herramientas de diseño

1. HERRAMIENTAS DE DISEÑO
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Ing. Juan Orihuela
HERRAMIENTAS DE MODELADO
MODELOS DE DATOS
Una de las características fundamentales de los sistemas de bases de datos
es que proporcionan cierto nivel de abstracción de datos, al ocultar las
características sobre el almacenamiento físico que la mayoría de usuarios no
necesita conocer. Los modelos de datos son el instrumento principal para ofrecer
dicha abstracción. Un modelo de datos es un conjunto de conceptos que sirven
para describir la estructura de una base de datos, es decir, los datos, las relaciones
entre los datos y las restricciones que deben cumplirse sobre los datos. Los
modelos de datos contienen también un conjunto de operaciones básicas para la
realización de consultas (lecturas) y actualizaciones de datos. Además, los modelos
de datos más modernos incluyen mecanismos para especificar comportamiento
ante las acciones que se realizan sobre la base de datos.
Los modelos de datos se pueden clasificar dependiendo de los tipos de
conceptos que ofrecen para describir la estructura de la base de datos. Los modelos
de datos de alto nivel, o modelos conceptuales, disponen de conceptos muy
cercanos al modo en que la mayoría de los usuarios percibe los datos, mientras
que los modelos de datos de bajo nivel, o modelos físicos, proporcionan conceptos
que describen los detalles de cómo se almacenan los datos en el ordenador. Los
conceptos de los modelos físicos están dirigidos al personal informático, no a los
usuarios finales. Entre estos dos extremos se encuentran los modelos lógicos,
cuyos conceptos pueden ser entendidos por los usuarios finales, aunque no están
demasiado alejados de la forma en que los datos se organizan físicamente. Los
modelos lógicos ocultan algunos detalles de cómo se almacenan los datos, pero
pueden implementarse de manera directa en un ordenador.
Los modelos conceptuales utilizan conceptos como entidades, atributos y
relaciones. Una entidad representa un objeto o concepto del mundo real como, por
ejemplo, un empleado de una empresa o una de sus oficinas. Un atributo
representa alguna propiedad de interés de una entidad como, por ejemplo, el
nombre o el salario del empleado. Una relación describe una interacción entre dos
o más entidades, por ejemplo, la relación que hay entre un empleado y la oficina
donde trabaja.
Cada SGBD soporta un modelo lógico, siendo los más comunes el relacional,
el de red y el jerárquico. Estos modelos representan los datos valiéndose de
estructuras de registros, por lo que también se denominan modelos orientados a
registros. Hay una nueva familia de modelos lógicos, son los modelos orientados a
objetos, que están más próximos a los modelos conceptuales.
Los modelos físicos describen cómo se almacenan los datos en el
ordenador: el formato de los registros, la estructura de los ficheros (desordenados,
ordenados, etc.) y los métodos de acceso utilizados (índices, etc.).
A la descripción de una base de datos mediante un modelo de datos se le
denomina esquema de la base de datos. Este esquema se especifica durante el

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diseño, y no es de esperar que se modifique a menudo. Sin embargo, los datos que
se almacenan en la base de datos pueden cambiar con mucha frecuencia: se
insertan datos, se actualizan, etc. Los datos que la base de datos contiene en un
determinado momento se denominan estado de la base de datos u ocurrencia de
la base de datos.
La distinción entre el esquema y el estado de la base de datos es muy
importante. Cuando definimos una nueva base de datos, sólo especificamos su
esquema al SGBD. En ese momento, el estado de la base de datos es el estado
vacío, sin datos. Cuando se cargan datos por primera vez, la base datos pasa al
estado inicial. De ahí en adelante, siempre que se realice una operación de
actualización de la base de datos, se tendrá un nuevo estado. El SGBD se encarga,
en parte, de garantizar que todos los estados de la base de datos sean estados
válidos que satisfagan la estructura y las restricciones especificadas en el esquema.
Por lo tanto, es muy importante que el esquema que se especifique al SGBD sea
correcto y se debe tener muchísimo cuidado al diseñarlo. El SGBD almacena el
esquema en su catálogo o diccionario de datos, de modo que se pueda consultar
siempre que sea necesario.
En 1970, el modo en que se veían las bases de datos cambió por completo
cuando E.F. Codd introdujo el modelo relacional. En aquellos momentos, el enfoque
existente para la estructura de las bases de datos utilizaba punteros físicos
(direcciones de disco) para relacionar registros de distintos ficheros. Si, por
ejemplo, se quería relacionar un registro A con un registro B, se debía añadir al
registro A un campo conteniendo la dirección en disco del registro B. Este campo
añadido, un puntero físico, siempre señalaría desde el registro A al registro B. Codd
demostró que estas bases de datos limitaban en gran medida los tipos de
operaciones que los usuarios podían realizar sobre los datos. Además, estas bases
de datos eran muy vulnerables a cambios en el entorno físico. Si se añadían los
controladores de un nuevo disco al sistema y los datos se movían de una
localización física a otra, se requería una conversión de los ficheros de datos. Estos
sistemas se basaban en el modelo de red y el modelo jerárquico, los dos modelos
lógicos que constituyeron la primera generación de los SGBD.
El modelo relacional representa la segunda generación de los SGBD. En él,
todos los datos están estructurados a nivel lógico como tablas formadas por filas y
columnas, aunque a nivel físico pueden tener una estructura completamente
distinta. Un punto fuerte del modelo relacional es la sencillez de su estructura lógica.
Pero detrás de esa simple estructura hay un fundamento teórico importante del que
carecen los SGBD de la primera generación, lo que constituye otro punto a su favor.
Dada la popularidad del modelo relacional, muchos sistemas de la primera
generación se han modificado para proporcionar una interfaz de usuario relacional,
con independencia del modelo lógico que soportan (de red o jerárquico). Por
ejemplo, el sistema de red IDMS ha evolucionado a IDMS/R e IDMS/SQL,
ofreciendo una visión relacional de los datos. En los últimos años, se han propuesto
algunas extensiones al modelo relacional para capturar mejor el significado de los
datos, para disponer de los conceptos de la orientación a objetos y para disponer
de capacidad deductiva. El modelo relacional, como todo modelo de datos, tiene

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que ver con tres aspectos de los datos, que son los que se presentan en los
siguientes apartados de este capítulo: qué características tiene la estructura de
datos, cómo mantener la integridad de los datos y cómo realizar el manejo de los
mismos
PRINCIPALES MODELOS DE DATOS
Los modelos de datos definen cómo se modela la estructura lógica de
una base de datos. Los modelos de datos son entidades fundamentales para
introducir la abstracción en una base de datos.
Los modelos de datos definen cómo los datos se conectan entre sí y cómo
se procesan y almacenan dentro del sistema.
El primer modelo de datos fue el modelo de datos planos, donde todos los
datos utilizados se mantendrían en el mismo plano.
Los primeros modelos de datos no eran tan científicos, por lo tanto, eran
propensos a introducir muchas anomalías de duplicación y actualización.
Un modelo de datos puede ser concreto o abstracto, y están representados
por la notación de modelado de datos, que a menudo se presenta en formato
gráfico.
Su enfoque principal es apoyar y ayudar a los sistemas de información
mostrando el formato y la definición de los diferentes datos involucrados.
También ayudan a evitar la redundancia de datos. La información
almacenada en los modelos de datos es de gran importancia para las empresas
porque dicta las relaciones entre las tablas de la base de datos, las claves externas
y los eventos involucrados.
Los tres tipos básicos de modelo de datos son:
1. Modelos de datos conceptuales
2. Modelos de datos físicos
3. Modelos de datos lógicos
Modelos de datos conceptuales
El modelo de "panorama general" representa la estructura general y el contenido,
pero no el detalle del plan de datos. Es el punto de partida típico para el modelado de datos,
que identifica los diversos data sets y flujos de datos en toda la organización. El modelo
conceptual es el blueprint para el desarrollo de los modelos lógicos y físicos, y es una parte
importante de la documentación de la arquitectura de datos.
Un modelo conceptual de datos identifica las relaciones de más alto nivel
entre las diferentes entidades.
Las características del modelo conceptual de datos incluyen:
 Incluye las entidades importantes y las relaciones entre ellas.

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 No se especifica ningún atributo.
 No se especifica ninguna clave principal.
Modelos de datos lógicos
El segundo nivel de detalle es el modelo lógico de datos. Se relaciona más
estrechamente con la definición general de "modelo de datos" dado que describe
el flujo de datos y el contenido de la base de datos. El modelo lógico añade detalles
a la estructura general del modelo conceptual pero no incluye especificaciones para
la propia base de datos, ya que puede aplicarse a varias tecnologías y productos.
(Tenga en cuenta que quizás no haya un modelo conceptual si el proyecto se
relaciona con una sola aplicación u otro sistema limitado).
Un modelo de datos lógicos describe los datos con el mayor detalle posible,
independientemente de cómo se implementarán físicamente en la base de datos.
Las características de un modelo de datos lógicos incluyen:
 Incluye todas las entidades y relaciones entre ellos.
 Todos los atributos para cada entidad están especificados.
 La clave principal para cada entidad está especificada.
 Se especifican las claves externas (claves que identifican la relación entre
diferentes entidades).
 La normalización ocurre en este nivel.
Los pasos para diseñar el modelo de datos lógicos son los siguientes:
 Especifique claves primarias para todas las entidades.
 Encuentra las relaciones entre diferentes entidades.
 Encuentra todos los atributos para cada entidad.
 Resuelva las relaciones de muchos a muchos.
 Normalización.
Modelos de datos físicos
El modelo de base de datos física describe los detalles de cómo se realizará
el modelo lógico. Debe contener suficiente detalle para permitir a los tecnólogos
crear la estructura real de la base de datos en hardware y software para soportar
las aplicaciones que lo usarán. Huelga decir que el modelo físico de datos es
específico de un sistema de software de base de datos designado. Puede haber
varios modelos físicos derivados de un único modelo lógico si se usan diferentes
sistemas de base de datos.
El modelo de datos físicos representa cómo se construirá el modelo en la
base de datos.

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Un modelo de base de datos física muestra todas las estructuras de tabla,
incluidos el nombre de columna, el tipo de datos de columna, las restricciones de
columna, la clave principal, la clave externa y las relaciones entre las tablas.
Las características de un modelo de datos físicos incluyen:
 Especificación de todas las tablas y columnas.
 Las claves externas se usan para identificar relaciones entre tablas.
 La desnormalización puede ocurrir según los requisitos del usuario.
Las consideraciones físicas pueden hacer que el modelo de datos físicos sea
bastante diferente del modelo de datos lógicos.
El modelo de datos físicos será diferente para diferentes Sistemas de
Gestión de Base de datos. Por ejemplo, el tipo de datos para una columna puede
ser diferente entre MySQL y SQL Server.
Los pasos básicos para el diseño del modelo de datos físicos son los
siguientes:
 Convertir entidades en tablas.
 Convertir relaciones en claves externas.
 Convertir atributos en columnas.
 Modificar el modelo de datos físicos en función de las restricciones /
requisitos físicos.
Ventajas y desventajas de los modelos de datos
Ventajas
 El objetivo principal de un modelo de datos es asegurarse de que los objetos
de datos ofrecidos por el equipo funcional se representen con precisión.
 El modelo de datos debe ser lo suficientemente detallado para ser utilizado
para construir la base de datos física.
 La información en el modelo de datos se puede utilizar para definir la relación
entre tablas, claves primarias y externas y procedimientos almacenados.
 El modelo de datos ayuda a las empresas a comunicarse dentro y entre las
organizaciones.
 El modelo de datos ayuda a documentar las asignaciones de datos en el
proceso ETL
 Ayuda a reconocer las fuentes de datos correctas para poblar el modelo.
Desventajas
 Para desarrollar el modelo de datos se deben conocer las características
físicas de los datos almacenados.

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 Incluso los cambios más pequeños realizados en la estructura requieren
modificaciones en toda la aplicación.
 No hay un lenguaje de manipulación de modelos establecido en DBMS.

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DIAGRAMA ENTIDAD-RELACIÓN
CONCEPTO
Un diagrama entidad-relación, también conocido como modelo entidad
relación o ERD, es un tipo de diagrama de flujo que ilustra cómo las "entidades",
como personas, objetos o conceptos, se relacionan entre sí dentro de un sistema.
Los diagramas ER se usan a menudo para diseñar o depurar bases de datos
relacionales en los campos de ingeniería de software, sistemas de información
empresarial, educación e investigación. También conocidos como los ERD o
modelos ER, emplean un conjunto definido de símbolos, tales como rectángulos,
diamantes, óvalos y líneas de conexión para representar la interconexión de
entidades, relaciones y sus atributos. Son un reflejo de la estructura gramatical y
emplean entidades como sustantivos y relaciones como verbos.
Los diagramas de ER se relacionan con los diagramas de estructura de datos
(DSD), que se centran en las relaciones de los elementos dentro de las entidades,
en lugar de las relaciones entre las entidades mismas. Los diagramas ER a menudo
se combinan con los diagramas de flujo de datos (DFD), que trazan el flujo de la
información para procesos o sistemas.

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HISTORIA DE LOS MODELOS ENTIDAD RELACIÓN
Peter Chen (también conocido como Peter Pin-
Shan Chen) actualmente se desempeña como miembro
de la facultad de la Universidad Carnegie Mellon ubicada
en Pittsburgh y se le atribuye el desarrollo del modelo
ER para el diseño de bases de datos en los 70. Mientras
trabajaba como profesor adjunto en la Escuela de
Administración y Dirección de Empresas Sloan del MIT,
publicó un documento influyente en 1976 llamado
"Modelo entidad-relación: hacia una visión unificada de los datos".
En un sentido más amplio, la representación de la interconexión de las cosas
se remonta hasta, al menos, la Antigua Grecia, con los trabajos de Aristóteles,
Sócrates y Platón. Se ha visto más recientemente en las obras del siglo XX y XIX de
filósofos y lógicos, como Charles Sanders Peirce y Gottlob Frege.

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En la década del 60 y 70, Charles Bachman(arriba) y
A.P.G. Brown trabajaron con los primeros antecesores
del enfoque de Chen. Bachman desarrolló un tipo de
diagrama de estructura de datos que lleva su nombre:
"el diagrama de Bachman". Brown publicó escritos
sobre el modelado de los sistemas del mundo
real. James Martin agregó mejoras al ERD. El trabajo
de Chen, Bachman, Brown, Martin y otros también
contribuyó al desarrollo del lenguaje unificado de
modelado (UML), ampliamente utilizado en el diseño de software.
USOS DE LOS DIAGRAMAS ENTIDAD-RELACIÓN
 Diseño de bases de datos: los diagramas ER se usan para modelar y
diseñar bases de datos relacionales, en términos de reglas de negocio y
lógicas (en un modelo de datos lógicos) y en términos de la tecnología
específica que se implementará (en un modelo de datos físicos). En
ingeniería de software, un diagrama ER a menudo es un primer paso para
determinar los requisitos de un proyecto de sistemas de información.
También se usa más adelante para modelar una base de datos en particular
o varias. Una base de datos relacional tiene una tabla relacional equivalente
y puede expresarse así potencialmente, según sea necesario.
 Solución de problemas de bases de datos: los diagramas ER se usan
para analizar las bases de datos existentes con el fin de hallar y resolver
problemas de lógica o implementación. Al dibujar un diagrama se debería
descubrir dónde está el problema.
 Sistemas de información empresarial: los diagramas se usan para diseñar
o analizar las bases de datos relacionales empleadas en procesos de
negocio. Cualquier proceso de negocio que utilice datos de campo
relacionados con entidades, acciones e interacción puede beneficiarse
potencialmente de una base de datos relacional. Puede simplificar procesos,
revelar información de forma más sencilla y mejorar los resultados.

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 Reingeniería de procesos de negocio (BPR): Los diagramas ER ayudan
a analizar las bases de datos empleadas en la reingeniería de procesos de
negocio y en el modelado de la configuración de una nueva base de datos.
 Educación: las bases de datos son el método actual de almacenamiento de
información relacional para propósitos educativos y la posterior
recuperación. Así, los diagramas ER pueden ser útiles para la planificación
de esas estructuras de datos.
 Investigación: como hay muchas investigaciones centradas en los datos
estructurados, los diagramas ER pueden desempeñar un papel fundamental
en la configuración de bases de datos útiles para analizar los datos.
LOS COMPONENTES Y LAS CARACTERÍSTICAS DE UN DIAGRAMA ER
Los diagramas ER se componen de entidades, relaciones y atributos.
También representan la cardinalidad, que define las relaciones en términos de
números. Puedes ver un glosario a continuación:
ENTIDAD
Algo que se puede definir, como una persona, objeto, concepto u evento,
que puede tener datos almacenados acerca de este. Piensa en las entidades como
si fueran sustantivos. Por ejemplo: un cliente, estudiante, auto o producto. Por lo
general se muestran como un rectángulo.
Tipo de entidad: un grupo de cosas que se pueden definir, como
estudiantes o atletas, mientras que la entidad sería el estudiante o atleta específico.
Otros ejemplos son clientes, autos o productos.
Conjunto de entidades: es igual que un tipo de entidad, pero se define en
un momento determinado, como por ejemplo estudiantes que se inscribieron en una
clase el primer día. Otros ejemplos son clientes que realizaron una compra en el

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último mes o autos registrados actualmente en Florida. Un término relacionado es
una instancia, en la que una persona determinada o un auto específico podría ser
una instancia del conjunto de entidades.
Categorías de entidades: las entidades se clasifican en fuertes, débiles o
asociativas. Una entidad fuerte se puede definir únicamente por sus propios
atributos, en cambio, una entidad débil no. Una entidad asociativa es aquella que
relaciona entidades (o elementos) dentro de un conjunto de entidades.
Claves de entidad: se refiere a un atributo que únicamente define una
entidad en un conjunto de entidades. Las claves de entidad se dividen en
superclave, clave candidata o clave primaria. Superclave: un conjunto de atributos
(uno o más) que juntos definen una entidad en un conjunto de entidades. Clave
candidata: es una superclave mínima, es decir, contiene el menor número posible
de atributos para seguir siendo una superclave. Un conjunto de entidades puede
tener más de una clave candidata. Clave primaria: es una clave candidata
seleccionada por el diseñador de la base de datos para identificar únicamente al
conjunto de entidades. Clave extranjera: identifica la relación entre las entidades.
RELACIÓN
Cómo las entidades interactúan o se asocian entre sí. Piensa en las
relaciones como si fueran verbos. Por ejemplo, el estudiante mencionado podría
inscribirse en un curso. Las dos entidades serían el estudiante y el curso, y la
relación representada es el acto de inscribirse, que conecta ambas entidades de
ese modo. Las relaciones se muestran, por lo general, como diamantes o etiquetas
directamente en las líneas de conexión.

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Relación recursiva: la misma entidad participa más de una vez en la relación.
ATRIBUTO
Una propiedad o característica de una entidad. A menudo se muestra como
un óvalo o círculo.
Atributo descriptivo: una propiedad o característica de una relación (frente
a una entidad).
Categorías de los atributos: los atributos se clasifican en simples,
compuestos y derivados, así como de valor único o de valores múltiples. Simples:
significa que el valor del atributo es mínimo y ya no puede dividirse, como un
número de teléfono. Compuestos: los subatributos surgen de un atributo.
Derivados: los atributos se calculan o derivan de otro atributo, por ejemplo, la edad
se calcula a partir de la fecha de nacimiento.
Valores múltiples: se denota más de un valor del atributo, como varios
números de teléfono para una persona.

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Valor único: contienen solo un valor de atributo. Los tipos se pueden
combinar, por ejemplo, puede haber atributos de valor único simples o atributos de
múltiples valores compuestos.
CARDINALIDAD
Define los atributos numéricos de la relación entre dos entidades o conjuntos
de entidades. Las tres relaciones cardinales principales son uno a uno, uno a
muchos y muchos a muchos. Un ejemplo de uno a uno sería un estudiante
asociado a una dirección de correo electrónico. Un ejemplo de uno a muchos (o
muchos a uno, en función de la dirección de la relación) sería un estudiante
que se inscribe en muchos cursos, y todos esos cursos se asocian a ese estudiante
en particular. Un ejemplo de muchos a muchos sería los estudiantes en grupo
están asociados a múltiples miembros de la facultad y a su vez los miembros de la
facultad están asociados a múltiples estudiantes.

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Vistas de cardinalidad: la cardinalidad puede estar del lado opuesto o del
mismo, en función de dónde se muestran los símbolos.
Restricciones de cardinalidad: Los números máximos o mínimos que se
aplican a una relación.
CREACIÓN DE MAPAS DE LENGUAJE NATURAL
Los componentes ER pueden reflejar las categorías gramaticales, eso fue lo
que hizo Peter Chen. Esto muestra cómo un diagrama ER se compara con un
diagrama gramatical:
 Sustantivo común: tipo de entidad. Ejemplo: estudiante.
 Sustantivo propio: entidad. Ejemplo: Sally Smith.
 Verbo: tipo de relación. Ejemplo: se inscribe (por ej. en un curso, que podría
ser otro tipo de entidad).
 Adjetivo: atributo de una entidad. Ejemplo: principiante.
 Adverbio: atributo de una relación. Ejemplo: digitalmente.
ERROL es un lenguaje de consulta de base de datos que imita las construcciones
del lenguaje natural. ERROL se basa en álgebra relacional extendida (RRA) y
funciona con modelos ER, capturando sus aspectos lingüísticos.
SÍMBOLOS Y NOTACIONES DE DIAGRAMAS ER
Hay numerosos sistemas de notación que son similares, pero que se
diferencian en algunos aspectos específicos.

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ESTILO DE LA NOTACIÓN DE CHEN

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ESTILO DE LA INGENIERÍA DE LA INFORMACIÓN, NOTACIÓN DE MARTIN Y
NOTACIÓN PATAS DE GALLO
ESTILO DE LA NOTACIÓN DE BACHMAN

17. HERRAMIENTAS DE DISEÑO
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ESTILO DE LA NOTACIÓN DE IDEF1X
ESTILO DE LA NOTACIÓN DE BARKER

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EJEMPLOS
A continuación, encontrarás ejemplos de diagramas ER en cada sistema.

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MODELOS DE DATOS FÍSICOS, LÓGICOS Y CONCEPTUALES
Los modelos de datos y los modelos ER se dibujan típicamente con hasta
tres niveles de detalle:
 Modelo de datos conceptuales: la visualización de nivel más alto que
contiene la menor cantidad de detalle. Su valor muestra el alcance global del
modelo y representa la arquitectura del sistema. Para un sistema de menor
alcance, quizás no sea necesario dibujarlo. En cambio, se comienza con el
modelo lógico.
 Modelo de datos lógicos: contiene más detalle que un modelo conceptual.
Ahora se definen las entidades transaccionales y operativas más detalladas.
El modelo lógico es independiente de la tecnología en la que se
implementará.
 Modelo de datos físicos: uno o más modelos físicos pueden desarrollarse
a partir de cada modelo lógico. El modelo físico debe mostrar los suficientes
detalles tecnológicos para producir e implementar la base de datos en
cuestión.
Ten en cuenta que existen niveles de alcance y de detalle similares en otros
tipos de diagramas, como los diagramas de flujo de datos, pero esto se contrasta
con el enfoque de tres esquemas de la ingeniería de software, que divide la
información de forma diferente. En algunas ocasiones, los ingenieros ramificarán
los diagramas ER con jerarquías adicionales con el fin de agregar los niveles de
información necesarios para el diseño de la base de datos. Por ejemplo, pueden

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agregar categorías mediante la ampliación hacia arriba con superclases y hacia
abajo con subclases.
LIMITACIONES DE LOS MODELOS Y DIAGRAMAS ER
 Exclusivo para datos relacionales: comprende que el propósito es solo
mostrar las relaciones. Los diagramas ER muestran únicamente la estructura
relacional.
 Inadecuado para datos no estructurados: a menos que los datos se
delineen claramente en campos, filas o columnas diferentes, es probable que
los diagramas ER tengan un uso limitado. Lo mismo sucede con los datos
semiestructurados, porque solo algunos datos serán útiles.
 Complicaciones al realizar una integración con una base de datos
existente: usar modelos ER para realizar una integración con bases de
datos existentes puede ser un desafío debido a las diferentes arquitecturas.
CÓMO DIBUJAR UN DIAGRAMA ENTIDAD RELACIÓN BÁSICO
1. Propósito y alcance: definen el propósito y el alcance de lo que estás
analizando o modelando.
2. Entidades: identifican las entidades involucradas. Cuando estés listo,
comienza a dibujarlas en rectángulos (o en la figura que selecciones en tu
sistema) y etiquétalas como sustantivos.
3. Relaciones: determinan cómo se relacionan todas las entidades. Dibuja
líneas entre ellas para indicar las relaciones y etiquétalas. Algunas entidades
pueden no estar relacionadas, y eso está bien. En diferentes sistemas de
notación, la relación se puede etiquetar en un diamante, otro rectángulo o
directamente sobre la línea de conexión.
4. Atributos: brindan más detalles mediante la adición de atributos clave de
las entidades. Los atributos a menudo se muestran como óvalos.
5. Cardinalidad: muestra si la relación es 1-1, 1-muchos o muchos a muchos.

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MÁS CONSEJOS SOBRE DIAGRAMAS ENTIDAD RELACIÓN
1. Muestra el nivel de detalle necesario para tu propósito. Tal vez desees
dibujar un modelo físico, lógico o conceptual, en función de los detalles
necesarios. (Consulta más arriba las descripciones de esos niveles).
2. Presta atención a las relaciones o entidades redundantes.
3. Si estás solucionando un problema de una base de datos, presta atención a
los vacíos en las relaciones o los atributos o entidades que faltan.
4. Asegúrate de que todas tus entidades y relaciones estén etiquetadas.
5. Puedes convertir tablas relacionales a diagramas ER, y viceversa, si eso te
ayuda a alcanzar tu objetivo.
6. Asegúrate de que el diagrama ER admita todos los datos que necesitas
guardar.
7. Puede haber diferentes enfoques válidos para un diagrama ER. Mientras
brinde la información necesaria para su alcance y propósito, es apropiado.