U1_ Fundamentos de manejo y captura de datos cartográficos digitales_Clase 1.pptx

Cartografía Digital
Dirección Sectorial Energía & Sustentabilidad
Área Construcción
Sede Ñuñoa
Otoño 2022

Cartografía Digital es una asignatura práctica del área de formación de especialidad, que entrega conocimientos, habilidades y
herramientas fundamentales del manejo de la información geoespacial digital, que permite al estudiante, desarrollar procesos geo-
informáticos, empleando un lenguaje técnico en los diversos ámbitos de la profesión.
Indicaciones Generales
Introducción a la Topografía tendrá 4 evaluaciones :
Evaluación Sumativa 1 (20%)  13/04
Evaluación Sumativa 4 (20%) 13/07
Unidades Temáticas
U1 Fundamentos de manejo y captura de datos cartográficos digitales.
A.E. Evalúa el tipo de tecnología cartográfica a emplear, según el tipo de modelamiento de datos cartográficos y el propósito del estudio de ingeniería o
análisis territorial.
U2 Sistemas de información geográfica (S.I.G)
A.E. Utiliza herramientas de análisis de topología de datos mediante software S.I.G, para el análisis territorial, fundamentando sus decisiones a través
de juicios críticos.
U3 Uso y manejo del software S.I.G.
A.E. Desarrolla aplicaciones cartográficas específicas, utilizando software S.I.G para dar soluciones a problemáticas geoespaciales.
U4 S.I.G aplicado a una problemática territorial.
A.E. Realiza modelamiento cartográfico digital por medio de software S.I.G, integrando diversas fuentes de datos espaciales, evaluando las ventajas y
desventajas de su utilización.

U1 Fundamentos de manejo y captura de datos cartográficos
digitales.
La Cartografía Digital puede definirse como “el campo que involucra la representación gráfica de elementos espaciales, mediante una entrada,
manipulación de datos que generan una salida o producto cartográfico de estos datos geográficos con ayuda del computador”.
CARTOGRAFÍA
DIGITAL
Entrada de
Datos
Son entidades espacio temporales que describen y
cuantifican la distribución, el estado y los vínculos de los
distintos fenómenos u objetos naturales o sociales
Manipulación de
Datos
Es el proceso de modelar, obtener resultados mediante
el procesamiento informático y luego examinar e
interpretar los resultados del modelo.
Salida o
producto
cartográfico
El producto cartográfico es el resultado de un proceso,
aplicado sobre un conjunto de datos e informaciones
espaciales con el objetivo de obtener una representación
gráfica de la realidad representada a partir de la
asociación de símbolos y variables visuales que
caracterizan el lenguaje cartográfico.

digitales.
Los datos tienen la propiedad particular de estar referenciados geográficamente, contando con
características o componentes principales tales como: posición geográfica, atributos
temáticos, relación espacial con otras entidades (topología) y temporalidad.
Los datos geográficos”, pueden ser representados digitalmente como puntos, líneas,
polígonos, superficies y redes
Los sistemas de referenciación espacial más comunes se encuentran dentro de uno de estos
tres tipos: coordenadas geográficas (latitud y longitud), coordenadas rectangulares (malla de
coordenadas rectangulares como transformación de la superficie de la tierra en una superficie
plana utilizando una proyección de mapas), sistemas sin coordenadas (división de la tierra en
secciones y cuartos, números referenciales únicos, etc.).
Datos
geográficos

digitales.
La entrada de datos es el proceso de convertir estos datos de su formato original a uno que
pueda ser usado por el SIG
Los tipos de datos pueden incluir del tipo de percepción remota (fotografías aéreas e imágenes
de satélite), datos capturados mediante sistemas GPS, datos de encuestas y censos, mapas
digitalizados, entre otros;
Los datos geográficos generalmente contienen algún tipo de error referido a alguna de sus tres
componentes: espacial, temática o temporal; por lo que se deben considerar como
componentes de la calidad de datos, aspectos tales como: exactitud posicional, exactitud
temática, consistencia lógica, temporalidad e integridad.

digitales.Hay dos grandes familias de formatos de almacenes en los sistemas de información: los ficheros y las bases
de datos.
Los ficheros se usan principalmente para
informaciones con poco volumen que se suelen
consultar en bloque.
Las bases de datos se utilizan para grandes bloques
de información que se quieren explotar y consultar de
manera parcial.
Un fichero informático es un conjunto de
información que se almacena en algún medio que
permite al sistema operativo la lectura y escritura.
Un fichero se identifica por un nombre y una
extensión, que indica el formato.
Los ficheros se organizan en carpetas dentro del
sistema de ficheros que gestiona el sistema
operativo.
Los ficheros almacenan información binaria en un
orden y formato que per mita a ciertas aplicaciones
interpretar su contenido.
Una base de datos es un conjunto de datos del mismo
contexto almacenados y ordenados para que un
sistema de información pueda seleccionar
rápidamente una porción de éstos.
Hay distintos modelos y tipos de bases de datos, pero
actualmente hay uno que es el más extendido y el que
usan todas las bases de datos geográficos: las bases
de datos relacionales.
Las bases de datos relacionales son aquellas que
están organizadas en tablas y relaciones entre tablas.

digitales.
Las tablas se organizan en campos y registros de manera similar a las columnas y filas de una hoja de cálculo.
Cada uno de los registros de la
tabla representa un objeto con las
mismas propiedades.
Cada una de las propiedades está almacenada en un campo de un tipo determinado.
Toda tabla tiene una clave primaria
formada por un campo o conjunto de
campos. La clave primaria permite
identificar inequívocamente cada uno
de los registros según su valor.

Ejemplo de tabla
En la figura siguiente puedes ver representada una tabla con sus campos y sus registros.
Esta tabla almacena datos de personas y tiene 4 campos (DNI,
Nombre, Apellidos y Teléfono) de diferentes tipos. DNI, Nombre y
Apellidos son cadenas de texto, mientras que Teléfono es un
número.
Cada uno de los registros de la tabla representa a una persona;
algunas características de los datos son: El campo Nombre tiene
dos valores repetidos (el valor repetido es “Pep”) y el campo
Apellidos también (el valor repetido es “Camps”).
El campo Teléfono tiene valores vacíos, ya que no todo el mundo
tiene teléfono. Cuando un registro no tiene valor para un campo se
dice que tiene el valor “NULL”. DNI es el único campo que tiene
valores diferentes y no “NULL” para cada uno de los registros. DNI
es el mejor (y único) candidato para ser la clave primaria de esta
tabla.
Cada tabla se puede relacionar con otras tablas mediante claves foráneas. Una clave foránea es un campo que contiene una referencia a la clave
primaria de otra tabla. Esta relación nos permite indicar que un registro de una tabla está relacionado con un registro de otra tabla. Una tabla
también se puede relacionar con clave foránea con ella misma.

digitales.
Ejercicio Práctico
Genere una tabla de datos que tenga al menos 4 campos de desarrollo, donde uno de ellos debe servir de elemento de conexión con otra tabla de
datos diferente, por ejemplo un campo ID

Podemos definir como Base de Datos, un sistema formado por un conjunto de datos almacenados en discos que permiten el acceso directo a ellos y un
conjunto de programas que manipulan ese conjunto de datos.
Desde un punto de vista más formal, se puede definir una base de datos como un conjunto
de información relacionada que se encuentra agrupada o estructurada.
Los datos se almacenan de modo que resulten independientes de los programas
que los utilizan, y se emplean métodos concretos y determinados para incluir
nuevos datos y para modificar o extraer los datos almacenados.
Ahora bien esta definición de base de datos involucra nuevos factores cuando se habla de
bases de datos geográficas y/o espaciales, por lo tanto, se define las bases de datos
geográficas como: “Una colección de datos organizados de tal manera que sirvan
efectivamente para una o varias aplicaciones SIG.
Esta base de datos comprende la asociación entre sus dos principales
componentes: datos espaciales y atributos o datos no espaciales”

Antes de comenzar a profundizar más en el desarrollo de las base de datos geográfica es importante analizar y entender lo siguiente:
Datos Espaciales: También conocidos como atributos espaciales, son
las características geográficas de los objetos descritos (ubicación,
dimensión y forma), es decir, los puntos que conforman el perímetro de
una población, están almacenados en cierto tipo de archivos que
interpretan las aplicaciones geográficas que se encuentran en el
mercado.
Datos no Espaciales: son las características cuantitativas asociadas al
objeto que se desea describir, generalmente se almacenan en tablas y
se administran por algún manejador de bases de datos, también son
llamados datos descriptivos o temáticos.
Capas Geográficas: son las características geográficas del evento o
área que se desea modelar, organizadas en temas para facilitar la
información. Por ejemplo un mapa puede ser organizado en varios
temas o capas tales como: división política, hidrología, caminos,
contornos o puntos de control. Dichas capas pueden ser almacenadas
en archivos separados, pues sus atributos son diferentes,
específicamente para bases de datos geográficas, su estructura de
almacenamiento son las tablas.

Entidad: es una cosa (objeto, persona, evento, concepto), distinguible de lo que
le rodea, acerca del cual se requiere información. Para Bases de Datos
Geográficas, una entidad es la representación digital del componente
descriptivo de un rasgo geográfico. Se le asocia un nombre con el fin de
distinguirla de otras entidades ej. (carretera, presa, líneas de transmisión, área
agrícola).
Representación Geométrica: representación digital del componente espacial
de un rasgo geográfico, las Bases de Datos Geográficos soportan tres tipos
diferentes y básicos de representación geométrica: punto, línea y área o
polilínea. Cada entidad puede estar asociada con distintos tipos de
representación geométrica. Por ejemplo una localidad puede estar
representada ya sea como punto o como área, dependiendo de sus
dimensiones o escalas.
Modelos de Datos: son un conjunto de herramientas conceptuales para
describir datos, y sus relaciones su significad y sus restricciones de
consistencia.

El uso de bases de datos relacionales tiene ventajas e inconvenientes respecto al uso de ficheros:
Ventajas
– Facilidad en el manejo de grandes volúmenes de datos.
– Alto rendimiento de consulta gracias a los índices.
– Independencia del tratamiento de la información por parte del sistema operativo.
– Seguridad de acceso a la información.
– Integridad referencial y no duplicidad de los datos.
– Acceso concurrente y transaccional a los datos.
– Copias de seguridad y recuperación de datos.
Inconvenientes
– El coste de licencia y el mantenimiento de algunos SGBD es muy elevado.
– Se deben poseer conocimientos de administración y explotación de bases de datos, ya que un mal diseño puede suponer futuros problemas.
– Tareas sencillas como copia o edición de la información requieren conocimientos avanzados.

Bases Cartográficas
El objetivo de la generalización cartográfica es producir un mapa o una base
cartográfica numérica claramente legible e interpretable a partir de una información que
se considera demasiado abundante para la escala de representación.
Normalmente se aplica para la obtención de un mapa o de una base a partir de otros
mapas o bases de escalas más grandes.
El proceso de generalización es necesario porque al reducir la escala del mapa
aumenta la densidad del contenido y no se pueden distinguir con claridad los
elementos cartográficos representados.
La escala determina los elementos a representar y su medida. La medida para la
simbología de un mapa se establece en base al criterio de que las medidas mínimas
deben ser superiores a los límites de percepción visual, ya que los objetos importantes
han de ser obvios, no sólo perceptibles, y las diferencias entre los objetos deben de ser
distinguibles.
Un aspecto importante para poder automatizar la generalización es la calidad de los
datos originales. Los datos deben estar bien clasificados y deben ser topológicamente
correctos.
Otros aspectos como la nodificación o la segmentación también pueden influir en la
automatización de algunas operaciones de generalización.

Ortoimágenes de satélite
Son imágenes en las cuales a nivel del terreno han sido removidos los
desplazamientos causados por la inclinación de la cámara o sensor, las condiciones de
toma y el relieve del terreno. Están referidas a una proyección cartográfica, por lo que
poseen las características geométricas de un mapa.
Por ejemplo el Instituto Cartográfico de Cataluña (Institut Cartogràfic de Catalunya)
tiene una larga experiencia en la elaboración de cartografía que tiene como base una
imagen de satélite.
Las imágenes originales son rectificadas geométricamente y convertidas en
ortoimágenes, es decir, imágenes donde se puede medir de la misma manera que se
hace sobre un mapa topográfico.
La obtención de este tipo de cartografía se realiza a partir de sensores de observación
de la Tierra: desde los satélites meteorológicos, que dan imágenes de grandes
territorios de muy baja resolución, hasta los últimos satélites de alta resolución que
permiten obtener imágenes de hasta 60 cm de píxel, pasando por los satélites más
tradicionales tipo Landsat y SPOT con resoluciones intermedias.
Casi todos estos satélites tienen una órbita polar que permite recubrir sistemáticamente
toda la Tierra, de manera que está garantizada la múltiple captura de imágenes de un
territorio que permita obviar la inevitable cobertura de nubes.
Las escalas más usadas varían entre la 1:2 000 000 y la 1:10 000 y se encuentran
disponibles en versión digital o impresa.

Cartografía a partir de imágenes de radar.
La teledetección por radar se basa, casi exclusivamente, en el SAR (Radar de Abertura
Sintética). Estos son sensores activos, es decir, utilizan su propia fuente de iluminación
del terreno y no dependen de si es de día o de noche y, al poder atravesar sin ninguna
dificultad las nubes, tampoco se ven demasiado influenciados por la meteorología,
excepto en el caso de lluvia muy intensa.
Estas propiedades los hacen muy apropiados para utilizarlos en aplicaciones
cartográficas en zonas con una iluminación pobre (caso de las latitudes altas en
invierno) o con una cobertura de nubes muy importante (caso de las zonas tropicales).
La tecnología SAR permite construir imágenes del terreno de muy alta resolución
utilizando una antena de dimensiones razonablemente pequeñas. Básicamente lanza
un pulso electromagnético, dentro de la región de las microondas, y analiza el retorno,
a partir del cual construye la imagen. Esta imagen presenta, en principio, dos valores,
uno de intensidad, que mide el porcentaje del retorno de la señal, y otro de fase,
relacionado con la distancia recorrida desde el objeto iluminado.
El sensor SAR nos permite hacer cartografía de imagen del territorio, de la misma
manera que nos lo permite hacer un sensor que trabaje en la parte visible o en el
infrarrojo cercano del espectro electromagnético. Como ejemplo de este tipo de
cartografía tenemos el mapa de imagen a escala 1:250 000 de Cataluña realizado con
imágenes ERS-1/2.

Fotogrametría terrestre. Láser terrestre
Los sistemas láser terrestre se basan en el cálculo de puntos 3D a partir del tiempo que
tarda un pulso láser en rebotar en un elemento y volver al sensor de captura. Los
sistemas láser terrestre (como los sistemas aerotransportados) permiten la captura
masiva de puntos con gran precisión y productividad, pudiendo sustituir otras técnicas
basadas en la fotogrametría terrestre. Además, a diferencia de los sistemas
aerotransportados, el equipo láser terrestre se puede instalar muy cerca del elemento a
cartografiar, lo que permite una mejor precisión en la captura.
Muchas veces para cubrir una área determinada es necesario combinar diversas
escenas que recojan una parte del área, esta combinación se puede hacer mediante la
identificación de puntos comunes o bien calculando los parámetros de orientación de
cada una de las escenas.
A su vez la orientación de las escenas se puede realizar mediante la identificación de
puntos con coordenadas conocidas en las imágenes o mediante la transferencia
directa de los parámetros de orientación de un sistema GPS/INS. La combinación de
diversas salidas de escáner permite generar modelos 3D de edificios y otros elementos
de interés.
Algunas aplicaciones son: Modelaje de ciudades, Topografía de minas,
Levantamientos de túneles, Ingeniería inversa, Medidas de fachadas/edificios.

Bases de Datos
Antecedentes Generales
Las bases de datos son un elemento fundamental en el entorno informático
hoy en día y tienen aplicación en la práctica totalidad de campos.
En nuestro ámbito particular de los SIG, los datos son cada día más
voluminosos, debido no solo a una mayor cantidad de información, sino
también a una mayor precisión en esta, la cual implica un mayor volumen de
datos.
Además, presentan otra serie de características (uso múltiple, necesidad de
acceso eficiente para análisis, necesidad de indexación, etc.), haciendo todas
ellas que sea recomendable el uso de bases de datos y tecnologías
específicas para su manejo.
El uso de las bases de datos en el ámbito SIG hoy en día representan una
parte clave para la gestión de los datos geográficos, en especial dentro del
marco de proyectos de cierta envergadura.

Bases de Datos
Antecedentes Generales
Por lo tanto, entenderemos como Base de Datos un conjunto de datos
estructurado y almacenado de forma sistemática con objeto de facilitar
su posterior utilización.
Una base de datos puede, por tanto, constituirse con cualquier tipo de datos,
incluyendo los de tipo puramente espacial (geometrías,etc.) tales como los
que se utilizan en un SIG, así como, por supuesto, datos numéricos y
alfanuméricos como los que constituyen la componente temática de la
información geoespacial.
Los elementos clave de la base de datos son esa estructuración y
sistematicidad, pues ambas son las responsables de las características que
hacen de la base de datos un enfoque superior a la hora de gestionar datos.
Por ejemplo imaginemos, el caso de un ingeniero encargado de planear la
instalación de un tendido eléctrico en uno de los afluentes que estamos
revisando en la Región Metropolitana.
Sin duda, deberá emplear datos tales como Modelos Digitales de
Elevaciones, capas de zonas protegidas o capas de arbolado para establecer
el trazado óptimo y estimar costes de la línea, entre otras tareas.
Si en una situación ideal este ingeniero estaría en comunicación con el ingeniero forestal, el hidráulico, el geomensor, etc. y entre todos
compartirían sus conocimientos dentro de un equipo multidisciplinar, también en lo referente a los datos debería existir una comunicación
igual que implique, ente otras cosas, un uso compartido y convenientemente coordinado de ellos.
En otras palabras, los datos también tienen ese carácter
multidisciplinar y deben dejar de verse como algo propio de un uso
particular, para concebirse como un conjunto global del que se
benefician muy diversos usuarios.

Bases de Datos
¿Por qué interesa usar una base de datos?
 Mayor independencia. Los datos son independientes de las aplicaciones que los usan,
así como de los usuarios.
 Mayor disponibilidad. Se facilita el acceso a los datos desde contextos, aplicaciones y
medios distintos, haciéndolos útiles para un mayor número de usuarios.
 Mayor seguridad (protección de los datos). Por ejemplo, resulta más fácil replicar una
base de datos para mantener una copia de seguridad que hacerlo con un conjunto de
ficheros almacenados de forma no estructurada.
 Menor redundancia. Un mismo dato no se encuentra almacenado en múltiples ficheros
o con múltiples esquemas distintos, sino en una única instancia en la base de datos. Esto
redunda en menor volumen de datos y mayor rapidez de acceso.
 Mayor eficiencia en la captura, codificación y entrada de datos. Esto tiene una
consecuencia directa sobre los resultados que se obtienen de la explotación de la base de
datos, presentándose al respecto ventajas como, por ejemplo: mayor coherencia, mayor
eficiencia, mayor valor informativo
 Mayor facilidad y sencillez de acceso. El usuario de la base de datos se debe
preocupar únicamente de usar los datos, disponiendo para ello de las herramientas
adecuadas y de una estructura solida sobre la que apoyarse.
 Facilidad para reutilización de datos. Esto es, facilidad para compartir.

Bases de Datos
Modelos de bases de
datos
 Bases de datos jerárquicas. Los datos se recogen mediante una estructura basada en
nodos interconectados. Cada nodo puede tener un único padre y cero, uno o varios hijos.
De este modo, se crea una estructura en forma de árbol invertido en el que todos sus
nodos dependen en última instancia de uno denominado raíz.
El modelo de la base de datos define un paradigma
de almacenamiento, estableciendo cómo se
estructuran los datos y las relaciones entre estos. Las
distintas operaciones sobre la base de datos
(eliminación o sustitución de datos, lectura de datos,
etc.) vienen condicionadas por esta estructura, y
existen notables diferencias entre los principales
modelos, cada uno de ellos con sus ventajas e
inconvenientes particulares.
 Bases de datos en red. Con objeto de solucionar los problemas de redundancia de las
bases de datos jerárquicas, surge el modelo en red. Este modelo permite la aparición de
ciclos en la estructura de la base de datos (es decir, no ha de existir un único padre para
cada nodo), lo cual permite una mayor eficacia en lo que a la redundancia de datos se
refiere.
 Bases de datos relacionales. Constituyen el modelo de bases de datos más utilizado en
la actualidad. Solucionan los problemas asociados a las bases de datos jerárquicas y en
red, utilizando para ello un esquema basado en tablas, que resulta a la vez sencillo de
comprender y fácil de utilizar para el análisis y la consulta de los datos. Las tablas
contienen un número dado de registros (equivalentes a las filas en la tabla), así como
campos (columnas), lo que da lugar a una correcta estructuración y un acceso eficiente.
 Bases de datos orientadas a objetos. Se trata de uno de los modelos más actuales,
derivado directamente de los paradigmas de la programación orientada a objetos. El
modelo extiende las capacidades de las bases de datos relacionales, de tal modo que
estas pueden contener objetos, permitiendo así una integración más fácil con la propia
arquitectura de los programas empleados para el manejo de la base de datos, en caso de
que estos hayan sido desarrollados mediante programación orientada a objetos.

Bases de Datos
Modelos de bases de
datos

Bases de Datos El modelo relacional fue desarrollado en 1969 por Ted Codd, y consiste básicamente en un conjunto
de relaciones tabulares.
Bases de datos
relacionales
La característica principales que ha convertido a este modelo de base de datos en el más popular en
la actualidad es su gran simplicidad, la cual indirectamente le dota de una gran potencia.
Paralelamente, el modelo relacional se sustenta en unos fundamentos matemáticos sólidos y sus
ideas pueden expresarse mediante conceptos de la teoría de conjuntos, lo que posibilita un análisis
formal del mismo.
En el modelo relacional los datos se organizan en tablas bidimensionales, cada una de ellas con
información relativa a un determinada entidad. La tabla en sí se conoce como relación, ya que recoge
la relación existente entre sus elementos, y constituye así el eje central del modelo relacional.
Dentro de la tabla, los datos están organizados a su vez en filas y columnas. Las columnas
representan los distintos atributos asociados a la entidad, mientras que las filas conforman los distintos
registros. Una fila se forma con un conjunto de n atributos, constituyendo una tupla.
El esquema de la relación está formado por los nombres de los atributos y un dominio asociado a
estos, que delimita el rango de valores posibles para cada atributo.
El dominio especifica el tipo de dato a contener en cada columna. Por ejemplo, si se recoge un
nombre el atributo será de tipo alfanumérico, mientras que si el atributo es un conteo deberá ser de
tipo entero. Además de los tipos habituales (fechas, cadenas de texto, valores reales, valores enteros,
etc.) pueden emplearse en ciertas bases de datos valores más complejos.

Bases de Datos
Esto es de especial interés en el caso de los SIG, ya que permite utilizar geometrías como un tipo de datos más, con la utilidad que esto tiene a la hora de
almacenar datos espaciales. El esquema de la relación se recoge en la primera fila de la tabla, conocida como cabecera. El número de filas de la tabla sin
contar la cabecera (es decir, el número de tuplas) se conoce como cardinalidad.
Las relaciones son, por tanto, un conjunto de tuplas asociadas a un esquema. En una relación, tanto el orden de las filas como el de las columnas son
irrelevantes (exceptuando la cabecera, que no es un tupla como tal, sino que define el esquema como hemos visto), pero es importante que cada atributo
sea del tipo correspondiente a la columna a la que pertenece. Es decir, que sea coherente con el esquema.
El cuadro siguiente muestra un resumen de algunas de las equivalencias entre la terminología habitual y la específica del modelo relacional. En la figura
puede verse un esquema de los elementos fundamentales del modelo relacional.
Cuadro1: Terminología del modelo relacional
Figura 1: Elementos del modelo
relacional.

Bases de Datos
Una forma abreviada de definir las relaciones que forman parte de una base de datos es mediante su nombre y su esquema expresado como una lista de
los atributos que lo constituyen. Por ejemplo, podemos definir una relación denominada PERSONAS como:
PERSONAS (DNI, Nombre, Altura, Edad, Ciudad)
Una base de datos contiene normalmente más de una tabla, ya que suelen ser muchos los tipos de datos a almacenar y resulta conveniente dividirlos en
distintas tablas. Además de las relaciones que la tabla en sí implica, es necesario definir relaciones entre las distintas tablas, y para ello se emplean los
denominados atributos clave.
Un atributo clave es aquel que tiene valor único para cada tupla, pudiendo servir para representar a esta plenamente. Por ejemplo, en una tabla con
nombres de personas e información adicional sobre ellas según el esquema anterior, los nombres no pueden ser la clave primaria, ya que puede haber dos
personas con un mismo nombre.
El número de su Documento Nacional de Identidad, sin embargo, sí que puede servir como atributo clave. Además de su unicidad, una clave debe ser
invariable, identificando la misma tupla a lo largo del tiempo. Un esquema de relación puede contener varios atributos clave, que se conocen como claves
candidatas.
Normalmente, de estas se elige una como representante principal de las tuplas, y se conoce como clave primaria Por convención, las claves se escriben
subrayadas al definir el esquema de la tabla, de tal modo que el de la tabla PERSONAS quedaría de la siguiente forma:
PERSONAS (DNI, Nombre, Altura, Edad, Ciudad)

Bases de Datos
La estructura de: PERSONAS (DNI, Nombre, Altura, Edad, Ciudad) quedaría de la siguiente manera:
Esta tabla contiene un atributo único (DNI)
Esta tabla no contiene un atributo único entre sus datos,
pero se añade el campo ID con un código arbitrario que
puede ser empleado como clave. El nombre en este caso
no sirve como atributo único, ya que hay dos personas en
la tabla con el mismo nombre.

Bases de Datos
Si no existe ningún atributo que cumpla los requisitos para ser utilizado como clave, este puede incorporarse al esquema de la relación, añadiendo por
ejemplo un nuevo atributo con un código arbitrario. Un ejemplo de esto lo podemos encontrar en el cuadro anterior, donde se incorpora un atributo que hace
la función de clave a una tabla con información sobre personas pero que no contiene el DNI de estas entre esa información y, por tanto, carece de un
atributo adecuado para servir de clave.
En la definición de clave cabe también la presencia de claves compuestas, es decir, formadas por varios atributos cuya combinación es única para cada
tupla. No obstante, la utilización de claves simples es preferible generalmente, ya que simplifica gran parte de las operaciones en las que la presencia de una
clave es necesaria.
Cuando trabajamos con datos espaciales, es habitual emplear la componente espacial como clave, ya que esta suele ser única. En el caso de almacenar
información sobre ciudades, con los nombres sucede de forma similar a lo visto para el caso de personas, ya que existen ciudades con el mismo nombre en
distintos lugares. La localización de estas, sin embargo, es única, ya que no puede haber dos ciudades simultáneamente en el mismo lugar.
El empleo de estas claves permite relacionar tablas entre sí, siempre que estas compartan algún atributo común. Por ejemplo, pensemos en una base de
datos que contenga la tabla anterior y junto a esta la tabla mostrada en el cuadro siguiente.
,

Bases de Datos
Es decir, la base de datos contiene información sobre personas y sobre ciudades. Es sencillo ver que puede vincularse una tabla a la otra a través del
atributo que contiene el nombre de la ciudad.
Nótese que este atributo no tiene el mismo nombre en ambas tablas, y que, mientras que en una de ellas representa la clave primaria, en la otra no puede
serlo pues existen nombres de ciudades repetidos.
Pese a ello, este atributo nos permite establecer una relación entre las tablas, que podríamos denominar «nacido en». A cada tupla de la primera tabla, que
representa a una persona dada, podemos vincularla con una de la segunda tabla, que representa una ciudad en particular, ya que toda persona ha nacido
en una ciudad y gracias al atributo CIUDAD podemos saber exactamente cuál es dicha ciudad.
Las interrelaciones entre tablas pueden ser de distintos tipos en función del número de elementos distintos que se vinculan de cada tabla. En nuestra
relación «vive en», una persona puede vivir en una única ciudad, mientras que una ciudad puede tener muchas personas viviendo en ella. Es decir, cada
tupla de la tabla PERSONAS se relaciona con una única de la tabla CIUDADES, y cada tupla de esta última se relaciona con una o varias de la primera.
Este tipo de relación se conoce como de uno a muchos.
Existen otros dos tipos de relaciones además de esta: las denominadas de uno a uno y las de muchos a muchos. Un ejemplo de relación de uno a uno
podrían ser «casado con», que estableceríamos entre la tabla PERSONAS y ella misma (las dos tablas implicadas no han de ser necesariamente distintas).
Cada persona puede estar casada únicamente con otra, por lo que la relación es de uno con uno, relacionándose una tupla con tan solo otra distinta, y no
con varias.

Bases de Datos
Diseño y creación de una base de datos
Una vez se toma la decisión de emplear una base de datos, el siguiente paso es el diseño y creación de esta.
El diseño implica la definición de la estructura que va a tener la base de datos, que se deberá realizar teniendo en cuenta principalmente el tipo de
datos que van a almacenarse y el modelo de base de datos elegido.
El diseño debe adecuarse al uso previsto de la base de datos, de tal modo que acomode los datos de la mejor forma posible para cumplir los objetivos. Para
ello debe conocerse la naturaleza de los datos que van a almacenarse (no necesariamente datos de los que se dispone en el momento de la creación, sino
los que se espera pasen a formar parte de la base de datos a lo largo de su ciclo de vida), así como la de los algoritmos y procesos que van a emplearse
sobre ellos.
Posteriormente al diseño, debe procederse a la implementación de la base de datos, esto es, a la creación propiamente dicha, incorporando los datos
según los esquemas escogidos en la fase de diseño.
Por último, y una vez creada la base de datos, debe procurarse un mantenimiento para que esté continuamente en condiciones de ser utilizada. Más
concretamente, pueden distinguirse las siguientes fases en el proceso global de desarrollo de una base de datos:
 Diseño lógico. Independiente del SGBD empleado, es un diseño conceptual que pretende modelizar el contenido de la base de datos.
 Diseño físico. Es la adaptación del diseño conceptual a las particularidades del SGBD escogido.
 Implementación. Introducción de los datos en la base de datos.
 Mantenimiento. Monitorización de la actividad sobre la base de datos.

Bases de Datos
Diseño y creación de una base de datos
Análisis de los
datos que se van a
recoger
Surgir un modelo
conceptual que
exprese la
estructura de la
información
Definir los tipos de
datos a tratar y las
relaciones
existentes entre
ellos
Fase de diseño
físico

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