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  3.2  Semántica de los datos         ...
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 Datos de entrada:

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Nivel de planeamiento estratégico:

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Sobre el diseño lógico:

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2.2 Naturaleza del dato

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    4. Identificar los atributos d...
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3.12 Normalización

Se entiende ...
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Descomposición sin pérdida. Descompo...
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Los diagramas y las nuevas relacion...
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  1. 1. INACAP Dirección Área de Informática MANUAL Bases de Datos I MARZO DEL 2002 Programa de Estudios: INGENIERÍA EN GESTIÓN INFORMÁTICA ANALISTA PROGRAMADOR Versión 3.0 -0- Bases de Datos I
  2. 2. INACAP Dirección Área Informática INDICE Tema Página 1. Enfoques de Bases de Datos 4 1.1 Enfoque tradicional de procesamientos de datos 4 Enfoque por agregación 7 Sistemas de procesamiento de archivos 7 Desventajas 7 Redundancia no controlada 7 Inconsistencia de Datos 7 Inflexibilidad 7 Escasa posibilidad de compartir datos 7 Pobre estandarización 7 Baja productividad del programador 7 Excesiva Mantencion 7 1.2 Enfoque de bases de datos 9 Elementos del enfoque de banco de datos 9 Implementación del enfoque de banco de datos 9 Beneficios y riesgos de usar banco de datos 15 1.3 Tipos de sistemas de información Operacionales Administrativos De apoyo a la toma de decisiones Concepto Data-Warehouse 15 1.4 Metodologías de Desarrollo 1.5 Administración del recurso información 2. Características y representación de datos 17 2.1 Tipos de bases de datos 17 Jerárquicas 18 De red 17 Relacional 19 Orientada al objeto 20 2.2 Naturaleza del dato 21 2.3 Representación del dato 22 2.4 Entidades 23 2.5 Atributos 23 2.6 Tipos de relaciones 23 Uno a uno 23 Uno a muchos 23 Muchos a muchos 23 Recursivas 23 3. Modelos de datos 24 3.1 Niveles de abstracción 24 Versión 3.0 1 Bases de Datos I
  3. 3. INACAP Dirección Área Informática 3.2 Semántica de los datos 26 3.3 Cardinalidad 26 3.4 Grado 26 3.5 Dependencia 3.6 Tiempo 3.7 Unicidad 3.8 Clase 27 3.9 Agregación 27 3.10 Modelos de datos dependientes de la tecnología 27 Jerárquico 28 De red 31 Relacional 31 3.11 Modelos de datos independientes de la tecnología 32 Orientada a objeto 32 Entidad – Relación 33 3.12 Normalización de los modelos 35 Primera forma normal 38 Segunda forma normal 41 Tercera forma normal 43 4. Metodología de diseño de una base de datos 44 4.1 Enfoque metodológico 44 Planificación Top – Down 44 Diseño Bottom Up 44 4.2 Planificación de base de datos 44 Análisis Organizacional 45 Funciones 46 Procesos 47 Actividades Matrices que relacionan los componentes de una organización 4.3 Obtención del modelo corporativo 49 4.4 Obtención de las bases de datos requeridas por la organización 52 4.5 Proceso de diseño de bases de datos 53 Etapa 1: Formulación y análisis de Requerimientos 54 Paso1:Identificación del ámbito de la base de datos Paso2:Establecer estándares de recolección de datos Paso 3: Identificación de las vistas de usuarios Paso 4: Construcción del Diccionario de Datos Paso5:Establecer requerimientos de procesamiento Etapa 2: Diseño Conceptual 60 Paso 1: Normalización Paso 2: Integración de vistas Paso3: Generación del modelo conceptual de datos Versión 3.0 2 Bases de Datos I
  4. 4. INACAP Dirección Área Informática Paso 4: Revisión del diseño Etapa 3: Diseño de la implementación 64 Paso 1: Distribución de datos Paso 2: Organización de archivos Paso 3: Indexación Paso 4: Restricciones de integridad Paso 5: Mapeo o modelo interno Paso 6: Diseño de programas 5. Lenguaje de consulta estándar (SQL) 66 5.1 Instrucciones de definición de los datos 66 Create 66 Alter 66 Drop 66 5.2 Instrucciones de manipulación de los datos 67 Select 67 Insert 67 Delete 67 Update 67 5.3 Funciones Especiales De número De cadena De fecha 5.4 Operadores de comparación 67 5.5 Operadores Lógicos 68 5.6 Consulta sobre múltiples tablas 69 5.7 Formato de salidas 69 Versión 3.0 3 Bases de Datos I
  5. 5. INACAP Dirección Área Informática Unidad 1: Enfoques de Bases de Datos. 1.1 Enfoque tradicional de procesamiento de datos Las organizaciones al incorporar sistemas de información administrativa, lo hacen con el fin de resolver problemas puntuales que apoyen la toma de decisiones. La planificación de un SIA utiliza dos enfoques tradicionales denominados enfoque por agregación y enfoque de base de datos. Para iniciar el tema es necesario que demos una mirada introductoria a algunos conceptos elementales de análisis de sistemas tradicionales que son la base para una adecuada comprensión del enfoque por agregación y del enfoque de base de datos. Las Empresas e Instituciones, organizan su estructura interna en pos de la eficiencia tecnológica, económica y administrativa para alcanzar los objetivos y metas que justifican su existencia como tal. Esto determina la búsqueda de herramientas técnicas y metodológicas que faciliten el proceso de toma de decisiones. Los sistemas de información administrativos, SIA, son las herramientas que apoyan la toma de decisiones. ¿Qué es un Sistema de Información Administrativo? Se entiende por SIA, las personas, estructura organizacional, máquinas manuales y computarizadas, procedimientos administrativos, recursos logísticos, que en su conjunto tienen como finalidad la recolección, clasificación, preparación, almacenamiento, modificación, actualización, recuperación y transmisión de datos que apoyan la toma de decisiones en la organización. Recursos logísticos: Los recursos logísticos son los que permiten cumplir la transformación de los datos. En general estos recursos son de tipo humano, físicos, equipos computacionales, software, datos históricos, algoritmos y procedimientos, que posibilitan guiar la secuencia y la forma de diferentes acciones que determinan la forma en que se transforman los datos Procesos de transformación: Se nutren de datos de entrada y recursos logísticos que logren la transformación de los datos. Versión 3.0 4 Bases de Datos I
  6. 6. INACAP Dirección Área Informática Datos de entrada: Los datos de entrada se obtienen de tres vertientes, datos primarios o los provenientes de procesos internos, de datos obtenidos de cómo se tomaron las decisiones pasadas y desde los resultados de las acciones llevadas a buen termino por la organización. Objetivos y Metas: Toda empresa debe cumplir sus metas y objetivos, de lo contrario no se justifica, por tanto debe cautelar que los resultados de la gestión de cada uno de los niveles administrativos de la organización sea lo más eficiente y efectiva posible. Las metas y objetivos son el resultado de acciones generadas por decisiones tomadas por los diferentes niveles de la estructura de toma de decisiones. Toma de decisiones: Las decisiones que se adoptan a través del proceso de toma de decisiones son apoyadas y los problemas que surgen son enfrentados con información ( relevante y oportuna). Procedimientos administrativos: Para llevar a buen fin las actividades administrativas mencionadas la organización implementa un conjunto de procedimientos administrativos. Toma de decisiones y Sias La toma de decisiones en un SIA se establece en tres niveles, las estructuradas o programables, las semi-estructuradas, las no estructuradas o no programables. En al marco de la toma de decisiones estructuradas se desarrollan modelos reglados que establecen la forma de tomar las decisiones. Respecto de la toma de decisiones no estructuradas, son aquellas que se toman por expertos y no es posible desarrollar un algoritmo que automatice tal proceso heurístico. Niveles de decisión: Los Sias proporcionan información para la toma de decisiones a tres niveles de decisión, nivel de planeamiento estratégico, niveles de control de gestión y operativo. Versión 3.0 5 Bases de Datos I
  7. 7. INACAP Dirección Área Informática Nivel de planeamiento estratégico: Los informes que proporcionan los Sias a este nivel contienen en general: información actualizada de la base de datos, estimaciones a futuro, basada en la información actualizada de la base de datos e información que pone el énfasis en situaciones excepcionales. Nivel de control de gestión: Se relaciona con la información necesaria para el uso eficiente y efectivo de los recursos que permitan cumplir los objetivos y metas de la organización. Los informes emanados por los Sias para este nivel son aquellos que contengan información para: analizar y efectuar acciones correctivas sobre la operación y estado de las funciones correspondientes además de información que refleje estados de transacciones pasadas. Nivel de control operacional: Esta relacionado con la implementación de las diversas actividades que componen la operación de la organización para lograr los objetivos aplicando los recursos de acuerdo a las políticas establecidas. Los informes que apoyan la toma de decisiones a nivel de control operacional se caracterizan por incluir: transacciones rutinarias, datos utilizados en tareas simples y repetitivas cuyo origen esta establecido claramente. Tipos de SIAS en el enfoque tradicional de datos SIA puntual, se caracteriza por apoyar la toma de decisiones en una función especifica dentro de la organización. Por ejemplo: Sias para la gestión de existencias. SIA integral, se caracteriza por cubrir todas las actividades de la organización, pudiendo incluir los denominados SIAS puntuales. En general y a grosso modo un SIA debe contemplar los siguientes elementos: Explicitación de metas y objetivos de la organización o función administrativa. 1. Determinación de medidas de eficiencia y efectividad para evaluar el log objetivos y metas. 2. Estructuración del proceso de toma de decisiones que será utilizado. 3. Identificación y caracterización de la información relevante provista por el SIA. 4. Determinación de datos de salida, entrada, procesos de transformación, tipos y cantidad de recursos a emplear, talque satisfagan los requerimientos de información relevante. Versión 3.0 6 Bases de Datos I
  8. 8. INACAP Dirección Área Informática 5. El SIA provee todos los procedimientos administrativos y documentación necesaria que hacen posible operar las diferentes actividades del SIA. Enfoque por agregación Cuando la organización implementa los SIAS por primera vez lo hacen para resolver problemas puntuales que apoyan la toma de decisiones y controlar el logro de sus metas y objetivos. Ahora la planificación para el desarrollo de un SIA que aplica el enfoque por agregación, se caracteriza por implementar SIAS puntuales independientes uno de otros con una interacción mínima entre ellos y que apenas comparten recursos. Estos SIAS puntuales se desarrollan uno sobre el otro a medida que se van necesitando, originando problemas como la conocida duplicidad de información. La expansión de las organizaciones produce naturalmente la evolución progresiva de los SIAS, implicando problemas puntuales de procesamiento de información ( cuellos de botella), al desarrollar estas soluciones bajo el enfoque por agregación se han producido los siguientes inconvenientes: 1. Los SIAS se desarrollan en forma independiente entre sí, sin compartir recursos ni interacción. 2. Se produce consecuentemente duplicidad de información, un dato se encuentra en varios archivos. 3. Se produce como corolario de lo anterior problemas con la consistencia de la información ya que los datos duplicados no serán actualizados al mismo tiempo. 4. Además la responsabilidad de la actualización de estos datos recae en muchas personas. Otras consecuencias relativas al contexto de los datos: 1. Los datos satisfacen SIAS que responden a necesidades especificas del área, departamento o función de la organización. 2. Pueden existir datos con la misma denominación pero con valores distintos por provenir de fuentes distintas, ser interpretados en forma distinta, poseer procesos de actualización que obedezcan a acontecimientos distintos. 3. Los mismos datos pueden derivar en resultados diferentes dependiendo del SIA y sus procesos. Respecto del diseño de los SIAS aplicando el enfoque por agregación, surgen las siguientes consecuencias: Versión 3.0 7 Bases de Datos I
  9. 9. INACAP Dirección Área Informática Sobre el diseño lógico: 1. Al diseñar un SIA bajo este enfoque resulta compleja la delimitación del mismo, dado que las funciones administrativas están interrelacionadas entre sí. 2. Los datos se encuentran distribuidos en diversos SIAS, lo que implica dificultades al momento de establecer las fuentes de información u origen de datos para el sistema. 3. Aumenta la necesidad de relacionar los datos para satisfacer nuevos requerimientos. 4. La identificación y caracterización de datos se vuelve inorgánico. 5. Sé complejiza el diseño de procedimientos administrativos. Respecto del diseño físico: 1. Implica la creación de nuevos archivos con datos ya existentes en otros, así como nuevos datos. 2. El uso de diferentes lenguajes de programación produce incompatibilidad en los formatos de almacenaje. 3. Al modificar programas de aplicación generalmente es necesario modificar también sus archivos de datos influyendo a otros programas que usan los mismos archivos. Sistema de procesamiento de archivos En la década del 60 el tratamiento de la información se caracterizó por la aplicación de programas denominados BALANCE LINE, que se caracterizan por operar con dos tipos de archivos clásicos de la época, denominados archivos maestros y de transacciones. La lógica de operación de este tipo de programa conocidos hoy como pareo de archivos se basa en la actualización de uno o más archivos maestros a partir de uno o más archivo de transacciones. Es el caso de una cuenta corriente y sus movimientos respectivamente. Otro programa de esta era de los sistemas de procesamiento de archivos es el conocido corte de control, aplicado para producir informes de acuerdo a un criterio de agrupamiento de datos. Es el caso de la cartola mensual de una cuenta corriente, allí las transacciones u operaciones son ordenadas por fecha. Desventajas del enfoque tradicional de datos 1. Redundancia no controlada 2. Inconsistencia de datos 3. Inflexibilidad 4. Escasa posibilidad de compartir datos 5. Pobre estandarización 6. Baja productividad del programador 7. Excesiva Mantención Versión 3.0 8 Bases de Datos I
  10. 10. INACAP Dirección Área Informática 1.2 Enfoque de bases de datos Elementos del enfoque de Banco de Datos: La administración, control y uso de los datos en la organización basado al enfoque de base de datos se rige de acuerdo a los siguientes consideraciones: Los datos de la organización son contemplados como un recurso fundamental de esta, del mismo modo que el capital, los recursos humanos y otros. Por lo tanto se le da un manejo, control y uso eficiente y efectivo. En consecuencia se requiere un nivel de decisiones dentro de la organización cuya responsabilidad sea administrar el recurso información. Todos los datos de la información se encuentran almacenados en archivos centralizados, que permiten el acceso de las aplicaciones que las necesitan. Los archivos centralizados son accesibles por las aplicaciones y los usuarios según sus necesidades. Contempla un sistema de identificación, descripción y definición de los datos de la organización. Incluye dispositivos de acceso directo y pantallas que facilitan la interrogación por parte del usuario. Permite establecer distintos tipos de usuarios con distintos tipos de accesos centralizados. Incluye software que facilita la interrogación de la base de datos para los distintos niveles de usuarios. Implementa condiciones de seguridad e integridad de los datos y procedimientos de recuperación de datos en caso de error. Comprende un almacén centralizado que incluye toda la información necesaria de los datos de la base de datos con el fin de evitar problemas en su administración a programadores, analistas de sistemas y otros especialistas. Implementación del enfoque de Banco de Datos: Antes de contemplar los elementos del enfoque de base de datos es necesario examinar las funciones que deben incluirse en la implementación de este enfoque. Para la implementación del enfoque de base de datos se debe distinguir las siguientes funciones: Versión 3.0 9 Bases de Datos I
  11. 11. INACAP Dirección Área Informática 1. Administración de la información: Encargada de caracterizar, identificar y estandarizar los datos contemplados para la base de datos 2. Almacenamiento de datos: Centraliza los datos de la base de datos en archivos integrados, que genéricamente se denominan base de datos. 3. Supervisión del almacenamiento y recuperación de los datos: Proporciona las facilidades necesarias para definir, acceder, manejar, recuperar y controlar los datos que se encuentran en la base de datos. Esta función es apoyada por el denominado SABD sigla de sistema administrador de base de datos, este software interactúa fuertemente con el sistema operativo. 4. Administración de la implementación computacional de la base de datos: Identifica, caracteriza, estructura y estandariza computacionalmente aquellos datos que nutren la base de datos y que estarán bajo el control del SABD, por lo cual se llama ASABD, es decir administrador el SABD. Esta función además se encarga de administrar el hardware y software asociado que permite operar al SABD, así como aquellos archivos que este origina. 5. Demanda: Debe agrupar todos los usuarios de la base de datos, que aprovechan las facilidades provistas por el SABD. Se entiende por usuarios a los que toman decisiones, los sistemas de información administrativos, los programadores, analistas de sistemas y otros. Elementos del enfoque: A. Administrador de la Información (AI): El administrador de la información debe identificar, caracterizar y controlar los datos incluidos en la base de datos, tal que los usuarios finales encuentren en ella los datos necesarios para la toma de decisiones y los SIAS encuentren los datos para opera. El AI centraliza los datos evitando la duplicidad descontrolada, ambigüedad e inconsistencias de la información. Versión 3.0 10 Bases de Datos I
  12. 12. INACAP Dirección Área Informática Las actividades del AI: 1. Determinar y estructurar los requerimientos de información de los usuarios. 2. Especificar los requerimientos de Información. 3. Diseñar los procedimientos administrativos para que los usuarios puedan utilizar los datos de la base de datos y del diccionario de datos. ( que contiene identificación, caracterización y estructura de los datos de la base de datos) En la determinación de requerimientos de información el AI tiene en cuenta que la creación y Mantención de la base de datos debe ser segura, confiable y fiable. Entre las actividades del AI para identificar la información a incluir en la base de datos están: 1. Determinación de las necesidades de información de cada usuario. 2. Establecimiento de estándares o medidas de los datos de la base de datos. 3. Determinación, análisis y filtrado de los datos a incluir en la base de datos. 4. Producir un inventario de los datos incluidos en la base de datos. En la especificación de requerimientos el AI, en conjunto con usuarios y el ASABD, identifica y caracteriza los datos que irán en la BD, documentándolos de manera unívoca mediante el diccionario de datos, el cual se transforma en la fuente de información que tiene la organización, en cuanto a la disponibilidad de datos. La especificación de requerimientos de información se realiza a través del diccionario de datos, cuya Mantención y uso es responsabilidad del AI. El diseño de procedimientos administrativos realizado por el AI esta dirigido a: 1. Definición y control de estándares para la identificación y caracterización de los datos a incluir en la base de datos 2. Modificación de la estructura de la base de datos. 3. Procedimientos para el manejo y acceso de los datos. 4. Determinación de responsabilidades sobre ciertos datos, de manera de asegurar la confiabilidad de los valores asignados a cada dato. 5. Determinación de procedimientos que regulen el acceso, lectura, inserción, modificación y eliminación de datos de la BD. 6. Determinación de procedimientos que permitan al AI conocer el uso dado a los datos de la base de datos. 7. Analizar las alternativas costo / beneficio para la organización acerca de tener una base de datos que satisfaga los requerimientos de todos los usuarios. 8. Analizar los errores encontrados por los usuarios, con el fin de colaborar en futuras reestructuraciones de la base de datos. Versión 3.0 11 Bases de Datos I
  13. 13. INACAP Dirección Área Informática Elementos de una Base de Datos: Los elementos de una base de datos son los archivos integrados y él catálogo. • Se entiende por archivos integrados aquellos archivos que han sido modelados y estructurados de tal forma que se encuentran relacionados entre sí permitiendo su interrogación. Los SABD proporcionan las herramientas necesaria para la producción de este tipo de archivos, denominadas lenguajes de definición de datos ( LDD), además de lenguajes de manipulación de datos ( LMD) para interrogar la base de datos. • El catálogo es un archivo creado y mantenido por el SABD, en el que se mantienen las características físicas de los datos de la base de datos. Estas características son usadas por el SABD en la traducción y ejecución de aplicaciones computacionales. Él catálogo es producido por un conjunto de rutinas del SABD mediante las descripciones proporcionadas por el ASABD. Para ser accesado por otro conjunto de rutinas para efectos de su mantención y lectura. En general la descripción de los datos almacenados en él catálogo incluye: nombre del dato, tipo, largo, nivel de seguridad, fecha de origen, archivo de residencia, modo de acceso y almacenamiento. B. Administrador de SABD La persona encargada de esta función tiene la responsabilidad de la implementación y operación del SABD. El ASABD administra el producto de software denominado SABD, realiza la creación física y Mantención de la base de datos. 1. Las principales responsabilidades del ASABD son las siguientes: 2. Desarrollo, estructuración y crecimiento de la base de datos de acuerdo a las facilidades del SABD y la situación de la organización. 3. Habilitación de facilidades que originen una optima implementación del SABD, como interfaz de usuarios, mecanismos de seguridad, integridad, privacidad, validación, verificación entre otros. 4. Supervisión del uso dado por el usuario de las facilidades otorgadas por el SABD. 5. Preparación y difusión de procedimientos para la operación del SABD. 6. Asistencia técnica a los usuarios del SABD 7. Medición periódica del desempeño del SABD. El ASABD, en conjunto con el AI deben determinar como traducir y satisfacer los requerimientos de información de los usuarios. Para ello, previo a la implementación del SABD, tanto el ASABD como el AI tienen las siguientes responsabilidades: 1. Producir el inventario de datos de la organización. 2. Coordinar el manejo y seguridad de los datos. Versión 3.0 12 Bases de Datos I
  14. 14. INACAP Dirección Área Informática 3. Crear y mantener un diccionario de datos 4. Coordinar los procesos de codificación y estandarización de datos. 5. Prepara normas y procedimientos para verter archivos tradicionales a la base de datos. 6. Experimentar y difundir en forma piloto las funciones del AI y el ASABD. El diseño físico de la base de datos es labor del ASABD, realizando las siguientes actividades: 1. Coordinación y apoyo en el desarrollo de SIAS para que estos aprovechen las facilidades del SABD y la BD. 2. Mantener el contacto con los proveedores del SABD y de otros SABD 3. Mantener información para los usuarios respecto de la organización de la BD. 4. Mantener un control total sobre el DDL 5. Definir las características e identificación de los datos 6. Analizar el contenido de la BD. 7. Mantener el software de apoyo al diccionario de datos. 8. Preparación y Mantención del catálogo de la base de datos. 9. Determinar la estructura física de la base de datos 10. Especificación de la estructura de la BD. 11. Controlar el acceso a los datos de la BD. 12. Coordinación entre las el SABD y el sistema operativo empleado 13. Definición de procedimientos de protección contra destrucción o accesos no autorizados. 14. Definición de niveles de seguridad para el acceso a la BD. 15. Establecer procedimientos para la seguridad y protección física de los datos. 16. Participación en la s pruebas de programas de aplicación. 17. Establecer procedimientos de respaldo para la BD. 18. Analizar y controlar el seguimiento de trazas y errores. 19. Mantención actualizada de los procedimientos de recuperación de la BD. 20. Determinar procedimientos que permitan detectar violaciones a las reglas de seguridad e integridad, buscando la identificación del causante e informando a los niveles que corresponda. B. Diccionario de datos ( DD) Este elemento del enfoque de base de datos es el conjunto centralizado de atributos lógicos que especifican la identificación y caracterización de los datos que se manejan en la BD. La BD contiene el valor de los datos, el DD contiene meta datos, es decir los atributos lógicos de dichos datos. Versión 3.0 13 Bases de Datos I
  15. 15. INACAP Dirección Área Informática Entre las ventajas del DD se tiene: 1. Es un medio centralizado de tener información sobre los atributos lógicos de los datos de la BD. 2. Es un medio de estandarización en el manejo y uso de los datos 3. Es un medio expedito de almacenamiento y recuperación de proposiciones de atributos lógicos originados por analistas de sistemas en el diseño de un SIA. 4. Representa una ayuda para analistas y programadores en el momento de desarrollo de un SIA. 5. Permite introducir procedimientos estandarizados en le manejo de datos, informes y documentación de procesos y aplicaciones. Los usuarios del DD son: el AI, el SABD, usuarios finales, Analistas de Sistemas y programadores entre otros. El diccionario de datos contiene para cada dato los siguientes atributos lógicos o meta datos: Información respecto de: identificación, control administrativo, seguridad, validación y sobre relaciones lógicas y físicas. Atributos de identificación comprende el nombre completo del dato, nombre abreviado, sinónimos, identificador o clave, fecha de última actualización. Atributos de información para control administrativo incluye: unidad de origen del dato, nombre del programa o transformación que lo origina, nombre del documento que lo contiene por primera vez en la organización, las unidades organizacionales y programas de aplicación que lo usan, Cardinalidad del dato. Atributos de seguridad identificación de las personas autorizadas para cambiar las características del dato, accesarlo o actualizarlo, fecha de última actualización e identificación del usuario que efectuó esta actualización. Atributos de validación contienen lista o rango de valores permitidos, nombre de los programas validadores que actúan sobre él. Atributos de relaciones lógicas algoritmos de derivación, identifica la forma de generación del dato, estructuras lógicas, grupos y jerarquías donde el dato es miembro. Atributos de relación física: largo, tipo, nombre para programación, reglas de edición, unidad de medida del dato, precisión. Versión 3.0 14 Bases de Datos I
  16. 16. INACAP Dirección Área Informática Beneficios y riesgos de usar Banco de Datos. Un banco de datos esta constituido por todos los datos formales, relevantes para la toma de decisiones. Los datos del banco de datos se encuentran dispersos en la organización soportados en diversos medios, como, archivadores, formularios, documentos, dispositivos de almacenamiento digital y otros. La base de datos se constituye por todos los datos del banco de datos, almacenados en archivos centralizados altamente disciplinados, de tal forma que puedan ser requeridos de diversas maneras lógicas, con el fin de satisfacer las consultas de los distintos usuarios de la base de datos. Los beneficios del banco de datos son amplios y casi innumerables, el banco de datos como se señalo en l párrafos anteriores representa toda la información relevante y formalizada de la organización, entiéndase por datos de la constitución de la empresa hasta los relativos al pago de patentes pasando por datos de acreedores y deudores. El riesgo del banco de datos es que el volumen de información va aumentando paulatinamente y se hace inmanejable si no es vertida a un sistema de base de datos. 1.3 Concepto Data – Warehouse La traducción literal es almacenamiento de datos. Como es sabido existen muchos lugares donde podemos buscar datos, pero ha surgido la idea que exista un mayorista al interior de la empresa que acumule toda la información, bodega de datos inteligente. Existen muchas definiciones de DW, pero la más completa es la de Bill Inmón, la cual dice: “Data Warehouse es una tecnología orientada a temas específicos, integrada, variante con el tiempo y es una colección no volátil que soporta la administración del proceso de toma de decisiones dentro de las organizaciones ¿Cuándo y porqué nace? Día a día van surgiendo nuevos problemas en una organización y junto a ello nuevas formas de solucionarlos, la idea de DW data de hace mucho tiempo pero la razón de que hoy día sea un tema de actualidad es que hoy existen tecnologías de HW y SW suficientemente poderosas para depurar esta información. Él porque se asocia a la necesidad de mejorar la información analítica a través de un medio computacional, la mayoría de la información útil en una empresa Versión 3.0 15 Bases de Datos I
  17. 17. INACAP Dirección Área Informática está encerrada en viejas aplicaciones y los usuarios creían que bastaba con crear nuevas formas de acceso pero no es así porque además tienen las siguientes características, complejidad en la estructura de los sistemas, diseño de sistemas orientados al rendimiento óptimo, información dependiente, información a menudo dispersa en múltiples o diversos sistemas, definición inconsistente y la solución fue crear un almacén de datos, en el cual los datos fueran transformados, integrados y cargados a un dispositivo en donde tuvieran sentido para aquellas personas que lo necesiten como soporte a la toma de decisiones. Su creación se ha estimulado gracias a la necesidad de sistemas de información que apoyen la toma de decisiones de una organización. Versión 3.0 16 Bases de Datos I
  18. 18. INACAP Dirección Área Informática UNIDAD 2: Características y representación de Datos. 2.1 Tipos de Bases de Datos Base de Datos Red: Una base de datos de red como su nombre lo indica, esta formado por una colección de registros, los cuales están conectados entre sí por medio de enlaces. El registro es similar al de una entidad como las empleadas en el modelo entidad relación. Un registro es una colección de campos (atributos), cada uno de los cuales contiene solamente almacenado un solo valor, el enlace es la asociación entre dos registros exclusivamente, así que podemos verla como una relación estrictamente binaria. Una estructura de datos de red, llamada algunas veces estructura de plex, abarca más que la estructura de árbol porque un nodo hijo en la estructura red puede tener más de un padre. En otras palabras, las restricción de que un árbol jerárquico cada hijo pude tener un solo padre, se hace menos severa. Así, la estructura de árbol se puede considerar como un caso especial de la estructura de red tal como lo muestra la siguiente figura. Para ilustrar las estructura de los registros en una base de datos red, consideramos la base de datos alumno – materia, los registros en lenguaje pascal entonces quedaría como: type alumno = record nombreA: string[30]; control: string[8] ; esp: string[3] end; type material= record clave: string[7] nombreM: string[25] cred= string[2]; end; Versión 3.0 17 Bases de Datos I
  19. 19. INACAP Dirección Área Informática Ejemplo de una base de datos en red: 11234 Álvarez Rosa 1 Cois 5100 6 Cois 5100 21344 Rivera Juan 7 Cois 5120 23456 Ríos María 8 Cois 5130 Base de Datos Jerárquicas: En este tipo de bases de datos la información se distribuye en distintos niveles según su importancia estructural: por ejemplo de la entidad automóvil, depende la entidad motor, de esta depende block y de ésta, depende camisa de cilindro. Un diagrama de estructura de árbol es el esquema de una base de datos. Tiene dos componentes básicos, Registros y Ligas. Estos diagramas son similares a los de estructuras de datos en el modelo en red. La diferencia radica en que el modelo de red los registros se organizan en forma de un grafo arbitrario, mientras que el modelo jerárquico en forma de un árbol con raíz. Las reglas para la formación de árbol son: 1. No hay ciclos 2. De padre a hijos son válidas las relaciones de uno a uno a uno a muchos El esquema de una base de datos jerárquica se presenta como una colección de diagramas de estructuras de árbol. Para cada diagrama existe una única instancia de árbol base de datos. La raíz de este árbol es un nodo ficticio. Los hijos de ese nodo son instancias del tipo de registros adecuados: Versión 3.0 18 Bases de Datos I
  20. 20. INACAP Dirección Área Informática Ejemplo de una base de datos jerárquica: 11234 Álvarez Rosa 23456 Ríos María 21344 Rivera Juan 1 Cois 5100 7 Cois 5120 6 Cois 5100 7 Cois 5120 8 Cois 5130 Base de Datos Relacional: Base de datos en la cual la información está almacenada en forma de tablas, y que permite establecer relaciones entre distintas entidades por medio de campos en común; por ejemplo, código de cliente en factura y en archivo de clientes. Ejemplo de una base de datos relacional: Sección Curso 1 Cois 5100 6 Cois 5100 7 Cois 5120 8 Cois 5130 Versión 3.0 19 Bases de Datos I
  21. 21. INACAP Dirección Área Informática N° Est. Apellido Nombre Sección 11234 Álvarez Rosa 1 21344 Rivera Juan 6 21344 Rivera Juan 7 23456 Ríos María 7 23456 Ríos María 8 Diferencia entre modelos relacional, red y jerárquico: Los modelos relacionales se diferencian de los modelos de red y jerárquico en que no usan puntaros o enlaces. En Cambio el modelo relacional conecta los registros mediante valores que éstos contienen. Bases de datos orientadas a objeto: Modelo orientado a objeto: Al igual que el modelo entidad – relación se basa en una colección de objetos. Un objeto contiene valores almacenados en instancias dentro del objeto. Estos valores son objetos por si mismo, esto es, los objetos contienen objetos a un nivel de anidamiento de profundidad arbitraria. Un objeto también contiene partes de un código que operan sobre el objeto, estas partes se llaman métodos. Los objetos que contienen los mismos tipos de valores y los mismos métodos se agrupan en clases. Una clase puede verse como definición de tipo para objetos. En este modelo hay dos niveles de abstracción de datos, una que es visible externamente, que ocurre en la interfase de llamada de los métodos de un objeto y otro nivel que ocurre en la parte interna del objeto y el código del método. El interfase externo del objeto permanece sin cambios. La diferencia de las entidades en el modelo entidad relación, cada objeto tiene su propia identidad única independiente de los valores que contiene. Así, dos objetos que contienen los mismos valores son, sin embargo, distintos. La distinción entre objetos individuales se mantiene en el nivel físico por medio de identificadores de objeto. Versión 3.0 20 Bases de Datos I
  22. 22. INACAP Dirección Área Informática 2.2 Naturaleza del dato La percepción del mundo puede ser descrita como una sucesión de fenómenos. Desde el comienzo de los tiempos el hombre ha tratado de descubrirlos, ya sea que los entienda completamente o no. La descripción de estos fenómenos es llamado Dato. Los datos corresponden al registro discreto (no continuo) de hechos acerca de un fenómeno, con lo cual ganamos información acerca del mundo que nos rodea (Información: Incremento del conocimiento que puede ser inferido de los datos). Usualmente el dato y su significado son registrados juntos, ya que el lenguaje natural es lo suficientemente poderoso para hacerlo. Por ejemplo, el Kilo de pan cuesta “$460” registra el valor 460 y su significado o semántica (valor del kilo de pan en pesos). En ciertos casos los datos están separados de su semántica. Por ejemplo, una planilla de notas es una tabla de datos. Su interpretación implícita y se supone que quien la lee conoce su significado. El uso del computador para procesar datos ha traído consigo una mayor separación entre lo datos y su interpretación. Mucha de la interpretación de los datos está explícita. Consideremos por ejemplo un programa que calcula integrales definidas, este programa recibe valores de entrada y genera valores como salida. Sin embargo el programa en sí no tiene conocimiento si el problema resuelto es de termodinámica o electromagnetismo. 2.3 Representación del dato Ha habido razones para separar los datos de su significado: • Los computadores no manejan (bien) el lenguaje natural, que es la mejor forma de dar interpretación y su significado a un dato. • El almacenamiento de los datos ocupa espacio, e inicialmente este era escaso y costoso. Así, tradicionalmente la interpretación de los datos se deja al usuario y al sistema manual externo al computador. En muchos sistema la interpretación de datos se encuentra en los programas que hacen usos de ellos, de modo que los datos pasan a ser una simple colección de valores. Por otra parte, supongamos que algo de la semántica de los datos se codifica junto con ellos. Así los datos no sólo son valores, si no que también tienen una semántica y lo datos están más cerca de la interpretación del mundo. Ellos forman Versión 3.0 21 Bases de Datos I
  23. 23. INACAP Dirección Área Informática una “vista” del mundo, la que no es exacta ni concreta, si no que usualmente es bastante abstracta. Los datos no son estáticos, y corresponden a un mundo que esta en constante cambio. La flexibilidad en la interpretación de los datos permite capturar los aspectos dinámicos del mundo y al mismo tiempo, proveer una estructura estable para los datos. Esta flexibilidad se puede tener de dos formas: • El sistema puede permitir que los mismos datos sean vistos de diferente forma. Por ejemplo, diferentes aplicaciones pueden usar los mismos datos y dar su propia semántica. • Diferentes datos pueden ser vistos de la misma forma. Por ejemplo, se quiere ver a los gerentes, secretarias y empleados sólo como trabajadores de una organización, no importando su cargo. Aquí la interpretación debe ser lo suficientemente abstracta para que diferentes vistas del mundo se vean de la misma forma 2.4 Entidades Consideremos un número de conjuntos cada uno orientado a un tipo particular de objetos. Estos conjuntos están relacionados con Dominios (conjunto de valores de un mismo tipo. Se define como un conjunto, ya sea por extensión o comprensión). Si consideramos la relación dada por el producto cartesiano de estos dominios, una interpretación que se les da a cada una de estas tuplas es que cada una corresponde a una entidad particular. Ejemplo: (Juan , 70, 80, 50) (Pedro , 90, 50, 70) ¿Qué es una entidad? • Cualquier cosa de relevancia para el negocio acerca de la cual debe mantenerse información. • Algo con existencia real o conceptual • Algo a lo que se le da nombre • Cualquier cosa que se puede identificar claramente • Un objeto que existe y es distinguible entre otros objetos Versión 3.0 22 Bases de Datos I
  24. 24. INACAP Dirección Área Informática ¿Cómo se identifican Entidades? A partir de la descripción del negocio, buscando sustantivos de usos común en el negocio, buscando sinónimos, que representen conceptos generalizables. 2.5 Atributos Elemento de un dominio. Aporta mediante su rótulo, la semántica de los valores del dominio al que está asociado. Dominio ATRIBUTO 2.6 Tipos de relaciones. Uno a Uno: Relaciones uno a uno (1:1). Una entidad A está asociada a lo más con una entidad B, y una entidad B a lo más con una entidad A. Ejemplo: “Ser jefe de” es una relación uno a uno entre las entidades empleado y departamento. Uno a Muchos: Relaciones Uno a Muchos (1 : n). Una entidad A está asociada con una o varias entidades B. Una entidad B, sin embargo, puede estar a lo más asociada con una entidad A. Ejemplo: “Ser profesor” es una relación 1: n entre profesor y curso, suponiendo que un curso sólo lo dicta un profesor. Muchos a muchos Relaciones Muchos a Muchos (n : m). Una entidad A está asociada con una o varias entidades B, y una entidad B está asociada con una o varias entidades B, y una entidad B está asociada con una o varias entidades A. Ejemplo: “Estar inscrito” es una relación n : m entre las entidades alumno y curso Versión 3.0 23 Bases de Datos I
  25. 25. INACAP Dirección Área Informática Unidad 3: Modelos de Datos. Es aparente que una representación del mundo es necesaria, la que debe ser suficientemente abstracta para que no sea afectada por la dinámica del mundo (los pequeños cambios), y debe ser suficientemente robusta para poder representar como los datos y el mundo se relacionan. Una herramienta como esta es llamada Modelo de Datos, el cual permite representar en forma más o menos razonable alguna realidad. El modelo de datos permite realizar abstracciones del mundo, permitiendo centrarse en los aspectos macros, sin preocuparse de las particularidades; así nuestra preocupación se centra en generar un esquema de representación, y no en los valores de los datos. Los modelos de datos nos permiten capturar parcialmente el mundo, ya que es improbable generar un modelo que lo capture totalmente. Sin embargo se puede tener un conocimiento relativamente completo de la parte del mundo que nos interesa. Así un modelo captura la cantidad de conocimiento tal que cumpla con los requerimientos que nos hemos impuesto previamente. Un Modelo de Datos define las reglas por las cuales los datos son estructurados. Esta estructuración sin embargo, no da a una interpretación completa acerca de los significados de los datos y la forma en que serán usados. Las operaciones que se permiten efectuar a los datos deben ser definidos.. 3.1 Niveles de Abstracción de los datos La mayoría de las aplicaciones son dependientes de los datos; la organización del almacenamiento y los modos de acceso dependen de los requerimientos de la aplicación y el conocimiento de la organización física de los datos y las técnicas de acceso forman parte de la lógica de la aplicación. La aplicación es dependiente de los datos, porque no se puede mejorar la estructura de almacenamiento o los modos de acceso sin afectar la aplicación. En los sistemas de bases de datos se plantean los siguientes objetivos: 1. Independencia de la base de datos de los programas para su utilización. 2. Proporcionar a los usuarios una visión abstracta de los datos. El sistema esconde los detalles de almacenamiento físico (como se almacenan y se mantienen los datos) pero estos deben extraerse eficientemente. Independencia de los datos: “La independencia de los datos es la capacidad de un sistema para permitir que las referencias a los datos almacenados, especialmente en los programas y en sus descriptores de los datos, estén aislados de los cambios y de los diferentes usos en el entorno de los datos, como pueden ser la forma de almacenar dichos Versión 3.0 24 Bases de Datos I
  26. 26. INACAP Dirección Área Informática datos, el modo de compartirlos con otros programas y como se reorganizan para mejorar el rendimiento del sistema de bases de datos”. Para conseguir esta independencia entre los datos y las aplicaciones es necesario separar la representación física y lógica de los datos, distinción que fue reconocida oficialmente en 1978, cuando el comité ANSI/X3/SPARC propuso un esqueleto generalizado para sistemas de bases de datos. Este esqueleto propone una arquitectura de tres niveles, los tres niveles de abstracción bajo los que podría verse una base de datos: el nivel interno, el nivel conceptual y el nivel externo. NE 1 NE 2 NE 3 N IV E L E X T E R N O N IV E L CO NCEPTUAL N IV E L IN T E R N O Los tres niveles de la arquitectura ANSI/X3/SPARC Los tres niveles de la arquitectura ANSI/X3/SPARC • Nivel Interno: En el se define la estructura física de la base de datos: dispositivos de almacenamiento físico, direcciones físicas, estrategias de acceso, relaciones, índices, apuntadores, etc. Es responsabilidad de los diseñadores de la base de datos física. Ningún usuario, en calidad de tal, tiene conocimiento de este nivel. • Nivel Conceptual: Contiene el nivel conceptual de la base de datos, que implica el análisis de las necesidades de información de los usuarios y las clases de datos necesarias para satisfacer dichas necesidades. El resultado del diseño conceptual contiene la descripción de todos los datos y las interrelaciones entre ellos, así como las restricciones de integridad y de confidencialidad. Versión 3.0 25 Bases de Datos I
  27. 27. INACAP Dirección Área Informática • Nivel Externo: Visión que de la base de datos tiene un usuario o aplicación en particular. Habrá tantas vistas de la base de datos como exijan las diferentes aplicaciones. La vistas se derivan directamente del esquema conceptual, o de otras vistas, y con tienen una descripción de los elementos de datos y sus interrelaciones orientadas al usuario o aplicación y de las que se compone la vista. Una misma vista puede ser utilizada por varias aplicaciones. Esta arquitectura de tres niveles nos proporciona la deseada independencia, que definiremos como capacidad para cambiar el esquema en un nivel sin tener que cambiarlo en ningún otro nivel. Distinguimos entre independencia física y lógica: • Independencia lógica de los datos: Cambio del esquema conceptual sin cambiar las vistas externas o las aplicaciones. • Independencia física de los datos: Cambio del esquema interno sin necesidad de cambiar el esquema conceptual o los esquemas externos. 3.2 Semántica de los datos. La semántica de los datos es el significado asociado al lenguaje (por ejemplo, el significado de las palabras y su interpretación dentro de un contexto dado). 3.3 Cardinalidad La Cardinalidad de un objeto o entidad es el número de ocurrencias del objeto, entendiéndose por ocurrencia de una entidad o instancia de un objeto, al producto de asociar valores a los atributos de la entidad u objeto. 3.4 Grado Se denomina grado, a la cantidad de atributos que se consideran para una entidad u objeto. 3.5 Dependencia Igual que para los tipos de entidad, los tipos de interrelación pueden ser regulares o fuertes y débiles, según se asocien dos entidades fuertes o una fuerte y una débil, respectivamente. En los tipos de interrelación débil no pueden existir si desaparecen en existencia y la dependencia en identificación. Versión 3.0 26 Bases de Datos I
  28. 28. INACAP Dirección Área Informática Dependencia en existencia: Cuando la ocurrencia en un tipo de entidad débil no puede existir si desaparece la ocurrencia de la entidad fuerte de la que depende. Dependencia en Identificación: Cuando, además de ser una dependencia en existencia las ocurrencias de la entidad débil no pueden identificarse únicamente mediante los atributos propios de la misma. 3.8 Clase Una clase es un objeto que permite instanciar objetos. 3.9 Agregación Es una correspondencia que se establece entre dos clases. 3.10 Modelos de Datos dependientes de la tecnología. La forma o vista externa con que se presentan los datos al usuario en la mayoría de los sistemas actuales es idéntica o muy semejante a la vista conceptual. La estructura lógica, a nivel contextual o externo, es la base para la clasificación de los DBMS en las tres categorías siguientes: Jerárquica , Red y Relacional. Cualquier categoría del DBMS debe permitir un acceso aleatorio a los datos requeridos, utilizando para tal fin una de las siguientes estructuras lógicas para almacenar los datos: redes, árboles, tablas o listas enlazadas. Cada DBMS esta diseñado para manejar un tipo determinado de estructura lógica. Los programas que se ejecutan bajo un DBMS no se pueden procesar en otro DBMS. Los DBMS más conocidos, disponibles en el Mercado en función de su categoría, son: • Enfoque Jerárquico: El IMS de IBM y el SYSTEM 2000 de Intel. • Enfoque de Red: Los ejemplos más importantes los proporciona las especificaciones del grupo de trabajo de base de datos (DBTG) de CODASYL. • Enfoque Relacional: System R y QBE de IBM, MAGNUM de Tymshare, ORACLE y otros. Versión 3.0 27 Bases de Datos I
  29. 29. INACAP Dirección Área Informática • Enfoque Jerárquico Un DBMS de enfoque jerárquico utiliza ÁRBOLES para la representación lógica de los datos. A los archivos que entre sus registros guardan una relación tipo árbol se les llama Archivos Jerárquicos. La figura siguiente muestra una estructura en árbol con 4 tipos de registros: SUCURSAL AUTOMOVIL EMPLEADOS FECHA-MANTENIMIENTO Que representan las sucursales filiales de una empresa, los automóviles asignados a cada una de ellas, los empleados que deben conducir un determinado coche y la fecha de mantenimiento. El registro SUCURSAL contiene los campos NUMERO-SUCURSAL, NOMBRE-SUCURSAL, NOMBRE- CIUDAD, etc.; el registro AUTOMOVIL incluye los datos de los coches; el registro EMPLEADO, los datos personales del mismo: NUMERO, NONBRE, etc. y, por último el registro FECHA-MANTENIMIENTO contiene los campos FECHA, OPERACIÓN. Ver figura Anexa. Versión 3.0 28 Bases de Datos I
  30. 30. INACAP Dirección Área Informática SUCURSAL AUTOMOVIL EMPLEADO FECHA - MANTENIMIENTO a) Estructura lógica con cuatro tipos de registros SUCURSAL AUTO 1 AUTO 2 AUTO 3 AUTO 4 EMPLEADO 1 EMPLEADO 2 EMPLEADO 4 EMPLEADO 2 EMPLEADO 3 b) Ejemplo de la base de datos jerárquica de la estructura a Archivo jerárquico con cuatro tipos de registros Versión 3.0 29 Bases de Datos I
  31. 31. INACAP Dirección Área Informática Terminología para describir los árboles El anexo siguiente muestra un árbol compuesto por una jerarquía de elementos llamados nodos. Los árboles se dibujan con la raíz arriba y las hojas abajo Nivel 1: Raíz A Nivel 2 B D C Nivel 3 H E G F Estructura de un árbol La terminología para describir los nodos de un árbol es la siguiente: • Raíz : es el nodo más alto de la jerarquía ( nodo A) • Padre : Es el nodo al que se haya vinculado otros de nivel inferior. EL padre de B es A. • Gemelos : Nodos con el mismo padre Ej: B, C y D. • Hijos : Son los nodos vinculados con otros del nivel superior los hijos de B son E, F, G. • Hojas : Reciben este nombre los nodos que no tienen hijos. (C, H ) Versión 3.0 30 Bases de Datos I
  32. 32. INACAP Dirección Área Informática El Enfoque de Red Una estructura de datos en RED, también llamada estructura PLEX, se caracteriza porque cada nodo hijo puede tener más de un padre, a diferencia de la estructura en árbol en la que un hijo sólo podía tener un padre. A B C D F E G H I J Estructura de red El nodo C tiene dos padres A y B. Lo mismo sucede con en nodo H cuyos padres son D Y E Versión 3.0 31 Bases de Datos I
  33. 33. INACAP Dirección Área Informática 3.11 Modelos de Datos Independientes de la tecnología. Objetivos del diseño En los temas anteriores se han estudiado las arquitecturas de los distintos DBMS, así como los lenguajes para el manejo de los datos. Pero todavía no se ha considerado un aspecto fundamental de las bases de datos, como es su diseño. Por diseño se entiende el generar un conjunto de esquemas de relaciones que permitan almacenar la información con un mínimo de redundancia pero al mismo tiempo faciliten su recuperación. Entre los distintos objetivos en el diseño de una base de datos se pueden considerar: 1. La base de datos resultante tiene que ser capaz de almacenar toda la información necesaria. El primer paso será determinar los atributos que van a formar parte de la base de datos y reunirlos en una relación universal. Hasta que se hayan concretado los campos necesarios no podrá el diseñador establecer las relaciones entre ellos. 2. Eliminación de la información redundante siempre que sea posible. 3. Mantener el número de relaciones al mínimo entre los componentes de la base de datos con el fin de facilitar su programación o uso por parte del usuario. 4. Las relaciones obtenidas deben estar normalizadas con el fin de minimizar los problemas de actualización y borrado. Orientado a Objeto El Modelo Orientado a Objetos se basa en el paradigma de programación orientada a objetos. Este paradigma ha tenido gran aceptación debido a que es de gran naturalidad buscar objetos en la realidad a modelar. Estructura de objetos. El Modelo orientado a objetos se basa en encapsular código y datos en una única unidad llamada objeto. La Interfaz entre un objeto y el resto del sistema se define mediante un conjunto de mensajes. El motivo de este enfoque puede ilustrase considerando una base de datos de documentos en la que los documentos se preparan usando uno entre varios paquetes software con formateador de texto. Para imprimir un documento debe ejecutarse el formateador correcto en el documento. Bajo un enfoque orientado a objetos cada documento es un objeto que contiene el texto de un documento y el código que opera sobre el objeto. Versión 3.0 32 Bases de Datos I
  34. 34. INACAP Dirección Área Informática Todos los objetos del tipo documento responden al mensaje imprimir, pero lo hacen de forma diferente. Cada documento responde ejecutando el código formateador adecuado. Encapsulando dentro del objeto documento la información acerca de cómo imprimirlo, podemos tener todos los documentos con la misma interfaz externa al usuario ( aplicación). En General un objeto tiene asociado: • Un conjunto de atributos que contienen datos acerca del objeto. A su vez, cada valor de un atributo es un objeto. • Un conjunto de mensajes a los que responde. • Un conjunto (puede ser unitario) de métodos, que es un procedimiento o trozo de código para implementar la respuesta a cada mensaje. Un método devuelve el valor (otro objeto) como respuesta al mensaje. Puesto que la única interfaz externa de un objeto es el conjunto de mensajes al que responde, es posible modificar la definición de métodos y atributos sin afectar a otros objetos. También es posible sustituir un atributo por un método que calcule un valor. Ejemplo: Un objeto documento puede contener un atributo de tamaño que contenga el número bytes de texto en el documento, o bien un método de tamaño que calcule el tamaño del documento leyéndolo y contando el número de bytes. La capacidad de modificar la definición de un objeto sin afectar al resto del sistema está considerada como una de las mayores ventajas del modelo de programación orientada a objetos. Entidad - Relación En 1976, Peter Chen publicó el modelo entidad – relación, el cual tuvo gran aceptación principalmente por su expresividad gráfica. Sobre esta primera versión han trabajado numerosos autores, generando distintas extensiones de mayor a menor utilidad y de aceptación variable en el medio académico y profesional. Muchas de estas extensiones son muy útiles, pero poco difundidas debido principalmente ala ausencia de herramientas automatizadas que apoyen su uso. ¿Cómo modelar en MER (Modelo Entidad Relación)? Para modelar en MER se sigue generalmente el siguiente orden: 1. Identificar los tipos de entidades 2. Identificar los tipos de Interrelaciones 3. Encontrar las cardinalidades Versión 3.0 33 Bases de Datos I
  35. 35. INACAP Dirección Área Informática 4. Identificar los atributos de cada entidad 5. Identificar las claves de cada tipo de entidad La regla básica es distinguir tipos de entidades e interrelaciones de atributos. Así, los atributos deben ser atómicos y característicos del tipo entidad o interrelación que describan. También los atributos deben pertenecer al tipo de entidad o interrelación que describen y no a otro tipo. Otra diferencia entre tipo entidad y atributo es que, por ejemplo, se puede tener el tipo de entidad empleado, que tiene como atributo el departamento al que pertenece. En Forma alternativa se pueden tener los tipos de entidades Empleado y Departamento, y el tipo de interrelación trabaja_en, que relaciona a un empleado con el departamento en donde trabaja. Esta segunda alternativa es mejor desde el punto de vista del modelamiento conceptual y presenta una clara diferencia entre atributo y tipos de entidad. Reglas para elegir identificadores 1. No deben existir dos entidades con el mismo valor del identificador (en los tipos de entidad). 2. En los tipos de interrelación, la clave es la composición de las claves de los tipos de entidad involucrados, en caso que no se pueda utilizar la clave de un subconjunto de ellos. Ejercicios Propuestos: 1. Construir un esquema MER para una secretaria de universidad. La secretaria mantiene datos sobre cada asignatura, incluyendo el profesor, lista de alumnos y la hora y el lugar de las clases. Para cada par estudiante – asignatura se registra su nota. 2. Construir un esquema MER para una compañía de seguros de autos con un conjunto de clientes, cada uno de los cuales es propietario de un número de autos. Cada auto tiene asociado el número de accidentes asociados. 3. Construir un esquema MER para modelar la documentación requerida para un esquema conceptual E – R. Versión 3.0 34 Bases de Datos I
  36. 36. INACAP Dirección Área Informática 3.12 Normalización Se entiende por normalización la descomposición o subdivisión de una relación en dos o más relaciones para evitar la redundancia; en definitiva, que “cada hecho esté en su lugar”. El proceso de normalización generalmente se utiliza en el enfoque relacional; sin embargo, un modelo relacional se puede modificar para su implantación en un DBMS jerárquico o de red. La relación universal Supongamos que se desea implantar en una base de datos las ventas de una determinada empresa a sus clientes por la relación ORDENES-VENTA (NCLI, NOMBRE, LOCALIDAD, CT, NART, ARTICULO, CANT, PVP, FECHA), donde NCLI es el número del cliente, CT es el costo de transporte y NART el número de artículo. La implantación, tal como indica la Figura 1, no se puede realizar debido a la gran cantidad de información redundante y los problemas que surgen a la hora de las actualizaciones. Relación ORDENES-VENTA NCLI NOMBRE LOCALIDAD CT NART ARTICULO CANT PVP FECHA 11 Luis Málaga 0.8 A1 Papel 100 5 3/5 11 Luis Málaga 0.8 A3 Cinta 50 500 5/5 11 Luis Málaga 0.8 A9 Disco 25 200 7/5 44 Ana Gijón 1.1 A1 Papel 100 5 10/5 55 José Valencia 1.4 A4 Grapas 30 50 3/5 Figura 1. Información deseada para las ORDENES-VENTA DEPENDENCIA FUNCIONAL: DF La normalización se basa en la dependencia funcional. El concepto de dependencia funcional se tomó de las matemáticas. [Y = f(X)], Y es función de X si el valor de Y está siempre determinado por el valor de X. La dependencia funcional (DF) se define: Dados dos atributos A y B de una relación R se dice que B es funcionalmente dependiente del atributo A si para cada valor de A existe un valor de B, y sólo uno, asociado con él. En otros términos: si en cualquier instante, conocido el valor de A, podemos conocer el valor de B. Se simboliza por: A B Versión 3.0 35 Bases de Datos I
  37. 37. INACAP Dirección Área Informática Tanto A como B pueden ser un conjunto de atributos en lugar de atributos simples. La dependencia funcional establece condiciones entre atributos pertenecientes a la misma relación. No permite establecer condiciones entre atributos pertenecientes a la misma relación. No permite establecer condiciones entre atributos de diferentes relaciones. Las DF se determinan al estudiar las propiedades de todos los atributos de la relación y deducir cómo están relacionados los atributos entre sí. La dependencia funcional está íntimamente ligada con el concepto de clave. Para el diseño, las claves aparecen subrayadas. Se pueden distinguir los siguientes tipos de claves: • Clave candidata: Conjunto de uno o más atributos que podría ser utilizado como clave principal de una relación. • Superclave: Conjunto de uno o más atributos que, juntos, permiten identificar de forma única a una entidad dentro de una relación. • Clave principal: Es una clave candidata en la que ningún componente puede tomar el valor nulo. Para encontrar la clave candidata es preciso estudiar las dependencias funcionales y, a partir de ellas, obtener el mínimo conjunto posible de atributos tales que, una vez conocidos sus valores en la tupla, los demás queden definidos Consideremos la relación CLIENTES: NCLI, NOMBRE, LOCALIDAD, donde NCLI es el número del cliente. Los campos NOMBRE y LOCALIDAD son funcionalmente dependientes de NCLI: Para un valor de NCLI existe un único valor de NOMBRE y LOCALIDAD. Se expresa: NCLI NOMBRE NCLI LOCALIDAD En forma abreviada: NCLI (NOMBRE, LOCALIDAD) La proposición NCLI NOMBRE se lee: “el atributo NOMBRE es funcionalmente dependiente del atributo NCLI”, o también: “el atributo NCLI determina funcionalmente al atributo NOMBRE”. La proposición NCLI (NOMBRE, LOCALIDAD) se puede leer: “el atributo compuesto formado por NOMBRE y LOCALIDAD es funcionalmente dependiente de NCLI”. El atributo NCLI es un determinante de los atributos NOMBRE y LOCALIDAD. Dicho de otra forma: por cada NCLI sólo puede haber un NOMBRE y una Versión 3.0 36 Bases de Datos I
  38. 38. INACAP Dirección Área Informática LOCALIDAD asociados a él. NCLI es una superclave. Sin embargo, el NOMBRE no es un determinante de la LOCALIDAD, ya que puede haber varias personas con igual nombre en ciudades diferentes o en la misma ciudad. Determinante: Si A B es una DF y B no es funcionalmente dependiente de A se dice que A es el determinante de B. Un determinante son todos los atributos situados en el lado izquierdo de una DF. Es conveniente representar las DF de una relación en un diagrama de dependencia funcional; en el ejemplo anterior: NOMBRE NOMBRE NCLI o NCLI LOCALIDAD LOCALIDAD El diagrama de dependencia funcional para la relación ORDENES-VENTA se muestra en la Figura 2. Se aprecia que el atributo CANT es totalmente dependiente de los atributos NCLI, NART y FECHA, lo que da lugar a la aparición de un nuevo concepto: dependencia funcional total. Dependencia funcional total: En una relación R, un atributo o colección de atributos B tiene una dependencia funcional total de otra colección de atributos A de la relación R, si B es funcionalmente dependiente de todos los atributos de A pero no de un subconjunto de A. NCLI NOMBRE, LOCALIDAD, CT CANT NART ARTICULO, PVP FECHA Figura 2 Diagrama de dependencia funcional Versión 3.0 37 Bases de Datos I
  39. 39. INACAP Dirección Área Informática PRIMERA FORMA: 1FN Una relación está en primera forma normal si todo atributo contiene un valor indivisible, atómico. Esta forma normal está justificada por la sencillez y la estética en la representación de los registros (Fig. 1). NCLI NOMBRE LOCALIDAD CT NART ARTICULO CANT PVP FECHA 11 Luis Málaga 0.8 A1 Papel 100 5 3/5 50 5 5/5 se puede normalizar con la creación de un registro nuevo por cada uno de los distintos valores de un campo, tal que permita expresar la relación como una tabla NCLI NOMBRE LOCALIDAD CT NART ARTICULO CANT PVP FECHA 11 Luis Málaga 0.8 A1 Papel 100 5 3/5 11 Luis Málaga 0.8 A3 Cinta 50 500 5/5 Una relación en 1FN contiene una serie de anomalías de almacenamiento a la hora de realizar las actualizaciones por la información redundante, como se puede apreciar en la Figura 1. NORMALIZACIÓN DE LA RELACIÓN 1FN Las anomalías de almacenamiento, que se deben a la presencia de campos no clave en la relación, se pueden subsanar de la siguiente forma: a) Dividiendo la relación universal en nuevas relaciones. b) Cada relación tiene la propiedad de que su clave, en su totalidad, es necesaria para definir cada uno de los campos no clave. Al proceso de dividir cualquier relación en dos o más relaciones se llama proceso de normalización. Consiste en reemplazar las relaciones por proyecciones adecuadas, de tal forma que la reunión natural de las proyecciones genere la relación original, es decir, que no se produzca pérdida de la información. Incluso las nuevas relaciones pueden contener información que no se podía representar originalmente (un nuevo registro en alguna de las nuevas relaciones), pero siempre conservando las dependencias funcionales. Versión 3.0 38 Bases de Datos I
  40. 40. INACAP Dirección Área Informática Descomposición sin pérdida. Descomposición de una relación R en R1, R2, ... RN, tal que: R = R1 * R2 * ... * RN. Cuando se actualiza la base de datos, el sistema debe poder comprobar que la actualización no va a generar una relación ilegal, es decir, una que no satisfaga todas las DF establecidas. Para llevar a cabo el proceso de normalización es aconsejable dar los siguientes pasos: 1. Elegir una clave primaria que puede representar de forma única a cada registro de la relación. 2. Construir un diagrama de dependencia en función de esas claves. 3. Construir las nuevas relaciones basándose en dichas claves. Por el paso 1, en la relación ORDENES-VENTA, los atributos que forman la clave primaria son: NCLI, NART, FECHA. Versión 3.0 39 Bases de Datos I
  41. 41. INACAP Dirección Área Informática Los diagramas y las nuevas relaciones aparecen descritas en la figura siguiente. Relación Clientes NCLI Nombre, Localidad, CT Relación Artículos NART Artículo, PVP Relación Ventas NCLI NART CANT FECHA a) Diagramas de dependencias funcionales Relación CLIENTES NCLI NOMBRE LOCALIDAD CT 11 Luis Málaga 0.8 44 Ana Gijón 1.1 55 José Valencia 1.4 Relación ARTICULOS Relación VENTAS NART ARTICULO PVP NCLI NART CANT FECHA A1 Papel 5 11 A1 100 3/5 A3 Cinta 500 11 A3 50 5/5 A4 Grapas 50 11 A9 25 7/5 A9 Disco 200 44 A1 130 10/5 55 A4 30 3/5 b)Registros de las relaciones RELACION 1FN NORMALIZADA Versión 3.0 40 Bases de Datos I
  42. 42. INACAP Dirección Área Informática SEGUNDA FORMA NORMAL: 2FN Una relación está en segunda forma normal sí, y sólo sí: 1. Está en 1FN 2. Todo atributo que no pertenezca a la clave debe depender de la clave en su totalidad y no sólo de una parte; debe tener una dependencia funcional total. Las relaciones mostradas en la Figura siguiente pertenecen ya a la 2FN. Sin embargo, la relación CLIENTES presenta anomalías de almacenamiento debido a que el atributo CT es funcionalmente dependiente de LOCALIDAD, que a su vez depende de NCLI; es decir, hay una dependencia transitiva que ocasiona problemas a la hora de las actualizaciones. Por ejemplo, no se puede insertar un CT para una localidad determinada hasta que haya un cliente para dicha localidad. Dependencia transitiva Supongamos la relación R(A,B,C). Si A B, B C y B A ; entonces se dice que C depende transitivamente de A y se puede formar la cadena A B C. En un diagrama de dependencia funcional, C es transitivamente dependiente de A si se tiene la siguiente situación: Relación R A B, C Se puede descomponer en dos relaciones por la proyección del último eslabón de la forma; Relación R1 A B Relación R2 A C Normalización de la relación 2FN Las anomalías de almacenamiento, originadas por la dependencia transitiva en una relación 2FN, se puede normalizar mediante los siguientes pasos: 1. En una relación, determinar el atributo que es funcionalmente dependiente de un Versión 3.0 no clave y dibujar el diagrama de dependencia Bases de Datos I atributo 41 funcional.
  43. 43. INACAP Dirección Área Informática 2. Crear una nueva relación para almacenar el atributo no clave y su determinante El diagrama de dependencia funcional y las relaciones CLIENTES y TRANSPORTE se muestran en la figura 13.4. Han desaparecido las anomalías surgidas por la dependencia transitiva, como se puede comprobar al dar de alta un nuevo registro en la relación TRANSPORTE, aunque no haya ningún cliente de esa ciudad. Relación Clientes NCLI Nombre, Localidad Relación Transportes LOCALIDAD CT Relación Artículos NART Artículo, PVP Relación Ventas NCLI NART CANT FECHA a) Diagramas de dependencias funcionales Relación CLIENTES NCLI NOMBRE LOCALIDAD 11 Luis Málaga 44 Ana Gijón 55 José Valencia Relación TRANSPORTES LOCALIDAD CT Málaga 0.8 Gijón 1.1 Valencia 1.4 b) Registros de las relaciones CLIENTES Y TRANSPORTES RELACION 2FN NORMALIZADA Versión 3.0 42 Bases de Datos I
  44. 44. INACAP Dirección Área Informática TERCERA FORMA NORMAL: 3FN Una relación está en 3FN sí, y sólo sí: 1. Está en 2FN 2. Todo atributo que no pertenezca a la clave no depende de un atributo no clave. La 3FN elimina las redundancias ocasionadas por las dependencias transitivas. Las relaciones mostradas en la figura 13.4 pertenecen ya a la 3FN. En la 3FN se puede decir que en cada relación no existe u atributo no clave que defina a otro atributo. Existe una excepción: Cuando en una relación hay dos atributos que podría ser la clave, como el DNI y l número de la seguridad social. Unidad 4: Metodología de Diseño de una Base de Datos. Versión 3.0 43 Bases de Datos I 4.1 Enfoque metodológico
  45. 45. INACAP Dirección Área Informática Todo proceso tiene entradas -recursos humanos, tecnológicos, materiales y otros- para el desarrollo de las actividades que lo conforman; como salidas se esperan productos, servicios, información, activos financieros u otros. Si bien la distinción entre actividad y proceso no es nítida, por Bases de Datos I Versión 3.0 44 lo general un proceso es visto como un conjunto de actividades o una macro actividad. Otra definición, entiende todo proceso como un quot;conjunto de tareas lógicamente
  46. 46. INACAP Dirección Área Informática PROCESOS DE APOYO Gestión de recursos humanos Gestión de adquisiciones Gestión de recursos tecnológicos Gestión de logística de entrada Gestión de operaciones Gestión de logística de salida Gestión de ventas Gestión de servicio PROCESOS PRINCIPALES Por tanto, los procesos principales serían los conjuntos de actividades vinculadas a la creación, venta, transferencia y asistencia posterior de productos o servicios; mientras que los de apoyo serían todos aquellos conjuntos de actividades que sustentan las actividades involucradas en los procesos principales proporcionándoles insumos, tecnologías, recursos humanos y variadas funciones administrativas. Modelo de Procesos por Regulación Uno de los modelos para representar los conjuntos de actividades asociados a los procesos es el llamado Modelo de Procesos por Regulación (MPR). El modelo asume que el propósito de todo sistema de gestión es el de regular el comportamiento de los recursos que manejan las organizaciones ante perturbaciones generadas por un entorno cambiante y Versión 3.0 45 Bases de Datos I
  47. 47. INACAP Dirección Área Informática no controlable. Los recursos regulados son ingresados desde el entorno hacia la organización, para ser quot;operadosquot; o quot;transformadosquot; en su interior y devueltos al exterior. Bajo este modelo es crucial identificar los recursos que interesan regular, que pueden ser recursos materiales, humanos u otros. A modo de ejemplo, para la organización de una conferencia de informática, un recurso que interesará regular serían los trabajos que se presenten. Con propósitos de quot;regulaciónquot; interesará información más allá del contenido del quot;trabajoquot; Las operaciones o actividades que se ejecutan sobre los recursos son las que están sometidas a regulación. Por tanto, a nivel de actividades suelen distinguirse aquellas que producen bienes / servicios (actividades físicas) de las actividades que las regulan (actividades administrativas). Lo anterior implica que a nivel de los flujos existen los físicos y los de información. Los flujos físicos son aquellos asociados a los recursos que se aspira regular a través de los flujos de información. Ejemplos de flujos físicos pueden ser flujos de materiales, de dinero, de personas, de documentos, etc. Las actividades que tienen como entrada los flujos físicos modifican el estado de los recursos involucrados para dar origen a productos / servicios. Las actividades administrativas que regulan estos flujos, lo realizan a través de procesamientos, procedimientos, monitoreo, coordinación, toma de decisiones, dirección y control de los flujos físicos. Los objetos del entorno son todas aquellas unidades organizacionales o personas que originan o reciben los flujos físicos de entrada / salida, en tanto que lo sistemas externos son aquellos con los cuales sé interactúa y que inciden en la toma de decisiones. La siguiente figura presenta la estructura básica de un ciclo clásico de regulación, observándose que las actividades administrativas pueden descomponerse en las orientadas a registrar los cambios de estado que experimenta el recurso regulado, y aquellas orientadas a tomar decisiones que impliquen acciones sobre las actividades físicas llevadas a cabo Versión 3.0 46 Bases de Datos I
  48. 48. INACAP Dirección Área Informática Sistemas de Información Se entenderá por sistema de información al conjunto de componentes interrelacionados que operan conjuntamente para capturar, procesar, almacenar y distribuir información que apoye la toma de decisiones, la coordinación, el control y análisis en una organización. Según el nivel organizacional al cual los sistemas satisfacen y su valor para la organización, los tipos de sistemas que interesarán son: • de Procesamiento de Transacciones (SPT): registran las transacciones rutinarias del negocio y que sirven para el nivel operacional de las organizaciones. • de Apoyo a las Decisiones (SAD): están a nivel de gestión de las organizaciones, y combinan datos y modelos analíticos sofisticados para apoyar el proceso de decisión. • de Información Administrativos o de Gestión (SIA o SIG): están a nivel de gestión de las organizaciones, y apoyan las funciones de planificación y control para proveer informes de resumen y de excepción; dependen de datos proporcionados por los SPT. • de Apoyo Ejecutivos (SAE): están a nivel estratégico de la organización diseñados para apoyar las decisiones no estructuradas y crear un entorno generalizado de automatización y comunicaciones de redes; son sistemas que incorporan información de eventos externos, tales como políticas impositivas, comportamientos de la competencia. Versión 3.0 47 Bases de Datos I
  49. 49. INACAP Dirección Área Informática Metodología Para estructurar un sistema de información orientado a satisfacer requerimientos estratégicos de las organizaciones se desarrolló una metodología, apoyada en el modelamiento de procesos por regulación, que consta de las siguientes etapas: Etapa 1: Identificación de procesos Utilizando la cadena de valor planteada por Porter se identifican los procesos más relevantes dentro de una organización, diferenciando los principales y los de apoyo. En esta etapa se deben tomar en consideración la misión y los objetivos estratégicos fijados en la organización. Etapa 2: Selección de procesos Cumplido lo anterior se seleccionan aquellos en los que interesa focalizar los esfuerzos y recursos disponibles. Entre las herramientas de apoyo utilizadas en esta fase se encuentran el análisis FODA (Fortalezas/Oportunidades/Debilidades/Amenazas) y los FCE (Factores Críticos de Éxito). Etapa 3: Descomposición de procesos A continuación se identifican los recursos a regular, los subprocesos físicos que afectarán al recurso involucrado, y los administrativos o de gestión que regularán el comportamiento de los subprocesos físicos. Etapa 4: Estructuración del sistema de información Cada uno de los subprocesos administrativos da origen a tres subsistemas de información: de procesamiento de transacciones, de información administrativa, y de apoyo a las decisiones. El primero captura las transacciones que den cuenta de los cambios de estado del recurso que se está regulando; el segundo apoya las funciones de planificación y control; el tercero apoya el proceso de toma de decisiones. Sobre la totalidad de estos subsistemas se implementa el sistema de apoyo ejecutivo con propósitos de coordinación e interacción con los anteriores y con el medio externo. Este enfoque metodológico genera, para cada uno de los subprocesos identificados, sistemas de información orientados a los procesos con componentes a nivel operacional, táctico y estratégicos. Versión 3.0 48 Bases de Datos I
  50. 50. INACAP Dirección Área Informática 4.3. Obtención del Modelo Corporativo Una sola visión de la base de datos puede describirse mediante un modelo. Un modelo de visión representa un pequeño subconjunto de la realidad, apropiado para una aplicación del contenido de la base de datos. La mayoría de las bases de datos para especificarse requerirán varios modelos de visión. El estrecho enfoque de visión por visión para comprender la estructura de una base de datos tiene la ventaja de que la complejidad de los vínculos que se presentan en las bases de datos del mundo real puede dominarse. Cuando se ha establecido un conjunto comprensivo de modelos de visión, es posible establecer la construcción de un modelo para toda la base de datos. Se combinan relaciones provenientes de modelos separados de visión con base en los atributos que tengan en común. Si los modelos de visión no tienen atributos en común no se obtiene ningún beneficio al unir estos datos en un solo modelo de base de datos. Aunque haya atributos comunes podría no haber conexiones. La falta de conexiones indica que las visiones o los grupos de visiones pueden mantenerse independientemente unas de otras. A una base de datos creada a partir de visiones que no se conectan con otras bases de datos se les denomina base de datos independiente, esta se mantiene mejor en forma distribuida, aún cuando el equipo de computación sea compartido. Hay beneficios ( funcionales, geográficos, desempeño, autonomía, confiabilidad, crecimiento) al efectuar distribución, y si las bases de datos pueden conservarse más pequeñas y manejarse en forma autónoma, probablemente los costos totales sean más bajos. Para permitir consultas de recuperación con acceso a datos de múltiples bases de datos independientes suele forzarse a que bases de datos más independientes queden en una base de datos integrada. Actualmente sólo unos cuantos sistemas de manejo de base de datos permiten que se procesen consultas con acceso a más de una base de datos. El costo de combinar bases de datos independientes consiste en un costo incrementado en demasía del sistema de base de datos, a fin de proporcionar la independencia requerida del modelo de visión y la protección para las transacciones de actualización. Los costos de manejo, debidos al intento de volver comunitarias áreas en las que existen pocos incentivos naturales para cooperar, también pueden ser altos. Ni siquiera deben integrarse todos los modelos conectados de visión. El enlace entre algunos conjuntos de visiones puede ser relativamente débil y no garantizará la integración de un modelo de visión en la base de datos. Un enlace débil puede deberse a un atributo compartido, pero que no cambia. En esos casos también se diseñarán bases de datos Versión 3.0 49 Bases de Datos I

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