PDF de programación - 4. DISEÑO DE BASES DE DATOS RELACIONALES

BASES DE DATOS

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4. DISEÑO DE BASES DE DATOS RELACIONALES

Introducción

4.1 Definición del problema

4.2 Solución de problemas

4.3 Normalización: 1NF, 2NF, 3FN

4.4 Criterios para normalizar



Introducción

Como ya hemos visto en los Subtemas Nos. 2.4 y 3.4 los Modelos
Relacionales son de los utilizados muy ampliamente y recordando que el
modelo es la base (core) para los DBMS es importante refrendar los
conceptos básicos y de donde vienen.

teórica. Los

ingenieros

tipo de base

Muchas disciplinas (y sus metodologías de diseño asociadas) tienen
algún
industriales diseñan
estructuras utilizando teorías de la física. Los compositores crean
sinfonías utilizando conceptos de teoría de la música. La industria del
automóvil utiliza teorías de la aerodinámica para diseñar automóviles con
menor consumo. La industria aeronáutica utiliza las mismas teorías para
diseñar alas de aviones que reduzcan la resistencia al viento.

Estos ejemplos demuestran que la teoría es muy importante. La ventaja
principal de la teoría es que hace que las cosas sean predecibles: nos
permite predecir qué ocurrirá si realizamos una determinada acción. Por
ejemplo, sabemos que si soltamos una piedra, caerá al suelo. Si somos
rápidos, podemos apartar nuestros pies del camino de la teoría de la
gravedad de Newton. Lo importante es que siempre funciona. Si
ponemos una piedra plana encima de otra piedra plana, podemos
predecir que se quedarán tal y como las hemos puesto. Esta teoría
permite diseñar pirámides, catedrales y casas de ladrillos. Consideremos
ahora el ejemplo de una base de datos relacional. Sabemos que si un par
de tablas están relacionadas, podemos extraer datos de las dos a la vez,
simplemente por el modo en que funciona la teoría de las }bases de
datos relacionales. Los datos que se saquen de las dos tablas se
basarán en los valores coincidentes del campo que ambas tienen en
común. Una vez más, nuestras acciones tienen un resultado predecible.

El modelo relacional se basa en dos ramas de las matemáticas: la teoría
de conjuntos y la lógica de predicados de primer orden. El hecho de que
el modelo relacional esté basado en la teoría de las matemáticas es lo
que lo hace tan seguro y robusto. Al mismo tiempo, estas ramas de las



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matemáticas proporcionan los elementos básicos necesarios para crear
una base de datos relacional con una buena estructura, y proporcionan
las líneas que se utilizan para formular buenas metodologías de diseño.

Hay quien ofrece una cierta resistencia a estudiar complicados conceptos
matemáticos para tan sólo llevar a cabo una tarea bastante concreta. Es
habitual escuchar quejas sobre que las teorías matemáticas en las que
se basa el modelo relacional y sus metodologías de diseño, no tienen
relevancia en el mundo real o que no son prácticas. No es cierto: las
matemáticas son básicas en el modelo relacional. Pero, por fortuna, no
hay que aprender teoría de conjuntos o lógica de predicados de primer
orden para utilizar el modelo relacional. Sería como decir que hay que
saber todos los detalles de la aerodinámica para poder conducir un
automóvil. Las teorías de la aerodinámica ayudan a entender cómo un
automóvil puede ahorrar combustible, pero desde
luego no son
necesarias para manejarlo.

La teoría matemática proporciona la base para el modelo relacional y, por
lo tanto, hace que el modelo sea predecible, fiable y seguro. La teoría
describe los elementos básicos que se utilizan para crear una base de
datos relacional y proporciona las líneas a seguir para construirla. El
organizar estos elementos para conseguir el resultado deseado es lo que
se denomina diseño.

En 1970, el modo en que se veían las bases de datos cambió por
completo cuando E. F. Codd introdujo el modelo relacional. En aquellos
momentos, el enfoque existente para la estructura de las bases de datos
utilizaba punteros físicos (direcciones de disco) para relacionar registros
de distintos ficheros. Si, por ejemplo, se quería relacionar un registro
, se debía añadir al registro un campo conteniendo la
con un registro
. Este campo añadido, un puntero físico,
dirección en disco del registro
siempre señalaría desde el registro al registro
. Codd demostró que
estas bases de datos limitaban en gran medida los tipos de operaciones
que los usuarios podían realizar sobre los datos. Además, estas bases
de datos eran muy vulnerables a cambios en el entorno físico. Si se
añadían los controladores de un nuevo disco al sistema y los datos se
movían de una localización física a otra, se requería una conversión de
los ficheros de datos. Estos sistemas se basaban en el modelo de red y
el modelo jerárquico, los dos modelos lógicos que constituyeron la
primera generación de los DBMS.

El modelo relacional representa la segunda generación de los DBMS. En
él, todos los datos están estructurados a nivel lógico como tablas
formadas por filas y columnas, aunque a nivel físico pueden tener una
estructura completamente distinta. Un punto fuerte del modelo relacional
es la sencillez de su estructura lógica. Pero detrás de esa simple
estructura hay un fundamento teórico importante del que carecen los
DBMS de la primera generación, lo que constituye otro punto a su favor.



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Dada la popularidad del modelo relacional, muchos sistemas de la
primera generación se han modificado para proporcionar una interfaz de
usuario relacional, con independencia del modelo lógico que soportan (de
red o jerárquico). Por ejemplo, el sistema de red IDMS ha evolucionado a
IDMS/R e IDMS/SQL, ofreciendo una visión relacional de los datos.

En los últimos años, se han propuesto algunas extensiones al modelo
relacional para capturar mejor el significado de los datos, para disponer
de los conceptos de la orientación a objetos y para disponer de
capacidad deductiva.

El modelo relacional, como todo modelo de datos, tiene que ver con tres
aspectos de los datos:

o Estructura de datos.

o

Integridad de datos.

o Manejo de datos.



4.1 Definición del problema

La definición del problema es el proceso por el que se determina la
organización de una base de datos, incluidos su estructura, contenido y
las aplicaciones que se han de desarrollar. Durante mucho tiempo, el
diseño de bases de datos fue considerado una tarea para expertos: más
un arte que una ciencia. Sin embargo, se ha progresado mucho en el
diseño de bases de datos y éste se considera ahora una disciplina
estable, con métodos y
técnicas propios. Debido a la creciente
aceptación de las bases de datos por parte de la industria y el gobierno
en el plano comercial, y a una variedad de aplicaciones científicas y
técnicas, el diseño de bases de datos desempeña un papel central en el
empleo de
las
organizaciones. El diseño de bases de datos ha pasado a constituir parte
de la formación general de los informáticos, en el mismo nivel que la
capacidad de construir algoritmos usando un lenguaje de programación
convencional

los recursos de

información en

la mayoría de

Para definir correctamente al Problema lo primero es realizar diseño
conceptual, que parte de las especificaciones de los requisitos del
usuario y su resultado es el esquema conceptual de la base de datos que
corresponderá a un Modelo Entidad – Relación (E / R). Un esquema
conceptual es una descripción de alto nivel de la estructura de la base de
datos, independientemente del DBMS que se vaya a utilizar para
manipularla. Un modelo conceptual es un lenguaje que se utiliza para
describir esquemas conceptuales. El objetivo del diseño conceptual es
describir el contenido de los Datos de la base de datos (DB) y no las



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estructuras de almacenamiento que se necesitarán para manejar esta
información.
El modelo relacional representa un sistema de bases de datos en un
nivel de abstracción un tanto alejado de los detalles de la máquina
subyacente, de la misma manera como, por ejemplo, un lenguaje del tipo
de PL/1 representa un sistema de programación con un nivel de
abstracción un tanto alejado de los detalles de la máquina subyacente.
De hecho, el modelo relacional puede considerarse como un lenguaje de
programación mas bien abstracto, orientado de manera específica hacia
las aplicaciones de bases de datos [Date, 1993]
En términos tradicionales una relación se asemeja a un archivo, una
tupla a un
registro, y un atributo a un campo. Pero estas
correspondencias son aproximadas, en el mejor de los casos. Una
relación no debe considerase como ``solo un archivo'', sino mas bien
como un archivo discip