By El Modelo Relacional gy JulianAksnes $enpa,1R 13, 2016 4C pagcs III EL MODELO RELACIONAL La teoría del Modelo Relacional se desarrolló hacia el 1970 de la mano de E. Codd, que propuso también tres lenguajes de definición y manipulación de datos basados en el Álgebra de conjuntos y el Cálculo de Predicados de Primer Orden. Desde entonces, el Modelo Relacional se ha impuesto claramente sobre sus inmediatos predecesores, el jerárquico y el Red, por su sencillezy por la aparición de un lenguaje de especificación, el SQL (Standard Query Language), de fuerte aceptación como lenguaje de explotación.
Veremos a continuación las estructuras que definen el modelo, los operadores asociados y los mecanismos para representar restricciones de inte ridad. PACE 1 orao 27 to View nut*ge Se puede decir que e de ecnologias de bases datos propiamente dichas con la aparición del modelo relacional. De hecho, el modelo jerárquico y el modelo en red, los otros clasificados dentro del grupo de los modelos clásicos, no eran considerados como tales sino que la aparición del relacional forzó la formalización de esos dos sistemas de gestión de ficheros.
Sin duda es el modelo de datos de más éxito entre los SGBD omerciales. Su difusión se basa en la sencillez en la representación de los datos y en la aparición de un lenguaje de manipulación de al usuario, el modelo relacional no presenta la información en registros sino como tablas. La tabla presenta la información referente a un concepto en forma de filas, y las columnas representan una cierta característica o propiedad concepto; los nombres descriptivos de dichas propiedades están en la cabecera de la tabla. abla ALUMNO exp dni nombre titulación curso grupo 21 ITIG 2 52 LUISA ITIS 23 ANA No existe otra forma de representar la información: la única structura que ofrece el modelo para captar cualquier realidad es la tabla. La información siempre se almacena en forma de valores explícitos, 2 OF decir, no existen punteros s similares que relacionen necesarios hasta llegar al de Relación Matemática: dominio y producto cartesiano.
La relación nos permitirá representar objetos y restricciones semánticas, y los operadores utillzarán relaciones operandos y darán como resultado nuevas relaciones. dominio Un dominio es un conjunto de valores escalares, en el sentido de que son las unidades semánticas de datos más pequeñas, son valores imples que no tienen una estructura interna. En realidad, hablar de dominas es hablar de tipos de datos sobre que toman valores los objetos del sistema de información, y es un concepto clave a la hora de poder establecer criterios de ordenación o, simplemente, comparar dos objetos.
Por otro lado, es evidente que si definimos un dominio y una cierta clase de objetos sobre él, estamos describiendo directamente algunas de las restricciones semánticas del sistema de información, en concreto las que limitan los valores que puede tomar un objeto. producto cartesiano Dada una colección de conjuntos DI, D2, Dn , no ecesariamente disjuntos, el producto cartesiano de los n conjuntos DI x D2 x … x el conjunto de todas las posibles n-tuplas < dl, d2, dn > tales que la componente i-ésima de la misma pertenece al i-ésimo conjunto. OF DI x 02 correcto sería relación, sin embargo se utilizan indistintamente los términos tabla y relación. 30 modelo relacional grado de una relación matemática A los conjuntos Di se les denomina dominios. El número de dominios sobre el que está definida una Relación Matemática recibe el nombre de grado de la relación. Grado(R) = n. cardinalidad de una relación matemática Asimismo, se denomina cardinalidad de la relación al número de ntuplas que contiene R.
Resulta evidente que mientras el grado es constante, la cardinalidad de una relación varía en el tiempo (a medida que se incluyen o eliminan tuplas de la relación). De la definición de Relación Matemática podemos deducir las siguientes conclusiones: 1. En una Relación Matemática, por ser un conjunto, no hay tuplas duplicadas. Es evidente que el producto cartesiano de los dominios no produce la misma tupla dos veces, y la relación es un subconjunto de ese producto cartesiano. 2.
Las tuplas, por la misma razón, no están ordenadas entre sí. . La tupla es un conjunto ordenado de valores (lista de valores) forma que el i-ésimo valor siempre pertenece al i-ésimo dominio. Supongamos una relación los ALUMNOS DE 4 OF INFORMÁTICA, de los que ormación tal como el cadena(30) } { ‘II’, ‘ITIG’, ‘ITS } {1,2, 3, 4,5} La relación matemática ALUMNO sería un conjunto de tuplas cuya primera componente pertenecería al primer dominio, domExp, la segunda al segundo dominio, etc. ALUMNO domExp x domDni x domNom x domTit x domCur x dom G rp El grado de la relación es 6, y un posible subconjunto de tuplas producto cartesiano antes definido podría ser el mostrado a ontinuación, de cardinalidad 3. 31 BDI 2006-2007 ALUMNO PEPE 0 como se definen, se exponen ahora. Como recordaremos en el tema de modelos de datos, estos conceptos son generales y aplicables a cualquier modelo de datos, sean cuales sean sus herramientas de representación. 1113. 1. mecanismos de abstracción La realidad, el sistema de información a representar, tiene demasiados detalles como para poder tenerlos todos en cuenta.
De hecho, muchos de ellos son irrelevantes para nuestro objetivo final, que es administrar un conjunto de datos que refleje la problemática de nuestro sistema de datos. Se hace necesario obtener una representación que únicamente abarque los detalles importantes para nuestros objetivos. Los esquemas de base de datos hacen precisamente eso, resumir características más importantes de nuestro sistema de información y 32 hacerlas comprensibles a nuestro SGBD. Esos esquemas se apoyan en un determinado modelo de datos.
Un modelo de datos es un conjunto de conceptos y unas reglas composición de esos conceptos que, combinados de alguna forma, son 6 OF capaces de representar un formación, tanto en su representación sean registros, campos de registro y algunos tipos atos, y que queremos representar el hecho de la matriculación de los alumnos en ciertas asignaturas. MODELO DE DATOS Conceptos: registros campos tipo entero tipo carácter operador Insertar( ) operador Borrar( ) operador Consultar( ) Los registros se componen de campos. Los campos son de un determinado tipo.
Los operadores se aplican a registros y devuelven registros. abstracción ESQUEMA REG ALUMNO ( nombre: char(30) dir:char(30) ) REG ASIGNATURA ( cod:char(S) nombre:char(30) 0 a partir de otras clases – Generalización: definir subtipos de una clase clasificación. Entendemos por clasificación como la definición de un concepto na clase de objetos. Si observamos los objetos enero, febrero, marzo, y diciembre, podemos establecer una clase de objetos que represente al concepto MES, que será, por decirlo de otra manera, un conjunto de objetos (los meses en so agrupados bajo un mismo epígrafe.
Los nombres de persona se pueden clasificar como una clase de objetos que los defina: NOMBRE = { Alfredo, Antonio, Antonia, Armando, ) o, de forma más general: NOMBRE {s / s es una cadena de caracteres de longitud vanable También, para el D. N. I. : DNI — {s s es una cadena de 8 dígitos } Resumiendo, la clasificación tipifica en una clase de objetos un onjunto de objetos reales o, desde otro punto de vista, dichos objetos son miembros_de una clase de objetos agregación La definición de una clase de objetos a partir de otras ya definidas conoce como agregacion. efine a clase PROFESOR se 8 OF de objetos puede participar en más de una agregacion. coordinador imparte asignatura profesor dirección código descripción créditos alumno generalización Este mecanismo nos sirve para definir subtipos de una clase de objetos. pensemos en COCHES y MOTOS: todos ellos son VEHÍCULOS, pero aunque la agregación de matrícula es comun a odos ellos, sólo podemos hablar de número de puertas en los coches, mientras que el tipo de refrigeración del motor es una propiedad relevante únicamente en las motocicletas.
Un objeto generalizado es un objeto definido a partir de dos o más objetos especializados con comunes. Las propiedades del declaración de renta). Afectan tanto a las propiedades estáticas del sistema de información como a las dinámicas (las operaciones). Veremos qué tipo de restricciones semánticas se aplican a cada uno de los conceptos que aparecen en un modelo de datos: – restricciones de dominio – restricciones de identificación restricciones de correspondencia entre clases restricciones de dominio.
Al definir una clase como una asociación de objetos estamos determinando cuales son los valores válidos para la instanciación esa clase, es decir, estamos estableciendo, por definición, el sobre el que tomará valores. restricciones de identificación. No existen duplicados entre los posibles valores de una instanciación de la clase de objetos (aún dos hermanos clónicos, siendo exactamente iguales, ocupan espaclos diferentes y son, a efectos identificación, dos personas diferentes). 36 restricciones de correspondencia entre clases. Tanto la establecen
