7.7- Modelo relacional.
3.1 Introducción
En el capítulo anterior se
mencionaron 3 tipos de modelado: conceptual, lógico y físico.
El modelo e-r se considera un modelo
conceptual ya que permite a un nivel alto el ver con claridad la información
utilizada en algun problema o negocio.
En este capítulo nos concentraremos
en desarrollar un buen modelo "lógico" que se conoce como
"esquema de la base de datos" (database schema) a partir del
cual se podrá realizar el modelado físico en el DBMS, es importante mencionar
que es un paso necesario, no se puede partir de un modelo conceptual para
realizar un físico.
3.2 Por qué "modelo relacional.
Puede resultar confuso el concepto de
modelo entidad-relación vs modelo relacional, quizás porque ambos comparten
casi las mismas palabras. Como se mencionó en la sección anterior, el objetivo
del modelo relacional es crear un "esquema" (schema), lo cual
como se mencionará posteriormente consiste de un conjunto de "tablas"
que representan "relaciones", relaciones entre los datos.
Estas tablas, pueden ser construidas de diversas maneras:
- Creando un conjunto de tablas iniciales y aplicar operaciones de nacionalización hasta conseguir el esquema más óptimo. Las técnicas de nacionalización se explican más adelante en este capítulo.
- Convertir el diagrama e-r a tablas y posteriormente aplicar también
operaciones de nacionalización hasta conseguir el esquema óptimo.
La primer técnica fue de las primeras
en existir y, como es de suponerse, la segunda al ser más reciente es mucho más
conveniente en varios aspectos:
- El partir de un diagrama visual es muy útil para apreciar los
detalles, de ahí que se llame modelo conceptual.
- El crear las tablas iniciales es mucho más simple a través de las
reglas de conversión.
- Se podría pensar que es lo mismo porque finalmente hay que
"normalizar" las tablas de todas formas, pero la ventaja de
partir del modelo e-r es que la "nacionalización" es mínima por lo
general.
- Lo anterior tiene otra ventaja, aún cuando se normalice de manera
deficiente, se garantiza un esquema aceptable, en la primer técnica no es
así.
3.3 Tablas
El modelo relacional proporciona un
manera simple de representar los datos: una tabla bidimensional llamada
relación.
3.4
Una vez creadas las tablas hay que
verificarlas y revisar si aún se puede reducir u optimizar de alguna manera.
Los problemas tales como la
redundancia que ocurren cuando se abarrotan demasiados datos en un sola
relación son llamados anomalías. Los principales tipos son:
- Redundancia: la información se repite innecesariamente en muchas tablas En la
relación siguiente, length y filmType.
- Anomalías de actualización: cuando al cambiar la información en una
tabla se descuida el actualizarla en otra. Si en la relación encontramos
que el length de StarWars es 125 podríamos cambiarlo únicamente para la
primer tabla y olvidar actualizar las demás.
- Anomalías de eliminación: si un conjunto de valores llegan a estar
vacíos y se llega a perder información relacionada como un efecto de la
eliminación.
3.5 Conclusiones
De manera que las metas del diseño de bases de datos con dependencias
funcionales son:
- BCNF*
- Descomposición sin pérdida
- Preservación de dependencias
Llegar a una forma BCNF puede llegar a ser
complicado, debido a esto en muchas ocasiones es suficiente con alcanzar la 3NF
para lograr un buen diseño.
Comentarios
Publicar un comentario