UNIDAD II - Parte III

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Gestión de Datos
2020
Cátedra de Gestión de Datos
Facultad Regional Tucumán
Universidad Tecnológica Nacional
Gestión de Datos
Departamento Sistemas
Unidad II
Parte III
Cátedra de Gestión de Datos
Facultad Regional Tucumán
Universidad Tecnológica Nacional
Gestión de Datos
Departamento Sistemas
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Abstracción
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.
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Abstracción. Consideraciones Generales.
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.
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Abstracción. Método de Representación. 
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Nivel de vistas
Vista 1 Vista 2 Vista n
Nivel Lógico
Nivel Físico
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.
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Abstracción. Tipificacion.
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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
a
si
fi
ca
ci
ó
n
p
a
rt
ic
u
la
ri
za
ci
ó
n
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Abstracción. Agregación. 
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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
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Abstracción. Generalizacion. 
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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
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Abstracción. Generalización / Especialización.
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PERSONA
PROFESOR
DOCTOR MASTER
ESTUDIANTE
E
S
P
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C
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L
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A
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G
E
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Abstracción. Asociación.
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Se utiliza para vincular dos o más clases, creándose un elemento de tipo distinto.
Profesor Curso
imparte
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Abstracción. Ejemplo.
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• 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.
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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.
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Modelos de Datos
Una DBMS posee estructuras de datos de propósitos generales para permitir 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”.
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Modelos de Datos
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.
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Modelos de Datos
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 utilizanregistros 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.
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Modelos Lógicos Basados en Objetos
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”
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Modelos Lógicos Basados en Objetos
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
Nota: Él más utilizado es el
Modelo Entidad-Relación.
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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.
• 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.
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Modelos Lógicos Basados en Registros
• 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.
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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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Modelo Jerárquico
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.
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Modelo Jerárquico
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).
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Modelo Jerárquico
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
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Modelo Entidad Relación
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).
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Modelo Entidad Relación 
Modelo Entidad Relación
Diagrama Entidad Relación
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Modelo Relacional
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.
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Modelo Relacional
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.
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Modelo Relacional
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Referencias Bibliográficas
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.
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