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Base de Datos Diego Vera

Modelos de Base de Datos

Un modelo de datos para las bases de datos es una colección de conceptos que se emplean

para describir la estructura de una base de datos. Esa colección de conceptos incluyen entidades,atributos y relaciones.La mayoría de los modelos de datos poseen un conjunto de operaciones básicas para

especificar consultas y actualizaciones de la base de datos.Los modelos de datos sirven para clasificar los distintos tipos de SGBD.Existen diferentes modelos de datos para bases de datos como ser:

  Modelo relacional  Modelo orientado a objetos  Modelo relacional-objeto  Modelo jerárquico  Modelo de red

Para describir la estructura de una base de datos es necesario definir el concepto de modelo dedatos. Éste es un grupo de herramientas conceptuales para describir los datos, sus relaciones, susemántica y sus limitantes.

Tipos de Modelos de Base de Datos

1.  Modelo Jerárquico:  Primer modelo de BD, IMS es la más popular. Los datos seorganizan en una forma similar a un árbol (visto al revés), en donde un nodo padre de informaciónpuede tener varios hijos. El nodo que no tiene padres es llamado raíz, y a los nodos que no tienenhijos se los conoce como hojas. Son útiles en el caso de aplicaciones que manejan un gran volumende información y datos y una de las principales limitaciones de este modelo es su incapacidad derepresentar eficientemente la redundancia de datos.

A diferencia del modelo relacional, el modelo jerárquico no diferencia una vista lógica deuna vista física de la base de datos. De manera que las relaciones entre datos se establecen siemprea nivel físico, es decir, mediante referencia a direcciones físicas del medio de almacenamiento(sectores y pistas).

Los datos se almacenan en la forma de registros, el equivalente a las filas del modelorelacional. Cada registro consta de un conjunto de campos, el equivalente a las columnas del modelorelacional. Un conjunto de registros con los mismos campos se denomina fichero (record type, eninglés), el equivalente a las tablas del modelo relacional.

El modelo jerárquico facilita relaciones padre-hijo, es decir, relaciones 1:N (de uno a varios)del modelo relacional. Pero a diferencia de ésteúltimo, las relaciones son unidireccionales. En

 justicia, dichas relaciones son hijo-padre, perono padre-hijo. Por ejemplo, el registro de unempleado (nodo hijo) puede relacionarse con elregistro de su departamento (nodo padre), perono al contrario. Esto implica que solamente sepuede consultar la base de datos desde losnodos hoja hacia el nodo raíz. La consulta en elsentido contrario requiere una búsquedasecuencial por todos los registros de la base dedatos (por ejemplo, para consultar todos losempleados de un departamento). En las bases de

datos jerárquicas no existen índices que facilitenesta tarea.

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No existen relaciones N:M (de muchos a muchos) en el modelo jerárquico. Salvo que sesimulen mediante varias relaciones 1:N. No obstante, esto puede provocar problemas deinconsistencia, ya que el gestor de base de datos no controla estas relaciones.

Como ya se ha mencionado, las relaciones se establecen mediante punteros entre registros.Es decir, un registro hijo contiene la dirección física en el medio de almacenamiento de su

registro padre. Esto tiene una ventaja fundamental sobre las bases de datos relacionales: elrendimiento. El acceso de un registro a otro es prácticamente inmediato sin necesidad de consultartablas de correspondencia.

Las relaciones jerárquicas entre diferentes tipos de datos pueden hacer que sea muy sencilloresponder a determinadas preguntas, pero muy difícil el contestar a otras.

A continuación se mencionan los problemas típicos de las bases de datos jerárquicas y queno existen en las bases de datos relacionales. Todos estos problemas derivan del hecho de que elsistema gestor de base de datos no implementa ningún control sobre los propios datos, sino quequeda en manos de las aplicaciones garantizar que se cumplen las condiciones invariantes que serequieran (por ejemplo, evitar la duplicidad de registros). Dado que todas las aplicaciones estánsujetas a errores y fallos, esto es imposible en la práctica. Además dichas condiciones suelen

romperse ex profeso por motivos operativos (generalmente, ajustes debidos a cambios en elnegocio) sin evaluarse sus consecuencias.  Duplicidad de registros: No se garantiza la inexistencia de registros duplicados.  Integridad referencial: No existe garantía de que un registro hijo esté relacionado con un

registro padre válido.  Desnormalización: Las bases de datos jerárquicas no tienen controles que impidan la

desnormalización de una base de datos. Por ejemplo, no existe el concepto de campos claveo campos únicos.

2.  Modelo de Redes: Definido por C. Bachman, IDMS fue el producto comercial. Éste esun modelo ligeramente distinto del jerárquico; su diferencia fundamental es la modificación del

concepto de nodo: se permite que un mismo nodo tenga varios padres (posibilidad no permitida enel modelo jerárquico). Fue una gran mejora con respecto al modelo jerárquico, ya que ofrecía unasolución eficiente al problema de redundancia de datos; pero, aun así, la dificultad que significaadministrar la información en una base de datos de red ha significado que sea un modelo utilizadoen su mayoría por programadores más que por usuarios finales.

Este fue creado para representar relaciones de datos complejas más eficientes de lo que elmodelo anterior permitía, para mejorar el desempeño de las bases de datos y para imponer unestándar. Este modelo permite que un registro tenga más de un padre, por consiguiente, lasrelaciones pueden manejarse fácilmente por este modelo.

Podemos considerar al modelo de bases de datos en red como de una potencia intermediaentre el jerárquico y el relacional que estudiaremos más adelante. Su estructura es parecida a la

 jerárquica aunque bastante más compleja, con lo quese consiguen evitar, al menos en parte, los problemasde aquél.

Los conceptos fundamentales que debe conocer eladministrador para definir el esquema de una base dedatos jerárquica, son los siguientes:

  Registro: Viene a ser como cada una de lasfichas almacenadas en un ficheroconvencional.

  Campos o elementos de datos. Son cada unode los apartados de que se compone una ficha.

  Conjunto: Es el concepto que permiterelacionar entre sí tipos de registro distintos.

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Este modelo en red es más potente que el modelo jerárquico, ya que aquél puede simularse,aplicando una jerarquía de conjuntos en varios niveles.

3.  Modelo Relacional Funcional: Diseño de Codd popularizado por Date (RDB,Oracle, Sybase, Informix). Este es un modelo simple potente y formal para representar la realidad,

también ofrece una base firme para enfocar y analizar formalmente muchos problemas relacionadoscon la gestión de bases de datos, como el diseño, la redundancia, la distribución etc. El formalismo yuna base matemática, son las piedras angulares del modelo relacional, el elemento básico delmodelo es la relación y un esquema de bases de datos relacional es una colección de definiciones derelaciones.

En este modelo, el lugar y la forma en que se almacenen los datos no tienen relevancia (adiferencia de otros modelos como el jerárquico y el de red). Esto tiene la considerable ventaja deque es más fácil de entender y de utilizar para un usuario esporádico de la base de datos. Lainformación puede ser recuperada o almacenada mediante “consultas” que ofrecen una amplia

flexibilidad y poder para administrar la información.Puede resultar confuso el concepto de modelo entidad-relación vs modelo relacional, quizás

porque ambos comparten casi las mismas palabras. Como se mencionó en la sección anterior, elobjetivo del modelo relacional es crear un "esquema" (schema), lo cual como se mencionaráposteriormente consiste de un conjunto de "tablas" que representan "relaciones", relaciones entrelos datos.

Estas tablas, pueden ser construidas de diversas maneras:  Creando un conjunto de tablas iniciales y aplicar operaciones de normalización hasta

conseguir el esquema más óptimo. Las técnicas de normalización se explican más adelanteen este capítulo.

  Convertir el diagrama e-r a tablas y posteriormente aplicar también operaciones denormalización hasta conseguir el esquema óptimo.

La primera técnica fue de las primeras en existir.

4.  Modelo Entidad – Relación: El modelo entidad-relación es el modelo de datos másampliamente usado para el diseño de bases de datos.

Fue creado por Peter Chen en el año 1976, y desde entonces se ha vuelto muy popular. En 1988el ANSI seleccionó el modelo ER como el modelo estándar para los sistemas de diccionarios de

recursos de información (IRDS).

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Originalmente el modelo ER sólo incluíaconceptos básicos como entidad, relación yatributos. Luego se agregaron otros conceptoscomo atributos compuestos y las jerarquías degeneralización.

Es un tipo de modelo de datos conceptualde alto nivel que se emplea en el diseño de lasbase de datos relacionales.

En esencia, el modelo entidad-relación (enadelante E-R), consiste en buscar las entidadesque describan los objetos que intervienen en elproblema y las relaciones entre esas entidades. Todo esto se plasma en un esquema gráfico quetiene por objeto, por una parte, ayudar al programador durante la codificación y por otra, al usuarioa comprender el problema y el funcionamiento del programa.

El modelo entidad-relación muestra la estructura de la base de datos empleando todo tipo deherramientas conceptuales.

El primer paso para la construcción del modelo entidad-relación es la obtención y el análisis delos requerimientos de los usuarios. Esta tarea es parte de los diseñadores de la base dedatos relacional.Luego, a partir de los requisitos, se crea un esquema conceptual de la base de datos. El esquemaconceptual contiene las descripciones detalladas de las entidades, relaciones y restricciones. Todasestas descripciones se expresan empleando conceptos gráficos y textuales del modelo de datosrelacional.

El siguiente paso es implementar la base de datos empleando algún SGBD (software de gestiónde bases de datos) adaptado al modelo entidad-relación.

5.  Modelo Semántico: Inicialmente de R. Quillian usado solo en investigación. Consisteen estudiar los datos que se pretenden almacenar en la base de datos antes de elegir el modelo dedatos concreto que se va a usar en la base de datos. El modelado semántico permite separar elanálisis (¿qué?) del diseño (¿cómo?).

Este modelo básicamente nos ayuda a emitir ideas que pueden ser útiles como auxiliar en lametodología del diseño de bases de datos, incluso en ausencia de un soporte directo del DBMS paradichas ideas.

6.  Modelo Binario: Instrumentado por Stonebraker basado en el modelo de Codd(Ingres)

Este modelo utiliza el concepto de relaciones binarias entre conjuntos de datos. El modelo binario de

datos es importante en el desarrollo delos sistemas de bases de datos, ya que encontramos susprincipios en todos los sistemas de bases de datos que utilizan el modelo de redLos lenguajes que manipulan son complejos en la medida en que ofrecen numerosas

primitivas de acceso específicas de cada organización de datos.

7.  Modelo Orientado a Objetos: Actualmente, la creación de programas más grandesy complejos, ha hecho avanzar los métodos de programación hacia nuevas formas que permiten eltrabajo en equipo de una forma más eficaz y en la que se disminuyen los problemas de coordinación.Uno de estos métodos consiste en la programación orientada a objetos (POO), que trata losproblemas desde un punto de vista realista, y modelando cada uno de ellos como si se tratase de unconjunto de elementos u objetos que interrelacionan entre sí para solucionar el problema.

La programación orientada a objetos pretende ser una simulación de los procesos de la realidad.Podemos sacar varios conceptos útiles:

Ejemplo de un modelo Entidad-Relación

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- Clase. Cuando hay varios objetos semejantes, pueden agruparse en una clase. De hecho, todoobjeto debe pertenecer a una clase, que define sus características generales.

- Estado. Son las características propias de cada objeto.- Encapsulación. Cada objeto es consciente de sus propias características.En el caso de un programa, es el programador el que debe indicarle al objeto cómo comportarse

ante cada estímulo del exterior o de otro objeto.- Mensaje. Es cada uno de los estímulos que se envían a un objeto.- Herencia. Para facilitar la programación, se puede establecer toda una jerarquía de tipos o

clases.

8.  Modelo Transaccional: Único fin es el envío y recepción de datos. Una basetransaccional significa que las operaciones de inserción, actualización se hacen dentro de unatransacción, esto quiere decir que todas las operaciones se realizan o no, si sucede algún error en laoperación se omite todo el proceso de modificación de la base de datos, si no sucede ningún error sehacen toda la operación con éxito.Se usan los siguientes métodos

  Begin Trans para inciar la transacción  CommitTrans para efectuar los cambios con éxito  RollbackTrans para deshacer los cambios

Una transacción es un conjunto de líneas de un programa que llevan insert o update o delete.Todo aquél software que tiene un log de transacciones (que es la "bitácora" que permite haceroperaciones de commit o rollback), propiamente es un software de BD; aquél que no lo tiene (v.g. D-Base), propiamente no lo es.

En conclusión: todo software de base de datos es transaccional; si el software de la BD no es"transaccional", en realidad NO es un "software" de BD; en todo caso, es un software que emula elfuncionamiento de un verdadero software de BD.

9.  Modelo Multidimensional: ideadas para desarrollar aplicaciones muy concretas,

como creación de cubos OLAP. Son bases de datos ideadas para desarrollar aplicaciones muyconcretas. Básicamente no se diferencian demasiado de las bases de datos relacionales (una tabla en

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una base de datos relacional podría serlo también en una base de datos multidimensional), ladiferencia está más bien a nivel conceptual; en las bases de datos multidimensionales los campos oatributos de una tabla pueden ser de dos tipos, o bien representan dimensiones de la tabla, o bienrepresentan métricas que se desean estudiar.

Una base de datos multidimensional, es aquella que almacena sus datos con varias dimensiones,

Es decir que en vez de un valor, encontramos varios dependiendo de los "ejes" definidos o una basede datos de estructura basada en dimensiones orientada a consultas complejas y alto rendimiento.Puede utilizar un SGBDR en estrella (Base de datos Multidimensional a nivel lógico) o SGBDM (Basede datos Multidimensional a niveles lógico y físico o Base de datos Multidimensional Pura).En una base de datos multidimensional, la información se representa como matricesmultidimensionales, cuadros de múltiples entradas o funciones de varias variables sobre conjuntosfinitos. Cada una de estas matrices se denomina cubo.La estructura básica es un hipercubo compuesto por dos elementos: un conjunto de dimensiones yuna función que mapea coordenadas formadas por valores de cada una de las dimensiones en tuplaso booleanos. Una dimensión es un nombre con un dominio asociado.Los cubos de información o cubos OLAP funcionan como los cubos de rompecabezas en los juegos,

en el juego se trata de armar los colores y en el data warehouse se trata de organizar los datos portablas o relaciones; los primeros (el juego) tienen 3 dimensiones, los cubos OLAP tienen un númeroindefinido de dimensiones, razón por la cual también reciben el nombre de hipercubos.

Eso facilita el manejo de grandes cantidades de datos dentro de empresas, dándole a estouna amplia aplicación dentro de varias áreas y diferentes campos del conocimiento humano.

Bibiografia

http://www.cs.buap.mx/~dpinto/bd/bdintro.pdf  

http://www.rinconinformatico.net/introduccion-a-los-modelos-de-base-de-datos http://www.databaseanswers.org/data_models/http://es.wikipedia.org/wiki/Base_de_datos