APUNTES BD

Base de datos

Introducción1.1. Introducción a las bases de datos.

1.1. Historia del procesamiento de base de datos.1.2. Base de datos.1.3. Características de un Sistema de base de datos.1.4. Ventajas de una base de datos.1.5. Desventajas de una base de datos.1.6. Objetivos de una base de datos.1.7. Componentes de una base de datos.1.8. Manejador de una base de datos. 1.9. Funciones de un manejador de base de datos.1.10. Arquitectura de un sistema de base de datos.1.11. Diccionario de datos.1.12. Administrador de base de datos. 1.13. Modelos de datos.

1.13.1.Modelo conceptual de datos.1.13.2.Modelo entidad-relación.

1.14. Ejemplos de modelo de base de datos.

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1.1.Historia del procesamiento de bases de datos.

A mediados de los 60s, las grandes corporaciones estaban produciendo datos a altas velocidades en los sistemas de procesamiento de archivos, pero los datos se volvían difíciles de manejar y los nuevos sistemas estaban siendo cada vez más dificiles de desarrollar. Además la administración requería ser capaz de relacionar los datos de un sistema de archivo con los de algún otro sistema, no sólo manejar los datos de forma aislada, sino trabajar con las posibles relaciones entre los mismos.

Las limitaciones en el procesamiento de archivos evitaron la fácil integración de los datos. Sin embargo, la tecnología de base de datos ofrecía la promesa de una solución a tales problemas y algunas compañías empezaron a desarrollar bases de datos organizacionales. Las compañías centralizaron sus datos operativos. Las aplicaciones fueron inicialmente sistemas de transacción y procesamiento a nivel de toda la organización.

En la epoca de los años 70’s, el procesamiento de base de datos se utilizó en corporaciones importantes y en organizaciones grandes como fundamento de enormes sistemas de transacción y procesamiento utilizando equipo de cómputo de grandes dimensiones, posteriormente cuando se vuelven populares las microcomputadoras, la tecnología de bases de datos emigro a las microcomputadoras y fue aprovechada por usuarios individuales en aplicaciones personales.

Otra desventaja fue la vulnerabilidad, si un sistema de procesamiento fallaba, todas las aplicaciones dependientes quedaban inutilizadas; Sin embargo la situación mejoró de manera gradual, los profesionistas del área de hardware y software construyeron sistemas suficientemente poderosos para dar soporte a varios usuarios a la vez y tan rápidos como para mantener la carga de trabajo diaria de las transacciones, se planearon nuevas formas de controlar, respaldar los datos, evolucionaron los procedimientos normales y a mediados de los 70’s, las bases de datos podían procesar muy bien las aplicaciónes de una organización.

Es en este periodo cuando el concepto de bases de datos logra mayor popularidad y reconocimento en el ambiente de desarrollo de sistemas de información.

La actual tecnologia de las bases de datos, es el resultado de la evolución de las mismas a lo largo de varias décadas.

A continuación se definirá que es una base de datos, término al que podemos encontrar con diversas conceptualizaciones, e interpretaciones, que ha sido utilizado tanto para referirse a un conjunto de tarjetas índices, un directorio telefónico, como para identificar a la enorme cantidad de datos que

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pueden ser almacenados en sistemas de información empresarial, bancaria, gubernamental, etc.

1.2. Concepto de base de datos.

Bases de Datos:

Conjunto de datos organizados con características afines entre sí, que identifican a una entidad en especial, ya sea un objeto o un sujeto, cualquier colección de información interrelacionada, es una base de datos.

Una colección de datos interrelacionados, compartidos y controlados.

Conjunto autodescriptivo de registros integrados, autodescriptivo ya que puede contener información del usuario, descripción de sí misma, que nos permite representar las relaciones entre los datos. En donde la información que se tiene almacenada está disponible para todos los usuarios del sistema, en el que los datos redundantes pueden eliminarse o al menos minimizarse.

Ejemplos de base de datos.

Directorio telefónico, contiene información relacionada y clasificada. Archivo clínico de pacientes. Historial académico de un estudiante.

La tecnología de las bases de datos se desarrollo para superar las limitaciones de los sistemas de procesamiento de archivos. Cabe recordar que los programas de procesamiento de archivos acceden a los archivos de datos almacenados.

En contraste, los programas de procesamiento de base de datos se apoyan del manejador de base de datos para acceder a los datos almacenados.

Esta diferencia es significativa: hace más fácil la tarea de programar las aplicaciones, los programadores no deben preocuparse por las formas en las que los datos se almacenan.

1.3. Características de una Base de Datos.

Las características principales de un sistema de base de datos son:

Una base de datos permite la posibilidad de trabajar con diferentes tipos de registros dentro de un conjunto de datos.

En una base de datos, la información es fácil de encontrar. Eliminación de redundancia de la información. Consistencia de la información.

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Integridad de la información. Información compartida.

1.4. Ventajas del Sistema de base de datos.

Un sistema de base de datos ofrece ventajas en comparación a un sistema de archivos convencionales, a continuación se describen las más importantes.

Reducir la redundancia. Evitar la inconsistencia. Compartición de datos. Integración de los datos: Combinar los datos para un uso común. Integridad de los datos: Precisión y consistencia de los valores de los datos

en la base de datos. Independencia de datos. Mejor administración de la base de datos.

1.5. Desventajas de las Bases de Datos.

Al igual que una base de datos bien diseñada ofrece ventajas significativas, es necesario comentar algunas desventajas que pueden estar presentes en un sistema de base de datos.

Costosas: En ocasiones requiere de Hardware (máyor capacidad de memoría, una computadora más poderosa, equipo de conectividad, etc.).Altos costos operativos.

Complejidad: Se requiere de personal de programación y de sistemas altamente calificados, la complejidad en relaciones requiere de personal capaz de diseñar procesos adecuados de transacciones.

Backup y Recuperación díficil: Debido a la complejidad de operaciones y a que varios usuarios procesan transacciones concurrentemente, la recuperación y el respaldo se dificultan, es necesario tener procesos de bloqueo para garantizar la recuperación y el respaldo adecuado.

Mayor Vulnerabilidad a falla: Una falla en un componente integrado puede parar el sistema completo.

1.6. Objetivos primarios de la organización de una base de datos

Una base de datos tiene objetivos específicos, sin importar el tipo de aplicación o transacciones para las cuales sea diseñada.

1. Los datos se utilizan de múltiples maneras, diferentes usuarios, que perciben de forma diferente los mismos datos, pueden emplearlos.

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2. Se protegerá a la inversión intelectual. No será necesario rehacer los programas y las estructuras lógicas existentes cuando se modifique la base de datos.

3. Bajo costo. Tanto del almacenamiento, el uso de los datos y los cambios, esto debido a la integración de la información.

4. Menor proliferación de datos. Las necesidades de nuevas aplicaciones se satisfacen con los datos existentes, más bien que creando nuevos archivos, evitándose así la excesiva proliferación de datos.

5. Claridad. Los usuarios tienen a su disposición la información requerida6. Facilidad de uso. Los usuarios tienen fácil acceso a los datos. Las

complejidades internas son ajenas al usuario, gracias al sistema manejador de la base de datos.

7. Flexibilidad. Los datos pueden ser utilizados o explorados de manera flexible, con diferentes caminos de acceso.

8. Rápida atención a interrogantes no previstos. Los pedidos espontáneos de información se atienden sin necesidad de escribir un programa de aplicación, sino utilizando un lenguaje de alto nível (Consultas Query).

9. Facilidad para el cambio. La Base de datos puede crecer y variar sin interferir con las maneras establecidas de uso de los datos.

10.Precisión y coherencia. Se utilizan controles de precisión, evitando versiones múltiples de datos.

11.Reserva. Se evita el acceso no autorizado a los datos. Los mismos datos pueden estar sujetos a diferentes restricciones de acceso para diferentes usuarios.

12.Protección contra pérdida o daño. Los datos están protegidos contra fallas y catástrofes.

13.Disponibilidad. Los datos se encuentran disponibles para los usuarios cuando así lo requieran.

1.7. Componentes Básicos en un ambiente de sistema de base de datos

Considerando que un sistema de base de datos es una organización de componentes que definen y regulan la recolección, almacenamiento, administración y uso de los datos en un mismo ambiente, en este sistema existen componentes importantes y necesarios, a continuación se describen:

1. El esquema. Describe las relaciones lógicas y físicas existentes entre los registros de la base de datos, las reglas que rigen el diseño y el uso del sistema.

2. El Hardware.Son todos los dispositivos físicos del sistema, el más básico es la computadora, aunque en hardware también se incluyen los periféricos, esto es los componentes que controlan las entradas y las salidas de los datos (impresoras, teclados, lectores ópticos, dispositivos de conectividad, etc.).

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3. El Software. Los programas utilizados en la administración de datos, y pueden ser:

Software de base: Sistema operativo, hace que los programas funcionen y sean administrados correctamente en los dispositivos de almacenamiento, (DOS, OS/2, Windows, UNIX, etc.).

Programa Manejador de base de datos (DBMS):Administra y organiza los datos (Access, SQL Server de Microsoft, Oracle, DB2, etc.).

Programas de aplicación y utilierías: Se crean y utilizan para acceder y manipular los datos, esto es la creación de reportes, tabulación y/o graficación de resultados, etc.).

4. Datos. Estos son el conjunto de hechos almacenados en la base de datos, son la materia prima que una vez procesada genera información.

5. Las personas. Los usuarios de la base de datos, considerando administradores, diseñadores de la base de datos, analistas, capturistas, gerentes de empresa, etc., es posible clasificar a las personas en :

Administradores de base de datos. Conocidos como DBA (Planeación y diseño de la base de datos, Administración de los recursos que intervienen en la misma, es el responsable del esquema de la base de datos).

Diseñadores de base de datos. Analistas de sistemas. Programadores de aplicaciones. Usuarios finales. Quienes requieren información para desarrollar

sus responsabilidades, normalmente interactúan con el sistema manejador de base de datos de dos maneras:

Indirectamente: Através de programas de aplicación. Directamente, usando un lenguaje de consulta, el más

común es el SQL o (Structured Query Language).

Uno de los elementos más importantes es el manejador de base de datos, ya que realiza funciones de suma importancia para garantizar la integridad y consistencia en la información. Enseguida se describe a un manejador de base de datos, así como las funciones principales que este tiene.Sistema Manejador de base de datos.

1.8. Manejador de base de datos. DBMS (Data base management system)

Colección de programas que permiten accesar y manipular a los datos, un DBMS apoya en actividades relevantes para el buen funcionamiento de un sistema, tales como: administrar a un diccionario de datos, administrar el almacenamiento de los datos, administrar la seguridad de los mismos, controlar el acceso a los usuarios, administrar respaldos y recuperación, administrar la

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integridad de los datos y accesar a bases de datos e interfaces de programación de aplicaciones.

1.9. Las Funciones principales de un DBMS son:

a. Crear y organizar la base de datos.b. Establecer y mantener las trayectorias de acceso a la base de datos, de tal

manera que los datos en cualquier parte de la base se puedan accesar rápidamente.

c. Manejar los datos de acuerdo con las peticiones de los usuarios.d. Mantener la integridad y seguridad de los datos.e. Administración de tareas de respaldo y recuperación.f. Registrar el uso de las bases de datos.g. Administración del diccionario de datos.h. Administración del almacenamiento de datos.

El DBMS interpreta y procesa las peticiones del usuario para recobrar información de la base, sirve de interfase entre las peticiones del usuario y las bases de datos.

Cualquier DBMS cuenta con los siguientes elementos :

Lenguaje de consulta (SQL. Structured Query Language). Aquel lenguaje que no tiene procedimientos, esto es el usuario pide la información que requiere sin específicar cómo debe hacerse, permite a los usuarios manipular y consultar datos para extraer la información útil.

Ejemplo. Desplegar los datos de los alumnos.

Select * from Alumnos.

Con esta sentencia es suficiente para conocer toda la información que se tenga almacenada en la tabla alumnos, no se requiere especificar detalles de apertura de archivo, de lectura, etc., el SQL realiza las operaciones y presenta resultados.

Lenguaje de definición de datos (DDL. Data definition Language). Lenguaje descriptor de datos, define las estructuras y los datos.

Ejemplo. Crear una tabla de Alumnos.

Create table Alumnos(No_mat Int not null,Nombre char(30) not null,

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Email char(20),Primary key (No_ctrl))

Lenguaje de manipulación de datos. (DML. Data Manipulation Language). Lenguaje que permite la modificación y manipulación de los datos.

Ejemplo. Insertar un registro a la tabla de Alumnos.

Insert into Alumnos values (0256789,’Luis Pérez’,’[email protected]’)

Hablar de un sistema de base de datos implica considerar una arquitectura que conforma a la misma con características especificas y niveles definidos, enseguida se mencionan los niveles que integran esta arquitectura..

1.10. Arquitectura de un Sistema de Base de Datos

La arquitectura de un Sistema de base de datos está dividida en tres níveles generales. Nível interno, nivel externo y conceptual.

Nível Interno: Es la forma en que los datos son almacenados en un dispositivo de almacenamiento, es el más cercano al almacenamiento físico.

Nível externo: Es la forma en la cual los datos son vistos por usuarios individuales. (vista parcial de la B.D.), es el más cercano a los usuarios, por ejemplo la información que se puede observar en un cajero de banco, contando con una cuenta de banco y un usuario.

Nível conceptual : Es el nível de mediación entre los dos niveles anteriores, es la forma en la cual los datos son vistos por los diseñadores, analistas y administradores de una base de datos (vista total de la B.D.).

1.11. Diccionario de Datos.

Un Diccionario de datos es un lugar central de información que contiene descripciones de los datos, tales como tipo, significado, relaciones con otros datos, datos de los datos, tambien conocido como metadatos.

Existen herramientas de apoyo en la creación de un Diccionario de datos, el cual se puede integrar dentro de un sistema de manejo de base de datos o tratarse aisladamente.

El diccionario de datos del DBMS proporciona una característIca al DBMS de autodescriptivo.

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Un diccionario de datos preferentemente debe estar automatizado, puesto que si es manual será difícil satisfacer las necesidades del diseñador en cuanto a la definición de los datos.

Objetivos básicos de un diccionario de datos

Guardar la descripción de todos los objetos que interactúan con la base de datos.

Permitir el manejo y la documentación de los datos: definiendo o registrando cada campo, el tipo de dato, formato de despliegue en pantalla, reglas de validación, de tal manera que cada persona que vaya a usar los datos conozca exactamente lo que significa.

Datos de los creadores de la base de datos, usuarios y administradores de las bases de datos.

Definir las relaciones entre elementos de datos, incluidos los elementos que sean obligatorios u opcionales, la cardinalidad, etc.

1.12. Administrador de base de datos DBA.

El DBA es la persona (o grupo de personas) responsables del control general del sistema de Base de Datos.

Responsabilidades del DBA.

Decidir el contenido de la información de la BD. Auxiliado por los usuarios escribir los subesquemas, y asegurar que los

datos requeridos por los usuarios estén siempre disponibles. Definir procedimientos de revisión, de autorización y de validación. Definir una estrategia para respaldo y recuperación. Controlar el funcionamiento y responder a requerimientos cambiantes. Determinación de standares.

1.13. Modelo de Base de Datos.

Para realizar un sistema de base de datos funcional y eficiente es necesario haber realizado un diseño correcto, para esto es necesario iniciar el modelado de la base de datos que represente la realidad y los detalles reelevantes del sistema a diseñarse. A continuacion se definen algunos conceptos que se utilizan en el diseño de una base de datos.

Modelo.

Una representación de la realidad que retiene sólo detalles seleccionados. El modelo expresa las entidades y sus relaciones y es la herramienta usada para representar la organización conceptual de los datos.Los modelos conocidos actualmente son:

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Modelo de datos. Representación gráfica relativamente simple de estructuras de datos del

mundo real.

ANSI(American National Standards Institute/Standards Planning and requirementes Comité (ANSI/SPARC), define tres tipos de modelos de acuerdo con su grado de abstracción conceptual, externo e interno.

Modelo Interno.El modelo interno es utilizado por los desarrolladores que trabajan con

manejadores de tipo jerárquico y de redes, ya que estos modelos especifican detalles de almacenamiento de los datos y rutas de acceso.

Modelo externo.Este modelo muestra la visión de del ambiente de datos de los usuarios

finales.Cada modelo externo incluye entidades, relaciones, procesos y

restricciones apropiadas definidas por las reglas de negocio.

Modelo físico.Este modelo es el que funciona en el nivel más bajo de abstracción y

describe como son almacenados los datos en los medios magnéticos de almacenamiento. Este modelo depende tanto del hardware como del software. Este modelo es utilizado por desarrolladores que diseñan bases de datos jerárquicas y de red, las cuales requieren mayores detalles e almacenamiento de datos.

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Fig. 1 Modelos de base de datos.

Los modelos de datos:

Modelo conceptual. Modelo entidad-relación. Modelo orientado a objetos. Modelo semántico.

1.13.1. Modelo conceptual. Representa una visión global de los datos, en una representación de datos a nivel empresarial. Este modelo es la base para la identificación y descripción de los objetos de datos principales, el modelo conceptual más utilizado es el modelo entidad-relación (E-R).

1.13.2. Modelo entidad-relación. Este modelo esta basado en una percepción del mundo real que consta de una colección de objetos básicos, llamados entidades, y de relaciones entre objetos. Una entidad es una cosa u objeto en el mundo real. Por ejemplo, cada persona es una entidad, y las cuentas bancarias pueden ser consideradas entidades.

El modelo proporciona un lenguaje para expresar el modelo de datos de los usuarios o la estructura de los datos y sus relaciones en el ambiente de trabajo de los usuarios.

Este modelo fue introducido por Peter Chen en 1976 estableciendo las bases para el mismo.

El modelo E-R además de entidades y relaciones representa ciertas relaciones que los contenidos de la base de datos deben cumplir. Una relación


Modelo Externo

Modelo Externo

ModeloInterno

Modelo Físico

Modelo Conceptual

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es la correspondencia de cardinalidades, que expresa el número de entidades con las que otra entidad se puede asociar.

Las estructuras lógicas de una base de datos se pueden expresar graficamente mediante un diagrama E-R, que consta de los siguientes componentes:

Símbolos modelado entidad relación Símbolo Representación

Entidad Alumno. Rectángulo. Representan entidades.

Entidad de Relación.Rombos: Representan relaciones entre conjuntos de entidades.

AtributoElipses: Representan atributos.

_______ RelaciónLíneas: Unión de entidades.

1, *, M

1: Lado uno de la relación.* ó M: Lado muchos de la relación.

Tabla 1. Simbología modelo E-R.

Conceptos utilizados en el diseño de una base de datos.

Atributo. Permiten describir a una entidad. Por ejemplo: el nombre, rfc, etc de un empleado.Valor nulo. Un valor de un atributo que no existe en una instancia específica.Clave. Un valor que siempre puede utilizarse para identificar unicamente una instancia.Clave primaria. clave candidata que el diseñador elige de la base de datos como el medio principal de identificar entidades dentro de un conjunto de entidades.Clave externa. Clave primaria de una tabla externa.Clave compuesta: Una clave compuesta de más de un atributo.


ALUMNO

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Fig. 2. Ejemplo de diagrama de E-R Modelo Chen.

1.1.4. Descripción de ejemplo:

Un cliente tiene varias cuentas de banco. Este modelo representa a las entidades Cliente y cuenta, además de una

tabla generada por la relación denominada Tiene. La tabla Cliente contiene los atributos :RFC, Callecte, nombre, ciudadcliente. La tabla Cuenta contiene los atributos :Númerocuenta, saldo.

Una variación del modelo Chen es el modelo de Pata de gallo.

Modelo de Pata de gallo. Desarrollado por C.W. Bachman, la diferencia entre el modelo Chen y este modelo es la representación de conectividad, cuando para Chen es 1 y M, para el modelo de pata de gallo es (0,1), (0,N), (1,1), (1, N).

A continuación se muestra un ejemplo del modelo de pata de gallo.


CLIENTE CUENTATIENE

CALLECTE

RFC

NOMBRE CIUDADCLIENTE

NÚMEROCUENTA

SALDO

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Fig. No.3 Ejemplo Diagrama Pata de gallo

Descripción de ejemplo:

Un empleado sólo tiene un puesto. Un Puesto puede tener a varios empleados Este modelo representa a las entidades Puesto y Empleado, La tabla Empleado contiene los atributos: Cve_emp, nombre, Dir, RFC. La tabla Puesto contiene los atributos :Cve_pto, puesto, sueldo.

Fig. No.4. Ejemplo Modelo conceptual de un sistema de Facturación.

Descripción del modelo.

Una factura contiene muchos productos. Un producto se factura en N facturas. Un cliente puede recibir muchas facturas Una factura la recibe sólo un cliente


FACTURA

Contiene

TieneCLIENTE

PRODUCTOS

1 M

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Modelo orientado a objetos. Un modelo que representa las entidades del mundo real como objetos en lugar de como registros. Un objeto contiene valores almacenados en variables de ejemplares dentro de ese objeto. Un objeto tambien contiene fragmentos de codigo que operan en el objeto. Estos fragmentos de código se llaman métodos.Los objetos que contienen los mismos tipos de valores y los mismos métodos se agrupan juntos en clases. Una clase puede ser una definición de tipo para los objetos.

Modelo de datos semántico. Un modelo que captura los significados de las entidades del mundo real y sus interrelaciones. Este modelo fue originalmente desarrollado con el propósito de incrementar la efectividad y precisión del diseño de bases de datos. El modelo E-R de Chen ha sido el modelo semantico más popular, es identificado también como modelo conceptual.

Especialización. Un conjunto de objetos que es un subconjunto de otro conjunto de objetos.

Generalización. Un conjunto de objetos que es un superconjunto de (o que contiene a) otro conjunto de objetos.

Interrelación. Un enlace entre instancias de dos conjuntos de objetos.

Cardinalidad. El número máximo de instancias de un conjunto de objetos que puede estar relacionado con una sola instancia de otro conjunto de objetos.

Ejemplo:1. Para una interrelación entre un supervisor y un departamento, la cardinalidad es de una a una, en donde el uno es representado por “1”.

1,1 1,* 1,1

Fig. 5. Interrelación de uno a uno.

Un supervisor, supervisa a un departamento, y un departamento es supervisado por una persona, este el caso de una relación de uno a uno 1 a 1.

2. Para una interrelación entre un supervisor y empleados , la cardinalidad es de una a muchos, en donde el muchos podra ser representado por un “*”, o la letra “m”.


Supervisor DepartamentoSUPERVISA

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1,1 1,* 1,* Fig. 6. Interrelación de uno a Muchos.

Un supervisor supervisa a muchos empleados. Un empleado tiene sólo un supervisor, este es el caso de una interrelación de uno a muchos,

3. En una interrelación entre alumnos y materias cursadas, la cardinalidad es de muchos a muchos.

1, * 1,* *,1

Fig. 7. Interrelación de muchos a muchos.

Un alumno cursa muchas materias, una materia la cursan muchos alumnos. Este es el caso de una interrelación muchos a muchos.

Interrelación funcional. Una interrelación que tiene una cardinalidad maxima de valor 1 en al menos una dirección.

Cardinalidad uno a uno. Una cardinalidad de la interrelación que es 1 en ambas direcciones.

Cardinalidad uno a muchos. Una cardinalidad de la interrelación que es una en una dirección y muchos en la otra.

Cardinalidad muchos a muchos. Una cardinalidad de la interrelación que es mucho en ambas direcciones.

Reglas que determinan las interrelaciones (Cardinalidad).

Las siguientes reglas determinan las acciones que deben seguirse, una vez analizadas las interrelaciones que existen entre diferentes entidades.

Regla 1. Si dos tablas tienen una interrelación de uno a uno (1 a 1), entonces el campo clave de una de las tablas debe aparecer en la otra tabla.

Ejemplo.

1 1


Supervisor EmpleadoSUPERVISA

Alumno MateriasCURSA

Empleado Puesto

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Fig. 8. Cardinalidad de Uno a uno. Un empleado pertenece a un puesto. Un puesto sólo es de un empleado

Considere que este caso es de una egresa pequeña, en donde sólo hay un puesto por cada empleado.

Regla 2. Si dos tablas tienen una interrelación de uno a muchos (1 a *), entonces el campo clave de la tabla del (1) debe aparecer en la tabla del muchos (*).

Ejemplo.

M 1

Fig. 9. Cardinalidad de Uno a muchos.

Una factura se emite para un cliente Un cliente puede tener muchas facturas.

Regla 3. Si dos tablas tienen una interrelación de muchos a muchos (* a *), entonces debe crearse una nueva tabla que tenga como mínimo los campos claves de las dos tablas.

Ejemplo.

M M

Fig. 10. Cardinalidad de muchos a muchos.

En una factura se facturan varios articulos. Un articulo se factura en varias facturas.


Factura Cliente

Factura Articulos

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Cardinalidades basicas de las interrelaciones.

Cardinalidad Notacion EjemplosUno-uno 1:1 o 1-1 Un supervisor supervisa un

departamento.Un departamento es atendido por un supervisor.

Uno-muchos 1:* o 1-* Un empleado esta en un departamento.Un departamento tiene muchos empleados

Muchos-muchos *:* o*-* Una factura tiene muchos productosUn producto esta en muchas facturas

Tabla 2. Cardinalidades

Ejemplo de modelo de base de datos.

1. Realice el diseño conceptual de una base de datos que permita la creación de una orden de compra semejante a la siguiente:

SOFTSISTORDEN DE COMPRA

Fecha Número de orden Número de vendedor12/10/2007 2132413 856

No_Art Descripción Precio Cantidad3821 Caja lapices #2 45.00 24919 Caja de papel 65.00 1

Subtotal 155.00IVA 15.50Total 170.50

Fig. 11. Formato Orden de Compra.


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Resolución. Modelo Conceptual para la creación de una base de dat6s que permite generar una Orden de Compra.

1 * * *

Fig. 12 Diseño conceptual.

La interrelación *:* nos muestra que es necesaria la creacion de una tercer tabla, denominada INCLUYE, la cual contiene datos de la interrelación como son el no_Art, número, además de la cantidad de articulos ordenados.

Ejemplo:

Fig. 13. Creación de nueva tabla.

2. Modelo de base de datos relacional.2.1. Modelo relacional de base de datos.


VENDEDOR

PRODUCTO

ORDEN

NÚMERO_VEN

NOMBRE

NÚMERO

FECHA

IMPUESTO

TOTAL

PRECIO

NO_ART

DESCRIPCION

INCLUYE NÚMERONOINVENTARIO

CANTIDAD

INCLUYE

cantidadCANTIDAD

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2.2. Conceptos fundamentales de modelo relacional.2.3. Transformación de un modelo conceptual a un modelo relacional.2.4. Restricciones de integridad.2.5. Proceso de Normalización.

2.5.1. Primera forma normal.2.5.2. Segunda forma normal.

2.5.3 Tercera forma normal.


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UNIDAD II Modelo Relacional de Base de datos.

2.1. Modelo relacional de base de datos.

Una vez que las bases de datos fueron implementadas y utilizadas con exito surgieron diferentes formas de organizar y representarlas, surgieron diferentes modelos, modelo Jerárquico, modelo de redes, estos modelos dieron pauta a la creación del modelo de base de datos relacional, el cual hasta la fecha es reconocido como uno de los modelos más eficientes y que ofrece ventajas. A continuación se describen brevemente sus antecedentes.

El concepto base de datos relacional fue utilizado por primera vez por el Dr. Codd en 1970, el cual publicó un artículo en el que aplicaba los conceptos de una rama de las matemáticas llamada algebra relacional, a los problemas de almacenar enormes cantidades de datos. Este artículo dio inicio a un movimiento en la comunidad de las bases de datos que en muy poco tiempo condujó a la definición del modelo de bases de datos relacionales.

El modelo relacional surge como un intento de simplificar la estructura de las bases de datos, eliminando estructuras padre/hijo del modelo jerárquico y en su lugar representaba todos los datos como tablas conformadas a su vez por renglones y columnas con valores de datos.

Ejemplo.

Esta tabla almacena información de libros, cada columna representará datos del libro, como el título, autor, editorial, etc. En cada renglón se almacena la información referente a un libro.

Entidad Libro

Título Autor EditorialDemian Hermann Hesse SayrolsCobol Javier Ceballos Macrobit

Tabla 3. Ejemplo de Entidad o tabla. El modelo de base de datos relacional es un modelo simple, poderoso y

formal de representar la realidad. Este modelo facilita la construcción de consultas del usuario, dando como resultado una alta productividad de los programadores de la base de datos.

A continuacion se muestran conceptos utilizados en el diseño de base de datos relacional.


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2.2. Conceptos fundamentales del modelo relacional.

Tabla, Entidad o Afinidad: Una entidad puede ser llamada también como afinidad o tabla, es un objeto que existe y es distinguible de otros objetos, identifica unicamente un objeto o sujeto específico del universo, representada por un conjunto de atributos, renglones y columnas, ejemplo:Tabla libro, tabla alumno, tabla empleado, etc.Esquema: la organización conceptual de toda la base de datos vista por su administrador, es la colección de tablas, de datos que conforman a las tablas y relaciones que se generan. Atributos: descriptores de la entidad de la cual se almacena información, Las columnas corresponden a los atributos (título, editorial, autor).Dominio del atributo:El conjunto de todos los valores posibles para un atributo en particular.Relación: Tabla que se genera a partir de la relación o asociación de dos o más tablas o entidades existentes.Grado de la relación: Es el número de columnas en una tabla.Cardinalidad de la relación Expresa el número específico de ocurrencias de una entidad asociadas con una ocurrencia de la entidad relacionada.Llave o clave.Es el identificador único de cada tupla. Clave primaria. Clave que el diseñador elige de la base de datos como el medio principal de identificar un registro o tupla dentro de una tabla.Clave compuesta: Una clave conformada por más de un atributo.Clave candidata: Cualquier conjunto de atributos que puede ser elegido como una clave de una relación.Clave externa: Clave primaria de una tabla externa; usada para indicar enlaces logicos entre relaciones.Tupla : Conjunto de atributos que representan a una unidad.Valor nulo. El valor dado a un atributo en una tupla, si el atributo es inaplicable o su valor es desconocido.

En general, una tabla de relación puede tener más de una llave. Cada llave es denominada llave candidata. Aunque también es posible que un conjunto de entidades no tenga atributos suficientes para formar una clave primaria. Un conjunto de entidades de este tipo se denomina conjunto de entidades débil.

Un conjunto de entidades que tiene una clave primaria se le denomina entidad fuerte.

Ejemplo de una entidad o tabla es la siguiente:

Tabla EmpleadoNoemp Nombre Puesto Profesión1234 Damian Juarez Contralor C.P.5234 Javier Carballo Jefe Centro Cómputo L.I.Tabla 4. Ejemplo de tabla


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Entidad: EmpleadoAtributos. Noemp, Nombre, Puesto, Profesión.Dominios atributo Noemp: 1234, 5234Dominios atributo Nombre: Damian Juarez, Javier CeballoslDominios atributo Puesto: Contralor, Jefe Centro Cómputo.Dominios atributo Profesión: C.P., L.I.

2.3. Transformación de un modelo conceptual en un modelo relacional.

Se ha revisado la representación de un modelo conceptual, ahora se revisaran los detalles que se deben considerar para realizar la conversión entre un modelo conceptual y un modelo relacional. Un modelo de datos conceptual consta de objetos, interrelaciones, atributos, especializaciones, agregados, etc. Cada uno de ellos podrá ser transformado generando la creación de relaciones normalizadas.

Transformar conjuntos de objetos y atributos.

Fig. 14 Descripción Objeto Persona

Este es un objeto con dos atributos. Persona es un objeto y los atributos son no_ss y fecha_nac

Este diagrama se transforma en una relación con atributos, de la sig. manera.

PERSONA (NO_SS, FECHA-NAC). Se considera que el NO_SS puede servir como campo clave, ya que identifica unicamente a la persona.El campo subrayado representa al campo llave.

Transformar modelos sin claves externas.

Suponga el sig. modelo conceptual.

Fig. 15 Transformación modelo


PERSONA

FECHA-NAC

NO_SS

VENTA

IMPORTE NO_PTO

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En este caso es posible transformar este diseño al modelo relacional de la sig. forma.

VENTA(Importe, no_pto), solo que no encontramos un campo que pueda servir de clave, por lo que es necesario añadir un atributo que nos represente a la clave para esta relación. Ejemplo: VENTA(No_venta, Importe, no_pto)

Transformar la especialización y la generalización de conjuntos de objetos.

Fig. 16 Transfomación conjunto de objetos.

Este diseño se puede representar en el modelo relacional de la sig. manera.Persona casada es una especialización de persona, por lo que hereda todos los datos de persona, además de sus propios atributos, de tal forma que el modelo relacional se representaría de la sig. forma.

PERSONA_CASADA (No_ss, nombre, dirección, conyúge)Clave externa: No_ss referencia a personaPara eliminar la redundancia, se eliminan los datos repetidos en la tabla de especialización quedando de la sig. forma:

PERSONA_CASADA (No_ss, conyuge)Clave externa: No_ss referencia a persona

Transformar interrelaciones.Las interrelaciones se transforman en tres formas diferentes,

dependiendo de la cardinalidad de las interrelaciones (uno-uno, uno-muchos, muchos-muchos). Cliente 1,1 1,* 1,1


PERSONA

PERSONA CASADA

No-ss Nombre Direccion

Conyuge

Cliente CuentaTiene Cuenta

Base de datos

Fig. 17 Transformación interrelaciones

Uno a uno.Considere:Un cliente sólo tenga una cuenta y una cuenta sólo pertenezca a un cliente.

La transformación de este modelo conceptual al modelo relacional puede quedar de la sig. manera.

Cuenta(No-cta, No-cte)Clave externa hace referencia a número de cliente.

Cliente (No-cte,No-cta)Clave externa hace referencia a número de cuenta.

Uno a muchos.Considere:Un cliente tenga muchas cuentas y una cuenta sólo pertenezca a un cliente.

Un cliente puede tener muchas cuentas

Cuenta(No-cta, No-cte, saldo, fecha_apertura)Cliente (No-cte, nombre, dirección)Clave externa hace referencia a número de cliente.

Relaciones muchos a muchos.Considere:Un cliente puede tener muchas cuentas y una cuenta puede estar asignado a varios clientes.

Cuenta(No-cta, fecha_apertura)Cliente (No-cte, nombre, dirección)Tiene_cuenta(No-cte, No-cta, saldo)Clave foránea No-cte hace referencia a número de cliente.Clave foránea No-cta hace referencia a número de cuenta.

2.4. Restricciones de Integridad.En la realización del diseño de una base de datos es muy importante

considerar a las restricciones necesarias para lograr un buen diseño de la misma.

Entendiendo por restricción, a las reglas que limitan los valores que pueden estar en una base de datos.


Base de datos

Las restricciones más importantes son las siguientes:

Integridad de la entidad. El atributo que es clave de una fila no puede ser nulo.

Ejemplo

No_matricula Nombre CarreraJuan López Ing. Sistemas

El No_matricula, siendo el campo llave, no puede ser nulo.

Fig. 18 Integridad de la Entidad.

Integridad referencial. El valor no nulo de una clave externa debe ser un valor real de la clave de otra relación.

Tabla FacturaFolio Fecha No_cte

1 10/12/2007 1002 10/12/2007 150

Tabla Clientes

No_cte Nombre Dirección100 Camila Ortega Otay120 Jorge Rábago La Mesa

Fig. 19. Integridad Referencial.

La integridad referencial no permitirá generar una factura a un cliente que aún no está dado de alta en el catálogo.

Dependencia funcional. El valor de un atributo en una tupla determina el valor de otro atributo en la tupla.

No_asig. Nombre_asig Créditos1 Base de Datos 82 Lenguajes Algoritmicos 73 Desarrollo Humano 5


Base de datos

Fig. 20 Dependencia funcional.

La Dependencia funcional, permitirá conocer cualquier dato de la tupla, conociendo el valor del campo llave.

El modelo de datos relaciónal de Codd incluye varias restricciones que se usan para verificar la validación de los datos.

Los valores en las celdas de la tabla, deben ser de valor único; no se permite repetir grupos, ni tener arreglos como valores.

Todos los ingresos en cualquier columna (atributo) deben ser del mismo tipo. Cada columna posee un nombre único y no es importante el orden de las

columnas en la tabla. En la tabla no pueden ser idénticas dos hileras (tuplas) y no es importante el

orden de los renglones.

La simplicidad del modelo relacional se da desde que todas las relaciones son definidas independientemente. La relación en el modelo E-R puede ser representada por la unión entre atributos de diferentes tablas.

Para entender el modelo relacional y la normalización es necesario conocer los conceptos de dependencia funcional y de clave, de la cual ya hemos hablado previamente.

Una dependencia funcional es una relación entre uno o más atributos, esto es un dato será dependiente de otro y podremos encontrar información a partir de un dato original.

Cuando en una tabla o base de datos no se tiene un diseño correcto de los datos, se puede incurrir en las siguientes anomalías: Anomalias de actualización. Inconsistencia de los datos como resultados de datos redundantes y actualizaciones parciales.

Anomalias de borrado. Pérdida no intencionada, de datos debido a que se han borrado otros datos.

Anomalias de Inserción. Imposibilidad de adicionar datos en la base de datos debido a la ausencia de otros datos.Ejemplo:

Tabla Trabajador.

Id-trab Nombre Oficio Id-sup Id-edificio1235 Manuel Alvarez Electricista 1511 3001235 Manuel Alvarez Electricista 1511 400


Base de datos

1412 Martin Pérez Obrero 5001412 Martin Pérez Plomero 6001412 Martin Pérez Plomero 4501412 Martin Pérez Plomero 4001511 Carlos Díaz Plomero 450Tabla 5. Entidad trabajador

Esta es una tabla mal diseñada, que muestra redundancia, en datos como el nombre y el oficio.

Esta redundancia no sólo ocupa espacio, sino que puede llevar a perder la integridad de los datos (pérdida de la consistencia).Suponiendo que un trabajador atiende a más de un edificio al mismo tiempo y que además el oficio en una tupla es incorrecto y las demás son correctas. Esto genera inconsistencia entre las tuplas que contienen información del trabajador. Este es un ejemplo de anomalías de actualización.

Suponga que un empleado ha dejado de trabajar por un tiempo y el edificio que tenia asignado fue concluido. Si se desea eliminar las tuplas de los edificios terminados es posible que la tupla de un trabajador sea borrada y no se tengan los datos del empleado.Esto se denomina anomalías de borrado.

A modo inverso, puede tenerse contratado un nuevo empleado llamado Jorge Mejía, si aún no se le asigna un edificio. A esto se le llama anomalías de actualización.

Para eliminar este tipo de errores es necesario aplicar la técnica de normalización que nos permita tener un diseño correcto.

2.5. Normalización. Se han realizado muchos trabajos teóricos acerca de lo que es una relación bien estructurada. Este trabajo se ha denominado Normalización, Codd, definió varias formas normales de afinidades.

La técnica de normalización es semejante a lo que comunmente se dice de que un párrafo en una lectura, debe tener un sólo tema, si un párrafo tiene más de un tema, debe dividirlo en tantos párrafos como temas se consideren. La lógica que se aplica a la normalización es cada afinidad normalizada tiene un sólo tema, Si tiene dos o más, deberá fragmentarse en afinidades o tablas, cada una de las cuales tendrá un sólo tema.

Estas clases de afinidades y las técnicas para prevenir las anomalías son llamadas formas normales. Dependiendo de su estructura, una afinidad puede estar en primera forma normal, segunda forma normal o alguna otra. En su artículo Ted Codd, estableció la primera, segunda y tercera forma normal. Cada una de estas formas están anidadas, esto es una afinidad que está en tercera forma, debe estar en primera y segunda forma normal.


Base de datos

2.5.1.Primera forma normal

Una afinidad está en primera forma normal, si la tupla tiene un campo definido como campo clave y todos sus valores son atómicos o únicos para cada atributo en la relación. Esto es que los valores de los atributos no pueden ser un conjunto de valores o un grupo repetitivo.

Cualquier tabla de datos que cumpla con la definición de una afinidad, se dice que está en la primera forma normal.

Si en una tabla nos encontramos grupos repetitivos es necesario crear una tabla de relación que interrelacione a las tablas determinadas.

Ejemplo:

Tabla Trabajador.

Id-trab Nombre Oficio Id-sup Id-edificio1235 Manuel Alvarez Electricista 1511 300,450,5001412 Martin Pérez Plomero 400.450,500,6001511 Carlos Díaz Plomero 450,500Fig. 21 Tabla Trabajador.

En esta tabla se observa que cada empleado puede atender a diferentes edificios, este es el caso de un atributo como grupo repetitivo, por lo que es necesario corregir esta tabla creando una nueva tabla de relación.

TrabajadorId-trab Nombre Oficio Id-sup

1235 Manuel Alvarez Electricista 15111412 Martin Pérez Plomero1511 Carlos Díaz Plomero

Asignación por trabajador

Id-trab Id-edificio1235 3001235 4501235 5001412 4001412 4501412 5001412 6001511 450


Base de datos

1511 500Fig. 22 Tabla Asignación por Trabajador.

2.5.2. Segunda forma normal.

La segunda y tercera forma normal se ocupan de la relación entre los atributos claves y no claves. Una relación está en segunda forma normal (2FN) si todos sus atributos que no son claves dependen por completo de la clave, esto es cada afinidad que tiene un atributo único como clave, está en segunda forma normal. La clave es sólo un atributo, en forma predeterminada, cada atributo que no es clave no es funcionalmente dependiente de una parte de la clave; no puede haber dependencias parciales.Por tanto, la 2FN puede violarse sólo cuando una clave sea compuesta o, en otras palabras, que conste de más de un atributo.

Ejemplo: Trabajador

Id-trab Nombre Id-edificio Fecha inicio1235 Manuel Alvarez 300 01/01/011412 Martin Pérez 400 01/04/011235 Manuel Alvarez 450 10/03/011412 Martin Pérez 500 02/10/011412 Martin Pérez 600 03/12/01Tabla 6. Entidad Trabajador

En esta tabla tenemos los datos del trabajador (id-trab y nombre) cada vez que aparece una tupla de edificio asignado, existe redundancia en el nombre y podria accesar datos por id-trabajador y por nombre, esto es una violación a la 2FN.

2.5.3.Tercera forma normal.

Una afinidad está en tercera forma normal si está en segunda forma normal y no tiene dependencias transitivas. Una dependencia transitiva es un arreglo de dependencias funcionales. Es posible decir que una relación está en 3FN si para toda dependencia funcional DF: X Y, X es una clave.

Trabajador

Id-trab Oficio Sueldo1235 Electricista 3.501412 Plomero 3.001511 Plomero 3.75


Base de datos


Base de datos

3. Introducción a SQL.

3.1 Introducción a SQL. 3.1.1 Componentes de SQL3.1.2 Comandos y clausulas.3.1.3 Operadores Lógicos 3.1.4 Operadores de Comparación 3.1.5 Funciones Sumarias

3.2. Consultas de Selección. 3.2.1. Consultas Básicas 3.2.2. Ordenar los registros3.2.3. Consultas con predicado3.2.4. Alias

3.3. Criterios de Selección 3.3.1 Operadores Lógicos 3.3.2 Intervalos de Valores 3.3.3 El Operador Like 3.3.4 El Operador In 3.3.5 Agrupamiento de Registros y Funciones Sumarias

3.4 Subconsultas 3.5 Ejercicios.


http://www.lobocom.es/~claudio/sql4.html#4

http://www.lobocom.es/~claudio/sql3.html#3.4










Base de datos

3. Introducción al lenguaje SQL.

Lenguaje estructurado de consulta.

3.1 Introducción a SQL.SQL es una herramienta para organizar, gestionar y recuperar datos

almacenados en una base de datos automatizada. El nombre SQL es una abreviatura de Structured Query Language (Lenguaje estructurado de consultas), SQL trabaja con bases de datos relacionales.

SQL es mucho más que una herramienta de consulta, aunque ese fue su propósito original y recuperar datos sigue siendo una de sus funciones más importantes. SQL se utiliza para controlar todas las funciones que un DBMS proporciona a sus usuarios, incluyendo:

Definición de datos. Recuperación de datos. Manipulación de datos. Control de acceso. Compartición de datos Integridad de datos.

Sql no es en sí un lenguaje de programación como el Cobol, C, etc. no contiene comandos como ciclo for, sentencia if, etc. Sin embargo cuenta alrededor de 30 instrucciones básicas que permiten al usuario obtener información cuando y como lo requiera.

Sql juega tiene las siguientes funciones:

Consultas interactivas. Lenguaje de programación de base de datos. Lenguaje de Administración de base de datos. Lenguaje cliente/servidor. Lenguaje de base de datos distribuidas.

3.1.1. Componentes de SQL

El lenguaje SQL está compuesto por comandos, cláusulas, operadores y funciones de agregado. Estos elementos se combinan en las instrucciones para crear, actualizar y manipular las bases de datos.

Existen dos tipos de comandos SQL

Los DDL que permiten crear y definir nuevas bases de datos, campos e índices.


Base de datos

Los DML que permiten generar consultas para ordenar, filtrar y extraer datos de la base de datos.

3.1.2. Comandos DDLComando DescripciónCREATE Utilizado para crear nuevas tablas, campos e índicesDROP Empleado para eliminar tablas e índices

ALTERUtilizado para modificar las tablas agregando campos o cambiando la definición de los campos.

Comandos DMLComando Descripción

SELECTUtilizado para consultar registros de la base de datos que satisfagan un criterio determinado

INSERTUtilizado para cargar lotes de datos en la base de datos en una única operación.

UPDATEUtilizado para modificar los valores de los campos y registros especificados

DELETE Utilizado para eliminar registros de una tabla de una base de datos

Cláusulas

Las cláusulas son condiciones de modificación utilizadas para definir los datos que desea seleccionar o manipular.

Cláusula Descripción

FROMUtilizada para específicar la tabla de la cual se van a seleccionar los registros

WHEREUtilizada para especificar las condiciones que deben reunir los registros que se van a seleccionar

GROUP BY

Utilizada para separar los registros seleccionados en grupos específicos

HAVING Utilizada para expresar la condición que debe satisfacer cada grupoORDER BY

Utilizada para ordenar los registros seleccionados de acuerdo con un orden específico

3.1.3. Operadores Lógicos Operador Uso

ANDEs el "y" lógico. Evalúa dos condiciones y devuelve un valor de verdad sólo si ambas son ciertas.

OREs el "o" lógico. Evalúa dos condiciones y devuelve un valor de verdad si alguna de las dos es cierta.

NOT Negación lógica. Devuelve el valor contrario de la expresión.


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3.1.4. Operadores de Comparación

Operador Uso< Menor que> Mayor que<> Distinto de<= Menor ó Igual que>= Mayor ó Igual que= Igual queBETWEEN Utilizado para especificar un intervalo de valores.LIKE Utilizado en la comparación de un modelo

InUtilizado para especificar registros de una base de datos.

3.1.5. Funciones Sumarias

Las funciones de agregado o sumatorias, se usan dentro de una cláusula SELECT para devolver un único valor que se aplica a un grupo de registros. Función DescripciónAVG Calcula el promedio de los valores de un campo determinado COUNT Devuelve el número de registros de la selección SUM Devuelve la suma de todos los valores de un campo determinado MAX Devuelve el valor mayor de un campo especificado MIN Devuelve el valor menor de un campo especificado

Ejemplos: Select avg(precio) from productos

Esta sentencia nos regresara un valor que es el promedio de los precios de todos los articulos de la tabla productos.

Select sum(precio) from productos Esta sentencia nos regresara un valor que es la suma de los precios de todos los articulos de la tabla productos.

Select count(no-pto) from productos Esta sentencia nos regresara un valor que es la cantidad de articulos de la tabla productos.

Select max(precio) from productos Esta sentencia nos regresara el precio mayor de los articulos de la tabla

productos.

Select min(precio) from productos Esta sentencia nos regresara el precio menor de los articulos de la tabla

productos.


Base de datos

3.2. Consultas de SelecciónLas consultas de selección se utilizan para indicar al motor de datos que

devuelva información de las bases de datos, esta información es devuelta en forma de conjunto de registros. Este conjunto de registros es modificable.

3.2.1. Consultas básicas

La sintaxis básica de una consulta de selección es la siguiente:

SELECT atributo(s) FROM Tabla;

En donde atributos es la lista de campos que se deseen recuperar y tabla es el origen de los mismos, por ejemplo:

SELECT Nombre,Teléfono FROM Clientes;

Esta consulta devuelve el campo nombre y teléfono de la tabla clientes.

Cláusula from.Específica la tabla o las tablas de las que los datos serán obtenidos.

Cláusula where.Nos permite específicar los renglones que deseamos recuperar, en

función de alguna condición específica.

SELECT Nombre, Teléfono FROM Clientes where nombre=”Camila”;

Esta consulta devuelve el campo nombre y teléfono de la tabla clientes en donde el nombre del cliente es Camila.

3.2.2. Ordenar registros

Adicionalmente se puede específicar el orden en que se desean recuperar los registros de las tablas mediante la claúsula ORDER BY Lista de Campos. En donde Lista de campos representa los campos a ordenar. Ejemplo:

SELECT CódigoPostal, Nombre, Teléfono FROM Clientes ORDER BY Nombre;

Esta consulta devuelve los campos CódigoPostal, Nombre, Teléfono de la tabla Clientes ordenados por el campo Nombre.

Se pueden ordenar los registros por más de un campo, como por ejemplo:

SELECT CódigoPostal, Nombre, Teléfono FROM Clientes ORDER BY CódigoPostal, Nombre;


Base de datos

Incluso se puede específicar el orden de los registros: ascendente mediante la claúsula (ASC -se toma este valor por defecto) ó descendente (DESC)

SELECT CódigoPostal, Nombre, Teléfono FROM Clientes ORDER BY CódigoPostal DESC, Nombre ASC;

3.2.3. Consultas con Predicado

El predicado se incluye entre la claúsula y el primer nombre del campo a recuperar, los posibles predicados son:

Predicado Descripción

ALL Devuelve todos los campos de la tablaTOP Devuelve un determinado número de registros de la tabla

DISTINCTOmite los registros cuyos campos seleccionados coincidan totalmente

DISTINCTROWOmite los registros duplicados basándose en la totalidad del registro y no sólo en los campos seleccionados.

ALL: Si no se incluye ninguno de los predicados se asume ALL. El Motor de base de datos selecciona todos los registros que cumplen las condiciones de la instrucción SQL.

Ejemplo:

Select all from empleados;

Select * from empleados;

TOP: Devuelve un cierto número de registros que entran entre al principio o al final de un rango especificado por una cláusula ORDER BY. Supongamos que queremos recuperar los nombres de los 25 primeros estudiantes del curso 2002:

Select top 25 Nombre from Estudiante where curso=2002 order by no_est desc;

DISTINCT :Omite los registros que contienen datos duplicados en los campos seleccionados.

Por ejemplo, varios empleados listados en la tabla Empleados pueden tener el mismo apellido. Si dos registros contienen López en el campo Apellido, la siguiente instrucción SQL devuelve un único registro:


Base de datos

Select distinct apellido from empleados;

Con otras palabras el predicado DISTINCT devuelve aquellos registros cuyos campos indicados en la cláusula SELECT poseen un contenido diferente.

3.2.4. Alias En determinadas circunstancias es necesario asignar un nombre a

alguna columna determinada de un resultado obtenido en alguna consulta. Para esto se utiliza la palabra reservada AS que se encarga de asignar el nombre que deseamos a la columna calculada.

EjemploSentencia que devuelve la cantidad de empleados en la tabla empleados, la cantidad obtenida la muestra en un atributo denominado Contador.

SELECT count(nombre) as contador from Empleados;

Sentencia que devuelve el promedio de gastos en la tabla Pedidos, en donde gastos sea mayor que 100. SELECT Avg(Gastos) AS Promedio FROM Pedidos WHERE Gastos > 100

3.3. Criterios de Selección.

En una consulta es posible filtrar los registros con el fin de recuperar solamente aquellos que cumplan condiciones preestablecidas.

Antes de iniciar hay que recalcar tres detalles de vital importancia.1. Cada vez que se desee establecer una condición referida a un campo de

texto, la condición de búsqueda debe ir encerrada entre comillas simples; 2. No es posible establecer condiciones de búsqueda en los campos memo

y;3. Referencía a las fechas. Las fechas se deben escribir siempre en formato

mm-dd-aa en donde mm representa el mes, dd el día y aa el año, hay que prestar atención a los separadores -no sirve la separación habitual de la barra (/), hay que utilizar el guión (-) y además la fecha debe ir encerrada entre (#). Por ejemplo si deseamos referirnos al día 3 de Septiembre de 2007 se debe hacer de la siguente forma; #09-03-07# ó #9-3-07#.

3.3.1. Operadores Lógicos

Los operadores lógicos soportados por SQL son: AND, OR, XOR, Eqv, Imp, Is y Not. A excepción de los dos últimos todos poseen la siguiente sintaxis:


Base de datos

<expresión1> operador <expresión2>

En donde expresión1 y expresión2 son las condiciones a evaluar, el resultado de la operación varía en función del operador lógico.

Select * from empleados where (edad>25) and (edad<50)

Select * from empleados where (edad > 25) and (edad < 50) or (sueldo = 100)

Select * from empleados where not (estado='soltero')

Select * from empleados where ((sueldo > 100) and (sueldo < 500)) or ((ciudad = 'madrid') and (estado = 'casado'))

3.3.2. Intervalos de Valores (Between).

Permite indicar que datos deseamos recuperar según el intervalo de valores de un campo, la sintaxis del operador Between es:

Select campo(s) from Tabla where campo [Not] Between valor1 And valor2 (la condición Not es opcional)

En este caso la consulta devolvería los registros que contengan en "campo" un valor incluido en el intervalo valor1, valor2 (ambos inclusive). Si anteponemos la condición Not devolverá aquellos valores no incluidos en el intervalo.

Ejemplo:

SELECT * FROM Pedidos WHERE CodPostal Between 28000 And 28999;

(Devuelve los pedidos realizados en las ciudades con codpostal entre 28000 y 28999) 3.3.3.Operador Like

Se utiliza para comparar una expresión de cadena con un modelo en una sentencia SQL. Su sintaxis es:

expresión Like modelo

En donde expresión es una cadena modelo o campo contra el que se compara expresión. Se puede utilizar el operador Like para encontrar valores en los campos que coincidan con el modelo específicado. Por modelo se puede


Base de datos

especificar un valor completo (Ana María), o se pueden utilizar caracteres comodín como los reconocidos por el sistema operativo para encontrar un rango de valores (Like An*).

Ejemplo:Si introduce Like C* en una consulta SQL, la consulta devuelve todos los

valores de campo que comiencen por la letra C.

Ejemplo:Sentencia que devuelve los datos que comienzan con la letra P, seguido

de cualquier letra entre A y F y de tres dígitos:

Like 'P[A-F]###'

Este ejemplo devuelve los campos cuyo contenido empiece con una letra de la A a la D seguidas de cualquier cadena.

Like '[A-D]*'

3.3.4. Test de pertenencia In

Este operador devuelve aquellos registros cuyo campo indicado coincide con alguno de los que pertenecen a una lista. Su sintaxis es:

expresión [Not] In(valor1, valor2, . . .)

Ejemplo:Desplegar los datos de los pedidos cuya ciudad este entre la lista de

Select * from pedidos where provincia In (‘Tijuana’, 'Madrid', 'Londres', 'New York');

Cláusula WHERE

La cláusula WHERE puede usarse para determinar qué registros de las tablas enumeradas en la cláusula FROM aparecerán en los resultados de la instrucción SELECT. Si no se emplea esta cláusula, la consulta devolverá todas las filas de la tabla. WHERE es opcional, pero cuando aparece debe ir a continuación de FROM.

Ejemplos: Desplegar el apellido y salario de los empleados cuyo salario sea >

21000.

Select apellidos, salario from empleados where salario > 21000;


Base de datos

Desplegar id_producto, existencias de la tabla Productos en donde existencia sea menor o igual a 1000.

Select id_producto, existencias from productos where existencias <= 1000;

Desplegar apellido y nombre de la tabla Empleados en donde apellido = ‘Martínez’

Select apellidos, nombre from empleados where apellidos = ‘Martínez’

Desplegar apellido y nombre de la tabla Empleados en donde apellido inicie con la letra S y después contenga una cadena de caracteres.

Select apellido y nombre from empleados where apellidos like 'S*';

Desplegar apellido y nombre de la tabla Empleados en donde salario este entre 200 y 300.

Select apellido, salario from empleados where salario between 200 and 300;

3.3.5. Agrupamiento de Registros

GROUP BY Agrupa los registros con valores idénticos, para cada registro se crea un

valor sumario si se incluye una función SQL agregada, como por ejemplo Sum o Count, en la instrucción SELECT.

Sintaxis: SELECT campos FROM tabla WHERE criterio GROUP BY campos del grupo

GROUP BY es opcional. Los valores de resumen se omiten si no existe una función SQL agregada en la instrucción SELECT. Los valores Null en los campos GROUP BY se agrupan y no se omiten. No obstante, los valores Null no se evalúan en ninguna de las funciones SQL agregadas.

Ejemplo:

Desplegar el id de linea y la suma de stock de la tabla Productos agrupado por idLinea.

SELECT Id_Linea, Sum(Stock) FROM Productos GROUP BY Id_Linea.

Columnas calculadas.


Base de datos

Es possible realizar columnas calculadas utilizando los operadores aritméticos descritos anteriormente

Ejemplo:

SELECT Sum(PrecioUnidad * Cantidad) AS Total FROM DetallePedido;

3.4. SubConsultasUna subconsulta es una instrucción SELECT anidada dentro de una

instrucción SELECT, SELECT...INTO, INSERT...INTO, DELETE, o UPDATE o dentro de otra subconsulta.

Una subconsulta puede realizarse mediante comparación o Instrucción sql.

Comparación Es una expresión y un operador de comparación que compara la

expresión con el resultado de la subconsulta.

Instrucción sql Es una instrucción SELECT, que sigue el mismo formato y reglas que

cualquier otra instrucción SELECT. Debe ir entre paréntesis.

Se puede utilizar una subconsulta en lugar de una expresión en la lista de campos de una instrucción SELECT o en una cláusula WHERE o HAVING. En una subconsulta, se utiliza una instrucción SELECT para proporcionar un conjunto de uno o más valores especificados para evaluar en la expresión de la cláusula WHERE o HAVING.

El predicado IN se emplea para recuperar únicamente aquellos registros de la consulta principal para los que algunos registros de la subconsulta contienen un valor igual.

Ejemplo: Despliega todos los productos vendidos con un descuento igual o mayor

al 25 por ciento.:

Select * from productos where idproducto in (select idproducto from detallepedido where descuento >= 0.25);

Inversamente se puede utilizar NOT IN para recuperar únicamente aquellos registros de la consulta principal para los que no hay ningún registro de la subconsulta que contenga un valor igual.


Base de datos

El predicado EXISTS (con la palabra reservada NOT opcional) se utiliza en comparaciones de verdad/falso para determinar si la subconsulta devuelve algún registro.

Ejemplo:

Suponga que desea conocer el nombre de las partes suministradas por el proveedor No. 1

Select parte from Partes where no_pto = (Select no_pto from Partes_suministradas where S#=s1).

En esta sentencia es necesario realizar una sentencia anidada, debido a que el no_del proveedor esta en la tabla partes suministradas, pero los datos de la parte, esta en la tabla Partes, por lo que el resultado de la consulta interna será el valor de la claúsula Where.


Base de datos

3.5. Ejercicios SQL

Tabla Partes

No_ pto

Parte Color Estado Precio

P1 Tuerca Rojo 12 1.50P2 Perno Verde 17 2.00P3 Tornillo Azul 17 4.80P4 Tornillo Rojo 14 1.20

Tabla Partes_Suministradas

S# No_pto CantS1 P1 300S1 P2 200S1 P3 400S1 P4 300S2 P2 300S2 P2 350S3 P2 200

Tabla Proveedores

S# Nom Estado CiudadS1 Salazar 20 LondresS2 Jaramillo 10 ParísS3 Bernal 30 París


I. Utilizando las tablas anteriores, se resuelven los siguientes ejercicios, usando las sentencias correspondientes:

1. Encontrar el nombre de la ciudad del proveedor S1.Select ciudad from Proveedor where S#=”S1”.

2. Encontrar el número y estado de los proveedores cuya ciudad es París.Select s#, estado from Proveedor where ciudad=”París”.

3. Cual es el nombre del proveedor que surte la parte con mayor cantidad.Select nombre from Proveedor where s#=(Select s# from Partes_suministradas where cant= (Select max(cant) from Partes_suministradas.

4. Encontrar el promedio de la cantidad suministrada por cada proveedor.Select avg(cantidad) from Partes_suministradas group by s#

5. Encuentre el color de la parte 2.Select color from partes where no_pto= 2

6. Quien es el proveedor cuya ciudad es Londres.Select s#, nombre from proveedores where ciudad=’Londres’

7. Cuántas partes son de color rojo.Select count(color) from partes where color= ‘rojo’

8. Encontrar la suma de todos los precios de los artículos, el precio maximo, el mínimo y el promedio de precios.

Select sum(precio) as suma,max(precio) as maximo, min(precio) as minimo, avg(precio) as promedio from partes.

9. Encuentra las partes donde el color sea rojo y el precio > 1.Select * from partes where (color=’rojo’) and (precio>1)

10.Lista a las partes suministradas con una cantidad mayor a 200.Select * from partes_suministradas where cantidad > 200

Ejercicio SQL

Usando las tablas de la base de datos que se anexan, realiza las sentencias de sql, necesarias para resolver cada caso.

ProductosClave-prod

Descripción Precio-prod

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LineasCve-linea Descrip-linea01 Equipo02 Cables05 Librería08 SoftwareClientesNocte Nombre Dir Tel1000 Javier Barragan Otay 23-64-721001 Enrique

Ramírez Hipodromo 82-25-36

1002 Camila Ortega La Mesa 85-56-981003 Martha Ruiz Otay 89-78-481004 Jorge Gutiérrez Playas 56-85-79

Art-factNo-fact No-pto Cantidad

100 1587 160101 9978 100102 2020 150102 9147 1000103 1587 2500104 2145 1200105 9147 1400106 2020 1500107 2020 2000107 9052 2500108 1587 3000109 9997 1000109 9268 5000110 9978 2000110 9052 3000111 9989 5000111 9147 2000112 9998 9000

Facturas

No-fact No-cte Fecha

100 1001 03/12/06101 1003 03/06/07101 1004 25/10/06102 1002 03/01/06102 1003 24/11/06103 1001 14/06/06104 1002 25/10/06105 1003 03/01/06106 1002 24/11/06106 1003 14/06/06107 1001 25/10/06107 1002 03/01/06108 1004 24/11/06109 1003 25/10/06110 1002 03/01/06111 1003 24/11/06112 1004 14/06/06

Apuntes Docentes Base de datos I

1. Encuentra el total acumulado de precio de productos de la línea Software2. Despliega los datos de la factura en la cual se le haya facturado al cliente

Camila Ortega.3. Despliega los precios de los productos de la línea software.4. Encuentra el nombre de los artículos facturados en la factura 107.5. Despliega la cantidad de facturas emitidas al cliente Enrique Ramírez.6. Borra aquellos clientes en donde el estado sea B 7. Encuentra el promedio de precios de los productos de la línea equipo.8. Despliega la clave y descripción de los productos cuyo precio esta entre 50 y

100.009. Despliega el no de factura, el nombre del cliente, de la factura emitida el

03/06/06. 10.Borra a aquellos artículos de la línea cables.11.Lista en un reporte los datos de los clientes cuyo estado sea A.12.Despliega el no de producto y los totales facturados por producto.13.Encuentra los datos de las facturas que se hayan realizado al cliente Martha

Ruiz.14.Despliega el promedio de cantidades de productos facturados por producto.15.Despliega el total de cantidad facturado del producto Mouse

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4. Modelos de base de datos4.1 Modelo Jerárquico 4.2 Modelo de red.4.3 Sistemas de B.D. Orientado a objetos4.4 Sistemas de B.D. distribuidas.

4. Modelos de Sistemas de Bases de Datos

Existen varios enfoques para diseñar un verdadero sistema de base de datos, y esto es de acuerdo a las estructuras de almacenamiento y formas de accesar los elementos de los datos.

Existen varios modelos de Base de Datos

Modelo Jerárquico Modelo de Redes. Modelo Relacional. Modelo de base de datos orientada a objetos.

4.1. Modelo Jerárquico.

Conjunto de registros que se conectan entre sí, guardando la información por medio de árboles (ligas), existe una relación de padres a hijos y viceversa.Los sistemas de base de datos jerárquicos requieren que se piense en los datos colocados en una jerarquía. Cada dato está subordinado a otro excepto el dato raíz.En lugar de ser una simple colección de campos, el registro es una colección de subregistros ó segmentos, cada segmento es parte de un registro.Un segmento puede contener más de un campo, un nível puede agruparse para formar un único segmento. El almacenamiento de los datos en una base de datos jerárquica es tipo plana en cierta forma controlada y almacenada secuencialmente.

Los manejadores de base de datos jerárquico son: IMS(Information Management System). TDMS (System Development Corporation’s time-shared Data management

system) System 2000. Mark IV

Los conceptos de base de datos en el modelo jerárquico son.

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Modelo de datos jerárquico.

Un modelo de datos en el cual todas las interrelaciones son estructuradas como árboles.Padre: La raíz de la estructura arborescente.Hijo: Un nodo dependiente de otro nodo en un nível superior.Árbol: Una estructura en red en donde un tipo de segmento hijo es enlazado a un sólo tipo de segmento padre.Tipo de interrelación padre-hijo: Interrelación lógica entre un tipo de segmento padre y un tipo de segmento hijo.

Ventajas del modelo

Las características más sobresalientes del modelo de base de datos jerárquico ofreció ventajas sobre el modelo de sistemas de archivos. Muchas características de este modelo fueron el fundamento de los modelos de base de datos actuales, las ventajas más importantes del modelo jerárquico son:

1. Simplicidad conceptual: Debido a la estructura jerárquica, la relación entre los níveles es lógicamente simple, lo que facilita el proceso de diseño.

2. Seguridad de la base de datos: La seguridad es ejecutada por el DBMS, de modo que la seguridad se ejecuta uniformemente por todo el sistema.

3. Independencia de los datos: El DBMS crea un ambiente en el que la independencia de los datos puede mantenerse, por lo que la programación y mantenimiento se disminuye sustancialmente.

4. Integridad de la base de datos. Dada la relación padre/hijo, siempre hay un vínculo entre el segmento padre/hijo, por esto la integridad es promovida.

5. Eficiencia: Este modelo es eficiente cuando contiene un gran volumen de datos en relaciones 1:M y cuando los usuarios requieren muchas transacciones en las que utilizan datos cuyas relaciones se mantienen fijas con el tiempo.

Desventajas del modelo Jerárquico.

Aunque las bases jerárquicas y sus aplicaciones aún existen, éste modelo dejo de ser el ideal entre los añ6s 70’s y 80’s debido a las siguientes desventajas:

1. Difícil de administrador: Cualquier cambio en la estructura de la base de datos requiere un cambio en todos los programas de aplicación que tiene acceso a la base de datos, por lo que la administración puede convertirse en una tarea muy difícil.

2. Dependencia de la estructura: Este modelo requiere de la navegación entre los registros, por lo que el hacer alguna modificación requiere que el programador conozca las rutas de navegación de cada regIstro.

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3. Complejidad de la programación: La estrucura de la base de datos hace muy compleja la programación, se dice que este modelo de base de datos fue creado para programadores y por programadores.

4. Limitaciones de ejecución: Muchas relaciones no se ajustan al estándar 1:M requerido por el modelo jerárquico.

5. Falta de estandarización: Este modelo no logro adoptar a manejadores de base de datos que ofrecieran las herramientas necesarias por lo que había diversas aplicaciones que se utilizaron para implementar este modelo de base de datos.

En los años 70’s los profesionales de base de datos se reunieron y publicaron un conjunto de estándares de base de datos que finalmente llevaron al desarrollo de modelos alternos. El más notables fue el modelo de base de datos de red.

4.2. Modelo de base de datos de red.

Las estructuras y construcciones del lenguaje para el modelo de red fueron definidas por el comité CODASYL (Conference on Data Systems Languages: Conferencia sobre lenguajes para sistemas de datos), posteriormente, el ANSI (American National Standards Institute: Instituto nacional de estándares) publicó una recomendación para el lenguaje de definición de red.

Los conceptos utilizados en el modelo de red son los siguientes:

Red : Conjunto de puntos intercalados de alguna forma.Arista : la conexión entre dos puntos se denomina arista. Consiste en una serie de registros que están conectados entre sí por medio de ligas. Una arista coincide con un punto si lo toca. Grado de un nodo: Es el número de aristas que inciden en él.Conjunto : El bloque básico de construcción de una red.Registro propietario: Al tipo de registro en el "lado uno" de la relación "uno a muchos" se le denomina tipo de registro propietario.Registro miembro: A el registro en el lado "muchos" se le denomina registro miembro.Esquema: La vista lógica de todos los datos y sus interrelaciones en la base de datos.Subesquemas: Los subconjuntos del esquema que se definen por la vista del usuario de la base de datos.

Los sistemas de base de datos de red son similares a los sistema jerárquicos. Una de las mayores diferencias es que, bajo ciertas condiciones un hijo puede tener más de un padre, en el modelo de red.

La base de datos se compone de una colección de conjuntos.

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Ventajas del modelo.

Este modelo conserva ventajas del modelo jerárquico y al mismo tiempo tener algunas mejoras, las ventajas de este modelo son:

1. Simplicidad conceptual: La vista conceptual de la base es simple y por lo tanto simplifica el diseño.

2. Maneja más tipos de relaciones: Las relaciones M:M son más fáciles de manejar en una base de este tipo ya que la posibilidad de establecer relaciones de diversa índole son posibles, creación de lazos en las relaciones.

3. Flexibilidad de acceso a los datos: Una aplicación puede tener acceso a un registro propietario y a todos los registros miembros dentro de un conjunto. Si un registro miembro tiene dos o más propietarios puede pasarse de un propietario a otro.

4. Independencia de datos: Este modelo aisla parcialmente los programas de los detalles de almacenamiento físico complejo.

5. Estandarización: Este modelo surge con la creación de estándares, por lo que la estandarización en este modelo es una ventaja.

Desventajas del modelo.

Aún cuando este modelo ofrecía ventajas en comparación al modelo jerárquico, estaba sujeto a desventajas significativas:

1. Complejidad interna: Este modelo no fue creado para tener accesos sencillos, es necesario que el programador conociera claramente las rutas de navegación de los registros para que fuese posible su manipulación y actualización.

2. Falta de independencia estructural: Algunos cambios estructurales son imposibles de hacer, al realizar algún cambio, es necesario modificar todas las aplicaciones.

4.3. Modelo Relacional.

Se basa en la utilización de tablas, están formadas por renglones (tuplas) y columnas (atributos). Anteriormente ya se analizó este modelo de base de datos.

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4.4. Sistema de base de datos distribuida.

Concepto base de datos distribuida.

Base de datos segmentada ubicada en distintas localizaciones unidas todas ellas através de una red.

El procesamiento de base de datos distribuidas actualmente se encuentra en evolución y cambios, no es posible hablar de una disciplina que se encuentre totalmente establecida o madura, actualmente se realizan diversos algoritmos de control de concurrencias y varios de ellos se encuentran en la fase de implementación, al igual que en la de corrección.

Sistema de base de datos distribuida.

Una colección de localidades, en cada una de las cuales opera un sistema de base de datos local y que pueden participar en la ejecución de transacciones que acceden datos de varias localidades.

Datos locales. Datos en mismo sitio o localidad con su propia base de datos.

Datos globales.Datos que se mantienen en una base de datos cuya ubicación es diferente

para al menos uno de los usuarios.Enlace.

Canales de comunicación entre dos sitios de la red y que proveen las capacidades de transferencia de datos.

Sistema de gestión de base de datos distribuida (SGBDD).Software que gestiona el sistema de base de datos distribuidas.

Transacción.La ejecución de un programa de usuario que interactúa con el SGBDD.

Transacción local.Una transacción que requiere un único agente.

Transacción global.Una transacción que requiere varios agentes.

Manejadores de base de datos distribuidas. System for distributed databases (SSD) R* Un SGBDD comercializado por IBM. Distributed INGRESS. Un SGBDD comercializado por Relational

Technology.

En un sistema de B.D. distribuida, en el cual la base de datos misma está distribuida. Una porción de la base de datos está almacenada en X cantidad de computadoras y son procesadas tanto aplicaciones como la base de datos

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4.5. Sistema de base de datos orientado a objetos.

La contribución de la programación orientada a objetos (OOP), al desarrollo de los SGBDO es considerable. Se han desarrollado sistemas manejadores de base de datos orientado a objetos, como el caso de SGBDO Gemstone, que intenta extender las capacidades de un lenuaje OOP para incluirle las capacidades de gestión de datos de los SGBD.

Los SGBDOs combinan capacidades de los lenguajes de OOP con las funciones de almacenamiento de los SGBD tradicionales.

Un sistema de base de datos que pueden implementar modelos conceptuales directamente y que pueden representar complejidades que van más alla de las capacidades de los sistemas relacionales.

Los conceptos utilizados en el modelo orientado a objetos son:Clase. Una representación abstracta (plantilla) de un conjunto de objetos.Clase derivada.

Una clase que hereda características de otra clase.Objeto complejo.

Corresponde a un agregado o interrelación de alto nível.

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5.1. Desarrollo del Diseño de una Base de Datos Relacional.

A continuación se muestra la resolución de un caso práctico, mostrándo paso a paso cada una de las técnicas que se utilizan en el diseño de una base de datos del modelo relacional, para la realización del caso utilizaré el formato de un cheque de pago de sueldos.

Considere el formato de un Cheque o recibo de percepciones.

Un formato contiene las siguientes partes o componentes.

La certificación: Esta compuesta por información que certifica la existencia y validez de la forma en éste caso el texto “ Liquidación de Sueldos UABC ”.

Esta área del documento realmente no es relevante para el diseño de la base de datos, sin embargo se considera como parte de la información..

La parte extencional : Que está conformada por un conjunto de campos que son llenados en la generación de la forma. es éste caso (Empleado, categoría, nombre, etc.)

La parte Intencional. Que está conformado por un conjunto implícito o explícito de referencia a los nombres de los campos. Ejemplo (Percepciones, deducciones, días, devengado, Ispt, etc.).

Parte descriptiva. Contiene instrucciones o reglas que deben ser seguidas para llenar los campos de la parte extencional. En éste caso no se tiene parte descriptiva.

A continuación definiremos las áreas y subáreas de la forma seleccionada (cheque) identificando la parte intencional y extencional de la forma.

Se identifican las siguientes áreas. datos relacionados con la escuela, con el Profesor, datos de municipios, datos de movimientos los cuales se subdividen en percepciones y deducciones, datos propios del cheque.

En seguida se construirá un árbol con las áreas encontradas en la forma, en donde el nombre de la raíz es el nombre del documento y se definen todas las áreas que conforman dicho documento.

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Figura No.23 árbol de áreas o entidades.

Cada tabla se revisa para identificar, si es necesario subdividir en otras áreas, alguna de las tablas determinadas, encontrándose que la tabla movimiento puede subdividirse en 2 subáreas percepciones y deducciones.

Como resultado obtenemos el árbol anteriormente descrito, en el que se muestran gráficamente cada una de las áreas y subáreas identificadas.

Por cada una de las áreas identificadas se genera una entidad. Por lo tanto las entidades hasta ahora serán :

Entidad municipio, escuela, profesor, movimiento, cheque.

Figura 24 Areas convertidas a Entidad.

Cada entidad debe ser relacionada con algunas entidades para dar sentido y aplicación a la forma, esto es determinar a que escuela pertenece un profesor, a que municipio pertenece una escuela, etc.

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Cheque

Municipio

Escuela

Movimiento

Profesor


Enseguida se determinarán las relaciones que deben existir entre cada entidad.

Fig. 25. Diagrama esqueleto para la forma de cheque.

En el diagrama anterior se definen las relaciones que existen entre cada una de las entidades. Un cheque es envíado a un municipio al igual que a determinada escuela, un cheque es entregado a un profesor. Cada profesor puede tener diversos movimientos (percepciones, deducciones).

A partir del diagrama esqueleto anterior se contínua con el refinamiento. Por cada área y subárea es necesario convertirla a generalización, identificamos a una de las áreas es necesario clasificarla nuevamente movimientos en deducciones y percepciones, obteniendo el siguiente diagrama.

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Fig 26. Diagrama Refinado con generalización de la forma de cheque.

A cada entidad creada es necesario colocar atributos correspondientes de acuerdo a la forma.

Entidad Cheque:Atributos

No-cheque Fecha , el cual es un dato compuesto por día, mes, año.

Entidad Municipio:Atributos

Nombre del municipio. Número de empleado. Nombre profesor. Categoría.

Entidad Movimientos:Atributos• Número de movimiento. • Monto del movimiento (Monto-mov es un dato de relación entre profesor y movimientos).

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Entidad Escuela:Atributos• Número de escuela.• Nombre de la escuela.

Entidad Empleado:Atributos• Número de empleado.• Nombre profesor. • Categoría del profesor.

El siguiente paso es reconocer los identificadores para cada entidad.

Entidad Identificador

Cheque Número de cheque.

Municipio Debido a que municipio no tiene un identificador es necesario crear uno, en éste caso Número de municipio.

Escuela Clave de la escuela.

Profesor Número de empleado.

Movimientos Clave del movimiento.En está entidad es necesario agregar el campo nombre de movimiento.

A partir de éste momento el identificador de una tabla se reconocerá con el carácter .

En seguida se muestra el Diagrama Entidad-Relación que ha sido generado, como resultado de éste diseño.

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Fig. 27 Diagrama Entidad-Relación

En el diagrama Entidad-Relación es posible visualizar la cardinalidad de cada una de las relaciones, enseguida se mostrará una tabla en la que se específica, cada entidad y la cardinalidad existente.

EntidadCheque Profesor

Profesor Cheque

Profesor Movimientos

Movimientos Profesor

Mínima1 Porque cada maestro tiene por lo menos un cheque.1 porque al menos a un maestro se le paga con cheque.1 porque al menos 1 maestro tiene movimientos en su cheque.1 Por lo menos se tiene 1 movimiento por maestro.

Máxima

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M Porque el número de cheques va en relación directa con el número de empleados.M Porque 1 maestro puede recibir hasta M cheques.M porque cada maestro tiene M cantidad de movimientos.M porque se tienen diversos movimientos para muchos maestros.

Municipio ChequesCheques MunicipioCheques EscuelaEscuela Cheques

1 Por lo menos se envían los cheques a un municipio.1 Por lo menos se envía un cheque a un municipio.1 Por lo menos se envía un cheque a una escuela.1 Por lo menos se envían los cheques a una escuela.M porque a cada municipio se envían m cantidad de cheques.M porque los cheques son envíados a diferentes municipios.M porque son varios los cheques que se envían a escuelas.M porque son varias escuelas las que reciben los cheques.

Cabe mencionar que la cardinalidad es representada como cardinalidad máxima y cardinalidad mínima.

Cardinalidad máxima. Representa la cantidad máxima de entidades que pueden participar en una relación.

Cardinalidad mínima. Cantidad mínima de entidades que participan en la relación.

Una vez que se ha definido la cardinalidad y se tiene ya el diagrama Entidad-Relación, éste debe ser convertido a tablas, por cada entidad que se tiene se generará una tabla utilizando el siguiente formato.

Nombre de la tabla (Nombre de atributos)

Cheques (No_cheque, día, mes, año).

En está tabla existe un dato compuesto, como lo es la fecha, que está conformada por día, mes año, debido a que una afinidad no debe tener este tipo de campos, todos deben ser valores únicos, es necesario convertirlo a atributos simples,como son en día, el mes, el año.

Profesor (No_emp, categoría, nombre).

En está tabla nos encontramos con el atributo categoría, mismo que puede guardar diversos valores, por lo que se crea una nueva entidad con los

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atributos clave-categoría, descripción de la categoría. Además se creará una tabla de relación entre profesor y categoría.

Categoría ( clave-categoría, descripción_cat)

Municipio (No-municipio, nombre_municipio)

Escuela (Clave-esc, nombre-esc)

En la entidad movimientos se tienen se tiene generalización y esto no es posible implementarlo como tabla, por lo que es necesario crear dos tablas con los mismos atributos.

Percepciones (Clave-per, nombre_per)

Deducciones (Clave-ded, nombre_ded)

Convertir relaciones a tablas.

Por cada relación se crea una tabla, se coloca la llave de las dos entida-des que participan. Si la relación tuviése atributos, se agregan a la tabla de rela-ción recién creada.

Cheque_maestro (No-cheque, no_emp)

Para seleccionar la clave, se elige el campo clave de la entidad fuerte, según la cardinalidad, esto es la clave que tiene la relación 1.

Cheques_municipio (No-cheque, No_municipio)

Cheque_escuela (No-cheque, No_escuela)

Profesor_Percepciones (No-emp, clave-perc, monto-perc)

Profesor_Deducciones (No-emp, clave-deduc, monto-deduc)

El siguiente paso es determinar que la base de datos se encuentra normalizada.

Se encuentra en Tercera forma normal debido a que el campo clave de cada una de las tablas define funcionalmente a cada uno de los atributos de las tablas. Por lo que toda la base se encuentra en Tercera forma normal.

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1. Listar el catálogo de profesores. Select No-emp, nombre from profesor.

2. Determinar que maestros pertenecen a la escuela.Select No-emp, nombre from profesor where No-cheque = (Select no_cheque from cheque_escuela where no-escuela = x)

3. Determinar categoría a la que pertenece x maestro.Select categoría from profesor where no-emp = (Select no-emp from

profesor where nombre= nom)

4. Determinar percepciones que tiene un maestro.Select no-emp, clave-perc from profesor -percepciones where no-emp =x

.5. Determinar cuántos cheques recibe una escuela.

Select count (no-cheque) from cheque-escuela.


Bibliografía.

1. Sistemas de Bases de Datos, Diseño, Implementación y Administración, Peter Rob, Carlos Coronel, Edit. Thomson, 2004.

2. Diseño y Administración de Base de datos. Gary W. Hansen, James V. Hansen. Prentice Hall. 2da. Edición.1998

3. Fundamentos de Base de Datos. Henry F. Korth, Abraham Silberschatz, Mc Graw Hill, Quinta edic. 2006.

4. 2779B. Implementing a Microsoft SQL Server 2005 Database, Microsoft 20075. Sistemas de Base de Datos Conceptos Fundamentales. Elmasri/ Navathe.

Addison Wesley. 2da. Edición. 1997.6. Introducción a los Sistemas de Bases de datos, C.J. Date, Prentice Hall,

Séptima Edición, 2001.7. Aplique SQL James R. Groff, Paul N. Weinberg, Mc Graw Hill, 2da. edic

1998.

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