El Sistema de Información (S.I.) regula la distribución, el compartimiento y el almacenamiento de la información.

Transcripción

1 TEMA 3.- MODELOS CONCEPTUALES DE DATOS. El Diseño de una Base de Datos. Modelos de Datos. El Modelo Entidad-Relación. Extensiones del Modelo Entidad-Relación. 1. El Diseño de una Base de Datos El Sistema de Información (S.I.) regula la distribución, el compartimiento y el almacenamiento de la información. Una base de datos es un componente esencial del S.I. La tarea de construir correctamente una base de datos se sitúa en una perspectiva adecuada al considerarla dentro del ciclo de vida de los S.I. El diseño de un S.I. incluye la planificación, especificación y desarrollo de cada componente. Modelos Conceptuales de Datos Página 1 de 28

2 Estudio de Factibilidad Recolección y Análisis de Requisitos Diseño Diseño Conceptual Diseño Lógico Diseño Físico Implantación Validación y Pruebas Operación Modelos Conceptuales de Datos Página 2 de 28

3 Bases de Datos 3º Informática de Sistemas Modelos Conceptuales de Datos Página 3 de 28

4 El proceso de diseño de una base de datos se descompone en subprocesos. Se realiza cada uno con técnicas y métodos específicos. Diseño Conceptual. El objetivo es obtener una buena representación de los recursos de información de la empresa, con independencia de usuarios o aplicaciones en particular, y fuera de consideraciones sobre eficiencia del ordenador. Parte de la Especificación de Requisitos y obtiene el Esquema Conceptual (el contenido de información de la base de datos). Se utilizan Modelos Conceptuales de Datos. Se caracterizan por: Independientes del SGBD Mayor nivel de abstracción Mayor capacidad semántica Interfaz usuario/informático No depende de ningún SGBD. Modelos Conceptuales de Datos Página 4 de 28

5 Diseño Lógico. El objetivo es transformar el esquema conceptual obtenido en la etapa anterior, adaptándolo al modelo de datos en el que se apoya el SGBD que se va a utilizar. Parte del Esquema Conceptual y obtiene el Esquema Lógico (estructura de la base de datos procesable por algún SGBD). Se utilizan Modelos Lógicos de Datos. Se caracterizan por: Instrumentados en algún SGBD Más próximos al ordenador Poca (menor) capacidad semántica Interfaz informático/sistema Depende del modelo del SGBD, no del SGBD. Modelos Conceptuales de Datos Página 5 de 28

6 Diseño Físico. El objetivo es obtener una implementación, lo más eficiente posible, del esquema lógico. Parte del Esquema Lógico y obtiene un Esquema Físico (implementación de la base de datos, estructuras de almacenamiento y métodos para acceder a la información). Depende del SGBD. Retroalimenta al Diseño Lógico. Por último, los Esquemas Lógico y Físico se expresan haciendo uso del DDL, se crea la base de datos, se carga y se prueba. Modelos Conceptuales de Datos Página 6 de 28

7 Cómo llegar de la parcela del mundo real que se está analizando a la base de datos física? Modelos Conceptuales de Datos Página 7 de 28

8 2. Modelos de Datos Un modelo de datos es un conjunto de conceptos, reglas y convenciones que permiten describir los datos del mundo real, así como un conjunto de operaciones que permiten manipularlos. Se describen: Los elementos permitidos (objetos o entidades, asociaciones, características de las entidades, dominios), los elementos no permitidos según las restricciones (inherentes al modelo, de integridad o semánticas). Se utilizan los mecanismos de abstracción habituales: Clasificación. Expresa la idea de Es un miembro de. Agregación. Expresa la idea de Es parte de. Generalización. Expresa la idea de Es un. Modelos Conceptuales de Datos Página 8 de 28

9 Cualidades de los Modelos Conceptuales de Datos Deben ser buenas herramientas para expresar la realidad. Expresividad: Disponibilidad de una amplia gama de conceptos. Simplicidad: Los esquemas creados deben ser fáciles de entender. Minimalidad: Cada concepto tiene un significado distinto con respecto a los demás. Formalidad: Todos los conceptos tienen una interpretación única, precisa y bien definida. Modelos Conceptuales de Datos Página 9 de 28

10 3. Modelo Entidad-Relación La información puede ser modelada como: una colección de entidades, relaciones entre esas entidades. ENTIDADES Y ATRIBUTOS Entidad: Un objeto que existe y es distinguible de otros objetos ( algo físico o algo conceptual) Ejemplos: una persona específica, una compañía, un suceso,... Atributo: Es una propiedad o característica de una entidad. Ejemplos: el nombre, el peso, de una persona. Una entidad está descrita por un conjunto de atributos. Una entidad concreta tendrá un valor para cada uno de sus atributos. Dominio: Es el conjunto de valores permitidos de un atributo (todos los posibles valores). Modelos Conceptuales de Datos Página 10 de 28

11 Tipos de atributos: Simple (o atómico) y compuesto: DNI; Nombre (Nombre + Apellidos) Mono-valuado y multi-valuado: FechaNacimiento; Titulaciones Almacenado y derivado: FechaNacimiento; Edad Nulo: No aplicable, Desconocido. Complejo: Composiciones arbitrarias de atributos compuestos y multivaluados. Conjunto de entidades: Agrupación de entidades del mismo tipo que comparten las mismas propiedades (entidades que poseen los mismos atributos). Ejemplos: El conjunto de todas las personas, los artículos de un almacén. Identificador de entidad: Atributo o conjunto de atributos cuyos valores permiten distinguir una entidad del resto. Los conjuntos de entidades se describen con un nombre y su lista de atributos. El identificador se subraya. Ejemplo: Clientes = (Nombre, Nº Seguridad Social, Calle, Ciudad) Cuentas = (Nº Cuenta, Saldo) Modelos Conceptuales de Datos Página 11 de 28

12 RELACIONES Relación: Asociación entre dos o más entidades. Ejemplo: Juan Posee A-102 Entidad Cliente Relación Poseer Entidad Cuenta Conjunto de relaciones: Es un conjunto de asociaciones del mismo ipo. Ejemplo: (Juan, A-102) Poseer (Ana, A-342) Poseer Un atributo también puede ser una propiedad de un conjunto de relaciones. Ejemplo: El conjunto de relaciones Poseer entre los conjuntos de entidades Clientes y Cuentas puede tener el atributo fecha de creación. Identificador de relación: Concatenación de los identificadores de las entidades por ella asociadas. Modelos Conceptuales de Datos Página 12 de 28

13 Seg. Social Nombre Nº Cuenta Balance Clientes Poseer Cuentas Calle Localidad Fecha de creación Modelos Conceptuales de Datos Página 13 de 28

14 DIAGRAMAS ENTIDAD-RELACION El significado de cada concepto en el Modelo ER no tiene ambigüedad. Hay diferentes notaciones para representar cada concepto en un diagrama. Una posible, es: Rectángulos representan conjuntos de entidades. Elipses representan atributos. Rombos representan conjuntos de relaciones. Líneas enlazan los atributos a los conjuntos de entidades o de relaciones y conjuntos de entidades a conjuntos de relaciones. Los identificadores se subrayan. Otra posible representación con la herramienta DB-MAIN: Clientes SeguridadSocial Cuentas Nombre 0-N Poseer 0-N Nº Cuenta Calle Saldo FechaCreacion Localidad Modelos Conceptuales de Datos Página 14 de 28

15 GRADO DE UN CONJUNTO DE RELACIONES Se refiere al número de conjuntos de entidades que participan en el conjunto de relaciones. Los conjuntos de relaciones que involucran a dos conjuntos de entidades son binarias (o de grado dos). Los conjuntos de relaciones pueden tener cualquier grado. Relación recursiva: El mismo conjunto de entidades participa más de una vez en el mismo conjunto de relaciones, con diferentes papeles (roles). Películas Salario Estrellas Contratar Estudios Modelos Conceptuales de Datos Página 15 de 28

16 CARDINALIDADES La cardinalidad es una restricción estructural del modelo ER. Describe el número de asociaciones en que una determinada entidad puede estar. Sea R un conjunto de relaciones entre los conjuntos de entidades E 1 y E 2. Min (E 1, R): La cardinalidad mínima de E 1 en R es el menor número de asociaciones en las que cada elemento de E 1 puede tomar parte. Si min (E 1, R) = 0, la participación es opcional. Si min (E 1, R) > 0, la participación es obligatoria. Max (E 1, R): La cardinalidad máxima de E 1 en R es el mayor número de asociaciones en las que cada elemento de E 1 puede participar. Un empleado siempre trabaja en un departamento. Algunos empleados dirigen departamentos. Modelos Conceptuales de Datos Página 16 de 28

17 E1 E2 E3 E4 E5 D1 D2 D3 Cardinalidad de Empleados en la relación Trabajar para: (1, 1) Cardinalidad de Departamentos en la relación Trabajar para: (0, N) E1 E2 E3 E4 E5 D1 D2 D3 Cardinalidad de Empleados en la relación Dirigir: (0, 1) Cardinalidad de Departamentos en la relación Dirigir: (1, 1) Modelos Conceptuales de Datos Página 17 de 28

18 Trabajar para Empleados Dirigir N Departamentos Esta notación es más precisa que la inicial que propuso Chen y se puede usar para especificar restricciones estructurales para conjuntos de relaciones de cualquier grado. Modelos Conceptuales de Datos Página 18 de 28

19 MULTIPLICIDAD El número (o rango) de entidades de un conjunto que pueden relacionarse con una única entidad de otro conjunto asociadas a través de una relación concreta. La relación Poseer entre Clientes y Tarjetas de crédito: Es una relación uno a uno (1 : 1) Clientes Tarjetas La relación entre Padres e Hijos: Es una relación uno a muchos (1 : *) Padres 1..* 1..1 Hijos La relación entre Clientes y Cuentas bancarias: Es una relación (* : *) Clientes 1..* 1..* Cuentas Modelos Conceptuales de Datos Página 19 de 28

20 ENTIDADES DÉBILES Si la existencia de la entidad x depende de la existencia de la entidad y, entonces se dice que x depende por existencia de y. Préstamos (0, n) Ser de (1, 1) Pagos Si una entidad Préstamo se elimina, entonces todos los Pagos asociados deben también eliminarse. Una entidad que no tiene identificador propio se dice que es una entidad débil. La existencia de una entidad débil depende de la existencia de otra entidad, con la que se relaciona mediante una relación uno a varios. Modelos Conceptuales de Datos Página 20 de 28

21 El discriminador de un conjunto de entidades débiles es el conjunto de atributos que distingue una entidad débil del resto. El identificador de un conjunto de entidades débiles se forma concatenando el identificador del conjunto de entidades del que depende con el discriminador. Número Cantidad Cantidad Préstamos Pagos Nº Pago Fecha Modelos Conceptuales de Datos Página 21 de 28

22 ESPECIALIZACIÓN Dentro del mismo conjunto de entidades, se pueden agrupar aquellas entidades que tienen algo que las hace distinguibles de las otras entidades. Estas agrupaciones se pueden considerar nuevos conjuntos de entidades (subconjuntos) que tienen sus propios atributos o que participan en relaciones en las que no está el conjunto de entidades general (conjunto genérico). La relación que existe entre el conjunto genérico y los subconjuntos es una relación es un ( is a ). Modelos Conceptuales de Datos Página 22 de 28

23 Número Saldo Cuentas Interés Descubierto Cuentas de ahorro Cuentas corrientes Estándar Oro Senior Cheques Saldo mínimo Fecha de nacimiento Modelos Conceptuales de Datos Página 23 de 28

24 GENERALIZACIÓN Es posible combinar una serie de conjuntos de entidades (subconjuntos) que comparten alguna característica en un conjunto de entidades de un nivel superior (conjunto genérico). Jerarquía de Generalización: Un conjunto de entidades E es una generalización de los conjuntos E 1, E 2,..., E n si cada entidad de los conjuntos E 1, E 2,..., E n es, también, una entidad de la clase E. Herencia de atributos: Las entidades de nivel más bajo heredan los atributos y la participación en las relaciones del conjunto de entidades de más alto nivel con el que están enlazadas. La relación que existe entre el conjunto genérico y los subconjuntos es una relación es un ( is a ). Especialización y generalización son operaciones inversas. Modelos Conceptuales de Datos Página 24 de 28

25 PROPIEDADES DE LA GENERALIZACION Cobertura total o parcial: Cada entidad del conjunto genérico corresponde o no, al menos, a una entidad de los subconjuntos. Cobertura exclusiva o superpuesta: Cada entidad del conjunto genérico corresponde o no, a lo más, a una entidad de los subconjuntos. Personas: Hombres y Mujeres. Personas: Hombres y Empleados. Vehículos: Bicicletas y Coches. Jugadores: De fútbol y De tenis. Modelos Conceptuales de Datos Página 25 de 28

26 MODELANDO VARIACIONES EN EL TIEMPO Muchas veces dan lugar a relaciones múltiples (distintas relaciones entre las mismas entidades). Los conjuntos de entidades débiles pueden utilizarse para modelar las variaciones en el tiempo. Los atributos independientes del tiempo se almacenan en un conjunto; los dependientes forman parte del conjunto de entidades débiles. El peso de una persona varía con el tiempo. Los propietarios de los vehículos cambian con el tiempo. Las películas de vídeo son alquiladas según pasa el tiempo. Modelos Conceptuales de Datos Página 26 de 28

27 RELACIONES DERIVADAS Una relación derivada es una cuya información puede obtenerse a partir de otras relaciones presentes en el esquema. Deben evitarse. Los Departamentos tienen Secciones en las que están las Personas empleadas por los Departamentos. Los Conductores utilizan Camiones para hacer los Repartos. RELACIONES RECURSIVAS Modelan las situaciones en que dos entidades del mismo conjunto se relacionan entre sí. Es necesario especificar el rol de cada entidad en la relación. Los padres y los hijos. Las piezas están formadas por piezas. Modelos Conceptuales de Datos Página 27 de 28

28 CUALIDADES DE UN ESQUEMA E-R Completo: Representa todas las características del dominio de aplicación. Correcto: Usa con propiedad los conceptos del modelo E-R. Mínimo: Cada aspecto de los requerimientos aparece una vez en el esquema. Expresivo: Representa los requerimientos de una forma natural. Modelos Conceptuales de Datos Página 28 de 28