Gestion de Datos - Unidad II - 2018 - Parte 1

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Gestión	de	Datos
Mg. Ing. Gustavo E. Juárez
FRT -UTN	
Gestión	de	Datos 

Departamento	Sistemas 

Facultad	Regional	Tucumán

Universidad	Tecnológica	Nacional
Apuntes del Mg. Ing. Gustavo E. Juárez
Generalidades sobre bases de datos. Propósitos de las Bases de datos. Sistemas de 
Administración de Bases de Datos (DBMS). Arquitectura funcional de una Base de 
Datos. Archivos Hash. Seguridad en Bases de Datos. Modelo conceptual, lógico y 
físico. Diccionario de Datos. Modelos de datos y metodologías de diseño de bases de 
datos. Modelo Entidad - Relación (Peter Chen). Modelo Objeto Semántico (Michael 
Hammer y Dennis McLeod). Modelo Relacional (E. F. Codd). Mecanismo de 
abstracción. Clasificación, Agregación y Generalización. 
Unidad	No.	1 
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PARTE III
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Definición:	 
“Mecanismo	de	abstracción.	Clasificación,	Agregación,	Generalización	y	Asociación” 
Etimología	de	la	palabra 
Proviene	del	latín	abstrahere,	que	significa	"separar"	
Definición 
“Es	una	operación	mental	destinada	a	aislar	conceptualmente	una	propiedad	 
concreta	de	un	objeto,	y	reflexionar	mentalmente		sobre	ésta,	ignorando	 
mentalmente	las	otras	propiedades		del	objeto	en	cuestión.
Abstracción	
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1. El	 objetivo	 que	 persiguen	 los	 Sistemas	 de	 Bases	 de	 Datos	 es	 el	 de	 proporcionar	 a	 los	
Usuarios	una	visión	abstracta	de	los	datos,	es	decir,	esconder	los	detalles	. 
2. La	Abstracción	consiste	en	acercarse	a	la	verdad	objetiva	simplificando	la	realidad.	 
3. En	el	modelo	entidad	relación	las	tareas	de	abstracción	implican	:	 
• una	abstracción	de	clasificación,	ya	que	un	tipo	de	entidad	es	una	clase	de	objetos	
con	propiedades	comunes,		
• un	tipo	de	interrelación	es	una	clase	de	hechos	atómicos	que	relacionan	dos	o	más	
entidades		
• un	 atributo	 es	 una	 clase	 de	 valores	 que	 representan	 propiedades	 atómicas	 de	 las	
entidades	o	interrelaciones.	
Abstracción.	Consideraciones	Generales
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Nivel	Físico
Nivel	Lógico
Describe	 como	 se	 almacenan	 los	 datos,	
describiendo	 la	 estructura	 de	 los	 datos	
en	el	nivel	mas	bajo.
Describe	cuales	datos	se	almacenan	en	la	
base	de	datos	y	las	relaciones	que	existen	
entre	ellos.		 
Se	clasifica	en: 
• Definición	 de	 los	 datos:	Describe	 el	
tipo	de	datos	y	la	longitud	del	campo. 
• Relaciones	 entre	 los	 datos:	 Es	 la	
definición	 de	 las	 relaciones	 entre	 los	
datos.
Los	 Usuarios	 del	 sistema	 pueden	
visualizar	 el	 sistema	 de	 Bases	 de	 Datos	
terminado,	 permitiendo	 acceder	 a	 las	
vistas	del	mismo.
Abstracción.	Método	de	Representación	
Nivel	de	vistas
Vista	1 Vista	2 Vista	n
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Tipos	 de	 abstracciones	 en	 el	 diseño	 de	 bases	 de	 datos:	 clasificación,	 agregación,	
generalización	y	asociación.	 
Clasificación:	establece	una	vinculación	entre	una	categoría	(clase)	de	objetos	y	
cada	objeto	en	particular	(instancia)	que	pertenece	a	dicha	categoría,		


Asignaturas
Base	de	Datos Redes	de	Datos Ingeniería	de	Sw
cl
as
ifi
ca
ci
ón
pa
rt
ic
ul
ar
iz
ac
ió
n
Abstracción.	Tipificación.
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Consiste	 en	 construir	 un	 nuevo	 elemento	 del	modelo	 como	 compuesto	 de	 otros	 elementos.	
Puede	 ser	 agregación	 de	 clases,	 de	 propiedades	 para	 obtener	 una	 clase	 o	 de	 propiedades	
para	obtener	una	propiedad	compuesta.	 
La	 relación	 se	 establece	 entre	 categorías	 de	 objetos	 y,	 por	 tanto,	 también	 entre	 los	
correspondientes	ejemplares	de	dichas	categorías. 
Departamento
Área	1 Área	2 Área	3
																De	Clases																																																								De	propiedades	para	obtener	
una	clase Asignatura
Código Nombre Créditos
De	propiedades	para	obtener	una	propiedad	compuesta
Fecha
Día Mes Año
Abstracción.	Agregación
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Acción	 de	 abstraer	 las	 características	 comunes	 a	 varias	 clases	 (subclase)	 	 para	
construir	una	clase	más	general	que	las	comprenda	a	todas	(superclase).	Es	un	árbol	
jerárquico	 de	 un	 solo	 nivel,	 en	 donde	 la	 raíz	 es	 la	 Superclase	 y	 las	 ramas	 son	 las	
Subclases.	
Superclase
Subclase	1 Subclase	n
Persona
Profesor Estudiante
ES_UN
Abstracción.	Generalización.	
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PERSONA
PROFESOR
DOCTOR MASTER
ESTUDIANTE
E
SP
E
C
IA
L
IZ
A
C
IO
N
G
E
N
E
R
A
L
IZ
A
C
IO
N
 
Abstracción.	Generalización	/	Especialización.
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Se	utiliza	para	vincular	dos	o	más	clases,	creándose	un	elemento	de	tipo	distinto. 
Profesor Curso
imparte
Abstracción.	Asociación.
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Abstracción.	Ejemplo	.
• El	vehículo	de	matrícula	CR-0978-Z	es	(especialización)	de	la	clase	ambulancia.		
• La	ambulancia	es	una	generalización	del	conjunto	de	vehículos	utilizados	en	el	hospital. 
• Una	ambulancia	está	formada	(agregación)	por	cuatro	ruedas,	un	chasis,	un	motor. 
• El	propietario	(asociación)	de	la	ambulancia	matrícula	CR-0978-Z	es	la	empresa	CUASER;		
• Su	conductor	(asociación)	es	José	Fernández.
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EJERCITACION 
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Busque	en	internet	imágenes		del	Bibliotecas	y	desarrolle	el	proceso	de	abstracción.	Busque	en	las	
imágenes	objetos	a	los	cuales	una	biblioteca	desee	darle	seguimiento	(al	menos	cuatro	cosas)	con	
sus	 respectivas	 características	 (al	menos	un	ellos	deberá	garantizar	unicidad	por	 cada	objeto),	 y	
relacionar	 los	 objetos	 entre	 si.	 Toda	 la	 Actividad	 surgirá	 de	 los	 objetos	 obtenidos	 desde	 la	
observación	del	mundo.
Abstracción	.	Ejercitación.
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Observe	las	 imágenes	de	una	Estación	de	Servicios	y	desarrolle	el	proceso	de	abstracción.	Busque	en	las	
imágenes	objetos	a	los	cuales	una	Estación	de	Servicios	desee	darle	seguimiento	(al	menos	cuatro	cosas)	
con	 sus	 respectivas	 características	 (al	 menos	 un	 ellos	 deberá	 garantizar	 unicidad	 por	 cada	 objeto),	 y	
relacionar	los	objetos	entre	si.	Toda	la	Actividad	surgirá	de	los	objetos	obtenidos	desde	la	observación	del	
mundo.
Abstracción	.	Ejercitación.
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Una	DBMS	posee	estructuras	de	datos	de	propósitos	generales	parapermitir	su	adaptación	a	
problemas	particulares.		
Estas	 estructuras	 son	 abstractas,	 en	 el	 sentido	 que	 pueden	 implementarse	 de	 muchas	
maneras	utilizando	matrices,	árboles,	tablas	hash,	listas	invertidas,	etc.,	y	tradicionalmente	se	
las	denominan	modelos	de	datos.	
Definición:	

“un	modelo	de	datos	como	un	conjunto	de	herramientas	conceptuales		
que	permiten	describir:	datos,	relaciones	entre	ellos,	semántica	asociada		
a	los	datos	y	restricciones	de	consistencia”.
Modelos		de	Datos
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Los	objetivos	del	modelo	de	datos	son	dos:	
1. Formalización:	 definir	 formalmente	 las	 estructuras	 permitidas	 y	 las	 restricciones	 a	 fin	 de	
representar	los	datos	de	un	SI.	
2. Diseño:	el	modelo	resultante	es	un	elemento	básico	para	el	desarrollo	de	 la	metodología	de	
diseño	de	la	base	de	datos.		
Características		
Los	diferentes	modelos	de	datos	comparten,	aunque	con	diferentes	nombres	y	notaciones,	unos	
elementos	comunes,	componentes	básicos	de	la	representación	de	la	realidad	que	realizan.
Modelos		de	Datos
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Según	su	finalidad,	los	modelos	de	datos	se	agrupan	como:	
	 • Modelos	lógicos: 
• Basados	en	objetos:	permiten	describir	los	datos	a	nivel	conceptual	y	de	vista.	Con	este	modelo	
se	representan	los	datos	de	la	forma	en	que	los	humanos	abstraemos	el	mundo	real,	tienen	una	
capacidad	de	estructuración	muy	flexible,	permitiendo	especificar	restricciones	de	datos. 
• Basados	en	registros:	 	permiten	describir	datos	en	los	niveles	conceptual	y	físico.	Este	tipo	de	
modelos	utilizan	registros	e	instancias	(ocurrencias)	para	representar	la	realidad,	así	como	las	
relaciones	que	existen	entre	estos	objetos.	
• Modelos	físicos	de	datos:	 
• Permiten	describir	los	datos	en	el	nivel	más	bajo,	aunque	existen	muy	pocos	modelos	de	este	tipo,	
básicamente	capturan	aspectos	de	la	implementación	de	los	sistemas	de	base	de	datos.
Tipificación	de	los	Modelos	de	Datos
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Se	 usan	 para	 describir	 datos	 en	 los	 niveles	 conceptual	 y	 de	 visión.	 Son	 flexibles	 en	 cuanto	 a	 su	
estructuración	y	permiten	especificar	restricciones	de	datos.		
Una	 base	 de	 datos	 orientada	 a	 objetos	 es	 una	 base	 de	 datos	 que	 incorpora	 todos	 los	 conceptos	
importantes	del	paradigma	de	objetos:
Encapsulación	 –	 “Propiedad	 que	 permite	 ocultar	 la	 información	 al	 resto	 de	 los	 objetos,	 impidiendo	 así	
accesos	incorrectos	o	conflictos”	
Herencia	–	“Propiedad	a	través	de	la	cual	los	objetos	heredan	comportamiento	dentro	de	una	jerarquía	de	
clases”	
Polimorfismo	 –	 “Propiedad	 de	 una	 operación	mediante	 la	 cual	 puede	 ser	 aplicada	 a	 distintos	 tipos	 de	
objetos”	
Modelos	Lógicos	Basados	en	Objetos
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Actualmente,	el	más	utilizado	es	el	Modelo	Entidad-Relación,	aunque	el	modelo	orientado	a	
objetos	 incluye	muchos	 conceptos	 del	 anterior,	 y	 poco	 a	 poco	 está	 ganando	mercado.	 La	
mayoría	 de	 las	 Bases	 de	 Datos	 Relacionales	 añaden	 extensiones	 para	 poder	 ser	
relacionales-orientadas	a	objetos.
Modelos	Lógicos	Basados	en	Objetos
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Modelos	Lógicos	Basados	en	Objetos
Nota:	Él	más	utilizado	es	el	Modelo	Entidad-Relación.
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• Los	modelos	 lógicos	 basados	 en	 registros	 se	 usan	 para	 describir	 datos	 en	 los	 niveles	
conceptual	y	físicos.		
• Se	usan	para	especificar	la	estructura	lógica	global	de	la	base	de	datos.	Reflejan	bases	de	
datos	estructuradas	en	registros	de	formato	fijo	de	varios	tipos.		
• La	 Base	 de	 Datos	 está	 estructurada	 en	 registros	 de	 formato	 fijo	 de	 varios	 tipos,	
definiendo	 cada	 tipo	 de	 registro	 como	un	 número	 fijo	 de	 campos,	 o	 atributos,	 y	 cada	
campo	normalmente	es	de	longitud	fija.
Modelos	Lógicos	Basados	en	Registros
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• No	incluyen	un	mecanismo	para	la	representación	directa	de	código	de	la	BD,	en	cambio,	
hay	 lenguajes	 separados	 que	 se	 asocian	 con	 el	 modelo	 para	 expresar	 consultas	 y	
actualizaciones.		
• El	modelo	relacional	ha	ganado	aceptación	por	encima	de	los	otros;	representa	los	datos	y	
las	 relaciones	 entre	 los	 datos	mediante	 una	 colección	 de	 tablas,	 cuyas	 columnas	 tienen	
nombres	únicos,	las	filas	(tuplas)	representan	a	los	registros	y	las	columnas	representan	
las	características	(atributos)	de	cada	registro.	
Modelos	Lógicos	Basados	en	Registros
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Modelos	Lógicos	Basados	en	Registros
Los	modelos	 lógicos	basados	en	registros	se	usan	para	describir	datos	en	 los	niveles	conceptual	y	 físicos.	
Permiten	especificar	la	estructura	lógica	de	la	base	de	datos.	La	Base	de	Datos	está	estructurada	en	registros	
de	formato	fijo	de	varios	tipos,	definiendo	cada	tipo	de	registro	como	un	número	fijo	de	campos,	o	atributos,	
y	cada	campo	normalmente	es	de	longitud	fija.
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El	Modelo	 Jerárquico	 (Hierarchical	 Model:	 HM)	 implementa	 atributos	 y	 relaciones	 entre	
entidades	 embebidas	 en	 una	 estructura	 de	 árbol	 n-ario,	 con	 todas	 sus	 características	
asociadas,	haciendo	corresponder	a	cada	nodo	una	entidad	y	a	cada	rama	una	relación	entre	
entidades.		
Decimos	que	un	 conjunto	de	entidades	 forma	un	conjunto_entidad	 y	 cada	 relación	de	 los	
elementos	de	éste	conjunto	deben	asociar	entidades	del	mismo	conjunto_entidad	padre	con	
entidades	de	un	único	conjunto_entidad	hijo,	necesariamente	distinto	del	conjunto_entidad	
padre.
Modelo	Jerárquico
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Como	 lo	 pone	 de	manifiesto	 claramente	Richard	 Frost,	 el	modelo	 jerárquico	 lleva	 a	 una	
percepción	asimétrica	del	universo	desde	dos	puntos	de	vista:	
La	 estructura	 de	 árbol	 implica	 que	 las	 relaciones	 entre	 entidades	 poseen	 dirección	 (el	
concepto	de	padre-hijo	refuerza	este	concepto)	
Las	 "cosas"	 del	mundo	 real	 se	 clasifican	 en	 entidades	 y	 atributos,	 sin	 ninguna	 guía	 para	
hacer	 tal	 distinción	 (por	 ejemplo,	 el	 color	 de	 una	 habitación	 es,	 para	 un	 decorador,	 tan	
importante	como	la	habitación	misma	para	un	arquitecto).
Modelo	Jerárquico
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Un	árbol	se	representa	mediante	una	estructura	de	datos	jerárquica,	y	el	acceso	aleatorio	a	
elementos	de	tal	estructura	solo	es	eficiente	si	involucra	un	recorrido	a	lo	largo	del	árbol	y	
un	recorrido	entre	entidades	a	sus	atributos.
Empresa	1
Sección	A
Director	a
Empleado	w
Director	b
Empleado	x Empleado	y
Sección	B
Director	c
Empleado	z
Director	d
Modelo	Jerárquico
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El	modelo	E-R	 fue	desarrollado	por	Peter	Chen	 (1976)	a	partir	de	 su	articulo	 “The	Entity-
Relationalship	 Model	 –	 Towards	 a	 Unified	 view	 of	 data”	 (ACM	 Transactions	 of	 Database	
Systems,	Enero	de	1976,	pp	9-36).	
En	el	paper	Chen	estableció	los	fundamentos	de	su	modelo,	los	cuales	a	partir	de	entonces	se	
han	 ampliado	 y	 modificado.	 (ver	 Teorey,	 Yang	 y	 Fry,	 “A	 logical	 design	 methodology	 for	
relational	 databases	 using	 the	 extended	 entity-relationalship	 model”	 (ACM	 Computing	
Surveys,	 junio	 de	 1986,	 pp	 197-222),	 y	 Bruce	 “Designing	 Quality	 databases	 with	 IDEF1X	
information	models”	(New	York,	Casa	de	Publicidad	Dorset,	1992).	
Modelo	Entidad	Relación
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///ppt/slides/..%5C..%5CEbooks%20Pdfs%5CERM%20-%20Peter%20Chen.pdf
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Modelo	Entidad	Relación 
		
El	modelo	E-R
Modelo	Entidad	Relación
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El	modelo	Relacional	es	importante	porque	con	el	se	expresan	la	mayoría	de	los	diseños	de	
bases	de	datos	y	porque	es	el	fundamento	de	la	mayoría	de	los	productos	de	DBMS	actuales. 
La	normalización	es	 importante	porque	constituye	una	técnica	para	comprobar	 la	calidad	
del	diseño	relacional.		
Modelo	Relacional
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///ppt/slides/..%5C..%5CEbooks%20Pdfs%5CRelational%20Model%20of%20Data%20for%20large%20Shared%20Data%20Banks%20-%20EF%20Codd.pdf
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La	teoría	del	modelo	relacional	fue	desarrollada	por	Edgar	Frank	Codd	a	partir	de	una	serie	de	
papers	los	cuales	se	distinguen	a	continuación:	
• 	“A	relational	model	for	large	shared	data	banks”	–	ACM	-	1970 
• 	“Further	normalization	of	the	data	base	relational	model”	–	RUSTIN	-	1972 
• 	“Extending	the	database	relational	model	to	capture	more	meaning”	–	ACM	-	1979 
• 	 “The	 1981	 ACM	 turing	 award	 lecture:	 a	 relational	 database:	 a	 practical	 foundation	 for	
productivity”	–	ACM	-	1982 
• 	“The	relational	model	for	database	management.	Version	2”	–	Addison	Weasley	–	1990 
Con	estos	papers,	Codd	 logro	dar	una	completitud	a	 su	modelo,	 ya	que	en	 cada	uno	de	ellos	
presento	específicos	del	mismo.		
Modelo	Relacional
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Modelo	Relacional
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1. Fundamentos	 de	 bases	 de	 datos	 /	 Abraham	 Silberschatz,	 Henry	 F.	 Korth,	 S.	
Sudarshan.	Capitulo	1.	(Tra.	Fernándo	Sáenz	Pérez,	Antonio	García	Cordero	/y/	Jesús	
Correas	Fernández.--	Rev.	Tca.	Luis	Grau	Fernández).	McGraw	Hill.	Madrid	/c.2006/5a.	
Edic.	
2. Apuntes	de	Catedra.	
Referencias	Bibliográficas
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Apuntes del Mg. Ing. Gustavo E. Juárez
1. Fundamentos	 de	 bases	 de	 datos	 /	 Abraham	 Silberschatz,	 Henry	 F.	 Korth,	 S.	
Sudarshan.	Capitulo	1.	(Tra.	Fernándo	Sáenz	Pérez,	Antonio	García	Cordero	/y/	Jesús	
Correas	Fernández.--	Rev.	Tca.	Luis	Grau	Fernández).	McGraw	Hill.	Madrid	/c.2006/5a.	
Edic.	
2. Apuntes	de	Catedra.	
Referencias	Bibliográficas
FRT -UTN	
Gestión	de	Datos 

Departamento	Sistemas 

Facultad	Regional	Tucumán

Universidad	Tecnológica	Nacional
Apuntes del Mg. Ing. Gustavo E. Juárez
FRT -UTN	
Gestión	de	Datos 

Departamento	Sistemas 

Facultad	Regional	Tucumán

Universidad	Tecnológica	Nacional