unidad 3 modelamiento de datos conceptual

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Sergio Sánchez Curso SQL SERVER Nivelación On-Line Día 3 Modelamiento de Datos Conceptual Sergio Sánchez Rios. Ingeniero en Informática – Licenciado en Informática

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Unidad 3 Modelo de Datos Conceptual

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Page 1: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

Sergio Sánchez

Curso SQL SERVERNivelación On-LineDía 3

Modelamiento de Datos Conceptual

Sergio Sánchez Rios.

Ingeniero en Informática – Licenciado en Informática

Page 2: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

Sergio Sánchez

Proceso de Diseño de Base de Datos

Para poder realizar una base de datos es preciso realizar una serie de pasos, los cuales parten de la recolección de la información necesaria para construir el sistema de información, hasta el diseño de los archivos y sus organizaciones, donde finalmente quedaran los datos.

Etapas del proceso:

Primera Etapa: Análisis y Recolección de Requerimientos

Objetivo: Identificar las necesidades de información de los usuarios.

Pasos:a) Identificación de las áreas de aplicación y grupos de usuarios.

b) Análisis y estudio de la documentación existente en las actuales aplicaciones. Además considerar manuales de políticas, formas, reportes y diagramas organizacionales.

Page 3: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Proceso de Diseño de Base de Datos

Primera Etapa: Análisis y Recolección de Requerimientos

Pasos:c) Estado del actual ambiente operativo y uso de la información. Incluye un

análisis de los tipos de transacciones y sus frecuencias, y el flujo de información en el sistema.

d) Respuestas de cuestionarios son obtenidas desde los potenciales usuarios. Identificación de prioridades.

Page 4: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Proceso de Diseño de Base de Datos

Segunda Etapa: Diseño Conceptual

Objetivo: Producir un esquema conceptual que represente los datos necesarios para el sistema de información, que sea independiente del sistema administrador de base de datos a utilizar.

Pasos:a) Diseño del Esquema Conceptual: Generación de un modelo de datos con

características de ser expresivo, simple, mínimo, formal, diagramático.

• Técnica Top-Down: El diseñador comienza con el modelo de la organización y agrega detalles a ese modelo hasta alcanzar un diseño conceptual satisfactorio.

• Técnica Bottom-Up : Aquí el analista realiza un análisis detallado, por separado, de los requerimientos y modelos de cada vista de usuario. Para formar un esquema conceptual.

Page 5: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Proceso de Diseño de Base de Datos

Segunda Etapa: Diseño Conceptual

Pasos:En ambos casos, el Esquema Conceptual obtenido debe servir para:

• Medio de Comunicación entre usuarios y especialistas.• Mecanismos para validar entendimiento alcanzado del problema, por

parte del especialista (analista del sistema).• Descripción estable del contenido.

b) Diseño de las transacciones: Identificar Entradas-Proceso-Salidas. Transacciones de recuperación, de actualización y mixtas.

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Proceso de Diseño de Base de Datos

Tercera Etapa: Elección del Software

Objetivo: Seleccionar aquel tipo de software que mejor se adecué a las necesidades del sistema a construir.

Pasos: la elección debiera considerar los siguientes tres aspectos

a) Costos: adquisición de software, mantención, adquisición del hardware, migración, personal capacitado, entrenamiento, operación del software.

b) Cambio de Software (de existir otro actualmente): complejidad de los datos, compartición de datos entre aplicaciones, dinámica de los datos, frecuencia de los requerimientos, volumen de datos.

c) Factores organizacionales y económicos: estructura de los datos, familiaridad del personal, soporte del vendedor del software, características de lenguajes de cuarta generación (como editores de texto, generadores de reporte, browsers, software de comunicación y herramientas gráficas).

Page 7: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Proceso de Diseño de Base de Datos

Cuarta Etapa: Diseño Lógico

Objetivo: Crear un esquema conceptual basado en el modelo de datos soportado por el software escogido.

Pasos:

a) Transformación independiente del sistema, a un modelo relacional, orientado al objeto u otro.

b) Conversión de los esquemas a un software de base de datos específico.

Page 8: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Proceso de Diseño de Base de Datos

Quinta Etapa: Diseño Físico

Objetivo: Escoger las estructuras de almacenamiento y métodos de acceso y la ubicación de los archivos de base de datos para obtener un buen rendimiento de las distintas aplicaciones que interactúan con la base de datos.

Criterios: en lugar de tener pasos a seguir, existen más bien criterios que permiten determinar cuales debieran ser las organizaciones de los archivos de la base de datos; estos criterios son:

• Tiempo de Respuesta: es el tiempo que transcurre desde el ingreso de la transacción y el recibo de su respuesta.

• Utilización del espacio en disco: cantidad de memoria secundaria ocupada por los archivos y los índices.

• Rendimiento de la transacción: numero promedio de transacciones que pueden ser procesadas por minutos.

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Proceso de Diseño de Base de Datos

Sexta Etapa: Implementación

Objetivo: Codificación de sentencias para la definición y la manipulación de la base de datos, para crear los archivos y su poblamiento.

Page 10: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos Conceptual

Es el segundo paso del proceso de desarrollo de base de datos.

Su objetivo es desarrollar un Modelo Entidad – Relación que represente los requerimientos de información del negocio.

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Este modelo fue propuesto por P. Chen en 1976 para la definición del esquema conceptual de una base de datos. La propuesta original aunque modificada y extendida aún sigue vigente.

El Modelo de ER es un medio efectivo para coleccionar y documentar los requerimientos de información de la organización. Y se caracteriza por:

Su robusta sintaxis. Comunicación entre usuarios. Fácil desarrollo. Define el ámbito de la información.

Page 12: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

El modelamiento de datos conceptual es independiente del hardware o software a usar para la implementación. Un Modelo ER puede ser mapeado a una base de datos relacional, jerárquica o de redes.

Page 13: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Objetos

En el modelo ER se utiliza el concepto de “entidad” para referenciar al concepto de objeto.

Un tipo de entidad permite denotar tipos de objetos y se representan con un rectángulo nominado.

NOMBRE - ENTIDAD

Page 14: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Objetos

Se utilizara la palabra “entidad” para hacer referencia a un tipo de entidad, y la expresión “instancia de entidad” para hacer referencia a una entidad concreta de ese tipo.

Convenciones en diagramación de entidades:

Nombre único y en singular. Nombre de las entidades en mayúscula.

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Objetos

Ejemplo: Sistema de Información para la gestión del Plan de Ordenación Docente (POD).

PROFESOR DEPARTAMENTO

ASIGNATURA

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Relaciones

Los objetos del mundo real se relacionan entre sí, siendo también interesante modelar estas asociaciones; para ello se utilizan los tipos de relaciones, o simplemente relaciones.

En el modelo ER, una relación se representa por un rombo nominado unido con un arco a cada una de las entidades que representan los objetos relacionados.

A BNombre-Relación

ArcosArcos RelaciónRelación

Page 17: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Relaciones

El “grado” de una relación es el número de entidades, no necesariamente distintas, que participan en la relación. En función del grado se habla de relaciones binarias, ternarias, etc.

E1 E2R Relación Binaria

E1 E2R

E3

Relación Ternaria

Page 18: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Relaciones

Además del nombre de la relación cuando se considere necesario, es posible dar un nombre al arco que une la relación a una entidad, este nombre expresa la función que esta entidad realiza en la relación. Cuando una entidad participa varias veces en la relación, es imprescindible utilizar este nombre funcional.

E1

R

Fu

nci

ón

1

Fu

nci

ón

2Relación Binaria reflexiva

Page 19: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Relaciones

Ejemplo: Sistema de Información para la gestión del Plan de Ordenación Docente (POD).

PROFESOR DEPARTAMENTOPERTENECE

ASIGNATURA DEPARTAMENTOADSCRITA

PROFESOR ASIGNATURADOCENCIA

Page 20: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Atributos

Los atributos se representan mediante elipses nominados unidos con un arco a la entidad o a la relación que describen.

E1

Nombre-Atributo

R1

Nombre-Atributo

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Atributos

Los atributos se pueden clasificar según varios criterios:

Desde el punto de vista de su estructura

Simples o escalares: toman valores indivisibles. Compuestos o estructurados: los valores que toma el atributo se componen de otros valores (que pueden ser de cualquier tipo). En estos casos se representa uniendo con arcos la elipse que representa un atributo compuesto con las elipses que representan sus atributos componentes.

AtributoCompuesto

Componente 1

Componente 2

Page 22: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Atributos

Según el número máximo de valores que pueda tomar el atributo por cada ocurrencia de la entidad o de la relación.

Monovaluados: toman un valor como máximo. Multivaluados: pueden tomar n valores como máximo. Se representan etiquetando el arco con una n, o una constante numérica si el máximo esta limitado.

AtributoMultivaluadon

Page 23: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Atributos

Dependiendo del tipo de información que represente.

Básico: representa información que debe almacenarse. Derivado: representa información que se obtiene a partir de otra información. Se representa por un elipse trazado discontinuamente.

AtributoDerivado

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Atributos

Ejemplo: Sistema de Información para la gestión del Plan de Ordenación Docente (POD).

PROFESOR

CódigoNombreCategoría

teléfonon

Nombre

Apellido1

Apellido2

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Restricciones estáticas.

Restricción de Atributos.

Restricción de valor (o dominio): estas restricciones son fácilmente representables en el modelo ER sin más que añadir un dominio asociado a cada atributo en un anexo del diagrama. En el caso de los atributos derivados, se debe indicar la regla de derivación, es decir, la forma de calcular el valor.

Restricción de valor no nulo: cuando un atributo presenta esta restricción, se incluyen un pequeño circulo en el arco que lo une con el objeto que describe (entidad u objeto).

AtributoNo NULO

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Restricciones estáticas.

Restricción sobre Entidades.

Restricción de unicidad: esta restricción expresa la propiedad de que las distintas ocurrencias de una entidad deben tomar valores distintos para el atributo (o un conjunto de atributos), sobre el que se define está restricción. En el caso de que haya varios conjuntos de atributos con restricción de unicidad se añade un subíndice a la línea de subrayado.

Nombre

NOMBRE - ENTIDAD

Page 27: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Restricciones estáticas.

Restricción sobre Entidades.

Restricción de identificación: esta implica la restricción de unicidad y la restricción de valor no nulo, y permite definir un identificador para cada tipo de entidad. Se representa subrayando con una línea continua el atributo (o conjunto de atributos).

Nombre

NOMBRE - ENTIDAD

Page 28: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Restricciones estáticas.

Restricción sobre Entidades – Ejemplo Sistema de Información para la gestión del Plan de Ordenación Docente (POD).

PROFESOR

CódigoNombreCategoría

teléfonon

Nombre

Apellido1

Apellido2

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Restricciones estáticas.

Restricción sobre Relaciones

Se les denomina restricciones de cardinalidad. Estas son las restricciones más importantes sobre las relaciones. Las relaciones de cardinalidad que el modelo de ER permite expresar:

Cardinalidad Mínima: solo se puede expresar la cardinalidad mínima de cada entidad respecto a la relación. Esta puede ser 0 o 1, representando esta última la “relación de existencia” . Está relación de existencia se representa con una doble línea en el arco que une la relación con la entidad. Cardinalidad Máxima: sólo se puede expresar la cardinalidad máxima de cada conjunto de n-1 entidades respecto a la relación. Esta cardinalidad se indica mediante una etiqueta con el valor de la cardinalidad en el arco que une la entidad.

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Restricciones estáticas.

Restricción sobre Relaciones – Notaciones de Relaciones.

R (A (0,1), B(0,1)) Relación uno a uno (1 : 1)

R (A (0,n), B(0,1)) Relación uno a muchos (1 : M)

A BR1 1

A BR1 n

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Restricciones estáticas.

Restricción sobre Relaciones – Notaciones de Relaciones.

R (A (0,n), B(1,1)) Relación (1 : M) con restricción de integridad

R (A (0,n), B(0,n)) Relación mucho a muchos (M : M)

A BRn n

A BR1 n

Page 32: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Restricciones estáticas.

Restricción sobre Relaciones – Notaciones de Relaciones.

A BR1 1R( A(0,n), B-C(0,1))

R( B(0,n), A-C(0,1))

R( C(1,n), A-B(0,1))

C

1

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Restricciones estáticas.

Restricción sobre Relaciones – Notaciones de Relaciones.

A BR1 nR( A(0,n), B-C(0,1))

R( B(0,n), A-C(0,n))

R( C(0,n), A-B(0,n))

C

n

Page 34: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Restricciones estáticas.

Restricción sobre Relaciones –Ejemplo: Sistema de Información para la gestión del Plan de Ordenación Docente (POD).

Pertenece (Departamento (0,n), Profesor (1,1))

PROFESOR DEPARTAMENTOPERTENECE

n 1

Adscrita (Departamento (0,n), Asignatura (1,1))

ASIGNATURA DEPARTAMENTOADSCRITA

n 1

Page 35: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Restricciones estáticas.

Restricción sobre Relaciones –Ejemplo: Sistema de Información para la gestión del Plan de Ordenación Docente (POD).

Docencia (Profesor (0,n), Asignatura (0,n))

PROFESOR ASIGNATURADOCENCIAn n

Page 36: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de Restricciones estáticas.

Restricción de dependencia de identificación

Una entidad sufre restricción de dependencia de identificación cuando no puede identificarse con sus propios atributos, de manera que sus ocurrencias se pueden distinguir gracias a su relación con otras entidades. A este tipo de entidades se le denomina entidades débiles. Esta tipo de restricción implica siempre una restricción de identidad.

A BR1

n

BR

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de la Agregación

Para representar una agregación, se encuadra la relación sobre la que se define.

A B

C

R

SAgregaciónAgregación

La entidad agregada tiene el nombre de la relación sobre la que se define y hereda los atributos de las entidades participantes, así como los atributos de la relación.

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de la Agregación

Ejemplo: Sistema de Información para la gestión del Plan de Ordenación Docente (POD).

PROFESOR ASIGNATURA

GRUPO

DOCENCIA

ASIGNADO

n n

n

n

Esto representa la asignación de grupos a un profesor en una asignatura determinada.

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de la generalización

Esta se representa uniendo todas las entidades especializadas según un criterio con la entidad general a través de un circulo en el que se indican las propiedades ( T = total, P = parcial, D = disjunta, y S = Solapada). En el caso que haya una sola subclase no hace falta el circulo.

G

T/S

E1 E2 ……. E3

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Nomenclatura Gráfica del Modelo – Representación de la Generalización

Ejemplo: Sistema de Información para la gestión del Plan de Ordenación Docente (POD).

ASIGNATURA

T,D

POSTGRADO GRADO

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER)

Diagrama ER completo.

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER) (Ejercicios)

Ejercicio 1

La cadena de Video-Clubs Glob-Gusters ha decidido, para mejorar su servicio, emplear una base de datos para almacenar la información referente a las películas que ofrece en alquiler. Esta información es la siguiente:

Una película se caracteriza por su t título, nacionalidad, productora y fecha (p.e., “Quo Vadis” , “Estados Unidos” , “M.G.M.” , 1955) .

En una película pueden participar varios actores (nombre, nacionalidad, sexo) algunos de ellos como actores principales. Una película está dirigida por un director (nombre, nacionalidad) .

De cada película se dispone de uno o varios ejemplares diferenciados por un número de ejemplar y caracterizados por su estado de conservación. Un ejemplar se puede encontrar alquilado a algún socio (DNI , nombre, dirección, teléfono) . Se desea almacenar la fecha de comienzo del alquiler y la de devolución. Un socio tiene que ser avalado por otro socio que responda de él en caso de tener problemas en el alquiler.

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER) (Ejercicios)

Ejercicio 2

La asociación "Amigos de la Fiesta" desea recoger en una base de datos toda la información acerca de las corridas de toros que se celebran en España y de todos los datos relacionados con ellas.

Se desea tener información acerca de cada corrida, identificada conjuntamente por un número de orden, la feria en la que se celebra y el año de celebración (por ejemplo : orden = 2, feria = San Isidro, año = 1990) ; las corridas que no se celebran durante una feria tienen 0 en el campo Feria y se numeran correlativamente dentro de ese año.

En una determinada corrida actúan una serie de toreros (mínimo 1 y máximo 6) de los que se desea guardar su DNI, nombre, apodo y fecha en que tomó la alternativa.

Además se desea saber quién fue el torero (padrino) que le dio la alternativa en su día (un torero puede dar la alternativa a varios compañeros o a ninguno) . En cada corrida un torero obtiene una serie de premios (número de orejas, de rabos y si salió por la puerta grande) de los que se desea mantener información. Cada torero puede tener un apoderado. A su vez, un apoderado lo puede ser de varios toreros. De él se desea saber su DNI, nombre, dirección y teléfono. Una corrida se celebra en una plaza de toros de la que se desea saber su nombre (que se supone único) , localidad, dirección y aforo. En una misma plaza se pueden celebrar varias corridas de toros.

Cada toro pertenece a una ganadería determinada. De cada ganadería se quiere conocer su código, nombre, localidad, procedencia y antigüedad ( fecha de creación) . En cada corrida son estoqueados al menos 6 toros. Cada toro viene identificado por el código de la ganadería a la que pertenece, el año en que nació y un número de orden. Además se desea mantener información acerca de su nombre y color, así como del orden en que fue toreado.

Page 44: Unidad 3 Modelamiento De Datos Conceptual

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Modelamiento de Datos ConceptualModelo Entidad – Relación (ER) (Ejercicios)

Ejercicio 3

Se trata de diseñar una base de datos para una red de agencias en franquicias a TECHNOHOUSE, empresa especializada en el alquiler y compra de inmuebles.

Cada agencia tiene un titular propio y un conjunto de vendedores. Tanto el titular como los vendedores sólo pueden pertenecer a una agencia. Sobre las agencias interesa almacenar su dirección, teléfonos (que pueden ser varios) , fax, etc. Además, cada agencia tiene asignada una zona de actuación que es única.

Las agencias disponen de inmuebles tanto para alquilar como para vender (o ambas cosas) , en el primer caso figurará el precio de alquiler y la fianza a depositar, mientras que en el segundo caso, además del precio de venta, se indica si el inmueble está o no hipotecado.

Por otro lado, los inmuebles pueden ser locales comerciales, o pisos. En ambos casos se identifican por un código, interesando conocer el propietario, la dirección y la superficie en m2.

Además, en el caso de pisos interesa conocer el número de habitaciones ( incluyendo el salón) , el número de cuartos de baño, el tipo de gas (natural, ciudad, butano) , y si es interior o exterior. Para los locales comerciales se debe conocer si dispone de licencia de apertura. Un cliente puede acudir a varias agencias, en cada una se le asigna un vendedor, que es el encargado de seleccionar los inmuebles que cumplen las características deseadas, y en caso de estar interesado, el cliente debe dar una señal para reservar el inmueble (o los inmuebles) que desea.

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Sergio Sánchez

Conceptos RelevantesBibliografía

“Introducción a los Sistemas de Base de Datos”, C. J. Date, Prentice Hall – Séptima Edición, 2001.

“Bases de Datos Relacionales”, Matilde Celma Giménez & Juan Casamayor & Laura Mota, Prentice Hall, 2003.

Cátedra “Introducción a las bases de datos”, Profesor L. Marti, Universidad de Valparaíso, 2004.