# data[].attributes.body
CESAR RECUERO
ANEL PIMENTEL

# data[].attributes.body
Tuplas: Cada uno de los renglones en una relación conteniendo valores para cada uno de los atributos.

(Star Wars, 1977, 124, color)

Dominios: Se debe considerar que cada atributo (columna) debe ser atómico, es decir, que no sea divisible, no se puede pensar en un atributo como un "registro" o "estructura" de datos.

Representaciones equivalentes de una relación: Las relaciones son un conjunto de tuplas, no una lista de tuplas. El orden en que aparecen las tuplas es irrelevante.

# data[].attributes.body
Tablas: El modelo relacional proporciona una manera simple de representar los datos, una tabla bidimensional llamada relación.

Atributos: Los atributos son las columnas de una relación y describen características particulares de ella.

Esquemas: Es el nombre que se le da a una relación y el conjunto de atributos en ella.

Películas (título, año, duración, tipo)

# data[].attributes.body
*Tablas
*Atributos
*Esquemas
*Tuplas
*Dominios
*Representaciones equivalentes de una relación

# data[].attributes.body
PASO1

# data[].attributes.headline
Transformar de diagrama Entidad-Relación a Modelo Relacional

# data[].attributes.subject
Transformar de diagrama Entidad-Relación a Modelo Relacional

# data[].attributes.body
Para hacer esta trasformación se comienza con un modelo E-R porque es más fácil de diseñar.
Para esto manejaremos dos conceptos: entidad y relación. Existe una versión simple que se
detalla a continuación:
1. Cada entidad se transforma en una tabla con los mismos atributos
2. Se agregan claves donde sea necesario
3. Cada relación se transforma en una tabla en que los atributos son las claves de cada
entidad participante

# data[].attributes.headline
La primera 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:

# data[].attributes.subject
La primera 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:

# data[].attributes.body
-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 "normalización" es mínima por lo general.
- Lo anterior tiene otra ventaja, aun cuando se normalice de manera deficiente, se
garantiza un esquema aceptable, en la primera técnica no es así.

# data[].attributes.headline
Estas tablas, pueden ser construidas de diversas maneras:

# data[].attributes.subject
Estas tablas, pueden ser construidas de diversas maneras:

# data[].attributes.body
-Creando un conjunto de tablas iniciales y aplicar operaciones de normalización hasta conseguir el esquema más óptimo.
-Convertir el diagrama e-r a tablas y posteriormente aplicar también operaciones de normalización hasta conseguir el esquema óptimo.

# data[].attributes.body
objetivo del modelo relacional es crear un &quot;esquema&quot; (schema) que será un conjunto de tablas.

# data[].attributes.body
AL CREAR BASE DE DATOS SE CONSIDERAN 3 TIPOS DE MODELADO:
- EL CONCEPTUAL Y LÓGICO: la unión de todos los datos y sus relaciones. Ambos son
conceptuales en el sentido de que convierten parámetros del mundo real en abstracciones que permiten entender los datos sin tener en cuenta la física de los mismos.
- EL FÍSICO: el almacenamiento de los datos y sus formas de acceso

# data[].attributes.body
Se considera un modelo conceptual ya que permite a un nivel alto el ver con
claridad la información utilizada en algún problema o negocio.