Programa : Desarrollo de Software

Base da datos

2025

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

 Ejemplo: MySQL, PostgreSQL, Oracle.

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

Ejemplo: Un cliente hace un pedido.

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

 Ejemplo: Entidad Estudiante relacionada con Materia mediante Matrícula.

Entidad: Rectángulo. Ej: Alumno. 

Relación: Rombos. Ej: Matrícula. 

Atributo: Óvalos. Ej: Nombre. 

Clave primaria: Atributo subrayado. Ej: IDAlumno.

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

 gráfica del MER.

Entidad → Rectángulo.

Relación → Rombo.

Atributo → Óvalo.

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

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

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.

 Ejemplo: Alumno.

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

 Ejemplo: Nombre, Edad, Dirección de un alumno.

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.

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.

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.

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

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".

¿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).

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.

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.

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.

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}.

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.

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.

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.

Relaciones falsas creadas al unir tablas incorrectamente.

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

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.

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.