Conceptos básicos del diseño de bases de datos relacionales

1. Departamento de Organización
de Empresas y Marketing
UNIVERSIDAD
DE VIGO
Mª de los Ángeles Sandoval Pérez

2. ESTRUCTURACIÓN DE LA MEMORIA DE
LA ORGANIZACIÓN
Cada área funcional desarrolla sistemas aislados de los de otras
áreas funcionales
► Redundancia de datos
Presencia de datos repetidos en varios archivos
► Dependencia Programa-Datos
Relación estrecha entre los datos almacenados en archivos y los programas específicos
que se requieren para actualizar y mantener esos archivos.
► Falta de flexibilidad
Incapacidad de proporcionar informes ad hoc y de responder a necesidades de
información inesperadas de forma oportuna
► Carencia de seguridad
Los límites para el acceso a la información suelen ser resultado de hábitos y tradiciones, o
de la mera dificultad para obtener la información
► Incapacidad de la aplicaciones para compartir datos y disponer de ellos
Puesto que los elementos de información de diferentes archivos y diferentes partes de la
organización no pueden relacionarse entre sí, es prácticamente imposible compartir la
información o acceder a ella de forma oportuna

3. ESTRUCTURACIÓN DE LA MEMORIA DE
LA ORGANIZACIÓN
► Redundancia y riesgo de incoherencia
de los datos
 Desperdicio de espacio de almacenamiento
 Coste elevado de actualización
► Dificultad de realización de
tratamientos Ad Hoc
 Una nueva aplicación no puede explotar
eficazmente los datos almacenados.
 Un cambio de soporte o de método de acceso
supone un coste de producción de software muy
elevado.

4. ESTRUCTURACIÓN DE LA MEMORIA DE
LA ORGANIZACIÓN
► Los datos se almacenan en un
depósito común, independientemente
de los programas que deben tratarlos
Integrada
Compartida
Usuarios BBDD
concurrentes o no

5. ESTRUCTURACIÓN DE LA MEMORIA DE
LA ORGANIZACIÓN
Conjunto de datos estructurados que son:
fiables,
Coherentes y
Compartidos por usuarios con necesidades de información
diferentes
Más que una nueva técnica de almacenamiento y
manipulación: un nuevo enfoque en el diseño y
utilización de sistemas de información
La BD constituye la imagen de la organización
La entrada de datos es única

6. ESTRUCTURACIÓN DE LA MEMORIA DE
LA ORGANIZACIÓN
Una sola base de datos sirve a múltiples
aplicaciones
Posibilidad de tener en cuenta las relaciones de
los distintos datos entre sí
Inexistencia de redundancia semántica
Compartición de los datos entre los programas
de aplicación y las interrogaciones ad hoc

7. ESTRUCTURACIÓN DE LA MEMORIA DE
LA ORGANIZACIÓN
Exactitud y seguridad
Claridad y facilidad de uso
Reconstrucción rápida en caso de fallos en el
sistema
Poderosos y “amigables” lenguajes

8. ESTRUCTURACIÓN DE LA MEMORIA DE
LA ORGANIZACIÓN
Organización física
INDEPENDENCIA Organización lógica global
Caminos de acceso
Interrogación directa
DISPONIBILIDAD
Interfaz de tratamiento
Integridad
SEGURIDAD
Confidencialidad

9. ESTRUCTURACIÓN DE LA MEMORIA DE
LA ORGANIZACIÓN
Software que permite a una organización centralizar sus datos,
administrarlos de forma eficiente y proporcionar acceso a ellos por
medio de los programas de aplicación.
Actúa como interfase entre los programas de aplicación y los
archivos de datos físicos
Gestiona y controla los datos
Facilita la compartición de los datos
Protege los datos de accesos no autorizados
Ejecuta procedimientos para la integridad de los
datos
Controla la concurrencia de usuarios
Proporciona utilidades para el mantenimiento de los
datos

10. ESTRUCTURACIÓN DE LA MEMORIA DE
LA ORGANIZACIÓN
LENGUAJE DE DEFINICIÓN DE DATOS (LDD):
Lenguaje formal que se usa para especificar el
contenido y la estructura de la Base de Datos
LENGUAJE DE MANIPULACIÓN DE DATOS
(LMD): Extraer datos de la Base para satisfacer
las solicitudes de información y crear
aplicaciones
DICCIONARIO DE DATOS: Definiciones de los
elementos de información y características de
los datos, como forma de uso, representación
física, propiedad, autorización

11. ESTRUCTURACIÓN DE LA MEMORIA DE
LA ORGANIZACIÓN
Los datos se estructuran en base a un modelo
(entidades relacionadas, propiedades y claves)
Las relaciones entre entidades constituyen una
estructura de datos
El modelo de datos representa las estructuras de
datos que son comunicadas al SGBD por medio de
un LDD

12. ESTRUCTURACIÓN DE LA MEMORIA DE
LA ORGANIZACIÓN
Entidades abstractas que representan los conceptos
fundamentales del universo real y sus relaciones semánticas
Universo real
Esquema conceptual
Base de Conocimiento bruto

13. ESTRUCTURACIÓN DE LA MEMORIA
DE LA ORGANIZACIÓN
Universo real
Base de
Conocimiento Aplicación de un Modelo Conceptual
Esquema Aplicación de un
conceptual Modelo Lógico
existente
Esquema lógico
global
Esquema interno
Esquemas
externos

14. ESTRUCTURACIÓN DE LA MEMORIA
DE LA ORGANIZACIÓN
Vista externa 1 Vista externa 2 Vista externa 3 Vista externa 4
Programa de Programa de Lenguaje de
aplicación aplicación Generador de
interrogación Informes
(Lenguaje A) (Lenguaje B)
Vista conceptual
Vista interna

15. MODELOS LÓGICOS DE DATOS
Herramientas que sirven para describir y representar la
interpretación del mundo real (nivel conceptual) y la estructura
lógica de acceso a a las informaciones
CONOCIMIENTO SUPERABUNDANTE
Conjunto de datos del mismo tipo que representa una abstracción de una
ACCESO Y COMPARTICIÓN DE LA INFORMACIÓN TEMA ESENCIAL
parte de la empresa, al que se asigna un nombre. Es la mínima abstracción
que tiene significado para el usuario
Cualquier asociación entre objetos que traduce un hecho o una restricción
de la empresa
Conjunto de objetos relacionados funcionalmente (lazo N:1), que representa
la abstracción de una parte de la empresa y de la cual se puede identificar
cada ocurrencia

16. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
Simplicidad de los conceptos de base
Potencia de los operadores de manipulación
Rigor de conceptos
Contribución a la coherencia del sistema de información global de
la empresa
2 INICIALES
Independencia de los tratamientos con respecto a la estructura
interna de datos
Base sólida para tratar los problemas de redundancia e
incoherencia de datos
1 SUPLEMENTARIO
Permitir el desarrollo de lenguajes de interrogación de fácil uso
1 FUTURO
Ser extensible para modelizar y manipular informaciones más
elaboradas

17. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
Teoría formal que constituye los cimientos de sistemas como DB2 e INGRES
Permite representar la información del mundo real de una manera intuitiva, por
medio de conceptos cotidianos y fáciles de entender.
Pero también incorpora mecanismos de consulta muy potentes, totalmente
independientes del SGBD e incluso de la organización física de los datos.
Las ideas del modelo relacional se aplican en los niveles conceptual
y externo, no en el nivel interno

18. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
Su estructura
Se ocupa de
tres aspectos Su integridad
de los datos
Su manipulación
Tablas de dos dimensiones
RELACIONES
Estado coherente de la base
Álgebra relacional

19. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
Clave
primaria
COD NOMBRE EDAD CIUDAD C
124 Luis 23 León a
r
241 Ana 16 Vigo d
i
Tuplas 392 Pablo 27 Madrid n
a
189 Eugenia 19 Madrid l
820 Carla 37 León i
d
763 Héctor 33 Santiago a
d
Atributos
Grado

20. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
CIUDAD
-- - - - - -
-- - - - - - - - -
-- - - - - -- - - -
-- - - - - - - --- - -
Dominios
--- - - - - - - - - -
-- - - - - - - - -
-- - -- - - -
COD NOMBRE EDAD RESIDE OFICINA LUGAR OF
124 Luis 23
Vigo León O1 Vigo
Madrid
241 Ana 16
Santiago Vigo O2 Madrid
392 Pablo 27 Madrid O1 Vigo
189 Eugenia 19 Madrid 03 Coruña
820 Carla 37 León O2 Madrid
763 Héctor 33 Santiago O2 Madrid
Describe
oficinas

21. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
TERMINOLOGÍA DE LA
ESTRUCTURA DE DATOS
Relación Tabla
Tupla Fila o Registro
Cardinalidad Número de filas
Atributo Columna o campo
Grado Número de Columnas
Clave primaria Identificador único
Dominio Conjuntos de valores
legales

22. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
La denominación del modelo “Relacional” viene de la estrecha relación
que existe entre el elemento básico de este modelo y el concepto
matemático de relación. Una relación se define como el subconjunto
del producto cartesiano de n conjuntos, llamados dominios:
R D1 * D2 * D3 * ……. * Dn
n  grado de R
R = { t1, t2, …… , tn}
m  cardinalidad de R R = { tj / P(dj1, dj2, … , djn)
tj = < dj1, dj2, ….. , djn >
es VERDADERO}
dji € Di j € [1,m] i €[1,n]

23. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
Un dominio se define como el conjunto de valores admisibles
para un elemento de una relación.
Es un conector semántico inter-relación
Lista de valores Propiedad característica de
los valores del dominio
Un atributo se define como una propiedad característica de una
relación a la que se asigna un nombre
Cada atributo, definido sobre un dominio, representa el uso de ese
dominio en la relación

24. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
Un atributo o conjunto de atributos jugará el papel
de identificador (Clave primaria) de la relación.
Un conjunto K de atributos que verifican la doble propiedad siguiente:
UNICIDAD: los valores de las claves primarias son únicos y no
nulos.
MINIMALIDAD: ningún atributo componente de K puede ser
extraído sin pérdida de la propiedad de unicidad.
R (A1, A2, ………, An)
XeY (A1, A2, ………, An)
X es Clave Primaria si:
X DF Y, Y
Ningún subconjunto propio de X cumple la primera propiedad

25. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
REGLAS DE INTEGRIDAD RELACIONAL
Modelo Relacional
La información contenida en
una base de datos puede
El SGBD debe poder
verse sometida a limitaciones
validar los datos de
diferentes, impuestas por el entrada de acuerdo con
mundo real al que representa dichas limitaciones
INTEGRIDAD DE INTEGRIDAD DE INTEGRIDAD DE
DOMINIO ENTIDAD REFERENCIA
La base de datos no
Todo atributo debe Ningún componente de
debe contener valores de
satisfacer la restricción la clave primaria de una
clave extranjera sin
según la cual los Relación Base puede
concordancia de los
valores deben provenir aceptar Valores
valores de la clave
del dominio pertinente REPETIDOS o NULOS
primaria correspondiente
Un atributo de una relación R2 cuyos valores deben concordar
con los de la clave primaria de alguna relación R! (donde R1 y R2
no son necesariamente distintas)

26. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
La integridad de referencia se refiere a los valores tomados por un
REFERENCIA DE DATE
atributo en una relación con respecto a los valores tomados por otro
INTEGRIDAD DE
atributo definido sobre el mismo dominio clave primaria e otra relación
PRINCIPIO DE
Para cada clave extranjera es necesario responder a tres preguntas:

27. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
¿Puede
aceptar La respuesta depende de las políticas vigentes en el
valores mundo real representado por la base de datos
nulos?
Propuesta de sintaxis para la
Eliminar el declaración de una clave
objetivo de Existen por lo menos extranjera:
una referencia tres posibilidades:
de clave FOREIGN KEY REFERENCES
extranjera objetivo
 Restringida
(Restricted) NULLS [NOT] ALLOWED
Modificar la
clave primaria  Se propaga
del objetivo de DELETE OF objetivo efecto
(Cascades)
una referencia
de clave UPDATE OF clave-primaria-
 Anula (Nullifies) del-objetivo efecto
extranjera

28. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
Conjunto de relaciones semánticamente ligadas por sus dominios
de definición:
R( A1:D1, A2:D2, ……….., An:Dn)
RELACIONES VIRTUALES (Vistas):
RELACIONES BASE (Reales):
Relaciones derivadas, representadas dentro
del sistema mediante su definición en Tablas base en SQL
términos de otras relaciones. No poseen
datos propios, separables y distinguibles.
INSTANTÁNEAS
RELACIONES TEMPORALES:
Relaciones derivadas, representadas no sólo
por su definición, sino también por sus Relaciones similares a las otras tres que se
propios datos almacenados que se renuevan destruyen automáticamente en algún
de forma periódica momento apropiado

29. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
DEFINE BASE DE DATOS = MATRICULAS
TABLA = ALUMNOS
NUMERO_ALUMNO: ENTERO, NO NULO
NOMBRE_ALUMNO: CARÁCTER(25)
ESPECIALIDAD: CARÁCTER(15)
CURSO: CARÁCTER(2), NO NULO
EDAD: ENTERO
DEFINE INTEGRIDAD EN CURSO:
CURSO EN („PR‟, „SG‟, „TE‟, „CU‟, „QU‟)
DEFINE INTEGRIDAD EN NUMERO_ALUMNO:
(NÚMERO_ALUMNO > 0) Y (NÚMERO_ALUMNO < 10000)
FIN TABLA ALUMNOS
Un ejemplo de definición de una base de datos, incluyendo
especificaciones de restricciones de varios tipos (1)

30. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
TABLA = ALUMNO_CLASE
NUM_CLASE: CARÁCTER(15), NO NULO
NUM_ALUMN: ENTERO, NO NULO
CALIF: ENTERO
DEFINE INTEGRIDAD DE REFERENCIA EN NUM_ALUMN:
NÚMERO_ALUMNO EN TABLA = ALUMNOS
FIN TABLA ALUMNO_CLASE
FIN DEFINICIÓN BASE DE DATOS
Un ejemplo de definición de una base de datos, incluyendo
especificaciones de restricciones de varios tipos (2)

31. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
Dos alternativas para establecer una base formal de la parte manipulativa
del modelo:
CÁLCULO RELACIONAL:
Ofrece una notación para formular la definición de una relación deseada
en términos de las relaciones de la base.
ÁLGEBRA RELACIONAL:
Ofrece un conjunto de operaciones explícitas que sirven para indicar al
sistema la forma de construir alguna relación deseada, a partir de las
relaciones de la BD.
NO PROCEDURAL POTENTE CERRADO
Conjunto de operadores Una sola pregunta Es posible escribir
de alto nivel sobre las permite extraer cualquier expresiones relacionales
relaciones información almacenada anidadas

32. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
Conjunto de ocho operadores definidos por CODD:
UNIÓN, INTERSECCIÓN, DIFERENCIA , PRODUCTO CARTESIANO
SELECCIÓN, PROYECCIÓN, FUSIÓN Y DIVISIÓN
Se utiliza como patrón de referencia para medir la capacidad expresiva de un
determinado lenguaje relacional: un lenguaje es relacionalmente completo si sus
expresiones permiten la definición de cualquier relación que pueda definirse
mediante expresiones del álgebra

33. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
El lenguaje estándar en SGBDs relacionales
Constituye un desarrollo del cálculo relacional, pero
tiene propiedades tomadas tanto del álgebra como del
cálculo
Es más que un lenguaje de consulta, permite:
Definir la estructura de datos (LDD).
Modificar los datos de la base (LMD).
Especificar restricciones de seguridad (LCD).
Puede intercalarse en los lenguajes procedurales.

34. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
Los usuarios utilizan el LMD para efectuar sus operaciones sobre la base de datos.
Básicamente: inserción, eliminación, modificación y consulta de datos. También se pueden
crear vistas de los datos que faciliten otros accesos.
INSERT (nuevos datos)
Generalmente
FUNCIONES DELETE (datos existentes) ejecutadas por
un programa
UPDATE (datos existentes) de aplicación
PRINCIPALES
RETRIEVE (datos almacenados)
Los usuarios finales interaccionan con el S.G.B.D. a través de este lenguaje, mediante una
interfaz agradable y fácil de usar.
Los programadores de aplicaciones emplean el LMD dentro de un lenguaje de programación
(lenguaje anfitrión). Ambos lenguajes deben poder comunicarse adecuadamente para que las
aplicaciones resultantes sean simples de programar y de utilizar.

35. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
ESTUDIANTES GRUPOS
PROFESORES
NOM-E CLASE NOM-E NOM-P
Álgebra Luís 2 NOM-P CLASE Luís Jaime
Relacional Pablo 2 Jaime 2 Pablo Jaime
Juan 3 Alberto 3 Juan Alberto
Carlos 3 Carlos Alberto
Inglés SELECT NOM-E, NOM-P FROM ESTUDIANTES. PROFESORES WHERE
Estructurado PROFESORES.CLASE =ESTUDIANTES.CLASE
?
ESTUDIANTES NOM-E CLASE
=
Lenguaje
Gráfico PROFESORES NOM-P CLASE
?

36. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
TRADICIONALES
DE CONJUNTOS
OPERADORES
 UNIÓN Entre dos relaciones
 INTERSECCIÓN compatibles en cuanto a
unión (unicompatibles)
 DIFERENCIA
 PRODUCTO CARTESIANO
El álgebra relacional incluye
los operadores tradicionales de
conjuntos aunque con ligeras
modificaciones debido al
Operadores hecho de tener relaciones
RELACIONALES
 SELECCIÓN
OPERADORES
ESPECIALES
unitarios de como operandos y no
 PROYECCIÓN restricción conjuntos arbitrarios. ( Las
relaciones no pueden tener una
mezcla de diferentes tipos de
 FUSIÓN tuplas
Operadores
(REUNIÓN O JOIN) binarios de
extensión
 DIVISIÓN

37. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
 UNIÓN: La unión de dos relaciones (unicompatibles) R1 y R2 es el conjunto de
tuplas que pertenecen a R1, a R2 o a las dos a la vez. La unión permite traducir el
“O” lógico.
INTERSECCIÓN: La intersección de dos relaciones (unicompatibles) R1 y R2
es el conjunto de tuplas que pertenecen tanto a R1 como a R2. La intersección
permite traducir el “Y” lógico.
 DIFERENCIA: La diferencia de dos relaciones (unicompatibles) R1 y R2 es el
conjunto de tuplas que pertenecen a R1 pero no a R2. Es el operador
complementario de la intersección. La diferencia permite traducir la negación
lógica.
 PRODUCTO CARTESIANO: El producto cartesiano (forma ampliada de la
operación matemática) de dos relaciones R1 y R2 es el conjunto de tuplas
obtenidas por concatenación de las tuplas de R1 y R2.

38. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
 SELECCIÓN: Produce un subconjunto horizontal de una relación dada. El
subconjunto de tuplas para las cuales se satisface una condición especificada.
Ej.: A WHERE X < operador de comparación > Y
PROYECCIÓN: Produce un subconjunto vertical de una relación dada. El
subconjunto obtenido mediante la selección de los atributos especificados y la
eliminación de las tuplas repetidas dentro de los atributos seleccionados.
Ej.: A [X, Y, Z]
 FUSIÓN: se establece entre dos relaciones A y B. Construye una relación que
contiene todas las posibles combinaciones de tuplas, una de cada una de las dos
relaciones, tales que las dos tuplas participantes en una combinación dada satisfagan
alguna condición especificada.
 DIVISIÓN: Se establece entre dos relaciones (una binaria y otra unitaria). Construye
una relación formada por todos los valores de un atributo de la relación binaria que
concuerdan (en el otro atributo) con todos los valores de la relación unitaria.

39. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional ALUMNO
ROMERO
MODULO
1
NUM. DE ROMERO 1b
NUM. DE MODULO PROFESOR
MODULO PROFESOR ALUMNO SAMANAS
SAMANAS ROMERO 2
1 JUAN 10 ROMERO 1 JUAN 10 ROMERO 2a
1 JUAN 10 DÍAZ 1a LUÍS 10 ROMERO 3
1 JUAN 10 LLANOS 1b LUÍS 10 ROMERO 3a
1a LUÍS 10 DÍAZ 2 PAULA 10 ROMERO 4
1a LUÍS 10 LLANOS 2a LUCÍA 10 DÍAZ 1
1b LUIS 10 ROMERO 2b ADRIAN 10 DÍAZ 1a
2 PAULA 10 ROMERO 2c INES 10 DÍAZ 2
2 PAULA 10 DÍAZ 3 PABLO 10 DÍAZ 2b
3a MIGUEL 10 DÍAZ 3
4 ELENA 20 DÍAZ 3a
JOIN MODULOS AND INSCRIPCIONES WHERE DÍAZ 4
MODULOS.MODULO = INSCRIPCIONES.MODULO LLANOS 1
LLANOS 1a
El resultado de una operación de fusión
de dos tablas es una nueva tabla en la que LLANOS 2
cada fila se forma mediante la LLANOS 2c
concatenación de dos filas que tienen un SOTO 3
mismo valor en un dominio común:
SOTO 3a
SOTO 4

40. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
COD-CON NOM DIR La equi-fusión entre
100 JUAN VIGO CONDUCTOR Y RECORRIDO
110 LUÍS SANTIAGO sobre los atributos DIR de
120 JAVIER CORUÑA CONDUCTOR y C-LLEG de
RECORRIDO, definidos
ambos sobre el dominio
CIUDAD, genera la relación
REC COD-CON CAMIÓN C-SAL C-LLEG KM temporal RT1, cuya
100 100 50 VIGO ORENSE 105
extensión es:
200 100 50 ORENSE VIGO 105
150 110 10 SANTIAGO VIGO 92
300 120 20 CORUÑA ORENSE 175
REC COD-CON CAMIÓN C-SAL C-LLEG KM COD-CON NOM DIR
200 100 50 ORENSE VIGO 105 100 JUAN VIGO
150 110 10 SANTIAGO VIGO 92 110 LUÍS SANTIAGO

41. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
La primera etapa de la creación
de una Base de Datos Relacional
es la fase de diseño, que permite Número de un piloto PL#
modelizar el universo real, en el Nombre de un piloto PLNOM
ejemplo que sigue, una Dirección de un piloto DIR
compañía aérea Fecha de nacimiento de un piloto F-NAC
Salario de n piloto SAL
Esta es la etapa más larga, más
importante y la más compleja (el Número de un avión AV#
80% de los errores en los Tipo de un avión TIPO-AV
sistemas de información tiene su Capacidad de un avión CAP
origen en la fase de diseño) Localización de un avión LOC
Para obtener el ESQUEMA Número de un vuelo VL#
CONCEPTUAL comenzamos por Ciudad de salida de un vuelo CS
identificar los “objetos” Ciudad de llegada de un vuelo CLL
(unidades elementales de Hora de salida de un vuelo HS
información) del universo real, Hora de llegada de un vuelo HLL
Fecha de un vuelo F-VL
agrupándolos en “entidades”:

42. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
Durante la
descripción PL# AV#
conceptual de
una base de
datos, los PLNOM DIR
objetos se TIPO-AV LOC CAP
agrupan para
F-NAC SAL
formar
entidades que
caracterizan a la
empresa. En
este caso
PILOTO, AVIÓN VL#
y VUELO.
CS CLL F-VL
Lazo N:1
Lazo 1:N HS HLL
Lazo N:M

43. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
De una manera intuitiva se puede considerar que una relación corresponde a una entidad del
esquema conceptual y que un atributo corresponde a un objeto.
De una manera formal, una relación se forma con la clave primaria de una entidad y todos los
objetos que dependen funcionalmente (lazo N:1) de dicha clave.
A partir del esquema conceptual obtenemos las relaciones esquematizadas a continuación.
Los atributos clave primaria aparecen subrayados.
PL# PLNOM DIR F-NAC SAL
AV# TIPO-AV CAP LOC
VL# PILOTO AVION F-VL HS HLL CS CLL

44. MODELOS LÓGICOS DE DATOS:
Modelo Relacional
Los valores de un atributo se LISTA DE ATRIBUTOS CON SU DOMINIO DE DEFINICIÓN
caracterizan por un tipo o formato PL# COD-PL :ENTERO [1…..200]
sintáctico que puede ser, por PLNOM NOM-PERS :CARÁCTER (20)
ejemplo: entero, real, cadena de DIR CIUDAD :LISTA {Vigo, Madrid, Sevilla, Bilbao}
caracteres, fecha ,….. F-NAC FECHAS :FECHA
SAL U-MONET :ENTERO [500…..5000]
Todos los atributos comparables
semánticamente deben ser definidos AV# COD-AV :ENTERO [50…...100]
sobre el mismo dominio. De igual TIPO-AV TIPOS :LISTA {DC-9, DC-10, A310, A320….}
modo, cada vez que la comparación CAP CAP :ENTERO [50….450]
de dos atributos sea imposible, LOC CIUDAD
dichos atributos deben definirse VL# COD-VL :ENTERO [1….500]
sobre dominios diferentes. PILOTO COD-PL
Por ejemplo, los atributos PLNOM y AVIÓN COD-AV
TIPO-AV, aunque tienen el mismo CS CIUDAD
formato sintáctico, no deben ser HS HORAS :REAL [0.00….23.59]
definidos sobre el mismo dominio HLL HORAS
puesto que no son semánticamente F-VL FECHAS
comparables.