Este documento describe diferentes modelos de datos, incluyendo modelos conceptuales, lógicos y físicos. Explica que los modelos conceptuales identifican las relaciones clave entre entidades, mientras que los modelos lógicos especifican atributos y claves primarias. Los modelos físicos representan cómo se construirá la base de datos físicamente. También introduce el modelo entidad-relación, el cual permite representar conocimiento mediante entidades, relaciones y atributos.

1. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la educación Universitaria
Instituto Universitario Politécnico “Santiago Mariño”
Extensión COL
Modelos de BDD y Modelos de Datos
Realizado por:
Rafael E. Olivares V.
C.I.- 23.514.672

2. Introducción.
Para crear bases de datos y desarrollar aplicaciones, se
necesita realizar tres grupos básicos de tarea; 1) definir la base
de datos, 2) hacer cambios en los datos y 3) recuperar los datos.
Los comandos que se agrupan como un lenguaje de definición
de datos (DDL) se utilizan para definir tablas de datos y otras
características de la base de datos.
En la practica todas las tareas se realizan al emitir un
comando del DDL, el DML o de consulta. Los sistemas modernos
simplifican algunas de las tareas de administración de una base
de datos (como la creación de una tabla) al obtener una interfaz
grafica.

3. Modelos de datos.
El modelado de datos es una manera de estructurar y
organizar los datos para que se puedan utilizar fácilmente por
las bases de datos. Los datos no estructurados se pueden
encontrar en los documentos de procesamiento de texto,
mensajes de correo electrónico, archivos de audio o vídeo, y
programas de diseño.
El modelado de datos no quiere estos datos "crudos"
sino que el modelado de datos quiere que todos los datos se
presenten en un paquete bonito, limpio para el procesamiento
de una base de datos. Así que en cierto modo, el modelado de
datos se refiere a cómo se ven los datos.

4. Clasificación de los modelos de datos.
Modelos de datos conceptuales.
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.
• No se especifica ningún atributo.
• No se especifica ninguna clave principal.
• La siguiente figura es un ejemplo de un modelo conceptual de
datos.

5. Modelos de datos físicos.
El modelo de datos físicos representa cómo se construirá
el modelo en la base de datos.
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.

6. 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 básico 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.
Para mas detalles lee el artículo Cómo modelar datos en una
base de datos.

7. Modelos de datos lógicos.
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.

8. 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.
La siguiente figura es un ejemplo de un modelo de datos lógicos.

9. Aquí comparamos estos tres tipos de modelos de datos.
La tabla a continuación compara las diferentes características:
Característica Conceptual Lógico Física
Nombres de
entidades
✓ ✓
Relaciones de
entidades
✓ ✓
Atributos ✓
Teclas principales ✓ ✓
Foreign Keys ✓ ✓
Nombres de tabla ✓
Nombres de
columnas
✓
Tipos de datos de
columna
✓

10. Modelo Entidad – Relación.
El modelo entidad-relación ER es un modelo de datos
que permite representar cualquier abstracción, percepción y
conocimiento en un sistema de información formado por un
conjunto de objetos denominados entidades y relaciones,
incorporando una representación visual conocida como
diagrama entidad-relación.
Este modelo habitualmente, además de disponer de un
diagrama que ayuda a entender los datos y como se relacionan
entre ellos, debe de ser completado con un pequeño resumen
con la lista de los atributos y las relaciones de cada elemento.

11. Elementos del modelo entidad-relación.
Entidad
Se trata de un objeto del que se recoge información de
interés de cara a la base de datos. Gráficamente se representan
mediante un rectángulo. Un ejemplo seria la entidad banco,
donde se recogerían los datos relativos a ese banco, como
puede ser el nombre, el número de sucursal, la dirección, etc.
Dentro de las entidades pueden ser fuertes o débiles. Las
fuertes son las que no dependen de otras entidades para existir,
mientras que las entidades débiles siempre dependen de otra
entidad sino no tienen sentido por ellas mismas.

12. Relación
Podemos definir la relación como una asociación de dos o más
entidades. A cada relación se le asigna un nombre para poder distinguirla
de las demás y saber su función dentro del modelo entidad-relación. Otra
característica es el grado de relación, siendo las de grado 1 relaciones que
solo relacionan una entidad consigo misma. Las de grado 2 son relaciones
que asocian dos entidades distintas, y las de grado n que se tratan de
relaciones que unen mas de dos entidades.
Las relaciones se representas gráficamente con rombos, dentro de
ellas se coloca el nombre de la relación.Otra característica es el tipo de
correspondencia entre dos relaciones;
• 1:1. Uno a uno, a cada ocurrencia de una entidad le corresponde como
máximo una ocurrencia de la otra entidad relacionada.
• 1:N. Uno a Mucho, a cada ocurrencia de la entidad A le pueden
corresponder varias de la entidad B.
• N:M. Muchos a muchos, cada ocurrencia de una entidad puede
contener varias de la otra entidad relacionada y viceversa.
Para finalizar las características de la relación tenemos la
cardinalidad que define el número máximo y mínimo de ocurrencias de
cada tipo de entidad. Se representa con los valores máximo coma mínimo
encerrados entre paréntesis encima de la relación. (máximo, mínimo)

13. Atributo
Se define como cada una de las propiedades de una entidad o
relación. Cada atributo tiene un nombre y todos los posibles
valores que puede tener. Dentro de una entidad tiene que haber
un atributo principal que identifica a la entidad y su valor tiene
que ser único. Un ejemplo de atributo principal seria el dni
dentro de la entidad persona.
Representación grafica del modelo entidad-relación.

14. Modelado de situaciones de requerimiento de información propuestas.
Desarrollo Conjunto de Aplicaciones ( JAD )
Es una técnica que se utiliza para promover la cooperación y el
trabajo en equipo entre usuarios y analistas. Consiste en realizar sesiones en
las que participan usuarios expertos del dominio junto a analistas de
software. La idea es aprovechar la dinámica de grupos aplicando un proceso
de trabajo sistemático y organizado, apoyado por elementos visuales de
comunicación y comprensión de soluciones.
Las razones que sirven de base a JAD son las siguientes:
• Las entrevistas requieren mucho tiempo, no solo en prepararlas y hacerlas
sino también en redactar un conjunto de requisitos coherente a partir de
opiniones diferentes de los distintos entrevistados.
• Es más difícil apreciar posibles errores en la especificación de requisitos,
ya que sólo el analista revisa el documento. En el JAD todo el grupo puede
actuar como revisor y detectar defectos.
• El JAD propugna una participación más profunda de los usuarios en el
proyecto, hasta tal punto que los usuarios que participan adquieren un
cierto sentido de propiedad en el sistema que se construye.

15. Conclusión
A través del desarrollo de las prácticas en laboratorio he
conocido las ventajas de las bases de datos que se superponen a
los sistemas de archivos del pasado, como sabemos todo
evoluciona es así como el modelo relacional que implementa
SQL, nos da una excelente herramienta en la administración,
seguridad y fiabilidad de los datos.
Por lo tanto se sabe que conocer el proceso interno, la
estructura he implementación de base de datos nos muestra la
importancia que realizan en el mundo laboral, y como cada ente
que las utiliza es dependiente de ellas.

16. Bibliografía
• https://www.tecnologias-informacion.com/modelos-
datos.html
• http://elies.rediris.es/elies9/4-2.htm
• https://www.lucidchart.com/pages/es/que-es-un-modelo-de-
base-de-datos
• http://ccdoc-basesdedatos.blogspot.com/2013/02/modelo-
entidad-relacion-er.html
• https://volaya.github.io/libro-sig/chapters/Bases_datos.html