1. Modelo de Datos

Presentación sobre el Modelo de Datos preparado como parte de la materia de Diseño y Administración de Base de Datos.

1. MODELO DE DATOS
M.SC. ALDO VALDEZ ALVARADO
PreparadocomopartedeloscontenidosdelaAsignatura
DiseñoyAdministracióndeBasedeDatos
UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN ANDRÉS
CARRERA DE INFORMÁTICA

2. Conceptos sobre Bases de Datos
Evolución del Modelado de Bases de Datos
Tipos de Bases de Datos
Métodos de Diseño de Bases de Datos
Ventajas de un Sistema de Bases de Datos
Índice
1
2
3
4
5

3. 1.Conceptossobre
BasesdeDatos

4. Los datos son el centro de muchas cosas
Introducción

5. todo
Los datos son el centro de muchas cosas
Introducción

6. La búsqueda del
conocimiento empezaba con
grandesteorías, ahora
empieza con grandes
cantidades de datos.
Bienvenidos a la era del
Petabyte.
Introducción

7. En2007soloel7%dela
información estabaen
mediosanalógicos(libros,
revistas,fotografíasenpapel,
etc.)

8. En2012lainformación
digitalalcanzóanivelmundial
2.837exabytes(milesde
millonesde gigabytes).
PuestosenDVDs,latorre
seríade400.000Kms,más
queladistanciadelaTierraa
laLuna.

9. Googleprocesamásde24
Petabytes/día,información
equivalenteavariosmilesde
veceslabibliotecadel
congresodeUSA

10. •Informaciónes conocimiento
–Albert Einstein
•Conocimientoes Poder
–Sir Francis Bacon
•Con un gran poderse tieneuna gran
responsabilidad
–TíoBen

11. Los datos serán el
centro de los
principales
problemas y
eventos de
nuestras vidas.

19. UnaBasedeDatosesunacolecciónde
información,preferiblementeinformación
relacionadaypreferiblementeinformación
organizada.(Powell,2006)

20. Unsistemadebasededatos(SBD)esun
sistemaderegistroscomputarizadoconel
propósitogeneraldemantenerlainformacióny
ponerlaadisposicióncuandoseanecesario.La
basededatosnormalmentealmacenadatos
relacionadosenunsistemainformático.(Foster
&Shripad,2016)

21. Unsistemagestordebasededatos(DBMS)es
unconjuntodeprogramasquepermitenla
administracióndeunabasededatos.(Foster&
Shripad,2016)

22. Base de Datos
Unabasededatosconsistedearchivosfísicos,quese
configuranenunordenador,cuandoseinstalaungestor
debasededatos.Unmodelodebasededatos,esmásun
conceptoqueunobjetofísicoyseusaparacreartablasen
unabasededatos.(Powell,2006)

23. Base de Datos
Unabasededatosesunobjetoestructurado.Esteobjeto
consistededatosymetadatos.Losdatossonla
informacióndescriptivaalmacenadaactualmenteenuna
basededatos.Losmetadatosdescribenlaestructura
aplicadaporlabasededatosalosdatosdelcliente,es
decir,ladefinicióndelatabladelcliente,quecontiene
camposquetienenunalongitudyuntipodedato,estos
metadatosaplicanlaestructurayorganizaciónalosdatos.
(Powell,2006)

25. Modelo de Base de Datos
Unmodelodebasededatosounmodelodedatospuede
serusadoparadescribirunconjuntodeinformación
ordenadayorganizadaqueseencuentranalmacenadasen
unordenador,usualmenteestructuradausandountipode
modelodedatos,queademáspuedesermodificadapara
permitircambioseficientesenlosdatos.(Powell,2006)

26. 2.Evolucióndel
ModeladodeBasede
Datos

27. Todoslosmodelosdedatosanterioresalmodelo
dedatosrelacional,fueronsolucionesparcialesal
eternoproblemasobrecomoalmacenardatosy
comohacerlodemaneraeficiente.Actualmenteel
modelodedatosrelacionaleslamejorsolución
tantoparaalmacenarcomopararecuperardatos.
(Powell,2006)

29. Sistemas de Archivos
Usandounmodelodedatos,comounsistemade
archivosimplicaquenosehanaplicadotécnicasde
modeladoyquelosmodelosdedatosestán
almacenadosenarchivosdetextoplanos(aquellos
quenotienenningunaestructura),enunsistemade
archivos,utilizandosolamentelaestructuradel
sistemaoperativo.(Powell,2006)

30. Modelo de Datos Jerárquico
Estemodelodedatostieneunaestructuratipoárbol
invertido.Lastablasdeestemodelotienenuna
relaciónpadre–hijo.Cadatablahijotieneunasola
tablapadre,ycadatablapadrepuedetenermuchas
tablashijo.Lastablashijosoncompletamente
dependientesdelastablaspadre,porloqueuna
tablahijasolopuedeexistir,siexisteunatablapadre.
(Powell,2006)

31. Modelo de Datos Jerárquico
Elresultadodeesta
estructurahacequeel
modelodedatosjerárquico
soporterelacionesdeltipo
unoamuchos.(Powell,
2006)

32. Modelo de Datos de Red
Estemodelodedatosesunrefinamientodelmodelo
dedatosjerárquico.Elmodeloderedpermitealas
tablashijotenermásdeunpadre,asísecreauna
estructuradetablastipored.Múltiplestablaspadre
paracadahijopermitenrelacionesmuchosa
muchos,enadiciónalasrelacionesunoamuchos
delmodelojerárquico.(Powell,2006)

34. Modelo de Datos Relacional
Elmodelodedatosrelacionalmejoralarestricción
delaestructurajerárquica,detalmaneraque
cualquiertablapuedeseraccedidadirectamentesin
tenerqueaccederatodoslosobjetospadres.Otro
beneficio,esquecualquiertablasepuederelacionar
conotra,independientementedesuposiciónenla
jerarquía.(Powell,2006)

35. Modelo de Datos Relacional
Cualquiertablasepuede
relacionar,tanto con
cualquiernúmerodetablas
padre,comoconcualquier
númerodetablashija.
(Powell,2006)

36. Modelo de Datos Relacional
Unsistemagestordebasededatosrelacional
(SGBDR)esuntérminousadoparadescribirun
conjuntocompletodeprogramasquepermitentanto
gestionarlabasededatosrelacional,como
comunicarseconelmotordelabasededatos
relacional.(Powell,2006)

37. Modelo de Datos Relacional
Lasbasesdedatosrelacionalesfueroninventadas
porelinvestigadordeIBMllamadoDr.E.F.Codd.El
modelodedatosrelacional,comenzóconlaideade
obtenergruposdedatosdeunconjuntodedatos
muygrande,apartirderemoverlosduplicados,
usandoparaellounprocesoconocidocomo
normalización.(Powell,2006)

38. Modelo de Datos Relacional
Lanormalizaciónestacompuestadeunnúmerode
pasosdenominadosformasnormales.Elresultado
fueunlenguajedeaccesogeneralalosdatos,
llamadoLenguajeEstructuradodeConsulta(SQL),
quepermiteconsultassobreestructurasdedatos
organizados.(Powell,2006)

40. Modelo de Datos Orientado
a Objetos
Estemodeloproveeunaestructuratridimensional
dedatos,dondecualquierítemenunabasededatos
puedeserrecuperada,desdecualquierpuntomuy
rápidamente.Mientrasqueelmodelodedatos
relacionalseprestaarecuperargruposderegistros
soloendosdimensiones,elmodeloorientadoa
objetoseseficienteencontrandoítemsúnicos.
(Powell,2006)

41. Modelo de Datos Orientado
a Objetos
Elmodelodedatosorientado
a objetostieneun
rendimientomuy pobre
cuandorecuperamasdeun
simpleítem,enelqueel
modelodedatosrelacionales
muycompetente.(Powell,
2006)

42. Modelo de Datos Objeto
Relacional
Elmodelodedatosobjetorelacionalfuecreadocomo
respuestaalosconflictosentrelascapacidadesde
losmodelosrelacionalesyorientadosaobjetos.Las
capacidadesdemodeladodebasesdedatos
orientadasaobjetosestánincluidasenlasbasesde
datosrelacionales,peronoalrevés.(Powell,2006)

43. Modelo de Datos Objeto
Relacional
Muchasbasesdedatosrelacionalesahorapermiten
elalmacenamientodeobjetosbinariosycapacidades
limitadasdecodificacióndemétodosdeobjetos,
condiversosgradosdeéxito.(Powell,2006)

44. Modelo de Datos Objeto
Relacional
Elmayorproblemaconelalmacenamientodeobjetos
binariosenunabasededatosrelacionalesquelos
objetospotencialmentegrandessealmacenanen
loqueenrealidadesunelementoestructuralde
pequeñaescalacomounasolaentradaderegistro
decampoenunatabla.(Powell,2006)

45. Modelo de Datos Objeto
Relacional
Estenoessiempreelcaso,porquealgunasbasesde
datosrelacionalespermitenelalmacenamientode
objetosbinariosenarchivosdediscoseparados,
fueradelasestructurasderegistrosbidimensionales
delatabla.(Powell,2006)

46. 3.TiposdeBasede
Datos

47. Las bases de datos se dividen funcionalmente en
tres categorías generales:
•Transaccionales
•Sistemas de Soporte a la Toma de Decisiones
•Híbridos

48. Bases de Datos Transaccionales
LafunciónprimariadeestetipodeBasedeDatoses:
adicionarnuevosdatos,cambiardatosexistentes,
borrardatosexistentes,todorealizadoenpequeños
cambiosalabasededatos,esdecir,pequeñas
transacciones.(Powell,2006)
Algunosejemplosdeestetipodebasededatosson:
•BasesdedatosCliente–Servidor.Usualmente
atendidosabajaconcurrenciaybajo
rendimientoalmismotiempo.

49. Bases de Datos Transaccionales
•BasesdedatosOLTP.
Causanproblemascon
laconcurrenciadebido
alnúmerodeusuarios
quesepuedealcanzar
porInternet.

50. Bases de Datos que Soportan
Decisiones
Estetipodebasededatos,soportanlasdecisiones
deuntipogerencial(Powell,2006),algunosejemplos
deestetipodebasededatosson:
•BasedeDatosDatawarehouse.Contienendatos
históricos,ysonmuchomasgrandesqueuna
basededatosOLTP.

51. Bases de Datos que Soportan
Decisiones
•Datamarts.Esencialmente
esunpequeñosubconjunto
deundatawarehouse.
•BasedeDatosdeReportes.
Esuntipodebasededatos
deDataWarehouse,pero
quecontienesolamente
datosactivos.

52. Bases de Datos Hibridas
Unabasededatoshíbrida,essimplementeuna
mezclaquecontienerequisitosdeconcurrenciade
tipoOLTPyrequisitosderendimientodetipoData
Warehouse.(Powell,2006)

53. Ademásdelasbasesdedatoscontemporáneas
dominantes,haytresenfoquesdebasesdedatos
emergentesquesondignosdemención
•Hadoop
•Modelo Entidad –Atributo –Valor
•NoSQL

54. Hadoop
Describeunmarcopara
manejar el
procesamiento
distribuidodegrandes
conjuntos de
datos.(Foster,2016)

55. ModeloEntidad –Atributo –Valor
Esteenfoquereduceunabasededatosatres
principalesentidadesdealmacenamiento:una
entidadparadefinirotrasentidades;unaentidad
paradefinirpropiedades(atributos)deentidades;
unaentidadEAVqueconectalasotrasdos
entidadesyvaloresalmacenados para
combinacionesdeentidad-atributo.(Foster,2016)

56. NoSQL
Lasbasesdedatosnorelacionalesestándiseñados
paraadministrargrandesconjuntosdedatos,ala
vezqueproporcionanbeneficiostalescomo
flexibilidad,escalabilidad,disponibilidad,costosmás
bajosycapacidadesespeciales.(Foster,2016)

57. 4.MétodosdeDiseño
deBasesdeDatos

58. Acontinuaciónsepresentalasecuenciadepasos
paraeldiseñodeunmodelodebasededatos:
•AnálisisdeRequerimientos.Serecolecta
informaciónsobrelanaturalezadelosdatos,
característicasrequeridasycualquierotra
necesidadespecial,comolasrespuestasa
salidasesperadas.
•DiseñoConceptual.Enesteseusalos
diagramasEntidad–Relación,queincluyeel
modelorelacionalhastalanormalización.

59. •DiseñoLógico.Secreacomandosdel
lenguajedebasededatosparagenerar
definicionesdetablas.Segeneranscriptsdel
lenguajededefinicióndedatos(DDL).
•DiseñoFísico.Seajustaloscomandosdel
lenguajedelabasededatosparaalterarel
modeloparalosatributosfísicossubyacentes
delastablas.

60. 5.Ventajasdeun
SistemasdeBasede
Datos

61. SegúnFoster(2016)algunasventajasson:
•Laredundanciasepuedereducir.
•Sepuedenevitarlasinconsistencias.
•Losdatospuedensercompartidos.
•Losestándarespuedenseraplicados.
•Sepuedenaplicarrestriccionesde
seguridad.
•Sepuedemantenerlaintegridad.
•Losrequisitoscontradictoriospuedenser
equilibrados.

62. •Elrendimientosemejoradebidoala
velocidaddeprocesamiento,lareducciónde
papeleo,etc.
•Elmantenimientoylarecuperacióndedatos
sonmuyfáciles;nosenecesitaunprograma
complicado.
•Nodependeúnicamentedelaprogramación
delenguajedealtonivelparasuuso.

63. •Lasvistaslógicasdelosdatosalmacenados
sepuedencrearfácilmente.
•Lasestructurasderegistropuedencambiar
sinningúnefectoadversoenlarecuperación
dedatos(debidoalaindependenciadedatos
físicosylógicos).

64. Aldo Ramiro Valdez Alvarado
Licenciado en Informática
Master en Dirección Estrategica en
Tecnologías de la Información
Máster en Business Intelligence y Big Data
Docente Titular de Pregrado en la UMSA
Docente de Postgrado en la UMSA
Ex -Coordinador del Postgrado en
Informática UMSA
Conferencista Nacional e Internacional
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Muchas Gracias!!!