Denominado por sus siglas como: E-R; Este modelo representa a la realidad a través de un esquema gráfico empleando los terminología de entidades, que son objetos que existen y son los elementos principales que se identifican en el problema a resolver con el diagramado y se distinguen de otros por sus características particulares denominadas atributos, el enlace que que rige la unión de las entidades esta representada por la relación del modelo.
Recordemos que un rectángulo nos representa a las entidades; una elipse a los atributos de las entidades, y una etiqueta dentro de un rombo nos indica la relación que existe entre las entidades, destacando con líneas las uniones de estas y que la llave primaria de una entidad es aquel atributo que se encuentra subrayado.
A continuación mostraremos algunos ejemplos de modelos E-R, considerando las cardinalidades que existen entre ellos:
Relación Uno a Uno.
Problema:
Diseñar el modelo E-R, para la relación Registro de automóvil que consiste en obtener la tarjeta de circulación de un automóvil con los siguientes datos:- Automóvil- Modelo, Placas, Color - Tarjeta de circulación -Propietario, No_serie, Tipo.
Indicamos con este ejemplo que existe una relación de pertenencia de uno a uno, ya que existe una tarjeta de circulación registrada por cada automóvil.
En este ejemplo, representamos que existe un solo presidente para cada país.
Relación muchos a muchos. El siguiente ejemplo indica que un cliente puede tener muchas cuentas, pero que una cuenta puede llegar a pertenecer a un solo cliente (Decimos puede, ya que existen cuentas registradas a favor de más de una persona).
miércoles, 13 de mayo de 2009
3.4 establece los esquemas para los enunciados semanticos
Los objetivos de este trabajo fueron de entrada argumentar acerca de los mecanismos para establecer esquemas sintácticos a partir de enunciados y para adscribirles a sus formantes etiquetas de carácter semántico.en grupos y subgrupos con el fin de compararlos y oponerlos a partir de propiedades combinatorias y características aspectuales.Se trató de buscar, en fin, algunos criterios adecuados para justificar y elaborar un sistema de oposición paradigmática entre una muestra representativa de esquemas oracionales abstractos del español, en este caso de los correspondientes a esquemas agentivos.Se presenta un enfoque para el diseño de esquemas de bases de datos de calidad.
Este enfoque está basado en eltrabajo colaborativo e incremental entre usuarios y diseñadores, además de la medición sistemática de la calidad delos esquemas conceptuales. Se define un conjunto de criterios de calidad con sus correspondientes métricas paraapoyar este enfoque.Además se introduce el criterio de economía y se redefine el criterio de expresividad.Las bases de datos poseen diversos componentes.
Uno de ellos es el esquema conceptual, el cual especificaprincipalmente los componentes estáticos de la base de datos, incluyendo las estructuras y restricciones estáticas.Esta componente es fundamental para todo el sistema y posee la propiedad de ser independiente de lasconsideraciones de implementación.El desarrollo de una base de datos considera mucho más que aspectos estáticos, e involucra otros niveles de abstracción que el conceptual, pero aquellos aspectos escapan del ámbito de este artículo, por lo que no serán tratados aquí (para detalles sobre niveles de abstracción y dimensiones de una base de datos, vea el enfoque de codiseño propuesto por Thalheim [Thalheim2000] ).
Un esquema conceptual se especifica en un lenguaje de modelación, tal como el modelo entidad interrelación [Chen76] o UML [Booch98], pudiendo incluir algunas especificaciones extra, expresadas en lenguaje natural o alguna lógica.Este esquema es un modelo de una realidad o la especificación de una solución a un problema, dependiendo de si se utiliza el lenguaje para análisis o diseño respectivamente.La entrada al proceso de diseño conceptual es el documento de especificación de requisitos, el cual es el resultado principal de la etapa de análisis.
Como todo producto de ingeniería, las bases de datos deben ser desarrolladas de modo de asegurar ciertos nivelesmínimos de calidad.El problema radica en que la definición del concepto de calidad debe ser previo a su medición.Ambos asuntos han sido cubiertos en el ámbito del software, pero no en el ámbito específico del diseño conceptual de bases de datos.En este trabajo se han considerado algunos de los aportes realizados por Batini [Batini94], Moody [Moody94] yKesh [Kesh95], quienes han definido criterios de calidad y algunas métricas para poder medirlos.
Para cada uno de los criterios de calidad bajo consideración, se propone una métrica, con lo que se puede obtener una medida de lacalidad de un esquema conceptual.El proceso de diseño conceptual es una tarea humano-dependiente, en el sentido que requiere de habilidades que son muy difíciles de automatizar.El diseñador debe analizar la realidad bajo modelamiento, documentar los hechos relevantes para satisfacer un conjunto de requerimientos, y complementar el documento de especificación derequisitos una vez que obtiene nueva información a través del proceso de diseño.
En cada etapa se utilizan distintas políticas para tomar decisiones de diseño, las cuales pueden variar su importancia (ponderación o peso) dependiendo del diseñador o la etapa del desarrollo en que se encuentre.Esto hace que este proceso sea muy dependiente de 1 Investigación parcialmente financiada por Dirección de Investigación, Universidad de Concepción, Proyecto 99.093.003-1.0quienes lo desarrollen, y que en la práctica, sea difícil justificar una determinada decisión de diseño, si es que no se cuenta con herramientas adecuadas (parte de las cuales proveemos en este trabajo).
Este enfoque está basado en eltrabajo colaborativo e incremental entre usuarios y diseñadores, además de la medición sistemática de la calidad delos esquemas conceptuales. Se define un conjunto de criterios de calidad con sus correspondientes métricas paraapoyar este enfoque.Además se introduce el criterio de economía y se redefine el criterio de expresividad.Las bases de datos poseen diversos componentes.
Uno de ellos es el esquema conceptual, el cual especificaprincipalmente los componentes estáticos de la base de datos, incluyendo las estructuras y restricciones estáticas.Esta componente es fundamental para todo el sistema y posee la propiedad de ser independiente de lasconsideraciones de implementación.El desarrollo de una base de datos considera mucho más que aspectos estáticos, e involucra otros niveles de abstracción que el conceptual, pero aquellos aspectos escapan del ámbito de este artículo, por lo que no serán tratados aquí (para detalles sobre niveles de abstracción y dimensiones de una base de datos, vea el enfoque de codiseño propuesto por Thalheim [Thalheim2000] ).
Un esquema conceptual se especifica en un lenguaje de modelación, tal como el modelo entidad interrelación [Chen76] o UML [Booch98], pudiendo incluir algunas especificaciones extra, expresadas en lenguaje natural o alguna lógica.Este esquema es un modelo de una realidad o la especificación de una solución a un problema, dependiendo de si se utiliza el lenguaje para análisis o diseño respectivamente.La entrada al proceso de diseño conceptual es el documento de especificación de requisitos, el cual es el resultado principal de la etapa de análisis.
Como todo producto de ingeniería, las bases de datos deben ser desarrolladas de modo de asegurar ciertos nivelesmínimos de calidad.El problema radica en que la definición del concepto de calidad debe ser previo a su medición.Ambos asuntos han sido cubiertos en el ámbito del software, pero no en el ámbito específico del diseño conceptual de bases de datos.En este trabajo se han considerado algunos de los aportes realizados por Batini [Batini94], Moody [Moody94] yKesh [Kesh95], quienes han definido criterios de calidad y algunas métricas para poder medirlos.
Para cada uno de los criterios de calidad bajo consideración, se propone una métrica, con lo que se puede obtener una medida de lacalidad de un esquema conceptual.El proceso de diseño conceptual es una tarea humano-dependiente, en el sentido que requiere de habilidades que son muy difíciles de automatizar.El diseñador debe analizar la realidad bajo modelamiento, documentar los hechos relevantes para satisfacer un conjunto de requerimientos, y complementar el documento de especificación derequisitos una vez que obtiene nueva información a través del proceso de diseño.
En cada etapa se utilizan distintas políticas para tomar decisiones de diseño, las cuales pueden variar su importancia (ponderación o peso) dependiendo del diseñador o la etapa del desarrollo en que se encuentre.Esto hace que este proceso sea muy dependiente de 1 Investigación parcialmente financiada por Dirección de Investigación, Universidad de Concepción, Proyecto 99.093.003-1.0quienes lo desarrollen, y que en la práctica, sea difícil justificar una determinada decisión de diseño, si es que no se cuenta con herramientas adecuadas (parte de las cuales proveemos en este trabajo).
3.3 definir los enunciados semanticos
El término semántica se refiere a los aspectos del significado, sentido o interpretación del significado de un determinado elemento, símbolo, palabra, lenguaje o representación formal. En principio cualquier medio de expresión (lenguaje formal o natural) admite una correspondencia entre expresiones de símbolos o palabras y situaciones o conjuntos de cosas que se encuentran en el mundo físico o abstracto que puede ser descrito por dicho medio de expresión.
La semántica puede estudiarse desde diferentes perspectivas:• Semántica lingüística, trata de la codificación y decodificación de los contenidos semánticos en las estructuras lingüísticas. • Semántica lógica, desarrolla una serie de problemas lógicos de significación, estudia la relación entre el signo lingüístico y la realidad. Las condiciones necesarias para que un signo pueda aplicarse a un objeto, y las reglas que aseguran una significación exacta. • Semántica en ciencias cognitivas, intenta explicar por qué nos comunicamos, y cuál es el mecanismo psíquico que se establece entre hablante y oyente durante este proceso.
La semántica puede estudiarse desde diferentes perspectivas:• Semántica lingüística, trata de la codificación y decodificación de los contenidos semánticos en las estructuras lingüísticas. • Semántica lógica, desarrolla una serie de problemas lógicos de significación, estudia la relación entre el signo lingüístico y la realidad. Las condiciones necesarias para que un signo pueda aplicarse a un objeto, y las reglas que aseguran una significación exacta. • Semántica en ciencias cognitivas, intenta explicar por qué nos comunicamos, y cuál es el mecanismo psíquico que se establece entre hablante y oyente durante este proceso.
3.2 establecer atributos
Datos y atributos son dos términos importantes en diseño de base de datos. Los datos están constituidos por la información que llega a la base de datos. Los atributos son los tipos de datos que conforman la base de datos.
El apellido de un persona, por ejemplo Pérez, es un dato. Un atributo es otro nombre que se le da a un campo, de forma que un grupo entero de apellidos se considera que determinan un atributo.
Nombres, números de teléfono, códigos de clientes, lugares y números de mercancía son atributos corrientes que una base de datos, puede contener.
¿CUÁLES SON LAS TRES FASES DEL DISEÑO DE BASES DE DATOS?
- Definición de datos (un análisis de los datos existentes)- Refinamiento de los datos (refinamiento de los datos necesarios)- Establecimiento de relaciones entre los atributos.
¿QUÉ SON LOS ATRIBUTOS?
Nombre del inquilino Dirección de la propiedad Número de habitaciones Número de cuartos de baño Fecha de expedición del contrato de alquiler Tipo de propiedad (casa, chalet o apartamento) Costo del alquiler Superficie de la propiedad ¿Aparcamiento disponible?
Durante esta fase se deben listar todos los posibles atributos del sistema de administración de BD.
Se pueden listar más atributos de los que realmente se necesita para su aplicación particular, pero eso no es problema ya que los atributos innecesarios serán eliminados durante la fase de refinamiento de datos.
El apellido de un persona, por ejemplo Pérez, es un dato. Un atributo es otro nombre que se le da a un campo, de forma que un grupo entero de apellidos se considera que determinan un atributo.
Nombres, números de teléfono, códigos de clientes, lugares y números de mercancía son atributos corrientes que una base de datos, puede contener.
¿CUÁLES SON LAS TRES FASES DEL DISEÑO DE BASES DE DATOS?
- Definición de datos (un análisis de los datos existentes)- Refinamiento de los datos (refinamiento de los datos necesarios)- Establecimiento de relaciones entre los atributos.
¿QUÉ SON LOS ATRIBUTOS?
Nombre del inquilino Dirección de la propiedad Número de habitaciones Número de cuartos de baño Fecha de expedición del contrato de alquiler Tipo de propiedad (casa, chalet o apartamento) Costo del alquiler Superficie de la propiedad ¿Aparcamiento disponible?
Durante esta fase se deben listar todos los posibles atributos del sistema de administración de BD.
Se pueden listar más atributos de los que realmente se necesita para su aplicación particular, pero eso no es problema ya que los atributos innecesarios serán eliminados durante la fase de refinamiento de datos.
3.1 definir entidades y relaciones
Una entidad es un objeto que existe y se distingue de otros objetos de acuerdo a sus características llamadas atributos . Las entidades pueden ser concretas como una persona o abstractas como una fecha.
Un conjunto de entidades es un grupo de entidades del mismo tipo. Por ejemplo el conjunto de entidades CUENTA, podría representar al conjunto de cuentas de un banco X, o ALUMNO representa a un conjunto de entidades de todos los alumnos que existen en una institución.
Una entidad se caracteriza y distingue de otra por los atributos, en ocasiones llamadas propiedades, que representan las características de una entidad. Los atributos de una entidad pueden tomar un conjunto de valores permitidos al que se le conoce como dominio del atributo. Así cada entidad se describe por medio de un conjunto de parejas formadas por el atributo y el valor de dato. Habrá una pareja para cada atributo del conjunto de entidades.
Ejemplo: Hacer una descripción en pareja para la entidad alumno con los atributos No_control, Nombre y Especialidad.
Nombre_atributo, Valor
No_control , 96310418
Nombre , Sánchez Osuna Ana
Esp , LI
O considerando el ejemplo del Vendedor cuyos aributos son: RFC, Nombre, Salario.
Nombre_atributo, Valor
RFC , COMD741101YHR
Nombre , Daniel Colín Morales
Salario , 3000
Una relación es la asociación que existe entre dos a más entidades.
Un conjunto de relaciones es un grupo de relaciones del mismo tipo.
La cantidad de entidades en una relación determina el grado de la relación, por ejemplo la relación ALUMNO-MATERIA es de grado 2, ya que intervienen la entidad ALUMNO y la entidad MATERIA, la relación PADRES, puede ser de grado 3, ya que involucra las entidades PADRE, MADRE e HIJO.
Aunque el modelo E-R permite relaciones de cualquier grado, la mayoría de las aplicaciones del modelo sólo consideran relaciones del grado 2. Cuando son de tal tipo, se denominan relaciones binarias.
La función que tiene una relación se llama papel, generalmente no se especifican los papeles o roles, a menos que se quiera aclarar el significado de una relación.
Un conjunto de entidades es un grupo de entidades del mismo tipo. Por ejemplo el conjunto de entidades CUENTA, podría representar al conjunto de cuentas de un banco X, o ALUMNO representa a un conjunto de entidades de todos los alumnos que existen en una institución.
Una entidad se caracteriza y distingue de otra por los atributos, en ocasiones llamadas propiedades, que representan las características de una entidad. Los atributos de una entidad pueden tomar un conjunto de valores permitidos al que se le conoce como dominio del atributo. Así cada entidad se describe por medio de un conjunto de parejas formadas por el atributo y el valor de dato. Habrá una pareja para cada atributo del conjunto de entidades.
Ejemplo: Hacer una descripción en pareja para la entidad alumno con los atributos No_control, Nombre y Especialidad.
Nombre_atributo, Valor
No_control , 96310418
Nombre , Sánchez Osuna Ana
Esp , LI
O considerando el ejemplo del Vendedor cuyos aributos son: RFC, Nombre, Salario.
Nombre_atributo, Valor
RFC , COMD741101YHR
Nombre , Daniel Colín Morales
Salario , 3000
Una relación es la asociación que existe entre dos a más entidades.
Un conjunto de relaciones es un grupo de relaciones del mismo tipo.
La cantidad de entidades en una relación determina el grado de la relación, por ejemplo la relación ALUMNO-MATERIA es de grado 2, ya que intervienen la entidad ALUMNO y la entidad MATERIA, la relación PADRES, puede ser de grado 3, ya que involucra las entidades PADRE, MADRE e HIJO.
Aunque el modelo E-R permite relaciones de cualquier grado, la mayoría de las aplicaciones del modelo sólo consideran relaciones del grado 2. Cuando son de tal tipo, se denominan relaciones binarias.
La función que tiene una relación se llama papel, generalmente no se especifican los papeles o roles, a menos que se quiera aclarar el significado de una relación.
3.0 diseñar una base de datos en base al modelo entdad/relacion
Diseñar una base de datos en base al modelo entidad/relación 3
Uno de los retos en el diseño de la base de datos es el de obtener una estructura estable y lógica tal que:
El sistema de base de datos no sufra de anomalías de almacenamiento.
El modelo lógico pueda modificarse fácilmente para admitir nuevos requerimientos.
Una base de datos implantada sobre un modelo bien diseñado tiene mayor esperanza de vida aun en un ambiente dinámico, que una base de datos con un diseño pobre. En promedio, una base de datos experimenta una reorganización general cada seis años, dependiendo de lo dinámico de los requerimientos de los usuarios. Una base de datos bien diseñada tendrá un buen desempeño aunque aumente su tamaño, y será lo suficientemente flexible para incorporar nuevos requerimientos o características adicionales.
Existen diversos riesgos en el diseño de las bases de datos relacionales que afecten la funcionalidad de la misma, los riesgos generalmente son la redundancia de información y la inconsistencia de datos.
La normalización es el proceso de simplificar la relación entre los campos de un registro.Por medio de la normalización un conjunto de datos en un registro se reemplaza por varios registros que son más simples y predecibles y, por lo tanto, más manejables. La normalización se lleva a cabo por cuatro razones:
* Estructurar los datos de forma que se puedan representar las relaciones pertinentes entre los datos.
* Permitir la recuperación sencilla de los datos en respuesta a las solicitudes de consultas y reportes.
*Simplificar el mantenimiento de los datos actualizándolos, insertándolos y borrándolos.
* Reducir la necesidad de reestructurar o reorganizar los datos cuando surjan nuevas aplicaciones.
En términos más sencillos la normalización trata de simplificar el diseño de una base de datos, esto a través de la búsqueda de la mejor estructuración que pueda utilizarse con las entidades involucradas en ella.
Pasos de la normalización:
Descomponer todos los grupos de datos en registros bidimensionales.
Eliminar todas las relaciones en la que los datos no dependan completamente de la llave primaria del registro.
Eliminar todas las relaciones que contengan dependencias transitivas.
La teoría de normalización tiene como fundamento el concepto de formas normales; se dice que una relación está en una determinada forma normal si satisface un conjunto de restricciones.
Uno de los retos en el diseño de la base de datos es el de obtener una estructura estable y lógica tal que:
El sistema de base de datos no sufra de anomalías de almacenamiento.
El modelo lógico pueda modificarse fácilmente para admitir nuevos requerimientos.
Una base de datos implantada sobre un modelo bien diseñado tiene mayor esperanza de vida aun en un ambiente dinámico, que una base de datos con un diseño pobre. En promedio, una base de datos experimenta una reorganización general cada seis años, dependiendo de lo dinámico de los requerimientos de los usuarios. Una base de datos bien diseñada tendrá un buen desempeño aunque aumente su tamaño, y será lo suficientemente flexible para incorporar nuevos requerimientos o características adicionales.
Existen diversos riesgos en el diseño de las bases de datos relacionales que afecten la funcionalidad de la misma, los riesgos generalmente son la redundancia de información y la inconsistencia de datos.
La normalización es el proceso de simplificar la relación entre los campos de un registro.Por medio de la normalización un conjunto de datos en un registro se reemplaza por varios registros que son más simples y predecibles y, por lo tanto, más manejables. La normalización se lleva a cabo por cuatro razones:
* Estructurar los datos de forma que se puedan representar las relaciones pertinentes entre los datos.
* Permitir la recuperación sencilla de los datos en respuesta a las solicitudes de consultas y reportes.
*Simplificar el mantenimiento de los datos actualizándolos, insertándolos y borrándolos.
* Reducir la necesidad de reestructurar o reorganizar los datos cuando surjan nuevas aplicaciones.
En términos más sencillos la normalización trata de simplificar el diseño de una base de datos, esto a través de la búsqueda de la mejor estructuración que pueda utilizarse con las entidades involucradas en ella.
Pasos de la normalización:
Descomponer todos los grupos de datos en registros bidimensionales.
Eliminar todas las relaciones en la que los datos no dependan completamente de la llave primaria del registro.
Eliminar todas las relaciones que contengan dependencias transitivas.
La teoría de normalización tiene como fundamento el concepto de formas normales; se dice que una relación está en una determinada forma normal si satisface un conjunto de restricciones.
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