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El conocimiento de conceptos como frontend, backend, bases de datos, atributos, relaciones, cardinalidades y modelos (MER y DER) es esencial para entender cómo se construyen y funcionan los sistemas de información, ya que cada parte cumple un rol clave en la organización y el flujo de los datos.

La correcta aplicación de técnicas de modelado, normalización y uso de claves asegura que los sistemas sean eficientes, confiables y fáciles de mantener, permitiendo que la información se procese de forma clara, estructurada y útil para la toma de decisiones.

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https://sites.google.com/site/modelamientodebasesdedatos/clase-4-llaves-y-d-e-r-y-m-e-r

https://guayahack.co/community/member/davidadarme/reto-diferencias-diagrama-clases-entidad-relacion/

https://www.valoremreply.com/resources/insights/blog/what-is-data-normalisation/#:~:text=Codd%2C%20el%20investigador%20de%20IBM,sofisticados%20sistemas%20de%20informaci%C3%B3n%20actuales.

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La principal diferencia entre MER y DER radica en que MER (Modelo Entidad-Relación) es un modelo conceptual para representar una base de datos, mientras que DER (Diagrama Entidad-Relación) es la representación gráfica de ese modelo. En resumen, el MER es el esquema abstracto, y el DER es el diagrama que lo visualiza.

El Modelo Entidad-Relación (MER):

Es un modelo conceptual de alto nivel que describe la estructura de los datos y sus relaciones en un sistema.

Se utiliza para representar las entidades (objetos o conceptos) y sus atributos, así como las relaciones entre ellas.

No es una representación visual, sino un esquema abstracto que define la estructura de la base de datos.

El Diagrama Entidad-Relación (DER):

Es una representación gráfica del MER, utilizando símbolos y diagramas para visualizar las entidades, atributos y relaciones.

Permite una comprensión más fácil e intuitiva de la estructura de la base de datos.

Facilita la comunicación entre los diseñadores de bases de datos y los usuarios finales.

MER: Conceptual, describe entidades, atributos y relaciones.

DER: Representación gráfica del MER.

Ejemplo: El MER dice “Un cliente hace pedidos”, el DER lo dibuja en rectángulos y rombos.

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Una relación espuria o tupla espuria se refiere a una asociación falsa o engañosa entre datos que surge de una unión incorrecta de tablas en una base de datos. Esto ocurre cuando se intenta combinar información de diferentes tablas utilizando atributos que no son claves primarias ni claves foráneas, creando registros que no reflejan relaciones reales entre las entidades.

Relaciones falsas creadas al unir tablas incorrectamente.

👉 Ejemplo: Si relacionas mal Cliente con Producto, puede salir un pedido inexistente.

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En diseño, una anomalía se refiere a una irregularidad o desviación de la norma, patrón o regularidad esperada en un diseño. Puede ser una característica que rompe con la uniformidad, añadiendo interés visual, o puede indicar un fallo en el diseño.

Problemas en BD mal diseñadas: redundancia, dificultad de actualización.

👉 Ejemplo: Si guardas la dirección del cliente en cada factura y cambia, hay que actualizar todas.

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27.PETER CHEN Y SU APORTE A LA HUMANIDAD MAS SIGNIFICATIVA

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27.PETER CHEN Y SU APORTE A LA HUMANIDAD MAS SIGNIFICATIVA

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Peter Chen es un científico informático reconocido por ser el creador del Modelo Entidad-Relación (Modelo ER), una herramienta fundamental para el diseño de bases de datos y sistemas de información. Este modelo permite representar la estructura de datos de un sistema mediante entidades, atributos y relaciones, facilitando la comprensión y el diseño de sistemas complejos.

Aporte más significativo y popular:

El Modelo ER es el aporte más significativo y popular de Peter Chen. Su impacto se extiende a diversas áreas, incluyendo:

Diseño de bases de datos:

El Modelo ER se ha convertido en la base para el diseño de bases de datos relacionales y no relacionales, siendo utilizado en la creación de sistemas de información en diversas industrias.

Ingeniería de software:

Es una herramienta esencial en el análisis y diseño de sistemas, utilizado en metodologías como UML (Unified Modeling Language) y en herramientas CASE (Computer-Aided Software Engineering).

Investigación académica:

El Modelo ER es ampliamente enseñado en universidades de todo el mundo y es un tema de investigación constante en ciencias de la computación.

Aplicaciones prácticas:

Se utiliza en la creación de sistemas de información para aeropuertos, seguridad, investigación criminal, entre otros

Creador del Modelo Entidad-Relación (MER).

Ejemplo: Su modelo permite diseñar bases de datos gráficamente.

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26-BOYCE COLD Y SU APORTE A LA HUMANIDAD MAS SIGNIFICATIVA

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26-BOYCE COLD Y SU APORTE A LA HUMANIDAD MAS SIGNIFICATIVA

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Edgar Frank "Ted" Codd (1923-2003), un científico informático británico, es famoso por desarrollar el modelo relacional de bases de datos, que revolucionó la forma en que se organizan y gestionan los datos. Su aporte más significativo y popular fue la creación de este modelo, que sentó las bases para la industria multimillonaria de las bases de datos. Además, Codd definió las primeras tres formas normales para la normalización de bases de datos y acuñó el término OLAP (Procesamiento Analítico en Línea). La forma normal de Boyce-Codd (BCNF) también lleva su nombre, aunque fue desarrollada junto con Raymond F. Boyce.

Ejemplo:

Imagina una base de datos de estudiantes. Sin el modelo relacional, los datos podrían estar dispersos en diferentes archivos o formatos, dificultando la búsqueda y gestión de la información. Codd propuso organizar los datos en tablas (relaciones) con columnas (atributos) y filas (tuplas). Cada tabla representaría una entidad (por ejemplo, una tabla de estudiantes con atributos como nombre, ID, carrera, etc.) y las relaciones entre las tablas se establecerían a través de claves foráneas. Este enfoque simplifica la consulta y actualización de datos, permitiendo a los usuarios acceder a la información de manera más eficiente.

Matemático, creador de la normalización y de la BCNF (Forma Normal de Boyce-Codd).

Ejemplo: Gracias a él, evitamos datos duplicados en bases de datos.

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Los axiomas de Armstrong son un conjunto de reglas lógicas que permiten deducir nuevas dependencias funcionales a partir de un conjunto dado de dependencias funcionales en bases de datos relacionales. Estas reglas son fundamentales para el diseño de bases de datos y la normalización, asegurando la integridad y eficiencia de la información.

Conjunto de reglas para inferir dependencias funcionales.

Ejemplo: Si A → B y B → C, entonces A → C.

Ejemplo:

Consideremos una tabla de empleados con los atributos: EmpleadoID, Nombre, Departamento, Salario, Jefe.

Reflexividad:

Si tenemos el conjunto de atributos {EmpleadoID, Nombre}, sabemos que {EmpleadoID, Nombre} -> {EmpleadoID} es una dependencia funcional válida. También, {EmpleadoID, Nombre} -> {Nombre}.

Aumento:

Si sabemos que {EmpleadoID} -> {Departamento}, entonces al añadir el atributo "Salario" a ambos lados, podemos inferir que {EmpleadoID, Salario} -> {Departamento, Salario}.

Transitividad:

Si sabemos que {EmpleadoID} -> {Departamento} y {Departamento} -> {Jefe}, entonces podemos inferir que {EmpleadoID} -> {Jefe}.

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Un esquema de tabla, en el contexto de bases de datos relacionales, define la estructura de una tabla especificando los nombres de las columnas, sus tipos de datos y las restricciones asociadas. Las claves, como clave primaria y clave foránea, son elementos cruciales para la integridad y la relación entre tablas. Las reglas de traducción, en este contexto, se refieren a las directrices para transformar datos entre diferentes formatos o sistemas, asegurando la consistencia y la precisión.

Claves primarias, foráneas, reglas.

Ejemplo: Tabla Pedidos con clave primaria IDPedido y clave foránea IDCliente.

Claves:

Clave Primaria:

Una columna o conjunto de columnas que identifican de forma única cada fila de una tabla. Por ejemplo, en la tabla "Clientes", "ID_Cliente" podría ser la clave primaria.

Clave Foránea:

Una columna o conjunto de columnas en una tabla que hace referencia a la clave primaria de otra tabla. Esto establece una relación entre las dos tablas. Por ejemplo, una tabla "Pedidos" podría tener una clave foránea "ID_Cliente" que hace referencia a la tabla "Clientes".

Importancia de las claves:

Las claves garantizan la integridad referencial de los datos, evitando inconsistencias y permitiendo la navegación entre tablas relacionadas.

Reglas de Traducción:

Son un conjunto de directrices para convertir datos de un formato a otro, asegurando que la información se represente de manera coherente y correcta en diferentes sistemas o aplicaciones.

Ejemplos:

Conversión de tipos de datos: Pasar de un formato de fecha "MM/DD/AAAA" a "AAAA-MM-DD".

Traducción de nombres de columnas: Cambiar el nombre de una columna de "CustomerName" a "NombreCliente" al exportar datos a otro sistema.

Escalado de datos: Transformar valores numéricos de un rango a otro.

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23-SINTAXIS DEL ESQUEMA DE UNA BASE DE DATOS

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23-SINTAXIS DEL ESQUEMA DE UNA BASE DE DATOS

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La sintaxis del esquema de una base de datos se refiere a las reglas y la estructura que define cómo se organizan los datos dentro de una base de datos relacional. Esto incluye la definición de tablas, columnas, tipos de datos, restricciones y relaciones entre las tablas. En esencia, es el plano lógico que describe la estructura de la base de datos.

Tablas:

Estructuras que almacenan datos en filas y columnas.

Columnas:

Definiciones de los tipos de datos que se almacenan en cada columna de una tabla.

Tipos de datos:

Especifican la naturaleza de los datos que se pueden almacenar en una columna (por ejemplo, texto, números, fechas).

Restricciones:

Reglas que se aplican a los datos para asegurar su integridad (por ejemplo, claves primarias, claves foráneas, restricciones de unicidad).

Relaciones:

Definiciones de cómo se conectan las tablas entre sí, estableciendo dependencias y asociaciones entre los datos.

Ejemplo:

Organización de datos:

La sintaxis del esquema proporciona una estructura clara y lógica para organizar los datos en la base de datos.

Integridad de datos:

Las restricciones ayudan a mantener la integridad de los datos evitando inconsistencias y errores.

Facilita el acceso y la manipulación de datos:

Un esquema bien definido permite a los usuarios y aplicaciones acceder y manipular los datos de manera eficiente.

Documentación:

El esquema sirve como documentación para comprender la estructura de la base de datos.

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22- ¿QUE ES MODELO RELACIONAL Y SUS COMPONENTES?

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22- ¿QUE ES MODELO RELACIONAL Y SUS COMPONENTES?

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Un modelo relacional es una forma de organizar datos en una base de datos utilizando tablas, donde cada tabla representa una relación y cada fila representa una tupla (registro). Los componentes principales son: Tabla (o Relación): La estructura principal que contiene los datos, como una hoja de cálculo con filas y columnas. Tupla (o Registro): Cada fila en la tabla, representando un conjunto de datos relacionados. Atributo (o Campo): Cada columna en la tabla, representando una propiedad específica de los datos. Dominio de un Atributo: El conjunto de valores válidos que un atributo puede tomar.

1. Tabla (o Relación):

En el modelo relacional, los datos se organizan en tablas, también llamadas relaciones. Una tabla tiene un nombre único y está compuesta por filas (tuplas) y columnas (atributos).

2. Tupla (o Registro):

Una tupla representa un conjunto de datos relacionados que describen una entidad específica. Por ejemplo, en una tabla de clientes, cada tupla podría representar un cliente individual con su nombre, dirección, etc.

3. Atributo (o Campo):

Un atributo define una propiedad o característica de la entidad representada por la tabla. Por ejemplo, en una tabla de clientes, los atributos podrían ser "Nombre", "Dirección", "Teléfono", etc.

4. Dominio de un Atributo:

El dominio de un atributo define el conjunto de valores válidos que ese atributo puede tomar. Por ejemplo, el dominio del atributo "Edad" podría ser un conjunto de números enteros positivos, mientras que el dominio del atributo "EstadoCivil" podría ser un conjunto de valores como "Soltero", "Casado", "Divorciado".

Ejemplo:

Imagina una tabla llamada "Estudiantes".

Tabla (Relación): La tabla "Estudiantes".

Tuplas: Cada fila de la tabla representaría un estudiante diferente, con sus datos específicos.

Atributos: Las columnas podrían ser "ID", "Nombre", "Carrera", "Edad", "Ciudad".

Dominio de un Atributo:

El dominio de "ID" podría ser un conjunto de números enteros únicos.

El dominio de "Nombre" podría ser un conjunto de cadenas de texto (nombres de estudiantes).

El dominio de "Carrera" podría ser un conjunto de carreras disponibles en la universidad.

El dominio de "Edad" podría ser un conjunto de números enteros entre 16 y 60 (por ejemplo).

El dominio de "Ciudad" podría ser un conjunto de nombres de ciudades.

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La especialización y generalización son conceptos clave en el modelado de datos, especialmente en bases de datos y sistemas de gestión de conocimiento. Se aplican para organizar y estructurar la información de manera jerárquica, utilizando supertipos (generalización) y subtipos (especialización).

¿Dónde se aplican?

Bases de Datos:

En el diseño de bases de datos, la especialización y generalización se utilizan para modelar relaciones entre entidades, optimizando el almacenamiento y la recuperación de datos. Por ejemplo, se puede tener una entidad "Empleado" y luego especializarla en "Ingeniero", "Administrativo", etc., cada uno con atributos específicos.

Sistemas de Gestión de Conocimiento:

En sistemas que manejan conocimiento, se aplica para organizar conceptos y relaciones entre ellos. La generalización permite agrupar conceptos similares bajo uno más general, mientras que la especialización permite detallar conceptos más específicos.

Modelado Orientado a Objetos:

En la programación orientada a objetos, la especialización se manifiesta en la herencia, donde las clases hijas (subtipos) heredan atributos y métodos de sus clases padre (supertipos).

Sistemas Expertos:

Se utilizan para representar el conocimiento especializado en diferentes dominios. Por ejemplo, un sistema experto médico podría tener una generalización de "Enfermedad" y especializaciones para "Enfermedades Cardiovasculares", "Enfermedades Respiratorias", etc.

Ejemplos:

Total y Disjunta:

Una generalización de "Cuenta" (superclase) en "Cuenta Corriente" y "Cuenta de Ahorros" (subclases) podría ser total y disjunta si todas las cuentas deben ser de uno de esos dos tipos, y no pueden ser ambos.

Parcial y Solapada:

Un ejemplo de especialización parcial y solapada podría ser una entidad "Empleado" que se especializa en "Gerente" y "Empleado por Horas". Algunos empleados pueden ser gerentes, otros por horas, y algunos podrían no ser ni gerente ni empleado por horas (parcial). Además, un empleado podría ser gerente y trabajar por horas (solapada).

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Una entidad fuerte es aquella que puede identificarse por sí misma, utilizando sus propios atributos, mientras que una entidad débil depende de otra entidad fuerte para su identificación completa. El discriminante es un atributo o conjunto de atributos de una entidad débil que, junto con la clave primaria de la entidad fuerte de la que depende, permite distinguir entre diferentes instancias de la entidad débil.

Tipos de Entidades

Entidad Fuerte:

Existe de forma independiente y no necesita de otra entidad para tener sentido o existir.

Posee uno o más atributos que la identifican de forma unívoca (su clave primaria).

Se representa gráficamente con un rectángulo.

Entidad Débil:

Su existencia depende de otra entidad fuerte.

No puede ser identificada completamente por sus propios atributos, por lo que necesita de los atributos de la entidad fuerte a la que está asociada.

Se representa gráficamente con un doble rectángulo.

Discriminante

Es un atributo o un conjunto de atributos de una entidad débil que permite distinguir cada instancia de esa entidad débil dentro del contexto de una instancia particular de la entidad fuerte de la que depende.

Función:

El discriminante, combinado con la clave primaria de la entidad fuerte, forma la clave primaria de la entidad débil.

Ejemplo:

En un sistema de "Pedidos", si "Línea de Pedido" es una entidad débil dependiente de "Pedido", el discriminante podría ser el número de línea (por ejemplo, 1, 2, 3...) para distinguir las diferentes líneas dentro de un mismo pedido. Así, "Pedido_ID" + "Número_Línea" se convertiría en la clave primaria de "Línea de Pedido".

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Entidad que combina datos + comportamientos (en POO).

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Un objeto se refiere a cualquier elemento que almacena o manipula datos, y que se utiliza para organizar y gestionar la información de manera estructurada. Estos objetos pueden ser desde elementos básicos como tablas, índices, vistas y procedimientos almacenados, hasta otros más complejos como desencadenadores y tipos definidos por el usuario.

Ejemplo: Objeto Carro con atributos (marca, modelo) y métodos (acelerar, frenar).

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La cardinalidad en una relación describe la relación numérica entre las entidades en un modelo de datos. Las cardinalidades principales son uno a uno (1:1), uno a muchos (1:N), muchos a uno (N:1) y muchos a muchos (N:M). Estas relaciones indican cuántas instancias de una entidad pueden relacionarse con instancias de otra entidad.

Uno a uno (1:1):

Una instancia de la primera entidad se relaciona con exactamente una instancia de la segunda entidad, y viceversa. Ejemplo: un estudiante tiene una sola matrícula, y cada matrícula pertenece a un único estudiante.

Ejemplo: Persona - Pasaporte.

Uno a muchos (1:N):

Una instancia de la primera entidad se puede relacionar con múltiples instancias de la segunda entidad, pero cada instancia de la segunda entidad solo se relaciona con una instancia de la primera. Ejemplo: un profesor puede impartir múltiples cursos, pero cada curso es impartido por un solo profesor.

Ejemplo: Profesor - Cursos.

Muchos a uno (N:1):

La inversa de uno a muchos. Múltiples instancias de una entidad se relacionan con una única instancia de la otra entidad. Ejemplo: varios empleados pueden trabajar en un mismo departamento.

Ejemplo: Estudiantes - Materias.

Muchos a muchos (N:M):

Una instancia de la primera entidad puede relacionarse con múltiples instancias de la segunda entidad, y viceversa. Ejemplo: un estudiante puede tomar varios cursos, y un curso puede ser tomado por varios estudiantes.

Ejemplo: Muchos pedidos - Un cliente.

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Número de instancias que pueden participar en la relación.

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La cardinalidad se refiere a la especificación del número de elementos de un conjunto que pueden estar relacionados con los elementos de otro conjunto. En otras palabras, describe la naturaleza de la correspondencia entre dos conjuntos de datos, indicando si un elemento de un conjunto se relaciona con uno, varios o ningún elemento del otro conjunto.

Ejemplo:

Coche y Matrícula: Cada coche tiene una sola matrícula, y cada matrícula corresponde a un solo coche.

Ciudadano y DNI: Cada ciudadano tiene un único DNI (Documento Nacional de Identidad) y cada DNI pertenece a un único ciudadano.

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1. Atributo Simple

Un valor indivisible, no se puede descomponer.

Ejemplo: Edad = 25

2. Atributo Compuesto

Puede dividirse en sub-atributos más pequeños.

Ejemplo: Dirección = (Calle, Ciudad, País)

3. Atributo Univalorado

Solo puede tener un valor por registro.

Ejemplo: Número de cédula (una persona solo tiene uno).

4. Atributo Multivalorado

Puede tener varios valores para una misma entidad.

Ejemplo: Teléfonos = {3123456789, 6044445555}

5. Atributo Derivado

Su valor se obtiene a partir de otro.

Ejemplo: Edad se calcula a partir de la Fecha de Nacimiento.

6. Atributo Nulo

Un campo que no tiene valor asignado.

Ejemplo: Segundo Nombre = NULL (si la persona no lo tiene).

7. Claves

Son atributos especiales que identifican o relacionan entidades.

Clave primaria (PK): Identifica de forma única cada registro.

Ejemplo: ID_Alumno = 1025

Clave foránea (FK): Conecta una tabla con otra, apuntando a una PK.

Ejemplo: ID_Alumno en la tabla Matrícula, que viene de la tabla Alumno.

Superclave: Cualquier combinación de atributos que identifica un registro de forma única.

Ejemplo: {ID_Alumno, Nombre}

Clave candidata: Atributos que pueden ser clave primaria porque identifican de forma única.

Ejemplo: Cédula o Correo electrónico.

Clave compuesta: Clave primaria formada por más de un atributo.

Ejemplo: (ID_Curso, ID_Alumno) en la tabla Matrícula.

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Los atributos son características o propiedades que describen una entidad. Son como las columnas de una tabla, que contienen información específica sobre cada instancia de esa entidad.

Ejemplo: Nombre, Edad, Dirección de un alumno.

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Una instancia se refiere a un entorno de ejecución que gestiona los recursos de la base de datos y permite que las aplicaciones accedan y trabajen con los datos. Es como un "motor" que hace funcionar la base de datos, incluyendo la memoria compartida y los procesos que acceden a los datos.

Ejemplo: Alumno = “Pedro Pérez, ID 1025”.

# data[].attributes.body
Una entidad es un objeto o concepto del mundo real sobre el cual se almacena información. Es un componente fundamental en el diseño de bases de datos y representa algo específico y distinguible, como una persona, un producto o un cliente. Las entidades se definen a través de sus atributos, que son las características que las describen.

Ejemplo: Alumno.

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Etapas para crear un sistema: análisis, diseño, desarrollo, pruebas, implementación y mantenimiento.

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El ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) es un proceso estructurado que guía la creación y mantenimiento de software, desde la concepción hasta la finalización. Engloba diversas fases interconectadas, como la planificación, el diseño, la implementación, las pruebas y el mantenimiento, cada una con sus objetivos y actividades específicas. El objetivo principal del SDLC es asegurar la calidad y eficiencia del software, minimizando riesgos y cumpliendo con las expectativas del cliente.

Ejemplo: Crear una app bancaria desde la idea hasta su uso real.

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Una base de datos es un sistema organizado para almacenar, gestionar y recuperar información de manera electrónica. Funciona como un repositorio digital que contiene datos relacionados entre sí, facilitando su acceso, análisis y manipulación. Las bases de datos son utilizadas por empresas, el sector público, científico y otros sectores para organizar y usar grandes cantidades de información de forma eficiente.

Ejemplo: Base de datos de un hospital con pacientes, médicos y citas.

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10- FIGURAS DEL DIAGRAMA ENTIDAD RELACIÓN-ER

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10- FIGURAS DEL DIAGRAMA ENTIDAD RELACIÓN-ER

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Un Diagrama Entidad-Relación (DER), las figuras principales son rectángulos, óvalos, rombos, líneas y cardinalidades. Los rectángulos representan entidades, los óvalos los atributos de esas entidades, los rombos las relaciones entre entidades, las líneas conectan las entidades con sus atributos y las cardinalidades expresan la cantidad de instancias de una entidad que pueden relacionarse con otra.

Entidad → Rectángulo.

Relación → Rombo.

Atributo → Óvalo.

Cardinalidad → Números (1:1, 1:N, N:M).

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Representación Un diagrama de entidad-relación (DER), también conocido como diagrama ER o ERD, es una representación visual de cómo se relacionan las entidades (personas, objetos, conceptos) dentro de una base de datos. Sirve como una herramienta para modelar la estructura de la información y las conexiones entre diferentes elementos en un sistema.

Ejemplo: Un dibujo con entidades “Alumno” y “Curso” unidas por la relación “Inscripción”.

gráfica del MER.

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En un Modelamiento Entidad-Relación (MER), las figuras clave son entidades, atributos y relaciones. Las entidades representan objetos o conceptos del mundo real, los atributos describen las características de esas entidades y las relaciones indican cómo interactúan las entidades entre sí.

Entidad: Rectángulo. Ej: Alumno.

Relación: Rombos. Ej: Matrícula.

Atributo: Óvalos. Ej: Nombre.

Clave primaria: Atributo subrayado. Ej: IDAlumno.

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Técnica para representar datos y relaciones en forma conceptual.

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El Modelo Entidad-Relación (MER), también conocido como Diagrama Entidad-Relación (DER), es una herramienta para modelar la estructura de datos de un sistema, representando entidades, atributos y relaciones.

Ejemplo: Entidad Estudiante relacionada con Materia mediante Matrícula.

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Se refiere a datos que han sido procesados, organizados y estructurados para que tengan significado y sean útiles para un propósito específico.

Ejemplo: “El cliente Juan Pérez tiene 25 años”.

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Vinculación entre entidades en una base de datos.

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Una relación es un vínculo entre dos o más tablas que permite combinar o relacionar datos de diferentes tablas. Estas relaciones se establecen mediante campos comunes entre las tablas, como claves primarias y claves foráneas.

Ejemplo: Un cliente hace un pedido.

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Los datos son hechos, números, letras, símbolos, observaciones o cualquier otra información que se puede representar y procesar. Son la materia prima que, al ser organizada y analizada, se transforma en información, la cual puede ser utilizada para tomar decisiones, comprender fenómenos o generar conocimiento.

Ejemplo: “25” (podría ser edad, precio o número de camisetas).

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(Database Management System) = Sistema que administra bases de datos.

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Es un software que permite a los usuarios crear, gestionar, acceder y manipular datos en una base de datos. Actúa como intermediario entre la base de datos y los usuarios o aplicaciones, facilitando la organización, almacenamiento, recuperación y administración de la información.

Ejemplo: MySQL, PostgreSQL, Oracle.

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Parte visible para el usuario: interfaz gráfica, botones, menús, formularios.

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En desarrollo web, el frontend se refiere a la parte de una aplicación o sitio web con la que los usuarios interactúan directamente, es decir, la interfaz de usuario. Es la capa visual que vemos y con la que interactuamos al navegar por una página web o usar una aplicación.
Parte visible para el usuario: interfaz gráfica, botones, menús, formularios.
 Ejemplo: La página web de Netflix donde ves películas y das clic en “Reproducir”.

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Parte del software que maneja la lógica del negocio, el servidor y la base de datos.

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El backend se refiere a la parte de una aplicación o sitio web que los usuarios no ven. Es el conjunto de tecnologías y procesos que operan en el servidor, gestionando la lógica de la aplicación, la base de datos y la comunicación con el frontend. En resumen, es el motor que hace que la parte visible (frontend) funcione correctamente.

Ejemplo: Cuando compras en Amazon, el backend procesa el pago, guarda los pedidos y valida que el producto exista.

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Mónica Gómez Castaño

Programa : Desarrollo de Software

Base da datos

2025