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Universidad Politécnica de Madrid Miguel Ángel Manso

Bases de datos espaciales Tema 2: Modelado de datos y

modelos de bases de datos

Miguel Ángel Manso

ETSI en Topografía, Geodesia y Cartografía - UPM

Basado en Yeung, A. & Hall B. “Chapter 3: Database models and data modeling”, Spatial Database Systems.


Contenido

• 1.- Introducción (conceptos)

• 2.- Modelos comunes de BBDD

• 3.- Principios y técnicas de modelado de datos

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1.- Modelado Conceptual de los datos

• What information is needed?

• How should it be structured?

• What kinds of algorithms will operate on the data?


Introducción: def. modelo de BBDD

• En este contexto modelo es: el conjunto de conceptos, lenguaje y gráficos usados para describir la estructura de una base de datos Metafóricamente plan de ordenación vs un proyecto constructivo

• Los conceptos son: objetos y fenómenos (reales o abstractos) relevantes sobre la información que demandan los usuarios

– Entidades (ER) u objetos (OO)

– “data object” e instancia (BBDD)

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Modelado

1.- Abstracción

2.- Conceptualización

3.- Documentación


Relación: modelo, esquema e instancia

• Modelo: conceptos, lenguaje y gráficos

• Esquema: es la descripción de una base de datos

• Instancia: un conjunto de datos que $ en una base de datos en un t

metafóricamente: • Modelo de la base de datos: idioma (vocabulario y reglas

lingüísticas para describir aspectos del mundo)

• Esquema es una representación de una parte específica del mundo en la BBDD (instantánea invariante en el tiempo que sirve para describir la estructura de los datos y las operaciones)

• Instancia: ocurrencia de unos datos (objetos) en la bbdd. (instantánea de los datos invariantes almacenados en la bbdd)

Si los datos cambian, cambia la instancia

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Modelo, esquema e instancia


Niveles de Modelado

• Conceptual: representación abstracta del mundo a alto nivel (independiente del Hw y Sw)

• [Esquema] Lógico: es un esquema conceptual que tiene presentes las consideraciones del software al definir el esquema de la base de datos (dependiente del DBMS)

• [Modelado] Físico de los datos: aspecto técnico en el que se relacionan los esquemas lógicos y físicos (dependiente del Hw) Por ejemplo: tipos de datos

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¿Qué es el modelado conceptual?

• Conceptual Data Model

– Expression (enumerar, declarar) of structure, data types and relationships (a static view)

– Expression of dynamic or operational behavior

– Expression of integrity constraints

– A source of system metadata

– A vehicle to describe the system to users


Ejemplo de modelo Conceptual

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Modelado: nivel lógico

• Primera tarea y consiste en definir el esquema de la base de datos, esto depende del modelo lógico de datos soportados por el SGBD

• Modelos lógicos existentes:

– Entidad Relación (ER)

– Modelo Entidad Relación extendido (Objeto relacional)

– Orientados a objeto


Lógico

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Nivel físico

• Funciones que desempeña el nivel físico:

– Almacenamiento eficiente en disco y ficheros

– Aceleración en las búsquedas (índices)

– Evaluación y procesamiento de consultas

– Optimización de consultas, mejorar rendimiento

– Concurrencia y recuperación


Físico

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Resumen: La importancia del modelado

• Proporciona medios para: – que el diseñador exprese los requisitos de usuario

– se diseñen pruebas de concepto

– se comparen alternativas

– se muestre el aspecto de la base de datos cuando se implemente

• Es una herramienta necesaria de comunicación entre diseñadores, desarrolladores, usuarios y promotores de la BBDD

• Permite subdividir los problemas y abordarlos

• Requiere inversión previa (coste) , pero evita riesgos


2.- Modelos comunes de BBDD

• Modelo E/R

• Modelo Relacional

• Modelo Orientado a Objeto

• Modelo Objeto-Relacional

Spatial database with application to GIS, Rigaux (pg 5)

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Diseño E-R

• Objetivo: – servir de medio de comunicación entre los usuarios de los

datos y los equipos de desarrollo – servir de acta de las decisiones de diseño adoptadas

• Se basa en diagramas y ofrece un flujo de trabajo en el proceso de diseño

• Focaliza en la identificación de las entidades, la definición de los atributos, y el establecimiento de las relaciones con sus características (multiplicidad, obligatoriedad y las restricciones)

• los atributos pueden ser: simples/compuestos, derivados, claves y con múltiples valores


Flujo diseño E-R

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Modelo relacional

• Más dependiente del SGBD que el diseño E-R

• Se definen las tablas que materializan: las entidades y las relaciones

• Filas | tuplas | registros [contienen columnas] | atributos |campos

• Una o varias columnas sirven de clave para la tabla

• Cada celda de una tabla sólo puede contener un valor o el valor null

• Los valores de los datos que se almacenan en una celda pertenecen a un dominio de valores


Restricciones en el diseño Relacional

• de dominio: valores permitidos para un atributo

• de entidad: un atributo != null si es clave

• referencial: aplica a las claves secundarias (SK) o externas (FK) e implica la existencia de un registro en la otra tabla que adopte el valor de esta clave (PK)

• reglas de negocio: otras restricciones que deben satisfacer los atributos para poder realizar una operación con un registro (p.e. superficie > 0.5m2)

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Implementación M. Relacional (Normalización)

• Para poder garantizar las restricciones de integridad y las reglas de negocio, existen un conjunto de tareas de normalización denominadas formas normales

• Existen 3 formas normales (1NF, 2NF y 3NF) :

Link interesante: http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node90.html

Afecta a las claves primarias compuestas

Evitar relaciones que permitan llegar a un dato

de más de una forma


Diseño Relacional

• Consta de:

– Modelado conceptual: tipos de entidades y relaciones. Herramientas: ER, UML, OMT

– Nivel lógico: mediante DDL (lenguaje de definición de datos) se traslada el modelo conceptual al modelo de la base de datos

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Relacional

• Relaciones 1:1, 1:N, N:N

• Cardinalidad, obligatoria u optativa, fuerte o débil

entity

attribute 1

attribute 2

attribute n

relationship entity entity


Entidad relación extendido

• Añade a ER la generalización y la especialización • Por tanto algo similar a la orientación de objetos

– Specialization • Types with generic attributes • Subtypes with specialized attributes and methods • Disjoint or overlapping relationships

– Generalization • The opposite of specialization • Identifies common properties of entities and captures them

in a super-class

– Specialization and generalization may result in the same model but may be derived differently

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Modelado de datos espaciales con ER

– Entities: nodes, arcs, areas

– Attributes: node, arc, area ids

– Relationships: bound, begin, end

– Subtypes: left/right_area, begin/end_node


Modelo orientado a objeto

• ¿Por qué? – Las aplicaciones necesitan manejar distintos tipos de

objetos no solo texto y números: gráficos, vídeo, sonidos y mapas

• Los tipos de datos abstractos (ADT) permiten modelar este tipo de contenidos y desarrollar las tecnologías orientadas a objetos

• Un objeto puede definirse como un dato conceptualmente autónomo en un ordenador que representa una entidad real del mundo con la capacidad de actuar por sí mismo e interactuar con otros objetos

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Componentes de un objeto

• Nombre

• Identificador único

• Atributos

• Estado

• Tipo de datos base

• Métodos

• Mensajes

• Reglas de negocio y control


El modelado OO destaca por

• Object-Oriented Paradigm

– Programming Languages

– Analysis and Design Methodologies

– Databases and DBMS

• O-O Advantages

– More modeling power

– Additional constructs

– Better transition to implementation models

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Fundamentos Modelo OO

• Static data-oriented representation as well as dynamic behavior – The E-R model is static only

• The dynamic behavior of an object is expressed by the operations (or methods) allowed on it

• Object = state + functionality – The object region = a set of coordinates + operations

to calculate its area, display itself, create an instance of itself or delete itself

• Objects request services from one another through messages


Características Modelos OO

• An Object Identity (identificador único)

• Encapsulation (aislamiento y reutilización)

• Inheritance (facilita la construcción)

• Composition (asociaciones y agregaciones)

• Polymorphism (implementar las mismas operaciones en

distintos objetos)

• Object Declaration

• General Object Operations

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3. - Principios y técnicas de modelado

• Los cuatro principios del modelado

• El ciclo de vida de los desarrollos en sistemas y BBDD

• Herramientas CASE

• Diseño conducido por el usuario

• Documentación de los modelos de datos


Los cuatro principios del modelado

• Elección del modelo influencia decisivamente cómo se aproxima y se forma la solución

• Todos lo modelos deben poder expresarse con distintos niveles de detalle

• Los mejores modelos están conectados con la realidad

• No es suficiente un solo modelo, la interrelación de varios modelos es mejor que cualquiera de las soluciones simples

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Ciclo de vida de los desarrollos


Ciclo de vida software

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En las bases de datos


Herramientas CASE

• Se componen de: – Entornos de desarrollo de sistemas (principalmente

herramientas gráficas para definir esquemas) – Repositorio donde almacenar e integrar todos los

desarrollos y las tomas de decisiones – Diccionario de datos completo

• Tipos: – Front-end: ayuda en planificación, análisis y diseño – Back-end: soporte en desarrollo e implantación – Cross life cicle: soporta todas las actividades incluidas

las de soporte a la gestión y documentación

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Diseño conducido por el usuario

• El diseño tradicionalmente ha estado supeditado a la tecnología

• También es usual que se centre en la usabilidad de los sistemas (friendliness)

• De aquí surge la idea del diseño centrado en el usuario (UCD) y sus méritos son: – Proporcionar un marco bien estructurado compatible con los

conceptos de diseño de los ciclos de vida del desarrollo – Participación de los usuarios en el proceso de modelización – Fuerte interacción entre usuario y diseñador en el proceso de

modelado – El Modelo se construye por aproximaciones sucesivas


Documentación de los modelos de datos

• Cualidades deseables de la documentación del modelado: – Expresividad: considerando el gran abanico de

conceptos anotaciones sintácticas y diagramas

– Simplicidad: fácilmente entendible por todos los actores (usuarios, analistas, desarrolladores,..)

– Minimalista: garantizar que no hay ambigüedad entre los conceptos

– Formal: especificar los datos y su estructura

• UML

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