan para cada registro).
Su representación gráfica en la base de datos es muy similar, sin embargo el modelo
físico (cómo se almacena esto físicamente), puede variar mucho de un SGBD a otro y
según la configuración que le demos.

Como aparece o donde se puede encontrar el modelo
fisico de una base de datos de SQL-Server
Una base de datos bien estructurada:
 Ahorra espacio en el disco eliminando los datos redundantes.
 Mantiene la precisión e integridad de los datos.
 Ofrece acceso a los datos de formas útiles.
Diseñar una base de datos útil y eficiente requiere seguir el proceso adecuado, incluidas
las siguientes etapas:
1. Análisis de los requisitos o identificación del propósito de tu base de datos.
2. Organización de los datos en tablas.
3. Especificación de las claves primarias y análisis de las relaciones.
4. Normalización para estandarizar las tablas.
Realicemos un análisis detallado de cada paso. Ten en cuenta que esta guía se centra en
el modelo de base de datos relacional de Edgar Codd escrito en SQL (en lugar de
modelos jerárquicos, de red o de datos de objetos). Para saber más sobre los modelos de
base de datos, lee nuestra guía
Análisis de los requisitos:
identificar el propósito de la
base de datos
Comprender el propósito de tu base de datos determinará tus opciones en todo el
proceso de diseño. Asegúrate de observar la base de datos desde todas las perspectivas.
Por ejemplo, si estuvieras creando una base de datos para una biblioteca pública,
deberías considerar las formas en que los clientes y bibliotecarios necesitarían acceder a
los datos.
Aquí te mostramos algunas formas de reunir información antes de crear la base de
datos:
 Entrevistar a las personas que la usarán.

 Analizar formularios de negocio, como facturas, plantillas de horas trabajadas,
encuestas.
 Examinar cualquier sistema de datos existente (incluidos archivos físicos y
digitales).
Comienza reuniendo cualquier dato existente que se incluirá en la base de datos. Luego
enumera los tipos de datos que quieres almacenar y las entidades o personas, cosas,
ubicaciones y eventos que esos datos describen, del siguiente modo:
Clientes
 Nombre
 Dirección
 Ciudad, estado, código postal
 Dirección de correo electrónico
Productos
 Nombre
 Precio
 Cantidad en stock
 Cantidad en el pedido
Pedidos
 Número del pedido
 Representante de ventas
 Fecha
 Producto(s)
 CANTIDAD
 Precio

 Total
Más adelante, esta información se volverá parte del directorio de datos, que describe las
tablas y los campos dentro de la base de datos. Asegúrate de dividir la información en
partes útiles lo más pequeñas posibles. Por ejemplo, considera separar el nombre de la
calle del país para poder filtrar más adelante a los individuos según su país de
residencia. Además, evita ubicar el mismo punto de datos en más de una tabla porque
agregarás una complejidad innecesaria.
Cuando sepas qué tipos de datos incluirán las bases de datos, de dónde provienen esos
datos y cómo se usarán, estarás listo para comenzar a planificar la base de datos real.
Estructura de la base de datos:
los bloques de creación de una
base de datos
El siguiente paso es organizar la representación visual de tu base de datos. Para ello,
debes comprender exactamente cómo se estructuran las bases de datos relacionales.
Dentro de una base de datos, los datos relacionados se agrupan en tablas, cada una de
ellas consiste en filas (también llamadas "tuplas") y columnas, como una hoja de
cálculo.
Para convertir tus listas de datos en tablas, comienza creando una tabla para cada tipo de
entidad, como productos, ventas, clientes y pedidos. Te mostramos un ejemplo a
continuación:
Cada fila de una tabla se llama "registro". Los registros incluyen datos sobre algo o
alguien, como un cliente específico. En cambio, las columnas (también conocidas como
"campos" o "atributos") contienen un único tipo de información que aparece en cada
registro, como las direcciones de todos los clientes enumerados en la tabla.
Nombre Apellido Edad Código postal

Nombre Apellido Edad Código postal
Roger Williams 43 34760
Jerrica Jorgensen 32 97453
Samantha Hopkins 56 64829
Con el fin de que los datos sean consistentes de un registro al siguiente, asigna el tipo de
datos apropiado a cada columna. Los tipos de datos comunes incluyen:
 CHAR - una longitud específica de texto.
 VARCHAR - texto de longitudes variables.
 TEXT - grandes cantidades de texto.
 INT - número entero positivo o negativo.
 FLOAT, DOUBLE - también puede almacenar números de punto flotante.
 BLOB - datos binarios.
Algunos sistemas de gestión de bases de datos también ofrecen el tipo de datos
denominado "Autonumeración", que genera automáticamente un número único en cada
fila.

A los efectos de crear una visión general de la base de datos, conocida como un
diagrama entidad-relación, no incluiremos las tablas reales, sino que cada tabla se
convertirá en un recuadro del diagrama. El título de cada recuadro debería indicar qué
describen los datos en la tabla, mientras que los atributos están enumerados a
continuación, del siguiente modo:
Por último, deberías decidir qué atributo o atributos funcionarán como clave primaria
para cada tabla, si procede. Una clave primaria (PK) es un identificador único para una
entidad determinada, esto significa que puedes seleccionar un cliente concreto incluso si
solo conoces ese valor.
Los atributos seleccionados como claves primarias deben ser únicos, inalterables y estar
siempre presentes (nunca NULL o vacíos). Por este motivo, los números de pedido y los
nombres de usuario son excelentes claves primarias, mientras que los números de
teléfono o direcciones postales no lo son. También puedes usar múltiples campos
conjuntamente como la clave primaria (esto se denomina "clave compuesta").
Cuando llegue el momento de crear la base de datos real, ubicarás la estructura de datos
lógicos y la estructura de datos físicos en el lenguaje de definición de datos admitido
por nuestro sistema de gestión de base de datos. En este punto, también deberías
calcular el tamaño aproximado de la base de datos para asegurarte de tener el nivel de
rendimiento y el espacio de almacenamiento necesarios.

Conclusión.
Luego de haber concluido este trabajo de investigación sobre bases de datos fueron
muchos los esfuerzos y conocimientos adquiridos durante dicha elaboración.
Algunos de los aspectos aprendidos y que de gran peso es la base de datos su definición,
requerimiento, ventajas y características donde podemos decir que la base de datos: Es
una colección de datos o información usados para dar servicios a muchas aplicaciones al
mismo tiempo.
En cuanto al requerimiento podemos decir que cumple loas mismas tareas de análisis
que del software y tiene como característica relacionar la información como vía
organización y asociación donde la base de datos tiene una ventaja que es utilizar la
plataforma para el desarrollo del sistema de aplicación en las organizaciones.
Otro aspectos importante seria el diseño y creación de la base de datos, donde existen
distintos modos de organizar la información y representar las relaciones entre por datos
los tres modelos lógicos principales dentro de una base de datos son el jerárquico, de
redes y el relacional, los cuales tiene ciertas ventajas de procesamiento y de negocios.
Otro punto necesario es la clase de bases de datos las cuales son, base de dato
documental, base de datos distribuidas y base de datos orientadas a objetos e hipermedia
y tienen como función derivar, almacenar y procesar datos dentro de una información.
Los gráficos y tablas nos sirven para resumir en un dibujo toda una serie de datos
mucho más explicito y fácil de asimilar, los tipos de gráficos que se pueden utilizar en
una base de datos son: gráficos de pastel, barra y discretos.
Sistemas de gestión, es un sistema de desarrollo que hace posible ascender a datos
integrados funcionales y organizacionales de una empresa.
Otro punto importante seria la creación de un informe y consultas dentro de una base de
datos.
Los informe de base de datos están definidos por bandas de informe, estas bandas de
informe se definen cinco tipos de diferentes función en el informe, por ejemplo la
cabecera que aparece en la parte superior de cada pagina, líneas de detalle y resumen de
informe. El informe se pueda crear rápido y personalizado.
La creación de consultas de base de datos consta de archivos que permiten realizar
muchas tareas diferentes con los datos que se pueden ver. También se pueden utilizar
para controlar los registros que visualiza base la consulta no contiene información de
base de datos, si no tan solo las instrucciones necesarias para seleccionar los registros y
campos requeridos de una base de datos.

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