UNIDAD II

Modelo de Datos

Modelo de DatosEs una colección de

herramientas conceptuales para describir los datos, las relaciones

que existen entre ellos, semántica asociada a los datos y

restricciones de consistencia.

Relación dentro de un modelode Base de Datos

Modelo de Bajo Nivelo Implementable

Se usan para describir a los datos en el nivel más bajo, aunque existen muy pocos modelos de este tipo, básicamente capturan aspectos de la implementación de los sistemas de base de datos.

Modelo JerárquicoLa estructura básica de este modelo es el árbol. Todos los datos y sus relaciones deben plasmarse mediante esta estructura, para que exista un tipo de registro, “maestro” o “raíz”, del cual depende el resto de los tipos de registros, a los que

se denomina secundarios por su dependencia con respecto a los anteriores.

Características: Los segmentos, en función de su situación en el árbol y

de sus características, pueden denominarse

como:- Segmento Padre- Segmento Hijo- Segmento Raíz

Ventajas Desventajas

Modelo de Red

•Ese modelo implementa directamente las relaciones de muchos a muchos.

•Los registros son los nodos del grafo y arcos son los enlaces que se establecen entre ellos mediante punteros.

•Las relaciones entre conjuntos de entidades se llevan a cabo por medio de unos registros especiales llamados “conectores”. Por regla general, los conectores están constituidos por los atributos propios de la relación.

Este modelo representa los datos mediante colecciones de registros y sus relaciones se representan por

medio de ligas o enlaces, los cuales pueden verse como punteros. Los

registros se organizan en un conjunto de gráficas arbitrarias.

CARACTERISTICAS

Modelo de Red

Ventajas• Este modelo en red es

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

Desventajas• Una restricción bastante

importante de este modelo, es que una ocurrencia de registro miembro puede pertenecer como máximo a una sola instancia de un determinado conjunto, aunque puede participar en varios tipos de conjuntos distintos.

Modelo Relacional

El modelo relacional se ha establecido actualmente como el principal modelo de datos para las aplicaciones de procesamiento de datos. Ha conseguido la posición principal debido a su

simplicidad, que facilita el trabajo del programador en comparación con otros modelos anteriores como

el de red y el jerárquico.

Modelo Relacional

Características

Una base de datos relacional consiste en un

conjunto de tablas, a cada

una de las cuales se le asigna un

nombre exclusivo, y estas se componen por

registros.

Ventajas

Este modelo es el más utilizado en la actualidad para reducir problemas de administración

de datos dinámicamente.

En este modelo, el lugar y la forma en que se almacenen los

datos no tienen relevancia.

La información puede ser recuperada o almacenada por

medio de consultas, que ofrecen una amplia flexibilidad

y poder para administrar la información.

Pueden los datos ser accedidos

concurrentemente por muchas personas.

Desventajas

Imposibilidad de representar conocimiento en forma de

reglas.

Inexistencia de mecanismos de herencia de propiedades (y por

supuesto de métodos).

Falta de poder expresivo (por ejemplo, para

representar jerarquías).

Dificultad para gestionar datos no atómicos (por ejemplo, los valores estructurados de una

estructura de rasgos).

Reglas de formación de un Modelo Relacional

Regla 1: Representación de la información: Toda información almacenada en una base de datos relacional debe ser presentada de forma explícita y única a nivel lógico, por medio de valores en tablas.

Regla 2: Acceso Garantizado: todo dato (valor atómico) debe ser accesible mediante la combinación de un nombre de tabla, un valor de su cable y el nombre de una columna.

Regla 3: Tratamiento sistemático de valores nulos: se ofrece el valor nulo para dar soporte a la representación de información desconocida o inaplicable de forma sistemática, independientemente del tipo de dato.

Regla 4: Catálogo dinámico en línea basado en el modelo relacional: la descripción de la base de datos se debe representar en el nivel lógico de la misma manera que los datos ordinarios, de forma que los usuarios autorizados puedan consultarla utilizando el mismo lenguaje relacional que usan para acceder a los datos normales.

Reglas de formación de un Modelo Relacional

Regla 5: Sub-lenguaje de datos completo: el sistema relacional debe incluir, al menos, un lenguaje que permita expresar los siguientes elementos: definición de datos, definición de vistas, manipulación de datos (interactiva y programada), restricciones de integridad, autorizaciones y control de transacciones.

Regla 6: Actualización de vistas: toda vista teóricamente debe poder actualizarse en el sistema.

Regla 7: Inserciones, modificaciones y eliminaciones de alto nivel: la capacidad de manejar una relación o una vista como operando único debe existir, no solo recuperar la información, sino también en la inserción, la actualización y el borrado de datos.

Regla 8: Independencia física de los datos: los programas de aplicación y las actividades terminales de la base de datos deben mantenerse inalterados desde el punto de vista lógico, sean cuales sean los cambios que se introduzcan en los mecanismos de almacenamiento y acceso de la base de datos.

Reglas de formación de un Modelo Relacional

Regla 9: Independencia lógica de los datos: los programas de aplicación y las actividades terminales de la base de datos no deben verse afectadas por aquellos cambios que preserven la información y que, desde el punto de vista teórico, estén permitidos.

Regla 10: Independencia de la integridad: las reglas de identidad de una base de datos deben ser definibles por medio del sublenguaje de datos relacional y han de almacenarse en el catalogo de la base de datos, no en los programas de aplicación.

Regla 11: Independencia de la distribución: debe existir un sublenguaje de datos que pueda soportar base de datos distribuidas sin que haya que alterar los programas de aplicación cuando se distribuyen los datos por primera vez o se redistribuyen estos con posterioridad.

Regla 12: Regla de la no subversión: si un sistema de gestión de base de datos soporta un lenguaje de bajo nivel que permite el acceso fila a fila, éste no puede utilizarse para saltarse las reglas de integridad y las restricciones expresadas por medio del lenguaje de más alto nivel.

Operaciones en el Modelo Relacional

Podemos considerarlo como un esquema de una relación es también un conjunto, de esto se derivan algunas propiedades importantes:

- No hay orden en las tuplas.- No hay orden en los atributos.- No hay tuplas duplicadas.- El esquema de toda relación incluye una clave primaria.- Los valores que puede tomar un atributo en una relación son atómicos, en el sentido de que no tienen estructura, son escalares.

Operaciones en elModelo Entidad - Relación

Es un modelo que ofrece una visión más textual y esquemática de cómo será la base de datos. Está basado en la lógica de predicados y en la teoría

de conjuntos. Actualmente es el modelo más usado para resolver problemas reales y administrar datos dinámicamente.

Los datos vistos como entidades

Atributos o características de dichas entidades

Cierta semántica del problema

Relaciones entre ellas

Ciertas restricciones

Objetivo:

Es poder visualizar los

objetos que pertenecen

a la base de datos como

entidades, junto con sus

atributos y relaciones.

En el modelo, se pueden representar:

CaracterísticasEntidad

Atributo

Relación

Identificador

Identificadores

Pasos para la construcción de un modelo E-C-A (Evento-Condición-Acción)

Un sistema de bases de datos activas es un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) que contiene un subsistema que permite la definición y la gestión de reglas de producción (reglas activas). Las reglas siguen el modelo evento–condición–acción (modelo ECA): cada regla reacciona ante un determinado evento, evalúa una condición y, si ´esta es cierta, ejecuta una acción. La ejecución de las reglas tiene lugar bajo el control de un subsistema autónomo, denominado motor de reglas, que se encarga de detectar los eventos que van sucediendo y de planificar las reglas para que se ejecuten.

En el modelo ECA una regla tiene tres componentes:

El evento (o eventos) •Estos eventos pueden ser operaciones de consulta o actualización que se aplican explícitamente sobre la base de datos. También pueden ser eventos temporales (por ejemplo, que sea una determinada hora del día) u otro tipo de eventos externos (definidos por el usuario).

La condición •Determina si la acción de la regla se debe ejecutar. Una vez ocurre el evento disparador, se puede evaluar una condición (es opcional). Si no se especifica condición, la acción se ejecutará cuando suceda el evento. Si se especifica condición, la acción se ejecutará sólo si la condición se evalúa a verdadero.

La acción •Puede ser una transacción sobre la base de datos o un programa externo que se ejecutará automáticamente.