Este documento presenta una introducción a los modelos de bases de datos. Explica que los modelos de datos proporcionan una representación conceptual y formal de los datos y las aplicaciones que los usan. Luego describe los componentes clave de un modelo de datos, incluidas las propiedades estáticas y dinámicas, y cómo se representan en un esquema y especificaciones. También clasifica los modelos de datos en conceptuales, lógicos y físicos, y explica conceptos como la abstracción, integridad de datos y el modelo entidad-relación.

1. Republica Bolivariana De Venezuela
Ministerio Del Poder Popular Para La Educación
Instituto Universitario Santiago Mariño
Ing. Sistemas
Base De Datos – S1
Barcelona, Edo. Anzoátegui

2. Introducción
Actualmente, vivimos en la era de la tecnología y los datos, ya que estos
tienen infinidad de usos: económicos, sociales, y se han convertido en
foco de mayor estudio e inversión. Pero desde ya hace décadas que se
establecieron modelos para su almacenamiento y gestión, aparecieron los
primeros modelos. Los datos han adoptado una importancia de grandes
dimensiones en la actualidad, más si cabe, de ahí la relevancia de los
modelos de base de datos. Siempre han tenido un papel clave en la
informática, en la empresa y en muchos sectores, ya que la recopilación y
gestión de los datos son fundamentales para que las empresas o
instituciones mantengan su orden y sus relaciones. Por todo esto, es muy
importante establecer efectivos modelos de gestión de base de datos y un
correcto mantenimiento y mejora.

3. Modelos de Datos
Los modelos de datos aportan la base conceptual para diseñar aplicaciones
que hacen un uso intensivo de datos, así como la base formal para las
herramientas y técnicas empleadas en el desarrollo y uso de sistemas de
información. Con respecto al diseño de bases de datos, el modelado de
datos puede ser descrito así (Brodie 1984:20): "dados los requerimientos de
información y proceso de una aplicación de uso intensivo de datos (por
ejemplo, un sistema de información), construir una representación de la
aplicación que capture las propiedades estáticas y dinámicas requeridas
para dar soporte a los procesos deseados (por ejemplo, transacciones y
consultas). Además de capturar las necesidades dadas en el momento de la
etapa de diseño, la representación debe ser capaz de dar cabida a
eventuales futuros requerimientos".
Un modelo de datos es por tanto una colección de conceptos bien definidos
matemáticamente que ayudan a expresar las propiedades estáticas y
dinámicas de una aplicación con un uso de datos intensivo.
Conceptualmente, una aplicación puede ser caracterizada por lo siguiente:

4.  Propiedades estáticas: entidades (u objetos), propiedades (o
atributos) de esas entidades, y relaciones entre esas entidades.
 Propiedades dinámicas: operaciones sobre entidades, sobre
propiedades o relaciones entre operaciones.
 Reglas de integridad sobre las entidades y las operaciones (por
ejemplo, transacciones).
Así, un modelo de datos se distingue de otro por el tratamiento
que da a estas tres categorías. El resultado de un modelado de
datos es una representación que tiene dos componentes: las
propiedades estáticas se definen en un esquema y las
propiedades dinámicas se definen como especificaciones de
transacciones, consultas e informes.

5. Un esquema consiste en una definición de todos los tipos de objetos de la
aplicación, incluyendo sus atributos, relaciones y restricciones estáticas.
Correspondientemente, existirá un repositorio de información, la base de
datos, que es una instancia del esquema. Un determinado tipo de
procesos sólo necesita acceder a un subconjunto predeterminado de
entidades definidas en un esquema, por lo que este tipo de procesos
puede requerir sólo un subconjunto de las propiedades estáticas del
esquema general. A este subconjunto de propiedades estáticas se le
denomina sub-esquema.
Una transacción consiste en diversas operaciones o acciones sobre las
entidades de esquema o sub-esquema. Una consulta se puede expresar
como una expresión lógica sobre los objetos y relaciones definidos en el
esquema; una consulta identifica un subconjunto de la base de datos. Las
herramientas que se usan para realizar las operaciones de definición de
las propiedades estáticas y dinámicas de la base de datos son los
lenguajes de definición y manipulación de datos (DDL, DML), junto con los
lenguajes de consulta (QL) que ya hemos mencionado.

6. Clasificación
Una opción bastante usada a la hora de clasificar los modelos de datos es
hacerlo de acuerdo al nivel de abstracción que presentan:
 Modelos de Datos Conceptuales
Son los orientados a la descripción de estructuras de datos y restricciones
de integridad. Se usan fundamentalmente durante la etapa de Análisis de un
problema dado y están orientados a representar los elementos que
intervienen en ese problema y sus relaciones. El ejemplo más típico es
el Modelo Entidad-Relación.
 Modelos de Datos Lógicos
Son orientados a las operaciones más que a la descripción de una realidad.
Usualmente están implementados en algún Manejador de Base de Datos. El
ejemplo más típico es el Modelo Relacional, que cuenta con la particularidad
de contar también con buenas características conceptuales (Normalización
de bases de datos).
 Modelos de Datos Físicos
Son estructuras de datos a bajo nivel implementadas dentro del
propio manejador. Ejemplos típicos de estas estructuras son los Árboles B+,
las estructuras de Hash, etc.

7. Utilidad
Los modelos de datos definen con claridad cómo se modela la estructura
lógica de una base de datos. Estos, son entidades necesarias para
introducir la abstracción en un DBMS (Data Base Management System),
entendiendo por abstracción al proceso de aislar un elemento de su
contexto o del resto de elementos que lo pueden acompañar. Un modelo
de base de datos incluye, además, las relaciones y limitaciones que
determinan cómo se pueden almacenar los datos y acceder a ellos.

8. Abstracción
La abstracción, una de las herramientas que más nos ayuda a la hora de
solucionar un problema, es un mecanismo fundamental para la comprensión
de problemas y fenómenos que poseen una gran cantidad de detalles, su
idea principal consiste en manejar un problema, fenómeno, objeto, tema o
idea como un concepto general, sin considerar la gran cantidad de detalles
que estos puedan tener.
El proceso de abstracción presenta dos aspectos complementarios:
 Destacar los aspectos relevantes del objeto.
 Ignorar los aspectos irrelevantes del mismo (la irrelevancia depende del
nivel de abstracción, ya que si se pasa a niveles más concretos, es posible
que ciertos aspectos pasen a ser relevantes).

9. De modo general podemos decir que la abstracción permite establecer un nivel
jerárquico en el estudio de los fenómenos, el cual se establece por niveles
sucesivos de detalles. Generalmente, se sigue un sentido descendente de
detalles, desde los niveles más generales a los niveles más concretos.
Por ejemplo: los lenguajes de programación de alto nivel permiten al programador
abstraerse del sin fin de detalles de los lenguajes ensambladores. Otro ejemplo,
la memoria de la computadora es una estructura unidimensional formada por
celdas y sin embargo trabajamos como si fuera única.
La abstracción nos brinda la posibilidad de ir definiendo una serie de
refinamientos sucesivos a nuestro TDA y entiéndase bien que cuando decimos
refinamientos sucesivos nos estamos refiriendo a la estrategia que se utiliza para
descomponer un problema en sub-problemas. Conforme evoluciona el diseño de
software a cada nivel de módulos se representa un refinamiento en el nivel de
abstracción. Esto es, incluir detalles que fueron obviados en un nivel superior, en
un nivel más bajo de la jerarquía.

10. Veamos los diferentes tipos de abstracción que podemos encontrar en un
programa:
 Abstracción funcional: crear procedimientos y funciones e invocarlos
mediante un nombre donde se destaca qué hace la función y se ignora
cómo lo hace. El usuario solo necesita conocer la especificación de la
abstracción (el qué) y puede ignorar el resto de los detalles (el cómo).
 Abstracción de datos:
• Tipo de datos: proporcionado por los lenguajes de alto nivel. La
representación usada es invisible al programador, al cual solo se le
permite ver las operaciones predefinidas para cada tipo.
• Tipos definidos: por el programador que posibilitan la definición de
valores de datos más cercanos al problema que se pretende resolver.
• TDA: para la definición y representación de tipos de datos (valores +
operaciones), junto con sus propiedades.
• Objetos: Son TDA a los que se añade propiedades de reutilización y de
compartición de código.

11. Semántica
El modelo de dato semántico en ingeniería de software tiene varios
significados:
Es un modelo conceptual de datos en el que se incluye información
semántica. Esto significa que el modelo describe el significado de sus
instancias. Tal modelo de dato semántico es una abstracción que define
cómo los símbolos almacenados (los datos de la instancia) se relacionan
con el mundo real.
Es un modelo de datos conceptual que incluye la capacidad de expresar
información que permite el intercambio de información para interpretar su
significado (semántico) de las instancias, sin necesidad de conocer el meta-
modelo. Estos modelos semánticos están orientados a los hechos (en
oposición a los orientados a objetos). Los hechos son típicamente
expresados por relaciones binarias entre elementos de datos, mientras que
las relaciones de orden superior se expresan como colecciones
de relaciones binarias.
Típicamente las relaciones binarias tienen la forma de ternas: Objeto-<Tipo
de Relación>-Objeto.
Por ejemplo: La Torre Eiffel <se encuentra en> París.

12. Grafica de modelo Semántico

13. Integridad de datos
La integridad de datos es un término usado para referirse a la exactitud y fiabilidad de
los datos. Los datos deben estar completos, sin variaciones o compromisos del
original, que se considera confiable y exacto.
Compromisos a la integridad de los datos pueden ocurrir en muchas maneras.
En las industrias donde los datos son manipulados, identificados y abordados, las
posibles fuentes de daño a los datos son un aspecto importante de la seguridad de los
datos.
Los problemas con la integridad de los datos pueden comenzar con una fuente
humana.
Las personas que entran en los registros pueden cometer errores, lo que lleva a
variaciones entre los datos originales y los datos almacenados en un sistema.
Del mismo modo, las personas pueden cometer errores durante la transferencia o la
copia electrónica de datos, haciendo disparidad entre las diferentes versiones o
referencias a un archivo.
Tipos de integridad de datos
En el mundo de la base de datos, la integridad de los datos a menudo se coloca en
los siguientes tipos:
 Integridad de la entidad
 Integridad referencial
 Integridad de dominio
 Integridad definida por el usuario

14. Restricciones de integridad
Las restricciones de integridad que ayudan a mantener la consistencia
semántica de los datos. Además de las restricciones de integridad definidas
por las claves y las restricciones de cardinalidad y participación estudiadas en
el modelo entidad-relación, se tratan las restricciones de los dominios, la
integridad referencial, las dependencias funcionales y las dependencias
multivaloradas, así como la forma de implementarlas mediante asertos y
disparadores.
Las restricciones de integridad proporcionan un medio de asegurar que las
modificaciones hechas a la base de datos por los usuarios autorizados no
provoquen la pérdida de la consistencia de los datos. Protegen a la base de
datos contra los daños accidentales.

15. Tipos de restricciones de integridad:
 Declaración de claves (primarias, candidatas).
 Cardinalidad de la relación – de varios a varios, de uno a varios,
de uno a uno.
 Participación mín./máx.
 Restricciones de los dominios.
 Integridad referencial.
 Dependencias funcionales.
Dependencias multivaloradas.
Los asertos y disparadores permiten implementar restricciones de
integridad.
Por ejemplo, normalmente no se considerará que la consulta “Hallar
todos los clientes que tengan el nombre de una sucursal” tenga
sentido. Por tanto, nombre-cliente y nombre-sucursal deben tener
dominios diferentes.

16.  Restricciones de existencia: Dentro de las restricciones de los
dominios, un tipo especial de restricción que se puede aplicar a
cualquier dominio es la restricción de existencia. Esta restricción
evita la aparición de valores nulos en las columnas.
 Restricciones de unicidad: Otro tipo especial de restricción que
se puede aplicar a cualquier dominio es la restricción de unicidad.
Esta restricción evita la aparición de valores duplicados en las
columnas.
 Restricciones de los dominios: Las restricciones de los dominios
son la forma más simple de restricción de integridad. Se especifica
para cada atributo un dominio de valores posibles. Una definición
adecuada de las restricciones de los dominios no sólo permite
verificar los valores introducidos en la base de datos sino también
examinar las consultas para asegurarse de que tengan sentido las
comparaciones que hagan.

17. Modelo Entidad Relación
El modelo entidad relación es una herramienta que permite representar de
manera simplificada los componentes que participan en un proceso de
negocio y el modo en el que estos se relacionan entre sí.
El modelo entidad relación tiene tres elementos principales:
 Entidades: El modelo contará con una entidad por cada uno de los
componentes del proceso de negocio. Así, en un negocio de venta de
suscripciones a revistas, podemos tener entidades “Cliente”, “Dirección”,
“Factura”, “Producto”, o “Incidencias”, entre otras.
 Atributos: Los atributos, componente fundamental de cada modelo entidad-
relación, nos permiten describir las propiedades que tiene cada entidad.
“Nombre”, “Primer Apellido”, “Segundo Apellido", "Fecha de nacimiento”,
“Género” o “Segmento de valor” serán atributos de la entidad “Cliente”.
 Relaciones: Con las relaciones se establecen vínculos entre parejas de
entidades. Cada “Cliente” tendrá una “Dirección” de envío en la que recibirá
la suscripción, podrá estar suscrito a uno o varios “Productos”, y recibirá una
“Factura” con la periodicidad acordada.

18. El diagrama entidad relación es la expresión gráfica del modelo
entidad relación. En él las entidades se representan
utilizando rectángulos, los atributos por medio de círculos o elipses y
las relaciones como líneas que conectan las entidades que tienen
algún tipo de vínculo. También es muy común el formato de diagrama
en el que los atributos de una entidad aparecen listados en filas dentro
del rectángulo que representa a esa entidad. Además, es común que,
en el modelo entidad-relación, los conectores que indican que dos
entidades A y B están relacionadas entre sí tengan una apariencia
gráfica diferente dependiendo del tipo de relación que exista entre
ellas.

19. Elementos del modelo entidad relación
El modelo entidad relación tiene tres elementos principales:
 Entidades: El modelo contará con una entidad por cada uno de los
componentes del proceso de negocio. Así, en un negocio de venta de
suscripciones a revistas, podemos tener entidades “Cliente”,
“Dirección”, “Factura”, “Producto”, o “Incidencias”, entre otras.
 Atributos: Los atributos, componente fundamental de cada modelo
entidad-relación, nos permiten describir las propiedades que tiene cada
entidad. “Nombre”, “Primer Apellido”, “Segundo Apellido”, ”Fecha de
nacimiento”, “Género” o “Segmento de valor” serán atributos de la
entidad “Cliente”.
 Relaciones: Con las relaciones se establecen vínculos entre parejas
de entidades. Cada “Cliente” tendrá una “Dirección” de envío en la que
recibirá la suscripción, podrá estar suscrito a uno o varios “Productos”,
y recibirá una “Factura” con la periodicidad acordada.

20. Componentes de los diagramas Entidad Relación
Es la representación gráfica del Modelo Entidad-Relación y permite ilustrar la estructura de
la base de datos del negocio modelado está compuesto por los siguientes elementos.
 Rectángulos: representan conjuntos de entidades.
 Elipses: representan atributos.
 Rombos: representan relaciones.
 Líneas: unen atributos a conjuntos de entidades y conjuntos de entidades a conjuntos de
relaciones.
 Elipses dobles: representan atributos multivalorados.
 Elipses discontinuas: que denotan atributos derivados.
 Líneas dobles: indican participación total de una entidad en un conjunto de relaciones.
 Rectángulos dobles: representan conjuntos de entidades débiles.
Los atributos asociados con cliente son id-cliente, nombre-cliente, calle-cliente, y ciudad-
cliente. Los atributos asociados con préstamo son número-préstamo e importe. Como se
muestra en la figura, los atributos de un conjunto de entidades que son miembros de la
clave primaria están subrayados. El conjunto de relaciones prestatario puede ser varios a
varios, uno a varios, varios a uno o uno a uno. Para distinguir entre estos tipos, se dibuja o
una línea dirigida (→) o una línea no dirigida (—) entre el conjunto de relaciones y el
conjunto de entidades en cuestión.

21. Diagrama Entidad Relación

22. Conclusión
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.

23. Bibliografia
Publicado el Marzo 9, 2016, https://pacc27.wixsite.com/base-de-
datos/single-post/2016/03/08/Componentes-de-los-diagramas-
Entidad-Relacion
Publicado por Luis Hidalgo Pérez, 03 julio 2017,
https://www.icemd.com/digital-knowledge/articulos/modelo-entidad-
relacion-descripcion-aplicaciones/
https://www.tecnologias-informacion.com/integridaddatos.html
Publicado el 6 mayo 2019 a las 18:17.
https://es.wikipedia.org/wiki/Integridad_referencial