Diapositivas sql.

COLEGIO DE ESTUDIOS CIENTIFICOS Y
TECNOLOGICOS DEL ESTADO DE
MEXICO.
PROFESORA: YOLANDA
RAMIREZ FIGUEROA.

ALUMNA: YATZENY MEDINA RIOS.
TEMAS.
 NORMALIZACION.
 MODELO ENTIDAD – RELACION.
 DICCIONARIO DE DATOS.
 LENGUAJE SQL.

INTRODUCCION.
 El objetivo principal de las bases de
datos es el de unificar los datos que se
manejan y los programas o aplicaciones
que los manejan.

NORMALIZACION.
 La Normalización o estandarización es la
redacción y aprobación de normas, respecto
a problemas presentes o potenciales,
estableciendo una serie de especificaciones
sobre cualidades, módulos, métodos,
unidades de medida o condiciones que
deben ser adoptadas o tenidas en cuenta
como modelo a seguir.
O sea la Normalización consiste en formular,
difundir y aplicar disposiciones o normas
que deberán cumplirse ante problemas o
situaciones de repetición constante, con el
fin de lograr un orden y un proceso justo y
equitativo.

FINALIDAD.
Mediante estas técnicas de base de datos se
pretende conseguir a través del Sistema Gestor de
Bases de Datos(SGBD):
 INDEPENDENCIA de los Datos: Cambios en la
estructura de la Base de Datos no modifican las
aplicaciones.
 INTEGRIDAD de los Datos: Los datos han de ser
siempre correctos. Se establecen una serie de
restricciones (reglas de validación) sobre los
datos.
 SEGURIDAD de los Datos: Control de acceso a los
datos para evitar manipulaciones de estos no
deseadas.

LAS REGLAS MÁS IMPORTANTES DE NORMALIZACIÓN SON:
REGLA. DESCRIPCION.
PRIMERA FORMA NORMAL.
(1FN)
SEGUNDA FORMA NORMAL.
(2FN)
TERCERA FORMA NORMAL.
(3FN)
INCLUYE LA ELIMINACION DE TODOS
LOS DATOS REPETIDOS.
ASEGURA QUE TODAS LAS COLUMNAS QUE NO SON
LLAVES SEAN COPLETAMENTE DEPENDIENTES DE
LA LLAVE PRIMARIA (PK).
ELIMINA CUALQUIER DEPENDENCIA
TRANSITIVA. UNA DEPENDENCIA TRANSITIVA
ES AQUELLA EN LA CUAL LAS COLUMNAS QUE
NO SON LLAVES SON DEPENDIENTES DE OTRAS
COLUMNAS QUE TAMPOCO SON LLAVES.

OBJETIVOS DE LA NORMALIZACION.
 Simplificación, Unificación y Especificación.

SIMPLIFICACIÓN.
 Se trata de reducir los modelos para
quedarse únicamente con los más
necesarios.

UNIFICACION.
 Para permitir el intercambio a nivel
internacional.

ESPECIFICACION.
 Se persigue evitar errores de
identificación creando un lenguaje
claro y preciso.

OBJETIVOS.
 Evitar la redundancia de datos.
 Proteger y dar un mejor soporte a la integridad de
los datos.
 Eliminar las anomalías en los datos, tanto en las
actualizaciones como en las inserciones y los
borrados.
 Reducir en la medida de lo posible el rediseño de la
base de datos cuando ésta se amplía.
 Hacer más entendible el modelo de datos a quienes
vayan a utilizarlo, puesto que se modeliza mejor la
realidad, el dominio del problema.
 Huir de las ataduras con lenguajes específicos para
la consulta de datos (algo que preocupaba
bastante a Codd, al que parece ser no le gustaba
demasiado el SQL).

NOS SIRVE PARA:
 Regular los requisitos mínimos que debe
cumplir un producto en cuanto a seguridad,
conformidad, inspección, salud pública,
protección del ambiente o prevención de
prácticas que induzcan a error al
consumidor.

ETAPAS.
 DE LA NORMALIZACION.

Primera Forma Normal (1FN).
 SE DEBE CUMPLIR CON LO SIGUIENTE:
 Una relación R se encuentra en 1FN si y solo sí por
cada renglón columna contiene valores atómicos.
 Las celdas de las tablas poseen valores simples y
no se permiten grupos ni arreglos repetidos como
valores, es decir, contienen un solo valor por cada
celda.
 Todos los ingresos en cualquier columna (atributo)
deben ser del mismo tipo.
 Cada columna debe tener un nombre único, el orden
de las columnas en la tabla no es importante.
 Dos filas o renglones de una misma tabla no deben
ser idénticas, aunque el orden de las filas no es
importante.

EJEMPLO.
 Primera forma normal.

2FN.
 Una relación está en 2FN si está en 1FN y si los atributos
que no forman parte de ninguna clave dependen de forma
completa de la clave principal. Es decir que no existen
dependencias parciales. (Todos los atributos que no son
clave principal deben depender únicamente de la clave
principal).
 En otras palabras podríamos decir que la segunda forma
normal está basada en el concepto de dependencia
completamente funcional. Una dependencia funcional es
completamente funcional si al eliminar los atributos A de X
significa que la dependencia no es mantenida, esto es que .
Una dependencia funcional es una dependencia parcial si
hay algunos atributos que pueden ser eliminados de X y la
dependencia todavía se mantiene, esto es .

EJEMPLO.
 {DNI, ID_PROYECTO} HORAS_TRABAJO (con el
DNI de un empleado y el ID de un proyecto
sabemos cuántas horas de trabajo por semana
trabaja un empleado en dicho proyecto) es
completamente dependiente dado que ni
DNI HORAS_TRABAJO ni
ID_PROYECTO HORAS_TRABAJO mantienen la
dependencia. Sin embargo {DNI,
ID_PROYECTO} NOMBRE_EMPLEADO es
parcialmente dependiente dado que
DNI NOMBRE_EMPLEADO mantiene la
dependencia.

EJEMPLO.
 Ejemplo de segunda forma normal.

3FN
 La tabla se encuentra en 3FN si es 2FN y si no existe
ninguna dependencia funcional transitiva entre los
atributos que no son clave.
 Un ejemplo de este concepto sería que, una
dependencia funcional X->Y en un esquema de
relación R es una dependencia transitiva si hay un
conjunto de atributos Z que no es un subconjunto de
alguna clave de R, donde se mantiene X->Z y Z->Y.

EJEMPLO.
 Ejemplo de la tercera forma normal.

4FN.
 Una tabla se encuentra en 4FN si, y sólo
si, para cada una de sus dependencias
múltiples no funcionales X->->Y, siendo X
una super-clave que, X es o una clave
candidata o un conjunto de claves
primarias.

EJEMPLO.
 Cuarta forma normal.

MODELO ENTIDAD – RELACION.
 (A veces denominado por sus siglas en
inglés, E-R "Entity relationship", o del
español DER "Diagrama de Entidad
Relación") es una herramienta para el
MODELADO DE DATOS que permite
representar las entidades relevantes de un
SISTEMA DE INFORMACIÓN así como sus
interrelaciones y propiedades.

Utiliza diagramas de entidad relación. Consiste en los
siguientes pasos.
1.- Se parte de una descripción textual del problema o sistema de
información a automatizar (los requisitos).
2.- Se hace una lista de sustantivos y verbos que aparecen.
3.- Los sustantivos son posibles entidades o atributos.
4.- Los verbos son posibles relaciones.
5. -Analizando las frases se determina la cardinalidad de las
relaciones y otros detalles.
6.- se elabora el diagrama o (diagramas) entidad . Relación.
7.- se completa el modelo con listas de atributos y una descripción
de otras restricciones que no se pueden reflejar en el diagrama.
Se caracteriza por utilizar una serie de símbolos y reglas
Para representar los datos y sus relaciones.
Representa de manera gráfica la estructura lógica
De una base de datos.

ESTA FORMADO:
 El modelo de datos entidad-relación está basado
en una percepción del mundo real que consta de
una colección de objetos básicos, llamados
entidades, y de relaciones entre esos objetos.

ENTIDAD.
 Representa una “cosa” u "objeto" del mundo real
con existencia independiente, es decir, se
diferencia unívocamente de otro objeto o cosa,
incluso siendo del mismo tipo, o una misma
entidad.

Ejemplos:
 Una persona. (Se diferencia de
cualquier otra persona, incluso siendo
gemelos).
 Un automóvil. (Aunque sean de la
misma marca, el mismo modelo,...,
tendrán atributos diferentes, por
ejemplo, el número de chasis).
 Una casa (Aunque sea exactamente
igual a otra, aún se diferenciará en su
dirección

RELACION.
 Describe cierta dependencia entre
entidades o permite la asociación de
las mismas.

EJEMPLO:
 Si tenemos dos entidades, "CLIENTE" y "HABITACION",
podemos entender la relación entre ambas al tomar un
caso concreto (ocurrencia) de cada una de ellas.
Entonces, podríamos tener la ocurrencia "Habitación 502",
de la entidad "HABITACION" y la ocurrencia "Henry
Jonshon Mcfly Bogard", de la entidad "CLIENTE", entre las
que es posible relacionar que la habitación 502 se
encuentra ocupada por el huésped de nombre Henry.
 Una relación tiene sentido al expresar las entidades que relaciona. En el
ejemplo anterior, podemos decir que un huésped (entidad), se aloja
(relación) en una habitación (entidad).

CLAVES.
 Es un subconjunto del conjunto de atributos comunes en una
colección de entidades, que permite identificar inequívocamente
cada una de las entidades pertenecientes a dicha colección.
Asimismo, permiten distinguir entre sí las relaciones de un conjunto
de relaciones.
 Dentro de los conjuntos de entidades existen los siguientes tipos de
claves:
 Superclave: Es un subconjunto de atributos que permite distinguir
unívocamente cada una de las entidades de un conjunto de
entidades. Si se añade un atributo al anterior subconjunto, el
resultado seguirá siendo una superclave.
 Clave candidata: Dada una superclave, si ésta deja de serlo
quitando únicamente uno de los atributos que la componen,
entonces ésta es una clave candidata.
 Clave primaria: Es una clave candidata, elegida por el diseñador
de la base de datos, para identificar unívocamente las entidades en
un conjunto de entidades.

DICCIONARIO DE DATOS.
 Es un conjunto de metadatos que contiene las características
lógicas y puntuales de los datos que se van a utilizar en el
sistema que se programa, incluyendo nombre, descripción, alias,
contenido y organización.
 Identifica los procesos donde se emplean los datos y los sitios
donde se necesita el acceso inmediato a la información, se
desarrolla durante el análisis de flujo de datos y auxilia a los
analistas que participan en la determinación de los
requerimientos del sistema, su contenido también se emplea
durante el diseño.

DATOS QUE ENCONTRAMOS EN UN DICCIONARIO.
 Se encuentra la lista de todos los elementos que
forman parte del flujo de datos de todo el sistema. Los
elementos más importantes son flujos de datos,
almacenes de datos y procesos. El diccionario de
datos guarda los detalles y descripción de todos
estos elementos.

DEFINICIONES DEL DICCIONARIO.
 Una definición de un dato se introduce mediante el símbolo
“=”; en este contexto
 El “=” se lee como “está definido por”, o “está compuesto de”,
o “significa”.
 Para definir un dato completamente, la definición debe incluir:
 El significado del dato en el contexto de la aplicación. Esto se
documenta en forma de comentario.
 La composición del dato, si es que está compuesto de otros
elementos significativos.
 Los valores que el dato puede tomar, si se trata de un dato
elemental que ya no puede ser descompuesto.

DATOS ELEMENTALES DEL DICCIONARIO.
 Son aquellos para los cuales no hay una
descomposición significativa. Por ejemplo, puede
ser que no se requiera descomponer el nombre de
una persona en primer-nombre, apellido-materno y
apellido-paterno; esto depende del contexto del
sistema que se esté modelando.
 Cuando se han identificado los datos elementales,
deben ser introducidos en el DD y proveer una
breve descripción que describa el significado del
dato. En el caso de que el dato tenga un nombre
significativo, se puede omitir la descripción, sin
embargo; es importante especificar las unidades
de medida que el dato puede tomar.

DATOS OPCIONALES.
 Un dato opcional es aquel que puede o
no estar presente como componente
de un dato compuesto. Se caracteriza
por estar encerrado entre paréntesis.

SELECCIÓN.
 Indica que un elemento consiste de
exactamente una opción de un conjunto
de alternativas que se encierran entre
corchetes.

ITERACCIÓN
 Se usa para indicar ocurrencias
repetidas de un componente en un
elemento compuesto.
 Ejemplo: Orden-de-compra = nombre-
cliente + dirección-de-envío + {artículo}
significa que una orden de compra
siempre debe contener un nombre de
cliente, una dirección de envío y cero o
más ocurrencias de un artículo.

El DD define los elementos de datos.
 DESCRIBIENDO.
• EL SIGNIFICADO DE LOS FLUJOS Y LOS DEPÓSITOS.
• LA COMPOSICIÓN DE PAQUETES AGREGADOS DE DATOS
QUE SE MUEVEN POR LOS FLUJOS.
• LA COMPOSICIÓN DE LOS PAQUETES DE DATOS
DE LOS DEPOSITOS.
ESPECIFICANDO LOS VALORES RELEVANTES Y UNIDADES
DE INFORMACION DE LOS FLUJOS DE DATOS Y DEPÓSITOS
DE DATOS.

LENGUAJE SQL.
 LENGUAJE DE CONSULTA ESTRUCTURADO, PARA BASES DE
DATOS RELACIONAES.
 ES MUCHO MAS QUE UN LENGUAJE DE CONSULTA, PUESTO
QUE PERMITE ADEMAS FUNCIONES DE DEFINICION Y
CONTROL DE DATOS.
 LA ESTANDARIZACION HA SIDO CRUCIAL PARA SU DIFUSION.
 PRACTICAMENTE LA MAYORIA DE LOS SISTEMAS
RELACIONALES SOPORTAN LAS BASES DE SQL ESTANDAR Y
SUELEN INCLUIR APORTACIONES PROPIAS.

COMANDOS SQL.
 SELECT.
 ALTER TABLE.
 DELETE FROM.
 GROUP BY.
 HAVING.
 ORDER BY.

La sentencia SELECT
 El formato de la sentencia select es:
 SELECT [ALL | DISTINCT ]
<nombre_campo> [{,<nombre_campo>}]
FROM <nombre tabla>|<nombre vista>
[{,<nombre tabla>|<nombre vista>}]
[WHERE <condición> [{ AND|OR <condición>}]]
[GROUP BY <nombre_campo> [{,<nombre_campo >}]]
[HAVING <condición>[{ AND|OR <condición>}]]
[ORDER BY <nombre_campo>|< indice_campo> [ASC
| DESC]
[{,<nombre_campo>|< indice_campo> [ASC
| DESC ]}]]

LA SENTENCIA ALTER TABLE.
Sirve para modificar la estructura de una tabla que ya
existe. Mediante esta instrucción podemos añadir
columnas nuevas, eliminar columnas. Ten cuenta que
cuando eliminamos una columna se pierden todos los
datos almacenados en ella.

COMANDO DELETER FROM.
 A veces podemos desear deshacernos de los registros de una tabla.
Para ello, utilizamos el comando DELETE FROM. La sintaxis para esto
es,
 DELETE FROM "nombre tabla"
WHERE {condición}
 Por ejemplo, digamos que actualmente tenemos la siguiente tabla:
 Tabla Store_Information.
Txn_Date
Store_Name Sales
Los Angeles 1500 05-Jan-1999
San Diego 250 07-Jan-1999
Boston 700 08-Jan-1999

Y decidimos no mantener ninguna información
sobre Los Ángeles en esta tabla. Para lograrlo,
ingresamos el siguiente SQL
 DELETE FROM Store_Information . WHERE Store Name = 'Los
Angeles';
 Ahora el contenido de la tabla se vería:
Txn_Date
Store_Name Sales
Tabla Store_Information

COMANDO GROUP BY.
 Si usa una función de grupo en un comando sin la
cláusula GROUP BY , es equivalente a agrupar todos
los registros.
Txn_DateStore_Name Sales
Tabla Store_Information

Deseamos saber las ventas totales para cada negocio. Para
hacerlo, ingresaríamos.
Store_Name SUM(Sales)
Los Angeles 1800
San Diego 250
Boston 700
SELECT Store_Name, SUM (Sales)
FROM Store_Information
GROUP BY Store_Name;
Resultado:

COMANDO HAVING SQL.
 La consulta SQL HAVING es utilizada junto
con SELECT para especificar una
condición de búsqueda para un grupo.
HAVING se comporta como WHERE, pero
se aplica a grupos (las filas o tuplas en el
conjunto de resultados representan
grupos). La cláusula WHERE se aplica a
filas o tuplas individuales, NO a grupos.

EJEMPLO:
 ejemplo de una tabla de ventas con la siguiente información:
Venta, Precio, Nombre Y Cliente
Los datos son los siguientes:
250 - Juan
190 - Patricio
500 - Ernesto
420 - Susana
1000 - María
1000 - Juan
2000 – Patricio.

Para obtener el cuadro anterior, obtuvimos la lista
de todos los clientes junto con el monto respectivo
de la venta usando la siguiente sentencia SQL:

SELECT NombreCliente, SUM (Venta Precio) FROM Ventas
GROUP BY NombreCliente.
 Ahora queremos seleccionar los clientes
que han gastado más de 1200, para hacer
esto utilizamos la HAVING así:

SELECT NombreCliente, SUM (VentaPrecio)
FROM Ventas
GROUP BY NombreCliente
HAVING SUM(VentaPrecio) > 1200;
El resultado será:
Patricio 2190
Juan 1250

Comando ORDER BY SQL.
 Si necesitamos enumerar el resultado
en un orden particular. Esto podría ser
en orden ascendente, en orden
descendente, o podría basarse en
valores numéricos o de texto. En tales
casos, podemos utilizar la palabra clave
ORDER BY para alcanzar nuestra meta.

La sintaxis para una instrucción ORDER BY es la siguiente:
 SELECT "nombre_columna"
FROM "nombre tabla"
[WHERE "condición"]
ORDER BY "nombre_columna" [ASC, DESC]
 ORDER BY ASC significa que los resultados se
mostrarán en orden ascendente, y DESC significa
que los resultados se mostrarán en orden
descendente. Si no se especifica ninguno, la
configuración predeterminada es ASC.

la cláusula ORDER BY anterior se convierte en
ORDER BY "nombre1_columna" [ASC, DESC], "nombre2_columna" [ASC,
DESC]
 EJEMPLO: podríamos desear enumerar los
contenidos de la Tabla Store_Information según la
suma en dólares, en orden descendente:
 Tabla Store_Information.Store_Name Sales
Txn_Date
San Francisco 300 08-Jan-1999
Boston 700
08-Jan-1999
Ingresamos,
Ingresamos,

Ingresamos:
 SELECT Store Name, Sales, Txn_Date
FROM Store_Information
ORDER BY Sales DESC.
 Resultado:
Txn_DateStore_Name Sales
San Francisco 300 08-Jan-1999

POR SU ATENCIÓN.
MIL GRACIAS.

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