Los modelos de datos determinan la estructura de la información con el objetivo de mejorar la comunicación y precisión entre miembros de un equipo de trabajo con diferentes niveles de conocimiento. Existen varios modelos como el entidad-relación y basados en registros, que representan datos a niveles conceptual, lógico y físico. La normalización y denormalización buscan optimizar el rendimiento y la integridad de los datos.

1.  LELY YOJANY YDROGO MEGO.
 DEISY GLADYS VILCHEZ CIEZA.
MODELO DE DATOS
INGENIERIA DE SISTEMAS Y TELEMÀTICA.
VI CICLO.

2. MODELO DE DATOS
DEFINICIÒN
Es una estructura abstracta que
documenta y organiza la información
para el personal del departamento
técnico y el resto de los empleados.

3. MODELOS LOGICOS BASADOS EN OBJETOS
Se usan para describir datos en los niveles conceptual y
de visión, es decir, con este modelo representamos los
datos de tal forma como nosotros los captamos en el
mundo real, tienen una capacidad de estructuración
bastante flexible y permiten especificar restricciones de
datos explícitamente.
pero el más utilizado por su sencillez y
eficiencia es el modelo Entidad-Relación.
. Existen diferentes modelos de este tipo:

4. 1. Modelo Entidad-Relación:
Denominado por sus siglas como: E-R; Este modelo
representa a la realidad a través de entidades, que
son objetos que existen y que se distinguen de
otros por sus características.
Por Ejemplo:
un alumno se distingue de otro por sus
características particulares como lo es el
nombre, o el número de control asignado al
entrar a una institución educativa, así
mismo, un empleado, una materia, etc.,

5. Las entidades pueden ser de dos tipos:
Son todos aquellos objetos físicos
que podemos ver, tocar o sentir.
TANGIBLES:
INTANGIBLES: Todos aquellos eventos u objetos conceptuales que
no podemos ver, aun sabiendo que existen, por
ejemplo: la entidad materia, sabemos que existe, sin
embargo, no la podemos visualizar o tocar.

8. MODELOS LOGICOS BASADOS EN REGISTROS
Se utilizan para describir datos en los niveles
conceptual y físico. Estos modelos utilizan registros
e instancias para representar la realidad, así como
las relaciones que existen entre estos registros
 Modelo relacional
Esquemas:
 Nombre de la relación
 Nombre de los atributos y sus dominios:
Instancias:
 Conjunto de tuplas.
 Tabla con filas y columnas.

9. Modelo de red:
Este modelo representa los datos mediante colecciones de
registros y sus relaciones se representan por medio de
ligas o enlaces, los cuales pueden verse como punteros.
3. Modelo jerárquico:
El modelo jerárquico de bases de datos fue el pionero en los sistemas
de bases de datos, allá por comienzos de los años 60.
En realidad no hay un modelo teórico detrás sino que surgió a raíz de
los trabajos de IBM y de la NAA (North American Aviation) que dieron
lugar al IMS (Information Management System) que podemos
considerar el primer sistema de base de datos jerárquico.

10. MODELOS FISICOS DE DATOS:
El paso de un modelo lógico a uno físico requiere un profundo
entendimiento del manejador de bases de datos que se desea emplear.
incluyendo características como:
 Conocimiento a fondo de los tipos de objetos (elementos)
soportados
 Detalles acerca del indexa miento, integridad referencial,
restricciones, tipos de datos, etc.
 Detalles y variaciones de las versiones.
 Parámetros de configuración.
 Data Definition Language (DDL).

11. Físicamente esta metáfora de una tabla se mapea al medio físico, con algunas
consideraciones como se menciona en las siguientes secciones.
ATRIBUTOS:
 Número de dígitos en números enteros.
 La precisión de los flotantes.
 Cadenas de caracteres de longitud fija (char(50)) y variable
(varchar(50)).
 Blobs (Binary large objects) y Clobs (Character large objects).
1. TIPOS DE DATOS:

12. 2. LLAVES PRIMARIAS:
En ocasiones se pueden presentar casos en donde la llave primaria
no puede representarse en alguno de los tipos ofrecidos por el
dbms, en ese caso se podria definir alguno y bien optar por otra
llave primaria.
3. ORDEN DE LAS ATRIBUTOS (COLUMNAS):
Algo importante dependiendo del dbms que se utilice pero por lo
general la secuencia es:
 Columnas de longitud fija que no se actualizan frecuentemente.
 Aquellas que nunca se actualizan que por lo general tendrán
longitud variable.
 Las que se actualizan frecuentemente.

13. 4. INTEGRIDAD REFERENCIAL
 En la medida de lo posible indicar cuales columnas brindan o
sirven de vínculo entre 2 tablas.
 El usuario (programador) puede hacerse cargo de esto pero
es mejor que el dbms se haga cargo.
 No se recomienda en ambientes de desarrollo.

14. INDICES
"Es una tabla que contiene una lista de elementos (llaves) y números de
referencia donde dichos elementos se encuentran (campos de referencia)".
Un índice es un atajo desde un campo llave hacia la localización real de los datos.
 Llaves primarias
 Llaves foráneas
 Indices de acceso
 Ordenamiento
No olvidar que el uso de un índice implica:
 Overhead debido a la actualización de los mismos.
 Espacio adicional en disco.
 Procesos batch de muchos datos pueden volverse demasiado lentos.
 Manipulación de archivos adicionales por el sistema operativo.

15. TIPOS DE INDECES

18. DENORMALIZACIÓN:
Una normalización reduce problemas de integridad y optimiza las
actualizaciones, quizás con el costo del tiempo de recuperación.
Cuando se pretende evitar esta demora resultado de la
combinación de muchas tablas entonces se puede utilizar la
denormalización.

19. CANDIDATOSA DENORMALIZACIÓN:
 Numerosas consultas críticas o reportes incluyen datos que
incluyen más de una tabla.
 Grupos repetidos de elementos necesitan ser procesados en un
grupo en lugar de individualmente.
 Muchos cálculos necesitan realizarse a una o más columnas antes
de procesar las consultas.
 Las tablas necesitan ser accesadas de diferentes maneras por
diferentes usuarios durante el mismo lapso de tiempo.
 Llaves primarias mal diseñadas que requieren tiempo al usarlas en
relaciones.
 Algunas columnas son interrogadas un gran porcentaje del tiempo.

20. RESUMEN:
Los modelos de datos determinan la estructura de la
información, con el objetivo de mejorar la
comunicación y la precisión y la precisión en
aplicaciones que usan e intercambian datos. Donde
los miembros de un equipo de trabajo ya sea con
diferentes niveles de trabajo y conocimientos
técnicos puedan interactuar sin problemas, dado que
estos modelos deben tener una única interpretación.

21. RECOMENDACIONES:
Mayormente vemos la necesidad de conocer cada
día mas el entorno de las bases de datos aprender
de manera didáctica con mayor dedicación.
Es necesario conocer que la implementación del
código debe estar bien estructurado para evitar
algunas redundancias innecesarias

22. CONCLUCIONES:
Atreves del desarrollo de las practicas las
ventajas de la base de datos que superponen
a los sistemas de archivos del pasado, todo
evoluciona así como el modelo relacional que
implementa el SQL, ya que nos da excelente
herramienta en la administración.