# data[].attributes.body
Integrantes:

Saray Agua Acosta

Samuel Andres Marin Alvarez

Sebastian Ramirez Perea

Santiago Mejia Zapata

Daniel Estiven Ibarguen Carmona

# data[].attributes.body
Una base de datos es una herramienta para recopilar y organizar información. Las bases de datos pueden almacenar información sobre personas, productos, pedidos u otras cosas.

# data[].attributes.body
El back end es la parte del desarrollo de software que se encarga de la lógica de la aplicación, la gestión de bases de datos, la autenticación de usuarios y la integración de servicios externos. Es el componente que no es visible para los usuarios pero que soporta y hace posible toda la funcionalidad de una aplicación web o móvil.

Ejemplo: Código de programación

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El frontend se refiere a la parte visible y accesible de una aplicación o página web. Es la interfaz de usuario con la que interactúan los usuarios finales. Incluye elementos visuales, como botones, formularios y todo lo que se presenta en el navegador o la aplicación para que los usuarios lo vean y utilicen.

# data[].attributes.body
El DBMS o Los sistemas de gestión de bases de datos (SGBD) son un sistema de software diseñado para almacenar y gestionar bases de datos, proporcionando lenguajes de definición y manipulación de datos.

La función principal de un DBMS es permitir a los usuarios crear, almacenar, modificar y recuperar información de manera eficiente y segura en una base de datos.

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Un dato es un valor único que se almacena en una estructura organizada y se puede recuperar posteriormente para realizar tareas específicas.

Existen diferentes tipos que son: Textos, numeros, monedas, fecha y hora, y datos booleanos.

Ejemplo:

En una base de datos de clientes de un restaurante, los datos almacenados pueden incluir el nombre del cliente, su número de teléfono, correo electrónico y preferencias de comida.

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Es un vínculo que nos permite definir una dependencia entre varias entidades, es decir, nos permite exigir que varias entidades compartan ciertos atributos de forma indispensable.

En este podemos encontrar 3 tipos de relación: Uno a uno, uno a muchos y muchos a muchos.

Ejemplo de relación: los empleados del taller (de la entidad "Empleados") tienen un cargo (según la entidad "Cargo del empleado"). Es decir, un atributo de la entidad "Empleados" especificará que cargo tiene en el taller, y tiene que ser idéntico al que ya existe en la entidad "Cargo del empleado".

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se denomina información al conjunto de datos que contiene un significado, y que una vez organizados aportan un conocimiento y la posibilidad de establecer una idea, objetivo o acción en torno a algo.

Ejemplo de información:

Informe financiero de una empresa, que contiene datos como ventas, gastos y beneficios, presentados de manera que ofrezcan una visión clara de la salud financiera de la empresa.

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7. ¿Qué es Modelamiento Entidad Relación - MER? 

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7. ¿Qué es Modelamiento Entidad Relación - MER? 

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El modelamiento entidad-relación (MER) es una técnica utilizada para representar de forma conceptual la estructura de una base de datos, identificando las entidades (objetos o conceptos), sus atributos y las relaciones entre ellas. Fue propuesto por Peter Chen en 1976 como una herramienta visual que facilita la comunicación entre analistas, diseñadores y usuarios.

Ejemplo:

En un sistema de biblioteca, las entidades podrían ser Libro, Usuario y Préstamo. Cada una tiene atributos (por ejemplo, Libro tiene título y autor) y relaciones (un Usuario realiza un Préstamo de un Libro).

Referencia APA:
Chen, P. (1976). The entity-relationship model: Toward a unified view of data. ACM Transactions on Database Systems, 1(1), 9–36. https://doi.org/10.1145/320434.320440

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8. Las figuras del Modelamiento Entidad Relación - MER

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8. Las figuras del Modelamiento Entidad Relación - MER

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Las figuras estándar en el modelamiento entidad-relación incluyen:

Rectángulos: representan entidades.

Elipses: representan atributos.

Rombos: representan relaciones.

Líneas: conectan entidades con relaciones o atributos.

Ejemplo: En el sistema de biblioteca, Libro y Usuario serían rectángulos, Título sería una elipse conectada a Libro, y Préstamo sería un rombo que une Usuario y Libro.

Referencia APA:
Elmasri, R., & Navathe, S. B. (2016). Fundamentals of database systems (7th ed.). Pearson.

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9. ¿Qué es Diagrama Entidad-Relación (ER)?

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9. ¿Qué es Diagrama Entidad-Relación (ER)?

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Es la representación gráfica del modelo entidad-relación (MER), donde se dibujan las entidades, atributos y relaciones usando las figuras establecidas. Es una herramienta clave para pasar del modelo conceptual al diseño lógico de la base de datos.

Ejemplo: En un diagrama ER de un sistema escolar, Estudiante y Curso serían entidades, Inscripción la relación, y atributos como nombre, apellido y código estarían conectados a Estudiante.

Referencia APA:
Hernández, M., & Fernández, A. (2018). Bases de datos: Diseño y desarrollo (3ra ed.). McGraw-Hill.

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Las figuras usadas son similares a las del MER, pero pueden variar según la notación:

Entidad: rectángulo.

Atributo: óvalo.

Relación: rombo.

Clave primaria: atributo subrayado.

Atributo multivalorado: óvalo doble.

Atributo derivado: óvalo punteado.

Entidad débil: rectángulo doble.

Ejemplo: Factura (entidad) con atributo NúmeroFactura (subrayado) y relación con Cliente.

Referencia APA:
Coronel, C., & Morris, S. (2019). Database systems: Design, implementation, & management (13th ed.). Cengage Learning.

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12. ¿Qué es el Ciclo de Vida del Software?

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12. ¿Qué es el Ciclo de Vida del Software?

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Es el conjunto de fases que sigue un software desde su concepción hasta su retiro, incluyendo análisis, diseño, implementación, pruebas, despliegue y mantenimiento.

Ejemplo: En el desarrollo de un sistema de facturación, se comienza con el análisis de requisitos, se diseña la solución, se codifica, se prueba, se implementa y se da soporte.

Referencia APA:
Sommerville, I. (2016). Software engineering (10th ed.). Pearson.

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Es un conjunto organizado de datos que se almacenan y gestionan de forma electrónica para permitir su acceso, manipulación y actualización eficiente.

Ejemplo: Una base de datos de ventas almacena información de clientes, productos y transacciones.

Referencia APA:
Date, C. J. (2019). An introduction to database systems (9th ed.). Addison-Wesley.

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Una entidad es un objeto o sujeto identificable del mundo real o de un sistema, del cual se abstraen y registran ciertas características relevantes para ser representado en una base de datos.

Ejemplo

En este caso un ejemplo de entidad podría ser libro en la base de datos de una biblioteca como la del ITM es un objeto del cual abstraemos y registramos ciertas características para usarlo en una base de datos.

IBM Corporation. (s.f.). Conceptos clave: entidad, atributo y tipo de entidad. En IBM Documentation — InfoSphere MDM 11.6.0. Recuperado de https://www.ibm.com/docs/es/imdm/11.6.0?topic=concepts-key-entity-attribute-entity-type

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14. ¿Qué es una Instancia de una Entidad? 

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14. ¿Qué es una Instancia de una Entidad? 

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Una instancia de una entidad es un registro específico de esa entidad, que posee valores concretos para cada uno de sus atributos.

Ejemplo

En este caso un ejemplo seria un libro especifico como Harry Potter este tiene sus atributos propios los cuales pueden ser abstraídos según se pueda necesitar en una base de datos.

Qizilbash, M. (s.f.). Entity vs Instance. LinkedIn. Recuperado de https://www.linkedin.com/pulse/entity-vs-instance-mustafa-qizilbash-author-cdmp--c9acc/

# data[].attributes.body
Un atributo es una característica o cualidad que describe una entidad.

Un ejemplo podría ser la fecha de publicación de un libro

IBM Corporation. (s.f.). Conceptos clave: entidad, atributo y tipo de entidad. En IBM Documentation — InfoSphere MDM 11.6.0. Recuperado de https://www.ibm.com/docs/es/imdm/11.6.0?topic=concepts-key-entity-attribute-entity-type

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[img 1] SÍMBOLOS DE CARDINALIDAD BASE DE DATOS, Fiona Brown. (2024, 28 junio). DBMS Keys: Candidate, Super, Primary, Foreign Key Types with Example. Guru99. Recuperado de https://www.guru99.com/es/dbms-keys.html

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16. ¿Qué es son Claves; primaria, foránea, superclave entre otros? 

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16. ¿Qué es son Claves; primaria, foránea, superclave entre otros? 

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Clave primaria: es uno o varios atributos de una entidad que identifican de manera única cada una de sus instancias. Su valor no puede repetirse ni ser nulo, y se utiliza para establecer relaciones entre tablas y realizar consultas precisas.

Ejemplo podría ser la cedula es único para cada instancia

Clave foránea: Es un atributo o conjunto de atributos en una entidad que corresponde a la clave primaria de otra entidad. Se utiliza para identificar y vincular registros entre ambas entidades dentro de una relación.

Ejemplo podría ser una cedula llevado a otra tabla para identificar a un estudiante en un préstamo de libro en una biblioteca

Superclave: Es un conjunto de atributos en una tabla que hace referencia a la clave primaria de otra tabla, estableciendo una relación entre ambas.

Ejemplo podría ser una clave creada a partir de dos claves foráneas o algunos atributos en tabla una relación.

Clave candidata: Es una superclave mínima, un conjunto mínimo de atributos que identifica de manera única una instancia creado unicidad  y que podría ser la clave primaria.

Ejemplo podría ser cedula y id de estudiante, ambos son claves candidatas, pero solo una puede ser clave primaria.

Clave compuesta: es una clave formada por dos o mas atributos, los cuales se usan para crear la unicidad que necesita una clave primaria cuando una tabla no cuenta con un atributo único que pueda cumplir esta función.

Ejemplo podría ser una lista de estudiantes si no se contara con cedula y id de estudiantes, se podría hacer una clave compuesta conformada del nombre completo, tipo de sangre y programa.

Tu Instituto Online. (s.f.). Entidad-Relación: Atributos. Tipos. En Base de datos LibreOffice Base nivel avanzado 1. Tu Instituto Online. Recuperado de https://www.tuinstitutoonline.com/cursos/baseavanzado1_v1606/03atributos.php

IBM Corporation. (s.f.). Conceptos clave: entidad, atributo y tipo de entidad. En IBM Documentation — InfoSphere MDM 11.6.0. Recuperado de https://www.ibm.com/docs/es/imdm/11.6.0?topic=concepts-key-entity-attribute-entity-type

Sucerman. (s.f.). Modelo relacional – Tablas [Diagrama del modelo relacional que muestra la conversión de entidades y atributos a tablas]. Contenidos Sucerman. Recuperado de https://contenidos.sucerman.com/nivel2/web1/unidad2/leccion4.html

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16. ¿Qué es un tipo: Simple / Compuesto, Univalorado / Multivalorada, Derivados, Nulos? 

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16. ¿Qué es un tipo: Simple / Compuesto, Univalorado / Multivalorada, Derivados, Nulos? 

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Tipo simple: Son aquellos que no pueden dividirse en mas elementos y su significado no puede ser separado en partes con significado propio.

Ejemplo la cedula no puede dividirse en mas partes sin perder su significado propio.

Tipo compuesto: Son aquellos atributos que pueden dividirse en varios atributos mas pequeños que mantiene su significado.

Ejemplo nombre puede dividirse en nombre primer, segundo nombre y apellido.

Tipo univalorado: Son aquellos que tienen un solo un valor por cada incidencia de la entidad.

Ejemplo apellido solo tienen una única incidencia.

Tipo multivalorados: Es un atributo que puede contener más de un valor para una misma instancia de una entidad.

Ejemplo teléfono una persona puede tener varios teléfonos

Tipo derivados: Son aquellos atributos que se pueden sacar con una operación o derivación de otros.

Ejemplo cumple años que puede ser obtenido por medio de la fecha de nacimiento.

Tipo nulo: Son aquellos que representa la ausencia de un valor en un atributo. No significa cero ni cadena vacía, sino que el dato es desconocido o no aplicable. Un atributo que permite valores nulos no es obligatorio llenarlo al insertar o actualizar registros en la base de datos.

Ejemplo podría ser correo electrónico en personas de la tercera edad no todos tienen por lo cual en muchas bases de datos se deja como nulo o opcional esta información.

Algunos atributos pueden ser de varios tipos al tiempo.

IBM Corporation. (s.f.). Tipo de datos nulo (NULL) ESQL. En IBM Documentation — Integration Bus 10.0.0. Recuperado de https://www.ibm.com/docs/es/integration-bus/10.0.0?topic=flows-esql-null-data-type

Tu Instituto Online. (s.f.). Entidad-Relación: Atributos. Tipos. En Base de datos LibreOffice Base nivel avanzado 1. Tu Instituto Online. Recuperado de https://www.tuinstitutoonline.com/cursos/baseavanzado1_v1606/03atributos.php

IBM Corporation. (s.f.). Conceptos clave: entidad, atributo y tipo de entidad. En IBM Documentation — InfoSphere MDM 11.6.0. Recuperado de https://www.ibm.com/docs/es/imdm/11.6.0?topic=concepts-key-entity-attribute-entity-type

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[IMG] Todo sobre Cardinalidad en Base de Datos + Ejemplos. Informáticos sin Límites. Recuperado de https://informaticosinlimites.com/base-de-datos/cardinalidad/

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En bases de datos, cardinalidad es un concepto que describe la cantidad de relaciones de una entidad que pueden asociarse con instancias de otra entidad dentro de una relación entre dos entidades.

Uno a Uno, Muchos a Muchos y Muchos a Uno o Uno a Muchos solo existe uno u otro según desde que lado se lea la relación estos dos últimos son esencialmente lo mismo.

La relacion entre dos entidades, ejemplo profesor y asignatura.

Un profesor dicta una asignatura.

Wikipedia. (2025, 23 febrero). Cardinalidad. Wikipedia. Recuperado de https://es.wikipedia.org/wiki/Cardinalidad

Informáticos sin Límites. (s.f.).

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18. ¿Qué es un Cardinalidad de una Relación: Uno a Uno, Uno a Muchos, Muchos a Muchos y Muchos a Uno? 

# data[].attributes.subject
18. ¿Qué es un Cardinalidad de una Relación: Uno a Uno, Uno a Muchos, Muchos a Muchos y Muchos a Uno? 

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Cardinalidad muchos a muchos: Es un tipo de relación entre dos entidades en la que varias instancias de la primera entidad pueden asociarse con varias instancias de la segunda y a la inversa.

Ejemplo un estudiante puede inscribirse en varios cursos, y un curso puede tener varios estudiantes.

Cardinalidad uno a muchos: Es un tipo de relación en la que una instancia de la primera entidad puede asociarse con varias instancias de la segunda, pero cada instancia de la segunda solo se relaciona con una de la primera y muchos a uno es solo lo contrario de esto tanto que muchos a uno o uno a muchos solo existe uno u otro según desde que lado se lea la relación.

Ejemplo un profesor puede dictar varios cursos, pero cada curso tiene un solo profesor asignado.

Ejemplo un curso solo puede ser dictado por un profesor, pero un profesor puede dictar varias clases.

Cardinalidad uno a uno: Es un tipo de relación en la que una instancia de la primera entidad se asocia con una sola instancia de la segunda entidad y viceversa.

Ejemplo una persona tiene un pasaporte único, y cada pasaporte pertenece a una sola persona

Informáticos sin Límites. (s.f.). Todo sobre Cardinalidad en Base de Datos + Ejemplos. Informáticos sin Límites. Recuperado de https://informaticosinlimites.com/base-de-datos/cardinalidad/

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En bases de datos orientadas a objetos, un objeto es un tipo de información específico que se puede almacenar. Se llama objeto a un bloque o una tabla de la base de datos, donde se guarda una clase de información específica. Por ejemplo si tenemos una clase se llama Estudiante y en él se almacenan todos los datos referidos específicamente a personas que son estudiantes.

·       Clase: Estudiante

·       Objeto: Estudiante Juan Pérez con atributos (Nombre = "Juan", Edad = 20, Carrera = "Ingeniería")

EGA Futura. (s. f.). ¿Qué es un Objeto? [Glosario]. 14 agosto de 2025, de https://www.egafutura.com/glosario/objeto-base-datos

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La generalización y la especialización son técnicas de modelado que ayudan a organizar y estructurar la información en bases de datos. La generalización consiste en agrupar varias entidades específicas en una entidad más general que comparta sus atributos y relaciones, mientras que la especialización implica dividir una entidad en subtipos más específicos que hereden las características de la entidad principal.

Tipos de especialización

o   Total: Todos los elementos de la entidad padre están en al menos un subtipo.

o   Parcial: No todos los elementos están en subtipos.

o   Disjunta: Un elemento solo puede estar en un subtipo.

o   Solapada: Un elemento puede estar en más de un subtipo

Educative, Inc. (2025). What is specialization and generalization in DBMS? https://how.dev/answers/what-is-specialization-and-generalization-in-dbms

# data[].attributes.body
·       Entidad fuerte: Tiene clave primaria propia.

·       Entidad débil: Depende de una entidad fuerte para existir (no tiene clave primaria completa).

·       Entidad relación: Representa relaciones entre entidades.

·       Discriminante: Atributo que distingue entre subtipos en una especialización.

Informático Sin Límites. (2021, mayo 12). Todo Sobre las ENTIDADES en Base de Datos. https://informaticosinlimites.com/base-de-datos/entidades/

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Son un conjunto de reglas lógicas que permiten trabajar con dependencias funcionales en bases de datos, facilitando el diseño, la normalización y la verificación de la integridad de los datos.

Tipos de axiomas:

1)Axioma de reflexividad:

Si tienes un conjunto de datos (A) y dentro de ese conjunto hay otro subconjunto más pequeño (B), entonces A siempre determina a B.

Ejemplo: Si tengo (Nombre, Apellido), puedo determinar solo Nombre, porque ya está dentro del conjunto.

2)Axioma de aumento:

Si ya sé que A determina B, y le agrego más información a ambos lados, la relación sigue siendo cierta.

Ejemplo: Si Cédula → Nombre, entonces también (Cédula, Fecha de nacimiento) → (Nombre, Fecha de nacimiento).

Es como decir: “Agregar más atributos no rompe la relación que ya existía”.

3)Axioma de transitividad:

Si A determina B y B determina C, entonces A también determina C.

Ejemplo: Si Cédula → Nombre y Nombre → Correo, entonces Cédula → Correo.

Funciona igual que la regla de transitividad en matemáticas.

Prepbytes. (2023, 23 de junio). What are Armstrong’s axioms in DBMS? Recuperado de https://prepbytes-com.translate.goog/blog/what-are-armstrongs-axioms-in-dbms/

Mills. (s. f.). Axiomas de Armstrong [diapositiva]. SlideServe. Recuperado de https://www.slideserve.com/mills/dise-o-de-bases-de-datos-relacionales

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Boyce Codd

fue un científico informático británico, reconocido por ser el creador del modelo relacional de bases de datos, una revolución en la forma de gestionar y acceder a la información. Su trabajo no solo definió la estructura de las bases de datos modernas, sino que también sentó las bases para el desarrollo de sistemas de información complejos.

Aporte más significativo:

El aporte más significativo de Codd a la humanidad fue la creación del modelo relacional de bases de datos. Este modelo, descrito en su artículo de 1970 "Un modelo relacional de datos para grandes bancos de datos compartidos", introdujo una nueva forma de organizar la información en tablas interrelacionadas, permitiendo un acceso más eficiente y flexible a los datos.

Wikipedia. (s. f.). Edgar Frank «Ted» Codd. En Wikipedia, la enciclopedia libre. Recuperado de 2025, de https://es.m.wikipedia.org/wiki/Edgar_Frank_Codd

Foro Histórico del COIT. (s. f.). Codd, Edgar Frank. Recuperado de https://forohistorico.coit.es/index.php/personajes/personajes-internacionales/item/codd-edgar-frank

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Peter Chen es un informático teórico, reconocido principalmente por ser el creador del Modelo Entidad-Relación (Modelo ER). Este modelo es fundamental en el diseño de bases de datos y sistemas de información.

El aporte más significativo de Peter Chen a la humanidad es el Modelo Entidad-Relación (Modelo ER), una herramienta fundamental para el diseño de bases de datos y sistemas de información. Este modelo proporciona una forma visual y estructurada de representar los datos y sus relaciones, facilitando la comprensión y desarrollo de sistemas complejos.

Wikipedia. (s. f.). Peter Chen. En Wikipedia, la enciclopedia libre. Recuperado

de https://es.m.wikipedia.org/wiki/Peter_Chen

Wikipedia. (s. f.). Peter Chen. En Wikipedia, the free encyclopedia (versión traducida). Recuperado de https://en-m-wikipedia-org.translate.goog/wiki/Peter_Chen?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=es&_x_tr_hl=es&_x_tr_pto=sge

Chen, P. P.-S. (s. f.). [Retrato de Peter Pin‑Shan Chen, creador del modelo entidad‑relación] [Fotografía]. ACM Digital Library. https://dl.acm.org/doi/10.1145/320434.320440

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El modelo de datos relacional es un enfoque para organizar y gestionar datos en una base de datos que utiliza la lógica de predicados y la teoría de conjuntos para organizar, relacionar y manipular la información. Se compone de:

o   Tabla: Conjunto de datos en filas y columnas.

o   Tupla: Una fila de la tabla.

o   Atributo: Columna (nombre + tipo de dato).

o   Dominio: Conjunto de valores posibles de un atributo.

Coder, D. (2022, 19 de diciembre). Modelado de bases de datos relacionales: tipos conceptuales, lógicos y físicos. Medium. Recuperado de https://medium.com/@diego.coder/modelado-de-bases-de-datos-relacionales-tipos-conceptuales-lógicos-y-físicos-f0f6dcc43af7

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Una clave es un atributo o conjunto de atributos que identifica de forma única a cada registro dentro de una tabla. Las claves son fundamentales para mantener la integridad de los datos y establecer relaciones entre las tablas.

Tipos de claves

o Clave primaria

Identifica de forma única a cada registro en una tabla.

No puede contener valores nulos ni repetidos.

Ejemplo: el número de identificación de una persona en la tabla Clientes.

o Clave candidata

Cualquier atributo o conjunto de atributos que podría ser una clave primaria.

Una tabla puede tener varias claves candidatas, pero solo una se elige como clave primaria.

o Clave alterna

Es una clave candidata que no fue seleccionada como clave primaria.

o Clave foránea

Un atributo en una tabla que hace referencia a la clave primaria de otra tabla.

Sirve para establecer relaciones entre tablas y mantener la integridad referencial.

o Clave compuesta

Clave formada por dos o más atributos que juntos identifican de manera única un registro.

o Clave natural

Derivada de datos del mundo real, como un número de documento, placa de vehículo o código de producto.

o Clave sustituta o artificial

Generada artificialmente por el sistema, sin significado fuera de la base de datos (por ejemplo, un ID autoincremental).

GeeksforGeeks. (2025, 23 de julio). Mapping from ER Model to Relational Model. https://www.geeksforgeeks.org/dbms/mapping-from-er-model-to-relational-model/

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Un esquema de base de datos es la definición de cómo se organizan los datos dentro de una base de datos relacional. Este describe elementos como los nombres de las tablas, los campos o atributos, los tipos de datos, las relaciones entre las entidades y las restricciones lógicas que se aplican a los datos.

Existen dos tipos de esquemas: lógico y físico. El esquema lógico define las reglas y restricciones que determinan cómo se estructuran los datos a nivel conceptual, describiendo las entidades, sus atributos y las relaciones entre ellas. Su objetivo principal es representar la organización de la información de forma independiente de la tecnología utilizada. Por su parte, el esquema físico se refiere a la forma en que los datos se almacenan realmente en el sistema, incluyendo aspectos como archivos, índices, particiones y métodos de acceso. Este último transforma el esquema lógico en una estructura de almacenamiento optimizada para un sistema gestor de bases de datos (SGBD) específico.

Por ejemplo, en una plataforma sobre datos de una persona, el objeto Contactos podría formar parte del esquema lógico como una entidad con atributos como nombre, teléfono y correo electrónico, mientras que el esquema físico indicaría en qué archivos, índices o estructuras internas del SGBD se guardan realmente esos datos.

Boada, D. (2025, 10 de febrero). Esquema de base de datos. Hostinger. https://www.hostinger.com/co/tutoriales/esquema-de-base-de-datos

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las anomalías son problemas o inconsistencias que surgen en una base de datos no normalizada, especialmente durante operaciones de inserción, actualización o eliminación de datos. Estas anomalías pueden causar errores, redundancia de datos y dificultades para mantener la integridad de la información.

Tipos comunes de anomalías:

Anomalía de inserción:

Ocurre cuando no se puede insertar un nuevo registro en una tabla porque falta información relacionada en otra tabla. Por ejemplo, no se puede agregar un nuevo estudiante si no se ha registrado antes en el sistema.

Anomalía de actualización:

Surge cuando la actualización de un dato en una tabla genera inconsistencias en otras tablas relacionadas, creando información contradictoria. Por ejemplo, si se actualiza el nombre de un producto en una tabla pero no en otra donde se almacena el mismo producto, se crea una incoherencia.

Anomalía de eliminación:

Ocurre cuando se elimina un registro y, con él, se pierde accidentalmente información importante relacionada. Por ejemplo, al eliminar un cliente, también se elimina su historial de compras, perdiendo información relevante.

AppMaster.io. (22 de septiembre de 2023). Normalización en bases de datos relacionales: una inmersión profunda [Entrada de blog]. Recuperado de https://appmaster.io/es/blog/normalizacion-en-bases-de-datos-relacionales

GeeksforGeeks. (23 de julio de 2025). Anomalies in relational model [Artículo de sitio web]. Recuperado de https://www-geeksforgeeks-org.translate.goog/dbms/anomalies-in-relational-model/?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=es&_x_tr_hl=es&_x_tr_pto=sge

Toptal. (s. f.). Database design bad practices [Infografía]. En Database Design Bad Practices: Are You Making These Mistakes? Recuperado de https://www.toptal.com/database/database-design-bad-practices

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Al diseñar una base de datos a partir de un modelo entidad-relación (ER) y llevarlo a un modelo relacional, se aplican ciertas reglas de traducción:

o Entidad fuerte → Tabla

Cada entidad fuerte se traduce a una tabla con sus atributos como columnas.

La clave primaria de la entidad se convierte en la clave primaria de la tabla.

o Entidad débil → Tabla con clave foránea y clave primaria compuesta

La clave primaria incluye la clave primaria de la entidad fuerte a la que está asociada.

o Relación 1 a 1 → Clave foránea

Puede implementarse colocando la clave primaria de una tabla como clave foránea en la otra.

o Relación 1 a N → Clave foránea en la tabla del lado N

La clave primaria de la tabla del lado “1” se coloca como clave foránea en la tabla del lado “N”.

o Relación N a N → Tabla intermedia

Se crea una nueva tabla con claves foráneas que referencian a las tablas relacionadas.

La clave primaria suele ser compuesta por ambas claves foráneas.

o Atributo multivaluado → Tabla aparte

Cada valor posible se almacena como un registro independiente en una tabla separada, relacionada mediante clave foránea.

GeeksforGeeks. (2025, 23 de julio). Mapping from ER Model to Relational Model. https://www.geeksforgeeks.org/dbms/mapping-from-er-model-to-relational-model/

# data[].attributes.body
Se refiere a relaciones o datos que parecen ser significativos o relevantes a primera vista, pero que en realidad son falsos, engañosos o no tienen una conexión causal real. Estos pueden surgir por errores en la unión de tablas, confusiones en la interpretación de datos o la influencia de variables no consideradas.

Ejemplo:

Imagina que tienes dos tablas: una con datos de ventas y otra con datos de clima. Si unes estas tablas por fecha, podrías encontrar una aparente correlación entre las ventas y la temperatura. Sin embargo, esta correlación podría ser espuria si la causa real de las variaciones en las ventas es la demanda del mercado, no la temperatura.

Wikipedia. (2025). Relación espuria [Entrada de enciclopedia]. En Wikipedia, la enciclopedia libre. Recuperado de https://es.m.wikipedia.org/wiki/Relación_espuria

Wikipedia. (s. f.). Diagrama que ilustra una relación espuria: día cálido Recuperado de https://es.m.wikipedia.org/wiki/Relación_espuria

# data[].attributes.body
La principal diferencia entre un Modelo Entidad-Relación (MER) y un Diagrama Entidad-Relación (DER) reside en que el MER es un modelo abstracto que describe la estructura de una base de datos, mientras que el DER es su representación gráfica. En otras palabras, el MER es el concepto, y el DER es la forma visual de ese concepto.

*MER (Modelo Entidad-Relación):

Es un modelo conceptual que describe las entidades, atributos y relaciones en un sistema.

*Define la estructura de la base de datos de manera abstracta, sin detalles de implementación.

Ejemplo: Un modelo que define entidades como "Cliente", "Producto" y "Pedido", con sus atributos (nombre, ID, precio, etc.) y relaciones (un cliente puede realizar muchos pedidos, un pedido puede contener muchos productos).

*DER (Diagrama Entidad-Relación):

Es la representación visual del MER, utilizando símbolos como rectángulos para entidades, óvalos para atributos y rombos para relaciones.

*Facilita la comprensión y comunicación de la estructura de la base de datos.

Ejemplo: Un diagrama que muestra "Cliente" en un rectángulo, con sus atributos como "IDCliente" (en un óvalo) y la relación con "Pedido" (en un rombo), conectado por líneas.

Universidad Europea. (2025, 13 de junio). Modelo Entidad Relación (MER o ERD): qué es y proceso de creación. Universidad Europea. Recuperado de https://universidadeuropea.com/blog/modelo-entidad-relacion/

Universidad Europea

Zanini, A. (2023, 19 de abril). ER Model, ER Diagram, and Relational Schema: What’s the Difference? DBVIS. Recuperado de https://www-dbvis-com.translate.goog/thetable/er-diagrams-vs-er-models-vs-relational-schemas/