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IBD Clase 13. UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE 13 2 Modelado de datos Diseño lógico de alto nivel usando E-I Convertir el esquema conceptual.

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1 IBD Clase 13

2 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE 13 2 Modelado de datos Diseño lógico de alto nivel usando E-I Convertir el esquema conceptual en un esquema lógico Enfoque global del diseño lógico(independiente del modelo) Esquema conceptual Diseño Lógico Criterios de rendimiento Descr. del modelo lógico objetivo Info de carga de BD Esquema lógico en el modelo objetivo

3 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE 13 3 Modelado de datos Decisiones a tomar: Sobre datos derivados Eliminación de atributos con cardinalidad > 1 Eliminación de Jerarquías de Generalización Partición de Entidades Partición de Interrelaciones Fusión de Entidades e Interrelaciones

4 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE 13 4 Modelado de datos Sobre datos derivados Ventaja: no se necesita calcular el valor, reduce # de accesos a la BD Desventajas: procesamiento adicional para mantener los datos derivados, y se requiere más espacio en HD.

5 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE 13 5 Modelado de datos Eliminación de Jerarquías de generalización: Los modelos lógicos no permiten representarlas. Se deben representar usando sólo entidades e interrelaciones Se debe cuidar: Herencia de atributos se debe indicar explícitamente Interrelación implícita ES_UN se debe captar Tres Casos

6 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE 13 6 Modelado de datos Caso 1: Integrar la jerarquía de generalización a una sola entidad uniendo los atributos de las subentidades y añadiendo estos atributos a los de la superentidad. (Ver Figura) Solución muy simple Generan valores nulos de atributos (card 0,1) Aplicable a cualquier caso de jerarquía de Generalización

7 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE 13 7 Modelado de datos Caso 2: Eliminar la superentidad pero retener las subentidades. (Ver Figura) Desventajas: repetir atributos y operaciones de superentidad (el uso repetitivo de la misma interrelación crea una redundancia no deseable) Aplicable en caso de cobertura total exclusiva Mala en cobertura superpuesta o parcial

8 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE 13 8 Modelado de datos Caso 3: retener todas las entidades y establecer explícitamente las interrelaciones entre las superentidades y subentidades. (Ver Figura) Es el caso más general y aplicable Proporciona redundancia inherente (a nivel conceptual) al representar la relación es_un de la Jerarquía a través de una interrelación explícita

9 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE 13 9 Modelado de datos Partición de entidades (para acceso simultáneo con frecuencia) Horizontal (entidades) (Ver Figura) Vertical (atributos) (Ver Figura) Partición de Interrelaciones En situaciones de relaciones de uno a muchos y de muchos a muchos (Ver Figura) Fusión de entidades e interrelaciones Normalización cardinalidad

10 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE Modelado de datos Diseño lógico en el modelo relacional RDBMS: modelo actual más popular Características: Relaciones: elem. básico del modelo Una agregación de atributos -> relación Dominio: conj. de valores que puede tomar un atributo Un caso de relación es una tabla con filas y columnas Columnas de la tabla: atributos, Filas de la tabla: tuplas

11 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE Modelado de datos Diseño lógico en el modelo relacional Restricciones: De clave (superclave, candidata, primaria): especifican las claves candidatas de cada tabla De integridad de entidades: ningun valor de clave primaria puede ser nulo De integridad referecial: se especifica entre dos relaciones

12 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE Modelado de datos Correspondencia E-I Modelo Relacional Eliminación de identificadores externos, no usados en el modelo relacional (Ver figura) Eliminación de atributos compuestos (Ver figura) Considerar todos sus componentes como atributos individuales Considerar el atributo compuesto entero como un solo atributo Eliminación de atributos polivalentes (Ver figura) Transformar cada entidad en una relación ( Ver figura)

13 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE Modelado de datos Transformación de interrelaciones Uno a uno Integración de una relación binaria Misma clave primaria en las dos entidades (Ver Figura) Clave distinta (idem), se toma una como clave. Relaciones individuales (una con participación parcial). (Ver Figura) Relaciones inviduales (ambas con participación parcial). (Ver Figura)

14 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE Modelado de datos Uno a muchos Participación parcial (Ver Figura) Con valores nulos Sin valores nulos Participación total (Ver Figura) Muchos a muchos (Ver Figura) N-arias (Ver Figura) Recursivas (Ver Figura)

15 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE Modelado de datos Dependencias: Funcional: dado un atributo B de una entidad o interrelación, este es funcionalmente dependiente de otro A (A->B), si para cualquier valor dado del atributo A existe un valor simple asociado en el atributo B. Siempre existe entre los atributos no clave respecto del clave Si se da el valor de un atributo se puede obtener (o buscar) el valor de otro. Ej: si se conoce el valor de DNI, se puede hallar el nombre del cliente. En este caso el nombre del cliente es funcionalmente dependiente del DNI del cliente. Las claves son atributos que forman dependencias funcionales hacia los no claves.

16 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE Modelado de datos Dependencias: Anomalias de Actualización Eliminación Inserción Actualización Integridad Referencial

17 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE Modelado de datos Dependencias: Que es clave? Conjunto de atributos que identifica unívocamente cada entidad del conjunto de entidades Identificador Claves primaria candidatas

18 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE Modelado de datos Parcial: un atributo B (no clave) depende de un subconjunto de A (clave) Transitiva: un atributo B (no clave) depende de un atributo C no clave Boyce Codd: un atributo B (Clave o parte de clave) depende de un atributo que no es clave.

19 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE Modelado de datos Multivaluada: dada una relación R con atributos A,B,C decimos que existe una dependencia entre A y B multivaluada en R, sii el conjunto de valores de B que concuerdan con el par (A,C) en R depende solo del valor de A, pero no del de C. Una dependencia multivaluada existe cuando un atributo puede determinar más de un valor para otro atributo.

20 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE Normalización Proceso formal para decidir que atributos deben agruparse en un entidad/relación. Progresiva detección y eliminación de Dependencias NO deseadas Varias políticas Normalizar sobre E/R Normalizar sobre Modelo Relacional Problemas de una mala normalización o normalización inexistente Anomalías de actualización Anomalías de inserción Anomalías de borrado

21 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE Normalización Formas normales Primera Forma: todos los atributos tiene cardinalidad 0 o 1. Segunda Forma: una tabla está en 2NF si está en 1NF y no existen dependencias parciales. Tercer Forma: una tabla está en 3NF si está en 2NF y no existen dependencias transitivas

22 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE Normalización Boyce Codd Forma: Una tabla está en BCNF si está en 3NF y no existen dependencias de B-C. Otra Def: para todo las dependencias funcionales de la forma X->Y: X->Y es trivial ( y está incluido o es igual a x), ó X es superclave de R (Superclave= conj. De atributos que incluye la clave) Cuarta Forma: una tabla está en 4NF si está en BCNF y no existen dependencias multivaluadas

23 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE Normalización Quinta Forma, Forma de Dominio Clave: una tabla está en 5NF si cada restricción es una consecuencia lógica de la definición de las claves y dominios

24 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE Modelado de datos Ejemplo: Se debe modelizar el esquema de una facultad. Los profesores se relacionan con sus departamentos y lugares de nacimiento, los estudiantes con sus lugares de nacimiento y de residencia, y con los cursos en que se inscriben. El esquema representa, además los lugares de reunión de los cursos y los consejeros de los estudiantes graduados. Podemos tener profesores visitantes. Los profesores pertenecen a un departamento, los cursos se relacionan con los profesores que los imparten. Los cursos se dictan para alumnos y se indica en que semestre se dicta. Además, se indica la duración y horario del mismo.

25 UNLP - Facultad de InformáticaIBD - CLASE Modelado de datos Ejemplo Se modeliza el esquema de clubes de fútbol. Las personas involucradas con un club son aficionados, entrenadores, jugadores y/o directivos. Cada uno de ellos pertenece a un equipo. Cada equipo juega con otro, si tiene un resultado del partido y el lugar donde se realiza, además la asistencia de gente. Los equipos entrenan en estadios.


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