Modelado de Datos Avanzado

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Modelado de Datos Avanzado
Es un componente fundamental que implica la representación y diseño detallado de la estructura de la información almacenada. Aquí se presenta un resumen de este tema:
Modelado de Datos Avanzado:
1. Modelo Entidad-Relación Extendido (EER):
 - El modelo EER es una extensión del modelo entidad-relación básico y permite representar de manera más precisa las relaciones complejas entre entidades.
 - Introduce conceptos como herencia, generalización y especialización para modelar situaciones donde las entidades comparten atributos comunes o presentan diferencias específicas.
2. Modelo Relacional Avanzado:
 - Se profundiza en el diseño de esquemas de base de datos relacionales, considerando la normalización y desnormalización.
 - La normalización se centra en minimizar la redundancia y dependencias funcionales, mientras que la desnormalización puede ser utilizada para mejorar el rendimiento en situaciones específicas.
3. Modelado de Datos Temporales:
 - Se aborda la representación de información temporal en la base de datos, permitiendo el seguimiento de cambios a lo largo del tiempo.
 - Introduce conceptos como versionado de datos y marcas temporales para capturar la evolución de la información.
4. Modelado de Datos Geoespaciales:
 - Para aplicaciones que gestionan información geoespacial, se explora el modelado de datos que permite almacenar y consultar datos relacionados con ubicaciones geográficas.
 - Se pueden utilizar estructuras como índices espaciales y geometrías para facilitar la representación y manipulación de datos geoespaciales.
5. Modelo de Datos para Almacenamiento No Relacional (NoSQL):
 - Se estudian modelos de datos NoSQL, como documentos, grafos y clave-valor, que difieren de los enfoques relacionales tradicionales.
 - Este enfoque permite abordar casos de uso específicos donde la flexibilidad y la escalabilidad son prioritarias.
6. Diseño de Vistas y Triggers:
 - Se explora cómo diseñar vistas para presentar datos de manera específica y cómo utilizar triggers para automatizar acciones en respuesta a ciertos eventos en la base de datos.
En resumen, el "Modelado de Datos Avanzado" en el contexto de las bases de datos abarca técnicas y enfoques más complejos para representar la realidad de manera efectiva y eficiente. Este conocimiento es crucial para diseñar bases de datos que satisfagan los requisitos específicos y evolucionen con las necesidades cambiantes del sistema y la organización.