Este documento describe los diferentes modelos de bases de datos, incluyendo el modelo conceptual, lógico y físico. Explica que los modelos de datos son abstracciones que permiten implementar un sistema de base de datos de manera compleja mediante la descomposición de problemas en subproblemas. También discute conceptos como la integridad de datos, reglas de integridad, y el modelo entidad-relación.

2. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación Superior
Instituto Universitario Politécnico “Santiago Mariño”
Sede Barcelona
Ingeniería en Sistemas
Modelos de Bases de datos
Profesor: Aquiles Torrealba Estudiante: John Perez
C.I 26.393.879
Barcelona Abril de 2019

3. Introducción
El trabajo que presentamos a continuación vamos
a hablar sobre un tema muy importante que
debemos saber .Se define una base de datos
como una herramienta organizador y
relacionados entre sí, los cuales son
recolectados y explotados por los sistemas de
información de empresa, negocio.
Por este motivo es importante conocer la forma
en que están estructurados las bases de datos y
su manejo.

4. Modelos de Base de Datos.
"Un modelo de datos es básicamente una "descripción" de algo conocido
como contenedor de datos (algo en donde se guarda la información), así
como de los métodos para almacenar y recuperar información de esos
contenedores. Los modelos de datos no son cosas físicas: son
abstracciones que permiten la implementación de un sistema eficiente de
base de datos; por lo general se refieren a algoritmos, y conceptos
matemáticos."
"El diseño de una base de datos es un proceso complejo que abarca
decisiones a muy distintos niveles. La complejidad se controla mejor si se
descompone el problema en subproblemas y se resuelve cada uno de
estos subproblemas independientemente, utilizando técnicas específicas.
Así, el diseño de una base de datos se descompone en diseño conceptual,
diseño lógico y diseño físico."
Son abstracciones que permiten la implementación de un sistema de base
de datos en un proceso complejo que contienen decisiones en muchos
distintos niveles, si se descompone el problema en sub problemas esto se
resuelve independientemente, utilizando técnicas especificas. Así serán
los siguientes modelos (Conceptual, Lógico, Físico).

5. Clasificación
Modelo Conceptual.
"Se utilizan para representar la realidad a un alto nivel de
abstracción. Mediante los modelos conceptuales se puede
construir una descripción de la realidad fácil de entender."[6]
Se utiliza para la abstracción de la base de datos, para construir
una descripción para entender en la realidad
Modelo Lógico.
"Es una descripción de la estructura de la base de datos en
términos de las estructuras de datos que puede procesar un tipo
de SGBD. Un༥m>modelo lógico༯em>es un lenguaje usado para
especificar esquemas lógicos (modelo relacional, modelo de red,
etc.). El diseño lógico depende del tipo de SGBD que se vaya a
utilizar, no depende del producto concreto."[7]
Es una descripción usada para especificar el esquema lógico
detallado del modelo conceptual, depende del tipo SGBD que se
va a utilizar y no depende del producto concreto.

6. Modelo Físico.
"Es una descripción de la implementación de una base
de datos en memoria secundaria: las estructuras de
almacenamiento y los métodos utilizados para tener un
acceso eficiente a los datos. Por ello, el diseño físico
depende del SGBD concreto y el esquema físico se
expresa mediante su lenguaje de definición de datos."
Es una implementación de una base de datos en las
estructuras de almacenamiento y los métodos eficiente
a los datos. Depende del SGBD concreto, y se expresa
de una manera más detallada (atributos, relaciones,
etc.).

7. Utilidad
Un modelo de datos es un lenguaje orientado a hablar de
una base de datos. Típicamente un modelo de datos permite
describir:
Las estructuras de datos de la base: El tipo de los datos que
hay en la base y la forma en que se relacionan.
Las restricciones de integridad: Un conjunto de condiciones que
deben cumplir los datos para reflejar la realidad deseada.
Operaciones de manipulación de los datos: típicamente,
operaciones de agregado, borrado, modificación y
recuperación de los datos de la base.
Otro enfoque es pensar que un modelo de datos permite
describir los elementos de la realidad que intervienen en un
problema dado y la forma en que se relacionan esos
elementos entre sí.
No hay que perder de vista que una Base de Datos siempre
está orientada a resolver un problema determinado, por lo
que los dos enfoques propuestos son necesarios en cualquier
desarrollo de software.

8. Relaciones y funciones
Un sistema de gestión de base de datos puede implementar uno o
varios modelos. La estructura óptima depende de la natural
organización de los datos de la aplicación y de los requisitos de
ésta, que incluyen ritmo de transacciones, fiabilidad,
mantenibilidad, escalabilidad y coste. La mayor parte de los
sistemas de gestión de bases de datos están construidos sobre un
modelo de datos concreto, aunque es posible que soporten más de
uno.
Sobre los distintos modelos físicos de datos se puede implementar
cualquier modelo lógico. La mayoría del software de base de datos
ofrece al usuario cierto control sobre la implementación física,
dado el impacto que tiene en las prestaciones.
Un modelo no es sólo un modo de estructurar los datos: también
define el conjunto de operaciones que se pueden realizar con los
datos. Por ejemplo el modelo relacional define operaciones como
SELECT y JOIN. Aunque esas operaciones no se ofrezcan
explícitamente en un lenguaje de consultas dado, proporcionan la
base sobre la que un lenguaje de consultas se diseña.

9. Modelo fichero plano
El modelo de fichero plano consiste en una sola matriz
bidimensional de elementos, donde todos los
miembros en una columna dada tienen valores del
mismo tipo, y todos los miembros de la misma fila
están relacionados entre ellos. Por ejemplo, las
columnas para nombre y clave pueden ser usadas para
la seguridad de un sistema; cada fila indicará el
nombre y su correspondiente clave para un individuo.
Las columnas en la tabla suelen tener un tipo asociado,
que la define como cadena de caracteres, fecha u hora,
entero o número de coma flotante. Este modelo tabular
fue el precursor del modelo relacional.

10. Abstracción de datos
La abstracción de datos es una técnica o metodología
que permite diseñar estructuras de datos. La
abstracción consiste en representar bajo ciertos
lineamientos de formato las características esenciales
de una estructura de datos. Este proceso de diseño
evita los detalles específicos de implementación de los
datos.
Un sistema de base de datos mostrará la información
que un usuario requiera, la forma de mostrarla
dependerá del usuario mismo, escondiendo la
complejidad (como la forma de tratar los datos, el cómo
están almacenados, detalles que el usuario no necesita
conocer) a los usuarios para simplificar su interacción
con el sistema.

11. Semántica
El modelado semántico resume la complejidad lógica representativa de la
Base de Datos, esto permite mayor usabilidad por parte de más usuarios,
se extiende el amplio dominio para la redes de comunicaciones donde los
usuarios no son conscientes de la estructura lógica de una base de datos
remota.
La abstracción de datos y la separación de componente lógicos y
conceptuales son propiedades importantes en las Bases de Datos
Semántica por tanto permiten la representación de la realidad a modo de
espejo.
También trae consigo mayor complejidad lógica y problemas de
interpretación de las consultas, debido a su acercamiento al lenguaje
natural, produce ambigüedades.
La base de datos Semántica permite la adaptación de datos derivados, no
existentes en la base de datos pero que para el usuario es obvio su
existencia.
El nuevo estándar trata de minimizar el problema de ambigüedad en la
base de datos.

12. Integridad en las bases de datos
La integridad en una base de datos se refiere a la corrección y
exactitud de la información contenida. Una base de datos
determinada podría estar sujeta a cualquier cantidad de
restricciones de integridad (en general) de una complejidad
arbitraria. En la mayoría de los sistemas actuales, la verificación
de la integridad se realiza mediante códigos de procedimientos
escritos por los usuarios.
Algunos ejemplos de restricciones de integridad serían:
-Los dueños de cuentas de ahorro no pueden solicitar un monto
mayor de dinero del que hayan juntado hasta la fecha.
-Para que un cliente sea considerado especial, deberá tener un mínimo
de USD 1.000 en compras promedio al año.

13. Reglas de Integridad
Una vez definida la estructura de datos del modelo relacional (es decir, una vez que se
determina el modelo conceptual) pasamos a estudiar las reglas de integridad que los
datos almacenados en dicha estructura deben cumplir para garantizar que son correctos.
Al definir cada atributo sobre un dominio se impone una restricción sobre el conjunto de
valores permitidos para cada atributo. A este tipo de restricciones se les denomina
restricciones de dominio. Hay además dos reglas de integridad muy importantes que
son restricciones que se deben cumplir en todas las bases de datos relacionales y en
todos sus estados o instancias (las reglas se deben cumplir todo el tiempo). Estas reglas
son la de integridad de entidades y la de integridad referencial. Antes de definirlas es
preciso conocer el concepto de nulo y dominio.
-Nulo: Es un indicador que le dice al usuario que el dato falta o no es aplicable. Por
conveniencia, un dato que falta normalmente se dice que tiene valor Nulo, pero el valor
de Nulo no es un valor de dato real. En vez de ello es una señal o un recordatorio de que
el valor falta o es desconocido.
-Dominio: Posibles valores que puede tener un campo. Un dominio no es más que un tipo de
dato; posiblemente un tipo simple definido por el sistema o por el usuario. El Dominio
de un atributo define los valores posibles que puede tomar este atributo. Además de los
Dominios "naturales", usados como tipos de datos, el administrador del sistema puede
generar sus propios dominios definiendo el conjunto de valores permitidos. Esta
característica, usada en forma correcta, se convierte en mecanismo de control, restricción
y validación de los datos a ingresar.

14. Modelo entidad- relación
Un modelo de entidad relación es una entidad que está
relacionada con otra entidad El Modelo Entidad-Relación
Se elabora el diagrama (o diagramas) entidad-relación.
Se completa el modelo con listas de atributos y una descripción de
otras restricciones que no se pueden reflejar en el diagrama.
El modelado de datos no acaba con el uso de esta técnica. Son
necesarias otras técnicas para lograr un modelo directamente
implementable en una base de datos. Brevemente:
-Permite mostrar resultados entre otras entidades pertenecientes a
las existentes de manera que se encuentre la normatividad de
archivos que se almacenarán.
-Transformación de relaciones múltiples en binarias.
Normalización de una base de datos de relaciones (algunas
relaciones pueden transformarse en atributos y viceversa).
-Conversión en tablas (en caso de utilizar una base de datos
relacional).

16. Base teórica y conceptual
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 amorfos.
Entidad
Representa una “cosa”, "objeto" o "concepto" del mundo real con existencia
independiente, es decir, se diferencia únicamente de otro objeto o cosa, incluso
siendo del mismo tipo, o una misma entidad.
Algunos 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).
Una entidad puede ser un objeto con existencia física como: una persona, un
animal, una casa, etc. (entidad concreta); o un objeto con existencia conceptual
como: un puesto de trabajo, una asignatura de clases, un nombre, etc. (entidad
abstracta).
Una entidad está descrita y se representa por sus características o atributos.
Por ejemplo, la entidad Persona las características: Nombre, Apellido, Género,
Estatura, Peso, Fecha de nacimiento.

17. Atributos
Los atributos son las características que definen o identifican a una entidad. Estas pueden ser
muchas, y el diseñador solo utiliza o implementa las que considere más relevantes.
En un conjunto de entidades del mismo tipo, cada entidad tiene valores específicos
asignados para cada uno de sus atributos, de esta forma, es posible su identificación
unívoca.
Ejemplos:
A la colección de entidades «alumnos», con el siguiente conjunto de atributos en común,
(id, nombre, edad, semestre), pertenecen las entidades:
(1, Sophia, 15 años, 2)
(2, Josefa, 19 años, 5)
(3, Carlos, 20 años, 2)
Cada una de las entidades pertenecientes a este conjunto se diferencia de las demás por
el valor de sus atributos. Nótese que dos o más entidades diferentes pueden tener los
mismos valores para algunos de sus atributos, pero nunca para todos.
En particular, los atributos identificativos son aquellos que permiten diferenciar a una
instancia de la entidad de otra distinta. Por ejemplo, el atributo identificativo que
distingue a un alumno de otro es su número de id.
Para cada atributo, existe un dominio del mismo, este hace referencia al tipo de datos
que será almacenado a restricciones en los valores que el atributo puede tomar (cadenas
de caracteres, números, solo dos letras, solo números mayores que cero, solo números
enteros...).
Cuando algún atributo correspondiente a una entidad no tiene un valor determinado,
recibe el valor nulo, bien sea porque no se conoce, porque no existe o porque no se sabe
nada al respecto del mismo.

18. Conclusiones
Luego de haber concluido este trabajo de investigación sobre bases de
datos fueron muchos los esfuerzos y conocimientos adquiridos
durante dicha elaboración. Algunos de los aspectos aprendidos y
que de gran peso es la base de datos su definición, requerimiento,
ventajas y características donde podemos decir que la base de
datos
El diseño y creación de la base de datos están en distintos modos de
organizar la información y representar las relaciones entre por
datos los tres modelos lógicos principales dentro de una base de
datos son el modelo conceptual y modelo físico los cuales tiene
ciertas ventajas de procesamiento y de negocios.
Los gráficos y tablas nos sirven para resumir en un dibujo toda una
serie de datos mucho más explicito y fácil de asimilar, los tipos de
gráficos que se pueden utilizar en una base de datos son:
conceptual, lógico y físico.
Sistemas de gestión, es un sistema de desarrollo que hace posible
ascender a datos integrados funcionales y organizacionales de una
empresa.

19. Bibliografia
https://es.wikipedia.org/wiki/Modelo_entidad-relaci%C3%B3n
https://enyis-evelinramirezgarcia.blogspot.com/p/restricciones-de-
la-base-de-datos.html
https://es.wikipedia.org/wiki/Modelo_de_datos
https://www.monografias.com/trabajos11/basda/basda.shtml
https://es.wikipedia.org/wiki/Modelo_de_base_de_datos
https://es.wikipedia.org/wiki/Base_de_datos