Bases de datos. Master de Software Libre de la UOC

Bases de datos. Master de Software Libre de la UOC Carlos 29 May, 2009 - 11:09

 

Software libre

 

 Bases de datos  

Rafael Camps Paré
Luis Alberto Casillas Santillán
Dolors Costal Costa
Marc Gibert Ginestà
Carme Martín Escofet
Oscar Pérez Mora

Se garantiza permiso para copiar, distribuir y modificar este documento según los términos de la GNU Free Documentation License, Version 1.2 o cualquiera posterior publicada por la Free Software Foundation, sin secciones invariantes ni textos de cubierta delanterao trasera. Se dispone de una copia de la licencia en el apartado “GNU Free Documentation License” de este documento.

Agradecimientos

Los autores agradecen a la Fundación para la Universitat Oberta de Catalunya (http://www.uoc.edu) la financiación de la primera edición de esta obra, enmarcada en el Máster Internacional en Software Libre ofrecido por la citada institución.

El autor Óscar Pérez Mora desea hacer constar el agradecimiento siguiente: “A José Pérez Arias, gracias por haber sido mi padre”, en memoria de su padre fallecido durante la realización de este material.

 

Introducción

Las bases de datos son el método preferido para el almacenamiento estructurado de datos. Desde las grandes aplicaciones multiusuario, hasta los teléfonos móviles y las agendas electrónicas utilizan tecnología de bases de datos para asegurar la integridad de los datos y facilitar la labor tanto de usuarios como de los programadores que las desarrollaron.

Desde la realización del primer modelo de datos, pasando por la administración del sistema gestor, hasta llegar al desarrollo de la aplicación, los conceptos
y la tecnología asociados son muchos y muy heterogéneos. Sin embargo, es imprescindible conocer los aspectos clave de cada uno de estos temas para tener éxito en cualquier proyecto que implique trabajar con bases de datos.

En este curso trataremos de dar una visión completa de los conceptos relacionados con los sistemas gestores de bases de datos. En los primeros capítulos veremos los aspectos involucrados en los motores de estos almacenes de datos, su evolución histórica y los distintos tipos de organización y abtracción que han ido surgiendo desde su conceptualización hasta nuestros días.

A continuación profundizaremos en el modelo llamado relacional (el más usado en nuestros días), proporcionando los métodos y herramientas que nos permitan representar necesidades de almacenamiento y consulta de datos en este modelo. En el siguiente capítulo estudiaremos a fondo el lenguaje de consultas estructurado SQL, imprescindible para trabajar con bases de datos relacionales, ya sea directamente o a través de cualquier lenguaje de programación.

El diseño de bases de datos tiene también un capítulo dedicado a aprender a modelar y representar gráficamente una base de datos, a detectar los posibles problemas de diseño antes de que éstos afecten a la aplicación, y a construir bases de datos óptimas para los distintos casos de relaciones entre entidades que formarán nuestra base de datos.

Una vez sentadas estas bases, estaremos en disposición de examinar detenidamente dos de los sistemas gestores de bases de datos de software libre más usados y populares actualmente. Así pues, aprenderemos el uso, administración y particularidades de MySQL y PostgreSQL mediante ejemplos y casos prácticos. También veremos las herramientas de consulta y administración gráficas para estos dos sistemas gestores de bases de datos, que nos permitirán mejorar nuestra productividad en el trabajo diario con ellos.

A continuación, veremos los métodos de acceso a estos sistemas gestores de bases de datos desde algunos lenguajes de programación. En cada caso, comentaremos las mejores prácticas para cada uno, así como sus particularidades, e introduciremos algunos conceptos relacionados con la programación en bases de datos como
la persistencia, tratamiento de errores, etc.

Finalmente, creemos que la mejor forma de finalizar este curso es mediante un caso de estudio completo que aborde los temas tratados en todos los capítulos, en el orden en que se producirían en la realidad de un proyecto y primando la práctica sobre la teoría.

Así pues, este curso trata de proporcionar al estudiante una visión completa de los aspectos implicados en el trabajo con bases de datos. Aunque no profundizaremos en algunos temas muy especializados como el diseño interno de un sistema gestor de bases de datos, profundizaremos técnicamente en los temas más necesarios.

 

Objetivos

Los objetivos que el estudiante deberá alcanzar al finalizar el curso Bases de datos son los siguientes:

  •Comprender los diferentes modelos de bases de datos, y en concreto dominar el modelo relacional.

  •Ser capaz de realizar el modelo de una base de datos relacional, a partir de la especificación de requerimientos de un proyecto, comprendiendo y aplicando los conceptos y transformaciones implicados.

  •Conocer el uso y administración de dos de los gestores de bases de datos relacionales más populares en el ámbito del software libre: PostgreSQL y MySQL.

  •Tener experiencia en el desarrollo de aplicaciones en conexión con bases de datos en varios lenguajes.

 

Autores y coordinadores

David Megías Jiménez
Coordinador
Ingeniero de Informática por la UAB. Magíster en Técnicas Avanzadas de Automatización de Procesos por la UAB. Doctor en Informática por la UAB. Profesor de los Estudios de Informática y Multimedia de la UOC.

Jordi Mas Hernández
Coordinador
Coordinador general de Softcatalà y desarrollador del procesador de textos libre Abiword. Miembro fundador de Softcatalà y de la red telemática RedBBS. En calidad de consultor, ha trabajado en empresas como Menta, Telépolis, Vodafone, Lotus, eresMas, Amena y Terra España.

Rafael Camps Paré
Autor
Profesional informático en varias empresas. Ha sido profesor universitario en la Facultad de Informática de Barcelona de la Universidad Politécnica de Cataluña. Actualmente está adscrito a la Escuela Universitaria Politécnica de Vilanova i la Geltrú.

Luis Alberto Casillas Santillán
Autor
Licenciado en Informática (1995), maestro en Sistemas (1998), doctorante en Ingeniería y Tecnología (2003), está estudiando el doctorado en la UOC. Profesor universitario desde marzo de 1995. Investigador en Inteligencia Artificial desde 1998. Consultor Universitario para cuestiones educativas.

Dolors Costal Costa
Autora
Doctora en Informática por la Universidad Politécnica de Cataluña. Profesora titular del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad Politécnica de Cataluña, asignada a la Facultad de Informática de Barcelona.

Marc Gibert Ginestà
Autor
Ingeniero en Informática por la Universidad Ramon Llull. Socio fundador y jefe de proyectos de Cometa Technologies, empresa dedicada a dar soluciones en tecnologías de la información, basadas en el uso de estándares y herramientas de código abierto. Profesor del Máster en Seguridad en Tecnologías de la Información en Enginyeria y Arquitectura La Salle y consultor del Master Internacional en Software Libre de la UOC.

Carme Martín Escofet
Autora
Licenciada en Informática por la Universidad Politécnica de Cataluña. Profesora de la asignatura Introducción a las bases de datos en la Facultad de Informática de Barcelona, y de la asignatura Sistemas orientados a bases de datos en la Facultad de Matemáticas y Estadística. También ha sido profesora de las asignaturas Diseño de sistemas y Gestión de sistemas informáticos en la Escuela Universitaria Politécnica de Vilanova i la Geltrú.

Oscar Pérez Mora
Autor
Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica por la Universidad de Guadalajara (México) y Maestro en Sistemas de Información.  Ha participado en diversas publicaciones e impartido cursos especializados. Miembro
Fundador del Marichi del SUTUdeG y del Grupo Linux de Occidente A. C. (www.glo.org.mx). Organizador del Festival GNU/Linux y Software Libre 

Introduccion a las bases de datos

Introduccion a las bases de datos Carlos 23 Febrero, 2009 - 08:07

Introducción

Empezaremos esta unidad didáctica viendo cuáles son los objetivos de los sistemas de gestión de las bases de datos (SGBD) y, a continuación, daremos una visión general de la arquitectura, el funcionamiento y el entorno de estos sistemas.

Objetivos

En los materiales didácticos de esta unidad encontraréis las herramientas para adquirir una visión global del mundo de las BD y de los SGBD, así como para alcanzar los siguientes objetivos:

1.Conocer a grandes rasgos la evolución de los SGBD desde los años sesenta hasta la actualidad.

2.Distinguir los principales objetivos de los SGBD actuales y contrastarlos con los sistemas de ficheros tradicionales.

3.Saber explicar mediante ejemplos los problemas que intenta resolver el concepto de  transacción.

4.Relacionar la idea de flexibilidad en los cambios con la independencia ló- gica y
    física de los datos, así como con la arquitectura de tres niveles.

5. Distinguir los principales modelos de BD.

6. Conocer a grandes rasgos el funcionamiento de un SGBD.

7.Saber relacionar los diferentes tipos de lenguajes con los diferentes tipos de
    usuarios.


 

1.Concepto y origen de las BD y de los SGBD

1.Concepto y origen de las BD y de los SGBD Carlos 6 May, 2009 - 12:42
Aplicaciones informáticas
de los años sesenta
La emisión de facturas, el
control de pedidos pendientes
de servir, el mantenimiento
del fichero de productos
o la nómina del personal eran
algunas de las aplicaciones
informáticas habituales
en los años sesenta.

Las aplicaciones informáticas de los años sesenta acostumbraban a darse totalmente por lotes (batch) y estaban pensadas para una tarea muy específica relacionada con muy pocas entidades tipo.

Cada aplicación (una o varias cadenas de programas) utilizaba ficheros de movimientos para actualizar (creando una copia nueva) y/o para consultar uno o dos ficheros maestros o, excepcionalmente, más de dos. Cada programa trataba como máximo un fichero maestro, que solía estar sobre cinta magnética y, en consecuencia, se trabajaba con acceso secuencial. Cada vez que se le quería añadir una aplicación que requería el uso de algunos de los datos que ya existían y de otros nuevos, se diseñaba un fichero nuevo con todos los datos necesarios (algo que provocaba redundancia) para evitar que los programas tuviesen que leer muchos ficheros.

A medida que se fueron introduciendo las líneas de comunicación, los terminales y los discos, se fueron escribiendo programas que permitían a varios usuarios consultar los mismos ficheros on-line y de forma simultánea. Más adelante fue surgiendo la necesidad de hacer las actualizaciones también on-line.

Integración de aplicaciones
Por ejemplo, se integra
la aplicación de facturas,
la de pedidos pendientes
y la gestión del fichero
de productos.

A medida que se integraban las aplicaciones, se tuvieron que interrelacionar sus ficheros y fue necesario eliminar la redundancia. El nuevo conjunto de ficheros se debía diseñar de modo que estuviesen interrelacionados; al mismo tiempo, las informaciones redundantes (como por ejemplo, el nombre y la dirección de los clientes o el nombre y el precio de los productos), que figuraban en los ficheros de más de una de las aplicaciones, debían estar ahora en un solo lugar.

El acceso on-line y la utilización eficiente de las interrelaciones exigían estructuras físicas que diesen un acceso rápido, como por ejemplo los índices, las multilistas, las técnicas de hashing, etc.

Estos conjuntos de ficheros interrelacionados, con estructuras complejas y compartidos por varios procesos de forma simultánea (unos on-line y otros por lotes), recibieron al principio el nombre de Data Banks, y después, a inicios de los años setenta, el de Data Bases. Aquí los denominamos bases de datos (BD).

El software de gestión de ficheros era demasiado elemental para dar satisfacción a todas estas necesidades. Por ejemplo, el tratamiento de las interrelaciones no estaba previsto, no era posible que varios usuarios actualizaran datos simultáneamente, etc. La utilización de estos conjuntos de ficheros por parte de los programas de aplicación era excesivamente compleja, de modo que, especialmente durante la segunda mitad de los años setenta, fue saliendo al mercado software más sofisticado: los Data Base Management Systems, que aquí denominamos sistemas de gestión de BD (SGBD).

Con todo lo que hemos dicho hasta ahora, podríamos definir el término BD; una base de datos de un SI es la representación integrada de los conjuntos de entidades instancia correspondientes a las diferentes entidades tipo del SI y de sus interrelaciones. Esta representación informática (o conjunto estructurado de datos) debe poder ser utilizada de forma compartida por muchos usuarios de distintos tipos.

En otras palabras, una base de datos es un conjunto estructurado de datos que representa entidades y sus interrelaciones. La representación será única e integrada, a pesar de que debe permitir utilizaciones varias y simultáneas.

Los ficheros tradicionales y las BD

Aunque de forma muy simplificada, podríamos enumerar las principales diferencias entre los ficheros tradicionales y las BD tal y como se indica a continuación:

1) Entidades tipos:

• Ficheros: tienen registros de una sola entidad tipo.

• BD: tienen datos de varias entidades tipo.

2) Interrelaciones:

• Ficheros: el sistema no interrelaciona ficheros.

• BD: el sistema tiene previstas herramientas para interrelacionar entidades.

3) Redundancia:

• Ficheros: se crean ficheros a la medida de cada aplicación, con todos los datos necesarios aunque algunos sean redundantes respecto de otros ficheros.

• BD: todas las aplicaciones trabajan con la misma BD y la integración de los datos es básica, de modo que se evita la redundancia.

4) Usuarios

• Ficheros: sirven para un solo usuario o una sola aplicación. Dan una sola visión del mundo real.

• BD: es compartida por muchos usuarios de distintos tipos. Ofrece varias visiones del mundo real.


 

2. Evolucion de los SGBD

2. Evolucion de los SGBD Dataprix 30 Noviembre, 2009 - 10:39

Para entender mejor qué son los SGBD, haremos un repaso de su evolución desde los años sesenta hasta nuestros días.

2.1. Los años sesenta y setenta: sistemas centralizados

2.1. Los años sesenta y setenta: sistemas centralizados Dataprix 30 Noviembre, 2009 - 10:43

 

Los SGBD de los años sesenta y setenta (IMS de IBM, IDS de Bull, DMS de Univac, etc.) eran sistemas totalmente centralizados, como corresponde a los sistemas operativos de aquellos años, y al hardware para el que estaban hechos: un gran ordenador para toda la empresa y una red de terminales sin inteligencia ni memoria.

Los primeros SGBD –en los años sesenta todavía no se les denominaba así estaban orientados a facilitar la utilización de grandes conjuntos de datos en los que las interrelaciones eran complejas. El arquetipo de aplicación era el Bill of materials o Parts explosion, típica en las industrias del automóvil, en la construcción de naves espaciales y en campos similares. Estos sistemas trabajaban exclusivamente por lotes (batch).

El Data Base / Data
Comunications
IBM denominaba Data Base/
Data Comunications (DB/DC)
el software de comunicaciones
y de gestión de transacciones
y de datos. Las aplicaciones
típicas eran la reserva/compra
de billetes a las compañías
aéreas y de ferrocarriles y,
un poco más tarde, las cuentas
de clientes en el mundo
bancario.

Al aparecer los terminales de teclado, conectados al ordenador central mediante una línea telefónica, se empiezan a construir grandes aplicaciones on-line transaccionales (OLTP). Los SGBD estaban íntimamente ligados al software de comunicaciones y de gestión de transacciones.

Aunque para escribir los programas de aplicación se utilizaban lenguajes de alto nivel como Cobol o PL/I, se disponía también de instrucciones y de subrutinas especializadas para tratar las BD que requerían que el programador conociese muchos detalles del diseño físico, y que hacían que la programación fuese muy compleja.

Puesto que los programas estaban relacionados con el nivel físico, se debían modificar continuamente cuando se hacían cambios en el diseño y la organización de la BD. La preocupación básica era maximizar el rendimiento: el tiempo de respuesta y las transacciones por segundo.

2.2. Los años ochenta: SGBD relacionales

2.2. Los años ochenta: SGBD relacionales Dataprix 30 Noviembre, 2009 - 10:53

Los ordenadores minis, en primer lugar, y después los ordenadores micros, extendieron la informática a prácticamente todas las empresas e instituciones.

Esto exigía que el desarrollo de aplicaciones fuese más sencillo. Los SGBD de los años setenta eran demasiado complejos e inflexibles, y sólo los podía utilizar un personal muy cualificado.

La aparición de los SGBD relacionales* supone un avance importante para facilitar la programación de aplicaciones con BD y para conseguir que los programas sean independientes de los aspectos físicos de la BD.
* Oracle aparece en el año 1980.

Todos estos factores hacen que se extienda el uso de los SGBD. La estandarización, en el año 1986, del lenguaje SQL produjo una auténtica explosión de los SGBD relacionales.

Los ordenadores personales

Durante los años ochenta aparecen y se extienden muy rápidamente los ordenadores personales. También surge software para estos equipos monousuario (por ejemplo, dBase y sus derivados, Access), con los cuales es muy fácil crear y utilizar conjuntos de datos, y que se denominan personal data bases. Notad que el hecho de denominar SGBD estos primeros sistemas para PC es un poco forzado, ya que no aceptaban estructuras complejas ni interrelaciones, ni podían ser utilizados en una red que sirviese simultáneamente a muchos usuarios de diferentes tipos. Sin embargo, algunos, con el tiempo, se han ido convirtiendo en auténticos SGBD.

2.3. Los años noventa: distribucion, C/S y 4GL

2.3. Los años noventa: distribucion, C/S y 4GL Dataprix 30 Noviembre, 2009 - 10:55

Al acabar la década de los ochenta, los SGBD relacionales ya se utilizaban prácticamente en todas las empresas. A pesar de todo, hasta la mitad de los noventa, cuando se ha necesitado un rendimiento elevado se han seguido utilizando los SGBD prerrelacionales.

A finales de los ochenta y principios de los noventa, las empresas se han encontrado con el hecho de que sus departamentos han ido comprando ordenadores departamentales y personales, y han ido haciendo aplicaciones con BD. El resultado ha sido que en el seno de la empresa hay numerosas BD y varios SGBD de diferentes tipos o proveedores. Este fenómeno de multiplicación de las BD y de los SGBD se ha visto incrementado por la fiebre de las fusiones de empresas.

La necesidad de tener una visión global de la empresa y de interrelacionar
diferentes aplicaciones que utilizan BD diferentes, junto con la facilidad
que dan las redes para la intercomunicación entre ordenadores,
ha conducido a los SGBD actuales, que permiten que un programa pueda
trabajar con diferentes BD como si se tratase de una sola. Es lo que
se conoce como base de datos distribuida.

Esta distribución ideal se consigue cuando las diferentes BD son soportadas por una misma marca de SGBD, es decir, cuando hay homogeneidad. Sin embargo, esto no es tan sencillo si los SGBD son heterogéneos. En la actualidad, gracias principalmente a la estandarización del lenguaje SQL, los SGBD de marcas diferentes pueden darse servicio unos a otros y colaborar para dar servicio a un programa de aplicación. No obstante, en general, en los casos de heterogeneidad no se llega a poder dar en el programa que los utiliza la apariencia de que se trata de una única BD.

Figura 1

Además de esta distribución “impuesta”, al querer tratar de forma integrada distintas BD preexistentes, también se puede hacer una distribución “deseada”, diseñando una BD distribuida físicamente, y con ciertas partes replicadas en diferentes sistemas. Las razones básicas por las que interesa esta distribución son las siguientes:

1) Disponibilidad. La disponibilidad de un sistema con una BD distribuida puede ser más alta, porque si queda fuera de servicio uno de los sistemas, los demás seguirán funcionando. Si los datos residentes en el sistema no disponible están replicados en otro sistema, continuarán estando disponibles. En caso contrario, sólo estarán disponibles los datos de los demás sistemas.

2) Coste. Una BD distribuida puede reducir el coste. En el caso de un sistema centralizado, todos los equipos usuarios, que pueden estar distribuidos por distintas y lejanas áreas geográficas, están conectados al sistema central por medio de líneas de comunicación. El coste total de las comunicaciones se puede reducir haciendo que un usuario tenga más cerca los datos que utiliza con mayor frecuencia; por ejemplo, en un ordenador de su propia oficina o, incluso, en su ordenador personal.

La tecnología que se utiliza habitualmente para distribuir datos es la que se conoce como entorno (o arquitectura) cliente/servidor (C/S). Todos los SGBD relacionales del mercado han sido adaptados a este entorno.
La idea del C/S es sencilla. Dos procesos diferentes, que se ejecutan en un mismo sistema o en sistemas separados, actúan de forma que uno tiene el papel de cliente o peticionario de un servicio, y el otro el de servidor o proveedor del servicio.
Otros servicios
Notad que el servicio que da
un servidor de un sistema
C/S no tiene por qué estar
relacionado con las BD; puede
ser un servicio de impresión,
de envío de un fax, etc.,
pero aquí nos interesan los
servidores que son SGBD.

Por ejemplo, un programa de aplicación que un usuario ejecuta en su PC (que está conectado a una red) pide ciertos datos de una BD que reside en un equipo UNIX donde, a su vez, se ejecuta el SGBD relacional que la gestiona. El programa de aplicación es el cliente y el SGBD es el servidor.

Un proceso cliente puede pedir servicios a varios servidores. Un servidor puede recibir peticiones de muchos clientes. En general, un proceso A que hace de cliente, pidiendo un servicio a otro proceso B puede hacer también de servidor de un servicio que le pida otro proceso C (o incluso el B, que en esta petición sería el cliente). Incluso el cliente y el servidor pueden residir en un mismo sistema.

Figura 2

 

La facilidad para disponer de distribución de datos no es la única razón, ni siquiera la básica, del gran éxito de los entornos C/S en los años noventa. Tal vez el motivo fundamental ha sido la flexibilidad para construir y hacer crecer la configuración informática global de la empresa, así como de hacer modificaciones en ella, mediante hardware y software muy estándar y barato.

C/S, SQL y 4GL...
...son siglas de moda desde el
principio de los años noventa
en el mundo de los sistemas
de información.

El éxito de las BD, incluso en sistemas personales, ha llevado a la aparición de los Fourth Generation Languages (4GL), lenguajes muy fáciles y potentes, especializados en el desarrollo de aplicaciones fundamentadas en BD. Proporcionan muchas facilidades en el momento de definir, generalmente de forma visual, diálogos para introducir, modificar y consultar datos en entornos C/S.

2.4. Tendencias actuales

2.4. Tendencias actuales Carlos 15 May, 2009 - 16:00
Hoy día, los SGBD relacionales están en plena transformación para adaptarse a tres tecnologías de éxito reciente, fuertemente relacionadas:
la multimedia, la de orientación a objetos (OO) e Internet y la web.
Nos puede interesar,...
... por ejemplo, tener en la
entidad alumno un atributo
foto tal que su valor sea una tira de bits muy larga, resultado de la digitalización de la fotografía del alumno.

Los tipos de datos que se pueden definir en los SGBD relacionales de los años ochenta y noventa son muy limitados. La incorporación de tecnologías multimedia –imagen y sonido– en los SI hace necesario que los SGBD relacionales acepten atributos de estos tipos.

Sin embargo, algunas aplicaciones no tienen suficiente con la incorporación de tipos especializados en multimedia. Necesitan tipos complejos que el desarrollador pueda definir a medida de la aplicación. En definitiva, se necesitan tipos abstractos de datos: TAD. Los SGBD más recientes ya incorporaban esta posibilidad, y abren un amplio mercado de TAD predefinidos o librerías de clases.

Esto nos lleva a la orientación a objetos (OO). El éxito de la OO al final de los años ochenta, en el desarrollo de software básico, en las aplicaciones de ingeniería industrial y en la construcción de interfaces gráficas con los usuarios, ha hecho que durante la década de los noventa se extendiese en prácticamente todos los campos de la informática.

En los SI se inicia también la adopción, tímida de momento, de la OO. La utilización de lenguajes como C++ o Java requiere que los SGBD relacionales se adapten a ellos con interfaces adecuadas.

La rápida adopción de la web a los SI hace que los SGBD incorporen recursos para ser servidores de páginas web, como por ejemplo la inclusión de SQL en guiones HTML, SQL incorporado en Java, etc. Notad que en el mundo de la web son habituales los datos multimedia y la OO

Durante estos últimos años se ha empezado a extender un tipo de aplicación de las BD denominado Data Warehouse, o almacén de datos, que también produce algunos cambios en los SGBD relacionales del mercado.

* Por ejemplo, la evolución   
del mercado en relación con 
la política de precios.              

A lo largo de los años que han trabajado con BD de distintas aplicaciones, las empresas han ido acumulando gran cantidad de datos de todo tipo. Si estos datos se analizan convenientemente pueden dar información valiosa*.

 

Por lo tanto, se trata de mantener una gran BD con información proveniente de toda clase de

aplicaciones de la empresa (e, incluso, de fuera). Los datos de este gran almacén, el Data Warehouse, se obtienen por una replicación más o menos elaborada de las

* Con frecuencia se trata de        
estadísticas multidimensionales.

que hay en las BD que se utilizan en el trabajo cotidiano de la empresa. Estos almacenes de datos se utilizan exclusivamente para hacer consultas, de forma especial para que lleven a cabo estudios* los analistas financieros, los analistas de mercado, etc.

Actualmente, los SGBD se adaptan a este tipo de aplicación, incorporando, por ejemplo, herramientas como las siguientes:

a) La creación y el mantenimiento de réplicas, con una cierta elaboración de los datos.

b) La consolidación de datos de orígenes diferentes.

c) La creación de estructuras físicas que soporten eficientemente el análisis multidimensional.

 

3. Objetivos y servicios de los SGBD

3. Objetivos y servicios de los SGBD Dataprix 30 Noviembre, 2009 - 15:38

Los SGBD que actualmente están en el mercado pretenden satisfacer un conjunto de objetivos directamente deducibles de lo que hemos explicado hasta ahora. A continuación los comentaremos, pero sin entrar en detalles que ya se verán más adelante en otras asignaturas.

3.1. Consultas no predefinidas y complejas

3.1. Consultas no predefinidas y complejas Dataprix 30 Noviembre, 2009 - 15:45

El objetivo fundamental de los SGBD es permitir que se hagan consultas no predefinidas (ad hoc) y complejas.

Ficheros tradicionales
En los ficheros tradicionales,
cada vez que se quería hacer
una consulta se tenía que
escribir un programa a medida.

Consultas que afectan a más de una entidad tipo

• Se quiere conocer el número de alumnos de más de veinticinco años y con nota media superior a siete que están matriculados actualmente en la asignatura Bases de datos

• De cada alumno matriculado en menos de tres asignaturas, se quiere obtener el nombre, el número de matrícula, el nombre de las asignaturas y el nombre de profesores de estas asignaturas.

 

Los usuarios podrán hacer consultas de cualquier tipo y complejidad directamente al SGBD. El SGBD tendrá que responder inmediatamente sin que estas consultas estén preestablecidas; es decir, sin que se tenga que escribir, compilar y ejecutar un programa específico para cada consulta.

El usuario debe formular la consulta con un lenguaje sencillo (que se quede, obviamente, en el nivel lógico), que el sistema debe interpretar directamente. Sin embargo, esto no significa que no se puedan escribir programas con consultas incorporadas (por ejemplo, para procesos repetitivos).

La solución estándar para alcanzar este doble objetivo (consultas no predefinidas y complejas) es el lenguaje SQL, que explicaremos en otro módulo didáctico.

3.2. Flexibilidad e independencia

3.2. Flexibilidad e independencia Dataprix 30 Noviembre, 2009 - 15:58

La complejidad de las BD y la necesidad de irlas adaptando a la evolución del SI hacen que un objetivo básico de los SGBD sea dar flexibilidad a los cambios.

Interesa obtener la máxima independencia posible entre los datos y los procesos usuarios para que se pueda llevar a cabo todo tipo de cambios tecnológicos y variaciones en la descripción de la BD, sin que se deban modificar los programas de aplicación ya escritos ni cambiar la forma de escribir las consultas (o actualizaciones) directas.


Para conseguir esta independencia, tanto los usuarios que hacen consultas (o actualizaciones) directas como los profesionales informáticos que escriben programas que las llevan incorporadas, deben poder desconocer las características físicas de la BD con que trabajan. No necesitan saber nada sobre el soporte físico, ni estar al corriente de qué SO se utiliza, qué índices hay, la compresión o no compresión de datos, etc.
De este modo, se pueden hacer cambios de tecnología y cambios físicos para mejorar el rendimiento sin afectar a nadie. Este tipo de independencia recibe el nombre de independencia física de los datos.

En el mundo de los ficheros ya había independencia física en un cierto grado, pero en el mundo de las BD acostumbra a ser mucho mayor.


Sin embargo, con la independencia física no tenemos suficiente. También queremos que los usuarios (los programadores de aplicaciones o los usuarios directos) no tengan que hacer cambios cuando se modifica la descripción lógica o el esquema de la BD (por ejemplo, cuando se añaden/suprimen entidades o interrelaciones, atributos, etc.
Y todavía más: queremos que diferentes procesos usuarios puedan tener diferentes visiones lógicas de una misma BD, y que estas visiones se puedan mantener lo más independientes posibles de la BD, y entre ellas mismas. Este tipo de independencia se denomina independencia lógica de los datos, y da flexibilidad y elasticidad a los cambios lógicos.

 

 

Ejemplos de independencia lógica

1) El personal administrativo de secretaría podría tener una visión de la entidad alumno sin que fuese necesario que existiese el atributo nota. Sin embargo, los usuarios profesores (o los programas dirigidos a ellos) podrían tener una visión en la que existiese el atributo nota pero no el atributo fecha de pago.

2) Decidimos ampliar la longitud del atributo nombre y lo aumentamos de treinta a cincuenta caracteres, pero no sería necesario modificar los programas que ya tenemos escritos

si no nos importa que los valores obtenidos tengan sólo los primeros treinta caracteres del nombre.

Independencia lógica de los datos
Por ejemplo, el hecho
de suprimir el atributo fecha
de nacimiento de la entidad
alumno y añadir otra entidad
aula no debería afectar
a ninguno de los programas
existentes que no utilicen el
atributo fecha de nacimiento.
Las diferentes visiones lógicas de
una BD se verán en el apartado 4
de esta unidad didáctica.
Independencia lógica
Los sistemas de gestión de ficheros tradicionales no dan ninguna independencia lógica. Los SGBD sí que la dan; uno de sus objetivos es conseguir la máxima posible, pero
dan menos de lo que sería deseable.

 

3.3. Problemas de la redundancia

3.3. Problemas de la redundancia Dataprix 3 Diciembre, 2009 - 09:50

En el mundo de los ficheros tradicionales, cada aplicación utilizaba su fichero. Sin embargo, puesto que se daba mucha coincidencia de datos entre aplicaciones, se producía también mucha redundancia entre los ficheros. Ya hemos dicho que uno de los objetivos de los SGBD es facilitar la eliminación de la redundancia.

 

Seguramente pensáis que el problema de la redundancia es el espacio perdido. Antiguamente, cuando el precio del byte de disco era muy elevado, esto era un problema grave, pero actualmente prácticamente nunca lo es. ¿Qué problema hay, entonces? Simplemente, lo que todos hemos sufrido más de una vez; si tenemos algo apuntado en dos lugares diferentes no pasará demasiado tiempo hasta que las dos anotaciones dejen de ser coherentes, porque habremos modificado la anotación en uno de los lugares y nos habremos olvidado de hacerlo en el otro.

Así pues, el verdadero problema es el grave riesgo de inconsistencia o incoherencia de los datos; es decir, la pérdida de integridad que las actualizaciones pueden provocar cuando existe redundancia.

Por lo tanto, convendría evitar la redundancia. En principio, nos conviene hacer que un dato sólo figure una vez en la BD. Sin embargo, esto no siempre será cierto. Por ejemplo, para representar una interrelación entre dos entidades, se suele repetir un mismo atributo en las dos, para que una haga referencia a la otra.

Otro ejemplo podría ser el disponer de réplicas de los datos por razones de fiabilidad, disponibilidad o costes de comunicaciones.

El SGBD debe permitir que el diseñador defina datos redundantes, pero entonces tendría que ser el mismo SGBD el que hiciese automáticamente la actualización de los datos en todos los lugares donde estuviesen repetidos.

 

Datos derivados
Es frecuente tener datos numéricos acumulados o agregados: el importe total de todas las matrículas hechas hasta hoy, el número medio de alumnos por asignatura, el saldo de la caja de la oficina, etc.

La duplicación de datos es el tipo de redundancia más habitual, pero también tenemos redundancia cuando guardamos en la BD datos derivados (o calculados) a partir de otros datos de la misma BD. De este modo podemos responder rápidamente a consultas globales, ya que nos ahorramos la lectura de gran cantidad de registros.

En los casos de datos derivados, para que el resultado del cálculo se mantenga consistente con los datos elementales, es necesario rehacer el cálculo cada vez que éstos se modifican. El usuario (ya sea programador o no) puede olvidarse de hacer el nuevo cálculo; por ello convendrá que el mismo SGBD lo haga automáticamente.

3.4. Integridad de los datos

3.4. Integridad de los datos Dataprix 3 Diciembre, 2009 - 10:12

Nos interesará que los SGBD aseguren el mantenimiento de la calidad de los datos en cualquier circunstancia. Acabamos de ver que la redundancia puede provocar pérdida de integridad de los datos, pero no es la única causa posible. Se podría perder la corrección o la consistencia de los datos por muchas otras

Reglas de integridad
Por ejemplo, podremos declarar que el atributo DNI debe ser clave o que la fecha de nacimiento debe ser una fecha correcta y, además,se debe cumplir que el alumno no pueda tener menos de dieciocho años ni más de noventa y nueve, o que el número de alumnos matriculados de una asignatura no sea superior a veintisiete, etc.

razones: errores de programas, errores de operación humana, avería de disco, transacciones incompletas por corte de alimentación eléctrica, etc.

En el subapartado anterior hemos visto que podremos decir al SGBD que nos lleve el control de las actualizaciones en el caso de las redundancias, para garantizar la integridad. Del mismo modo, podremos darle otras reglas de integridad –o restricciones– para que asegure que los programas las cumplen cuando efectúan las actualizaciones.

 

 

 

 

 

Cuando el SGBD detecte que un programa quiere hacer una operación que va contra las reglas establecidas al definir la BD, no se lo deberá permitir, y le tendrá que devolver un estado de error.
Al diseñar una BD para un SI concreto y escribir su esquema, no sólo definiremos los datos, sino también las reglas de integridad que queremos que el SGBD haga cumplir.
Reglas de integridad del modelo
Por ejemplo, un SGBD relacional nunca aceptará que una tabla tenga filas duplicadas, un SGBD jerárquico nunca aceptará que una entidad tipo esté definida como hija de dos entidades tipo diferentes, etc.

Aparte de las reglas de integridad que el diseñador de la BD puede definir y que el SGBD entenderá y hará cumplir, el mismo SGBD tiene reglas de integridad inherentes al modelo de datos que utiliza y que siempre se cumplirán. Son las denominadas reglas de integridad del modelo. Las reglas definibles por parte del usuario son las reglas de integridad del usuario. El concepto de integridad de los datos va más allá de prevenir que los programas usuarios almacenen datos incorrectos. En casos de errores o desastres, también podríamos perder la integridad de los datos. El SGBD nos debe dar las herramientas para reconstruir o restaurar los datos estropeados.

 

 

Los procesos de restauración (restore o recovery) de los que todo SGBD dispone pueden reconstruir la BD y darle el estado consistente y correcto anterior al incidente. Esto se acostumbra a hacer gracias a la obtención de copias periódicas de los datos (se denominan copias de seguridad o back-up) y mediante el mantenimiento continuo de un diario (log) donde el SGBD va anotando todas las escrituras que se hacen en la BD.

3.5. Concurrencia de usuarios

3.5. Concurrencia de usuarios Dataprix 3 Diciembre, 2009 - 10:25
Un objetivo fundamental de los SGBD es permitir que varios usuarios puedan acceder concurrentemente a la misma BD.

Cuando los accesos concurrentes son todos de lectura (es decir, cuando la BD sólo se consulta), el problema que se produce es simplemente de rendimiento, causado por las limitaciones de los soportes de que se dispone: pocos mecanismos de acceso independientes, movimiento del brazo y del giro del disco demasiado lentos, buffers locales demasiado pequeños, etc.

Cuando un usuario o más de uno están actualizando los datos, se pueden producir problemas de interferencia que tengan como consecuencia la obtención de datos erróneos y la pérdida de integridad de la BD.

Para tratar los accesos concurrentes, los SGBD utilizan el concepto de transacción de BD, concepto de especial utilidad para todo aquello que hace referencia a la integridad de los datos, como veremos a continuación.

Denominamos transacción de BD o, simplemente, transacción un conjunto de operaciones simples que se ejecutan como una unidad. Los SGBD deben conseguir que el conjunto de operaciones de una transacción nunca se ejecute parcialmente. O se ejecutan todas, o no se ejecuta ninguna.

Ejemplos de transacciones

1) Imaginemos un programa pensado para llevar a cabo la operación de transferencia de dinero de una cuenta X a otra Y. Supongamos que la transferencia efectúa dos operaciones: en primer lugar, el cargo a X y después, el abono a Y. Este programa se debe ejecutar de forma que se hagan las dos operaciones o ninguna, ya que si por cualquier razón (por ejemplo, por interrupción del flujo eléctrico) el programa ejecutase sólo el cargo de dinero a X sin abonarlos a Y, la BD quedaría en un estado incorrecto. Queremos que la ejecución de este programa sea tratada por el SGBD como una transacción de BD.

2) Otro ejemplo de programa que querríamos que tuviera un comportamiento de transacción podría ser el que aumentara el 30% de la nota de todos los alumnos. Si sólo aumentara la nota a unos cuantos alumnos, la BD quedaría incorrecta.

Para indicar al SGBD que damos por acabada la ejecución de la transacción, el programa utilizará la operación de COMMIT. Si el programa no puede acabar normalmente (es decir, si el conjunto de operaciones se ha hecho sólo de forma parcial), el SGBD tendrá que deshacer todo lo que la transacción ya haya hecho. Esta operación se denomina ROLLBACK.

Acabamos de observar la utilidad del concepto de transacción para el mantenimiento de la integridad de los datos en caso de interrupción de un conjunto de operaciones lógicamente unitario. Sin embargo, entre transacciones que se ejecutan concurrentemente se pueden producir problemas de interferencia que hagan obtener resultados erróneos o que comporten la pérdida de la integridad de los datos.

Consecuencias de la interferencia entre transacciones

1) Imaginemos que una transacción que transfiere dinero de X a Y se ejecuta concurrentemente con una transacción que observa el saldo de las cuentas Y y X, en este orden, y nos muestra su suma. Si la ejecución de forma concurrente de las dos transacciones casualmente es tal que la transferencia se ejecuta entre la ejecución de las dos lecturas de la transacción de suma, puede producir resultados incorrectos. Además, si los decide escribir en la BD, ésta quedará inconsistente (consultad la figura 3).

2) Si simultáneamente con el generoso programa que aumenta la nota de los alumnos en un 30%, se ejecuta un programa que determina la nota media de todos los alumnos de una determinada asignatura, se podrá encontrar a alumnos ya gratificados y a otros no gratificados, algo que producirá resultados erróneos.

Estos son sólo dos ejemplos de las diferentes consecuencias negativas que puede tener la interferencia entre transacciones en la integridad de la BD y en la corrección del resultado de las consultas.

Figura 3

Bloqueos en la transferencia de dinero
Por ejemplo, si la transacción de transferencia de dinero modifica el saldo de la cuenta X, el SGBD bloquea esta cuenta de forma que, cuando la transacción de suma quiera leerla, tenga que esperar a que la transacción de transferencia acabe; esto se debe al hecho de que al acabar una transacción, cuando se efectúan las operaciones COMMIT o ROLLBACK se liberan los objetos que tenía bloqueados.
Nos interesará que el SGBD ejecute las transacciones de forma que no se interfieran; es decir, que queden aisladas unas de otras. Para conseguir que las transacciones se ejecuten como si estuviesen aisladas, los SGBD utilizan distintas técnicas. La más conocida es el bloqueo (lock).
El bloqueo de unos datos en beneficio de una transacción consiste en poner limitaciones a los accesos que las demás transacciones podrán hacer a estos datos.

Cuando se provocan bloqueos, se producen esperas, retenciones y, en consecuencia, el sistema es más lento. Los SGBD se esfuerzan en minimizar estos efectos negativos.

Recordad que esta asignatura es sólo introductoria y que más adelante, en otras asignaturas, estudiaréis con más detalle los temas que, como el de la concurrencia, aquí sólo introducimos.

3.6. Seguridad

3.6. Seguridad Dataprix 3 Diciembre, 2009 - 10:33

El término seguridad se ha utilizado en diferentes sentidos a lo largo de la historia de la informática.

Actualmente, en el campo de los SGBD, el término seguridad se suele utilizar para hacer referencia a los temas relativos a la confidencialidad, las autorizaciones, los derechos de acceso, etc.
*Ley Orgánica 15/1999, de 13 de diciembre, de Protección de Datos de Carácter Personal.(BOE núm. 298, de 12/12/1999, págs. 43088-43099).

Estas cuestiones siempre han sido importantes en los SI militares, las agencias de información y en ámbitos similares, pero durante los años noventa han ido adquiriendo importancia en cualquier SI donde se almacenen datos sobre personas. Recordad que en el Estado español tenemos una ley*, que exige la protección de la confidencialidad de estos datos.

Los SGBD permiten definir autorizaciones o derechos de acceso a diferentes niveles: al nivel global de toda la BD, al nivel entidad y al nivel atributo.

Derechos de acceso
Por ejemplo, el usuario SECRE3 podría tener autorización para consultar y modificar todas las entidades de la BD, exceptoel valor del atributo nota de los alumnos, y no estar autorizado a hacer ningún tipo de supresión o inserción.

Estos mecanismos de seguridad requieren que el usuario se pueda identificar. Se acostumbra a utilizar códigos de usuarios (y grupos de usuarios) acompañados de contraseñas (passwords), pero también se utilizan tarjetas magnéticas, identificación por reconocimiento de la voz, etc.

Nos puede interesar almacenar la información con una codificación secreta; es decir, con técnicas de encriptación (como mínimo se deberían encriptar las contraseñas). Muchos de los SGBD actuales tienen prevista la encriptación.

Prácticamente todos los SGBD del mercado dan una gran variedad de herramientas para la vigilancia y la administración de la seguridad. Los hay que, incluso, tienen opciones (con precio separado) para los SI con unas exigencias altísimas, como por ejemplo los militares.

3.7. Otros objetivos

3.7. Otros objetivos Carlos 20 May, 2009 - 11:58
Para recordar las tendencias actuales sobre SGBD, podéis revisar el subapartado 2.4. de esta unidad didáctica.

Acabamos de ver los objetivos fundamentales de los SGBD actuales. Sin embargo, a medida que los SGBD evolucionan, se imponen nuevos objetivos adaptados a las nuevas necesidades y las nuevas tecnologías. Como ya hemos visto, en estos momentos podríamos citar como objetivos nuevos o recientes los siguientes:

1) Servir eficientemente los Data Warehouse.

2) Adaptarse al desarrollo orientado a objetos.

3) Incorporar el tiempo como un elemento de caracterización de la información.

4) Adaptarse al mundo de Internet.

 

4. Arquitectura de los SGBD

4. Arquitectura de los SGBD Dataprix 4 Diciembre, 2009 - 10:26

4.1. Esquemas y niveles

4.1. Esquemas y niveles Dataprix 4 Diciembre, 2009 - 10:46

 Para trabajar con nuestras BD, los SGBD necesitan conocer su estructura (qué entidades tipo habrá, qué atributos tendrán, etc.).

Los SGBD necesitan que les demos una descripción o definición de la
BD. Esta descripción recibe el nombre de esquema de la BD, y los SGBD
la tendrán continuamente a su alcance.

El esquema de la BD es un elemento fundamental de la arquitectura de un SGBD que permite independizar el SGBD de la BD; de este modo, se puede cambiar el diseño de la BD (su esquema) sin tener que hacer ningún cambio en el SGBD.

Anteriormente, ya hemos hablado de la distinción entre dos niveles de representación informática: el nivel lógico y el físico.

El nivel lógico nos oculta los detalles de cómo se almacenan los datos, cómo se mantienen y cómo se accede físicamente a ellos. En este nivel sólo se habla de entidades, atributos y reglas de integridad.

Por cuestiones de rendimiento, nos podrá interesar describir elementos de nivel físico como, por ejemplo, qué índices tendremos y qué características presentarán, cómo y dónde (en qué espacio físico) queremos que se agrupen físicamente los registros, de qué tamaño deben ser las páginas, etc.

 

* De hecho, en el año 1971, el          comité CODASYL ya había             propuesto los tres niveles de             esquemas.                                            

En el periodo 1975-1982, ANSI intentaba establecer las bases para crear estándares en el campo de las BD. El comité conocido como ANSI/SPARC recomendó que la arquitectura de los SGBD previese tres niveles de descripción de la BD, no sólo dos*.

 

 

 

De acuerdo con la arquitectura ANSI/SPARC, debía haber tres niveles de
esquemas (tres niveles de abstracción). La idea básica de ANSI/SPARC consistía en descomponer el nivel lógico en dos: el nivel externo y el nivel conceptual. Denominábamos nivel interno lo que aquí hemos denominado nivel físico.

 

Nota
Es preciso ir con cuidado para no confundir los niveles que se describen aquí con los descritos en el caso de los ficheros, aunque reciban el mismo nombre.

De este modo, de acuerdo con ANSI/SPARC, habría los tres niveles de esquemas que mencionamos a continuación:

a) En el nivel externo se sitúan las diferentes visiones lógicas que los procesos usuarios (programas de aplicación y usuarios directos) tendrán de las partes de

la BD que utilizarán. Estas visiones se denominan esquemas externos.

b) En el nivel conceptual hay una sola descripción lógica básica, única y global, que denominamos esquema conceptual, y que sirve de referencia para el resto de los esquemas.

c) En el nivel físico hay una sola descripción física, que denominamos esquema interno.

Figura 4

En el esquema conceptual se describirán las entidades tipo, sus atribu- tos, las interrelaciones y las restricciones o reglas de integridad.

El esquema conceptual corresponde a las necesidades del conjunto de la empresa o del SI, por lo que se escribirá de forma centralizada durante el denominado diseño lógico de la BD.

Sin embargo, cada aplicación podrá tener su visión particular, y seguramente parcial, del esquema conceptual. Los usuarios (programas o usuarios directos) verán la BD mediante esquemas externos apropiados a sus necesidades. Estos esquemas se pueden considerar redefiniciones del esquema conceptual, con las partes y los términos que convengan para las necesidades de las aplicaciones (o grupos de aplicaciones). Algunos sistemas los denominan subesquemas.

Al  definir  un  esquema  externo,  se  citarán  sólo  aquellos  atributos  y
aquellas entidades que interesen; los podremos redenominar, podremos definir datos derivados o redefinir una entidad para que las aplicaciones que utilizan este esquema externo crean que son dos, definir combina- ciones de entidades para que parezcan una sola, etc.

Ejemplo de esquema externo

Imaginemos una BD que en el esquema conceptual tiene definida, entre muchas otras, una entidad alumno con los siguientes atributos: numatri, nombre, apellido, numDNI, direccion, fechanac, telefono. Sin embargo, nos puede interesar que unos determinados programas o usuarios vean la BD formada de acuerdo con un esquema externo que tenga definidas dos entidades, denominadas estudiante y persona.
a) La entidad estudiante podría tener definido el atributo numero-matricula (definido como derivable directamente de numatri), el atributo nombrepila (de nombre), el atributo apellido y

el atributo DNI (de numDNI).

b) La entidad persona podría tener el atributo DNI (obtenido de numDNI), el atributo nombre (formado por la concatenación de nombre y apellido), el atributo direccion y el atributo edad

(que deriva dinámicamente de fechanac).

El esquema interno o físico contendrá la descripción de la organiza-
ción física de la BD: caminos de acceso (índices, hashing, apuntado- res, etc.), codificación de los datos, gestión del espacio, tamaño de la página, etc.

 

* En inglés, el ajuste se conoce con el nombre de tuning.

El esquema de nivel interno responde a las cuestiones de rendimiento (espacio y tiempo) planteadas al hacer el diseño físico de la BD y al ajustarlo* posteriormente a las necesidades cambiantes.

 

De acuerdo con la arquitectura ANSI/SPARC, para crear una BD hace falta definir previamente su esquema conceptual, definir como mínimo un esquema externo y, de forma eventual, definir su esquema interno. Si este último esquema no se define, el mismo SGBD tendrá que decidir los detalles de la organización física. El SGBD se encargará de hacer las correspondencias (mappings) entre los tres niveles de esquemas.

 

 

Esquemas y niveles en los SGBD relacionales

En los SGBD relacionales (es decir, en el mundo de SQL) se utiliza una terminología ligeramente diferente. No se separan de forma clara tres niveles de descripción. Se habla de un solo esquema –schema–, pero en su interior se incluyen descripciones de los tres niveles. En el schema se describen los elementos de aquello que en la arquitectura ANSI/SPARC se denomina esquema conceptual (entidades tipo, atributos y restricciones) y las vistas –view–, que corresponden aproximadamente a los esquemas externos.

El modelo relacional en que está inspirado SQL se limita al mundo lógico. Por ello, el estándar ANSI-ISO de SQL no habla en absoluto del mundo físico o interno; lo deja en manos de los SGBD relacionales del mercado. Sin embargo, estos SGBD proporcionan la posibilidad de incluir dentro del schema descripciones de estructuras y características físicas (índice, tablespace, cluster, espacios para excesos, etc.).

 

4.2. Independencia de los datos

4.2. Independencia de los datos Dataprix 4 Diciembre, 2009 - 10:59

 

Los dos tipos de independencia de los datos se han explicado.

En este subapartado veremos cómo la arquitectura de tres niveles que acabamos de presentar nos proporciona los dos tipos de independencia de los datos:la física y la lógica.

 

Hay independencia física cuando los cambios en la organización física de la BD no afectan al mundo exterior (es decir, los programas usuarios
o los usuarios directos).

De acuerdo con la arquitectura ANSI/SPARC, habrá independencia física cuando los cambios en el esquema interno no afecten al esquema conceptual ni a los esquemas externos.

Figura 5

 

 

Es obvio que cuando cambiemos unos datos de un soporte a otro, o los cambiemos de lugar dentro de un soporte, no se verán afectados ni los programas de aplicación ni los usuarios directos, ya que no se modificará el esquema conceptual ni el externo. Sin embargo, tampoco tendrían que verse afectados si cambiásemos, por ejemplo, el método de acceso a unos registros determinados*, el formato o la codificación, etc. Ninguno de estos casos debería afectar al

 * Por ejemplo, eliminando un índice en árbol-B o sustituyéndolo por un              hashing.                                                

mundo exterior, sino sólo a la BD física, el esquema interno, etc.

 

Si hay independencia física de los datos, lo único que variará al cambiar el esquema interno son las correspondencias entre el esquema conceptual y el interno. Obviamente, la mayoría de los cambios del esquema interno obligarán a rehacer la BD real (la física).

Hay independencia lógica cuando los usuarios* no se ven afectados por los cambios en el nivel lógico.

 

* Programas de aplicacióno usuarios directos.

Figura 6

 

Dados los dos niveles lógicos de la arquitectura ANSI/SPARC, diferenciaremos las dos situaciones siguientes:

Si eliminamos...
... el atributo apellido, por ejemplo, no se verán afectados los esquemas externos (ni los usuarios) que no hagan referencia a este atributo.
Si se alarga el atributo dirección al esquema conceptual, no será necesario modificar el esquema externo donde se ha definido la dirección.

1) Cambios en el esquema conceptual. Un cambio de este tipo no afectará a los esquemas externos que no hagan referencia a las entidades o a los atributos modificados.

2) Cambios en los esquemas externos. Efectuar cambios en un esquema externo afectará a los usuarios que utilicen los elementos modificados. Sin embargo, no debería afectar a los demás usuarios ni al esquema conceptual, y tampoco, en consecuencia, al esquema interno y a la BD física.

Usuarios no afectados por los cambios

Notad que no todos los cambios de elementos de un esquema externo afectarán a sus usuarios. Veamos un ejemplo de ello: antes hemos visto que cuando eliminábamos el atributo apellido del esquema conceptual, debíamos modificar el esquema externo donde definíamos nombre, porque allí estaba definido como concatenación de nombre y apellido. Pues bien, un programa que utilizase el atributo nombre no se vería afectado si modificásemos el esquema externo de modo que nombre fuese la concatenación de nombre y una cadena constante (por ejemplo, toda en blanco). Como resultado, habría desaparecido el apellido de nombre, sin que hubiera sido necesario modificar el programa.

 

Los SGBD actuales proporcionan bastante independencia lógica, pero menos de la que haría falta, ya que las exigencias de cambios constantes en el SI piden grados muy elevados de flexibilidad. Los sistemas de ficheros tradicionales, en cambio, no ofrecen ninguna independencia lógica.

 

4.3. Flujo de datos y de control

4.3. Flujo de datos y de control Carlos 20 May, 2009 - 12:25

Para entender el funcionamiento de un SGBD, a continuación veremos los principales pasos de la ejecución de una consulta sometida al SGBD por un programa de aplicación. Explicaremos las líneas generales del flujo de datos y de control entre el SGBD, los programas de usuario y la BD.

Recordad que el SGBD, con la ayuda del SO, lee páginas (bloques) de los soportes donde está almacenada la BD física, y las lleva a un área de buffers o memorias caché en la memoria principal. El SGBD pasa registros desde los buffers hacia el área de trabajo del mismo programa.

*Por ejemplo, una variable con estrucctura de tupla

Supongamos que la consulta pide los datos del alumno que tiene un determinado DNI. Por lo tanto, la respuesta que el programa obtendrá será un solo registro y lo recibirá dentro de un área de trabajo propia*.

Figura 7

 

Ejecución de una consulta
En la figura vemos representada la BD, los tres nivelesde esquemas, el área de los buffers, el SGBD y el programa de aplicación que le hace
la consulta.

El proceso que se sigue es el siguiente:

a) Empieza con una llamada (1) del programa al SGBD, en la que se le envía la operación de consulta. El SGBD debe verificar que la sintaxis de la operación recibida sea correcta, que el usuario del programa esté autorizado a hacerla, etc. Para poder llevar a cabo todo esto, el SGBD se basa (2) en el esquema externo con el que trabaja el programa y en el esquema conceptual.

b) Si la consulta es válida, el SGBD determina, consultando el esquema interno (3), qué mecanismo

* Por ejemplo, siempre tiene la posibilidad de hacer una búsqueda secuencial.

debe seguir para responderla. Ya sabemos que el programa usuario no dice nada respecto a cómo se debe hacer físicamente la consulta. Es el SGBD el que lo debe determinar. Casi siempre hay varias formas y diferentes caminos para responder a una consulta*. Supongamos que ha elegido aplicar un hashing al valor del DNI, que es el parámetro de la consulta, y el resultado es la dirección de la página donde se encuentra (entre muchos otros) el registro del alumno buscado.

c) Cuando ya se sabe cuál es la página, el SGBD comprobará (4) si por suerte esta página ya se encuentra en aquel momento en el área de los buffers (tal vez como resultado de una consulta anterior de este usuario o de otro). Si no está, el SGBD, con la ayuda del SO, la busca en disco y la carga en los buffers (5). Si ya está, se ahorra el acceso a disco.

d) Ahora, la página deseada ya está en la memoria principal. El SGBD extrae, de entre los distintos registros que la página puede contener, el registro buscado, e interpreta la codificación y el resultado según lo que diga el esquema interno.

Diferencias entre SGBD                  
Aunque entre diferentes SGBD puede haber enormes diferencias de funcionamiento, suelen seguir el esquema generalque acabamos de explicar.

e) El SGBD aplica a los datos las eventuales transformaciones lógicas que implica el esquema externo (tal vez cortando la dirección por la derecha) y las lleva al área de trabajo del programa (6).

f) A continuación, el SGBD retorna el control al programa (7) y da por terminada la ejecución de la consulta.

 

 

5.Modelos de BD

5.Modelos de BD Carlos 21 May, 2009 - 12:27
Las tablas o relaciones se estudiarán en la unidad didáctica “El modelo relacional y el álgebra relacional” de este curso.

Una BD es una representación de la realidad (de la parte de la realidad que nos interesa en nuestro SI). Dicho de otro modo, una BD se puede considerar un modelo de la realidad. El componente fundamental utilizado para modelar en un SGBD relacional son las tablas (denominadas relaciones en el mundo teórico). Sin embargo, en otros tipos de SGBD se utilizan otros componentes.

El conjunto de componentes o herramientas conceptuales que un SGBD proporciona para modelar recibe el nombre de modelo de BD. Los cuatro modelos de BD más utilizados en los SI son el modelo rela- cional, el modelo jerárquico, el modelo en red y el modelo relacional con objetos.

¡Cuidado con las confusiones!
Popularmente, en especial
en el campo de la informática personal, se denomina BD a lo que aquí denominamos SGBD. Tampoco se debe confundir
la BD considerada como modelo de la realidad con lo que aquí denominamos mode- lo de BD. El modelo de BD es el conjunto de herramientas conceptuales (piezas) que se utilizan para construir el modelo de la realidad

Todo modelo de BD nos proporciona tres tipos de herramientas:

a) Estructuras de datos con las que se puede construir la BD: tablas, árboles, etc.

b) Diferentes tipos de restricciones (o reglas) de integridad que el SGBD tendrá que hacer cumplir a los datos: dominios, claves, etc.

c) Una serie de operaciones para trabajar con los datos. Un ejemplo de ello, en el modelo relacional, es la operación SELECT, que sirve para seleccionar (o leer) las filas que cumplen alguna condición. Un ejemplo de operación típica del modelo jerárquico y del modelo en red podría ser la que nos dice si un determinado registro tiene “hijos” o no.

Evolución de los modelos de BD

De los cuatro modelos de BD que hemos citado, el que apareció primero, a principios de los años sesenta, fue el modelo jerárquico. Sus estructuras son registros interrelacionados en forma de árboles. El SGBD clásico de este modelo es el IMS/DL1 de IBM.

 

 

 

A principios de los setenta surgieron SGBD basados en un modelo en red. Como en el modelo jerárquico, hay registros e interrelaciones, pero un registro ya no está limitado a ser “hijo” de un solo registro tipo. El comité CODASYL- DBTG propuso un estándar basado en este

* Por ejemplo, IDS de Bull, DMSde Univac y DBMS de Digital.

modelo, que fue adoptado por muchos constructores de SGBD*. Sin embargo, encontró la oposición de IBM, la empresa entonces dominante. La propuesta de CODASYL-DBTG ya definía tres niveles de esquemas.

 

** Por ejemplo, Oracle, DB2 de IBM, Informix, Ingres, Allbase de HPy SQL-Server de Sybase.

Durante los años ochenta apareció una gran cantidad de SGBD basados en el modelo relacional propuesto en 1969 por E.F. Codd, de IBM, y prácticamente todos utilizaban como lenguaje nativo el SQL**. El modelo relacional se basa en el concepto matemático de relación, que aquí podemos considerar de momento equivalente al término tabla (formada por filas y columnas). La mayor parte de los SI que actualmente están

El modelo relacional se estudia con detalle en la unidad didáctica “El
modelo relacional y el álgebra relacional” de este curso.

en funcionamiento utilizan SGBD relacionales, pero algunos siguen utilizando los jerárquicos o en red (especialmente en SI antiguos muy grandes).

 

Figura 8

 

Así como en los modelos prerrelacionales (jerárquico y en red), las estructuras de datos constan de dos elementos básicos (los registros y las interrelaciones), en el modelo relacional constan de un solo elemento: la tabla, formada por filas y columnas. Las interrelaciones se deben modelizar utilizando las tablas.

Otra diferencia importante entre los modelos prerrelacionales y el modelo relacional es que el modelo relacional se limita al nivel lógico (no hace absolutamente ninguna consideración sobre las representaciones físicas). Es decir, nos da una independencia física de datos total. Esto es así si hablamos del modelo teórico, pero los SGBD del mercado nos proporcionan una independencia limitada.

Estos últimos años se está extendiendo el modelo de BD relacional con objetos. Se trata de ampliar el modelo relacional, añadiéndole la posibilidad de que los tipos de datos sean tipos abstractos de datos, TAD. Esto acerca los sistemas relacionales al paradigma de la OO. Los primeros SGBD relacionales que dieron esta posibilidad fueron Oracle (versión 8), Informix (versión 9) e IBM/DB2/UDB (versión 5).

Hablamos de modelos de BD, pero de hecho se acostumbran a denominar modelos de datos, ya que permiten modelarlos. Sin embargo, hay modelos de datos que no son utilizados por los SGBD del mercado: sólo se usan durante el proceso de análisis y diseño, pero no en las realizaciones.

La evolución de los modelos...        
... a lo largo de los años los ha ido alejando del mundo físico y los ha acercado almundo lógico; es decir, se han alejado de las máquinas y se han acercado a las personas.

Los más conocidos de estos tipos de modelos son los modelos semánticos y los funcionales. Éstos nos proporcionan herramientas muy potentes para describir las estructuras de la información del mundo real, la semántica y las interrelaciones, pero normalmente no disponen de operaciones para tratarlas. Se limitan a ser herramientas de descripción lógica. Son muy utilizados en la etapa del diseño de BD y en herramientas CASE. El más extendido de estos modelos es el conocido como modelo ER (entity-relationship), que estudiaremos más adelante.

Actualmente, la práctica más extendida en el mundo profesional de los desarrolladores de SI es la utilización del modelo ER durante el análisis y las primeras etapas del diseño de los datos, y la utilización del modelo relacional para acabar el diseño y construir la BD con un SGBD.

En esta asignatura hablamos sólo de BD con modelos de datos estructurados, que son los que normalmente se utilizan en los SI empresariales. Sin embargo, hay SGBD especializados en tipos de aplicaciones concretas que no siguen ninguno de estos modelos. Por ejemplo, los SGBD documentales o los de BD geográficas.

 

6.Lenguajes y usuarios

6.Lenguajes y usuarios Carlos 22 May, 2009 - 11:07

Para comunicarse con el SGBD, el usuario, ya sea un programa de aplicación o un usuario directo, se vale de un lenguaje. Hay muchos lenguajes diferentes, según el tipo de usuarios para los que están pensados y el tipo de cosas que los usuarios deben poder expresar con ellos:

¿Qué debería poder decir el usuario al SGBD?                                     
Por un lado, la persona que hace el diseño debe tenerla posibilidad de describir al SGBD la BD que ha diseñado. Por otro lado, debe ser posible pedirle al sistema que rellene y actualice la base de datos con los datos que se le den.  Además, y obviamente, el usuario debe disponer de medios para hacerle consultas.

a) Habrá usuarios informáticos muy expertos que querrán escribir procesos complejos y que necesitarán lenguajes complejos.

b) Sin embargo, habrá usuarios finales no informáticos, ocasionales (esporádicos), que sólo harán consultas. Estos usuarios necesitarán un lenguaje muy sencillo, aunque dé un rendimiento bajo en tiempo de respuesta.

c) También podrá haber usuarios finales no informáticos, dedicados o especializados. Son usuarios cotidianos o, incluso, dedicados exclusivamente a trabajar con la BD*. Estos usuarios necesitarán lenguajes muy eficientes y compactos, aunque no sea fácil aprenderlos. Tal vez serán lenguajes especializados en tipos concretos de tareas.

 

* Por ejemplo, personas dedicadas a introducir datos masivamente.         

 

Hay lenguajes especializados en la escritura de esquemas; es decir, en la descripción de la BD. Se conocen genéricamente como DDL o data definition language. Incluso hay lenguajes específicos para esquemas internos, lenguajes para esquemas conceptuales y lenguajes para esquemas externos.
Otros lenguajes están especializados en la utilización de la BD (consultas y mantenimiento). Se conocen como DML o data management language. Sin embargo, lo más frecuente es que el mismo lenguaje disponga de construcciones para las dos funciones, DDL y DML.
El lenguaje SQL se explicará en la unidad didáctica “El lenguaje SQL” de este curso.

El lenguaje SQL, que es el más utilizado en las BD relacionales, tiene verbos –instrucciones– de tres tipos diferente

1) Verbos del tipo DML; por ejemplo, SELECT para hacer consultas, e INSERT,UPDATE y DELETE para hacer el mantenimiento de los datos.

2) Verbos del tipo DDL; por ejemplo, CREATE TABLE para definir las tablas, sus columnas y las restricciones.

3) Además, SQL tiene verbos de control del entorno, como por ejemplo COMMIT y ROLLBACK para delimitar transacciones.

Lenguajes declarativos y        procedimentales                   
El aprendizaje y la utilización de los lenguajes procedimentales acostumbran a ser más difíciles que los declarativos,y por ello sólo los utilizan usuarios informáticos. Con los procedimentales se pueden escribir procesos más eficientes que con los declarativos.

En cuanto a los aspectos DML, podemos diferenciar dos tipos de lenguajes:

a) Lenguajes muy declarativos (o implícitos), con los que se especifica qué se quiere hacer sin explicar cómo se debe hacer.

b) Lenguajes más explícitos o procedimentales, que nos exigen conocer más cuestiones del funcionamiento del SGBD para detallar paso a paso cómo se deben realizar las operaciones (lo que se denomina navegar por la BD).

Como es obvio, los aspectos DDL (las descripciones de los datos) son siempre declarativos por su propia naturaleza.

Los lenguajes utilizados en los SGBD prerrelacionales eran procedimentales. SQL es básicamente declarativo, pero tiene posibilidades procedimentales.

 

Aunque casi todos los SGBD del mercado tienen SQL como lenguaje nativo, ofrecen otras posibilidades, como por ejemplo 4GL y herramientas visuales:
1)   Lenguajes 4GL (4th Generation Languages)* de muy alto nivel, que
suelen combinar elementos procedimentales con elementos declarativos. Pretenden facilitar no sólo el tratamiento de la BD, sino también la definición de menús, pantallas y diálogos.
2)   Herramientas  o interfaces  visuales** muy fáciles de utilizar, que permiten usar las BD siguiendo el estilo de diálogos con ventanas, iconos
y ratón, puesto de moda por las aplicaciones Windows. No sólo son útiles a los usuarios no informáticos, sino que facilitan mucho el trabajo a los usuarios informáticos: permiten consultar y actualizar la BD, así como definirla y actualizar su definición con mucha facilidad y claridad.

* Empezaron a aparecer al final de los años ochenta.

** Han proliferado en los años noventa.

Tanto los 4GL como las herramientas visuales (con frecuencia unidas en una sola herramienta) traducen lo que hace el usuario a instrucciones SQL por distintas vías:

• En el caso de los 4GL, la traducción se suele hacer mediante la compilación.

• En el caso de las herramientas visuales, se efectúa por medio del intérprete de SQL integrado en el SGBD.

* Pascal, C, Cobol, PL/I, Basic,       MUMPS, Fortran, Java, etc.            

Si queremos escribir un programa de aplicación que trabaje con BD, seguramente querremos utilizar nuestro lenguaje habitual de programación*. Sin embargo, generalmente estos lenguajes no tienen instrucciones para realizar el acceso a las BD. Entonces tenemos las dos opciones siguientes:

1) Las llamadas a funciones: en el mercado hay librerías de funciones especializadas en BD (por ejemplo, las librerías ODBC). Sólo es preciso incluir llamadas a las funciones deseadas dentro del programa escrito con el lenguaje habitual. Las funciones serán las que se encargarán de enviar las instrucciones

(generalmente en SQL) en tiempo de ejecución al SGBD.

2) El lenguaje hospedado: otra posibilidad consiste en incluir directamente las instrucciones del lenguaje de BD en nuestro programa. Sin embargo, esto exige utilizar un precompilador especializado que acepte en nuestro lenguaje de programación habitual las instrucciones del lenguaje de BD. Entonces se dice que este lenguaje (casi siempre SQL) es el lenguaje hospedado o incorporado (embedded), y nuestro lenguaje de programación (Pascal, C, Cobol, etc.) es el lenguaje anfitrión (host).

7.Administracion de BD

7.Administracion de BD Carlos 22 May, 2009 - 11:39
Hay un tipo de usuario especial: el que realiza tareas de administración
y control de la BD. Una empresa o institución que tenga SI construidos en torno a BD necesita que alguien lleve a cabo una serie de funciones centralizadas de gestión y administración, para asegurar que la explotación de la BD es la correcta. Este conjunto de funciones se conoce con el nombre de administración de BD (ABD), y los usuarios que hacen este tipo especial de trabajo se denominan administradores de BD.

Los administradores de BD son los responsables del correcto funcionamiento de la BD y velan para que siempre se mantenga útil. Intervienen en situaciones problemáticas o de emergencia, pero su responsabilidad fundamental es velar para que no se produzcan incidentes.

A continuación damos una lista de tareas típicas del ABD:

1) Mantenimiento, administración y control de los esquemas. Comunicación de los cambios a los usuarios.

2) Asegurar la máxima disponibilidad de los datos; por ejemplo, haciendo copias (back-ups), administrando diarios (journals o logs), reconstruyendo la BD, etc.

3) Resolución de emergencias.

4) Vigilancia de la integridad y de la calidad de los datos.

5) Diseño físico, estrategia de caminos de acceso y reestructuraciones.

6) Control del rendimiento y decisiones relativas a las modificaciones en los esquemas y/o en los parámetros del SGBD y del SO, para mejorarlo.

7) Normativa y asesoramiento a los programadores y a los usuarios finales sobre la utilización de la BD.

8) Control y administración de la seguridad: autorizaciones, restricciones, etc.

La tarea del ABD no es sencilla.

Los SGBD del mercado procuran reducir al mínimo el volumen de estas tareas, pero en sistemas muy grandes y críticos se llega a tener grupos de ABD de más de diez personas. Buena parte del software que acompaña el SGBD está orientado a facilitar la gran diversidad de tareas controladas por el ABD: monitores del rendimiento, monitores de la seguridad, verificadores de la consistencia entre índices y datos, reorganizadores, gestores de las copias de seguridad, etc. La mayoría de estas herramientas tienen interfaces visuales para facilitar la tarea del ABD.

 

Resumen

Resumen Carlos 22 May, 2009 - 11:42

En esta unidad hemos hecho una introducción a los conceptos fundamentales del mundo de las BD y de los SGBD. Hemos explicado la evolución de los SG- BD, que ha conducido de una estructura centralizada y poco flexible a una distribuida y flexible, y de una utilización procedimental que requería muchos conocimientos a un uso declarativo y sencillo.

Hemos revisado los objetivos de los SGBD actuales y algunos de los servicios que nos dan para conseguirlos. Es especialmente importante el concepto de transacción y la forma en que se utiliza para velar por la integridad de los datos.

La arquitectura de tres niveles aporta una gran flexibilidad a los cambios, tanto a los físicos como a los lógicos. Hemos visto cómo un SGBD puede funcionar utilizando los tres esquemas propios de esta arquitectura.

Hemos explicado que los componentes de un modelo de BD son las estructuras, las restricciones y las operaciones. Los diferentes modelos de BD se diferencian básicamente por sus estructuras. Hemos hablado de los modelos más conocidos, especialmente del modelo relacional, que está basado en tablas y que estudiaremos más adelante.

Cada tipo de usuario del SGBD puede utilizar un lenguaje apropiado para su trabajo. Unos usuarios con una tarea importante y difícil son los administradores de las BD.

Actividades

Actividades Carlos 22 May, 2009 - 11:48
Lectura recomendada               
Consultad las obras de la bibliografía que encontraréis al final de esta unidad.

1. Comparad la lista de los objetivos de los SGBD que hemos dado aquí con la que se da en otros libros, y haced otra lista con las diferencias que encontréis.

2. Buscad información técnica y comercial de los fabricantes de SGBD sobre sus productos y a partir de aquí intentad reconocer los conceptos que hemos introducido en esta unidad.

3. Leed algún informe “Estado del arte” sobre SGBD de los que se publican (normalmente cada año) en la revista Byte y en Datamation.

Ejercicios de autoevaluación

1. ¿Qué ventajas aportaron los SGBD relacionales con respecto a los prerrelacionales?

2. Para mejorar la disponibilidad y el coste, hemos decidido que una cierta parte de una BD que está situada en el ordenador central de la empresa estará duplicada (replicada) en un ordenador situado en una oficina alejada (conectado permanentemente por vía telefónica). Los programas que actualizan la BD, ¿tendrían que preocuparse de actualizar también la réplica?

¿Por qué?

3. Hemos programado una transacción para consultar cuántos alumnos cursan una asignatura. Si este número es inferior a quince, se nos informará de cuántos hay y en una lista, en una hoja de papel o en la pantalla nos aparecerán todos ellos. Sin embargo, si es superior o igual a quince, simplemente dirá cuántos hay. Supongamos que de forma concurrente con esta transacción se podrán estar ejecutando otras que inserten nuevos alumnos o que los supriman. ¿Qué problema se podrá producir si el SGBD no aísla totalmente las transacciones?

4. De las siguientes afirmaciones, decid cuáles son ciertas y cuáles son falsas:

a) El modelo ER es más conocido como modelo relacional.

b) Los SGBD no permiten la redundancia.

c) El DML es un lenguaje declarativo.

d) El DDL es un lenguaje pensado para escribir programas de consulta y actualización de BD. e) En un ordenador que actúa como servidor de BD, con dos RAID y tres discos duros y con un SGBD actual, no es necesario que los encargados de realizar los programas para consultar esta BD sepan en qué discos está.

f) Cuando un programa quiere acceder a unos datos mediante un índice, lo debe decir al SGBD.

 

Solucionario ejercicios de autoevaluacion

Solucionario ejercicios de autoevaluacion Carlos 22 May, 2009 - 11:52

1. Los SGBD relacionales aportaron una programación más sencilla: los lenguajes son más sencillos y no dependen tanto de las características físicas de la BD. Se da más flexibilidad a los cambios (más independencia física de los datos). El programador se debe preocupar mucho menos de las cuestiones de rendimiento, pues de ello ya se ocupa el SGBD. Incluyen lenguajes declarativos de consulta para usuarios no informáticos.

2. Si la actualización no se hace en los dos lugares, la redundancia nos puede comportar problemas de consistencia de los datos. El administrador de la BD debería poder describir qué quiere que esté replicado y cómo quiere que se haga el mantenimiento de la réplica. El SGBD debería encargarse de mantener la réplica actualizada correctamente. Si la actualización de la réplica la tuviesen que hacer los programas de aplicación, podría suceder que alguno de ellos no lo hiciese, o incluso que la actualización la hiciese (mal) un usuario directo, sin escribir un programa.

Y todavía más, los programas de aplicación y los usuarios directos deberían ser totalmente ajenos a estos temas físicos (rendimiento, disponibilidad, etc.), ya que de este modo se podrían cambiar las decisiones, como por ejemplo variar la política de réplicas, sin que se tuviesen que modificar los programas ni avisar a nadie. Simplemente debe intervenir el ABD mediante el lenguaje de descripción del nivel físico. Actualmente, los SGBD del mercado ya dan este nivel de independencia.

3. Supongamos que la transacción consulta al SGBD cuántos alumnos hay, y el SGBD cuenta trece. El programa preparará una línea de cabecera de lista que indique que hay trece alumnos, y a continuación los mostrará. Sin embargo, entre el momento en que fabrica esta cabecera y el momento de empezar a leer a los alumnos uno por uno para mostrarlos, otras transacciones (que se ejecutan concurrentemente con ésta) eliminan a dos alumnos. Entonces, el programa nos mostrará sólo a once, a pesar de que había anunciado trece.

Y si las transacciones concurrentes que hacen actualizaciones hubiesen insertado tres alumnos, la cabecera diría que hay trece, y mostraría en realidad dieciséis (¡y no tendría que mostrar nunca más de quince!).

Estos problemas de concurrencia pueden surgir si el SGBD no lleva un control que evite las interferencias.

4. a) Falsa, b) Falsa, c) Falsa, d) Falsa, e) Cierta, f) Falsa.

 

Glosario

Glosario Carlos 22 May, 2009 - 11:55

Administrador de BD
Tipo de usuario especial que realiza funciones de administración y control de la BD, que aseguran que la explotación de la BD es correcta.

Base de datos
Conjunto estructurado de datos que representa entidades y sus interrelaciones. La representación será única e integrada, a pesar de que debe permitir diversas utilizaciones.

Sigla: BD

BD
Ved: base de datos.

Cliente/servidor
Tecnología habitual para distribuir datos. La idea es que dos procesos diferentes, que se pueden ejecutar en un mismo sistema o en sistemas separados, actúan de modo que uno actúa de cliente o peticionario de un servicio y el otro, como servidor. Un proceso cliente puede pedir servicios a distintos servidores. Un servidor puede recibir peticiones de muchos clientes. En general, un proceso A que actúa como cliente pidiendo un servicio a otro proceso B puede hacer también de servidor de un servicio que le pida otro proceso C.

Sigla: C/S

C/S
Ved: cliente/servidor.

Data Definition Language
Lenguaje especializado en la escritura de esquemas; es decir, en la descripción de BD.

Sigla: DDL

Data Danipulation Language
Lenguaje especializado en la utilización de BD (consultas y mantenimiento).

Sigla: DML

DDL
Ved: data definition language.

DML
Ved: data manipulation language.

Esquema
Descripción o definición de la BD. Esta descripción está separada de los programas y es utilizada por el SGBD para saber cómo es la BD con la que debe trabajar. La arquitectura ANSI/SPARC recomienda tres niveles de esquemas: el externo (visión de los usuarios), el conceptual (visión global) y el físico (descripción de características físicas).

SGBD
Ved: sistema de gestión de BD.

Sistema de Gestión de BD
Software que gestiona y controla BD. Sus principales funciones son facilitar la utilización de la BD a muchos usuarios simultáneos y de tipos diferentes, independizar al usuario del mundo físico y mantener la integridad de los datos.

Sigla: SGBD

SQL
Ved: structured query language.

Structured Query Language
Lenguaje especializado en la descripción (DDL) y la utilización (DML) de BD relacionales. Creado por IBM al final de los años setenta y estandarizado por ANSI-ISO en 1985 (el último estándar de SQL es de 1999). En la actualidad lo utilizan prácticamente todos los SGBD del mercado.

Sigla: SQL

Transacción
Conjunto de operaciones (de BD) que queremos que se ejecuten como un todo (todas o ninguna) y de forma aislada (sin interferencias) de otros conjuntos de operaciones que se ejecuten concurrentemente.

Bibliografia

Bibliografia Carlos 22 May, 2009 - 12:04

Bibliografía básica

Date, C.J. (2001). Introducción a los sistemas de bases de datos (7ª ed.). Prentice Hall.

Silberschatz, A; Korth, H.F; Sudarshan, S. (1998). Fundamentos de bases de datos (3.a ed.). Madrid: McGraw-Hill.

La introducción de este libro es similar a la que hemos hecho aquí.


Bibliografía complementaria

Para actualizar vuestra visión global de los SGBD del mercado, podéis consultar en Internet las páginas de los fabricantes de SGBD; por ejemplo:

• Informix: http://www.informix.com

• Oracle: http://www.oracle.com

• IBM: http://www.ibm.com

• Computer Associates: http://www.ca.com

• Microsoft: http://www.microsoft.com

• NCR: http://www.ncr.com

El modelo relacional y el algebra

El modelo relacional y el algebra Carlos 27 May, 2009 - 12:20

Introducción

Esta unidad didáctica está dedicada al estudio del modelo de datos relacional y del álgebra relacional.

 

El concepto de modelo de datos se ha presentado en otra unidad didáctica. En ésta se profundiza en un modelo de datos concreto: el modelo relacional, que actualmente tiene una gran relevancia. Sus conceptos fundamentales están bien asentados y, además, los sistemas de gestión de bases de datos relacionales son los más extendidos en su utilización práctica. Por estos motivos pensamos que es importante conocerlo.

El estudio del modelo relacional sirve, además, de base para los contenidos de otra unidad, dedicada al lenguaje SQL. Este lenguaje permite definir y manipular bases de datos relacionales. Los fundamentos del modelo relacional resultan imprescindibles para conseguir un buen dominio del SQL.

En esta unidad se analizan también las operaciones del álgebra relacional, que sirven para hacer consultas a una base de datos. Es preciso conocer estas operaciones porque nos permiten saber qué servicios de consulta debe proporcionar un lenguaje relacional. Otra aportación del álgebra relacional es que facilita la comprensión de algunas de las construcciones del lenguaje SQL que se estudiarán en otra unidad didáctica de este curso. Además, constituye la base para el estudio del tratamiento de las consultas que efectúan los SGBD internamente (especialmente en lo que respecta a la optimización de consultas). Este último tema queda fuera del ámbito del presente curso, pero es relevante para estudios más avanzados sobre bases de datos.

 

 

Objetivos

En los materiales didácticos de esta unidad encontraréis las herramientas indispensables para alcanzar los siguientes objetivos:

1. Conocer los fundamentos del modelo de datos relacional.

2. Saber distinguir las características que debe tener un sistema de gestión de bases de datos relacional para que sea coherente con los fundamentos del modelo relacional.

3. Comprender las ventajas del modelo relacional que derivan del alto grado de independencia de los datos que proporciona, y de la simplicidad y la uniformidad del modelo.

4. Conocer las operaciones del álgebra relacional.

5. Saber utilizar las operaciones del álgebra relacional para consultar una base de datos.

 

1. Introduccion al modelo relacional

1. Introduccion al modelo relacional Carlos 28 May, 2009 - 18:19
El modelo relacional es un modelo de datos y, como tal, tiene en cuenta los tres aspectos siguientes de los datos:
1) La estructura, que debe permitir representar la información que nos interesa del mundo real.
2) La manipulación, a la que da apoyo mediante las operaciones de actualización y consulta de los datos
3) La integridad, que es facilitada mediante el establecimiento de reglas de integridad; es decir, condiciones que los datos deben cumplir.
El concepto de modelo de datosse ha explicado en la unidad
didáctica “Introducción a las bases de datos”de este curso.

Un sistema de gestión de bases de datos relacional (SGBDR) da apoyo a la definición de datos mediante la estructura de los datos del modelo relacional, así como a la manipulación de estos datos con las operaciones del modelo; además, asegura que se satisfacen las reglas de integridad que el modelo relacional establece.

Los principios del modelo de datos relacional fueron establecidos por E.F. Codd en los años 1969 y 1970. De todos modos, hasta la década de los ochenta no se empezaron a comercializar los primeros SGBD relacionales con rendimientos aceptables. Cabe señalar que los SGBD relacionales que se comercializan actual- mente

El concepto de SGBD ha sido presentado en la unidad didáctica “Introducción a las bases de datos” de este curso.

todavía no soportan todo lo que establece la teoría relacional hasta el último detalle.

El principal objetivo del modelo de datos relacional es facilitar que la base de datos sea percibida o vista por el usuario como una estructura lógica que consis-

te en un conjunto de relaciones y no como una estructura física de implementación. Esto ayuda a conseguir un alto grado de independencia de los datos.

Un objetivo adicional del modelo es conseguir que esta estructura lógica con la que se percibe la base de datos sea simple y uniforme. Con el fin de proporcionar simplicidad y uniformidad, toda la información se representa de una única manera: mediante valores explícitos que contienen las relaciones (no se utilizan conceptos como por ejemplo apuntadores entre las relaciones). Con el mismo propósito, todos los valores de datos se consideran atómicos; es decir, no es posible descomponerlos.

Hay que precisar que un SGBD relacional, en el nivel físico, puede emplear cualquier estructura de datos para implementar la estructura lógica formada por las relaciones. En particular, a nivel físico, el sistema puede utilizar apuntadores, índices, etc. Sin embargo, esta implementación física queda oculta al usuario.

En los siguientes apartados estudiaremos la estructura de los datos, las operaciones y las reglas de integridad del modelo relacional. Hay dos formas posibles de enfocar el estudio de los contenidos de este módulo. La primera consiste en seguirlos en orden de exposición. De este modo, se van tratando todos los elementos de la teoría del modelo relacional de forma muy precisa y en un orden lógico. Otra posibilidad, sin embargo, es empezar con la lectura del resumen final del módulo y leer después todo el resto de los contenidos en el orden normal. El resumen describe los aspectos más relevantes de la teoría relacional que se explican y, de este modo, proporciona una visión global de los contenidos del módulo que, para algunos estudiantes, puede ser útil comprender antes de iniciar un estudio detallado.

 

2. Estructura de los datos

2. Estructura de los datos Carlos 28 May, 2009 - 18:46
El modelo relacional proporciona una estructura de los datos que coniste en un conjunto de relaciones con objeto de representar la información que nos interesa del mundo real.

La estructura de los datos del modelo relacional se basa, pues, en el concepto de relación.

 

 

 

 

 

 

2.1. Vision informal de una relacion

2.1. Vision informal de una relacion Dataprix 10 Diciembre, 2009 - 10:57

En primer lugar, presentaremos el concepto de relación de manera informal. Se puede obtener una buena idea intuitiva de lo que es una relación si la visualizamos como una tabla o un fichero. En la figura 1 se muestra la visualización tabular de una relación que contiene datos de empleados. Cada fila de la tabla contiene una colección de valores de datos relacionados entre sí; en nuestro ejemplo, son los datos correspondientes a un mismo empleado. La tabla tiene un nombre (EMPLEADOS) y también tiene un nombre cada una de sus columnas (DNI, nombre, apellido y sueldo). El nombre de la tabla y los de las columnas ayudan a entender el significado de los valores que contiene la tabla. Cada columna contiene valores de un cierto dominio; por ejemplo, la columna DNI contiene valores del dominio númerosDNI.

Figura1

 

 

Conjunto de relaciones
Una base de datos relacional consta de un conjuntode relaciones, cada una de las cuales se puede visualizar de este modo tan sencillo.
La estructura de los datos del modelo relacional resulta fácil de entender para el usuario.

Si definimos las relaciones de forma más precisa, nos daremos cuenta de que presentan algunas características importantes que, en la visión superficial que hemos presentado, quedan ocultas. Estas características son las que motivan que el concepto de relación sea totalmente diferente del de fichero, a pesar de que, a primera vista, relaciones y ficheros puedan parecer similares.

2.2. Vision formal de una relacion

2.2. Vision formal de una relacion Dataprix 10 Diciembre, 2009 - 11:18

A continuación definimos formalmente las relaciones y otros conceptos que están vinculados a ellas, como por ejemplo dominio, esquema de relación, etc.

Un dominio D es un conjunto de valores atómicos. Por lo que    respecta al modelo relacional, atómico significa indivisible; es decir, que por muy complejo o largo que sea un valor atómico, no tiene una estructuración interna para un SGBD relacional.

Los dominios pueden ser de dos tipos:

Dominio definido por el usuario
Por ejemplo, el usuario puede definir un dominio para las edades de los empleadosque se denomine dom_edady que contenga los valores enteros que están entre 16 y 65.

1) Dominios predefinidos, que corresponde a los tipos de datos que normalmente proporcionan los lenguajes de bases de datos, como por ejemplo los enteros, las cadenas de caracteres, los reales, etc.

2) Dominios definidos por el usuario, que pueden ser más específicos. Toda definición de un dominio debe constar, como mínimo, del nombre del dominio y de la descripción de los valores que forman parte de éste.

Un relación se compone del esquema (o intensión de la relación) y dela extensión

Si consideramos la representación tabular anterior (figura 1), el esquema correspondería a la cabecera de la tabla y la extensión correspondería al cuerpo:

 

Figura 2

Empleados

DNI

nombre

apellido

sueldo

40.444.255

Juan

García

2.000

33.567.711

Marta

Roca

2.500

55.898.425

Carlos

Buendía

1.500

El esquema de la relación consiste en un nombre de relación R y un conjunto de atributos {A1, A2, ..., An}.

 

Nombre y conjunto de atributos de la relación EMPLEADOS

Si tomamos como ejemplo la figura 1, el nombre de la relación es EMPLEADOS y el conjunto de atributos es {DNI, nombre, apellido, sueldo}.

Tomaremos la convención de denotar el esquema de la relación de la forma siguiente: R(A1, A2, ..., An), donde R es el nombre la relación y A1, A2, ..., An es una ordenación cualquiera de los atributos que pertenecen al conjunto {A1, A2, ..., An}.

Denotación del esquema de la relación EMPLEADOS

El esquema de la relación de la figura 1 se podría denotar, por ejemplo, como EMPLEADOS(DNI, nombre, apellido, sueldo), o también, EMPLEADOS(nombre, apellido, DNI, sueldo), porque cualquier ordenación de sus atributos se considera válida para denotar el esquema de una relación.

Un atributo Ai es el nombre del papel que ejerce un dominio D en un es-quema de relación. D es el dominio de Ai y se denota como dominio (Ai).

Dominio del atributo DNI

Según la figura 1, el atributo DNI corresponde al papel que ejerce el dominio númerosDNI en el esquema de la relación EMPLEADOS y, entonces, dominio(DNI) = númerosDNI. 

Conviene observar que cada atributo es único en un esquema de relación, porque no tiene sentido que un mismo dominio ejerza dos veces el mismo papel en un mismo esquema. Por consiguiente, no puede ocurrir que en un esquema de relación haya dos atributos con el mismo nombre. En cambio, sí que se puede repetir un nombre de atributo en relaciones diferentes. Los dominios de los atributos, por el contrario, no deben ser necesariamente todos diferentes en una relación.

 

Ejemplo de atributos diferentes con el mismo dominio 

Si tomamos como ejemplo el esquema de relación PERSONAS(DNI, nombre, apellido, telcasa, teltrabajo), los atributos telcasa y teltrabajo pueden tener el mismo dominio: dominio(telcasa)=

= teléfono y dominio(teltrabajo) = teléfono. 

En este caso, el dominio teléfono ejerce dos papeles diferentes en el esquema de relación: el de indicar el teléfono particular de una persona y el de indicar el del trabajo.

La extensión de la relación de esquema R(A1, A2, ..., An) es un conjunto de tuplas ti (i = 1, 2, ..., m), donde cada tupla ti es, a su vez un conjunto  de  pares  ti  =  {,   ...  >An:vin]]>}  y,  para  cada  par , se cumple que vij  es un valor de dominio(Aj), o bien un valor especial que denominaremos nulo.
Algunos autores...
... denominan tablas, columnas y filas a las relaciones, los atributos y las tuplas, respectivamente.

Para simplificar, tomaremos la convención de referirnos a una tupla ti = {<A1:vi1>, <A2:vi2>, ..., <An:vin>} que pertenece a la extensión del esquema denotado como R(A1, A2, ..., An), de la forma siguiente: ti = <vi1, vi2, ..., vin>.

Si denotamos el esquema de la relación representada en la figura 1 como EMPLEADOS(DNI, nombre, apellido, sueldo), el conjunto de tuplas de su extensión será el de la figura siguiente:

Figura 3

 

Esta figura...
... nos muestra la extensión de EMPLEADOS en forma de conjunto, mientras que las figuras anteriores nos la mostraban en forma de filas de una tabla. La representa- ción tabular es más cómoda,pero no refleja la definición de extensión con tanta exactitud.

en una tupla ti = <vi1, vi2, ..., vin>, el valor vij es un valor nulo, entonces el valor del atributo Aj es desconocido para la tupla ti de la relación, o bien no es aplicable a esta tupla. 

Ejemplo de valor nulo

Podríamos tener un atributo telcasa en la relación EMPLEADOS y se podría dar el caso de que un empleado no tuviese teléfono en su casa, o bien que lo tuviese, pero no se conociese su número. En las dos situaciones, el valor del atributo telcasa para la tupla correspondiente al empleado sería el valor nulo. 

El grado de una relación es el número de atributos que pertenecen a su esquema.

Grado de la relación EMPLEADOS 

El grado de la relación de esquema EMPLEADOS(DNI, nombre, apellido, sueldo), es 4. 

La cardinalidad de una relación es el número de tuplas que pertenecena su extensión.

Cardinalidad de la relación EMPLEADOS 

Observando la figura 3 se deduce que la cardinalidad de la relación EMPLEADOS es 3.

2.3. Diferencias entre relaciones y ficheros

2.3. Diferencias entre relaciones y ficheros Dataprix 10 Diciembre, 2009 - 11:22

A primera vista, relaciones y ficheros resultan similares. Los registros y los campos que forman los ficheros se parecen a las tuplas y a los atributos de las relaciones, respectivamente.

A pesar de esta similitud superficial, la visión formal de relación que hemos presentado establece algunas características de las relaciones que las hacen diferentes de los ficheros clásicos. A continuación describimos estas características: 

1) Atomicidad de los valores de los atributos: los valores de los atributos de una relación deben ser atómicos; es decir, no deben tener estructura interna. Esta característica proviene del hecho de que los atributos siempre deben tomar un valor de su dominio o bien un valor nulo, y de que se ha establecido que los valores de los dominios deben ser atómicos en el modelo relacional. 

El objetivo de la atomicidad de los valores es dar simplicidad y uniformidad al modelo relacional. 

2) No-repetición de las tuplas: en un fichero clásico puede ocurrir que dos de los registros sean exactamente iguales; es decir, que contengan los mismos datos. En el caso del modelo relacional, en cambio, no es posible que una relación contenga tuplas repetidas. Esta característica se deduce de la misma definición de la extensión de una relación. La extensión es un conjunto de tuplas y, en un conjunto, no puede haber elementos repetidos. 

3) No-ordenación de las tuplas: de la definición de la extensión de una relación como un conjunto de tuplas se deduce también que estas tuplas no estarán ordenadas, teniendo en cuenta que no es posible que haya una ordenación entre los elementos de un conjunto.

La finalidad de esta característica es conseguir que, mediante el modelo relacional, se puedan representar los hechos en un nivel abstracto que sea independiente de su estructura física de implementación. Más concretamente, aunque los SGBD relacionales deban proporcionar una implementación física que almacenará las tuplas de las relaciones en un orden concreto, esta ordenación no es visible si nos situamos en el nivel conceptual.

Ejemplo de no-ordenación de las tuplas

 

 

En una base de datos relacional, por ejemplo, no tiene sentido consultar la “primera tupla” de la relación EMPLEADOS. 

4) No-ordenación de los atributos: el esquema de una relación consta de un nombre de relación R y un conjunto de atributos {A1, A2, ..., An}. Así pues, no hay un orden entre los atributos de un esquema de relación, teniendo en cuenta que estos atributos forman un conjunto.

Como en el caso anterior, el objetivo de esta característica es representar los hechos en un nivel abstracto, independientemente de su implementación física. 

Ejemplo de no-ordenación de los atributos 

El esquema de relación EMPLEADOS(DNI, nombre, apellido, sueldo) denota el mismo esquema de relación que EMPLEADOS(nombre, apellido, DNI, sueldo).

 

2.4. Clave candidata, clave primaria y clave alternativa de las relaciones

2.4. Clave candidata, clave primaria y clave alternativa de las relaciones Dataprix 10 Diciembre, 2009 - 11:47
Por ejemplo...                                   
... si se almacena información sobre los empleados de una empresa, es preciso tener la posibilidad de distinguir qué datos corresponden a cada uno de los diferentes empleados.

... si se almacena información sobre los empleados de una empresa, es preciso tener la posibilidad de distinguir qué datos corresponden a cada uno de los diferentes empleados. Toda la información que contiene una base de datos debe poderse identificar de alguna forma. En el caso particular de las bases de datos que siguen el modelo relacional, para identificar los datos que la base de datos contiene, se pueden utilizar las claves candidatas de las relaciones. A continuación definimos qué se entiende por clave candidata, clave primaria y clave alternativa de una relación. Para hacerlo, será necesario definir el concepto de superclave. 

 

Una superclave de una relación de esquema R(A1, A2, ..., An) es un subconjunto de los atributos del esquema tal que no puede haber dos tuplas en la extensión de la relación que tengan la misma combinación de valores para los atributos del subconjunto.

 

Observad que...                                          
... toda relación tiene, por lo menos, una superclave, que es la formada por todos los atributos de su esquema. Esto se debe a la propiedad que cumple toda relaciónde no tener tuplas repetidas.
En el ejemplo de EMPLEA- DOS(DNI, NSS, nombre, apellido, teléfono) esta super- clave sería: {DNI, NSS, nombre, apellido, teléfono}.

Una superclave, por lo tanto, nos permite identificar todas las tuplas que contiene la relación. 

Algunas superclaves de la relación EMPLEADOS

En la relación de esquema EMPLEADOS(DNI, NSS, nombre, apellido, teléfono), algunas de las superclaves de la relación serían los siguientes subconjuntos de atributos: {DNI, NSS, nombre, apellido, teléfono}, {DNI, apellido}, {DNI} y {NSS}. 

 

 

 

 

Una clave candidata de una relación es una superclave C de la relación que cumple que ningún subconjunto propio de C es superclave.

 

Notad que...                                                
... puesto que toda relación tiene por lo menos una super- clave, podemos garantizarque toda relación tiene como mínimo una clave candidata.

Es decir, C cumple que la eliminación de cualquiera de sus atributos da un conjunto de atributos que no es superclave de la relación. Intuitivamente, una clave candidata permite identificar cualquier tupla de una relación, de manera que no sobre ningún atributo para hacer la identificación. 

Claves candidatas de EMPLEADOS 

En la relación de esquema EMPLEADOS(DNI, NSS, nombre, apellido, teléfono), sólo hay dos claves candidatas: {DNI} y {NSS}.

 

Habitualmente, una de las claves candidatas de una relación se designa clave primaria de la relación. La clave primaria es la clave candidata cuyos valores se utilizarán para identificar las tuplas de la relación.

 El diseñador de la base de datos es quien elige la clave primaria de entre las claves candidatas.

 

Las claves candidatas no elegidas como primaria se denominan claves alternativas.

 

Utilizaremos la convención de subrayar los atributos que forman parte de la clave primaria en el esquema de la relación. Así pues, R(A1, A2, ..., Ai, ..., An) indica que los atributos A1, A2, ..., Ai forman la clave primaria de R. 

Elección de la clave primaria de EMPLEADOS 

En la relación de esquema EMPLEADOS(DNI, NSS, nombre, apellido, teléfono), donde hay dos claves candidatas, {DNI} y {NSS}, se puede elegir como clave primaria {DNI}. Lo indicaremos subrayando el atributo DNI en el esquema de la relación EMPLEADOS(DNI, NSS, nombre, apellido, teléfono). En este caso, la clave {NSS} será una clave alternativa de EMPLEADOS. 

Es posible que una clave candidata o una clave primaria conste de más de un atributo. 

Clave primaria de la relación DESPACHOS 

En la relación de esquema DESPACHOS(edificio, número, superficie), la clave primaria está formada por los atributos edificio y número. En este caso, podrá ocurrir que dos despachos diferentes estén en el mismo edificio, o bien que tengan el mismo número, pero nunca pasará que tengan la misma combinación de valores para edificio y número.

2.5. Claves foraneas de las relaciones

2.5. Claves foraneas de las relaciones Dataprix 10 Diciembre, 2009 - 11:57

Clave foránea

Hasta ahora hemos estudiado las relaciones de forma individual, pero debemos tener en cuenta que una base de datos relacional normalmente contiene más de una relación, para poder representar distintos tipos de hechos que suceden en el mundo real. Por ejemplo, podríamos tener una pequeña base de datos que contuviese dos relaciones: una denominada EMPLEADOS, que almacenaría datos de los empleados de una empresa, y otra con el nombre DESPACHOS, que almacenaría los datos de los despachos que tiene la empresa.

Debemos considerar también que entre los distintos hechos que se dan en el mundo real pueden existir lazos o vínculos. Por ejemplo, los empleados que trabajan para una empresa pueden estar vinculados con los despachos de la empresa, porque a cada empleado se le asigna un despacho concreto para trabajar.

En el modelo relacional, para reflejar este tipo de vínculos, tenemos la posibilidad de expresar conexiones entre las distintas tuplas de las relaciones. Por ejemplo, en la base de datos anterior, que tiene las relaciones EMPLEADOS y DESPACHOS, puede ser necesario conectar tuplas de EMPLEADOS con tuplas de DESPACHOS para indicar qué despacho tiene asignado cada empleado.

En ocasiones, incluso puede ser necesario reflejar lazos entre tuplas que pertenecen a una misma relación. Por ejemplo, en la misma base de datos anterior puede ser necesario conectar determinadas tuplas de EMPLEADOS con otras tuplas de EMPLEADOS para indicar, para cada empleado, quién actúa como su jefe. 

El mecanismo que proporcionan las bases de datos relacionales para conectar tuplas son las claves foráneas de las relaciones. Las claves foráneas permiten establecer conexiones entre las tuplas de las relaciones. Para hacer la conexión, una clave foránea tiene el conjunto de atributos de una relación que referencian la clave primaria de otra relación (o incluso de la misma relación).

 Claves foráneas de la relación EMPLEADOS 

En la figura siguiente, la relación EMPLEADOS(DNI, nombre, apellido, teléfono, DNIjefe, edificiodesp, númerodesp), tiene una clave foránea formada por los atributos edificiodesp y númerodesp que se refiere a la clave primaria de la relación DESPACHOS(edificio, número, superficie). Esta clave foránea indica, para cada empleado, el despacho donde trabaja. Además, el atributo DNIjefe es otra clave foránea que referencia la clave primaria de la misma relación EMPLEADOS, e indica, para cada empleado, quien es su jefe.

Clave foránea de base de datos relacional

 

Las claves foráneas tienen por objetivo establecer una conexión con la clave primaria que referencian. Por lo tanto, los valores de una clave foránea deben estar presentes en la clave primaria correspondiente, o bien deben ser valores nulos. En caso contrario, la clave foránea representaría una referencia o conexión incorrecta. 

Ejemplo

En la relación de esquema EMPLEADOS(DNI, nombre, apellido, DNIjefe, edificiodesp, númerodesp), la clave foránea {edificiodesp, númerodesp} referencia la relación DESPACHOS(edificio, número, superficie). De este modo, se cumple que todos los valores que no son nulos de los atributos edificiodesp y númerodesp son valores que existen para los atributos edificio y número de DESPACHOS, tal y como se puede ver a continuación:

 • Relación DESPACHOS: 

DESPACHOS

edificio

número

superficie

Marina

120

10

Marina

122

15

Marina

230

20

Diagonal

120

10

 

• Relación EMPLEADOS 

EMPLEADOS

DNI

nombre

apellido

DNIjefe

edificiodesp

númerodesp

40.444.255

Juan

García

NULO

Marina

120

33.567.711

Marta

Roca

40.444.255

Marina

120

55.898.425

Carlos

Buendía

40.444.255

Diagonal

120

77.232.144

Elena

Pla

40.444.255

NULO

NULO

 

Supongamos que hubiese un empleado con los valores <55.555.555, María, Casagran, NULO, París, 400>. Puesto que no hay ningún despacho con los valores París y 400 para edificio y número, la tupla de este empleado hace una referencia incorrecta; es decir, indica un despacho para el empleado que, de hecho, no existe. 

Es preciso señalar que en la relación EMPLEADOS hay otra clave foránea, {DNIjefe}, que referencia la misma relación EMPLEADOS, y entonces se cumple que todos los valores que no son nulos del atributo DNIjefe son valores que existen para el atributo DNI de la misma relación EMPLEADOS.

 

 A continuación estableceremos de forma más precisa qué se entiende por clave foránea. 

Una clave foránea de una relación R es un subconjunto de atributos del esquema de la relación, que denominamos CF y que cumple las siguientes condiciones: 1)  Existe una relación S (S no debe ser necesariamente diferente de R)que tiene por clave primaria CP. 2)  Se cumple que, para toda tupla t de la extensión de R, los valores para CF de t son valores nulos o bien valores que coinciden con los valores para CP de alguna tupla s de S. Y entonces, se dice que la clave foránea CF referencia la clave primaria CP de la relación S, y también que la clave foránea CF referencia la relación S.

Conviene subrayar que...                            
... tal y como ya hemos mencionado, el modelo relacional permite representar toda la información mediante valores explícitos que contienen las relaciones, y no le hace falta nada más. De este modo, las conexiones entre tuplasde las relaciones se expresan con los valores explícitos
de las claves foráneas de las relaciones, y no son necesarios conceptos adicionales
(por ejemplo, apuntadores entre tuplas), para establecer estas conexiones. Esta característica da simplicidad y uniformidad al modelo.

De la noción que hemos dado de clave foránea se pueden extraer varias consecuencias: 

1) Si una clave foránea CF referencia una clave primaria CP, el número de atributos de CF y de CP debe coincidir. 

Ejemplo de coincidencia del número de atributos de CF y CP 

En el ejemplo anterior, tanto la clave foránea {edificiodesp, númerodesp} como la clave primaria que referencia {edificio, número} tienen dos atributos. Si no sucediese así, no sería posible que los valores de CF existieran en CP. 

2) Por el mismo motivo, se puede establecer una correspondencia (en concreto, una biyección) entre los atributos de la clave foránea y los atributos de la clave primaria que referencia.

Ejemplo de correspondencia entre los atributos de CF y los de CP 

En el ejemplo anterior, a edificiodesp le corresponde el atributo edificio, y a númerodesp le corresponde el atributo número. 

3) También se deduce de la noción de clave foránea que los dominios de sus atributos deben coincidir con los dominios de los atributos correspondientes a la clave primaria que referencia. Esta coincidencia de dominios hace que sea posible que los valores de la clave foránea coincidan con valores de la clave primaria referenciada. 

Lectura recomendada                               
Encontraréis explicaciones detalladas sobre la coincidencia de dominios en la obra siguiente:C.J. Date (2001).
Introducción a los sistemas de bases de datos (7ª ed., cap. 19). Prentice Hall.

Ejemplo de coincidencia de los dominios 

En el ejemplo anterior, se debe cumplir que dominio(edificiodesp) = dominio(edificio) y también que dominio(númerodesp) = dominio(número). 

Observad que, de hecho, esta condición se podría relajar, y se podría permitir que los dominios no fuesen exactamente iguales, sino que sólo fuesen, y de alguna forma que convendría precisar, dominios “compatibles”. Para simplificarlo, nosotros supondremos que los dominios deben ser iguales en todos los casos en que, según Date (2001), se aceptarían dominios “compatibles”. 

Ejemplo de atributo que forma parte de la clave primaria y de una clave foránea 

Puede suceder que algún atributo de una relación forme parte tanto de la clave primaria como de una clave foránea de la relación. Esto se da en las relaciones siguientes: EDIFICIOS(nombreedificio, dirección), y DESPACHOS(edificio, número, superficie), donde {edificio} es una clave foránea que referencia EDIFICIOS.

En este ejemplo, el atributo edificio forma parte tanto de la clave primaria como de la clave foránea de la relación DESPACHOS.

2.6. Creacion de las relaciones de una base de datos

2.6. Creacion de las relaciones de una base de datos Dataprix 10 Diciembre, 2009 - 11:58

Hemos visto que una base de datos relacional consta de varias relaciones. Cada relación tiene varios atributos que toman valores de unos ciertos dominios; también tiene una clave primaria y puede tener una o más claves foráneas. Los lenguajes de los SGBD relacionales deben proporcionar la forma de definir todos estos elementos para crear una base de datos. 

Más adelante se verá con detalle la sintaxis y el significado de las sentencias de definición de la base de datos para el caso concreto del lenguaje SQL

 

3. Operaciones del modelo relacional

3. Operaciones del modelo relacional Carlos 1 Junio, 2009 - 12:15
La sintaxis y el funcionamientode las operaciones de actualización y consulta, en el caso concreto del lenguaje relacional SQL, se estudian con detalle en la unidad “El lenguaje SQL” de este curso.

Las operaciones del modelo relacional deben permitir manipular datos almacenados en una base de datos relacional y, por lo tanto, estructurados en forma de relaciones. La manipulación de datos incluye básicamente dos aspectos: la actualización y la consulta.

 

La sintaxis y el funcionamiento de las operaciones de actualización  y consulta, en el caso concreto del lenguaje relacional SQL, se estudian con detalle en la unidad “El lenguaje SQL” de este curso.

La actualización de los datos consiste en hacer que los cambios que seproducen en la realidad queden reflejados en las relaciones de la base de datos.

Ejemplo de actualización

Si una base de datos contiene, por ejemplo, información de los empleados de una empresa, y la empresa contrata a un empleado, será necesario reflejar este cambio añadiendo los datos del nuevo empleado a la base de datos.

Existen tres operaciones básicas de actualización:

a) Inserción, que sirve para añadir una o más tuplas a una relación.

b) Borrado, que sirve para eliminar una o más tuplas de una relación.

c) Modificación, que sirve para alterar los valores que tienen una o más tuplas de una relación para uno o más de sus atributos.

 

La consulta de los datos consiste en la obtención de datos deducibles a partir de las relaciones que contiene la base de datos.

 

Ejemplo de consulta

Si una base de datos contiene, por ejemplo, información de los empleados de una empresa, puede interesar consultar el nombre y apellido de todos los empleados que trabajan en un despacho situado en un edificio que tiene por nombre Marina. 

La obtención de los datos que responden a una consulta puede requerir el análisis y la extracción de datos de una o más de las relaciones que mantiene la base de datos.

Según la forma como se especifican las consultas, podemos clasificar los lenguajes relacionales en dos tipos:

1) Lenguajes basados en el álgebra relacional. El álgebra relacional se inspira en la teoría de conjuntos. Si queremos especificar una consulta, es necesario seguir uno o más pasos que sirven para ir construyendo, mediante operaciones del álgebra relacional, una nueva relación que contenga los datos que responden a la consulta a partir de las relaciones almacenadas. Los lenguajes basados en el álgebra relacional son lenguajes procedimentales, ya que los pasos que forman la consulta describen un procedimiento.

2) Lenguajes basados en el cálculo relacional. El cálculo relacional tiene su fundamento teórico en el cálculo de predicados de la lógica matemática. Proporciona una notación que permite formular la definición de la relación donde están los datos que responden la consulta en términos de las relaciones almacenadas. Esta definición no describe un procedimiento; por lo tanto, se dice que los lenguajes basados en el cálculo relacional son lenguajes declarativos (no procedimentales).

El lenguaje SQL, en las sentencias de consulta, combina construcciones del álgebra relacional y del cálculo relacional con un predominio de las construcciones del cálculo. Este predominio determina que SQL sea un lenguaje declarativo.

El álgebra relacional se explica en el apartado 5 de esta unidad didáctica.

El estudio del álgebra relacional presenta un interés especial, pues ayuda a entender qué servicios de consulta debe proporcionar un lenguaje relacional, facilita la comprensión de algunas de las construcciones del lenguaje SQL y también sirve de base para el tratamiento de las consultas que efectúan los SGBD internamente. Este último tema queda fuera del ámbito del presente curso, pero es necesario para estudios más avanzados sobre bases de datos.

4. Reglas de integridad

4. Reglas de integridad Carlos 1 Junio, 2009 - 12:34

Una base de datos contiene unos datos que, en cada momento, deben reflejar la realidad o, más concretamente, la situación de una porción del mundo real. En el caso de las bases de datos relacionales, esto significa que la extensión de las relaciones (es decir, las tuplas que contienen las relaciones) deben tener valores que reflejen la realidad correctamente.

Suele ser bastante frecuente que determinadas configuraciones de valores para las tuplas de las relaciones no tengan sentido, porque no representan ninguna situación posible del mundo real.

Un sueldo negativo

En la relación de esquema EMPLEADOS(DNI, nombre, apellido, sueldo), una tupla que tiene un valor de –1.000 para el sueldo probablemente no tiene sentido, porque los sueldos no pueden ser negativos.

Denominamos integridad la propiedad de los datos de corresponder a representaciones plausibles del mundo real.

Como es evidente, para que los datos sean íntegros, es preciso que cumplan varias condiciones.

El hecho de que los sueldos no puedan ser negativos es una condición que se debería cumplir en la relación EMPLEADOS.

En general, las condiciones que garantizan la integridad de los datos pueden ser de dos tipos:

1)  Las restricciones de integridad de usuario son condiciones específicas de una base de datos concreta; es decir, son las que se deben cumplir en una base de datos particular con unos usuarios concretos, pero que no son necesariamente relevantes en otra base de datos.

Restricción de integridad de usuario en EMPLEADOS

Éste sería el caso de la condición anterior, según la cual los sueldos no podían ser negativos. Observad que esta condición era necesaria en la base de datos concreta de este ejemplo porque aparecía el atributo sueldo, al que se quería dar un significado; sin embargo, podría no ser necesaria en otra base de datos diferente donde, por ejemplo, no hubiese sueldos.

2)  Las reglas de integridad de modelo, en cambio, son condiciones más generales, propias de un modelo de datos, y se deben cumplir en toda base de datos que siga dicho modelo.

Ejemplo de regla de integridad del modelo de datos relacional

En el caso del modelo de datos relacional, habrá una regla de integridad para garantizar que los valores de una clave primaria de una relación no se repitan en tuplas diferentes de la relación. Toda base de datos relacional debe cumplir esta regla que, por lo tanto, es una regla de integridad del modelo.

Los SGBD deben proprcionar la forma de definir las restricciones de integridad de usuario de una base de datos; una vez definidas, deben velar por su cumplimiento.

La forma de definir estas restricciones con el lenguaje SQL se
explica en la unidad“El lenguaje SQL”
de este curso.

Las reglas de integridad del modelo, en cambio, no se deben definir para cada base de datos concreta, porque se consideran preestablecidas para todas las base de datos de un modelo. Un SGBD de un modelo determinado debe velar por el cumplimiento de las reglas de integridad preestablecidas por su modelo.

A continuación estudiaremos con detalle las reglas de integridad del modelo relacional, reglas que todo SGBD relacional debe obligar a cumplir.


 

4.1. Regla de integridad de unicidad de la clave primaria

4.1. Regla de integridad de unicidad de la clave primaria Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 12:21
Es preciso destacar que el mismo concepto de clave primaria implica esta condición. El concepto de clave primaria se ha explicado en el subapartado 2.4. de esta

La regla de integridad de unicidad está relacionada con la definición de clave primaria. Concretamente, establece que toda clave primaria que se elija para una relación no debe tener valores repetidos.

Ejemplo

Tenemos la siguiente relación:

DESPACHOS

edificio

número

superficie

Marina

120

10

Marina

122

15

Marina

230

20

Diagonal

120

10

En esta relación, dado que la clave primaria está formada por edificio y número, no hay ningún despacho que repita tanto edificio como número de otro despacho. Sin embargo, sí se repiten valores de edificio (por ejemplo, Marina); y también se repiten valores de número (120). A pesar de ello, el edificio y el número no se repiten nunca al mismo tiempo.

 

A continuación explicamos esta regla de forma más precisa.

La regla de integridad de unicidad de la clave primaria establece que si el conjunto de atributos CP es la clave primaria de una relación R, entonces la extensión de R no puede tener en ningún momento dos tuplas con la misma combinación de valores para los atributos de CP.

Un SGBD relacional deberá garantizar el cumplimiento de esta regla de integridad en todas las inserciones, así como en todas las modificaciones que afecten a atributos que pertenecen a la clave primaria de la relación.

Ejemplo

Tenemos la siguiente relación:

DESPACHOS

edificio

número

superficie

Marina

120

10

Marina

122

15

Marina

230

20

Diagonal

120

10

En esta relación no se debería poder insertar la tupla <Diagonal, 120, 30>, ni modificar la tupla <Marina, 122, 15>, de modo que pasara a ser <Marina, 120, 15>.

 

4.1. Regla de integridad de unicidad de la clave primaria

4.1. Regla de integridad de unicidad de la clave primaria Dataprix 10 Diciembre, 2009 - 12:52
Es preciso destacar que el mismo concepto de clave primaria implica esta condición. El concepto de clave primaria se ha explicado en el subapartado 2.4. de estaunidad didáctica.

La regla de integridad de unicidad está relacionada con la definición de clave primaria. Concretamente, establece que toda clave primaria que se elija para una relación no debe tener valores repetidos.

Ejemplo

Tenemos la siguiente relación:

DESPACHOS

edificio

número

superficie

Marina

120

10

Marina

122

15

Marina

230

20

Diagonal

120

10

En esta relación, dado que la clave primaria está formada por edificio y número, no hay ningún despacho que repita tanto edificio como número de otro despacho. Sin embargo, sí se repiten valores de edificio (por ejemplo, Marina); y también se repiten valores de número (120). A pesar de ello, el edificio y el número no se repiten nunca al mismo tiempo.

 

A continuación explicamos esta regla de forma más precisa.

La regla de integridad de unicidad de la clave primaria establece que si el conjunto de atributos CP es la clave primaria de una relación R, entonces la extensión de R no puede tener en ningún momento dos tuplas con la misma combinación de valores para los atributos de CP.

Un SGBD relacional deberá garantizar el cumplimiento de esta regla de integridad en todas las inserciones, así como en todas las modificaciones que afecten a atributos que pertenecen a la clave primaria de la relación.

Ejemplo

Tenemos la siguiente relación:

DESPACHOS

edificio

número

superficie

Marina

120

10

Marina

122

15

Marina

230

20

Diagonal

120

10

En esta relación no se debería poder insertar la tupla <Diagonal, 120, 30>, ni modificar la tupla <Marina, 122, 15>, de modo que pasara a ser <Marina, 120, 15>.

 

4.2. Regla de integridad de entidad de la clave primaria

4.2. Regla de integridad de entidad de la clave primaria Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 12:26

 La regla de integridad de entidad de la clave primaria dispone que los atributos de la clave primaria de una relación no pueden tener valores nulos.

Ejemplo

Tenemos la siguiente relación:

DESPACHOS

edificio

número

superficie

Marina

120

10

Marina

122

15

Marina

230

20

Diagonal

120

10

En esta relación, puesto que la clave primaria está formada por edificio y número, no hay ningún despacho que tenga un valor nulo para edificio, ni tampoco para número.

Esta regla es necesaria para que los valores de las claves primarias puedan identificar las tuplas individuales de las relaciones. Si las claves primarias tuviesen valores nulos, es posible que algunas tuplas no se pudieran distinguir.

Ejemplo de clave primaria incorrecta con valores nulos

En el ejemplo anterior, si un despacho tuviese un valor nulo para edificio porque en un momento dado el nombre de este edificio no se conoce, por ejemplo <NULO, 120, 30>, la clave primaria no nos permitiría distinguirlo del despacho <Marina, 120, 10> ni del despacho <Diagonal, 120,10>. No podríamos estar seguros de que el valor desconocido de edificio no es ni Marina ni Diagonal.

A continuación definimos esta regla de forma más precisa.

La regla de integridad de entidad de la clave primaria establece que si el conjunto de atributos CP es la clave primaria de una relación R, la extensión de R no puede tener ninguna tupla con algún valor nulo para alguno de los atributos de CP.

Un SGBD relacional tendrá que garantizar el cumplimiento de esta regla de integridad en todas las inserciones y, también, en todas las modificaciones que afecten a atributos que pertenecen a la clave primaria de la relación.

Ejemplo

En la relación DESPACHOS anterior, no se debería insertar la tupla <Diagonal, NULO, 15>. Tampoco debería ser posible modificar la tupla <Marina, 120, 10> de modo que pasara a ser <NULO, 120, 10>.

 

4.3. Regla de integridad referencial

4.3. Regla de integridad referencial Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 12:37
Observad que todo lo que impone la regla de integridad referencial
viene implicado por la misma noción
de clave foránea que se ha explicado en
el subapartado 2.5 de esta unidad.

La regla de integridad referencial está relacionada con el concepto de clave foránea. Concretamente, determina que todos los valores que toma una clave foránea deben ser valores nulos o valores que existen en la clave primaria que referencia.

Ejemplo

Si tenemos las siguientes relaciones:

•Relación DESPACHOS:

DESPACHOS

edificio

número

superficie

Marina

120

10

Marina

122

15

Marina

230

20

Diagonal

120

10

 •Relación EMPLEADOS:

EMPLEADOS

DNI

nombre

apellido

edificiodesp

númerodesp

40.444.255

Juan

García

Marina

120

 

33.567.711

Marta

Roca

Marina

120

55.898.425

Carlos

Buendía

Diagonal

120

77.232.144

Elena

Pla

NULO

NULO

donde edificiodesp y númerodesp de la relación EMPLEADOS forman una clave foránea que referencia la relación DESPACHOS. Debe ocurrir que los valores no nulos de edificiodesp y númerodesp de la relación EMPLEADOS estén en la relación DESPACHOS como valores de edificio y número. Por ejemplo, el empleado <40.444.255, Juan García, Marina, 120> tiene el valor Marina para edificiodesp, y el valor 120 para númerodesp, de modo que en la relación DESPA CHOS hay un despacho con valor Marina para edificio y con valor 120 para número.

La necesidad de la regla de integridad relacional proviene del hecho de que las claves foráneas tienen por objetivo establecer una conexión con la clave primaria que referencian. Si un valor de una clave foránea no estuviese presente en la clave primaria correspondiente, representaría una referencia o una conexión incorrecta.

Referencia incorrecta

Supongamos que en el ejemplo anterior hubiese un empleado con los valores <56.666.789, Pedro, López, Valencia, 325>. Ya que no hay un despacho con los valores Valencia y 325 para edificio y número, la tupla de este empleado hace una referencia incorrecta; es decir, indica un despacho para el empleado que, de hecho, no existe.

A continuación explicamos la regla de modo más preciso.

La regla de integridad referencial establece que si el conjunto de atributos CF es una clave foránea de una relación R que referencia una relación S (no necesariamente diferente de R), que tiene por clave primaria CP, entonces, para toda tupla t de la extensión de R, los valores para el conjunto de atributos CF de t son valores nulos, o bien valores que coinciden con los valores para CP de alguna tupla s de S.
En el caso de que una tupla t de la extensión de R tenga valores para CF que coincidan con los valores para CP de una tupla s de S, decimos que t es una tupla que referencia s y que s es una tupla que tiene una clave primaria referenciada por t.

Un SGBD relacional tendrá que hacer cumplir esta regla de integridad. Deberá efectuar comprobaciones cuando se produzcan las siguientes operaciones:

a)  Inserciones en una relación que tenga una clave foránea.

b)  Modificaciones que afecten a atributos que pertenecen a la clave foránea de una relación.

c)  Borrados en relaciones referenciadas por otras relaciones.

d)  Modificaciones que afecten a atributos que pertenecen a la clave primaria de una relación referenciada por otra relación.

Ejemplo

Retomamos el ejemplo anterior, donde edificiodesp y númerodesp de la relación EMPLEADOS forman una clave foránea que referencia la relación DESPACHOS:

•Relación DESPACHOS:

DESPACHOS

edificio

número

superficie

Marina

120

10

Marina

122

15

Marina

230

20

Diagonal

120

10

 •Relación EMPLEADOS:

EMPLEADOS

DNI

nombre

apellido

edificiodesp

númerodesp

40.444.255

Juan

García

Marina

120

33.567.711

Marta

/td>

Roca

Marina

/td>

120

55.898.425

Carlos

Buendía

Diagonal

120

77.232.144

Elena

Pla

NULO

NULO

Las siguientes operaciones provocarían el incumplimiento de la regla de integridad referencial:

•   Inserción de <12.764.411, Jorge, Puig, Diagonal, 220> en EMPLEADOS.

•   Modificación   de   <40.444.255,   Juan,   García,   Marina,   120>   de   EMPLEADOS   por
<40.444.255, Juan, García, Marina, 400>.

•   Borrado de <Marina, 120, 10> de DESPACHOS.

•   Modificación de <Diagonal, 120, 10

 

Un SGBD relacional debe procurar que se cumplan las reglas de integridad del modelo.  Una forma habitual  de  mantener  estas reglas  consiste en  rechazar toda operación de actualización que deje la base de datos en un estado en el que alguna regla no se cumpla. En algunos casos, sin embargo, el SGBD tiene la posibilidad de aceptar la operación y efectuar acciones adicionales compensatorias, de modo que el estado que se obtenga satisfaga las reglas de integridad, a pesar de haber ejecutado la operación.

Esta última política se puede aplicar en las siguientes operaciones de actualización que violarían la regla de integridad:

a)  Borrado de una tupla que tiene una clave primaria referenciada.

b)  Modificación de los valores de los atributos de la clave primaria de una tupla que tiene una clave primaria referenciada.

En los casos anteriores, algunas de las políticas que se podrán aplicar serán las siguientes: restricción, actualización en cascada y anulación. A continuación explicamos el significado de las tres posibilidades mencionadas.

 

4.3.1. Restriccion

4.3.1. Restriccion Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 12:44

La política de restricción consiste en no aceptar la operación de actualización.

Más concretamente, la restricción en caso de borrado, consiste en no permitir borrar una tupla si tiene una clave primaria referenciada por alguna clave foránea.
De forma similar, la restricción en caso de modificación consiste en no permitir modificar ningún atributo de la clave primaria de una tupla si tiene una clave primaria referenciada por alguna clave foránea.

Ejemplo de aplicación de la restricción

Supongamos que tenemos las siguientes relaciones:

•Relación CLIENTES:

CLIENTES

numcliente

...

10

15

18

•Relación PEDIDOS_PENDIENTES

PEDIDOS_PENDIENTES

numped

...

numcliente*

1.234

10

1.235

10

1.236

15

 * {numcliente} referencia CLIENTES.

a) Si aplicamos la restricción en caso de borrado y, por ejemplo, queremos borrar al cliente número 10, no podremos hacerlo porque tiene pedidos pendientes que lo referencian.
 

 

4.3.2. Actualizacion en cascada

4.3.2. Actualizacion en cascada Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 12:47

La política de actualización en cascada consiste en permitir la operación de actualización de la tupla, y en efectuar operaciones compensatorias que propaguen en cascada la actualización a las tuplas que la referenciaban; se actúa de este modo para mantener la integridad referencial.

Más concretamente, la actualización en cascada en caso de borrado consiste en permitir el borrado de una tupla t que tiene una clave primaria referenciada, y borrar también todas las tuplas que referencian t.
De forma similar, la actualización en cascada en caso de modificación consiste en permitir la modificación de atributos de la clave primaria de una tupla t que tiene una clave primaria referenciada, y modificar del mismo modo todas las tuplas que referencian t.

Ejemplo de aplicación de la actualización en cascada

Supongamos que tenemos las siguientes relaciones:

•Relación EDIFICIOS:

EDIFICIOS

nombreedificio

...

Marina

Diagonal

 •Relación DESPACHOS:

DESPACHOS

edificio*

número

superficie

Marina

120

10

Marina

122

15

Marina

230

20

Diagonal

120

10

* {edificio} referencia EDIFICIOS.

a) Si aplicamos la actualización en cascada en caso de borrado y, por ejemplo, queremos borrar el edificio Diagonal, se borrará también el despacho Diagonal 120 que hay en el edificio,
y nos quedará:

•Relación EDIFICIOS:

EDIFICIOS

nombreedificio

...

Marina

•Relación DESPACHOS:

DESPACHOS

edificio*

número

superficie

Marina

120

10

Marina

122

15

Marina

230

20

* {edificio} referencia EDIFICIOS.

b) Si aplicamos la actualización en cascada en caso de modificación, y queremos modificar
el nombre del edificio Marina por Mar, también se cambiará Marina por Mar en los despachos Marina 120, Marina 122 y Marina 230, y nos quedará:

•Relación EDIFICIOS:

EDIFICIOS

nombreedificio

...

Mar

 

•Relación DESPACHOS:

DESPACHOS

edificio*

número

superficie

Mar

120

10

Mar

122

15

Mar

230

20

 

4.3.3. Anulacion

4.3.3. Anulacion Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 12:51

 

Esta política consiste en permitir la operación de actualización de la tupla y en efectuar operaciones compensatorias que pongan valores nulos a los atributos de la clave foránea de las tuplas que la referencian; esta acción se lleva a cabo para mantener la integridad referencial.

Puesto que generalmente los SGBD relacionales permiten establecer que un determinado atributo de una relación no admite valores nulos, sólo se puede aplicar la política de anulación si los atributos de la clave foránea sí los admiten.

Más concretamente, la anulación en caso de borrado consiste en permitir el borrado de una tupla t que tiene una clave referenciada y, además,  modificar  todas  las  tuplas  que  referencian  t,  de  modo  que  los atributos de la clave foránea correspondiente tomen valores nulos.
De forma similar, la anulación en caso de modificación consiste en permitir la modificación de atributos de la clave primaria de una tupla t que tiene una clave referenciada y, además, modificar todas las tuplas que referencian t, de modo que los atributos de la clave foránea correspondiente tomen valores nulos.

Ejemplo de aplicación de la anulación

El mejor modo de entender en qué consiste la anulación es mediante un ejemplo. Tenemos las siguientes relaciones:

•Relación VENDEDORES:

VENDEDORES

numvendedor

...

1

2

3

• Relación CLIENTES:

CLIENTES

numcliente

...

vendedorasig*

23

1

35

1

38

2

42

2

50

3

* {vendedorasig} referencia VENDEDORES.

a) Si aplicamos la anulación en caso de borrado y, por ejemplo, queremos borrar al vendedor número 1, se modificarán todos los clientes que lo tenían asignado, y pasarán a tener un valor nulo en vendedorasig. Nos quedará:

•Relación VENDEDORES:

 

 

VENDEDORES

numvendedor

...

2

3

•Relación CLIENTES:

CLIENTES

numcliente

...

vendedorasig*

23

NULO

35

NULO

38

2

42

2

50

3

* {vendedorasig} referencia VENDEDORES.

b) Si aplicamos la anulación en caso de modificación, y ahora queremos cambiar el número del vendedor 2 por 5, se modificarán todos los clientes que lo tenían asignado y pasarán a tener un valor nulo en vendedorasig. Nos quedará:

•Relación VENDEDORES:

 

 

VENDEDORES

numvendedor

...

5

3

•Relación CLIENTES:

CLIENTES

numcliente

...

vendedorasig*

23

NULO

35

NULO

38

NULO

42

NULO

50

3

 

4.3.4. Seleccion de la politica de mantenimiento de la integridad referencial

4.3.4. Seleccion de la politica de mantenimiento de la integridad referencial Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 12:56
La forma de definir estas políticas de mantenimiento de la integridad con
el lenguaje SQL se explica en la unidad“El lenguaje SQL” de este curso.

Hemos visto que en caso de borrado o modificación de una clave primaria referenciada por alguna clave foránea hay varias políticas de mantenimiento de la regla de integridad referencial.

El diseñador puede elegir para cada clave foránea qué política se aplicará en caso de borrado de la clave primaria referenciada,

Aplicación de políticas diferentes
Puede ocurrir que, para una determinada clave foránea, la política adecuada en caso de borrado sea diferente de la adecuada en caso de modificación. Por ejemplo, puede ser necesario aplicar la restricción en caso de borrado y la actua- lización en cascada en caso de modificación.
 

y cuál en caso de modificación de ésta. El diseñador deberá tener en cuenta el significado de cada clave foránea concreta para poder elegir adecuadamente.

 

4.4. Regla de integridad de dominio

4.4. Regla de integridad de dominio Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 13:05

La regla de integridad de dominio está relacionada, como su nombre indica, con la noción de dominio. Esta regla establece dos condiciones.

La primera condición consiste en que un valor no nulo de un atributo Ai debe pertenecer al dominio del atributo Ai; es decir, debe pertenecer a dominio(Ai).

Esta condición implica que todos los valores no nulos que contiene la base de datos para un determinado atributo deben ser del dominio declarado para dicho atributo.

Ejemplo

Si en la relación EMPLEADOS(DNI, nombre, apellido, edademp) hemos declarado que dominio(DNI) es el dominio predefinido de los enteros, entonces no podremos insertar, por ejemplo, ningún empleado que tenga por DNI el valor “Luis”, que no es un entero.

ecordad que los conceptos
de dominio predefinido y dominio
definido por el usuario se han explicado
en el subapartado 2.2 de esta unidad
didáctica.

Recordemos que los dominios pueden ser de dos tipos: predefinidos o definidos por el usuario. Observad que los dominios definidos por el usuario resultan  muy  útiles,  porque  nos  permiten  determinar  de  forma  más  específica cuáles serán los valores admitidos por los atributos.

Ejemplo

Supongamos ahora que en la relación EMPLEADOS(DNI, nombre, apellido, edademp) hemos declarado que dominio(edademp) es el dominio definido por el usuario edad. Supongamos también que el dominio edad se ha definido como el conjunto de los enteros que están entre 16 y 65. En este caso, por ejemplo, no será posible insertar un empleado con un valor de 90 para edademp.

Lectura recomendada
Para estudiar con más detalle la segunda condición
de la regla de integridad
de dominio, podéis consultar la siguiente obra:
C.J. Date (2001). Introducción a los sistemas de bases de datos (7ª ed., cap. 19). Prentice Hall.

La segunda condición de la regla de integridad de dominio es más compleja, especialmente en el caso de dominios definidos por el usuario; los SGBD actuales no la soportan para estos últimos dominios. Por estos motivos sólo la presentaremos superficialmente.

 

 

 

 

 

 

 

Esta segunda condición sirve para establecer que los operadores que pueden aplicarse sobre los valores dependen de los dominios de estosvalores; es decir, un operador determinado sólo se puede aplicar sobre valores que tengan dominios que le sean adecuados.

Ejemplo

Analizaremos esta segunda condición de la regla de integridad de dominio con un ejemplo concreto. Si en la relación EMPLEADOS(DNI, nombre, apellido, edademp) se ha declarado que dominio(DNI) es el dominio predefinido de los enteros, entonces no se permitirá consultar todos aquellos empleados cuyo DNI sea igual a ‘Elena’ (DNI = ‘Elena’). El motivo es que no tiene sentido que el operador de comparación = se aplique entre un DNI que tiene por dominio los enteros, y el valor ‘Elena’, que es una serie de caracteres.

De este modo, el hecho de que los operadores que se pueden aplicar sobre los valores dependan del dominio de estos valores permite detectar errores que se podrían cometer cuando se consulta o se actualiza la base de datos. Los dominios definidos por el usuario son muy útiles, porque nos permitirán determinar de forma más específica cuáles serán los operadores que se podrán aplicar sobre los valores.

Ejemplo

Veamos otro ejemplo con dominios definidos por el usuario. Supongamos que en la conocida relación EMPLEADOS(DNI, nombre, apellido, edademp) se ha declarado que dominio(DNI) es el dominio definido por el usuario númerosDNI y que dominio(edademp) es el dominio definido por el usuario edad. Supongamos que númerosDNI corresponde a los enteros positivos y que edad corresponde a los enteros que están entre 16 y 65. En este caso, será incorrecto,por ejemplo, consultar los empleados que tienen el valor de DNI igual al valor de edademp. El motivo es que, aunque tanto los valores de DNI como los de edademp sean enteros, sus dominios son diferentes; por ello, según el significado que el usuario les da, no tiene sentido compararlos.

Sin embargo, los actuales SGBD relacionales no dan apoyo a la segunda condición de la regla de integridad de dominio para dominios definidos por el usuario. Si se quisiera hacer, sería necesario que el diseñador tuviese alguna forma de especificar, para cada operador que se desease utilizar, para qué combinaciones de dominios definidos por el usuario tiene sentido que se aplique.

 

5. El algebra relacional

5. El algebra relacional Carlos 8 Junio, 2009 - 11:42
Consultad el apartado 3 de esta unidad didáctica.

Como ya hemos comentado en el apartado dedicado a las operaciones del modelo relacional, el álgebra relacional se inspira en la teoría de conjuntos para especificar consultas en una base de datos relacional.

Para especificar una consulta en álgebra relacional, sean conjuntistas o específicamente relacionales se estudian en los subapartados 5.1 y 5.2 de esta unidad. preciso definir uno o más pasos que sirven para ir construyendo, mediante operaciones de álgebra relacional, una nueva relación que contenga los datos que responden a la consulta a partir de las relaciones almacenadas. Los lenguajes basados en el álgebra relacional son procedimentales, dado que los pasos que forman la consulta describen un procedimiento.

La visión que presentaremos es la de un lenguaje teórico y, por lo tanto, incluiremos sólo sus operaciones fundamentales, y no las construcciones que se podrían añadir a un lenguaje comercial para facilitar cuestiones como por ejemplo el orden de presentación del resultado, el cálculo de datos agregados, etc.

Una característica destacable de todas las operaciones del álgebra relacional es que tanto los operandos como el resultado son relaciones. Esta propiedad se denomina cierre relacional.
Implicaciones del cierre relacional          
El hecho de que el resultado de una operación del álgebra relacional sea una nueva relación tiene implicaciones importantes:
1. El resultado de una opera- ción puede actuar como operando de otra operación.
2. El resultado de una operación cumplirá todas las características que ya
conocemos de las relaciones: no-ordenación de las tuplas, ausencia de tuplas repetidas, etc.

Las operaciones del álgebra relacional han sido clasificadas según distintos criterios; de todos ellos indicamos los tres siguientes:

1)  Según se pueden expresar o no en términos de otras operaciones.

a)  Operaciones primitivas: son aquellas operaciones a partir de las cuales podemos definir el resto. Estas operaciones son la unión, la diferencia, el producto cartesiano, la selección y la proyección.

b)  Operaciones no primitivas: el resto de las operaciones del álgebra relacional que no son estrictamente necesarias, porque se pueden expresar en términos  de  las  primitivas;  sin  embargo,  las  operaciones  no  primitivas permiten formular algunas consultas de forma más cómoda. Existen distintas versiones del álgebra relacional, según las operaciones no primitivas que se incluyen. Nosotros estudiaremos las operaciones no primitivas que se utilizan con mayor frecuencia: la intersección y la combinación.

2)  Según el número de relaciones que tienen como operandos:

a)  Operaciones binarias: son las que tienen dos relaciones como operandos. Son binarias todas las operaciones, excepto la selección y la proyección.

b)  Operaciones unarias: son las que tienen una sola relación como operando. La selección y la proyección son unarias.

3)  Según se parecen o no a las operaciones de la teoría de conjuntos:

a)  Operaciones  conjuntistas:  son las que se parecen a las de  la teoría de conjuntos. Se trata de la unión, la intersección, la diferencia y el producto cartesiano.

Las operaciones del álgebra relacional clasificadas según  sean conjuntistas o específicamente relacionales se estudian en los subapartados 5.1 y 5.2 de esta unidad.

b)  Operaciones específicamente relacionales: son el resto de las operaciones; es decir, la selección, la proyección y la combinación.

Como ya hemos comentado anteriormente, las operaciones del álgebra relacional obtienen como resultado una nueva relación. Es decir que si hacemos una operación del álgebra como por ejemplo EMPLEADOS_ADM   EMPLEADOS_PROD para obtener la unión de las relaciones EMPLEADOS_ADM y EMPLEADOS_PROD, el resultado de la operación es una nueva relación que tiene la unión de las tuplas de las relaciones de partida.

Esta nueva relación debe tener un nombre. En principio, consideramos que su nombre es la misma expresión del álgebra relacional que la obtiene; es decir, la misma expresión EMPLEADOS_ADM   EMPLEADOS_PROD. Puesto que este nombre es largo, en ocasiones puede ser interesante cambiarlo por uno más simple. Esto nos facilitará las referencias a la nueva relación, y será especialmente útil en los casos en los que queramos utilizarla como operando de otra operación. Usaremos la operación auxiliar redenominar con este objetivo.

La operación redenominar, que denotaremos con el símbolo :=, permite asignar un nombre R a la relación que resulta de una operación del álgebra relacional; lo hace de la forma siguiente:
                                 R := E,
siendo E la expresión de una operación del álgebra relacional.

En el ejemplo, para dar el nombre EMPLEADOS a la relación resultante de la operación EMPLEADOS_ADM   EMPLEADOS_PROD, haríamos:

EMPLEADOS := EMPLEADOS_ADM   EMPLEADOS_PROD.

Cada operación del álgebra relacional da unos nombres por defecto a los atributos del esquema de la relación resultante, tal y como veremos más adelante.

En algunos casos, puede ser necesario cambiar estos nombres por defecto por otros nombres. Por este motivo, también permitiremos cambiar el nombre de la relación y de sus atributos mediante la operación redenominar.

Utilizaremos también la operación redenominar para cambiar el esquema de una relación. Si una relación tiene el esquema S(B1, B2, ..., Bn) y queremos cambiarlo por R(A1, A2, ..., An), lo haremos de la siguiente forma:
                      R(A1, A2, ..., An) := S(B1, B2, ..., Bn).

A continuación presentaremos un ejemplo que utilizaremos para ilustrar las operaciones  del  álgebra  relacional.  Después  veremos  con  detalle  las  operaciones.

Supongamos que tenemos una base de datos relacional con las cuatro relaciones siguientes:

1)  La relación EDIFICIOS_EMP, que contiene datos de distintos edificios de los que una empresa dispone para desarrollar sus actividades.

2)  La relación DESPACHOS, que contiene datos de cada uno de los despachos que hay en los edificios anteriores.

3)  La relación EMPLEADOS_ADM, que contiene los datos de los empleados de la empresa que llevan a cabo tareas administrativas.

4)  La relación EMPLEADOS_PROD, que almacena los datos de los empleados de la empresa que se ocupan de tareas de producción.

A continuación describimos los esquemas de las relaciones anteriores y sus extensiones en un momento determinado:

•    Esquema y extensión de EDIFICIOS_EMP:

               

EDIFICIOS_EMP
edificio

supmediadesp

Marina 15
Diagonañ 10

•    Esquema y extensión de DESPACHOS:

 

DESPACHOS
edificio número superficie
Marina 120 10
Marina 230 20
Diagonal 120 10
Diagonal 440 10

•    Esquema y extensión de EMPLEADOS_ADM:

 

EMPLEADOS_ADM
DNI nombre apellido edificiodesp númerodesp
40.444.255 Juan García Marina 120
33.567.711 Marta Roca Marina 120

•    Esquema y extensión de EMPLEADOS_PROD:

 

EMPLEADOS_PROD
DNI nombre apellido edificiodesp númerodesp
33.567.711 Marta Roca Marina 120
55.898.425 Carlos Buendía Diagonal 120
77.232.144 Elena Pla Marina 230
21.335.245 Jorge Soler Nulo Nulo
88.999.210 Pedro González Nulo Nulo

Se considera que los valores nulos de los atributos edificiodesp y númerodesp de las relaciones EMPLEADOS_PROD y EMPLEADOS_ADM indican que el empleado correspondiente no tiene despacho.

 

 

5.1. Operaciones conjuntistas

5.1. Operaciones conjuntistas Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 15:04

Las operaciones conjuntistas del álgebra relacional son la unión, la intersección, la diferencia y el producto cartesiano.

 

5.1.1. Union

5.1.1. Union Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 15:05

                                         

La unión de las relaciones EMPLEADOS_ADM EMPLEADOS_PROD proporciona una nueva relación que contiene tanto a los empleados de administración como los empleados de producción; se indicaría así: EMPLEADOS_ADM  EMPLEADOS_PROD.

Sólo tiene sentido aplicar la unión a relaciones que tengan tuplas similares.

Por ejemplo, se puede hacer la unión de las relaciones EMPLEADOS_ADM EMPLEADOS_PROD porque sus tuplas se parecen. En cambio, no se podrá hacer la unión de las relaciones EMPLEADOS_ADM DESPACHOS porque, como habéis podido observar en las tablas, las tuplas respectivas son de tipo diferente.

Más concretamente, para poder aplicar la unión a dos relaciones, es preciso que las dos relaciones sean compatibles. Decimos que dos relaciones son relaciones compatibles si:

•Tienen el mismo grado.

•Se puede establecer una biyección entre los atributos de y los atributos de que hace corresponder a cada atributo Ai  de un atributo Aj  de S, de modo que se cumple que dominio(Ai) = dominio(Aj).

Ejemplo de relaciones compatibles

Las relaciones EMPLEADOS_ADM EMPLEADOS_PROD tienen grado 5. Podemos establecer la siguiente biyección entre sus atributos:

•   A DNI de EMPLEADOS_ADM le corresponde DNIemp de EMPLEADOS_PROD.

•   A nombre de EMPLEADOS_ADM le corresponde nombreemp de EMPLEADOS_PROD.

•   A apellido de EMPLEADOS_ADM le corresponde apellidoemp de EMPLEADOS_PROD.

•   A edificiodesp de EMPLEADOS_ADM le corresponde edificiodesp de EMPLEADOS_PROD.

•   A númerodesp de EMPLEADOS_ADM le corresponde edificiodesp de EMPLEADOS_PROD. Además, supondremos que los dominios de sus atributos se han declarado de forma que se cumple que el dominio de cada atributo de EMPLEADOS_ADM sea el mismo que el dominio de su atributo correspondiente enEMPLEADOS_PROD.

Por  todos  estos  factores,  podemos  llegar  a  la  conclusión  de  que  EMPLEADOS_ADM  EMPLEADOS_PROD son relaciones compatibles.

A continuación, pasaremos a definir los atributos y la extensión de la relación resultante de una unión.

 

                                      

No-repetición de tuplas
Notad que en caso de que 
una misma tupla esté en las 
dos relaciones que se unen, 
el resultado de la unión no la 
tendrá repetida. El resultado 
de la unión es una nueva rela-
ción por lo que no puede tener repeticiones de tuplas.

Ejemplo de unión

Si queremos obtener una relación que tenga a todos los empleados de la empresa del ejemplo anterior, llevaremos a cabo la unión de las relacionesEMPLEADOS_ADM EMPLEADOS_PROD de la forma siguiente:

R := EMPLEADOS_ADMEMPLEADOS_PROD.

Entonces la relación R resultante será la reflejada en la tabla siguiente:

El hecho de que los atributos de la relación resultante coincidan con los atributos de la relación que figura en primer lugar en la unión es una convención; teóricamente, también habría sido posible convenir que coincidiesen con los de la relación que figura en segundo lugar.

 

5.1.2. Interseccion

5.1.2. Interseccion Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 15:07

  

La intersección de las relaciones EMPLEADOS_ADM EMPLEADOS_PROD obtiene una nueva relación que incluye a los empleados que son al mismo tiempo de administración y de producción: se indicaría como EMPLEADOS_ADM EMPLEADOS_PROD.

La intersección, como la unión, sólo se puede aplicar a relaciones que tengan tuplas similares. Para poder hacer la intersección de dos relaciones, es preciso, pues, que las relaciones sean compatibles.

A continuación definiremos los atributos y la extensión de la relación resultante de una intersección.

  

Ejemplo de intersección

Si queremos obtener una relación R que incluya a todos los empleados de la empresa del ejemplo que trabajan tanto en administración como en producción, realizaremos la intersección de las relaciones EMPLEADOS_ADM EMPLEADOS_PROD de la forma siguiente:

R : = EMPLEADOS_ADM EMPLEADOS_PROD.

Entonces, la relación R resultante será:

Observad que se ha tomado la convención de que los atributos de la relación que resulta coincidan con los atributos de la relación que figura en primer lugar.

 

5.1.3. Diferencia

5.1.3. Diferencia Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 15:07

    

La diferencia EMPLEADOS_ADM menos EMPLEADOS_PROD da como resultado una nueva relación que contiene a los empleados de administración que no son empleados de producción, y se indicaría de este modo: EMPLEADOS_ADM – EMPLEADOS_PROD.

La diferencia, como ocurría en la unión y la intersección, sólo tiene sentido si

se aplica a relaciones que tengan tuplas similares. Para poder realizar la diferencia de dos relaciones es necesario que las relaciones sean compatibles.

A continuación definimos los atributos y la extensión de la relación resultante de una diferencia.

Ejemplo de diferencia

Si queremos obtener una relación con todos los empleados de la empresa del ejemplo que trabajan en administración, pero no en producción, haremos la diferencia de las relaciones EMPLEADOS_ADM EMPLEADOS_PROD de la forma siguiente:

R := EMPLEADOS_ADM – EMPLEADOS_PROD

Entonces la relación resultante será:

 

 

 

5.1.4. Producto cartesiano

5.1.4. Producto cartesiano Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 15:09

 

        

Si calculamos el producto cartesiano de EDIFICIOS_EMP DESPACHOS, obtendremos una nueva relación que contiene todas las concatenaciones posibles de tuplas de EDIFICIOS_EMP con tuplas de DESPACHOS.

Si se quiere calcular el producto cartesiano de dos relaciones que tienen algún nombre de atributo común, sólo hace falta redenominar previamente los atributos adecuados de una de las dos relaciones. 

A continuación definimos los atributos y la extensión de la relación resultante de un producto cartesiano.


                                                   

* Recordad que T y S no tienen ningún nombre de atributo común.

Ejemplo de producto cartesiano

El producto cartesiano de las relaciones DESPACHOS y EDIFICIOS_EMP del ejemplo se puede hacer como se indica (es necesario redenominar atributos previamente):

EDIFICIOS(nombreedificio, supmediadesp) := EDICIOS_EMP(edificio, supmediadesp).

R := EDIFICIOS x DESPACHOS.

Entonces, la relación R resultante será:

 

      

 

Conviene señalar que el producto cartesiano es una operación que raramente se utiliza de forma explícita, porque el resultado que da no suele ser útil para resolver las consultas habituales.

A pesar de ello, el producto cartesiano se incluye en el álgebra relacional porque es una operación primitiva; a partir de la cual se define otra operación del álgebra, la combinación, que se utiliza con mucha frecuencia.

 

5.2. Operaciones específicamente relacionales

5.2. Operaciones específicamente relacionales Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 15:10

Las operaciones específicamente relacionales son la selección, la proyección y la combinación.

 

5.2.1. Seleccion

5.2.1. Seleccion Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 15:11

 

         

Para obtener una relación que tenga todos los despachos del edificio Marina que tienen más de 12 metros cuadrados, podemos aplicar una selección a la relación DESPACHOS con una condición  de  selección  que  sea  edificio  =  Marina  y  superficie  >  12;  se  indicaría  DESPACHOS(edificio = Marina y superficie > 12).

En general, la condición de selección C está formada por una o más cláusulas de la forma:

Ai v,

o bien:

Ai Aj,

donde Ai y Aj son atributos de la relación T, es un operador de comparación* y v es un valor. Además, se cumple que:                                     

•En las cláusulas de la forma Ai v, v es un valor del dominio de Ai.

•En las cláusulas de la forma Ai, Aj, Ai y Aj tienen el mismo dominio.

Las cláusulas que forman una condición de selección se conectan con los siguientes operadores booleanos: “y” (?) y “o” (?).

 

A continuación definimos los atributos y la extensión de la relación resultante de una selección.


Ejemplo de selección

Si queremos obtener una relación con los despachos de la base de datos del ejemplo que están en el edificio Marina y que tienen una superficie de más de 12 metros cuadrados, haremos la siguiente selección:

R := DESPACHOS(edificio = Marina y superficie > 12).

La relación R resultante será:

 

             

5.2.2. Proyeccion

5.2.2. Proyeccion Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 15:12

            
            
 

 

Para obtener una relación que tenga sólo los atributos nombre y apellido de los empleados de administración, podemos hacer una proyección en la relaciónEMPLEADOS_ADM sobre estos dos atributos. Se indicaría de la forma siguiente: EMPLEADOS_ADM [nombre, apellido].

A continuación definiremos los atributos y la extensión de la relación resultante de una proyección.

 

Ejemplo de proyección

Si queremos obtener una relación R con el nombre y el apellido de todos los empleados de administración de la base de datos del ejemplo, haremos la siguiente proyección:

R := EMPLEADOS_ADM[nombre, apellido].

Entonces, la relación R resultante será:

 

                      

 

5.2.3. Combinacion

5.2.3. Combinacion Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 15:14

 

         

 

Para conseguir una relación que tenga los datos de cada uno de los empleados de administración junto con los datos de los despachos donde trabajan, podemos hacer una combinación  de  las  relaciones  EMPLEADOS_ADM  y  DESPACHOS,  donde  la  condición  de combinación indique lo siguiente: edificiodesp = edificio y númerodesp = número. La condición de combinación hace que el resultado sólo combine los datos de un empleado con los datos de un despacho si el edificiodesp y el númerodesp del empleado son iguales que
el edificio y el número del despacho, respectivamente. Es decir, la condición hace que los datos de un empleado se combinen con los datos del despacho donde trabaja, pero no con datos de otros despachos.

La combinación del ejemplo anterior se indicaría de la forma siguiente:

EMPLEADOS_ADM[edificiodesp = edificio, númerodesp = número]DESPACHOS.

Si se quiere combinar dos relaciones que tienen algún nombre de atributo común, sólo hace falta redenominar previamente los atributos repetidos de una de las dos.

En general, la condición B de una combinación T[B]S está formada por una o más comparaciones de la forma

Ai Aj,

donde Ai es un atributo de la relación T, Aj es un atributo de la relación S, ? es un operador de comparación y se cumple que Ai Aj tienen el mismo dominio. Las comparaciones de una condición de combinación se separan mediante comas.

A continuación definimos los atributos y la extensión de la relación resultante de una combinación.

Ejemplo de combinación

Supongamos que se desea encontrar los datos de los despachos que tienen una superficie mayor o igual que la superficie media de los despachos del edificio donde están situados. La siguiente combinación nos proporcionará los datos de estos despachos junto con los datos de su edificio (observad que es preciso redenominar previamente los atributos):

  EDIFICIOS(nombreeedficio,supmediadesp) := EDIFICIOS_EMP(edificio, supmediadesp),

R := EDIFICIOS[nombreedificio = edificio, supmediadesp<uperficie] DESPACHOS.

Entonces, la relación R resultante será:
 

Supongamos ahora que para obtener los datos de cada uno de los empleados de administración, junto con los datos del despacho donde trabajan, utilizamos la siguiente combinación:

R := EMPLEADOS_ADM[edificiodesp = edificio, númerodesp = número]DESPACHOS.

La relación R resultante será:

        

          

         

La relación R combina los datos de cada empleado con los datos de su despacho.

En ocasiones, la combinación recibe el nombre de ?-combinación, y cuando todas las comparaciones de la condición de la combinación tienen el operador “=”, se denomina equicombinación.

Según esto, la combinación del último ejemplo es una equicombinación.

Observad  que el  resultado  de  una equicombinación  siempre  incluye  una  o más parejas de atributos que tienen valores idénticos en todas las tuplas.

En el ejemplo anterior, los valores de edificiodesp coinciden con los de edificio, y los valores de númerodesp coinciden con los de número.

Puesto que uno de cada par de atributos es superfluo, se ha establecido una variante  de  combinación  denominada  combinación  natural,  con  el  fin  de eliminarlos.

Ejemplo de combinación natural

Si hacemos:

R := EDIFICIOS_EMP * DESPACHOS,

se considera que la condición es edificio edificio porque edificio es el único nombre de atributo que figura tanto en el esquema de EDIFICIOS_EMP como en el esquema de DESPACHOS.
El resultado de esta combinación natural es:

             

Notad que se ha eliminado uno de los atributos de nombre edificio.

En ocasiones, antes de la combinación natural es necesario aplicar la operación redenominar para hacer coincidir los nombres de los atributos que nos interesa igualar.

Ejemplo de combinación natural con redenominación

Por ejemplo, si queremos obtener los datos de cada uno de los empleados de administración junto con los datos del despacho donde trabajan pero sin repetir valores de atributos superfluos, haremos la siguiente combinación natural, que requiere una redenominación previa:

D(edificiodesp, númerodesp, superficie) := DESPACHOS(edificio, número, superficie),

R := EMPLEADOS_ADM * D.

Entonces, la relación resultante será:

 

          

 

 

 

5.3. Secuencias de operaciones del algebra relacional

5.3. Secuencias de operaciones del algebra relacional Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 15:15

  

             

Ejemplo de utilización de secuencias de operaciones

Para obtener el nombre y el apellido de los empleados, tanto de administración como de producción, es necesario hacer una unión de EMPLEADOS_ADM yEMPLEADOS_PROD, y después  hacer  una  proyección  sobre  los  atributos  nombre  y  apellido.  La operación  se  puede expresar de las formas siguientes:

a) Se puede utilizar una sola expresión:

R := (EMPLEADOS_ADM EMPLEADOS_PROD) [nombre, apellido].

b) O bien podemos expresarlo en dos pasos:

•   EMPS := EMPLEADOS_ADMEMPLEADOS_PROD;

•   R := EMPS[nombre, apellido]

En los casos en que una consulta requiere efectuar muchas operaciones, resulta más sencilla la segunda alternativa, porque evita expresiones complejas.

Otros ejemplos de consultas formuladas con secuencias de operaciones

Veamos algunos ejemplos de consultas en la base de datos formuladas con secuencias de operaciones del álgebra relacional.

1) Para obtener el nombre del edificio y el número de los despachos situados en edificios en los que la superficie media de estos despachos es mayor que 12, podemos utilizar la siguiente secuencia de operaciones:

•   := EDIFICIOS_EMP(supmediadesp > 12);
•   := DESPACHOS * A;
•   := B[edificio, número]

2) Supongamos ahora que se desea obtener el nombre y el apellido de todos los empleados
(tanto de administración como de producción) que están asignados al despacho 120 del edificio Marina. En este caso, podemos utilizar la siguiente secuencia:

•   A := EMPLEADOS_ADM ? EMPLEADOS_PROD;
•   B := A(edificiodesp = Marina y númerodesp = 120);
•   R := B[nombre, apellido].

3) Si queremos consultar el nombre del edificio y el número de los despachos que ningún empleado de administración tiene asignado, podemos utilizar esta secuencia:

   A := DESPACHOS [edificio, número];
•   B := EMPLEADOS_ADM[edificiodesp, númerodesp];
•   R := A – B.

4) Para obtener el DNI, el nombre y el apellido de todos los empleados de administración que tienen despacho, junto con la superficie de su despacho, podemos hacer lo siguiente:

•   A[DNI, nombre, apellido, edificio, número] := EMPLEADOS_ADM[DNI, nombre, apellido, edificiodesp, númerodesp];
•   B := A * DESPACHOS;
•   R := B[DNI, nombre, apellido, superficie].

 

5.4. Extensiones: combinaciones externas

5.4. Extensiones: combinaciones externas Dataprix 11 Diciembre, 2009 - 15:16

Para finalizar el tema del álgebra relacional, analizaremos algunas extensiones útiles de la combinación.

Las combinaciones que se han descrito obtienen las tuplas del producto cartesiano de dos relaciones que satisfacen una condición de combinación. Las tuplas de una de las dos relaciones que no tienen en la otra relación una tupla como mínimo con la cual, una vez concatenadas, satisfagan la condición de combinación, no aparecen en el resultado de la combinación, y podríamos decir que sus datos se pierden.

Por ejemplo, si hacemos la siguiente combinación natural (con una redenominación previa): D(edificiodesp, númerodesp, superficie) := DESPACHOS (edificio, número, superficie),

R := EMPLEADOS_PROD * D.

Puesto que se trata de una combinación natural, se considera que la condición de combinación es edificio edificio número número, y la relación resultante será:

 

extensiones_tabla1

Notad que en esta relación R no están los empleados de producción que no tienen despacho asignado (con valores nulos en edificiodesp y númerodesp), y tampoco los despachos que no tienen ningún empleado de producción, porque no cumplen la condición de combinación.

Conviene destacar que las tuplas que tienen un valor nulo para alguno de los atributos que figuran en la condición de combinación se pierden siempre, porque en estos casos la condición de combinación siempre se evalúa a falso.

En algunos casos, puede interesar hacer combinaciones de los datos de dos relaciones sin que haya pérdida de datos de las relaciones de partida. Entonces,
se utilizan las combinaciones externas.

 

            

Estas extensiones también se aplican al caso de la combinación natural entre dos relaciones, T * S, concretamente: 

a)  La combinación natural externa izquierda entre dos relaciones S, que
se indica como T *[ S, conserva en el resultado todas las tuplas de la relación T.

b)  La combinación natural externa derecha entre dos relaciones S, que se indica como T *D S, conserva en el resultado todas las tuplas de la relación S.

c)  Finalmente, la combinación natural externa plena entre dos relaciones S, que se indica como T *P S, conserva en el resultado todas las tuplas de y todas las tuplas de S.

Las tuplas de una relación que se conservan en el resultado de una combinación externa con otra relación S, a pesar de que no satisfacen la condición de combinación, tienen valores nulos en el resultado R para todos los atributos que provienen de la relación S.

Ejemplos de combinaciones naturales externas

1) Si hacemos la siguiente combinación natural derecha (con una redenominación previa): D(edificiodesp, númerodesp, superficie) := DESPACHOS (edificio, número, superficie),

R := EMPLADOS_PROD *D D,

la relación resultante será:

 

 

 

Ahora obtenemos todos los despachos en la relación resultante, tanto si tienen un empleado de producción asignado como si no. Notad que los atributos DNI, nombre y apellido para los despachos que no tienen empleado reciben valores nulos.

2) Si hacemos la siguiente combinación natural izquierda (con una redenominación previa): D(edificiodesp, númerodesp, superficie) := DESPACHOS(edificio, número, superficie),

R := EMPLEADOS_PROD *^[ D,

entonces la relación resultante será:

 

 

 

 

Esta combinación externa nos permite obtener en la relación resultante a todos los empleados de producción, tanto si tienen despacho como si no. Observad que el atributo superficie para los empleados que no tienen despacho contiene un valor nulo.

3) Finalmente, si hacemos la siguiente combinación natural plena (con una redenominación previa):

D(edificiodesp, númerodesp, superficie) := DESPACHOS(edificio, número, superficie),

R:= EMPLEADOS_PROD *P D,

entonces la relación resultante será:

 

 

En este caso, en la relación resultante obtenemos a todos los empleados de producción y también todos los despachos.

 

Resumen del modelo relacional

Resumen del modelo relacional Carlos 11 Junio, 2009 - 23:02

En esta unidad didáctica hemos presentado los conceptos fundamentales del modelo relacional de datos y, a continuación, hemos explicado las operaciones del álgebra relacional:

1)  Los aspectos más relevantes del modelo relacional que hemos descrito son los siguientes:

a)  En lo que respecta a la estructura de los datos:

•    Consiste en un conjunto de relaciones.

•    Una relación permite almacenar datos relacionados entre sí.

•    La clave primaria de una relación permite identificar sus datos.

•    Las claves foráneas de las relaciones permiten referenciar claves primarias y, de este modo, establecer conexiones entre los datos de las relaciones.

b)  En lo que respecta a la integridad de los datos:

•    La regla de integridad de unicidad y de entidad de la clave primaria: las claves primarias no pueden contener valores repetidos ni valores nulos.

•    La regla de integridad referencial: los valores de las claves foráneas deben existir en la clave primaria referenciada o bien deben ser valores nulos.

•    La regla de integridad de dominio: los valores no nulos de un atributo deben  pertenecer  al  dominio  del  atributo,  y  los  operadores que  es  posible aplicar sobre los valores dependen de los dominios de estos valores.

2)  El álgebra relacional proporciona un conjunto de operaciones para manipular relaciones. Estas operaciones se pueden clasificar de la forma siguiente:

a)  Operaciones  conjuntistas:  unión,  intersección,  diferencia  y  producto cartesiano.

b)  Operaciones específicamente relacionales: selección, proyección y combinación.

Las operaciones del álgebra relacional pueden formar secuencias que permiten resolver consultas complejas.

Ejercicios de autoevaluacion

Ejercicios de autoevaluacion Carlos 11 Junio, 2009 - 23:06

1. Dada la relación que corresponde a la siguiente representación tabular:

Figura 4

 

a) Indicad qué conjunto de atributos tiene.
b) Decid qué dominio tiene cada uno de sus atributos.
c) Escribid todas las distintas formas de denotar su esquema de relación.
d) Elegid una de las formas de denotar su esquema de relación y utilizadla para dibujar el conjunto de tuplas correspondiente a su extensión.

2. Indicad cuáles son todas las superclaves de las siguientes relaciones:
a) DESPACHOS(edificio, número, superficie), que tiene como única clave candidata la siguiente: edificio, número.
b) EMPLEADOS(DNI, NSS, nombre, apellido), que tiene las siguientes claves candidatas: DNI y NSS.

3. Decid, para cada una de las siguientes operaciones de actualización, si se podría aceptar su aplicación sobre la base de datos que se ha utilizado en esta unidad:
a) Insertar en EDIFICIOS_EMP la tupla <Nexus, 30>.
b) Insertar en DESPACHOS la tupla <Diagonal, NULO, 15>.
c) Insertar en EMPLEADOS_ADM la tupla <55.555.555, María, Puig, Diagonal, 500>.
d) Modificar en DESPACHOS la tupla <Marina, 230, 20> por <Marina, 120, 20>.
e) Borrar en EMPLEADOS_PROD la tupla <88.999.20, Pedro, González, NULO, NULO>.
f)  Modificar  en  EMPLEADOS_ADM  la  tupla  <40.444.255,  Juan,  García,  Marina,  120>  por
<33.567.711, Juan, García, Marina, 120>.
g) Borrar en EDIFICIOS_EMP la tupla <Marina, 15> si para la clave foránea edificio de DESPACHOS se ha seleccionado la política de restricción en caso de borrado.
h) Borrar en EDIFICIOS_EMP la tupla <Marina, 15> si para la clave foránea edificio de DESPACHOS se ha seleccionado la política de actualización en cascada en caso de borrado.

4. Escribid secuencias de operaciones del álgebra relacional que resuelvan las siguientes consultas en la base de datos que hemos utilizado en esta unidad:
a) Obtener los despachos con una superficie mayor que 15. Concretamente, se quiere saber
el nombre del edificio, el número y la superficie de estos despachos, junto con la superficie media de los despachos del edificio donde están situados.
b) Obtener el nombre del edificio y el número de los despachos que no tienen asignado a
ningún empleado (ni de producción ni de administración).
c) Obtener el nombre y el apellido de los empleados (tanto de administración como de producción), que no tienen despacho.
d) Obtener el nombre y el apellido de todos los empleados (tanto de administración como
de producción) que tienen despacho asignado, junto con la superficie de su despacho y la superficie media de los despachos del edificio al que pertenece su despacho.
e) Obtener los despachos con una superficie mayor que la superficie del despacho Diagonal,
120. Concretamente, se quiere saber el nombre del edificio y el número de estos despachos.
f)  Obtener todos los despachos de la empresa (tanto si tienen empleados como si no), junto con los empleados que tienen asignados (en caso de que los tengan). Concretamente, se quiere conocer el nombre del edificio, el número de despacho y el DNI del empleado.
 FUOC • P06/M2109/02148    54    El modelo relacional y el álgebra relacional

5. Sea R la relación que resulta de la intersección de las relaciones T y S, es decir, R := T  S. Escribid una secuencia de operaciones del álgebra relacional que incluya sólo operaciones primitivas y que obtenga como resultado R.

6. Sean las relaciones de esquema T(A, B, C) y S(D, E, F), y sea R la relación que resulta de la siguiente combinación:

R := T[B = D, C = E]S.

Escribid una secuencia de operaciones del álgebra relacional que incluya sólo operaciones primitivas y que obtenga como resultado R.

Solucionario ejercicios de autoevaluacion. Modelo relacional y algebra

Solucionario ejercicios de autoevaluacion. Modelo relacional y algebra Carlos 11 Junio, 2009 - 23:09

Solucionario

Ejercicios de autoevaluación

1.
a) La relación representada tiene el siguiente conjunto de atributos: edificio, número, superficie. b) Los dominios son dominio(edificio) = edificios, dominio(número) = números y dominio(superficie) = sups.
c) Las formas de denotar el esquema de relación son:
•   DESPACHOS(edificio, número, superficie),
•   DESPACHOS(edificio, superficie, número),
•   DESPACHOS(número, edificio, superficie),
•   DESPACHOS(número, superficie, edificio),
•   DESPACHOS(superficie, edificio, número),
•   DESPACHOS(superficie, número, edificio),
que corresponden a las posibles ordenaciones de sus atributos.
d) Elegiremos la siguiente forma de denotar el esquema de relación: DESPACHOS(edificio, número, superficie).
Entonces el conjunto de tuplas de su extensión será:

Figura 5

2. Las superclaves de las relaciones correspondientes son:
a) {edificio, número} y {edificio, número, superficie}.
b) {DNI}, {NSS}, {DNI, NSS}, {DNI, nombre}, {DNI, apellido}, {NSS, nombre}, {NSS, apellido}, {DNI, nombre, apellido}, {NSS, nombre, apellido}, {DNI, NSS, nombre, apellido} y {DNI, NSS, nombre, apellido}.

3.
a) Se acepta.
b) Se rechaza porque viola la regla de integridad de entidad de la clave primaria.
c) Se rechaza porque viola la regla de integridad referencial.
d) Se rechaza porque viola la regla de integridad de unicidad de la clave primaria.
e) Se acepta.
f)  Se rechaza porque viola la regla de integridad de unicidad de la clave primaria.
g) Se rechaza porque viola la regla de integridad referencial.
h) Se acepta y se borran el edificio Marina y todos sus despachos.

4.
a) Podemos utilizar la siguiente secuencia de operaciones:
•   A := DESPACHOS(superficie>15),
•   R := A * EDIFICIOS_EMP.
b) Podemos utilizar la siguiente secuencia de operaciones:
•   A := DESPACHOS[edificio, número],
•   B := EMPLEADOS_ADM EMPLEADOS_PROD,

•   C := B[edificiodesp, númerodesp],
•   R := A- C.
c) Podemos utilizar la siguiente secuencia de operaciones:
•   A := EMPLEADOS_ADM EMPLEADOS_PROD,

•   B := A(edificiodesp = NULO y númerodesp = NULO),
•   R := B[nombre, apellido].
d) Podemos utilizar la siguiente secuencia de operaciones:
•   A := EMPLEADOS_ADM EMPLEADOS_PROD,

•   B(DNI, nombre, apellido, edificio, número) := A(DNI, nombre, apellido, edificiodesp, númerodesp),
•   C := B * DESPACHOS,
•   D := C * EDIFICIOS_EMP,
•   R := D[nombre, apellido, superficie, supmediadesp].

e) Podemos utilizar la siguiente secuencia de operaciones:
•   A := DESPACHOS(edificio = Diagonal y número = 120),
•   B(Ed, Num, Sup) := A(edificio, número, superficie),
•   C := DESPACHOS[superficie>Sup]B,
•   R := C[edificio, número].
f)  Podemos utilizar la siguiente secuencia de operaciones:
•   A := EMPLEADOS_ADMEMPLEADOS_PROD,

•   B(DNI, nombre, apellido, edificio, número) := A(DNI, nombre, apellido, edificiodesp, númerodesp),
•   C := DESPACHOS *I B,
•   R := C[edificio, número, DNI].

5. La secuencia siguiente:
•   A := T- S,
•   R := T - A,
sólo incluye operaciones primitivas, dado que la diferencia es primitiva, y obtiene el mismo resultado que R := T S.

6. La siguiente secuencia:
•   A := T x S,
•   R := A(B = D y C = E),
que sólo incluye operaciones primitivas (un producto cartesiano y una selección), obtiene el mismo resultado que R := T[B = D ,C = E]S.

Glosario

Glosario Carlos 11 Junio, 2009 - 23:34

Actualización

Hecho de reflejar los cambios que se producen en la realidad en las relaciones de una base de datos.

 

Actualización en cascada para el caso de borrado

Política de mantenimiento de la integridad referencial que consiste en borrar una tupla t que tiene una clave primaria referenciada, así como borrar todas las tuplas que referencian t.

 

Actualización en cascada para el caso de modificación

Política de mantenimiento de la integridad referencial que consiste en permitir modificar atributos de la clave primaria de una tupla t con una clave primaria referenciada, y modificar del mismo modo todas las tuplas que referencian la tupla t.

 

Anulación en caso de borrado

Política de mantenimiento de la integridad referencial que consiste en borrar una tupla t con una clave referenciada y, además, modificar todas las tuplas que referencian t de modo que los atributos de la clave foránea correspondiente tomen valores nulos.


Anulación en caso de modificación

Política de mantenimiento de la integridad referencial que consiste en modificar atributos de la clave primaria de una tupla t con una clave referenciada y, además, modificar todas las tuplas que referencian t de modo que los atributos de la clave foránea correspondiente tomen valores nulos.

 

Atributo (en el contexto del modelo relacional)

Nombre del papel que ejerce un dominio en un esquema de relación.

 

Borrado

Hecho de borrar una o más tuplas de una relación.

 

Cardinalidad de una relación

Número de tuplas que pertenecen a su extensión.

 

Cierre relacional

Propiedad de todas las operaciones del álgebra relacional según la cual tanto sus operandos como su resultado son relaciones.

 

Clave alternativa de una relación

Clave candidata de la relación que no se ha elegido como clave primaria.

 

Clave candidata de una relación

Superclave C de la relación que cumple que ningún subconjunto propio de C es superclave.


Clave primaria de una relación

Clave candidata de la relación que se ha elegido para identificar las tuplas de la relación.

 

Clave foránea de una relación R

Subconjunto de los atributos del esquema de la relación, CF, tal que existe una relación S (S no debe ser necesariamente diferente de R) que tiene por clave primaria CP, y se cumple que, para toda tupla t de la extensión de R, los valores para CF de t son o bien valores nulos, o bien valores que coinciden con los valores para CP de alguna tupla s de S.

 

Combinación

Operación del álgebra relacional que, a partir de dos relaciones, obtiene una nueva relación formada por todas las tuplas que resultan de concatenar tuplas de la primera relación con tuplas de la segunda relación, y que cumplen una condición de combinación especificada.

 

Combinación externa

Extensión de combinación entre dos relaciones, T y S, que conserva en el resultado todas las tuplas de T, de S o de las dos relaciones.

 

Combinación natural

Variante de combinación que consiste básicamente en una equicombinación seguida de la eliminación de los atributos superfluos.

 

Consulta

Obtención de datos deducibles a partir de las relaciones que contiene la base de datos.

 

Diferencia

Operación del álgebra relacional que, a partir de dos relaciones, obtiene una nueva relación formada por todas las tuplas que están en la primera relación y, en cambio, no están en la segunda.

 

Dominio (en el contexto del modelo relacional)

Conjunto de valores atómicos.

 

Equicombinación

Combinación en la que todas las comparaciones de la condición tienen el operador “=”.

 

Esquema de relación

Componente de una relación que consiste en un nombre de relación R y en un conjunto de atributos {A1, A2, ..., An}.

 

Extensión de una relación de esquema R(A1, A2, ..., An)

Conjunto de tuplas ti (i = 1, 2, ..., m) donde cada tupla ti es un conjunto de pares ti = {<A1:Vi1>, <A2Vi2>, ..., <An:Vin>} y, para cada par <Aj:Vij>, se cumple que vij  es un valor de dominio(Aj) o bien un valor nulo.

 

Grado de una relación

Número de atributos que pertenecen a su esquema.

 

Inserción

Hecho de añadir una o más tuplas a una relación

 

Integridad

Propiedad de los datos de corresponder a representaciones plausibles del mundo real.

 

Intersección

Operación del álgebra relacional que, a partir de dos relaciones, obtiene una nueva relación formada por las tuplas que están en las dos relaciones de partida.

 

Lenguaje basado en el cálculo relacional

Lenguaje que proporciona un tipo de formulación de consultas fundamentado en el cálculo de predicados de la lógica matemática.

 

Lenguaje basado en el álgebra relacional

Lenguaje que proporciona un tipo de formulación de consultas inspirado en la teoría de conjuntos.

 

Modificación

Hecho de alterar los valores que tienen una o más tuplas de una relación para uno o más de sus atributos.

 

Producto cartesiano

Operación del álgebra relacional que, a partir de dos relaciones, obtiene una nueva relación formada por todas las tuplas que resultan de concatenar tuplas de la primera relación con tuplas de la segunda relación.

 

Proyección

Operación del álgebra relacional que, a partir de una relación, obtiene una nueva relación formada por todas las (sub)tuplas de la relación de partida que resultan de eliminar unos atributos especificados.

 

Redenominar

Operación auxiliar del álgebra relacional que permite cambiar los nombres que figuran en el esquema de una relación.

 

Regla de integridad de dominio

Regla que establece que un valor no nulo de un atributo Ai  debe pertenecer al dominio del atributo Ai, y que los operadores que es posible aplicar sobre los valores dependen de los dominios de estos valores.

 

Regla de integridad de entidad de la clave primaria

Regla que establece que si el conjunto de atributos CP es la clave primaria de una relación R, la extensión de R no puede tener en ningún momento ninguna tupla con un valor nulo para alguno de los atributos de CP.

 

Regla de integridad de modelo

Condiciones generales que deben cumplirse en toda base de datos de un modelo determinado.

 

Regla de integridad de unicidad de la clave primaria

Regla que establece que si el conjunto de atributos CP es la clave primaria de una relación R, la extensión de R no puede tener en ningún momento dos tuplas con la misma combinación de valores para los atributos de CP.

 

Regla de integridad referencial

Regla que establece que si el conjunto de atributos CF es una clave foránea de una relación R que referencia una relación S (no necesariamente diferente de R), que tiene por clave primaria CP, entonces, para toda tupla t de la extensión de R, los valores para CF de t son o bien valores nulos o bien valores que coinciden con los valores para CP de alguna tupla s de S.

 

Relación

Elemento de la estructura de los datos de una base de datos relacional formado por un esquema (o intensión) y una extensión.

 

Restricción en caso de modificación

Política de mantenimiento de la integridad referencial, que consiste en no permitir modificar ningún atributo de la clave primaria de una tupla si se trata de una clave primaria referenciada.

 

Restricción en caso de borrado

Política de mantenimiento de la integridad referencial que consiste en no permitir borrar una tupla si tiene una clave primaria referenciada.

 

Restricciones de integridad de usuario

Condiciones específicas que se deben cumplir en una base de datos concreta.

 

Selección

Operación del álgebra relacional que, a partir de una relación, obtiene una nueva relación formada por todas las tuplas de la relación de partida que cumplen una condición de selección especificada.

 

Superclave de una relación de esquema R(A1, A2, ..., An)

Subconjunto de los atributos del esquema tal que no puede haber dos tuplas en la extensión de la relación que tengan la misma combinación de valores para los atributos del subconjunto.

 

Unión

Operación del álgebra relacional que, a partir de dos relaciones, obtiene una nueva relación formada por todas las tuplas que están en alguna de las relaciones de partida.

Bibliografia

Bibliografia Carlos 11 Junio, 2009 - 23:36

Bibliografía básica

Date, C.J. (2001). Introducción a los sistemas de bases de datos (7ª ed.). Prentice-Hall.

Elmasri, R.; Navathe, S.B. (2000). Sistemas de bases de datos. Conceptos fundamentales (3ªed.). Madrid: Addison-Wesley Iberoamericana.

El lenguaje SQL

El lenguaje SQL Carlos 15 Junio, 2009 - 23:17

Introducción

El SQL es el lenguaje estándar ANSI/ISO de definición, manipulación y control de bases de datos relacionales. Es un lenguaje declarativo: sólo hay que indicar qué se quiere hacer. En cambio, en los lenguajes procedimentales es necesario especificar cómo hay que hacer cualquier acción sobre la base de datos. El SQL es un lenguaje muy parecido al lenguaje natural; concretamente, se parece al inglés, y es muy expresivo. Por estas razones, y como lenguaje estándar, el SQL es un lenguaje con el que se puede acceder a todos los sistemas relacionales comerciales.

Empezamos con una breve explicación de la forma en que el SQL ha llegado a ser el lenguaje estándar de las bases de datos relacionales:

1)  Al principio de los años setenta, los laboratorios de investigación Santa Teresa de IBM empezaron a trabajar en el proyecto System R. El objetivo de este proyecto era implementar un prototipo de SGBD relacional; por lo tanto, también necesitaban investigar en el campo de los lenguajes de bases de datos relacionales. A mediados de los años setenta, el proyecto de IBM dio como resultado un primer lenguaje denominado SEQUEL (Structured English Query Language), que por razones legales se denominó más adelante SQL (Structured Query Language). Al final de la década de los setenta y al principio de la de los ochenta, una vez finalizado el proyecto System R, IBM y otras empresas empezaron a utilizar el SQL en sus SGBD relacionales, con lo que este lenguaje adquirió una gran popularidad.

2)  En 1982, ANSI (American National Standards Institute) encargó a uno de sus comités (X3H2) la definición de un lenguaje de bases de datos relacionales. Este comité, después de evaluar diferentes lenguajes, y ante la aceptación comercial del SQL, eligió un lenguaje estándar que estaba basado en éste prácticamente en su totalidad. El SQL se convirtió oficialmente en el lenguaje estándar de ANSI en el año 1986, y de ISO (International Standards Organization) en 1987. También ha sido adoptado como lenguaje estándar por FIPS (Federal Information Processing Standard), Unix X/Open y SAA (Systems Application Architecture) de IBM.

3)  En el año 1989, el estándar fue objeto de una revisión y una ampliación que dieron lugar al lenguaje que se conoce con el nombre de SQL1 o SQL89. En el año 1992 el estándar volvió a ser revisado y ampliado considerablemente para cubrir carencias de la versión anterior. Esta nueva versión del SQL, que se conoce con el nombre de SQL2 o SQL92, es la que nosotros presentaremos en esta unidad didáctica.

Como veremos más adelante, aunque aparezca sólo la sigla SQL, siempre nos estaremos refiriendo al SQL92, ya que éste tiene como subconjunto el SQL89; por lo tanto, todo lo que era válido en el caso del SQL89 lo continuará siendo en el SQL92.

De hecho, se pueden distinguir tres niveles dentro del SQL92:

1)  El nivel introductorio (entry), que incluye el SQL89 y las definiciones de clave primaria y clave foránea al crear una tabla.

2)  El nivel intermedio (intermediate), que, además del SQL89, añade algunas ampliaciones del SQL92.

3)  El nivel completo (full), que ya tiene todas las ampliaciones del SQL92.

El modelo relacional tiene como estructura de almacenamiento de los datos las relaciones. La intensión o esquema de una relación consiste en el nombre que hemos dado a la relación y un conjunto de atributos. La extensión de una relación  es  un  conjunto  de  tuplas.  Al  trabajar  con  SQL,  esta  nomenclatura cambia, como podemos apreciar en la siguiente figura:

                             

•    Hablaremos de tablas en lugar de relaciones.

•    Hablaremos de columnas en lugar de atributos.

•    Hablaremos de filas en lugar de tuplas.

Sin embargo, a pesar de que la nomenclatura utilizada sea diferente, los conceptos son los mismos.

Con el SQL se puede definir, manipular y controlar una base de datos relacional. A continuación veremos, aunque sólo en un nivel introductorio, cómo se pueden realizar estas acciones:

El concepto de clave primaria y su importancia en una relación o tabla se ha visto en la unidad “El modelo relacional y el álgebra relacional” de este curso.

1)  Sería necesario crear una tabla que contuviese los datos de los productos de nuestra empresa:

              

2)  Insertar un producto en la tabla creada anteriormente:

                

3)  Consultar qué productos de nuestra empresa son sillas:

                    

4)  Dejar acceder a uno de nuestros vendedores a la información de la tabla productos:

             

Y muchas  más cosas  que  iremos viendo punto por  punto  en los siguientes apartados.

Fijémonos en la estructura de todo lo que hemos hecho hasta ahora con SQL. Las operaciones de SQL reciben el nombre de sentencias y están formadas por diferentes partes que denominamos cláusulas, tal y como podemos apreciar en el siguiente ejemplo:

          

Esta consulta muestra el código, el nombre y el tipo de los productos que cuestan más de 1.000 euros.

Los tres primeros apartados de este módulo tratan sobre un tipo de SQL denominado SQL interactivo, que permite acceder directamente a una base de datos relacional:

a)  En el primer apartado definiremos las denominadas sentencias de definición, donde crearemos la base de datos, las tablas que la compondrán y los dominios, las aserciones y las vistas que queramos.

b)  En el segundo aprenderemos a manipular la base de datos, ya sea introduciendo, modificando o borrando valores en las filas de las tablas, o bien haciendo consultas.

c)  En el tercero veremos las sentencias de control, que aseguran un buen uso de la base de datos.

Sin embargo, muchas veces querremos acceder a la base de datos desde una aplicación hecha en un lenguaje de programación cualquiera, que nos ofrece mucha más potencia fuera del entorno de las bases de datos. Para utilizar SQL desde un lenguaje de programación necesitaremos sentencias especiales que nos permitan distinguir entre las instrucciones del lenguaje de programación y las sentencias de SQL. La idea es que trabajando básicamente con un lenguaje de programación anfitrión se puede cobijar SQL como si fuese un huésped. Por este motivo, este tipo de SQL se conoce con el nombre de SQL hospedado. Para trabajar con SQL hospedado necesitamos un precompilador que separe las sentencias del lenguaje de programación de las del lenguaje de bases de datos. Una alternativa a esta forma de trabajar son las rutinas SQL/CLI* (SQL/Call-Level Interface), que resolviendo también el problema de acceder a SQL desde un lenguaje de programación, no necesitan precompilador.

Antes de empezar a conocer el lenguaje, es necesario añadir un último comentario. Aunque SQL es el lenguaje estándar para bases de datos relacionales y ha sido ampliamente aceptado por los sistemas relacionales comerciales, no ha sido capaz de reflejar toda la teoría del modelo relacional establecida por E.F. Codd; esto lo iremos viendo a medida que profundicemos en el lenguaje.

Los sistemas relacionales comerciales y los investigadores de bases de datos son una referencia muy importante para mantener el estándar actualizado. En estos momentos ya se dispone de una nueva versión de SQL92 que se denomina SQL: 1999 o SQL3. SQL: 1999 tiene a SQL92 como subconjunto, e incorpora nuevas prestaciones de gran interés. En informática, en general, y particularmente en bases de datos, es necesario estar siempre al día, y por eso es muy importante tener el hábito de leer publicaciones periódicas que nos informen y nos mantengan al corriente de las novedades.

 

 

Objetivos

Una vez finalizado el estudio de los materiales didácticos de esta unidad, dispondréis de las herramientas indispensables para alcanzar los siguientes objetivos:

1.  Conocer el lenguaje estándar ANSI/ISO SQL92.

2.  Definir una base de datos relacional, incluyendo dominios, aserciones y vistas.

3.  Saber introducir, borrar y modificar datos.

4.  Ser capaz de plantear cualquier tipo de consulta a la base de datos.

5.  Saber utilizar sentencias de control.

6.  Conocer los principios básicos de la utilización del SQL desde un lenguaje de programación.

1. Sentencias de definicion

1. Sentencias de definicion Dataprix 22 Septiembre, 2009 - 10:42

Para poder trabajar con bases de datos relacionales, lo primero que tenemos que hacer es definirlas. Veremos las órdenes del estándar SQL92 para crear y borrar una base de datos relacional y para insertar, borrar y modificar las diferentes tablas que la componen.

Vistas
Una vista en el modelo relacional no es si no una tabla virtual derivada de las tablas reales de nuestra base de datos, un esquema externo puede ser un conjunto de vistas.

En este apartado también veremos cómo se definen los dominios, las aserciones (restricciones) y las vistas.

La sencillez y la homogeneidad del SQL92 hacen que:

1)  Para crear bases de datos, tablas, dominios, aserciones y vistas se utilice la sentencia CREATE.

2)  Para modificar tablas y dominios se utilice la sentencia ALTER.

3)  Para borrar bases de datos, tablas, dominios, aserciones y vistas se utilice la sentencia DROP.

La adecuación de estas sentencias a cada caso nos dará diferencias que iremos perfilando al hacer la descripción individual de cada una.

Para ilustrar la aplicación de las sentencias de SQL que veremos, utilizaremos una base de datos de ejemplo muy sencilla de una pequeña empresa con sede en Barcelona, Girona, Lleida y Tarragona, que se encarga de desarrollar proyectos informáticos. La información que nos interesará almacenar de esta empresa, que denominaremos BDUOC, será la siguiente:

1)  Sobre los empleados que trabajan en la empresa, querremos saber su código de empleado, el nombre y apellido, el sueldo, el nombre y la ciudad de su departamento y el número de proyecto al que están asignados.

2)  Sobre los diferentes departamentos en los que está estructurada la empresa, nos interesa conocer su nombre, la ciudad donde se encuentran y el teléfono. Será necesario tener en cuenta que un departamento con el mismo nombre puede estar en ciudades diferentes, y que en una misma ciudad puede haber departamentos con nombres diferentes.

3)  Sobre los proyectos informáticos que se desarrollan, querremos saber su código, el nombre, el precio, la fecha de inicio, la fecha prevista de finalización, la fecha real de finalización y el código de cliente para quien se desarrolla.

4)  Sobre los clientes para quien trabaja la empresa, querremos saber el código de cliente, el nombre, el NIF, la dirección, la ciudad y el teléfono.

1.1. Creacion y borrador de una base de datos relacional

1.1. Creacion y borrador de una base de datos relacional Dataprix 22 Septiembre, 2009 - 10:55

El estándar SQL92 no dispone de ninguna sentencia de creación de bases de datos. La idea es que una base de datos no es más que un conjunto de tablas y, por lo tanto, las sentencias que nos ofrece el SQL92 se concentran en la creación, la modificación y el borrado de estas tablas.

La instrucción
CREATE DATABASE

Muchos de los sistemas relacionales comerciales (como ocurre en el caso de informix, DB2, SQL Server y otros) han incorporado sentencias de creación de base de datos con la siguiente sintanxis:
CREATE DATABASE

En cambio, disponemos de una sentencia más potente que la de creación de bases de datos: la sentencia de creación de esquemas denominada CREATE SCHEMA. Con la creación de esquemas podemos agrupar un conjunto de elementos de la base de datos que son propiedad de un usuario. La sintaxis de esta sentencia es la que tenéis a continuación:


         

 

La nomenclatura utilizada en la sentencia es la siguiente:

 

•    Las palabras en negrita son palabras reservadas del lenguaje:

•    La notación [...] quiere decir que lo que hay entre los corchetes se podría poner o no.

•    La notación {A|  ... |B} quiere decir que tenemos que elegir entre todas las opciones que hay entre las llaves, pero debemos poner una obligatoriamente.

 

La sentencia de creación de esquemas hace que varias tablas (lista_de_ele- mentos_del_esquema)  se  puedan  agrupar  bajo  un  mismo  nombre  (nom- bre_esquema) y que tengan un propietario (usuario). Aunque todos los parámetros de la sentencia CREATE SCHEMA son opcionales, como mínimo se debe dar o bien el nombre del esquema, o bien el nombre del usuario propietario de la base de datos. Si sólo especificamos el usuario, éste será el nombre del esquema.

La creación de esquemas puede hacer mucho más que agrupar tablas, porque lista_de_elementos_del_esquema puede, además de tablas, ser también dominios, vistas, privilegios y restricciones, entre otras cosas.

La sentencia
DROPDATABASE
Muchos de los sistemas relacionales comerciales (como ocurre en el caso de informix, DB2, SQL Server y otros) han incorporado sentencias de borrado de base de datos con la siguiente sintanxis:
DROPDATABASE

Para borrar una base de datos encontramos el mismo problema que para crearla. El estándar SQL92 sólo nos ofrece la sentencia de borrado de esquemas DROP SCHEMA, que presenta la siguiente sintaxis:

 

        

 

Donde tenemos lo siguiente:

 

•    La opción de borrado de esquemas RESTRICT hace que el esquema sólo se pueda borrar si no contiene ningún elemento.

•    La opción CASCADE borra el esquema aunque no esté completamente vacío.

1.2. Creacion de tablas

1.2. Creacion de tablas Dataprix 22 Septiembre, 2009 - 10:57

Como ya hemos visto, la estructura de almacenamiento de los datos del modelo relacional son las tablas. Para crear una tabla, es necesario utilizar la sentencia CREATE TABLE. Veamos su formato:

 

 

         

 

 

Donde definición_columna es:

 

 

 

El proceso que hay que seguir para crear una tabla es el siguiente:

1)  Lo primero que tenemos que hacer es decidir qué nombre queremos poner a la tabla (nombre_tabla).

2)  Después, iremos dando el nombre de cada uno de los atributos que formarán las columnas de la tabla (nombre_columna).

3)  A cada una de las columnas le asignaremos un tipo de datos predefinido o bien un dominio definido por el usuario. También podremos dar definiciones por defecto y restricciones de columna.

4)  Una vez definidas las columnas, sólo nos quedará dar las restricciones de tabla.

1.2.1. Tipos de datos

1.2.1. Tipos de datos Dataprix 22 Septiembre, 2009 - 11:45

Para cada columna tenemos que elegir entre algún dominio definido por el usuario o alguno de los tipos de datos predefinidos que se describen a continuación:

 

                                                                                                                                                                           
                                                                                                                                                    

                                                                                                                                                                                                      

 

  

 

       

 

 

 Ejemplos de asignaciones de columnas

 Veamos algunos ejemplos de asignaciones de columnas en los tipos de datos predefinidos DATE, TIME y TIMESTAMP:

 

•   La columna fecha_nacimiento podría ser del tipo DATE y podría tener como valor ‘1978-12-25’.

•   La  columna  inicio_partido podría  ser  del  tipo  TIME y  podría  tener  como  valor ‘17:15:00.000000’.

•   La columna entrada_trabajo podría ser de tipo TIMESTAMP y podría tener como valor ‘1998-7-8 9:30:05’.

1.2.2. Creacion, modificacion y borrado de dominios

1.2.2. Creacion, modificacion y borrado de dominios Dataprix 22 Septiembre, 2009 - 12:07
Dominios definidos por el usuario
Aunque el SQL92 nos ofrece la sentencia CREATE DOMAIN, hay pocos sistemas relacionales comerciales que nos permitan utilizarla.

Además de los dominios dados por el tipo de datos predefinidos, el SQL92 nos ofrece la posibilidad de trabajar con dominios definidos por el usuario.

Para crear un dominio es necesario utilizar la sentencia CREATE DOMAIN:

 

CREATE DOMAIN nombre dominio [AS] tipos_datos
              [def_defecto] [restricciones_dominio];

 

donde restricciones_dominio tiene el siguiente formato:

 

[CONSTRAINT nombre_restricción] CHECK (condiciones)

 

Creación de un dominio en BDUOC

Si quisiéramos definir un dominio para las ciudades donde se encuentran los departamentos de la empresa BDUOC, haríamos:

 

CREATE DOMAIN dom_ciudades AS CHAR (20)
CONSTRAINT ciudades_validas
CHECK (VALUE IN (‘Barcelona’, ‘Tarragona’, ‘Lleida’, ‘Girona’));

De este modo, cuando definimos la columna ciudades dentro de la tabla departamentos no se tendrá que decir que es de tipo CHAR (20), sino de tipo dom_ciudades. Esto nos debería asegurar, según el modelo relacional, que sólo haremos operaciones sobre la columna ciudades con otras columnas que tengan este mismo dominio definido por el usuario; sin embargo, el SQL92 no nos ofrece herramientas para asegurar que las comparaciones que hacemos sean entre los mismos dominios definidos por el usuario.

Por ejemplo, si tenemos una columna con los nombres de los empleados definida sobre el tipo de datos CHAR (20), el SQL nos permite compararla con la columna ciudades, aunque semánticamente no tenga sentido. En cambio, según el modelo relacional, esta comparación no se debería haber permitido.

Para borrar un dominio definido por el usuario es preciso utilizar la sentencia DROP DOMAIN, que tiene este formato:

 

DROP DOMAIN nombre_dominio {RESTRICT|CASCADE};

 

En este caso, tenemos que:

 

•    La opción de borrado de dominios RESTRICT hace que el dominio sólo se pueda borrar si no se utiliza en ningún sitio.

•    La opción CASCADE borra el dominio aunque esté referenciado, y pone el tipo de datos del dominio allí donde se utilizaba.

 

Borrar un dominio de BDUOC

 

Si quisiéramos borrar el dominio que hemos creado antes para las ciudades donde se encuentran los departamentos de la empresa BDUOC, haríamos:

DROP DOMAIN dom_ciudades RESTRICT;

 

En este caso nos deberíamos asegurar de que ninguna columna está definida sobre dom_ciudades antes de borrar el dominio.

 

Para  modificar  un  dominio  semántico  es  necesario  utilizar  la  sentencia ALTER DOMAIN. Veamos su formato:

 

ALTER DOMAIN nombre_dominio {acción_modificar_dominio|
                         acción_modif_restricción_dominio};

 

Donde tenemos lo siguiente:

 

•    acción_modificar_dominio puede ser:

{SET def_defecto|DROP DEFAULT}

 

•    acción_modif_restricción_dominio puede ser:

{ADD restricciones_dominio|DROP CONSTRAINT nombre_restricción}

 

Modificar un dominio en BDUOC

 

Si quisiéramos añadir una nueva ciudad (Mataró) al dominio que hemos creado antes para las ciudades donde se encuentran los departamentos de la empresa BDUOC, haríamos:

ALTER DOMAIN dom_ciudades DROP CONSTRAINT ciudades_validas;

 

Con esto hemos eliminado la restricción de dominio antigua. Y ahora tenemos que introducir la nueva restricción:

ALTER_DOMAIN dom_ciudades ADD CONSTRAINT ciudades_validas
CHECK (VALUE IN (‘Barcelona’, ‘Tarragona’, ‘Lleida’, ‘Girona’, ‘Mataro’));

1.2.3. Definiciones por defecto

1.2.3. Definiciones por defecto Dataprix 22 Septiembre, 2009 - 12:15

Ya hemos visto en otros módulos la importancia de los valores nulos y su inevitable aparición como valores de las bases de datos.

La opción def_defecto nos permite especificar qué nomenclatura queremos dar a nuestros valores por omisión.

Por ejemplo, para un empleado que todavía no se ha decidido cuánto ganará, podemos elegir que, de momento, tenga un sueldo de 0 euros (DEFAULT 0.0), o bien que tenga un sueldo con un valor nulo (DEFAULT NULL).

Sin embargo,  hay que tener en cuenta que  si  elegimos la opción  DEFAULT NULL, la columna para la que daremos la definición por defecto de valor nulo debería admitir valores nulos.

La opción DEFAULT tiene el siguiente formato:

 

DEFAULT (literal|función|NULL)

 

La posibilidad más utilizada y la opción por defecto, si no especificamos nada, es la palabra reservada NULL. Sin embargo, también podemos definir nuestro propio literal, o bien recurrir a una de las funciones que aparecen en la tabla siguiente:

Finción Descripción
{USER CURRENT_USER} Identificador del usuario actual
SESSION_USER Identificador del usuario de esta sesión
SYSTEM_USER Identificador del usuario del sistema operativo
CURRENT_DATE Fecha actual
CURRENT_TIME Hora actual
CURRENT_TIMESTAMP Fecha y hora actuales

 

1.2.4. Restricciones de columna

1.2.4. Restricciones de columna Dataprix 22 Septiembre, 2009 - 12:16

En cada una de las columnas de la tabla, una vez les hemos dado un nombre y hemos definido su dominio, podemos imponer ciertas restricciones que siempre se tendrán que cumplir. Las restricciones que se pueden dar son las que aparecen en la tabla que tenemos a continuación:

Restricciones de columna
Restricción Descripción
NOT NULL La columna no puede tener valores nulos.
UNIQUE  La columna no puede tener valores repetidos. Es una clave alternativa.
PRIMARY KEY  La columna no puede tener valores repetidos ni nulos. Es la clave primaria.
 REFERENCES  tabla [ (columna) ]  La columna es la clave foránea de la columna de la tabla especificada.
CHECK (condiciones)  La columna debe cumplir las condiciones especificas.

 

1.2.5. Restricciones de tabla

1.2.5. Restricciones de tabla Dataprix 23 Septiembre, 2009 - 11:47

Una vez hemos dado un nombre, hemos definido una tabla y hemos impuesto ciertas restricciones para cada una de las columnas, podemos aplicar restricciones sobre toda la tabla, que siempre se deberán cumplir. Las restricciones que
se pueden dar son las siguientes:

Restricciones de tabla
Restricción Descripción
UNIQUE
(columna [, columna...])
El conjunto de las columnas especificadas no puede tener valores repetidos. Es una clave alternativa
PRIMARY KEY
(columna [, columna...])
El conjunto de las columnas espacificadas no puede tener valores nulos ni repetidos. Es una clave primaria
FOREIGN KEY
(columna [, columna...])
REFERENCES tabla
[(columna2 [, columna2...])]
El conjunto de las columnas especificadas es una clave foránea que referencia la clave primaria formada por el conjunto de las columnas2 se denominan exactamente igual, entonces no sería necesario poner columnas2.
CHECK (condiciones) La tabla debe cumplir las condiciones especificadas.

 

1.2.6. Modificacion y borrado de claves con claves foráneas que hacen referncia a éstas

1.2.6. Modificacion y borrado de claves con claves foráneas que hacen referncia a éstas Dataprix 23 Septiembre, 2009 - 11:50

En otra unidad de este curso hemos visto tres políticas aplicables a los casos de borrado y modificación de filas que tienen una clave primaria referenciada por claves foráneas. Estas políticas eran la restricción, la actualización en cascada y la anulación.

El SQL nos ofrece la posibilidad de especificar, al definir una clave foránea, qué política queremos seguir. Veamos su formato:

 

CREATE TABLE nombre_tabla
             ( definición_columna
             [, definición_columna. . .]
             [, restricciones_tabla]
             );

 

Donde una de las restricciones de tabla era la definición de claves foráneas, que tiene el siguiente formato:

 

FOREIGN KEY clave_secundaria REFERENCES tabla [(clave_primaria)]
[ON DELETE {NO ACTION | CASCADE | SET DEFAULT | SET NULL}]
[ON UPDATE {NO ACTION | CASCADE | SET DEFAULT | SET NULL}]

Donde NO ACTION corresponde a la política de restricción; CASCADE, a la actualización en cascada, y SET NULL sería la anulación. SET DEFAULT se podría considerar una variante de SET NULL, donde en lugar de valores nulos se puede poner
el valor especificado por defecto.

1.2.7. Aserciones

1.2.7. Aserciones Dataprix 23 Septiembre, 2009 - 11:52

Una aserción es una restricción general que hace referencia a una o más columnas de más de una tabla. Para definir una aserción se utiliza la sentencia CREATE ASSERTION, y tiene el siguiente formato:

 

CREATE ASSERTION nombre_aserción CHECK (condiciones);

 

Crear una aserción en BDUOC

Creamos una aserción sobre la base de datos BDUOC que nos asegure que no hay ningún empleado con un sueldo superior a 80.000 asignado al proyecto SALSA:

CREATE ASSERTION restriccion1 CHECK (NOT EXISTS (SELECT *
                              FROM proyectos p, empleados e
                              WHERE p.codigo_proyec =
                              = e.num_proyec and e.sueldo &gt; 8.0E+4
                              and p.nom_proj = ‘SALSA’) );

Para borrar una aserción es necesario utilizar la sentencia DROP ASSERTION, que presenta este formato:

 

DROP ASSERTION nombre_aserción;

 

Borrar una aserción en BDUOC

 

Por  ejemplo,  para  borrar  la  aserción restriccion1,  utilizaríamos  la  sentencia DROP ASSERTION de la forma siguiente:

DROP ASSERTION restriccion1;

1.3. Modificacion y borrado de tablas

1.3. Modificacion y borrado de tablas Dataprix 23 Septiembre, 2009 - 11:53

Para modificar una tabla es preciso utilizar la sentencia ALTER TABLE. Veamos su formato:

ALTER TABLE nombre_tabla {acción_modificar_columna|
                          acción_modif_restricción_tabla};

En este caso, tenemos que:

•    acción_modificar_columna puede ser:

 

{ADD [COLUMN] columna def_columna |
ALTER [COLUMN] columna {SET def_defecto|DROP DEFAULT}|
DROP [COLUMN ] columna {RESTRICT|CASCADE}}

 

•    acción_modif_restricción_tabla puede ser:

{ADD restricción|
DROP CONSTRAINT restricción {RESTRICT|CASCADE}}

Si queremos modificar una tabla es que queremos realizar una de las siguientes
operaciones:

1)  Añadirle una columna (ADD columna).

2)  Modificar las definiciones por defecto de la columna (ALTER columna).

3)  Borrar la columna (DROP columna).

4)  Añadir alguna nueva restricción de tabla (ADD restricción).

5)  Borrar alguna restricción de tabla (DROPCONSTRAINT restricción). Para borrar una tabla es preciso utilizar la sentencia DROP TABLE:

 

DROP TABLE nombre_tabla {RESTRICT|CASCADE};

 

En este caso tenemos que:

•    Si utilizamos la opción RESTRICT, la tabla no se borrará si está referenciada, por ejemplo, por alguna vista.

•    Si usamos la opción CASCADE, todo lo que referencie a la tabla se borrará con ésta.

1.4. Creacion y borrado de vistas

1.4. Creacion y borrado de vistas Dataprix 23 Septiembre, 2009 - 13:36

Como hemos observado, la arquitectura ANSI/SPARC distingue tres niveles, que se describen en el esquema conceptual, el esquema interno y los esquemas externos. Hasta ahora, mientras creábamos las tablas de la base de datos, íbamos describiendo el esquema conceptual. Para describir los diferentes esquemas externos utilizamos el concepto de vista del SQL.

Para crear una vista es necesario utilizar la sentencia CREATE VIEW. Veamos su formato:

CREATE VIEW nombre_vista [(lista_columnas)] AS (consulta)
            [WITH CHECK OPTION];

Lo primero que tenemos que hacer para crear una vista es decidir qué nombre le queremos poner (nombre_vista). Si queremos cambiar el nombre de las columnas, o bien poner nombre a alguna que en principio no tenía, lo pode- mos hacer en lista_columnas. Y ya sólo nos quedará definir la consulta que formará nuestra vista.

Las vistas no existen realmente como un conjunto de valores almacenados en la base de datos, sino que son tablas ficticias, denominadas derivadas (no materializadas). Se construyen a partir de tablas reales (materializadas) almacenadas en la base de datos, y conocidas con el nombre de tablas básicas (o tablas de base). La no-existencia real de las vistas hace que puedan ser actualizables o no.

Creación de una vista en BDUOC

Creamos una vista sobre la base de datos BDUOC que nos dé para cada cliente el número de proyectos que tiene encargados el cliente en cuestión.

CREATE VIEW proyectos_por_cliente (codigo_cli, numero_proyectos) AS
(SELECT c.codigo_cli, COUNT(*)
FROM proyectos p, clientes c
WHERE p.codigo_cliente = c.codigo_cli
GROUP BY c.codigo_cli);

 

Si tuviésemos las siguientes extensiones:

•   Tabla clientes:

clientes
codigo_cli nombre_cli nif dirección ciudad teléfono
10 EGICSA 38.567.893-C Aragón 11 Barcelona NULL
20 CME 38.123.898-E Valencia 22 Girona 972.223.57.21
30 ACME 36.432.127-A Mallorca33 Leida 973.23.45.67

 

 

 

 

 

•   Tabla proyectos:

codigo_proyec nombre_proyec precio fecha_inicio fecha_prev_fin fecha_fin codigo_cliente
proyectos
1 GESCOM 1.000.000 1-1-98 1-1-99 NULL 10
2 PESCI 2.000.000 1-10-96 31-3-98 1-5-98 10
3 SALSA 1.000.000 10-2-98 1-2-99 NULL 20
4 TNELL 4.000.000 1-1-97 1-12-99 NULL 30

Y mirásemos la extensión de la vista proyectos_por_clientes, veríamos lo que encontramos en el margen.

En las vistas, además de hacer consultas, podemos insertar, modificar y borrar filas.

codigo_cli numero_proyectos
proyectos_por_clientes
10 2
20 1
30 1

 

Actualización de vistas en BDUOC

Si alguien insertase en la vista proyectos_por_cliente, los valores para un nuevo cliente 60 con tres proyectos encargados, encontraríamos que estos tres proyectos tendrían que figurar realmente en la tabla proyectos y, por lo tanto, el SGBD los debería insertar con la información que tenemos, que es prácticamente inexistente. Veamos gráficamente cómo quedarían las tablas después de esta hipotética actualización, que no llegaremos a hacer nunca, ya que iría en contra de la teoría del modelo relacional:

•   Tabla clientes:

clientes
codigo_cli nombre_cli nif dirección ciuda teléfono
10 ECIGSA 38.567.893-C Aragón 11 Barcelona NULL
20 CME 38.123.898-E Valencia 22 Girona 972.23.57.21
30 ACME 36.432.127-A mallorca 33 Lleida 973.23.45.67
60 NULL NULL NULL NULL NULL

 

 

 

•   Tabla proyectos: 

clientes

codigo_proyec nombre_proyec precio fecho_inicio fecha_prev_fin fecha_fin codigo_cliente
1 GESCOM 1.000.000 1-1-98 1-1-99 NULL 10
2 PESCI 2.000.000 1-10-96 31-3-98 1-5-98 10
3 SALSA 1.000.000 10-2-98 1-2-99 NULL 20
NULL NULL NULL NULL NULL NULL 60
NULL NULL NULL NULL NULL NULL 60
NULL NULL NULL NULL NULL NULL 60

 

 

 

El SGBD no puede actualizar la tabla básica clientes si sólo sabe la clave primaria, y todavía menos la tabla básica proyectos sin la clave primaria; por lo tanto, esta vista no sería actualizable.

En cambio, si definimos una vista para saber los clientes que tenemos en Barcelona o en Girona, haríamos:

 

CREATE VIEW clientes_Barcelona_Girona AS
(SELECT *
FROM clientes
WHERE ciudad IN (‘Barcelona’, ‘Girona’))
WHITH CHECK OPTION;

Si queremos asegurarnos de que se cumpla la condición de la cláusula WHERE, debemos poner la opción WHITH CHECK OPTION. Si no lo hiciésemos, podría ocurrir que alguien incluyese en la vista clientes_Barcelona_Girona a un cliente nuevo con el código 70, de nombre JMB, con el NIF 36.788.224-C, la dirección en NULL, la ciudad Lleida y el teléfono NULL.

Si consultásemos la extensión de la vista clientes_Barcelona_Girona, veríamos:

codigo_cli nombre_cli nif dirección ciudad teléfono
clientes_Barcelona_Girona
10 ECIGSA 38.567.893-C Aragón 11 Barcelona NULL
20 CME 38.123.898-E Valencia 22 Girona 972.223.57.21

 

Esta vista sí podría ser actualizable. Podríamos insertar un nuevo cliente con código 50, de nombre CEA, con el NIF 38.226.777-D, con la dirección París 44, la ciudad Barcelona y el teléfono 93.422.60.77. Después de esta actualización, en la tabla básica clientes encontraríamos, efectivamente:

codigo_cli
nombre_cli
nif
dirección
ciudad
teléfono

clientes

10 ECIGSA 35.567.893-C Aragón 11 Barcelona NULL
20 CME 38.123.898-E Valencia 22 Girona 972.23.57.21
30 ACME 36.432.127-A Mallorca 33 Lleida 973.23.45.67
50 CEA 38.226.777-D París 44 Barcelona 93.442.60.77

 

 

 

Para borrar una vista es preciso utilizar la sentencia DROP VIEW, que presenta el formato:

 

DROP VIEW nombre_vista (RESTRICT|CASCADE);

 Si utilizamos la opción RESTRICT, la vista no se borrará si está referenciada, por ejemplo, por otra vista. En cambio, si ponemos la opción CASCADE, todo lo que referencie a la vista se borrará con ésta.

 

Borrar una vista en BDUOC

Para borrar la vista clientes_Barcelona_Girona, haríamos lo siguiente:

DROP VIEW clientes_Barcelona_Girona RESTRICT;

1.5. Definicion de la base de datos relacional BDUOC

1.5. Definicion de la base de datos relacional BDUOC Dataprix 24 Septiembre, 2009 - 09:32

Veamos cómo se crearía la base de datos BDUOC, utilizando, por ejemplo, un SGBD relacional que disponga de la sentencia CREATE DATABASE:

CREATE DATABASE bduoc;
CREATE TABLE clientes
  (codigo_cli INTEGER,
  nombre_cli CHAR(30) NOT NULL,
  nif CHAR (12),
  direccion CHAR (30),
  ciudad CHAR (20),
  telefono CHAR (12),
  PRIMARY KEY (codigo_cli),
  UNIQUE(nif)
);
CREATE TABLE departamentos
  (nombre_dep CHAR(20) PRIMARY KEY,*   * Tenemos que
  ciudad_dep CHAR(20),                  elegir restricción
  telefono INTEGER DEFAULT NULL,        de tabla porque la
  PRIMARY KEY (nombre_dep, ciudad_dep)  clave primaria
);                                      está compuesta por
                                       más de un atributo.
CREATE TABLE proyectos
  (codigo_proyec INTEGER,
  nombre_proyec CHAR(20),
  precio REAL,
  fecha_inicio DATE,
  fecha_prev_fin DATE,
  fecha_fin DATE DEFAULT NULL,
  codigo_cliente INTEGER,
  PRIMARY KEY (codigo_proyec),
  FOREIGN KEY codigo_cliente REFERENCES clientes (codigo_cli),
  CHECK (fecha_inicio &lt; fecha_prev_fin),
  CHECK (fecha_inicio &lt; fecha_fin)
);
CREATE TABLE empleados
(codigo_empl INTEGER,
  nombre_empl CHAR (20),
  apellido_empl CHAR(20),
  sueldo REAL CHECK (sueldo &gt; 7000),
  nombre_dep CHAR(20)
  ciudad_dep CHAR(20),
  num_proyec INTEGER,
  PRIMARY KEY (codigo_empl),
  FOREIGN KEY (nombre_dep, ciudad_dep) REFERENCES
  departamentos (nombre_dep, ciudad_dep),
  FOREIGN KEY (num_proyec) REFERENCES proyectos (codigo_proyec)
);
COMMIT;

Al crear una tabla vemos que muchas restricciones se pueden imponer de dos formas: como restricciones de columna o como restricciones de tabla. Por ejem- plo, cuando queremos decir cuál es la clave primaria de una tabla, tenemos las dos posibilidades. Esto se debe a la flexibilidad del SQL:

•    En el caso de que la restricción haga referencia a un solo atributo, podemos elegir la posibilidad que más nos guste.

•    En el caso de la tabla departamentos, tenemos que elegir por fuerza la op- ción de restricciones de tabla, porque la clave primaria está compuesta por más de un atributo.

En general, lo pondremos todo como restricciones de tabla, excepto NOT NULL y CHECK cuando haga referencia a una sola columna.

2. Sentencias de manipulacion

2. Sentencias de manipulacion Dataprix 18 Septiembre, 2009 - 09:56

Una vez creada la base de datos con sus tablas, debemos poder insertar, modificar y borrar los valores de  las filas de  las tablas. Para poder hacer esto, el SQL92 nos ofrece las siguientes sentencias: INSERTpara insertar, UPDATE para modificar y DELETE para borrar. Una vez hemos insertado valores en nuestras tablas, tenemos que poder consultarlos. La sentencia para hacer consultas a una base de datos con el SQL92 es SELECT FROM. Veamos a continuación estas sentencias.

2.1. Insercion de las filas en una tabla

2.1. Insercion de las filas en una tabla Dataprix 18 Septiembre, 2009 - 10:00

Antes de poder consultar los datos de una base de datos, es preciso introducirlos con la sentencia INSERT INTO VALUES, que tiene el formato:

INSERT INTO nombre_tabla [(columnas)]
{VALUES ({v1|DEFAULT|NULL}, ..., {vn/DEFAULT/NULL})|};
Inserción de múltiples filas         

 Para insertar más de una fila
 con una sola sentencia,
 tenemos que obtener los
 valores como resultado de 
 una consulta realizada en una
 o más tablas.

Los valores v1, v2, ..., vn se deben corresponder exactamente con las columnas que hemos dicho que tendríamos con el CREATE TABLE y deben estar en el mismo orden, a menos que las volvamos a poner a continuación del nombre de la tabla. En este último caso, los valores se deben disponer de forma coherente con el nuevo orden que hemos impuesto. Podría darse el caso de que quisiéramos que algunos valores para insertar fuesen valores por omisión, definidos previamente con la opción DEFAULT. Entonces pondríamos la palabra reservada DEFAULT. Si se trata de introducir valores nulos, también podemos utilizar la palabra reservada NULL.

Inserción de una fila en BDUOC

La forma de insertar a un cliente en la tabla clientes de la base de datos de BDUOC es:

INSERT INTO clientes
VALUES (10, ‘ECIGSA’, ‘37.248.573-C’, ‘ARAGON 242’, ‘Barcelona’, DEFAULT);

o bien:

INSERT INTO clientes(nif, nombre_cli, codigo_cli, telefono, direccion,
ciudad)
VALUES (‘37.248.573-C’, ‘ECIGSA’, 10, DEFAULT, ‘ARAGON 242’, ‘Barcelona’);

2.2. Borrado de las filas de una tabla

2.2. Borrado de las filas de una tabla Dataprix 18 Septiembre, 2009 - 10:01

Para borrar valores de algunas filas de una tabla podemos utilizar la sentencia DELETE FROM WHERE. Su formato es el siguiente:

DELETE FROM nombre_tabla
[WHERE condiciones];

En cambio, si lo que quisiéramos conseguir es borrar todas las filas de una tabla, entonces sólo tendríamos que poner la sentencia DELETE FROM, sin WHERE. 

 Borrado de múltiples filas          
  Notemos que el cliente con
  el código 2 podría tener más 
  de un proyectyo contratado
  y, por lo tanto, se borraría 
  más de una fila con una sola
  sentencia.
 

 

Borrar todas las filas de una tabla en BDUOC

Podemos dejar la tabla proyectos sin ninguna fila:

 

 

 

 

DELETE FROM proyectos;

 

En nuestra base de datos, borrar los proyectos del cliente 2 se haría de la forma que mostramos a continuación:

DELETE FROM proyectos
WHERE codigo_cliente = 2;

2.3. Modificacion de filas de una tabla

2.3. Modificacion de filas de una tabla Dataprix 18 Septiembre, 2009 - 10:03

Si quisiéramos modificar los valores de algunas filas de una tabla, tendríamos que utilizar la sentencia UPDATE SET WHERE. A continuación presentamos su formato:

UPDATE nombre_tabla
SET columna = {expresión|DEFAULT|NULL}
    [, columna = {expr|DEFAULT|NULL} ...]
WHERE condiciones;

 

 Modificación de múltiples filas
 Notemos que el proyecto número 2  podría tener a más de un empleado  asignado y, por lo tanto, se  modificaría la columna sueldo, de  más de una fila con una sola  sentencia

 Modificación de los valores de algunas filas en BDUOC

Supongamos que queremos incrementar el sueldo de todos los empleados del proyecto 2 en 1.000 euros. La modificación a ejecutar sería:

 

 

 

 

UPDATE empleados
SET sueldo = sueldo + 1000
WHERE num_proyec = 2;

2.4. Introduccion de filas en la base de datos relacional BDUOC

2.4. Introduccion de filas en la base de datos relacional BDUOC Dataprix 18 Septiembre, 2009 - 11:20

Antes de empezar a hacer consultas a la base de datos BDUOC, habremos introducido unas cuantas filas en sus tablas con la sentencia INSERT INTO. De esta forma, podremos ver reflejado el resultado de las consultas que iremos haciendo, a partir de este momento, sobre cada extensión; esto lo podemos observar en las tablas correspondientes a cada extensión, que presentamos a continuación:

•    Tabla departamentos:  

        

nombre_dep ciudad_dep telefono
departamentos
DIR Barcelona 93.422.60.70
DIR Girona 972.23.89.70
DIS Lleida 973.23.50.40
DIS Barcelona 93.224.85.23
PROG Tarragona 977.33.38.52
PROG Girona 972.23.50.91

    

 

 

 

 

 

 

 

•    Tabla clientes:

codigo_cli nombre_cli          nif            direccion ciudad telefono
clientes
10 EGICSA 38.567.893-C Aragón 11 Barcelona NULL
20 CME 38.123.898-E Valencia 22 Girona 972.23.57.67
30 ACME 36.432.127-A Mallorca 33 Lleida 973.23.45.67
40 JGM 38.782.345-B Rosellon 44 Tarragona 977.33.71.43

 

 

 

 

 

 

 

 

 

•    Tabla empleados:

codigo_empleado nombre_empl apellido_empl sueldo nombre_dep ciudad_dep num_proyec
empleados
1
María
Puig
100.000
DIR
Girona
1
2
Pedro
Mas
90.000
DIR
Barcelona
4
3
Ana
Ros
70.000
DIS
Lleida
3
4
Jorge
Roca
70.000
DIS
Barcelona
4
5
Clara
Blanc
40.000
PROG
Tarragona
1
6
Laura
Tort
30.000
PROG
Tarragona
3
7
Rogelio
Salt
40.000
NULL
NULL
4
8
Sergio
Grau
30.000
PROG
Tarragona
Null

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

•    Tabla proyectos

 

codigo_proyec nombre_proyec    precio  fecha_inicio fecha_prev_fin fecha_fin codigo_cliente
  proyectos 
1
GESCOM
1.000.000 1-1-98 1-1-99 NULL 10
2 PESCI 2.000.000 1-10-96 31-3-98 1-5-98 10
3 SALSA 1.000.000 10-2-98 1-2-99 NULL 20
4 TINELL 4.000.000 1-1-97 1-12-99 NULL 30

 

2.5. Consultas a una base de datos relacional

2.5. Consultas a una base de datos relacional Dataprix 18 Septiembre, 2009 - 11:35

Para hacer consultas sobre una tabla con el SQL es preciso utilizar la sentencia SELECT FROM, que tiene el siguiente formato: 

 

SELECT nombre_columna_a_seleccionar [[AS] col_renombrada]
[,nombre_columna_a_seleccionar [[AS] col_renombrada]...]
FROM tabla_a_consultar [[AS] tabla_renombrada];

La opción AS nos permite renombrar las columnas que queremos seleccionar o las tablas que queremos consultar que en este caso, es sólo una. Dicho de otro modo, nos permite la definición de alias. Fijémonos en que la palabra clave AS es opcional, y es bastante habitual poner sólo un espacio en blanco en lugar de toda la palabra.

 Consultas a BDUOC

A continuación presentamos un ejemplo de consulta a la base de datos BDUOC para conocer todos los datos que aparece en la tabla clientes: 

SELECT *
FROM clientes;

 

El * después de SELECT indicaque queremos ver todos los atributos que aparecen en la tabla.

La respuesta a esta consulta sería:

codigo_cli nombre_cli          nif            direccion ciudad telefono

10 EGICSA 38.567.893-C Aragón 11 Barcelona NULL
20 CME 38.123.898-E Valencia 22 Girona 972.23.57.67
30 ACME 36.432.127-A Mallorca 33 Lleida 973.23.45.67
40 JGM 38.782.345-B Rosellon 44 Tarragona 977.33.71.43

 

Si hubiésemos querido ver sólo el código, el nombre, la dirección y la ciudad, habríamos hecho:

SELECT codigo_cli, nombre_cli, direccion, ciudad
FROM clientes;

Y habríamos obtenido la respuesta siguiente:

codigo_cli nombre_cli direccion ciudad

10 EGICSA Aragón 11 Barcelona
20 CME Valencia 22 Girona
30 ACME Mallorca 33 Lleida
40 JGM Rosellon 44 Tarragona

 

 Con la sentencia SELECT FROM podemos seleccionar columnas de una tabla, pero para seleccionar filas de una tabla es preciso añadirle la cláusula WHERE. El formato es:

SELECT nombre_columnas_a_seleccionar
FROM tabla_a_consultar
WHERE condiciones;

La cláusula WHERE nos permite obtener las filas que cumplen la condición especificada en la consulta.

 

codigo_emple
2
4
7

Consultas a BDUOC seleccionando filas

Veamos un ejemplo en el que pedimos “los códigos de los empleados que trabajan en el proyecto número 4”:

SELECT codigo_empl
FROM empleados
WHERE num_proyec = 4;

La respuesta a esta consulta sería la que podéis ver en el margen. 

Para definir las condiciones en la cláusula WHERE, podemos utilizar alguno de los operadores de los que dispone el SQL, que son los siguientes:

 

operadores de comparación
= Igual
< Menor
> Mayor
<= Menor o igual
>= Mayor o igual
<> Diferente

 

 

Operadores lógicos
NOT Para la negación de condiciones
AND Para la conjunción de conciciones
OR Para la  disyunción de condiciones

 

 Si queremos que en una consulta nos aparezcan las filas resultantes sin repeticiones, es preciso poner la palabra clave DISTINCT inmediatamente después de SELECT. También podríamos explicitar que lo queremos todo, incluso con repeticiones, poniendo ALL (opción por defecto) en lugar de DISTINCT. El formato de DISTINCT es:

SELECT DISTINCT nombre_columnas_a_seleccionar
FROM tabla_a_consultar
[WHERE condiciones];
sueldo
30.000
40.000
70.000
90.000
100.000

Consulta a BDUOC seleccionando filas sin repeticiones

Por ejemplo, si quisiéramos ver qué sueldos se están pagando en nuestra empresa, podríamos hacer:

SELECT DISTINCT sueldo
FROM empleados;

La respuesta a esta consulta, sin repeticiones, sería la que aparece en el margen.

2.5.1. Funciones de agregacion

2.5.1. Funciones de agregacion Carlos 17 Septiembre, 2009 - 11:52

El SQL nos ofrece las siguientes funciones de agregación para efectuar varias operaciones sobre los datos de una base de datos:

Funciones de agregación
Función Descripción
COUNT Nos da el número total de filas seleccionadas
SUM Suma los valores de una columna
MIN Nos da el valor mínimo de una columna
MAX Nos da el valor máximo de una columna
AVG Calcula el valor medio de una columna

En general, las funciones de agregación se aplican a una columna, excepto la función de agregación COUNT, que normalmente se aplica a todas las columnas de la tabla o tablas seleccionadas. Por lo tanto,COUNT (*) contará todas las filas de la tabla o las tablas que cumplan las condiciones. Si se utilizase COUNT(distinct columna), sólo contaría los valores que no fuesen nulos ni repetidos, y si se utilizase COUNT(columna), sólo contaría los valores que no fuesen nulos.

Ejemplo de utilización de la función COUNT (*)

Veamos un ejemplo de uso de la función COUNT, que aparece en la cláusula SELECT, para hacer la consulta “¿Cuántos departamentos están ubicados en la ciudad de Lleida?”: 

SELECT COUNT(*) AS numero_dep
FROM departamentos
WHERE ciudad_dep = ‘Lleida’;
numero_dep
1

 

 La respuesta a esta consulta sería la que aparece reflejada en la tabla que encontraréis en el margen.
Veremos  ejemplos  de  las  demás  funciones  de  agregación  en  los  siguientes apartados. 

2.5.2. Subconsultas

2.5.2. Subconsultas Dataprix 18 Septiembre, 2009 - 11:30
Una subconsulta es una consulta incluida dentro de una cláusula WHERE o HAVING de otra consulta. En ocasiones, para expresar ciertas condiciones no hay más remedio que obtener el valor que buscamos como resultado de una consulta.

 

codigo_proyec nombre_proyec
4 TINELL

Subconsulta en BDUOC

Si quisiéramos saber los códigos y los nombres de los proyectos de precio más elevado, en primer lugar tendríamos que encontrar los proyectos que tienen el precio más elevado. Lo haríamos de la forma siguiente:

 

Los proyectos de precio más bajo
 Si en lugar de los códigos y los  nombres de los proyectos de  precio  más alto hubiésemos  querido saber  los de precio más  bajo, habríamos  aplicado la  función de agregación  MIN.

 

 

 

 

 

 

 

SELECT codigo_proyec, nombre_proyec
FROM proyectos
WHERE precio = (SELECT MAX(precio)
                FROM proyectos);

El resultado de la consulta anterior sería lo que puede verse al margen.

2.5.3. Otros predicados

2.5.3. Otros predicados Dataprix 21 Septiembre, 2009 - 09:57

1)  Predicado BETWEEN

Para expresar una condición que quiere encontrar un valor entre unos límites concretos, podemos utilizar Roman;">BETWEEN</span>:</p>
SELECT nombre_columnas_a_seleccionar
FROM tabla_a_consultar
WHERE columna BETWEEN límite1 AND límite2;


Ejemplo de uso del predicado BETWEEN

Un ejemplo en el que se pide “Los códigos de los empleados que ganan entre 20.000 y 50.000 euros anuales” sería:

SELECT codigo_empl
FROM empleados
WHERE sueldo BETWEEN 2.0E+4 and 5.0E+4;
codio_empl
5
6
7
8

La respuesta a esta consulta sería la que se ve en el margen.

 

2)  Predicado IN

Para comprobar si un valor coincide con los elementos de una lista utilizaremos IN, y para ver si no coincide, NOT IN

SELECT nombre_columnas_a_seleccionar
FROM tabla_a_consultar
WHERE columna [NOT] IN (valor1, ..., valorN);

Ejemplo de uso del predicado IN

“Queremos saber el nombre de todos los departamentos que se encuentran en las ciudades de Lleida o Tarragona”: 

nombre_dep
ciudad_dep
DIS Lleida
PROG Tarragona
SELECT nombre_dep, ciudad_dep
FROM departamentos
WHERE ciudad_dep IN (‘Lleida’, ‘Tarragona’);

La respuesta sería la que aparece en el margen.

 

3)  Predicado LIKE

Para comprobar si una columna de tipo carácter cumple alguna propiedad determinada, podemos usar LIKE:

SELECT nombre_columnas_a_seleccionar
FROM tabla_a_consultar
WHERE columna LIKE característica;

Los patrones del SQL92 para expresar características son los siguientes:

Otros patrones
Aunque_y % son los caracteres elegidos por el estandar, cada sistema relacional comercial ofrece diversas variantes.

a)  Pondremos un carácter _ para cada carácter individual que queramos considerar.
b)  Pondremos un carácter % para expresar una secuencia de caracteres, que puede no estar formada por ninguno.

Ejemplo de uso del predicado LIKE

 

Atributos añadidos
Aunque la consulta pide sólo los nombres de empleados añadimos los códigos para poder diferenciar dos empleados con el mismo nombre.


A continuación presentamos un ejemplo en el que buscaremos los nombres de los empleados que empiezan por J, y otro ejemplo en el que obtendremos los proyectos que comienzan por S y tienen cinco letras:

a) Nombres de empleados que empiezan por la letra J:

SELECT codigo_empl, nombre_empl
FROM empleados
WHERE nombre_empl LIKE ‘J%’;
codigo_empl
nombre_empl
4 Jorge

 

La respuesta a esta consulta seria la que se muestra den el margen.

b) Proyectos que empiezan por S y tienen cinco letras:

codigo_progec
3

 

SELECT codigo_proyec
FROM proyectos
WHERE nombre_proyec LIKE ‘S_ _ _ _’;

Y la respuesta a esta otra consulta sería la que aparece en el margen.

4)  Predicado IS NULL

Para comprobar si un valor es nulo utilizaremos IS NULL, y para averiguar si no lo es, IS NOT NULL. El formato es:

SELECT nombre_columnas_a_seleccionar
FROM tabla_a_consultar
WHERE columna IS [NOT] NULL;

Ejemplo de uso del predicado IS NULL

Un ejemplo de uso de este predicado sería “Queremos saber el código y el nombre de todos los empleados que no están asignados a ningún proyecto”:

codigo_emple
nombre_emple
8 Sergio

 

SELECT codigo_empl, nombre_empl
FROM empleados
WHERE num_proyec IS NULL;

Obtendríamos la respuesta que tenemos al margen.

 

5)  Predicados ANY/SOME y ALL

Los predicados ANY/SOME
Podemos elegir cualquiera de los predicados para pedir que alguna fila satisfaga una conducción.

Para ver si una columna cumple que todas sus filas (ALL) o algunas de sus filas (ANY/SOME) satisfagan una condición, podemos hacer:

SELECT nombre_columnas_a seleccionar
FROM tabla_a_consultar
WHERE columna operador_comparación {ALL|ANY|SOME}subconsulta;

Ejemplo de uso de los predicados ALL y ANY/SOME

a) Veamos un ejemplo de aplicación de ALL para encontrar los códigos y los nombres de los proyectos en los que los sueldos de todos los empleados asignados son menores que el precio del proyecto:

SELECT codigo_proyec, nombre_proyec
FROM proyectos
WHERE precio > ALL (SELECT sueldo
                    FROM empleados
                    WHERE codigo_proyec = num_proyec);

codigo_proyec nombre_proyec
1 GESCOM
2 PESCI
3 SALSA
4 TINELL


Fijémonos en la condición de WHERE de la subconsulta, que nos asegura que los sueldos que observamos son los de los empleados asignados al proyecto de la consulta. La respuesta a esta consulta sería la que aparece en el margen.

b) A continuación, presentamos un ejemplo de ANY/SOME para buscar los códigos y los nombres de los proyectos que tienen algún empleado que gana un sueldo más elevado que el precio del proyecto en el que trabaja.

SELECT codigo_proyec, nombre_proyec
FROM proyectos
WHERE precio < ANY (SELECT sueldo
                    FROM empleados
                    WHERE codigo_proyec = num_proyec);
codigo_proyec nombre_proyec
   


La respuesta a esta consulta está vacía, como se ve en el margen.

6)  Predicado EXISTS

Para comprobar si una subconsulta produce alguna fila de resultados, podemos utilizar la sentencia denominada test de existencia: EXISTS. Para comprobar  si  una  subconsulta  no  produce  ninguna  fila  de  resultados,  podemos utilizar NOT EXISTS.

SELECT nombre_columnas_a_seleccionar
FROM tabla_a_consultar
WHERE [NOT] EXISTS subconsulta;

Ejemplo de uso del predicado EXISTS

codigo_empl nombre_empl
1
María
2 Pedro
3 Ana
4 Jorge
5 Clara
6 Laura
7 Rogelio

Un ejemplo en el que se buscan los códigos y los nombres de los empleados que están asignados a algún proyecto sería:

SELECT codigo_empl, nombre_empl
FROM empleados
WHERE EXISTS (SELECT *
              FROM proyectos
              WHERE codigo_proyec = num_proyec);


La respuesta a esta consulta sería la que se muestra en el margen.

2.5.4. Ordenacion de los datos obtenidos en respuesta a consultas

2.5.4. Ordenacion de los datos obtenidos en respuesta a consultas Dataprix 21 Septiembre, 2009 - 10:39

Si se desea que, al hacer una consulta, los datos aparezcan en un orden determinado, es preciso utilizar la cláusula ORDER BY en la sentencia SELECT, que presenta el siguiente formato:

SELECT nombre_columnas_a seleccionar
FROM tabla_a_consultar
[WHERE condiciones]
ORDER BY columna_según_la_cual_se_quiere_ordenar [DESC]
         [, col_ordenación [DESC]...];

Consulta a BDUOC con respuesta ordenada

Imaginemos que queremos consultar los nombres de los empleados ordenados según el sueldo que ganan, y si ganan el mismo sueldo, ordenados alfabéticamente por el nombre:

SELECT codigo_empl, nombre_empl, apellido_empl, sueldo
FROM empleados
ORDER BY sueldo, nombre_empl;

Esta consulta daría la respuesta siguiente:

codigo_emple nombre_empl apellido_empl sueldo
6 Laura Tort 30.000
8 Sergio Grau 30.000
5 Clara Blanc 40.000
7 Rogelio Salt 40.000
3 Ana Ros 70.000
4 Jorge Roca 70.000
2 Pedro Mas 90.000
1 María Puig 100.000

 

 Si no se especifica nada más, se seguirá un orden ascendente, pero si se desea seguir un orden descendente es necesario añadir DESC detrás de cada factor de ordenación expresado en la cláusula ORDER BY: 

ORDER BY columna_ordenación [DESC] [, columna [DESC] ...];

También se puede explicitar un orden ascendente poniendo la palabra clave ASC (opción por defecto).

2.5.5. Consultas con agrupacion de filas de una tabla

2.5.5. Consultas con agrupacion de filas de una tabla Dataprix 21 Septiembre, 2009 - 11:09

Las cláusulas siguientes, añadidas a la instrucción SELECT FROM, permiten organizar las filas por grupos:

a)  La cláusula GROUP BY nos sirve para agrupar filas según las columnas que indique esta cláusula.

b)  La cláusula HAVING especifica condiciones de búsqueda para grupos de filas; lleva a cabo la misma función que antes cumplía la cláusula WHERE para las filas de toda la tabla, pero ahora las condiciones se aplican a los grupos obtenidos.

Presenta el siguiente formato:

SELECT nombre_columnas_a seleccionar
FROM tabla_a_consultar
[WHERE condiciones]
GROUP BY columnas_según_las_cuales_se_quiere_agrupar
[HAVING condiciones_por_grupos]
[ORDER BY columna_ordenación [DESC] [, columna [DESC]...]];

 

 

Factores de agrupación
Los factores de agrupación de la cláusula GROUP BY deben ser, como mínimo, las columnas que figuran en SELECT, exceptuando las columnas afectadas, por funciones de agregación.

Notemos que en las sentencias SQL se van añadiendo cláusulas a medida que la dificultad o la exigencia de la consulta lo requiere.

 

Consulta con agrupación de filas en BDUOC

 

Imaginemos que queremos saber el sueldo medio que ganan los empleados de cada departamento:

SELECT nombre_dep, ciudad_dep, AVG(sueldo) AS sueldo_medio
FROM empleados
GROUP BY nombre_dep, ciudad_dep;

El resultado de esta consulta sería:

nombre_dep ciudad_dep sueldo_dep
DIR Barcelona 90.000
DIR Girona 100.000
DIS Lleida 70.000
DIS Barcelona 70.000
PROD Tarragona 33.000
NULL NULL 40.000
num_proyec
4

Ejemplo de uso de la función de agregación SUM 

DISTINCT Y GROUP BY

En este ejemplo no es necesario poner DISTINCT, a pesar de que la columna num_proyec no es atributo identificador.
Fijémonos en que en la tabla empleados hemos puesto que todos los proyectos tienen el mismo código juntos en el mismo grupo y no es posible que aparezcan repetidos.

Veamos un ejemplo de uso de una función de agregación SUM del SQL que aparece en la cláusula HAVING de GROUP BY: “Queremos saber los códigos de los proyectos en los que la suma de los sueldos de los empleados es mayor que 180.000 euros”: 

 

 

 

 

 

 

 

 

SELECT num_proyec
FROM empleados
GROUP BY num_proyec
HAVING SUM (sueldo) &gt;1.8E+5;

El resultado de esta consulta sería el que se ve al margen.

2.5.6. Consultas de mas de una tabla

2.5.6. Consultas de mas de una tabla Dataprix 21 Septiembre, 2009 - 11:17

Muchas veces queremos consultar datos de más de una tabla haciendo combinaciones de columnas de tablas diferentes. En el SQL es posible listar más de una tabla que se quiere consultar especificándolo en la cláusula FROM.

1)  Combinación

Recordad que la misma operación de combinación, pero del álgebra relacional, se ha visto en el subapartado 5.3.3. de la unidad "El modelo relacional y el álgebra relacional"

La combinación consigue crear una sola tabla a partir de las tablas especificadas en la cláusula FROM, haciendo coincidir los valores de las columnas relacionadas de estas tablas.

Ejemplo de combinación en BDUOC

A continuación mostramos un ejemplo con la base de datos BDUOC en el que queremos saber el NIF del cliente y el código y el precio del proyecto que desarrollamos para el cliente número 20:

SELECT proyectos.codigo_proyecto, proyectos.precio, clientes.nif
FROM clientes, proyectos
WHERE clientes.codigo_cli = proyectos.codigo_cliente AND clientes.
codigo_cli = 20;

 El resultado sería:

proyectos.codigo_proyecto proyectos.precio clientes.nif
3 1.000.000 38.123.898-E

 

Si trabajamos con más de una tabla, puede ocurrir que la tabla resultante tenga dos columnas con el mismo nombre. Por ello es obligatorio especificar a qué tabla corresponden las columnas a las que nos estamos refiriendo, denominando la tabla a la que pertenecen antes de ponerlas (por ejemplo, clientes.codigo_cli). Para simplificarlo, se utilizan los alias que, en este caso, se definen en la cláusula FROM.

 

Ejemplo de alias en BDUOC

c podría ser el alias de la tabla clientes. De este modo, para indicar a qué tabla pertenece codigo_cli, sólo haría falta poner: c.codigo_cli.

Veamos cómo quedaría la consulta anterior expresada mediante alias, aunque en este ejemplo no serían necesarios, porque todas las columnas de las dos tablas tienen nombres diferentes. Pediremos, además, las columnas c.codigo_cli y p.codigo_cliente.

SELECT p.codigo_proyecto, p.precio, c.nif, p.codigo_cliente, c.codigo_cli
FROM clientes c, proyectos p
WHERE c.codigo_cli = p.codigo_cliente AND c.codigo_cli = 20;

 

Entonces obtendríamos este resultado:

p.codigo_proyec p.precio c.nif p.codigo_cliente c.codigo_cli
3 1.000.000 38.123.898-E 20 20

Notemos que en WHERE necesitamos expresar el vínculo que se establece entre las dos tablas, en este caso codigo_cli de clientes y codigo_cliente de proyectos. Expresado en operaciones del álgebra relacional, esto significa que hacemos una combinación en lugar de un producto cartesiano.

Las operaciones del álgebra relacional se han visto en el apartado 5 de la unidad "El modelo relacional y el álgebra relacional"

Fijémonos en que, al igual que en álgebra relacional, la operación que acabamos de hacer es una equicombinación (equi-join); por lo tanto, nos aparecen dos columnas idénticas: c.codigo_cli y p.codigo_cliente.

 

La forma de expresar la combinación que acabamos de ver pertenece al SQL92 introductorio. Una forma alternativa de realizar la equicombinación anterior, utilizando el SQL92 intermedio o completo, sería la siguiente:

SELECT nombre_columnas_a_seleccionar
FROM tabla1 JOIN tabla2
     {ON condiciones|USING (columna [, columna...])}
[WHERE condiciones];

 

Ejemplo anterior con el SQL92 intermedio o completo

El ejemplo que hemos expuesto antes utilizando el SQL92 intermedio o completo sería:

SELECT p.codigo_proyecto, p.precio, c.nif, p.codigo_cliente, c.codigo_cli
FROM clientes c JOIN proyectos p ON c.codigo_cli = p.codigo_cliente
WHERE c.codigo_cli = 20;

Y obtendríamos el mismo resultado de antes.

 

Pdemos ver la equicombinación y la Ø-combinación en el subapartado 5.3.3. de la unidad "El modelo relacional y el álgebra relacional"

La opción ON, además de expresar condiciones con la igualdad, en el caso de que las columnas que queramos vincular tengan nombres diferentes, nos ofrece la posibilidad de expresar condiciones con los demás operadores de comparación que no sean el de igualdad. Sería el equivalente a la operación que en álgebra relacional hemos denominado Ø-combinación (Ø-join).

 

También  podemos  utilizar  una  misma  tabla  dos  veces  con  alias  diferentes, para distinguirlas.

Dos alias para una misma tabla en BDUOC

Si pidiésemos los códigos y los apellidos de los empleados que ganan más que el empleado que tiene por código el número 5, haríamos lo siguiente:

SELECT p.codigo_proyecto, p.precio, c.nif, p.codigo_cliente, c.codigo_cli
FROM clientes c JOIN proyectos p ON c.codigo_cli = p.codigo_cliente
WHERE c.codigo_cli = 20;

 

Hemos tomado la tabla e2 para fijar la fila del empleado con código número 5, de modo que
podamos comparar el sueldo de la tabla e1, que contiene a todos los empleados, con el sueldo de la tabla e2, que contiene sólo al empleado 5.

La respuesta a esta consulta sería:

e1.codigo_empl e1.apellido_empl
1 Puig
2 Mas
3 Ros
4 Roca

 

2)  Combinación natural

La  combinación  natural  (natural  join)  de  dos  tablas  consiste  básicamente,  al igual que en el álgebra relacional, en hacer una equicombinación entre columnas del mismo nombre y eliminar las columnas repetidas. La combinación natural, utilizando el SQL92 intermedio o completo, se haría de la forma siguiente:

SELECT nombre_columnas_a_seleccionar
FROM tabla1 NATURAL JOIN tabla2
[WHERE condiciones];

 

Combinación natural en BDUOC

Veamos a continuación un ejemplo en el que las columnas para las que se haría la combinación natural se denominan igual en las dos tablas. Ahora queremos saber el código y el nombre de los empleados que están asignados al departamento cuyo teléfono es 977.33.38.52:

SELECT codigo_empl, nombre_empl
FROM empleados NATURAL JOIN departamentos
WHERE telefono = '977.333.852';

La combinación natural también se podría hacer con la cláusula USING, sólo aplicando la palabra reservada JOIN: 

SELECT codigo_empl, nombre_empl
FROM empleados JOIN departamentos USING (nombre_dep, ciudad_dep)
WHERE telefono = '977.333.852';

La respuesta que daría sería:

empleados.codigo_empl empleados.nombre_empl
5 Clara
6 Laura
8 Sergio

 

 
3)  Combinación interna y externa

Cualquier combinación puede ser interna o externa:

a)  La combinación interna (inner join) sólo se queda con las filas que tienen valores idénticos en las columnas de las tablas que compara. Esto puede hacer que perdamos alguna fila interesante de alguna de las dos tablas; por ejemplo, porque se encuentra a NULL en el momento de hacer la combinación. Su formato es el siguiente:

SELECT nombre_columnas_a_seleccionar
FROM t1 [NATURAL] [INNER] JOIN t2
       {ON condiciones|
       |USING(columna [,columna...])}
[WHERE condiciones];

 

b)  Por ello disponemos de la combinación externa (outer join), que nos permite obtener todos los valores de la tabla que hemos puesto a la derecha, los de la tabla que hemos puesto a la izquierda o todos los valores de las dos tablas. Su formato es:

SELECT nombre_columnas_a_seleccionar
FROM t1 [NATURAL] [LEFT|RIGHT|FULL] [OUTER] JOIN t2
       {ON condiciones|
       [USING (columna [,columna...])}
[WHERE condiciones];

 

Combinación natural interna en BDUOC

Combinación interna
Aunque en el ejemplo estamos haciendo una combinación natural interna, no es necesario poner la palabra INNER, ya que es la opción por defecto.

Si quisiéramos vincular con una combinación natural interna las tablas empleados y
departamentos para saber el código y el nombre de todos los empleados y el nombre, la ciudad y el teléfono de todos los departamentos, haríamos:

SELECT e.codigo_empl, e.nombre_empl, e.nombre_dep, e.ciudad_dep, d.telefono
FROM empleados e NATURAL JOIN departamentos d;

 Y obtendríamos el siguiente resultado:

e.codigo_empl e.nombre_empl e.nombre_dep e.ciudad_dep d.teléfono
1 María DIR Girona 972.23.89.70
2 Pedro DIR Barcelona 93.422.60.70
3 Ana DIS Lleida 973.23.50.40
4 Jorge DIS Barcelona 93.224.85.23
5 Clara PROG Tarragona 977.33.38.52
6 Laura PROG Tarragona 977.33.38.52
8 Sergio PROG Tarragona 977.33.38.52

 

 Fijémonos en que en el resultado no aparece el empleado número 7, que no está asignado a ningún departamento, ni el departamento de programación de Girona, que no tiene ningún empleado asignado.

Combinación natural externa a BDUOC

En los ejemplos siguientes veremos cómo varían los resultados que iremos obteniendo según los tipos de combinación externa:

a) Combinación externa izquierda

SELECT e.codigo_empl, e.nombre_empl, e.nombre_dep, e.ciudad_dep, d.telefono
FROM empleados e NATURAL LEFT OUTER JOIN departamentos d;
Combinación externa izquierda
Aquí fighura el empleado 7.

 El resultado sería el que podemos ver a continuación:

e.codigo_empl e.nombre_emple e.nombre_dep e.ciudad_dep d.telefono
 1  María DIR  Girona 972.23.89.70
 2  Pedro  DIR  Barcelona  93.422.60.70
 3  Ana  DIS  Lleida 973.23.50.40
 4  Jorge  DIS  Barcelona  93.224.85.23
 5  Clara  PROG  Tarragona  977.33.38.52
 6  Laura  PROG Tarragona  977.33.38.52
 7  Rogelio  NULL  NULL  NULL
 8 Sergio  PROG Tarragona  977.33.38.52

b) Combinación externa derecha

SELECT e.codigo_empl, e.nombre_empl, e.nombre_dep, e.ciudad_dep, d.telefono
FROM empleados e NATURAL RIGHT OUTER JOIN departamentos d;

 

Combinación externa derecha

Aquí figura el departamento de programación d

Obtendríamos este resultado:

e.codigo_empl e.nombre_emple e.nombre_dep e.ciudad_dep d.telefono
 1  María DIR  Girona 972.23.89.70
 2  Pedro  DIR  Barcelona  93.422.60.70
 3  Ana  DIS  Lleida 973.23.50.40
 4  Jorge  DIS  Barcelona  93.224.85.23
 5  Clara  PROG  Tarragona  977.33.38.52
 6  Laura  PROG Tarragona  977.33.38.52
 8 Sergio  PROG Tarragona  977.33.38.52
 NULL  NULL PROG  Girona 9272.23.50.91

c) Combinación externa plena

SELECT e.codigo_empl, e.nombre_empl, e.nombre_dep, e.ciudad_dep, d.telefono
FROM empleados e NATURAL FULL OUTER JOIN departamentos d;
Combinación externa plena
Aquí figura el empleado 7 y el departamento de programación de Girona.

Y obtendríamos el siguiente resultado:

e.codigo_empl e.nombre_emple e.nombre_dep e.ciudad_dep d.telefono
 4  Jorge  DIS  Barcelona  93.224.85.23
 5  Clara  PROG  Tarragona  977.33.38.52
 6  Laura  PROG Tarragona  977.33.38.52
 7  Rogelio  NULL  NULL  NULL
 8 Sergio  PROG Tarragona  977.33.38.52
 NULL  NULL PROG  Girona 9272.23.50.91

 

4)  Combinaciones con más de dos tablas

Si queremos combinar tres tablas o más con el SQL92 introductorio, sólo tenemos que añadir todas las tablas en el FROM y los vínculos necesarios en el WHERE. Si queremos combinarlas con el SQL92 intermedio o con el completo, tenemos que ir haciendo combinaciones de tablas por pares, y la tabla resultante se convertirá en el primer componente del siguiente par. 

Combinaciones con más de dos tablas en BDUOC

Veamos ejemplos de los dos casos, suponiendo que queremos combinar las tablas empleados, proyectos y clientes:

SELECT *
FROM empleados, proyectos, clientes
WHERE num_proyec = codigo_proyec AND codigo_cliente = codigo_cli;

o bien:

SELECT *
FROM (empleados JOIN proyectos ON num_proyec = codigo_proyec)
JOIN clientes ON codigo_cliente = codigo_cli;

2.5.7. La union

2.5.7. La union Dataprix 22 Septiembre, 2009 - 10:19

La cláusula UNION permite unir consultas de  dos o más sentencias SELECT FROM. Su formato es:

SELECT columnas
FROM tabla
[WHERE condiciones]
UNION [ALL]
SELECT columnas
FROM tabla
[WHERE condiciones];

 

ciudad
Barcelona
Girona
Lleida
Tarragona

Si ponemos la opción ALL, aparecerán todas las filas obtenidas a causa de la unión. No la pondremos si queremos eliminar las filas repetidas. Lo más importante de la unión es que somos nosotros quienes tenemos que procurar que se efectúe entre columnas definidas sobre dominios compatibles; es decir, que tengan la misma interpretación semántica. Como ya hemos comentado, el SQL92 no nos ofrece herramientas para asegurar la compatibilidad semántica entre columnas.

Utilización de la unión en BDUOC

Si queremos saber todas las ciudades que hay en nuestra base de datos, podríamos hacer:

SELECT ciudad
FROM clientes
UNION
SELECT ciudad_dep
FROM departamentos;

El resultado de esta consulta sería el que se muestra al margen.

 

2.5.8. La Intersercion

2.5.8. La Intersercion Dataprix 22 Septiembre, 2009 - 10:27

Para hacer la intersección entre dos o más sentencias SELECT FROM, podemos utilizar la cláusula INTERSECT, cuyo formato es

SELECT columnas
FROM tabla
[WHERE condiciones]
INTERSECT [ALL]
SELECT columnas
FROM tabla
[WHERE condiciones];

Si indicamos la opción ALL, aparecerán todas las filas obtenidas a partir de la intersección. No la pondremos si queremos eliminar las filas repetidas.

Lo más importante de la intersección es que somos nosotros quienes tenemos que vigilar que se haga entre columnas definidas sobre dominios compatibles; es decir, que tengan la misma interpretación semántica.

Utilización de la intersección en BDUOC

ciudad
Barcelona
Girona
Lleida
Tarragona

Si queremos saber todas las ciudades donde tenemos departamentos en los que podamos encontrar algún cliente, podríamos hacer:

 

 

 

SELECT ciudad

FROM clientes
INTERSECT
SELECT ciudad_dep
FROM departamentos;

El resultado de esta consulta sería el que se muestra al margen.

Sin embargo, la intersección es una de las operaciones del SQL que se puede hacer de más formas diferentes. También podríamos encontrar la intersección con IN o EXISTS:

a)  Intersección utilizando IN

SELECT columnas
FROM tabla
WHERE columna IN (SELECT columna
                  FROM tabla
                  [WHERE condiciones]);

b)  Intersección utilizando EXISTS

SELECT columnas
FROM tabla
WHERE EXISTS (SELECT *
              FROM tabla
              WHERE condiciones);

El ejemplo que hemos propuesto antes se podría expresar con IN:

SELECT c.ciudad
FROM clientes c
WHERE c.ciudad IN (SELECT d.ciudad_dep
                   FROM departamentos d);

o también con EXISTS:

SELECT c.ciudad
FROM clientes c
WHERE EXISTS (SELECT *
              FROM departamentos d
              WHERE c.ciudad = d.ciudad_dep;

2.5.9. La diferencia

2.5.9. La diferencia Dataprix 22 Septiembre, 2009 - 10:30

Para encontrar la diferencia entre dos o más sentencias SELECT FROM podemos utilizar la cláusula EXCEPT, que tiene este formato:

SELECT columnas
FROM tabla
[WHERE condiciones]
EXCEPT [ALL]
SELECT columnas
FROM tabla
[WHERE condiciones];

Si ponemos la opción ALL aparecerán todas las filas que da la diferencia. No la pondremos si queremos eliminar las filas repetidas.

Lo más importante de la diferencia es que somos nosotros quienes tenemos que vigilar que se haga entre columnas definidas sobre dominios compatibles.

Utilización de la diferencia en BDUOC

codigo_cli
40

Si queremos saber los clientes que no nos han contratado ningún proyecto, podríamos hacer:

SELECT codigo_cli
FROM clientes
EXCEPT
SELECT codigo_cliente
FROM proyectos;

El resultado de esta consulta sería el cliente con código 40.

La diferencia es, junto con la intersección, una de las operaciones del SQL que se puede realizar de más formas diferentes. También podríamos encontrar la diferencia utilizando NOT IN o NOT EXISTS:

a)  Diferencia utilizando NOT IN:

SELECT columnas
FROM tabla
WHERE columna NOT IN (SELECT columna
                      FROM tabla
                      [WHERE condiciones]);

b)  Diferencia utilizando NOT EXISTS:

SELECT columnas
FROM tabla
WHERE NOT EXISTS (SELECT *
                  FROM tabla
                  WHERE condiciones);

Ejemplo anterior expresado con NOT IN y con NOT EXISTS

El ejemplo que hemos hecho antes se podría expresar con NOT IN:

SELECT c.codigo_cli
FROM clientes c
WHERE c.codigo_cli NOT IN (SELECT p.codigo_cliente
                           FROM proyectos p);

o también con NOT EXISTS

SELECT c.codigo_cli
FROM clientes c
WHERE NOT EXISTS (SELECT *
                  FROM proyectos p
                  WHERE c.codigo_cli = p.codigo_cliente);

3. Sentencias de control

3. Sentencias de control Dataprix 24 Septiembre, 2009 - 11:10

Además de definir y manipular una base de datos relacional, es importante que se establezcan mecanismos de control para resolver problemas de concurrencia de usuarios y garantizar la seguridad de los datos. Para la concurrencia de usuarios utilizaremos el concepto de transacción, y para la seguridad veremos cómo se puede autorizar y desautorizar a usuarios a acceder a la base de datos.

3.1. Las transacciones

3.1. Las transacciones Dataprix 24 Septiembre, 2009 - 11:17
Una transacción es una unidad lógica de trabajo. O informalmente, y
trabajando con SQL, un conjunto de sentencias que se ejecutan como si fuesen una sola. En general, las sentencias que forman parte de una
transacción se interrelacionan entre sí, y no tiene sentido que se ejecute una sin que se ejecuten las demás.

La mayoría de las transacciones se inician de forma implícita al utilizar alguna sentencia  que  empieza  con  CREATE, ALTER, DROP, SET, DECLARE,  GRANT o REVOKE, aunque existe la sentencia SQL para iniciar transacciones, que es la siguiente:

SET TRANSACTION {READ ONLY|READ WRITE};

Si queremos actualizar la base de datos utilizaremos la opción READ WRITE, y si no la queremos actualizar, elegiremos la opción READ ONLY.

Sin embargo, en cambio, una transacción siempre debe acabar explícitamente con alguna de las sentencias siguientes:

{COMMIT|ROLLBACK} [WORK];

La diferencia entre COMMIT y ROLLBACK es que mientras la sentencia COMMIT confirma todos los cambios producidos contra la BD durante la ejecución de la transacción, la sentencia ROLLBACK deshace todos los cambios que se hayan producido en la base de datos y la deja como estaba antes del inicio de nuestra transacción.

La palabra reservada WORK sólo sirve para aclarar lo que hace la sentencia, y es totalmente opcional.

Ejemplo de transacción

A continuación proponemos un ejemplo de transacción en el que se quiere disminuir el sueldo de los empleados que han trabajado en el proyecto 3 en 1.000 euros. y aumentar el sueldo de los empleados que han trabajado en el proyecto 1 también en 1.000 euros.

SET TRANSACTION READ WRITE;
UPDATE empleados SET sueldo = sueldo – 1000 WHERE num_proyec = 3;
UPDATE empleados SET sueldo = sueldo + 1000 WHERE num_proyec = 1;
COMMIT;

3.2. Las autorizaciones y desautorizaciones

3.2. Las autorizaciones y desautorizaciones Dataprix 24 Septiembre, 2009 - 11:25

Todos los privilegios sobre la base de datos los tiene su propietario, pero no es el único que accede a ésta. Por este motivo, el SQL nos ofrece sentencias para autorizar y desautorizar a otros usuarios.

1)  Autorizaciones

Para autorizar, el SQL dispone de la siguiente sentencia:

GRANT privilegios ON objeto TO usuarios
[WITH GRANT OPTION];

Donde tenemos que:

a)  privilegios puede ser:

•    ALL PRIVILEGES: todos los privilegios sobre el objeto especificado.

•    USAGE: utilización del objeto especificado; en este caso el dominio.

•    SELECT: consultas.

•    INSERT [(columnas)]: inserciones. Se puede concretar de qué columnas.

•    UPDATE [(columnas)]: modificaciones. Se puede concretar de qué columnas.

•    DELETE: borrados.

•    REFERENCES [(columna)]: referencia del objeto en restricciones de integridad. Se puede concretar de qué columnas.

bObjeto debe ser:

•    DOMAIN: dominio

•    TABLE: tabla.

•    Vista.

c)  Usuarios puede ser todo el mundo: PUBLIC, o bien una lista de los identificadores de los usuarios que queremos autorizar.

d)  La opción WITH GRANT OPTION permite que el usuario que autoricemos pueda, a su vez, autorizar a otros usuarios a acceder al objeto con los mismos privilegios con los que ha sido autorizado.

2)  Desautorizaciones

Para desautorizar, el SQL dispone de la siguiente sentencia:

REVOKE [GRANT OPTION FOR] privilegios ON objeto FROM
usuarios [RESTRICT|CASCADE];

Donde tenemos que:

a)
  privilegios, objeto y usuarios son los mismos que para la sentencia GRANT.

b)  La opción GRANT OPTION FOR se utilizaría en el caso de que quisiéramos eliminar el derecho a autorizar (WITH GRANT OPTION).

c)  Si un usuario al que hemos autorizado ha autorizado a su vez a otros, que al mismo tiempo pueden haber hecho más autorizaciones, la opción CASCADE hace que queden desautorizados todos a la vez.

d)  La opción RESTRICT no nos permite desautorizar a un usuario si éste ha autorizado a otros.

4.Sublenguajes especializados

4.Sublenguajes especializados Dataprix 24 Septiembre, 2009 - 11:29

Muchas veces querremos acceder a la base de datos desde una aplicación hecha en un lenguaje de programación cualquiera. Para utilizar el SQL desde un lenguaje de programación, podemos utilizar el SQL hospedado, y para trabajar con éste necesitamos un precompilador que separe las sentencias del lenguaje de programación de las del lenguaje de bases de datos. Una alternativa muy interesante a esta forma de trabajar son las rutinas SQL/CLI.

El objetivo de este apartado no es explicar con detalle ni el SQL hospedado ni, aún menos, las rutinas SQL/CLI. Sólo introduciremos las ideas básicas del funcionamiento de ambos.

4.1. SQL hospedado

4.1. SQL hospedado Dataprix 24 Septiembre, 2009 - 11:44
* Puede haber pequeñas diferencias dependiendo del lenguaje de programación concreto que estemos considerando.

Para crear y manipular una base de datos relacional necesitamos SQL. Además, si la tarea que queremos hacer requiere el poder de procesamiento de un lenguaje de programación como Java, C, Cobol, Fortran, Pascal, etc., podemos utilizar el SQL hospedado en el lenguaje de programación elegido. De este modo, podemos utilizar las sentencias del SQL dentro de nuestras aplicaciones, poniendo siempre delante la palabra reservada EXEC SQL*.

Para poder compilar la mezcla de llamadas de SQL y sentencias de programación, antes tenemos que utilizar un precompilador. Un precompilador es una herramienta que separa las sentencias del SQL y las sentencias de programación. Allá donde en el programa fuente haya una sentencia de acceso a la base de datos, se debe insertar una llamada a la interfaz del SGBD. El programa fuente resultante de la precompilación ya está únicamente en el lenguaje de programación, preparado para ser compilado, montado y ejecutado.

En  la  figura  que  encontraréis  en  la  página  siguiente  podéis  observar  este funcionamiento.

Todas las sentencias de definición, manipulación y control que hemos visto para el SQL se pueden utilizar en el SQL hospedado, pero precedidas de la cláusula EXEC SQL. Sólo habrá una excepción: cuando el resultado de una sentencia  SQL obtenga más  de  una fila o  haga  referencia también a  más de  una, deberemos trabajar con el concepto de cursor.

Un cursor se tiene que haber declarado antes de su utilización (EXEC SQL DECLARE nombre_cursor CURSOR FOR). Para utilizarlo, se debe abrir (EXEC SQL OPEN nombre_cursor),  ir  tomando  los  datos  uno  a  uno,  tratarlos  (EXEC SQL FETCH nombre_cursor INTO),  y  finalmente,  cerrarlo  (EXEC SQL CLOSE nombre_cursor).

UOC SQL hospedado

 

4.2. Las SQL/CLI

4.2. Las SQL/CLI Dataprix 24 Septiembre, 2009 - 12:12

Las SQL/CLI (SQL/Call-Level Interface), denominadas de forma abreviada CLI, permiten que aplicaciones desarrolladas en un cierto lenguaje de programación (con sólo las herramientas disponibles para este lenguaje y sin el uso de un precompilador) puedan incluir sentencias SQL mediante llamadas a librerías. Estas sentencias SQL se deben interpretar en tiempo de ejecución del programa, a diferencia del SQL hospedado, que requería el uso de un precompilador.

La interfaz ODBC (Open Database Connectivity) define una librería de funciones que permite a las aplicaciones acceder al SGBD utilizando el SQL. Las rutinas SQL/CLI están fuertemente basadas en las características de la interfaz ODBC, y gracias al trabajo desarrollado por SAG-X/Open (SQL Access Group-X/Open), fueron añadidas al estándar ANSI/ISO SQL92 en 1995.

Las SQL/CLI son simplemente rutinas que llaman al SGBD para interpretar las sentencias SQL que pide la aplicación. Desde el punto de vista del SGBD, las SQL/CLI se pueden considerar, simplemente, como otras aplicaciones.

Resumen

Resumen Dataprix 25 Septiembre, 2009 - 09:59

En esta unidad hemos presentado las sentencias más utilizadas del lenguaje estándar ANSI/ISO SQL92 de definición, manipulación y control de bases de datos relacionales. Como ya hemos comentado en la introducción, el SQL es un lenguaje muy potente, y esto hace que existan más sentencias y opciones de las que hemos explicado en este módulo. Sin embargo, no es menos cierto que hemos visto más sentencias que las que algunos sistemas relacionales ofrecen actualmente. Hemos intentado seguir con la mayor fidelidad el estándar, incluyendo comentarios sólo cuando en la mayoría de los sistemas relacionales comerciales alguna operación se hacía de forma distinta.

Conociendo el SQL92 podemos trabajar con cualquier sistema relacional comercial; sólo tendremos que dedicar unas cuantas horas a ver qué variaciones se dan con respecto al estándar.

Recordemos cómo será la creación de una base de datos con SQL:

1)  En primer lugar, tendremos que dar nombre a la base de datos, con la sentencia CREATE DATABASE, si la hay, o con CREATE SCHEMA.

2)  A continuación definiremos las tablas, los dominios, las aserciones y las vistas que formarán nuestra base de datos.

3)  Una vez definidas las tablas, que estarán completamente vacías, se deberán llenar con la sentencia INSERT INTO.

Cuando la base de datos tenga un conjunto de filas, la podremos manipular, ya sea actualizando filas o bien haciéndo consultas.

Además, podemos usar todas las sentencias de control que hemos explicado.

Actividad

Actividad Dataprix 25 Septiembre, 2009 - 10:02

1. Seguro que siempre habéis querido saber dónde teníais aquella película de vídeo que nunca encontrabais. Por ello os proponemos crear una base de datos para organizar las cintas de vídeo y localizarlas rápidamente cuando os apetezca utilizarlas. Tendréis que crear la base de datos y las tablas; también deberéis decidir las claves primarias e insertar filas.

Para almacenar las cintas de vídeo, tendremos que crear las siguientes tablas:

a) Las cintas: querremos saber su código, la estantería donde se encuentran, el estante y la fila, suponiendo que en un estante haya más de una fila. Tendremos que poner nosotros el código de las cintas, con un rotulador, en el lomo de cada una.

b) Las películas: querremos saber su código, título, director principal (en el caso de que haya más de uno) y el tema. El código de las películas también lo tendremos que escribir nosotros con un rotulador para distinguir películas que tienen el mismo nombre.

c) Los actores: sólo querremos saber de ellos un código, el nombre y el apellido y, si somos aficionados al cine, otros datos que nos pueda interesar almacenar. El código de los actores, que inventaremos nosotros, nos permitirá distinguir entre actores que se llaman igual.

d) Películas que hay en cada cinta: en esta tabla pondremos el código de la cinta y el código de la película. En una cinta puede haber más de una película, y podemos tener una película repetida en más de una cinta; se debe tener en cuenta este hecho en el momento de elegir la clave primaria.

e) Actores que aparecen en las películas: en esta tabla indicaremos el código de la película y el código del actor. En una película puede participar más de un actor y un actor puede aparecer en más de una película; hay que tener presente este hecho cuando se elige la clave primaria.

Esperamos que, además de practicar sentencias de definición, manipulación y control del SQL, esta actividad os resulte muy útil.

Ejercicios de autoevaluacion

Ejercicios de autoevaluacion Dataprix 25 Septiembre, 2009 - 10:05

Con la actividad anterior hemos practicado sentencias de definición y control del SQL. Mediante las sentencias de manipulación hemos insertado filas y, si nos hubiésemos equivocado, también habríamos borrado y modificado alguna fila. Con los ejercicios de autoevaluación practicaremos la parte de sentencias de manipulación que no hemos tratado todavía: las consultas. Los ejercicios que proponemos se harán sobre la base de datos relacional BDUOC que ha ido apareciendo a lo largo de esta unidad.

1. Obtened los códigos y los nombres y apellidos de los empleados, ordenados alfabéticamente de forma descendente por apellido y, en caso de repeticiones, por nombre.

2. Consultad el código y el nombre de los proyectos de los clientes que son de Barcelona.

3. Obtened los nombres y las ciudades de los departamentos que trabajan en los proyectos número 3 y número 4.

4. De todos los empleados que perciben un sueldo de entre 50.000 y 80.000 euros, buscad los códigos de empleado y los nombres de los proyectos que tienen asignados.

5. Buscad el nombre, la ciudad y el teléfono de los departamentos donde trabajan los empleados del proyecto GESCOM.

6. Obtened los códigos y los nombres y apellidos de los empleados que trabajan en los proyectos de precio más alto.

7. Averiguad cuál es el sueldo más alto de cada departamento. Concretamente, es necesario dar el nombre y la ciudad del departamento y el sueldo más elevado.

8. Obtened los códigos y los nombres de los clientes que tienen más de un proyecto contratado.

9. Averiguad los códigos y los nombres de los proyectos cuyos empleados asignados tienen un sueldo superior a 30.000 euros.

10. Buscad los nombres y las ciudades de los departamentos que no tienen ningún empleado asignado.

 

 

Solucionario

Solucionario
Dataprix 25 Septiembre, 2009 - 10:13

1.
SELECT apellido_empl, nombre_empl, codigo_empl FROM empleados ORDER BY apellido_empl DESC, nombre_empl DESC;

2.

Con el SQL92 introductorio, la solución sería:
SELECT p.codigo_proyec, p.nombre_proyec FROM proyectos p, clientes c WHERE c.ciudad = ‘Barcelona’ and c.codigo_cli = p.codigo_cliente;
Con el SQL92 intermedio o con el completo, la solución sería:
SELECT p.codigo_proyec, p.nombre_proyec FROM proyectos p JOIN clientes c ON c.codigo_cli = p.codigo_cliente WHERE c.ciudad = ‘Barcelona’;

 

3.
SELECT DISTINCT e.nombre_dep, e.ciudad_dep FROM empleados e WHERE e.num_proyec IN (3,4);

 

4.

Con el SQL92 introductorio, la solución sería:
SELECT e.codigo_empl, p.nombre_proyec FROM empleados e, proyectos p WHERE e.sueldo BETWEEN 5.0E+4 AND 8.0E+4 and e. num_proyec = p.codigo_proyec;

Con el SQL92 intermedio o con el completo, la solución sería:
SELECT e.codigo_empl, p.nombre_proyec FROM empleados e JOIN proyectos p ON e.num_proyec = p.codigo_proyec WHERE e.sueldo BETWEEN 5.0E+4 AND 8.0E+4;

 

5.

Con el SQL92 introductorio, la solución sería:
SELECT DISTINCT d.* FROM departamentos d, empleados e, proyectos p WHERE p. nombre_proyec = ‘GESCOM’ and d.nombre_dep = e.nombre_dep AND d.ciudad_dep = e.ciudad_dep and e. num_proyec = p.codigo_proyec;

Con el SQL92 intermedio o con el completo, la solución sería:
SELECT DISTINCT d.nombre_dep, d.ciudad_dep, d.telefono FROM (departamentos dNATURAL JOIN empleados e) JOIN proyectos p ON e.num_proyec = p.codigo_proyec WHERE p.nombre_proyec = ‘GESCOM’;

 

6.

Con el SQL92 introductorio, la solución sería:
SELECT e.codigo_empl, e.nombre_empl, e.apellido_empl FROM proyectos p, empleados e WHERE e.num_proyec = p.codigo_proyec and p.precio = (SELECT MAX(p1. precio)                                                     FROM proyectos p1);

Con el SQL92 intermedio o con el completo, la solución sería:
SELECT e.codigo_empl, e.nombre_empl, e.apellido_empl FROM empleados e JOIN proyectos p ON e.num_proyec = p.codigo_proyec WHERE p.precio = (SELECT MAX(p1.precio)                   FROM proyectos p1);

 

7.
SELECT nombre_dep, ciudad_dep, MAX(sueldo) AS sueldo_maximo FROM empleados GROUP BY nombre_dep, ciudad_dep;

 

8.

Con el SQL92 introductorio, la solución sería:
SELECT c.codigo_cli, c.nombre_cli FROM proyectos p, clientes c WHERE c.codigo_cli = p.codigo_cliente GROUP BY c.codigo_cli, c.nombre_cli HAVING COUNT(*) &gt; 1;

Con el SQL92 intermedio o con el completo, la solución sería:
SELECT c.codigo_cli, c.nombre_cli FROM proyectos p JOIN clientes c ON c.codigo_cliente = p.codigo_cliente GROUP BY c.codigo_cli, c.nombre cli HAVING COUNT(*) &gt; 1;

 

9.

Con el SQL92 introductorio, la solución sería:
SELECT p.codigo_proyec, p.nombre_proyec FROM proyectos p, empleados e WHERE e.num_proyec = p.codigo_proyec GROUP BY p.codigo_proyec, p.nombre_proyec HAVING MIN(e.sueldo) &gt; 3.0E+4;

Con el SQL92 intermedio o con el completo, la solución sería:
SELECT p.codigo_proyec, p.nombre_proyec FROM empleados e JOIN proyectos p ON e.num_proyec = p.codigo_proyec GROUP BY p.codigo_proyec, p.nombre_proyec HAVING MIN(e.sueldo)&gt;3.0E+4;

 

10.

SELECT d.nombre_dep, d.ciudad_dep FROM departamentos d WHERE NOT EXISTS (SELECT *                   FROM empleados e                   WHERE e.nombre_dep = d.nombre_dep AND                   e.ciudad_dep = d.ciudad_dep);
o bien:
SELECT nombre_dep, ciudad_dep FROM departamentos EXCEPT SELECT nombre_dep, ciudad_dep FROM empleados;

 

Bibliografia

Bibliografia Dataprix 25 Septiembre, 2009 - 10:17

Bibliografía básica

El SQL92 se define, según lo busquéis en ISO o en ANSI, en cualquiera de los dos documentos siguientes:

Database Language SQL (1992). Document ISO/IEC 9075:1992. International Organization for Standardization (ISO).

Database Language SQL (1992). Document ANSI/X3.135-1992. American National Standards
Institute (ANSI).

Date, C.J.; Darwen, H. (1997). A guide to the SQL Standard (4.a ed.). Reading, Massachusetts: Addison-Wesley.
Los libros que contienen la descripción del estándar ANSI/ISO SQL92 son bastante gruesos y pesados de leer. Este libro constituye un resumen del oficial.

Date, C.J. (2001). Introducción a los sistemas de bases de datos (7ª edición). Prentice Hall. Tenéis todavía una versión más resumida de uno de los mismos autores del libro anterior en el capítulo 4 de este libro. Además en el apéndice B podéis encontrar una panorámica de SQL3.

Otros libros traducidos al castellano del SQL92 que os recomendamos son los siguientes:

Groff, J.R.; Weinberg, P.N. (1998). LAN Times. Guía de SQL. Osborne: McGraw-Hill.
Os recomendamos la consulta de este libro por su claridad y por los comentarios sobre el modo en el que se utiliza el estándar en los diferentes sistemas relacionales comerciales.

Silberschatz, A.; Korth, H.F.; Sudarshan, S. (1998). Fundamentos de bases de datos. (3.a ed.). Madrid: McGraw-Hill.
Podéis encontrar una lectura rápida, resumida, pero bastante completa del SQL en el capítulo
4 de este libro.

Por último, para profundizar en el estudio de SQL:1999 recomendamos el siguiente libro:

Melton, J.; Simon, A.R. (2001). SQL:1999. Undestandign Relational Language Components. Morgan Kaufmann.

Anexos

Anexos Dataprix 25 Septiembre, 2009 - 10:44

Anexo 1

Sentencias de definición

1)  Creación de esquemas:

CREATE SCHEMA {nombre_esquema | AUTHORIZATION usuario}
          [lista_de_elementos_del_esquema];

2)  Borrado de esquemas:

DROP SCHEMA nombre_esquema {RESTRICT|CASCADE};

3)  Creación de base de datos:

CREATE DATABASE nombre_base_de_datos;

4)  Borrado de bases de datos:

DROPDATABASE nombre_base_de_datos;

5)  Creación de tablas

CREATE TABLE nombre_tabla
             (definición_columna
             [, definición_columna...]
             [, restricciones_tabla]
             );

Donde tenemos lo siguiente:

•    definición_columna es:

nombre_columna {tipos_datos|dominio} [def_defecto] [restric_col]

•    Una de las restricciones de la tabla era la definición de claves foráneas:

FOREIGN KEY clave_foranea REFERENCES tabla [(clave_primaria)]
[ON DELETE {NO ACTION|CASCADE|SET DEFAULT|SET NULL}]
[ON UPDATE {NO ACTION|CASCADE|SET DEFAULT|SET NULL}]

6)  Modificación de una tabla:

ALTER TABLE nombre_tabla {acción_modificar_columna|
                          acción_modif_restricción_tabla};

Donde tenemos lo siguiente:

•    acción_modificar_columna puede ser:

{ADD [COLUMN] columna def_columna|
ALTER [COLUMN] columna {SET def_defecto|DROP DEFAULT}|
DROP [COLUMN] columna {RESTRICT|CASCADE}}

•    acción_modif_restriccion_tabla puede ser:

{ADD restricción|
DROP CONSTRAINT restricción {RESTRICT|CASCADE}}

7)  Borrado de tablas:

DROP TABLE nombre_tabla {RESTRICT|CASCADE};

8)  Creación de dominios:

CREATE DOMAIN nombre_dominio [AS] tipo_datos
[def_defecto] [restricciones_dominio];

Donde tenemos lo siguiente:

•    def_defecto tiene el siguiente formato:

DEFAULT {literal|función|NULL}

•    restricciones_dominio tiene el siguiente formato:

[CONSTRAINT nombre_restriccion] CHECK (condiciones)

9)  Modificación de un dominio semántico:

ALTER DOMAIN nombre_dominio {acción_modificar_dominio|
                             acción_modif_restricción_dominio};

Donde tenemos lo siguiente:

•    acción_modificar_dominio puede ser:

{SET def_defecto|DROP DEFAULT}

•    acción_modif_restricción_dominio puede ser:

{ADD restricciones_dominio|DROP CONSTRAINT nombre_restricción}

10)  Borrado de dominios creados por el usuario:

DROP DOMAIN nombre_dominio {RESTRICT|CASCADE};

11)  Definición de una aserción:

CREATE ASSERTION nombre_aserción CHECK (condiciones);

12)  Borrado de una aserción:

DROP ASSERTION nombre_aserción;

13)  Creación de una vista:

CREATE VIEW nombre_vista [(lista_columnas)] AS (consulta)
[WITH CHECK OPTION];

14)  Borrado de una vista:

DROP VIEW nombre_vista {RESTRICT|CASCADE};

Anexo 2

Sentencias de manipulación

1)  Inserción de filas en una tabla:

INSERT INTO nombre_tabla [(columnas)]
{VALUES ({v1|DEFAULT|NULL}, ..., {{vn|DEFAULT|NULL})|};

2)  Borrado de filas de una tabla

DELETE FROM nombre_tabla
[WHERE condiciones];

3)  Modificación de filas de una tabla:

UPDATE nombre_tabla
SET columna = {expresion|DEFAULT|NULL}
   [, columna = {expr|DEFAULT|NULL} ...]
WHERE condiciones;

4)  Consultas de una base de datos relacional:

SELECT [DISTINCT] nombre_columnas_a_seleccionar
FROM tablas_a_consultar
[WHERE condiciones]
[GROUP BY atributos_según_los_cuales_se_quiere_agrupar]
[HAVING condiciones_por_grupos]
[ORDER BY columna_ordenación [DESC] [, columna [DESC]...]];

Anexo 3

Sentencias de control

1)  Iniciación de transacciones:

SET TRANSACTION {READ ONLY|READ WRITE};

2)  Finalización de transacciones:

{COMMIT|ROLLBACK} [WORK];

3)  Autorizaciones:

GRANT privilegios ON objeto TO usuarios
[WITH GRANT OPTION];

4)  Desautorizaciones:

REVOKE [GRANT OPTION FOR] privilegios ON objeto FROM usuarios
{RESTRICT|CASCADE};

Introduccion al diseño de bases de datos

Introduccion al diseño de bases de datos Dataprix 25 Septiembre, 2009 - 11:23

Introducción

En otras unidades didácticas se estudian las bases de datos relacionales y un lenguaje relacional, SQL, que nos proporciona mecanismos para crear, actualizar y consultar estas bases de datos.

Es necesario complementar estos conocimientos con un aspecto que es fundamental para poder utilizar adecuadamente la tecnología de las bases de datos relacionales: el diseño. Éste será el objeto de estudio de esta unidad, que tratará el diseño de bases de datos para el caso específico del modelo relacional.

Concretamente, en esta unidad explicaremos en qué consiste el diseño de una base de datos, analizaremos las etapas en las que se puede descomponer y describiremos con detalle las etapas del diseño conceptual y lógico de una base de datos relacional.

Objetivos

En los materiales didácticos de esta unidad encontraréis las herramientas indispensables para alcanzar los siguientes objetivos:

1.  Conocer las etapas que integran el proceso del diseño de una base de datos.

2.  Conocer las estructuras del modelo ER.

3.  Saber hacer el diseño conceptual de los datos de un sistema de información mediante el modelo ER.

4.  Saber hacer el diseño lógico de una base de datos relacional partiendo de un diseño conceptual expresado con el modelo ER.

1. Introduccion al diseño de bases de datos

1. Introduccion al diseño de bases de datos Dataprix 25 Septiembre, 2009 - 11:28

En otras unidades hemos aprendido cómo es una base de datos relacional y hemos estudiado un lenguaje, el SQL, que nos roporciona mecanismos para crear estas bases de datos, así como para actualizarlas y consultarlas.

Sin  embargo,  todavía  debemos  resolver  algunas  cuestiones  fundamentales para poder emplear la tecnología de las bases de datos relacionales; por ejemplo, cómo se puede decidir qué relaciones debe tener una base de datos determinada o qué atributos deben presentar las relaciones, qué claves primarias y qué claves foráneas se deben declarar, etc. La tarea de tomar este conjunto de decisiones recibe el nombre de diseñar la base de datos.

Una base de datos sirve para almacenar la información que se utiliza en un sistema de información determinado. Las necesidades y los requisitos de los futuros usuarios del sistema de información se deben tener en cuenta para poder tomar adecuadamente las decisiones anteriores.

En resumen, el diseño de una base de datos consiste en definir la estructura de los datos que debe tener la base de datos de un sistema de información determinado. En el caso relacional, esta estructura será un conjunto de esquemas de relación con sus atributos, dominios de atributos, claves primarias, claves foráneas, etc.

Si recordáis los tres mundos presentados –el real, el conceptual y el de las representaciones–, observaréis que el diseño de una base de datos consiste en la obtención de una representación informática concreta a partir del estudio del mundo real de interés.

1.1. Etapas del diseño de bases de datos

1.1. Etapas del diseño de bases de datos Dataprix 25 Septiembre, 2009 - 11:56

El diseño de una base de datos no es un proceso sencillo. Habitualmente, la complejidad de la información y la cantidad de requisitos de los sistemas de información hacen que sea complicado. Por este motivo, cuando se diseñan bases de datos es interesante aplicar la vieja estrategia de dividir para vencer.

Por lo tanto, conviene descomponer el proceso del diseño en varias etapas; en cada una se obtiene un resultado intermedio que sirve de punto de partida de la etapa siguiente, y en la última etapa se obtiene el resultado deseado. De este modo no hace falta resolver de golpe toda la problemática que plantea el diseño, sino que en cada etapa se afronta un solo tipo de subproblema. Así se divide el problema y, al mismo tiempo, se simplifica el proceso.

Descompondremos el diseño de bases de datos en tres etapas:

El resultado del diseño conceptual
Si retomamos la idea de los tres mundos, podemos afirmar que la etapa del diseño conceptual obtiene un resultado que se sitúa en el mundo de las representaciones.

1)  Etapa del diseño conceptual: en esta etapa se obtiene una estructura de la información de la futura BD independiente de la tecnología que hay que emplear. No se tiene en cuenta todavía qué tipo de base de datos se utilizará –relacional, orientada a objetos, jerárquica, etc.–; en consecuencia, tampoco se tiene en cuenta con qué SGBD ni con qué lenguaje concreto se implementará la base de datos. Así pues, la etapa del diseño conceptual nos permite concentrarnos únicamente en la problemática de la estructuración de la información, sin tener que preocuparnos al mismo tiempo de resolver cuestiones tecnológicas.

La forma de elaborar un diseño conceptual expresado con el modelo ER se explica en el apartado 2 de esta unidad.

El resultado de la etapa del diseño conceptual se expresa mediante algún modelo de datos de alto nivel. Uno de los más empleados es el modelo entidadinterrelación (entity-relationship), que abreviaremos con la sigla ER.

El resultado del diseño lógico
El resultado del diseño lógico se sitúa ya en el mundo de las representaciones.

2)  Etapa del diseño lógico: en esta etapa se parte del resultado del diseño conceptual, que se transforma de forma que se adapte a la tecnología que se debe  emplear.  Más  concretamente,  es  preciso  que  se  ajuste  al  modelo  del SGBD con el que se desea implementar la base de datos. Por ejemplo, si se trata de un SGBD relacional, esta etapa obtendrá un conjunto de relaciones con sus atributos, claves primarias y claves foráneas.

Esta etapa parte del hecho de que ya se ha resuelto la problemática de la estructuración de la información en un ámbito conceptual, y permite concentrarnos en las cuestiones tecnológicas relacionadas con el modelo de base de datos.

El diseño lógico de una base de datos relacional se explica en el apartado 3 de esta unidad.

Más adelante explicaremos cómo se hace el diseño lógico de una base de datos relacional, tomando como punto de partida un diseño conceptual expresado con el modelo ER; es decir, veremos cómo se puede transformar un modelo ER en un modelo relacional.

El resultado del diseño físico
El resultado de la etapa del diseño físico se sitúa en el mundo de las representaciones, al igual que el resultado de la etapa del diseño lógico.
La diferencia con respecto a la etapa anterior es que ahora se tiene en cuenta aspectos de carácter más físico del mundo de las representaciones.

3)  Etapa del diseño físico: en esta etapa se transforma la estructura obtenida en la etapa del diseño lógico, con el objetivo de conseguir una mayor eficiencia; además, se completa con aspectos de implementación física que dependerán del SGBD.

Por ejemplo, si se trata de una base de datos relacional, la transformación de la estructura puede consistir en lo siguiente: tener almacenada alguna relación que sea la combinación de varias relaciones que se han obtenido en la etapa del diseño lógico, partir una relación en varias, añadir algún atributo calculable a una relación, etc. Los aspectos de implementación física que hay que completar consisten normalmente en la elección de estructuras físicas de implementación de las relaciones, la selección del tamaño de las memorias intermedias (buffers) o de las páginas, etc.

La forma de elaborar un diseño conceptual expresado con el modelo ER se explica en el apartado 2 de esta unidad.

El resultado del diseño lógico

El resultado del diseño lógico se sitúa ya en el mundo de las representaciones.

El diseño lógico de una base
de datos relacional se explica en el
apartado 3 de esta unidad didáctica.

En la etapa del diseño físico –con el objetivo de conseguir un buen rendimiento de la base de datos–, se deben tener en cuenta las características de los procesos  que  consultan  y  actualizan  la  base  de  datos,  como  por  ejemplo  los caminos de acceso que utilizan y las frecuencias de ejecución. También es necesario considerar los volúmenes que se espera tener de los diferentes datos que se quieren almacenar.

2. Diseño conceptual: el modelo ER

2. Diseño conceptual: el modelo ER Dataprix 25 Septiembre, 2009 - 12:17

En este apartado trataremos el diseño conceptual de una base de datos mediante el modelo ER. Lo que explicaremos es aplicable al diseño de cualquier tipo de bases de datos –relacional, jerárquica, etc.–, porque, como ya hemos dicho, en la etapa del diseño conceptual todavía no se tiene en cuenta la tecnología concreta que se utilizará para implementar la base de datos.

El modelo ER es uno de los enfoques de modelización de datos que más se utiliza actualmente por su simplicidad y legibilidad. Su legibilidad se ve favorecida porque proporciona una notación diagramática muy comprensiva. Es una herramienta útil tanto para ayudar al diseñador a reflejar en un modelo conceptual los requisitos del mundo real de interés como para comunicarse con el usuario final sobre el modelo conceptual obtenido y, de este modo, poder verificar si satisface sus requisitos.

El modelo ER resulta fácil de aprender y de utilizar en la mayoría de las aplicaciones. Además, existen herramientas informáticas de ayuda al diseño (herramientas CASE*) que utilizan alguna variante del modelo ER para hacer el diseño de los datos.

El nombre completo del modelo ER es entity-relationship, y proviene del hecho de que los principales elementos que incluye son las entidades y las interrelaciones (entities y relationships). Traduciremos este nombre por ‘entidad-interrelación’.

El origen del modelo ER se encuentra en trabajos efectuados por Peter Chen en 1976. Posteriormente, muchos otros autores han descrito variantes y/o extensiones de este modelo. Así pues, en la literatura se encuentran muchas formas diferentes del modelo ER que pueden variar simplemente en la notación diagramática o en algunos de los conceptos en que se basan para modelizar los datos.

Cuando se quiere utilizar el modelo ER para comunicarse con el usuario, es recomendable emplear una variante del modelo que incluya sólo sus elementos más simples –entidades, atributos e interrelaciones– y, tal vez, algunas construcciones adicionales, como por ejemplo entidades débiles y dependencias de existencia. Éstos eran los elementos incluidos en el modelo original propuesto por Chen. En cambio, para llevar a cabo la tarea de modelizar propiamente dicha, suele ser útil usar un modelo ER más completo que incluya construcciones más avanzadas que extienden el modelo original.

Según la noción de modelo de datos que hemos utilizado en los otros módulos, un modelo de datos tiene en cuenta tres aspectos de los datos: la estructura, la manipulación y la integridad. Sin embargo, el modelo ER habitualmente se utiliza para reflejar aspectos de la estructura de los datos y de su integridad, pero no de su manipulación.

* La sigla CASE corresponde
al término inglés Computer Aided
Software Engineering.

El modelo entidad-interrelacional
Algunos autores denominan entidad-relación al modelo ER pero en nuestro caso hemos preferido traducir relationship por 'interrelación' y no por 'relación', con el objetivo de evitar confusiones entre este concepto y el de relación que se utiliza en el modelo relacional.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.1. Construcciones basicas

2.1. Construcciones basicas Dataprix 28 Septiembre, 2009 - 09:36

2.1.1. Entidades, atributos e interrelaciones

2.1.1. Entidades, atributos e interrelaciones Dataprix 28 Septiembre, 2009 - 10:24

Por entidad entendemos un objeto del mundo real que podemos distinguir del resto de objetos y del que nos interesan algunas propiedades.

Ejemplos de entidad

Algunos ejemplos de entidad son un empleado, un producto o un despacho. También son entidades otros elementos del mundo real de interés, menos tangibles pero igualmente diferenciables del resto de objetos; por ejemplo, una asignatura impartida en una universidad, un préstamo bancario, un pedido de un cliente, etc.

Las propiedades de los objetos que nos interesan se denominan atributos.

Ejemplos de atributo

Sobre una entidad empleado nos puede interesar, por ejemplo, tener registrados su DNI, su NSS, su nombre, su apellido y su sueldo como atributos.

El término entidad se utiliza tanto para denominar objetos individuales como para hacer referencia a conjuntos de objetos similares de los que nos interesan los mismos atributos; es decir, que, por ejemplo, se utiliza para designar tanto a un empleado concreto de una empresa como al conjunto de todos los empleados de la empresa. Más concretamente, el término entidad se puede referira instancias u ocurrencias concretas (empleados concretos) o a tipos o clases de entidades (el conjunto de todos los empleados).
2.1.1 entidades, atributos e interrelaciones
El modelo ER proporciona una notación diagramática para representar gráficamente las entidades y sus atributos:

•    Las entidades se representan con un rectángulo. El nombre de la entidad se escribe en mayúsculas dentro del rectángulo.

•    Los atributos  se  representan  mediante  su nombre  en  minúsculas unido con un guión al rectángulo de la entidad a la que pertenecen. Muchas veces, dado que hay muchos atributos para cada entidad, se listan todos aparte del diagrama para no complicarlo.

 

Cada uno de los atributos de una entidad toma valores de un cierto dominio o conjunto de valores. Los valores de los dominios deben ser atómicos; es decir,no deben poder

ser descompuestos. Además, todos los atributos tienen que ser univaluados. Un atributo es univaluado si tiene un único valor para cada ocurrencia de una entidad.

Notación diagramática de entidades y atributos
La figura muestra la notación diagramática para el caso de entidad empleadocon los atributos dni, nss, nombre, apellido y sueldo.

Ejemplo de atributo univaluado

El atributo sueldo de la entidad empleado, por ejemplo, toma valores del dominio de los reales y únicamente toma un valor para cada empleado concreto; por lo tanto, ningún empleado puede tener más de un valor para el sueldo.

Como ya hemos comentado anteriormente, una entidad debe ser distinguible del resto de objetos del mundo real. Esto hace que para toda entidad sea posible encontrar un conjunto de atributos que permitan identificarla. Este conjunto de atributos forma una clave de la entidad.

Ejemplo de clave

La entidad empleado tiene una clave que consta del atributo dni porque todos los empleados tienen números de DNI diferentes.

Una determinada entidad puede tener más de una clave; es decir, puede tener varias claves candidatas.

Los conceptos de clave candidata y clave primaria de una entidad son similares a los conceptos de clave candidata y clave primaria de una relación, que hemos estudiado en la unidad “El modelo relacional
y el álgebra relacional”.

Ejemplo de clave candidata

La entidad empleado tiene dos claves candidatas, la que está formada por el atributo dni y la que está constituida por el atributo nss, teniendo en cuenta que el NSS también será diferente para cada uno de los empleados.

El diseñador elige una clave primaria entre todas las claves candidatas. En la notación diagramática, la clave primaria se subraya para distinguirla del resto de las claves.
 

Ejemplo de clave primaria

En el caso de la entidad empleado, podemos elegir dni como clave primaria. En la figura del margen vemos que la clave primaria se subraya para distinguirla del resto.

Se define interrelación como una asociación entre entidades.

Las interrelaciones se representan en los diagramas del modelo ER mediante un rombo. Junto al rombo se indica el nombre de la interrelación con letras mayúsculas.

Ejemplo de interrelación

Consideremos una entidad empleado y una entidad despacho y supongamos que a los empleados se les asignan despachos donde trabajar. Entonces hay una interrelación entre la entidad empleado y la entidad despacho.

Esta interrelación, que podríamos denominar asignación, asocia a los empleados con los despachos donde trabajan. La figura del margen muestra la interrelación asignación entre las entidades empleado y despacho.

El término interrelación se puede utilizar tanto para denominar asociaciones concretas u ocurrencias de asociaciones como para designar conjuntos o clases de asociaciones similares.

Ejemplo
Una  interrelación  se  aplica  tanto  a  una  asociación  concreta  entre  el  empleado  de  DNI ‘50.455.234’ y el despacho ‘Diagonal, 20’ como a la asociación genérica entre la entidad empleado y la entidad despacho.

 

 

En ocasiones interesa reflejar algunas propiedades de las interrelaciones. Por este motivo, las interrelaciones pueden tener también atributos. Los atributos de las interrelaciones, igual que los de las entidades,tienen un cierto dominio, deben tomar valores atómicos y deben ser univaluados.

Los atributos de las interrelaciones se representan mediante su nombre en minúsculas unido con un guión al rombo de la interrelación a la que pertenecen.

Ejemplo de atributo de una interrelación

Observemos la entidad estudiante y la entidad asignatura que se muestran en la figura siguiente:

evaluacion

Entre estas dos entidades se establece la interrelación evaluación para indicar de qué asignaturas han sido evaluados los estudiantes. Esta interrelación tiene el atributo nota, que sirve para especificar qué nota han obtenido los estudiantes de las asignaturas evaluadas.

Conviene observar que el atributo nota deber ser forzosamente un atributo de la interrelación evaluación, y que no sería correcto considerarlo un atributo de la entidad estudiante o un atributo de la entidad asignatura. Lo explicaremos analizando las ocurrencias de la interrelación evaluación que se muestran en la figura anterior.

Si nota se considerase un atributo de estudiante, entonces para el estudiante ‘E1’ de la figura necesitaríamos dos valores del atributo, uno para cada asignatura que tiene el estudiante; por lo tanto, no sería univaluado. De forma similar, si nota fuese atributo de asignatura tampoco podría ser univaluado porque, por ejemplo, la asignatura ‘A1’ requeriría tres valores de nota, una para cada estudiante que se ha matriculado en ella. Podemos concluir que el atributo nota está relacionado al mismo tiempo con una asignatura y con un estudiante que la cursa
y que, por ello, debe ser un atributo de la interrelación que asocia las dos entidades.

2.1.2. Grado de las interrelaciones

2.1.2. Grado de las interrelaciones Dataprix 28 Septiembre, 2009 - 10:58
Una interrelación puede asociar dos o más entidades. El número de entidades que asocia una interrelación es el grado de la interrelación.

Interrelaciones de grado dos

Las interrelaciones evaluación y asignación de los ejemplos anteriores tienen grado dos:

•   La interrelación evaluación asocia la entidad estudiante y la entidad asignatura; es decir, asocia dos entidades.

•   De forma análoga, la interrelación asignación asocia empleado y despacho.

Las interrelaciones de grado dos se denominan también interrelaciones binarias. Todas las interrelaciones de grado mayor que dos se denominan, en conjunto, interrelaciones n-arias. Así pues, una interrelación n-aria puede tener grado tres y ser una interrelación ternaria, puede tener grado cuatro y ser una interrelación cuaternaria, etc.

A continuación presentaremos un ejemplo que nos ilustrará el hecho de que, en ocasiones, las interrelaciones binarias no nos permiten modelizar correctamente la realidad y es necesario utilizar interrelaciones mayor grado.

Consideremos la interrelación evaluación de la figura anterior, que tiene un atributo nota. Este atributo permite registrar la nota obtenida por cada estudiante en cada asignatura de la que ha sido evaluado. Una interrelación permite establecer una sola asociación entre unas entidades individuales determinadas. En otras palabras, sólo se puede interrelacionar una vez al estudiante ‘E1’ con la asignatura ‘A1’ vía la interrelación evaluación.

Observad que, si pudiese haber más de una interrelación entre el estudiante ‘E1’ y la asignatura ‘A1’, no podríamos distinguir estas diferentes ocurrencias de la interrelación. Esta restricción hace que se registre una sola nota por estudiante y asignatura.

Supongamos que deseamos registrar varias notas por cada asignatura y estudiante correspondientes a varios semestres en los que un mismo estudiante ha cursado una asignatura determinada (desgraciadamente, algunos estudiantes tienen que cursar una asignatura varias veces antes de aprobarla). La interrelación anterior no nos permitiría reflejar este caso. Sería necesario aumentar el grado de la interrelación, tal y como se muestra en la figura siguiente:
evaluacion semestral

La interrelación ternaria evaluación-semestral asocia estudiantes, asignaturas y una tercera entidad que denominamos semestre. Su atributo nota nos permite reflejar todas las notas de una asignatura que tiene un estudiante correspondientes a diferentes semestres.

De hecho, lo que sucede en este caso es que, según los requisitos de los usuarios de esta BD, una nota pertenece al mismo tiempo a un estudiante, a una asignatura y a un semestre y, lógicamente, debe ser un atributo de una interrelación ternaria entre estas tres entidades.

Este ejemplo demuestra que una interrelación binaria puede no ser suficiente para satisfacer los requisitos de los usuarios, y puede ser necesario aplicar una interrelación de mayor grado. Conviene observar que esto también puede ocurrir en interrelaciones que no tienen atributos.

 

Ejemplo de interrelación ternaria sin atributos

Consideremos un caso en el que deseamos saber para cada estudiante qué asignaturas ha cursado cada semestre, a pesar de que no queremos registrar la nota que ha obtenido. Entonces aplicaríamos también una interrelación ternaria entre las entidades estudiante, asignatura y semestre que no tendría atributos, tal y como se muestra en la figura siguiente:

cursar

Hemos analizado casos en los que era necesario utilizar interrelaciones ternarias para poder modelizar correctamente ciertas situaciones de interés del mundo real. Es preciso remarcar que, de forma similar, a veces puede ser necesario utilizar interrelaciones de grado todavía mayor: cuaternarias, etc.

En el subapartado siguiente analizaremos con detalle las interrelaciones binarias, y más adelante, las interrelaciones n-arias.

2.1.3. Interrelaciones binarias

2.1.3. Interrelaciones binarias Dataprix 28 Septiembre, 2009 - 11:28

Conectividad de las interrelaciones binarias

La conectividad de una interrelación expresa el tipo de correspondencia que se establece entre las ocurrencias de entidades asociadas con la interrelación. En el caso de las interrelaciones binarias, expresa el número de ocurrencias de una de las entidades con las que una ocurrencia
de la otra entidad puede estar asociada según la interrelación.

Una interrelación binaria entre dos entidades puede tener tres tipos de conectividad:

•    Conectividad uno a uno (1:1). La conectividad 1:1 se denota poniendo un 1 a lado y lado de la interrelación.

•    Conectividad  uno  a  muchos  (1:N).  La  conectividad  1:N  se  denota  poniendo un 1 en un lado de la interrelación y una N en el otro.

•    Conectividad muchos a muchos: (M:N). La conectividad M:N se denota poniendo una M en uno de los lados de la interrelación, y una N en el otro.

Ejemplos de conectividad en una interrelación binaria

A continuación analizaremos un ejemplo de cada una de las conectividades posibles para una interrelación binaria:

a) Conectividad 1:1

La interrelación anterior tiene conectividad 1:1. Esta interrelación asocia las delegaciones de una empresa con las ciudades donde están situadas. El hecho de que sea 1:1 indica que una ciudad tiene sólo una delegación, y que una delegación está situada en una única ciudad.

b) Conectividad 1:N

 1aN

La interrelación asignación entre la entidad empleado y la entidad despacho tiene conectividad 1:N, y la N está en el lado de la entidad empleado. Esto significa que un empleado tiene un solo despacho asignado, pero que, en cambio, un despacho puede tener uno o más empleados asignados.

c) Conectividad M:N

Para analizar la conectividad M:N, consideramos la interrelación evaluación de la figura anterior. Nos indica que un estudiante puede ser evaluado de varias asignaturas y, al mismo tiempo, que una asignatura puede tener varios estudiantes por evaluar.

Es muy habitual que las interrelaciones binarias M:N y todas las n-arias tengan atributos. En cambio, las interrelaciones binarias 1:1 y 1:N no tienen por qué tenerlos. Siempre se pueden asignar estos atributos a la entidad del lado N, en el caso de las 1:N, y a cualquiera de las dos entidades interrelacionadas en el caso de las 1:1. Este cambio de situación del atributo se puede hacer porque no origina un atributo ultivaluado.

Dependencias de existencia en las interrelaciones binarias

En algunos casos, una entidad individual sólo puede existir si hay como mínimo otra entidad individual asociada con ella mediante una interrelación binaria determinada. En estos casos, se dice que esta última entidad es una entidad obligatoria en la interrelación. Cuando esto no sucede, se dice que es una entidad opcional en la interrelación.

En el modelo ER, un círculo en la línea de conexión entre una entidad y una interrelación indica que la entidad es opcional en la interrelación. La obligatoriedad de una entidad a una interrelación se indica con una línea perpendicular. Si no se consigna ni un círculo ni una línea perpendicular, se considera que la dependencia de existencia es desconocida.

Ejemplo de dependencias de existencia

La figura siguiente nos servirá para entender el significado práctico de la dependencia de existencia. La entidad empleado es obligatoria en la interrelación dirección. Esto indica que no puede  existir  un departamento  que  no  tenga  un  empleado  que  actúa  de  director  del departamento. La entidad departamento, en cambio, es opcional en la interrelación dirección. Es posible que haya un empleado que no está interrelacionado con ningún departamento: puede haber –y es el caso más frecuente– empleados que no son directores de departamento.

Aplicaremos la dependencia de existencia en las interrelaciones binarias, pero no en las n-arias.

2.1.4. Ejemplo: base de datos de casas de colonias

2.1.4. Ejemplo: base de datos de casas de colonias Dataprix 28 Septiembre, 2009 - 12:04

En este punto, y antes de continuar explicando construcciones más complejas del modelo ER, puede resultar muy ilustrativo ver la aplicación práctica de las construcciones que hemos estudiado hasta ahora. Por este motivo, analizaremos un caso práctico de diseño con el modelo ER que corresponde a una base de datos destinada a la gestión de las inscripciones en un conjunto de casas de colonias. El modelo ER de esta base de datos será bastante sencillo e incluirá sólo entidades, atributos e interrelaciones binarias (no incluirá interrelaciones n-arias ni otros tipos de estructuras).

La descripción siguiente explica con detalle los requisitos de los usuarios que hay que tener en cuenta al hacer el diseño conceptual de la futura base de datos:

a)  Cada casa de colonias tiene un nombre que la identifica. Se desea saber de cada una, aparte del nombre, la capacidad (el número de niños que se pueden alojar en cada una como máximo), la comarca donde está situada y las ofertas de actividades que proporciona. Una casa puede ofrecer actividades como por ejemplo natación, esquí, remo, pintura, fotografía, música, etc.

b)  Es necesario tener en cuenta que en una casa de colonias se pueden practicar varias actividades (de hecho, cada casa debe ofrecer como mínimo una), y también puede ocurrir que una misma actividad se pueda llevar a cabo en varias casas. Sin embargo, toda actividad que se registre en la base de datos debe ser ofertada como mínimo en una de las casas.

Es posible, ...
... por ejemplo, que una actividad como por ejemplo el esquí tenga una calificación de 10 en la oferta de la casa Grévol, y que la misma actividad tenga una calificación de 8 en la casa Ardilla.

c)  Interesa tener una evaluación de las ofertas de actividades que proporcionan las casas. Se asigna una calificación numérica que indica el nivel de calidad que tiene cada una de las actividades ofertadas.
d)  Las casas de colonias alojan niños que se han inscrito para pasar en ellas unas pequeñas vacaciones. Se quiere tener constancia de los niños que se alojan en cada una de las casas en el momento actual. Se debe suponer que hay casas que están vacías (en las que no se aloja ningún niño) durante algunas temporadas.

e)  De los niños que se alojan actualmente en alguna de las casas, interesa conocer un código que se les asigna para identificarlos, su nombre, su apellido, el número de teléfono de sus padres y su comarca de residencia.

f)   De las comarcas donde hay casas o bien donde residen niños, se quiere tener registrados la superficie y el número de habitantes. Se debe considerar que puede haber comarcas donde no reside ninguno de los niños que se alojan en un momento determinado en las casas de colonias, y comarcas que no disponen de ninguna casa.

La figura siguiente muestra un diagrama ER que satisface los requisitos anteriores. Los atributos de las entidades no figuran en el diagrama y se listan aparte.
niño_colonias

Los atributos de las entidades que figuran en el diagrama son los siguientes (las claves primarias están subrayadas):

A continuación comentamos los aspectos más relevantes de este modelo ER:

1)  Una de las dificultades que en ocasiones se presenta durante la modeliza ción conceptual es decidir si una información determinada debe ser una entidad o un atributo. En nuestro ejemplo, puede resultar difícil decidir si comarca se debe modelizar como una entidad o como un atributo.

A primera vista, podría parecer que comarca debe ser un atributo de la entidad casa-colonias para indicar dónde está situada una casa de colonias, y también un atributo de la entidad niño para indicar la residencia del niño. Sin embargo, esta solución no sería adecuada, porque se quieren tener informaciones adicionales asociadas a la comarca: la superficie y el número de habitantes. Es preciso que comarca sea una entidad para poder reflejar estas informaciones adicionales como atributos de la entidad.

La entidad comarca tendrá que estar, evidentemente, interrelacionada con las entidades niño y casa-colonias. Observad que de este modo, además, se hace patente que las comarcas de residencia de los niños y las comarcas de situación de las casas son informaciones de un mismo tipo.

2)  Otra decisión que hay que tomar es si el concepto actividad se debe modelizar como una entidad o como un atributo. Actividad no tiene informaciones adicionales asociadas; no tiene, por lo tanto, más atributos que los que forman la clave. Aun así, es necesario que actividad sea una entidad para que, mediante la interrelación oferta, se pueda indicar que una casa de colonias ofrece actividades.

Observad que las actividades ofertadas no se pueden expresar como un atributo de casa-colonias, porque una casa puede ofrecer muchas actividades y, en este caso, el atributo no podría tomar un valor único.

3)  Otra elección difícil, que con frecuencia se presenta al diseñar un modelo ER, consiste en modelizar una información determinada como una entidad o como una interrelación. Por ejemplo, podríamos haber establecido que oferta, en lugar de ser una interrelación, fuese una entidad; lo habríamos hecho así:

La entidad oferta representada en la figura anterior tiene los atributos que presentamos a continuación:

Esta solución no acaba de reflejar adecuadamente la realidad. Si analizamos la clave de oferta, podemos ver que se identifica con nombre-casa, que es la clave de la entidad casa-colonias, y con nombre-actividad, que es la clave de la entidad actividad. Esto nos debe hacer sospechar que oferta, de hecho, corresponde a una asociación o interrelación entre casas y actividades. En consecuencia, reflejaremos la realidad con más exactitud si modelizamos oferta como una interrelación entre estas entidades.

4)  Finalmente, un aspecto que hay que cuidar durante el diseño conceptual es el de evitar las redundancias. Por ejemplo, si hubiésemos interrelacionado comarca con actividad para saber qué actividades se realizan  en las casas de cada una de las comarcas, habríamos tenido información redundante. La interrelación oferta junto con la interrelación situación ya permiten saber, de forma indirecta, qué actividades se hacen en las comarcas.

2.1.5. Interrelaciones n-arias

2.1.5. Interrelaciones n-arias Dataprix 29 Septiembre, 2009 - 09:55

Las interrelaciones n-arias, igual que las binarias, pueden tener diferentes tipos de conectividad. En este subapartado analizaremos primero el caso particular de las interrelaciones ternarias y, a continuación, trataremos las conectividades de las interrelaciones n-arias en general.

Conectividad de las interrelaciones ternarias

Observad que usamos M, N y P
para representar “muchos”, y 1 para representar “uno”.

 

Cada una de las tres entidades asociadas con una interrelación ternaria
puede estar conectada con conectividad “uno” o bien con conectividad
“muchos”. En consecuencia, las interrelaciones ternarias pueden tener
cuatro tipos de conectividad: M:N:P, M:M:1, N:1:1 y 1:1:1.

Analizaremos cómo se decide cuál es la conectividad adecuada de una interrelación ternaria mediante el siguiente ejemplo. Consideremos una interrelación que denominamos clase y que asocia las entidades asignatura, aula y hora-semanal.  Esta  interrelación  permite  registrar  clases  presenciales.  Una clase corresponde a una asignatura determinada, se imparte en un aula determinada y a una hora de la semana determinada. Por ejemplo, podemos registrar que se hace clase de la asignatura IBD en el aula D222 el martes a las 9, tal y como se muestra en la figura de la página siguiente. El atributo duración nos permite saber cuántas horas dura la clase.

Para decidir si el lado de la entidad asignatura se conecta con “uno” o con “muchos” , es necesario preguntarse si, dadas un aula y una hora-semanal, se puede hacer clase de sólo una o bien de muchas asignaturas en aquellas aula y hora. La respuesta sería que sólo se puede hacer clase de una asignatura en una misma aula y hora. Esto nos indica que asignatura se conecta con “uno”, tal y como reflejamos en la figura siguiente:
duracion1

Como nos indica este ejemplo, para decidir cómo se debe conectar una de las entidades, es necesario preguntarse si, ya fijadas ocurrencias concretas de las otras dos, es posible conectar sólo “una” o bien “muchas” ocurrencias de la primera entidad.

Utilizaremos el mismo procedimiento para determinar cómo se conectan las otras dos entidades del ejemplo. Una vez fijadas una asignatura y un aula, es posible que se haga clase de aquella asignatura en aquella aula, en varias horas de la semana; entonces, hora-semana se conecta con “muchos”. Finalmente, la entidad aula se conecta con “uno”, teniendo en cuenta que, fijadas una asignatura y una hora de la semana, sólo se puede hacer una clase de aquella asignatura a aquella hora. La conectividad resultante, de este modo, es N:1:1.

Caso general: conectividad de las interrelaciones n-arias

Lo que hemos explicado sobre la conectividad para las interrelaciones ternarias es fácilmente generalizable a interrelaciones n-arias.

* Recordad que para             
las interrelaciones ternarias  
hay cuatro tipos posibles de conectividad.                        

 

 

Una interrelación n-aria puede tener n + 1 tipos de conectividad, teniendo en cuenta que cada una de las n entidades puede estar conectada con “uno” o con “muchos” en la interrelación*.

Para decidir si una de las entidades se conecta con “uno” o con “muchos”, es necesario preguntarse si, fijadas ocurrencias concretas de las otras n – 1 entidades, es posible conectar sólo una o bien muchas ocurrencias de la primera entidad:

•    Si la respuesta es que sólo una, entonces se conecta con “uno”.
•    Si la respuesta es que muchas, la entidad se conecta con “muchos”.

2.1.6. Interrelaciones recursivas

2.1.6. Interrelaciones recursivas Dataprix 29 Septiembre, 2009 - 10:13

Una interrelación recursiva es una interrelación en la que alguna entidad está asociada más de una vez.

Ejemplo de interrelación recursiva

Si, para una entidad persona, queremos tener constancia de qué personas están actualmente casadas entre ellas, será necesario definir la siguiente interrelación, que asocia dos veces la entidad persona:

persona

Una interrelación recursiva puede ser tanto binaria como n-aria:

* Éste es el caso de la   interrelación boda       anterior.                         

1)  Interrelación  recursiva  binaria:  interrelación  en  la  que  las  ocurrencias asocian dos instancias de la misma entidad*. Las interrelaciones binarias recursivas pueden tener conectividad 1:1, 1:N o M:N, como todas las binarias. En esta interrelación también es posible expresar la dependencia de existencia igual que en el resto de las interrelaciones binarias

Ejemplo de interrelación recursiva binaria

La interrelación boda tiene conectividad 1:1 porque un marido está casado con una sola mujer y una mujer está casada con un solo marido. También tiene un círculo en los dos lados
(según la dependencia de existencia), porque puede haber personas que no estén casadas.

En una interrelación recursiva, puede interesar distinguir los diferentes papeles que una misma entidad tiene en la interrelación. Con este objetivo, se puede etiquetar cada línea de la interrelación con un rol. En las interrelaciones no recursivas normalmente no se especifica el rol; puesto que todas las entidades interrelacionadas son de clases diferentes, sus diferencias de rol se sobreentienden.

Roles diferentes

Una ocurrencia de la interrelación boda asocia a dos personas concretas. Para reflejar el papel diferente que tiene cada una de ellas en la interrelación, una de las personas tendrá el rol de marido y la otra tendrá el rol de mujer.

                                              

persona1

 

Algunas interrelaciones recursivas no presentan diferenciación de roles; entonces, las líneas de la interrelación no se etiquetan.

          
No-diferencia de roles

Consideremos una interrelación amistad que asocia a personas concretas que son amigas. A diferencia de lo que sucedía en la interrelación boda, donde una de las personas es el marido y la otra la mujer, en este caso no hay diferenciación de roles entre las dos personas interrelacionadas. A continuación se muestra esta interrelación. Observad que su conectividad es M:N, teniendo en cuenta que una persona puede tener muchos amigos y, al mismo tiempo, puede haber muchas personas que la consideran amiga.

                                                   
2)  Interrelación recursiva n-aria: interrelación recursiva en la que las ocurrencias asocian más de dos instancias.

Ejemplo de interrelación recursiva ternaria

Consideremos una interrelación que registra todas las bodas que se han producido a lo largo del tiempo entre un conjunto de personas determinado. Esta interrelación permite tener constancia no sólo de las bodas vigentes, sino de todas las bodas realizadas en un cierto periodo de tiempo.
                                                    

Esta interrelación es recursiva y ternaria. Una ocurrencia de la interrelación asocia a una persona que es el marido, a otra que es la mujer y la fecha de su boda. La conectividad es N:1:1.
A los lados del marido y de la mujer les corresponde un 1, porque un marido o una mujer, en una fecha determinada, se casa con una sola persona. Al lado de la entidad fecha le corresponde una N, porque se podría dar el caso de que hubiese, en fechas diferentes, más de una boda entre las mismas personas.

2.1.7. Entidades debiles

2.1.7. Entidades debiles Dataprix 29 Septiembre, 2009 - 10:21

Las entidades que hemos considerado hasta ahora tienen un conjunto de atributos que forman su claves primarias y que permiten identificarlas completamente. Estas entidades se denominan, de forma más específica, entidades fuertes. En este subapartado consideraremos otro tipo de entidades que denominaremos entidades débiles.

Una entidad débil es una entidad cuyos atributos no la identifican completamente, sino que sólo la identifican de forma parcial. Esta entidad debe participar en una interrelación que ayuda a identificarla.

Una entidad débil se representa con un rectángulo doble, y la interrelación que ayuda a identificarla se representa con una doble línea.

Ejemplo de entidad débil

Consideremos las entidades edificio y despacho de la figura siguiente. Supongamos que puede haber despachos con el mismo número en edificios diferentes. Entonces, su número no identifica completamente un despacho. Para identificar completamente un despacho, es necesario tener en cuenta en qué edificio está situado. De hecho, podemos identificar un despacho mediante la interrelación situación, que lo asocia a un único edificio. El nombre del edificio donde está situado junto con el número de despacho lo identifican completamente.

         

En el ejemplo anterior, la interrelación situación nos ha permitido completar la identificación de los despachos. Para toda entidad débil, siempre debe haber una única interrelación que permita completar su identificación. Esta interrelación debe ser binaria con conectividad 1:N, y la entidad débil debe estar en el lado N. De este modo, una ocurrencia de la entidad débil está asociada con una sola ocurrencia de la entidad del lado 1, y será posible completar su identificación de forma única. Además, la entidad del lado 1 debe ser obligatoria en la interrelación porque, si no fuese así, alguna ocurrencia de la entidad débil podría no estar interrelacionada con ninguna de sus ocurrencias y no se podría identificar completamente.

2.2. Extensiones del modelo ER

2.2. Extensiones del modelo ER Dataprix 29 Septiembre, 2009 - 10:24

En este subapartado estudiaremos algunas construcciones avanzadas que extienden el modelo ER estudiado hasta ahora.

2.2.1. Generalizacion/especializacion

2.2.1. Generalizacion/especializacion Dataprix 29 Septiembre, 2009 - 10:44

En algunos casos, hay ocurrencias de una entidad que tienen características propias específicas que nos interesa modelizar. Por ejemplo, puede ocurrir que se quiera tener constancia de qué coche de la empresa tienen asignado los empleados que son directivos; también que, de los empleados técnicos, interese tener una interrelación con una entidad proyecto que indique en qué proyectos trabajan y se desee registrar su titulación. Finalmente, que convenga conocer la antigüedad de los empleados administrativos. Asímismo, habrá algunas características comunes a todos los empleados: todos se identifican por un DNI, tienen un nombre, un apellido, una dirección y un número de teléfono.

La generalización/especialización permite reflejar el hecho de que hay una entidad general, que denominamos entidad superclase, que se puede especializar en entidades subclase:
a) La entidad superclase nos permite modelizar las características comunes de la entidad vista de una forma genérica.
b) Las entidades subclase nos permiten modelizar las características propias de sus especializaciones.
Es necesario que se cumpla que toda ocurrencia de una entidad subclase sea también una ocurrencia de su entidad superclase.

Denotamos la generalización/especialización con una flecha que parte de las entidades subclase y que se dirige a la entidad superclase.

Ejemplo de entidades superclase y subclase

En la figura siguiente están representadas la entidad superclase, que corresponde al empleado del ejemplo anterior, y las entidades subclase, que corresponden al directivo, al técnico y al administrativo del mismo ejemplo.

 

En la generalización/especialización, las características (atributos o interrelaciones) de la entidad superclase se propagan hacia las entidades subclase. Es lo que se denomina herencia de propiedades.

En el diseño de una generalización/especialización, se puede seguir uno de los dos procesos siguientes:

1)  Puede ocurrir que el diseñador primero identifique la necesidad de la entidad superclase y, posteriormente, reconozca las características específicas que hacen necesarias las entidades subclase. En estos casos se dice que ha seguido un proceso de especialización.

2)  La alternativa es que el diseñador modelice en primer lugar las entidades subclase y, después, se dé cuenta de sus características comunes e identifique la en- tidad superclase. Entonces se dice que ha seguido un proceso de generalización.

La generalización/especialización puede ser de dos tipos:

Nuestro ejemplo de los empleados...
...corresponde a una generalización/especialización disjunta porque ningun empleado puede ser más de un tipo. Se denota con la etiqueta D.

a)  Disjunta. En este caso no puede suceder que una misma ocurrencia apa- rezca en dos entidades subclase diferentes. Se denota gráficamente con la etiqueta D.

b)  Solapada. En este caso no tiene lugar la restricción anterior. Se denota grá- ficamente con la etiqueta S.

Además, una generalización/especialización también puede ser:

1)  Total. En este caso, toda ocurrencia de la entidad superclase debe pertenecer a alguna de las entidades subclase. Esto se denota con la etiqueta T.

2)  Parcial. En este caso no es necesario que se cumpla la condición anterior. Se denota con la etiqueta P.

 

La generalización/especialización de los empleados

La generalización/especialización de los empleados es total porque suponemos que todo empleado debe ser directivo, técnico o administrativo. Se denota con la etiqueta T.

                                                                empleadoT   

2.2.2. Entidades asociativas

2.2.2. Entidades asociativas Dataprix 29 Septiembre, 2009 - 10:57

En este subapartado veremos un mecanismo que nos permite considerar una interrelación entre entidades como si fuese una entidad.

La entidad que resulta de considerar una interrelación entre entidades como si fuese una entidad es una entidad asociativa, y tendrá el mismo nombre que la interrelación sobre la que se define.

La utilidad de una entidad asociativa consiste en que se puede interrelacionar con otras entidades y, de forma indirecta, nos permite tener interrelaciones en las que intervienen interrelaciones. Una entidad asociativa se denota recuadrando el rombo de la interrelación de la que proviene.

Ejemplo de entidad asociativa

La figura siguiente muestra un ejemplo de entidad asociativa:
            Recorrido es una interrelación de conectividad M:N que registra las ciudades por donde han pasado los diferentes viajes organizados por una empresa de reparto de paquetes. Consideramos recorrido una entidad asociativa con el fin de interrelacionarla con la entidad cliente; de este modo nos será posible reflejar por orden de qué clientes se han hecho repartos en una ciudad del recorrido de un viaje, así como el número de paquetes cargados y descargados siguiendo sus indicaciones.

El mecanismo de las entidades asociativas subsume el de las entidades débiles

y resulta todavía más potente. Es decir, siempre que utilicemos una entidad débil podremos sustituirla por una entidad asociativa, pero no al revés.

 

Ejemplo de sustitución de una entidad débil por una asociativa

A continuación se muestra la entidad débil despacho, que tiene la interrelación asignación con la entidad empleado.
                                              

Podríamos modelizar este caso haciendo que despacho fuese una entidad asociativa si consideramos una nueva entidad número-despacho que contiene simplemente números de despachos. Entonces, la entidad asociativa despacho se obtiene de la interrelación entre edificio y número-despacho.

Aunque las entidades débiles se puedan sustituir por el mecanismo de las entidades asociativas, es adecuado mantenerlas en el modelo ER porque resultan menos complejas y son suficientes para modelizar muchas de las situaciones que se producen en el mundo real.

2.3. Ejemplo: base de datos del personal de una entidad bancaria

2.3. Ejemplo: base de datos del personal de una entidad bancaria Dataprix 29 Septiembre, 2009 - 11:23

En este subapartado veremos un ejemplo de diseño conceptual de una base de datos mediante el modelo ER.

Se trata de diseñar una base de datos para la gestión del personal de una entidad bancaria determinada que dispone de muchos empleados y de una amplia red de agencias. La siguiente descripción resume los requisitos de los usuarios de la futura base de datos de personal:

a)  Los empleados se identifican por un código de empleado, y también deseamos conocer su DNI, su NSS, su nombre y su apellido. Será importante registrar su ciudad de residencia, considerando que hay ciudades donde no reside ningún empleado.

b)  Interesa saber en qué ciudades están ubicadas las diversas agencias de la entidad bancaria. Estas agencias bancarias se identifican por la ciudad donde están y por un nombre que permite distinguir las agencias de una misma ciudad. Se quiere tener constancia del número de habitantes de las ciudades, así como de la dirección y el número de teléfono de las agencias. Se debe considerar que la base de datos también incluye ciudades donde no hay ninguna agencia.

c)  Un empleado, en un momento determinado, trabaja en una sola agencia, lo cual no impide que pueda ser trasladado a otra o, incluso, que vuelva a trabajar en una agencia donde ya había trabajado anteriormente. Se quiere tener constancia del historial del paso de los empleados por las agencias.

d)  Los empleados pueden tener títulos académicos (aunque no todos los tienen). Se quiere saber qué títulos tienen los empleados.

e)  Cada empleado tiene una categoría laboral determinada (auxiliar, oficial de segunda, oficial de primera, etc.). A cada categoría le corresponde un sueldo base determinado y un precio por hora extra también determinado. Se quiere tener constancia de la categoría actual de cada empleado, y del sueldo base y el precio de la hora extra de cada categoría.

f)   Algunos empleados (no todos) están afiliados a alguna central sindical. Se ha llegado al pacto de descontar de la nómina mensual la cuota sindical a los afiliados a cada central. Esta cuota es única para todos los afiliados a una central determinada. Es necesario almacenar las afiliaciones a una central de los empleados y las cuotas correspondientes a las diferentes centrales sindicales.

g)  Hay dos tipos de empleados diferentes:

•    Los que tienen contrato fijo, cuya antigüedad queremos conocer.

•    Los que tienen contrato temporal, de los cuales nos interesa saber las fechas de inicio y finalización de su último contrato.

Si un empleado temporal pasa a ser fijo, se le asigna un nuevo código de empleado; consideraremos que un empleado fijo nunca pasa a ser temporal. Todo lo que se ha indicado hasta ahora (traslados, categorías, afiliación sindical, etc.) es aplicable tanto a empleados fijos como a temporales.

h)  Los empleados fijos tienen la posibilidad de pedir diferentes tipos preestablecidos de préstamos (por matrimonio, por adquisición de vivienda, por estudios, etc.), que pueden ser concedidos o no. En principio, no hay ninguna limitación a la hora de pedir varios préstamos a la vez, siempre que no se pida más de uno del mismo tipo al mismo tiempo. Se quiere registrar los préstamos pedidos por los empleados, y hacer constar si han sido concedidos o no. Cada tipo de préstamo tiene establecidas diferentes condiciones; de estas condiciones, en particular, nos interesará saber el tipo de interés y el periodo de vigencia del préstamo.

La siguiente figura muestra un diagrama ER de la base de datos de personal que satisface los requisitos anteriores:

 

Los atributos de las entidades que figuran en el diagrama de la base de datos de personal son los siguientes (las claves primarias se han subrayado):

 
 

A continuación, comentaremos los aspectos que pueden resultar más complejos de este modelo ER de una base de datos de personal:

1)  La entidad agencia se ha considerado una entidad débil porque su atributo nombre-agencia sólo permite distinguir las agencias situadas en una misma ciudad, pero para identificar de forma total una agencia, es necesario saber en qué ciudad está situada. De este modo, la interrelación situación es la que nos permite completar la identificación de la entidad agencia.

2)  La interrelación petición es ternaria y asocia a empleados fijos que hacen peticiones de préstamos, tipos de préstamos pedidos por los empleados y fechas en las que se hacen estas peticiones.

3)  El lado de la entidad fecha se conecta con “muchos” porque un mismo empleado puede pedir un mismo tipo de préstamo varias veces en fechas distintas.  La  entidad  fijo  se  conecta  con  “muchos”  porque  un  tipo  de  préstamo determinado  puede  ser  pedido  en  una  misma  fecha  por  varios  empleados. También la entidad tipo-préstamo se conecta con “muchos” porque es posible que un empleado en una fecha determinada pida más de un préstamo de tipo diferente.

4)  El atributo concedido/no indica si el préstamo se ha concedido o no. Es un atributo de la interrelación porque su valor depende al mismo tiempo del empleado fijo que hace la petición, del tipo de préstamo pedido y de la fecha de petición.

5)  La interrelación traslado también es una interrelación ternaria que permite registrar el paso de los empleados por las distintas agencias. Un traslado concreto asocia a un empleado, una agencia donde él trabajará y una fecha inicial en la que empieza a trabajar en la agencia. El atributo de la interrelación fecha-fin indica en qué fecha finaliza su asignación a la agencia (fecha-fin tendrá el valor nulo cuando un empleado trabaja en una agencia en el momento actual y no se sabe cuándo se le trasladará). Observad que fecha-fin debe ser un atributo de la interrelación. Si se colocase en una de las tres entidades interrelacionadas, no podría ser un atributo univaluado.

Conviene observar que esta interrelación no registra todas y cada una de las fechas en las que un empleado está asignado a una agencia, sino sólo la fecha inicial y la fecha final de la asignación. Es muy habitual que, para informaciones que son ciertas durante todo un periodo de tiempo, se registre en la base de datos únicamente el inicio y el final del periodo.

Notad que la entidad agencia se ha conectado con “uno” en la interrelación traslado, porque no puede ocurrir que, en una fecha, un empleado determinado sea trasladado a más de una agencia.

6)  Finalmente, comentaremos la generalización/especialización de la entidad empleado. Los empleados pueden ser de dos tipos; se quieren registrar propiedades diferentes para cada uno de los tipos y también se requieren algunas propiedades comunes a todos los empleados. Por este motivo, es adecuado utilizar una generalización/especialización.

3. Diseño lógico: la transformación del modelo ER al modelo relacional

3. Diseño lógico: la transformación del modelo ER al modelo relacional Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 09:44

En este apartado trataremos el diseño lógico de una base de datos relacional. Partiremos del resultado de la etapa del diseño conceptual expresado mediante el modelo ER y veremos cómo se puede transformar en una estructura de datos del modelo relacional.

3.1. Introducción a la transformación de entidades e interrelaciones

3.1. Introducción a la transformación de entidades e interrelaciones Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 09:52

Los elementos básicos del modelo ER son las entidades y las interre-
laciones:
a) Las entidades, cuando se traducen al modelo relacional, originan re-
laciones.
b) Las interrelaciones, en cambio, cuando se transforman, pueden dar
lugar a claves foráneas de alguna relación ya obtenida o pueden dar
lugar a una nueva relación.

Los elementos básicos del modelo ER son las entidades y las interrelaciones:
a) Las entidades, cuando se traducen al modelo relacional, originan relaciones.
b) Las interrelaciones, en cambio, cuando se transforman, pueden dar lugar a claves foráneas de alguna relación ya obtenida o pueden dar lugar a una nueva relación.

En el caso de las interrelaciones, es necesario tener en cuenta su grado y su conectividad para poder decidir cuál es la transformación adecuada:

1)  Las interrelaciones binarias 1:1 y 1:N dan lugar a claves foráneas.

2)  Las interrelaciones binarias M:N y todas las n-arias se traducen en nuevas relaciones.

Encontraréis la tabla de las transformaciones en el subapartado 3.10. de esta unidad; en el subapartado
3.11. veremos el ejemplo de aplicación.

En los subapartados siguientes explicaremos de forma más concreta las transformaciones necesarias para obtener un esquema relacional a partir de un modelo ER. Más adelante proporcionamos una tabla que resume los aspectos más importantes de cada una de las transformaciones para dar una visión global sobre ello. Finalmente, describimos su aplicación en un ejemplo.

3.2. Transformación de entidades

3.2. Transformación de entidades Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 10:03

Empezaremos el proceso transformando todas las entidades de un modelo ER adecuadamente. Cada entidad del modelo ER se transforma en una relación del modelo relacional. Los atributos de la entidad serán atributos de la relación y, de forma análoga, la clave primaria de la entidad será la clave primaria de la relación.

Ejemplo de transformación de una entidad

Según esto, la entidad de la figura del margen se transforma en la relación que tenemos a continuación:

                                                                                                                                                                                                                       

 

 

 


EMPLEADO(DNI, NSS, nombre, apellido, sueldo)


Una vez transformadas todas las entidades en relaciones, es preciso transformar todas las interrelaciones en las que intervienen estas entidades.

 

Veremos las transformaciones de las interrelaciones binarias en el siguiente subapartado.

Si una entidad interviene en alguna interrelación binaria 1:1 o 1:N, puede ser necesario añadir nuevos atributos a la relación obtenida a partir de la entidad. Estos atributos formarán claves foráneas de la relación.

3.3. Transformacion de interrelaciones binarias

3.3. Transformacion de interrelaciones binarias Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 10:31

Para transformar una interrelación binaria es necesario tener en cuenta su conectividad, y si las entidades son obligatorias u opcionales en la interrelación.

3.3.1. Conectividad 1:1

3.3.1. Conectividad 1:1 Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 10:52

Nuestro punto de partida es que las entidades que intervienen en la interrelación 1:1 ya se han transformado en relaciones con sus correspondientes atributos.
Entonces sólo será necesario añadir a cualquiera de estas dos relaciones
una clave foránea que referencie a la otra relación.

Ejemplo de transformación de una interrelación binaria 1:1
 

Para la interrelación de la figura anterior, tenemos dos opciones de transformación:

•   Primera opción:
                

•   Segunda opción:
               

Ambas transformaciones nos permiten saber en qué ciudad hay una delegación, y qué delegación tiene una ciudad. De este modo, reflejan correctamente el significado de la interrelación situación del modelo ER.

En la primera transformación, dado que una delegación está situada en una sola ciudad, el atributo nombre-ciudad tiene un único valor para cada valor de la clave primaria {nombre-del}. Observad que, si pudiese tener varios valores, la solución no sería correcta según la teoría relacional.

En la segunda transformación, teniendo en cuenta que una ciudad tiene una sola delegación, el atributo nombre-del también toma un solo valor para cada valor de la clave primaria {nombre-ciudad}.

También es necesario tener en cuenta que, en las dos transformaciones, la clave foránea que se les añade se convierte en una clave alternativa de la relación porque no admite valores repetidos. Por ejemplo, en la segunda transformación no puede haber más de una ciudad con la misma delegación; de este modo, nombre-del debe ser diferente para todas las tuplas de CIUDAD.

3.3.2. Conectividad 1:N

3.3.2. Conectividad 1:N Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 10:58

Partimos del hecho de que las entidades que intervienen en la interrelación 1:N ya se han trasformado en relaciones con sus correspondientes atributos. En este caso sólo es necesario añadir en la relación correspondiente a la entidad del lado N, una clave foránea que referencie la otra relación.

Ejemplo de transformación de una interrelación binaria 1:N
                    
          

La interrelación de la figura anterior se transforma en:

DESPACHO(desp, ...)
EMPLEADO(emp, ..., desp)
  donde {desp}referencia DESPACHO

Esta solución nos permite saber en qué despacho está asignado cada empleado, y también nos permite consultar, para cada despacho, qué empleados hay. Es decir, refleja correctamente el significado de la interrelación asignación.

Teniendo en cuenta que un empleado está asignado a un único despacho, el atributo desp tiene un valor único para cada valor de la clave primaria {emp}. Si hubiésemos puesto la clave foránea {emp} en la relación DESPACHO, la solución habría sido incorrecta, porque emp habría tomado varios valores, uno para cada uno de los distintos empleados que pueden estar asignados a un despacho.

3.3.3. Conectividad M:N

3.3.3. Conectividad M:N Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 11:05

Una interrelación M:N se transforma en una relación. Su clave primaria
estará formada por los atributos de la clave primaria de las dos entidades interrelacionadas. Los atributos de la interrelación serán atributos de la nueva relación.

Ejemplo de transformación de una interrelación binaria M:N

La interrelación de la figura anterior se transforma en:

ESTUDIANTE(est, ...)
ASIGNATURA(asig, ...)
EVALUACIÓN(est,asig, nota)
  donde {est} referencia ESTUDIANTE
  y {asig} referencia ASIGNATURA

Observad que la clave de evaluacion debe constar tanto de la clave de estudiante como de la clave de asignatura para identificar completamente la relación.

La solución que hemos presentado refleja correctamente la interrelación evaluación y su atributo nota. Permite saber, para cada estudiante, qué notas obtiene de las varias asignaturas y, para cada asignatura, qué notas tienen los diferentes estudiantes de aquella asignatura.

En el caso M:N no podemos utilizar claves foráneas para transformar la interrelación, porque obtendríamos atributos que necesitarían tomar varios valores, y esto no se permite en el modelo relacional.

3.3.4. Influencia de la pendencia de existencia en la transformacion de las interrelaciones binarias

3.3.4. Influencia de la pendencia de existencia en la transformacion de las interrelaciones binarias Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 11:14

La dependencia de existencia, o más concretamente, el hecho de que alguna de las entidades sea opcional en una interrelación se debe tener en cuenta al hacer la transformación de algunas relaciones binarias 1:1 y 1:N.

Si una de las entidades es opcional en la interrelación, y la transformación ha consistido en poner una clave foránea en la relación que corresponde a la otra entidad, entonces esta clave foránea puede tomar valores nulos.

Ejemplo de transformación de una entidad opcional en la interrelación

En el ejemplo siguiente, la entidad departamento es opcional en dirección y, por lo tanto, puede haber empleados que no sean directores de ningún departamento.
  

En principio, hay dos opciones de transformación:

•   Primera opción:

DEPARTAMENTO(dep, ..., emp-dir)
  donde {emp-dir} referencia EMPLEADO
EMPLEADO(emp, ...)

•   Segunda opción:

DEPARTAMENTO(dep, ...)
EMPLEADO(emp, ..., dep)
  donde {dep} referencia DEPARTAMENTO
  y dep puede tomar valores nulos

La segunda transformación da lugar a una clave foránea que puede tomar valores nulos (porque puede haber empleados que no son directores de ningún departamento). Entonces será preferible la primera transformación, porque no provoca la aparición de valores nulos en la clave foránea y, de este modo, nos ahorra espacio de almacenamiento.

En las interrelaciones 1:N, el hecho de que la entidad del lado 1 sea opcional también provoca que la clave foránea de la transformación pueda tener valores nulos. En este caso, sin embargo, no se pueden evitar estos valores nulos porque hay una única transformación posible.

3.4. Transformacion de interrelaciones ternarias

3.4. Transformacion de interrelaciones ternarias Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 11:19

La transformación de las interrelaciones ternarias presenta similitudes importantes con la transformación de las binarias M:N. No es posible representar la interrelación mediante claves foráneas, sino que es necesario usar una nueva relación. Para que la nueva relación refleje toda la información que modeliza la interrelación, es necesario que contenga las claves primarias de las tres entidades interrelacionadas y los atributos de la interrelación.

Así pues, la transformación de una interrelación ternaria siempre da lugar a una nueva relación, que tendrá como atributos las claves primarias de las tres entidades interrelacionadas y todos los atributos que tenga la interrelación. La clave primaria de la nueva relación depende de la conectividad de la interrelación.

A continuación analizaremos cuál debe ser la clave primaria de la nueva relación según la conectividad. Empezaremos por el caso M:N:P y acabaremos con el caso 1:1:1.

3.4.1. Conectividad M:N:P

3.4.1. Conectividad M:N:P Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 11:26

Cuando la conectividad de la interrelación es M:N:P, la relación que se obtiene de su transformación tiene como clave primaria todos los atributos que forman las claves primarias de las tres entidades interrelacionadas.

Ejemplo de transformación de una interrelación ternaria M:N:P

Analizaremos la transformación con un ejemplo:

La interrelación anterior se transforma en:

ESTUDIANTE(est, ...)
ASIGNATURA(asig, ...)
SEMESTRE(sem, ...)
EVALUACIÓN-SEMESTRAL(est, asig, sem, nota)
  donde {est} referencia ESTUDIANTE,
  {asig} referencia ASIGNATURA
  y {sem} referencia SEMESTRE

Para identificar completamente la relación, la clave debe constar de la clave de estudiante, de la clave de asignatura y de la clave de semestre. Si nos faltase una de las tres, la clave de la relación podría tener valores repetidos. Consideremos, por ejemplo, que no tuviésemos la clave de semestre. Dado que semestre está conectada con “muchos” en la interrelación, puede haber estudiantes que han sido evaluados de una misma asignatura en más de un semestre. Entonces, para estos casos habría valores repetidos en la clave de la relación EVALUACION-SEMESTRAL.

Observad que, del mismo modo que es necesaria la clave de semestre, también lo son la de estudiante y la de asignatura.

3.4.2. Conectividad M:N:1

3.4.2. Conectividad M:N:1 Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 11:33

Cuando la conectividad de la interrelación es M:N:1, la relación que se obtiene de su transformación tiene como clave primaria todos los atributos que forman las claves primarias de las dos entidades de los lados de la interrelación etiquetados con M y con N.

Ejemplo de transformación de una interrelación ternaria M:N:1

Lo ilustraremos con un ejemplo:
 
                                      

Esta interrelación refleja los destinos que se dan a los maestros de escuela en los diferentes cursos. El 1 que figura en el lado de escuela significa que un maestro no puede ser destinado a más de una escuela en un mismo curso. El ejemplo de la figura se transforma en:

MAESTRO(código-maestro, ...)
CURSO(código-curso, ...)
ESCUELA(código-esc, ...)
DESTINO(código-maestro, código-curso, código-esc)
  donde {código-maestro} referencia MAESTRO
  {código-curso} referencia CURSO
  y {código-esc} referencia ESCUELA

No es necesario que la clave incluya código-esc para identificar completamente la relación. Si se fijan un maestro y un curso, no puede haber más de una escuela de destino y, por lo tanto, no habrá claves repetidas.

3.4.3. Conectividad N:1:1

3.4.3. Conectividad N:1:1 Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 11:55

Cuando la conectividad de la interrelación es N:1:1, la relación que se consigue de su transformación tiene como clave primaria los atributos que forman la clave primaria de la entidad del lado N y los atributos que
forman la clave primaria de cualquiera de las dos entidades que están conectadas con 1.

Así pues, hay dos posibles claves para la relación que se obtiene. Son dos claves candidatas entre las cuales el diseñador deberá escoger la primaria.

Ejemplo de transformación de una interrelación ternaria N:1:1

Veamos un ejemplo de ello:
                       
                             

1) Una posible transformación es la siguiente:

HORA-SEMANAL(código-hora, ...)
AULA(código-aula, ...)
ASIGNATURA(asig, ...)
CLASE (código-hora, código-aula, asig, duración)
  donde {código-hora} referencia HORA-SEMANAL,
  {código-aula} referencia AULA
  y {asig} referencia ASIGNATURA

En este caso, la clave, a pesar de no incluir el atributo asig, identifica completamente la relación porque para una hora-semanal y un aula determinadas hay una única asignatura de la que se hace clase a esa hora y en esa aula.

2) La segunda transformación posible es esta otra:

HORA-SEMANAL(código-hora, ...)
AULA(código-aula, ...)
ASIGNATURA(asig, ...)
CLASE (código-hora, código-aula, asig, duración)
  donde {código-hora} referencia HORA-SEMANAL,
  {código-aula} referencia AULA
  y {asig} referencia ASIGNATURA

Ahora la clave incluye el atributo asig y, en cambio, no incluye el atributo código-aula. La relación también queda completamente identificada porque, para una asignatura y hora-semanal determinadas, de aquella asignatura se da clase en una sola aula a aquella hora.

3.4.4. Conectividad 1:1:1

3.4.4. Conectividad 1:1:1 Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 12:07

Cuando la conectividad de la interrelación es 1:1:1, la relación que se obtiene de su transformación tiene como clave primaria los atributos que forman la clave primaria de dos entidades cualesquiera de las tres interrelacionadas.

Así pues, hay tres claves candidatas para la relación.

Ejemplo de transformación de una interrelación ternaria 1:1:1

Veamos un ejemplo de ello:

                     

Hemos considerado que ...          
... , si dos estudiantes presentan un mismo proyecto de fin de carrera, el tribunal será necesariamente diferente.

Esta interrelación registra información de defensas de proyectos de fin de carrera. Intervienen en ella el estudiante que presenta el proyecto, el proyecto presentado y el tribunal evaluador.
La transformación del ejemplo anterior se muestra a continuación:

TRIBUNAL(trib, ...)
ESTUDIANTE(est, ...)
PROYECTO-FIN-CARRERA(pro, ...)

Para la nueva relación DEFENSA, tenemos las tres posibilidades siguientes:

•   Primera opción:

DEFENSA(trib, est, pro, fecha-defensa)
  donde {trib} referencia TRIBUNAL,
  {est} referencia ESTUDIANTE
  y {pro} referencia PROYECTO-FIN-CARRERA

•   Segunda opción:

DEFENSA(trib, pro, est, fecha-defensa)
  donde {trib} referencia TRIBUNAL,
  {est} referencia ESTUDIANTE
  y {pro} referencia PROYECTO-FIN-CARRERA

•   Tercera opción:

DEFENSA(est, pro, trib, fecha-defensa)
  donde {trib} referencia TRIBUNAL,
  {est} referencia ESTUDIANTE
  y {pro} referencia PROYECTO-FIN-CARRERA

En los tres casos, es posible comprobar que la clave identifica completamente la relación si se tiene en cuenta la conectividad de la interrelación defensa.

3.5. Transformacion de interrelaciones n-arias

3.5. Transformacion de interrelaciones n-arias Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 14:26

La transformación de las interrelaciones n-arias se puede ver como una generalización de lo que hemos explicado para las ternarias.

En todos los casos, la transformación de una interrelación n-aria consistirá en la obtención de una nueva relación que contiene todos los atributos que forman las claves primarias de las n entidades interrelacionadas y todos los atributos de la interrelación.

Podemos distinguir los casos siguientes:

a)  Si todas las entidades están conectadas con “muchos”, la clave primaria de la nueva relación estará formada por todos los atributos que forman las claves de las n entidades interrelacionadas.

b)  Si una o más entidades están conectadas con “uno”, la clave primaria de la nueva relación estará formada por las claves de n – 1 de las entidades interrelacionadas, con la condición de que la entidad, cuya clave no se ha incluido, debe ser una de las que está conectada con “uno”.

3.6. Transformacion de interrelaciones

3.6. Transformacion de interrelaciones Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 14:43

Las transformaciones de las interrelaciones recursivas son similares a las que hemos visto para el resto de las interrelaciones.

De este modo, si una interrelación recursiva tiene conectividad 1:1 o 1:N, da lugar a una clave foránea, y si tiene conectividad M:N o es n-aria, origina una nueva relación.

Mostraremos la transformación de algunos ejemplos concretos de interrelaciones recursivas para ilustrar los detalles de la afirmación anterior.

Ejemplo de transformación de una interrelación recursiva binaria 1:1

                                                        

La interrelación de la figura anterior es recursiva, binaria y tiene conectividad 1:1. Las interrelaciones 1:1 originan una clave foránea que se pone en la relación correspondiente a una de las entidades interrelacionadas. En nuestro ejemplo, sólo hay una entidad interrelacionada, la entidad persona. Entonces, la clave foránea deberá estar en la relación PERSONA. Esta clave foránea deberá referenciar a la misma relación para que refleje una interrelación entre una ocurrencia de persona y otra ocurrencia de persona. Así, obtendremos:

PERSONA (código-per, ..., código-conyuge)
  donde {código-conyuge} referencia PERSONA
  y código-conyuge admite valores nulos

La clave foránea {código-conyuge} referencia la relación PERSONA a la que pertenece.

Conviene tener en cuenta que, en casos como éste, los atributos de la clave foránea no pueden tener los mismos nombres que los atributos de la clave primaria que referencian porque, según la teoría relacional, una relación no puede tener nombres de atributos repetidos.

Ejemplo de transformación de una interrelación recursiva M:N

Veamos a continuación un ejemplo en el que interviene una interrelación recursiva y con conectividad M:N.
               
Las interrelaciones M:N se traducen en nuevas relaciones que tienen como clave primaria las claves de las entidades interrelacionadas.

En nuestro ejemplo, la interrelación vincula ocurrencias de persona con otras ocurrencias de persona. En este caso, la clave primaria de la nueva relación estará formada por la clave de la entidad persona dos veces. Convendrá dar nombres diferentes a todos los atributos de la nueva relación. De este modo, la traducción del ejemplo anterior será:

PERSONA (código-per, ...)
AMISTAD (código-per, código-per-amiga)
  donde {código-per} referencia PERSONA
  y {código-per-amiga} referencia PERSONA

Ejemplo de transformación de una interrelación recursiva n-aria N:1:1

Finalmente, analizaremos un ejemplo en el que la interrelación recursiva es n-aria:

                               

La anterior interrelación boda es recursiva, ternaria y tiene conectividad N:1:1. Las interrelaciones N:1:1 originan siempre una nueva relación que contiene, además de los atributos  de la interrelación, todos los  atributos que  forman la clave  primaria de las  tres entidades interrelacionadas.

En nuestro ejemplo, la interrelación asocia ocurrencias de persona con otras ocurrencias de persona y con ocurrencias de fecha. Entonces, la clave de persona tendrá que figurar dos veces en la nueva relación, y la clave de fecha, solo una.

La clave primaria de la relación que se obtiene para interrelaciones N:1:1 está formada por la clave de la entidad del lado N y por la clave de una de las entidades de los lados 1.

En nuestro ejemplo, en los dos lados 1 de la interrelación tenemos la misma entidad: persona. La clave primaria estará formada por la clave de la entidad fecha y por la clave de la entidad persona.

Según todo esto, la transformación será la siguiente:

PERSONA(código-per, ...)
FECHA(fecha-bod, ...)
BODA (fecha-bod, código-per, código-conyuge)
  donde {fecha-bod} referencia FECHA,
  {código-per} referencia PERSONA
  y {código-conyuge} referencia PERSONA

3.7. Transformacion de entidades debiles

3.7. Transformacion de entidades debiles Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 14:49

Las entidades débiles se traducen al modelo relacional igual que el resto de entidades, con una pequeña diferencia. Estas entidades siempre están en el lado N de una interrelación 1:N que completa su identificación.
Así pues, la clave foránea originada por esta interrelación 1:N debe formar parte de la clave primaria de la relación correspondiente a la entidad débil.

Ejemplo de transformación de entidad débil

Lo explicaremos con un ejemplo:

                              

Este ejemplo se transforma tal y como se muestra a continuación:

EDIFICIO(nombre, dirección)
DESPACHO(nombre, número, superficie)
  donde {nombre} referencia EDIFICIO

Observad que la clave foránea {nombre} forma parte también de la clave primaria de DESPACHO. Si no fuese así, y la clave primaria contuviese sólo el atributo número, los despachos no quedarían totalmente identificados, teniendo en cuenta que puede haber despachos situados en edificios diferentes que tengan el mismo número.

3.8. Transformacion de la generalizacion/especializacion

3.8. Transformacion de la generalizacion/especializacion Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 15:00

Cada una de las entidades superclase y subclase que forman parte de una generalización/especialización se transforma en una relación:
a) La relación de la entidad superclase tiene como clave primaria la clave de la entidad superclase y contiene todos los atributos comunes.
b) Las relaciones de las entidades subclase tienen como clave primaria la clave de la entidad superclase y contienen los atributos específicos
de la subclase.

 

Ejemplo de transformación de la generalización/especialización

Veamos un ejemplo (consultad el gráfico en la página siguiente) que contiene una generalización/especialización y, también, una interrelación M:N en la que interviene una de las entidades subclase. Este ejemplo se traduce al modelo relacional como se indica a continuación:

EMPLEADO(DNI, nombre, dirección, teléfono)
DIRECTIVO(DNI, coche)
  donde {DNI} referencia EMPLEADO
ADMINISTRATIVO (DNI, antigüedad)
  donde {DNI} referencia EMPLEADO
TÉCNICO (DNI, título)
  donde {DNI} referencia EMPLEADO
PROYECTO(pro, ...)
TRABAJA(DNI, pro, superficie)
  donde {DNI} referencia TÉCNICO
  y {pro} referencia PROYECTO

 

Conviene observar que los atributos comunes se han situado en la relación EMPLEADO y que los atributos específicos se han situado en la relación de su entidad subclase. De este modo, coche está en DIRECTIVO, título en TÉCNICO y antigüedad en ADMINISTRATIVO.

Por otro lado, la interrelación específica para los empleados técnicos denominada trabaja se transforma en la relación TRABAJA. Observad que esta relación tiene una clave foránea que referencia sólo a los empleados técnicos, y no a los empleados directivos o administrativos.

3.9. Transformacion de entidades asociativas

3.9. Transformacion de entidades asociativas Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 15:09

Una entidad asociativa tiene su origen en una interrelación. En consecuencia, sucede que la transformación de la interrelación  originaria es, al mismo tiempo, la transformación de la entidad asociativa.

Ejemplo de transformación de una entidad asociativa

Veamos un ejemplo, que incluye una entidad asociativa interrelacionada con otra entidad:

                     

La transformación del ejemplo anterior será:

CIUDAD(nombre-ciudad, ...)
VIAJE(id-viaje, ...)
RECORRIDO (nombre-ciudad, id-viaje)
  donde {nombre-ciudad} referencia CIUDAD
  e {id-viaje} referencia VIAJE
CLIENTE {código-cliente, ...}
REPARTO(nombre-ciudad, id-viaje, código-cliente, paq-car, paq-desc)
  donde {nombre-ciudad, id-viaje} referencia RECORRIDO
  y {código-cliente} referencia CLIENTE

Tal y como se puede observar, la traducción de la interrelación recorrido es, al mismo tiempo, la traducción de su entidad asociativa.

La relación REPARTO nos ilustra la transformación de una interrelación en la que participa una entidad asociativa. Puesto que se trata de una interrelación M:N entre recorrido y ciudad, una parte de la clave primaria de REPARTO referencia la clave de RECORRIDO, y el resto, la clave de CIUDAD.

3.10. Resumen de la transformacion del modelo ER al modelo relacional

3.10. Resumen de la transformacion del modelo ER al modelo relacional Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 15:13

La tabla que mostramos a continuación resume los aspectos más básicos de las transformaciones que hemos descrito en las secciones anteriores, con el objetivo de presentar una visión rápida de los mismos:

 
 

3.11. Ejemplo: base de datos del personal de una entidad bancaria

3.11. Ejemplo: base de datos del personal de una entidad bancaria Dataprix 30 Septiembre, 2009 - 15:27

En este apartado aplicaremos las transformaciones que hemos explicado en el caso práctico de la base de datos del personal de una entidad bancaria. Antes hemos presentado el diseño conceptual de esta base

Hemos presentado el diseño conceptual de la base de datos
del personal de la entidad bancaria
en el subapartado 2.3 de esta unidad didáctica.

de datos. A continuación, veremos su transformación al modelo relacional.

Empezaremos por transformar todas las entidades en relaciones y todas las interrelaciones 1:1 y 1:N en claves foráneas de estas relaciones.

EMPLEADO(código-empleado, DNI, NSS, nombre, apellido, nombre-
         categ, central, ciudad-res)
  donde {nombre-categ} referencia CATEGORÍA,
  {central} referencia CENTRAL-SINDICAL,
  el atributo central admite valores nulos
  y {ciudad-res} referencia CIUDAD
FIJO(código-empleado, antigüedad)
  donde {código-empleado} referencia EMPLEADO
TEMPORAL(código-empleado, fecha-inicio-cont, fecha-final-cont)
  donde {código-empleado} referencia EMPLEADO
CIUDAD(nombre-ciudad, número-hab)
AGENCIA(nombre-ciudad, nombre-agencia, dirección, teléfono)
  donde {nombre-ciudad} referencia CIUDAD
TÍTULO(nombre-título)
CATEGORÍA(nombre-categoría, sueldo-base, hora-extra)
CENTRAL-SINDICAL(central, cuota)
TIPO-PRÉSTAMO(código-préstamo, tipo-interés, período-vigencia)
FECHA(fecha)

Observad que, en la transformación de la generalización/especialización correspondiente a la entidad empleado, hemos situado los atributos comunes a la relación EMPLEADO y los atributos específicos se han situado en las relaciones FIJO y TEMPORAL.

En la relación AGENCIA, el atributo nombre-ciudad es una clave foránea y al mismo tiempo forma parte de la clave primaria porque agencia es una entidad débil que requiere la interrelación situacion para ser identificada.

Veamos ahora las relaciones que se obtienen a partir de la transformación de las interrelaciones binarias y n-arias:

TITULACIÓN(código-empleado, nombre-título)
  donde {código-empleado} referencia EMPLEADO
  y {nombre-título} referencia TÍTULO
TRASLADO(código-empleado, fecha, nombre-ciudad, nombre-agencia,
fecha-fin)
  donde {código-empleado} referencia EMPLEADO,
  {nombre-ciudad, nombre-agencia} referencia AGENCIA
  y {fecha} referencia FECHA
PETICIÓN(código-empleado, código-préstamo, fecha, concedido/no)
  donde {código-empleado) referencia FIJO
  {código-préstamo} referencia TIPO-PRÉSTAMO
  y {fecha} referencia FECHA

Para elegir las claves primarias adecuadas, se ha tenido en cuenta la conectividad de las interrelaciones.

Resumen de Introducción al diseño de bases de datos

Resumen de Introducción al diseño de bases de datos Dataprix 1 Octubre, 2009 - 09:53

Esta unidad es una introducción a un tema de gran interés: el diseño de bases de datos.

En primer lugar, hemos explicado qué se entiende por diseñar una base de datos y hemos analizado las etapas en las que se puede descomponer el proceso de diseño:

•    la etapa del diseño conceptual,

•    la etapa del diseño lógico,

•    la etapa del diseño físico.

En el resto de la unidad hemos tratado el diseño conceptual y el diseño lógico de la base de datos. No hemos estudiado el diseño físico porque requiere unos conocimientos previos de estructuras de implementación física que hacen inadecuado explicarlo en este curso.

Para el diseño conceptual hemos adoptado el enfoque del modelo ER, un modelo de datos muy utilizado y comprensible. Hemos descrito las diversas construcciones  que  proporciona  y  hemos  dado  ejemplos  de  aplicación  a  casos prácticos.

Ejercicios de autoevaluacion

Ejercicios de autoevaluacion Dataprix 1 Octubre, 2009 - 10:02

1. Haced un diseño conceptual de una base de datos mediante el modelo ER que satisfaga los requisitos que se resumen a continuación:

a) Un directivo de un club de fútbol quiere disponer de una base de datos que le permita controlar datos que le interesan sobre competiciones, clubes, jugadores, entrenadores, etc. de ámbito estatal.

b) Los clubes disputan cada temporada varias competiciones (liga, copa, etc.) entre sí. Nuestro directivo desea información histórica de las clasificaciones obtenidas por los clubes en las diferentes competiciones a lo largo de todas las temporadas. La clasificación se especificará mediante un número de posición: 1 significa campeón, 2 significa subcampeón, etc.

c) Los distintos clubes están agrupados en las federaciones regionales correspondientes. Toda federación tiene como mínimo un club. Quiere saber el nombre y la fecha de creación de las federaciones así como el nombre y el número de socios de los clubes.

d) Es muy importante la información sobre jugadores y entrenadores. Se identificarán por un código, y quiere saber el nombre, la dirección, el número de teléfono y la fecha de nacimiento de todos. Es necesario mencionar que algunos entrenadores pueden haber sido jugadores en su juventud. De los jugadores, además, quiere saber el peso, la altura, la especialidad o las especialidades y qué dominio tienen de ellas (grado de especialidad). Todo jugador debe tener como mínimo una especialidad, pero puede haber especialidades en las que no haya ningún  jugador.  De  los  entrenadores  le  interesa  la  fecha  en  que  iniciaron  su  carrera  como entrenadores de fútbol.

e) De todas las personas que figuran en la base de datos (jugadores y entrenadores), quiere conocer el historial de contrataciones por parte de los diferentes clubes, incluyendo el importe y la fecha de baja de cada contratación. En un momento determinado, una persona puede estar contratada por un único club, pero puede cambiar de club posteriormente e, incluso, puede volver a un club en el que ya había trabajado.

f)  También quiere registrar las ofertas que las personas que figuran en la base de datos han recibido de los clubes durante su vida deportiva (y de las que se ha enterado). Considera básico tener constancia del importe de las ofertas. Se debe tener en cuenta que, en un momento determinado, una persona puede recibir muchas ofertas, siempre que provengan de clubes distintos.

2. Haced un diseño conceptual de una base de datos mediante el modelo ER que satisfaga los requisitos que se resumen a continuación:

a) Se quiere diseñar una base de datos para facilitar la gestión de una empresa dedicada al transporte internacional de mercancías que opera en todo el ámbito europeo.

b) La empresa dispone de varias delegaciones repartidas por toda la geografía europea. Las delegaciones se identifican por un nombre, y se quiere registrar también su número de teléfono. En una determinada ciudad no hay nunca más de una delegación. Se desea conocer la ciudad donde está situada cada delegación. Se debe suponer que no hay ciudades con el nombre repetido (por lo menos en el ámbito de esta base de datos).

c) El personal de la empresa se puede separar en dos grandes grupos:

•   Administrativos, sobre los cuales interesa saber su nivel de estudios.

•   Conductores, sobre los que interesa saber el año en el que obtuvieron el carnet de conducir y el tipo de carnet que tienen. De todo el personal de la empresa, se quiere conocer el código de empleado (que lo identifica), su nombre, su número de teléfono y el año de nacimiento. Todos los empleados están asignados a una delegación determinada. Se quiere tener constancia histórica de este hecho teniendo en cuenta que pueden ir cambiando de delegación (incluso pueden volver a una delegación donde ya habían estado anteriormente).

d) La actividad de la empresa consiste en efectuar los viajes pertinentes para transportar las mercancías según las peticiones de sus clientes. Todos los clientes se identifican por un código de cliente. Se quiere conocer, además, el nombre y el teléfono de contacto de cada uno de ellos.

e) La empresa, para llevar a cabo su actividad, dispone de muchos camiones identificados por un código de camión. Se quiere tener constancia de la matrícula, la marca y la tara de los camiones.

f)  Los viajes los organiza siempre una delegación, y se identifican mediante un código de viaje, que es interno de cada delegación (y que se puede repetir en delegaciones diferentes). Para cada uno de los viajes que se han hecho, es necesario saber:

•   Qué camión se ha utilizado (ya que cada viaje se hace con un solo camión).

•   Qué conductor o conductores han ido (considerando que en viajes largos pueden ir varios conductores). Se quiere saber también el importe de las dietas pagadas a cada conductor (teniendo en cuenta que las dietas pueden ser diferentes para los diferentes conductores de un mismo viaje).

•   El recorrido del viaje; es decir, la fecha y la hora en que el camión llega a cada una de las ciudades donde deberá cargar o descargar. Supondremos que un viaje no pasa nunca dos veces por una misma ciudad.

•   El número de paquetes cargados y de paquetes descargados en cada ciudad, y para cada uno de los clientes. En un mismo viaje se pueden dejar y/o recoger paquetes en diferentes ciudades por encargo de un mismo cliente. También, en un mismo viaje, se pueden dejar y/o recoger paquetes en una misma ciudad por encargo de diferentes clientes.

3. Haced un diseño conceptual de una base de datos mediante el modelo ER que satisfaga los requisitos que se resumen a continuación:

a) Es necesario diseñar una base de datos para una empresa inmobiliaria con el objetivo de gestionar la información relativa a su cartera de pisos en venta.

b) Cada uno de los pisos que tienen pendientes de vender tiene asignado un código de piso que lo identifica. Además de este código, se quiere conocer la dirección del piso, la superficie, el número de habitaciones y el precio. Tienen estos pisos clasificados por zonas (porque a sus clientes, en ocasiones, sólo les interesan los pisos de una zona determinada) y se quiere saber en qué zona está situado cada piso. Las zonas tienen un nombre de zona que es diferente para cada una de una misma población, pero que pueden coincidir en zonas de poblaciones diferentes. En ocasiones sucede que en algunas de las zonas no tienen ningún piso pendiente de vender.

c) Se quiere tener el número de habitantes de las poblaciones. Se quiere saber qué zonas son limítrofes, (porque, en caso de no disponer de pisos en una zona que desea un cliente, se le puedan ofrecer los que tengan en otras zonas limítrofes). Es necesario considerar que pueden existir zonas sin ninguna zona limítrofe en algunas poblaciones pequeñas que constan de una sola zona.

d) Se disponen de diferentes características codificadas de los pisos, como por ejemplo tener ascensor, ser exterior, tener terraza, etc. Cada característica se identifica mediante un código y tiene una descripción. Para cada característica y cada piso se quiere saber si el piso satisface la característica o no. Además, quieren tener constancia del propietario o los propietarios de cada piso.

e) También necesitan disponer de información relativa a sus clientes actuales que buscan piso (si dos o más personas buscan piso conjuntamente, sólo se guarda información de una de ellas como cliente de la empresa). En particular, interesa saber las zonas donde busca piso cada cliente (sólo en caso de que tenga alguna zona de preferencia).

f)  A cada uno de estos clientes le asignan un vendedor de la empresa para que se ocupe de atenderlo. A veces, estas asignaciones varían con el tiempo y se cambia al vendedor asignado a un determinado cliente. También es posible que a un cliente se le vuelva a asignar un vendedor que ya había tenido con anterioridad. Se quiere tener constancia de las asignaciones de los clientes actuales de la empresa.

g) Los vendedores, clientes y propietarios se identifican por un código de persona. Se quiere registrar, de todos, su nombre, dirección y número de teléfono. Además, se quiere disponer del número de Seguridad Social y el sueldo de los vendedores, y del NIF de los propietarios. Puede haber personas que sean al mismo tiempo clientes y propietarios, o bien vendedores y propietarios, etc.

h) Finalmente, para ayudar a programar y consultar las visitas que los clientes hacen a los pisos en venta, se quiere guardar información de todas las visitas correspondientes a los clientes y a los pisos actuales de la empresa. De cada visita hay que saber el cliente que la hace, el piso que se va a ver y la hora concreta en que se inicia la visita. Entendemos que la hora de la visita está formada por la fecha, la hora del día y el minuto del día (por ejemplo, 25-FEB-98, 18:30). Hay que considerar que un mismo cliente puede visitar un mismo piso varias veces para asegurarse de si le gusta o no, y también que para evitar conflictos no se programan nunca visitas de clientes diferentes a un mismo piso y a la misma hora.

4. Transformad a relacional el diseño conceptual que habéis obtenido en el ejercicio 1.

5. Transformad a relacional el diseño conceptual que habéis obtenido en el ejercicio 2.

6. Transformad a relacional el diseño conceptual que habéis obtenido en el ejercicio 3.

Solucionario

Solucionario Dataprix 1 Octubre, 2009 - 11:04

1. La siguiente figura muestra un diagrama ER que satisface los requisitos que se han descrito:

 

Los atributos de las entidades que figuran en el diagrama son los siguientes (las claves primarias se han subrayado):

2. La siguiente figura muestra un diagrama ER que satisface los requisitos que se han descrito:

Los atributos de las entidades que figuran en el diagrama son los siguientes (las claves primarias se han subrayado):

3. La figura que podéis ver a continuación muestra un diagrama ER que satisface los requisitos que se han descrito:

Los atributos de las entidades que figuran en el diagrama son los siguientes (las claves primarias se han subrayado):

4. El resultado de la transformación a relacional del modelo ER propuesto como solución del ejercicio 1 consta de las siguientes relaciones:

5. El resultado de la transformación a relacional del modelo ER propuesto como solución del ejercicio 2 consta de las siguientes relaciones:

6. El resultado de la transformación a relacional del modelo ER propuesto como solución del ejercicio 3 consta de las siguientes relaciones:

Para la interrrelación n vista, hay dos transformaciones posibles:

1)

2)

 

Glosario

Glosario Dataprix 1 Octubre, 2009 - 12:02

atributo de una entidad
Propiedad que interesa de una entidad.

atributo de una interrelación
Propiedad que interesa de una interrelación.

conectividad de una interrelación
Expresión del tipo de correspondencia entre las ocurrencias de entidades asociadas con la interrelación.

diseño conceptual
Etapa del diseño de una base de datos que obtiene una estructura de la información de la futura BD independiente de la tecnología que se quiere utilizar.

diseño físico
Etapa del diseño de una base de datos que transforma la estructura obtenida en la etapa del diseño lógico con el objetivo de conseguir una mayor eficiencia y que, además, la completa con aspectos de implementación física que dependerán del SGBD que se debe utilizar.

diseño lógico
Etapa del diseño de una base de datos que parte del resultado del diseño conceptual y lo transforma de modo que se adapte al modelo del SGBD con el que se desea implementar la base de datos.

entidad
Objeto del mundo real que podemos distinguir del resto de los objetos y del cual nos interesan algunas propiedades.

entidad asociativa
Entidad resultante de considerar una interrelación entre entidades como una nueva entidad.

entidad débil
Entidad cuyos atributos no la identifican completamente, sino que sólo la identifican de forma parcial.

entidad obligatoria en una interrelación binaria
Entidad tal que una ocurrencia de la otra entidad que interviene en la interrelación sólo puede existir si se da como mínimo una ocurrencia de la entidad obligatoria a la que está asociada.

entidad opcional en una interrelación binaria
Entidad tal que una ocurrencia de la otra entidad que interviene en la interrelación puede existir aunque no haya ninguna ocurrencia de la entidad opcional a la que está asociada.

generalización/especialización
Construcción que permite reflejar que existe una entidad general, denominada entidad superclase, que se puede especializar en entidades subclase. La entidad superclase nos permite modelizar las características comunes de la entidad vista a un nivel genérico, y con las entidades subclase podemos modelizar las características propias de sus especializaciones.

grado de una interrelación
Número de entidades que asocia la interrelación.

interrelación
Asociación entre entidades.

interrelación recursiva
Interrelación en la que alguna entidad está asociada más de una vez.

Bibliografia

Bibliografia Dataprix 1 Octubre, 2009 - 12:05

Batini, C.; Ceri, S.; Navathe, S.B. (1992). Conceptual Database Design: An Entity-Relationship Approach. Reading, Massachusetts: Addison Wesley.

Teorey,  T.J. (1999).  Database Modeling & Design. The Fundamental Principles (3ª ed.). San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, Inc.

Bases de datos en MYSQL

Bases de datos en MYSQL Dataprix 2 Octubre, 2009 - 10:16

Introducción

Nota                                        
Podremos utilizar la licencia GPL de MySQL siempre que el programa que lo use también lo sea, en caso contrario se debe adquirir la “licencia comercial”, entre 250 y 500 €, en el momento de escribir este material.

MySQL es un sistema gestor de bases de datos (SGBD, DBMS por sus siglas en inglés) muy conocido y ampliamente usado por su simplicidad y notable rendimiento. Aunque carece de algunas características avanzadas disponibles en otros SGBD del mercado, es una opción atractiva tanto para aplicaciones comerciales, como de entretenimiento precisamente por su facilidad de uso y tiempo reducido de puesta en marcha. Esto y su libre distribución en Internet bajo licencia GPL le otorgan como beneficios adicionales (no menos importantes) contar con un alto grado de estabilidad y un rápido desarrollo.

MySQL está disponible para múltiples plataformas, la seleccionada para los ejemplos de este libro es GNU/Linux. Sin embargo, las diferencias con cualquier otra plataforma son prácticamente nulas, ya que la herramienta utilizada  en  este  caso  es  el  cliente  mysql-client,  que  permite  interactuar  con  un servidor MySQL (local o remoto) en modo texto. De este modo es posible realizar todos los ejercicios sobre un servidor instalado localmente o, a través de Internet, sobre un servidor remoto.

Para la realización de todas las actividades, es imprescindible que dispongamos de los datos de acceso del usuario administrador de la base de datos. Aunque  en  algunos  de  ellos  los  privilegios  necesarios  serán  menores,  para  los capítulos que tratan la administración del SGBD será imprescindible disponer de las credenciales de administrador.

Nota

Las sentencias o comandos escritos por el usuario estarán en fuente monoespaciada, y las palabras que tienen un significado especial en MySQL estarán en negrita. Es importante hacer notar que estas últimas no siempre son palabras reservadas, sino comandos o sentencias de mysql-client.

La versión de MySQL que se ha utilizado durante la redacción de este material, y en los ejemplos, es la 4.1, la última versión estable en ese momento, aunque no habrá ningún problema en ejecutarlos en versiones anteriores, hasta la 3.23.

Objetivos

Adquirir las habilidades y conocimientos de MySQL necesarios para utilizar y administrar este SGBD (sistema gestor de bases de datos).

1. Caracteristicas de MYSQL

1. Caracteristicas de MYSQL Dataprix 2 Octubre, 2009 - 10:20

En este apartado enumeraremos las prestaciones que caracterizan a este SGBD, así como las deficiencias de diseño, limitaciones o partes del estándar aún no implementadas.

1.1. Prestaciones

1.1. Prestaciones Dataprix 2 Octubre, 2009 - 10:27

MySQL es un SGBD que ha ganado popularidad por una serie de atractivas características:

•    Está desarrollado en C/C++.
•    Se distribuyen ejecutables para cerca de diecinueve plataformas diferentes.
•    La API se encuentra disponible en C, C++, Eiffel , Java, Perl, PHP, Python, Ruby y TCL.
•    Está optimizado para equipos de múltiples procesadores.
•    Es muy destacable su velocidad de respuesta.
•    Se puede utilizar como cliente-servidor o incrustado en aplicaciones.
•    Cuenta con un rico conjunto de tipos de datos.
•    Soporta múltiples métodos de almacenamiento de las tablas, con prestaciones y  rendimiento diferentes  para poder optimizar el SGBD  a  cada caso concreto.
•    Su administración se basa en usuarios y privilegios.
•    Se tiene constancia de casos en los que maneja cincuenta millones de registros, sesenta mil tablas y cinco millones de columnas.
•    Sus opciones de conectividad abarcan TCP/IP, sockets UNIX y sockets NT, además de soportar completamente ODBC.
•    Los mensajes de error pueden estar en español y hacer ordenaciones correctas con palabras acentuadas o con la letra ’ñ’.
•    Es altamente confiable en cuanto a estabilidad se refiere.

Para todos aquellos que son adeptos a la filosofía de UNIX y del lenguaje C/C++, el uso de MySQL les será muy familiar, ya que su diseño y sus interfaces son acordes a esa filosofía: “crear herramientas que hagan una sola cosa y que la hagan bien”. MySQL tiene como principal objetivo ser una base de datos fiable y eficiente. Ninguna característica es implementada en MySQL si antes no se tiene la certeza que funcionará con la mejor velocidad de respuesta y, por supuesto, sin causar problemas de estabilidad.

La influencia de C/C++ y UNIX se puede observar de igual manera en su sintaxis. Por ejemplo, la utilización de expresiones regulares, la diferenciación de funciones por los paréntesis, los valores lógicos como 0 y 1, la utilización del tabulador para completar sentencias, por mencionar algunos.

1.2. Limitaciones

1.2. Limitaciones Dataprix 2 Octubre, 2009 - 10:32
Nota                                                        
El esquema de tabla que hay que usar se decide para cada una en el momento de su crea- ción, aunque puede cambiarse posteriormente. Actualmente, MySQL soporta varios esque- mas y permite la incorporación de esquemas definidos por el usuario.

Al comprender sus principios de diseño, se puede explicar mejor las razones de algunas de sus carencias. Por ejemplo, el soporte de transacciones o la integridad referencial (la gestión de claves foráneas) en MySQL está condicionado a un esquema de almacenamiento de tabla concreto, de forma que si el usuario no va a usar transacciones, puede usar el esquema de almacenamiento “tradicional” (MyISAM) y obtendrá mayor rendimiento, mientras que si su aplicación requiere transacciones, deberá usar el esquema que lo permite (InnoDB), sin ninguna otra restricción o implicación.

Otras limitaciones son las siguientes:

•    Las versiones anteriores a la 5.0 no soportan procedimientos almacenados.
•    Las versiones anteriores a la 5.0 no incluyen disparadores.
•    Las versiones anteriores a la 5.0 no incluyen vistas.
•    No incluye características de objetos como tipos de datos estructurados definidos por el usuario, herencia etc.

2. Acceso a un servidor MYSQL

2. Acceso a un servidor MYSQL Dataprix 2 Octubre, 2009 - 10:37

En este apartado veremos las distintas formas de acceso a un servidor MySQL existente que nos proporciona el propio SGBD. El acceso desde lenguajes de programación o herramientas en modo gráfico se tratará en otros apartados.

2.1. Conectandose con el servidor

2.1. Conectandose con el servidor Dataprix 2 Octubre, 2009 - 11:04

Para conectarse con el servidor deberemos asegurarnos de que éste está funcionando y de que admite conexiones, sean éstas locales (el SGBD se está ejecutando en la misma máquina que intenta la conexión) o remotas.

Adicionalmente, deberemos disponer de las credenciales necesarias para la conexión. Distintos tipos de credenciales nos permitirán distintos niveles de acceso. Para simplificar, supondremos que disponemos de las credenciales (usuario y contraseña) del administrador de la base de datos (normalmente, usuario root y su contraseña). En el apartado que concierne a la administración de MySQL, se comenta detalladamente los aspectos relacionados con el sistema de usuarios, contraseñas y privilegios del SGBD.

2.1.1. Servidores y clientes

2.1.1. Servidores y clientes Dataprix 2 Octubre, 2009 - 11:28
Nota
El servidor MySQL es mysqld.
A él se pueden conectar múlti-
ples clientes. mysql es el cliente
en modo texto que proporcio-
na el propio SGBD.

El servidor MySQL es el servicio mysqld, que puede recibir solicitudes de clientes locales o remotos a través TCP/IP, sockets o pipes en forma de ficheros locales a la máquina en que se está ejecutando. En la distribución se incluye un cliente llamado mysql-client, al que en adelante nos referiremos simplemente como mysql (así es como se llama el programa ejecutable). Si se invoca sin parámetros, mysql realiza una conexión al servidor local utilizando el nombre del usuario UNIX que lo ha invocado, y supone que este usuario no requiere contraseña. La conexión a un servidor remoto y un nombre de usuario específicos requiere de al menos dos argumentos:

•    -h para especificar el nombre del servidor.
•    -u para el nombre del usuario.

Para que el programa cliente pregunte la contraseña de conexión al usuario, deberemos proporcionar adicionalmente el parámetro -p.

                        

$ mysql -h servidor.misitio.org -u  -p

2.1.2. Conectarse y desconectarse

2.1.2. Conectarse y desconectarse Dataprix 2 Octubre, 2009 - 11:37
Nota                                                        
Los usuarios del sistema operativo y los de MySQL no son los mismos, aunque el administrador de MySQL (con fines prácticos) pueda utilizar los mismos nombres para las uentas de los usuarios MySQL.

Si se tiene algún problema para realizar la conexión, es necesario consultar con el administrador del sistema, que nos proporcionará un nombre de usuario, contraseña y el nombre del servidor, según sea necesario, y nos informará de las restricciones que tiene nuestra cuenta.

La administración y seguridad de MySQL está diseñada sobre un esquema de usuarios y privilegios. Los usuarios deben ser creados por el administrador con sus respectivos privilegios y restricciones. Es el administrador quien decide si los nombres de los usuarios de MySQL se corresponden o no a los del sistema operativo.

Apariencia de mysql al ingresar en el modo interactivo:

Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 5 to server version: 3.23.49-log
Type ’help;’ or ’\h’ for help. Type ’\c’ to clear the buffer.
mysql&gt;

Con el comando help obtenemos una serie de opciones (veremos las más utilizadas).

Para salir del cliente podemos escribir ’\q’ o ‘quit’:

mysql&gt; quit;

Tanto para el comando quit como para el comando help, el punto y coma al final es opcional.

2.2. Introduccion de sentencias

2.2. Introduccion de sentencias Dataprix 2 Octubre, 2009 - 11:49
Sentencias                               
Las sentencias en mysql pueden abarcar múltiples líneas y terminan con punto y coma.

El cliente de MySQL en modo interactivo nos permite tanto la introducción de sentencias SQL para trabajar con la base de datos (crear tablas, hacer consultas y ver sus resultados, etc.) como la ejecución de comandos propios del SGBD para obtener información sobre las tablas, índices, etc. o ejecutar operaciones de administración.

2.2.1. Sentencias

2.2.1. Sentencias Dataprix 2 Octubre, 2009 - 11:55

A continuación presentamos una ejecución de la sentencia select con cuatro columnas de datos:

 

              

En esta consulta se solicita, a través de funciones incorporadas en el SGBD, el nombre del usuario actual de MySQL, el número de conexión al servidor, la versión del servidor y la base de datos en uso. Las funciones se reconocen por los paréntesis al final. mysql entrega sus resultados en tablas, en la que el primer renglón son los encabezados de las columnas. Es importante no dejar espacio entre el nombre de una función y los paréntesis, de otro modo, mysql marcará un mensaje de error.

La última línea entregada por mysql informa sobre el número de filas encontrado como resultado de la consulta y el tiempo estimado que llevó su realización. Esta medida de tiempo no se debe considerar muy precisa para medir el rendimiento del servidor, se trata simplemente de un valor aproximado que puede verse alterado por múltiples factores.

Observamos que la columna con el nombre de la base de datos actual esta vacía. Esto es natural, ya que no hemos creado aún ninguna base de datos ni le hemos indicado al gestor sobre cuál queremos trabajar.

 

2.2.2. Comandos en multiples lineas

2.2.2. Comandos en multiples lineas Dataprix 2 Octubre, 2009 - 12:14

Los comandos pueden expandirse en varias líneas por comodidad, sobre todo al escribir largas sentencias SQL. El cliente no enviará la sentencia SQL al servidor hasta encontrar el punto y coma, de este modo, el comando anterior puede escribirse así:

Obsérvese el indicador de mysql que se transforma en ->, signo que significa que el comando aún no está completo. También pueden escribirse varios comandos en una sola línea, cada uno debe llevar su respectivo punto y coma:

Se ejecutarán en el orden que están escritos. Los comandos se pueden cancelar con la combinación \c, con lo que el cliente nos volverá a mostrar el indicador para que escribamos de nuevo la sentencia.

         
       

Indicadores de mysql

Indicador Significado
mysql> Espera una nueva sentencia
-> La sentencia aún no se ha terminado con ;
“> Una cadena en comillas dobles no se ha cerrado
'> Una cadena en comillas simples no se ha cerrado

2.2.3. Cadenas de caracteres

2.2.3. Cadenas de caracteres Dataprix 2 Octubre, 2009 - 13:29

Las cadenas de caracteres pueden delimitarse mediante comillas dobles o simples. Evidentemente, deben cerrarse con el mismo delimitador con el que se han abierto.

mysql&gt; select “Hola mundo”,’Felicidades’;

y pueden escribirse en diversas líneas:

mysql&gt; select “Éste es un texto
       “&gt; en dos renglones”;

Al principio, es común olvidar el punto y coma al introducir un comando y, también, olvidar cerrar las comillas. Si éste es el caso, hay que recordar que mysql no interpreta lo que está entre comillas, de tal modo que para utilizar el comando de cancelación ’\c’ es preciso antes cerrar las comillas abiertas:

mysql&gt; select “Éste es un texto
“&gt; \c
“&gt; “ \c
mysql&gt;

2.2.4. Expresiones y variables

2.2.4. Expresiones y variables Dataprix 5 Octubre, 2009 - 09:56

MySQL  dispone  de  variables  de  sesión,  visibles  únicamente  durante  la  conexión actual. Éstas pueden almacenar valores de tipos enteros, flotantes o cadenas, pero no tablas. Se definen como en el siguiente ejemplo:

mysql&gt; select @x := 1;

 

La variable local @x tiene ahora el valor 1 y puede utilizarse en expresiones:

  

Las variables locales permiten almacenar datos entre consultas y, en la práctica, es recomendable utilizarlas exclusivamente con este fin, por ejemplo:

2.2.5. Expresiones

2.2.5. Expresiones Dataprix 5 Octubre, 2009 - 10:22

Hay que tener cuidado con el uso de las variables locales por los motivos siguientes:

Nota                                                       
El comando do evalúa expresiones sin mostrar los resultados en pantalla. Se puede evaluar cualquier expresión que admite el comando select.

•    Se evalúan en el servidor al ser enviadas por el cliente.
•    Se realizan conversiones de tipo implícitas.

 

 

 

   mysql&gt; do @ingreso := now();

Las  variables  no  requieren  declaración  y,  por  omisión,  contienen  el  valor NULL que significa “ausencia de valor”, observad en la siguiente consulta los resultados de utilizar valores nulos:

Nota                                                       
En una expresión donde cualquiera de sus elementos sea NULL, automáticamente entregará como resultado el valor NULL.

 

La razón de este comportamiento es que no es posible realizar ninguna operación cuando se desconoce algún valor. La entrada de valores NULL siempre significará salida de valores NULL.

2.3. Proceso por lotes

2.3. Proceso por lotes Dataprix 5 Octubre, 2009 - 11:14

MySQL puede procesar por lotes las sentencias contenidas en un archivo de texto. Cada sentencia deberá terminar en ';' igual que si la escribiéramos en el cliente. La sintaxis es la siguiente:

  $ mysql -u juan -h servidor.misitio.org -p &lt; demo.sql

En este caso, se realizará una conexión con el servidor, nos pedirá la contraseña del usuario ‘juan’ y, si ésta es correcta, ejecutará los comandos incluidos en el archivo demo.sql, uno a uno y por el mismo orden. Imprimirá los resultados (o errores) en la salida estándar (o de error) y terminará. De este modo evitaremos la molestia de procesarlos uno por uno de forma interactiva.

 

Otra forma de procesar un archivo es mediante el comando source desde el indicador interactivo de MySQL:

  mysql&gt; source demo.sql

El archivo demo.sql crea una nueva base de datos.

 

El usuario debe tener permisos para crear bases de datos si quiere que sea procesado el archivo demo.sql. Si el administrador crea la base de datos por nosotros,  será  necesario  editarlo,  comentando  la  línea  donde  se  crea  la  base  de datos con el símbolo ’#’ al inicio:

  # create database demo;

Es necesario procesar el contenido del fichero demo.sql tal como los transcribimos aquí, con el fin de poder realizar los ejemplos del resto del apartado. Si se observa su contenido, posiblemente muchas cosas se expliquen por sí mismas, de cualquier manera, serán explicadas en este apartado. También pueden ejecutarse sus órdenes en el cliente directamente.

       Contenido del fichero demo.sql
#dropdatabase demo;
create database demo;
use demo;
---
--- Estructura de la tabla productos
---
create table productos (
  parte    varchar(20),
  tipo     varchar(20) ,
  especificación varchar(20) ,
  psugerido  float(6,2),
  clave int(3) zerofill not null auto_increment,
  primary key (clave)
);
insert into productos (parte,tipo,especificación,psugerido) values
  ('Procesador','2 GHz','32 bits',null),
  ('Procesador','2.4 GHz','32 bits',35),
  ('Procesador','1.7 GHz','64 bits',205),
  ('Procesador','3 GHz','64 bits',560),
  ('RAM','128MB','333 MHz',10),
  ('RAM','256MB','400 MHz',35),
  ('Disco Duro','80 GB','7200 rpm',60),
  ('Disco Duro','120 GB','7200 rpm',78),
  ('Disco Duro','200 GB','7200 rpm',110),
  ('Disco Duro','40 GB','4200 rpm',null),
  ('Monitor','1024x876','75 Hz',80),
  ('Monitor','1024x876','60 Hz',67)
  ;
--
-- Estructura de la tabla 'proveedor'
--
create table proveedores (
  empresa varchar(20) not null,
  pago  set('crédito','efectivo'),
  primary key (empresa)
);
--
-- Valores de la tabla 'proveedor'
--  
insert into proveedores (empresa,pago) values
  ('Tecno-k','crédito'),
  ('Patito','efectivo'),
  ('Nacional','crédito,efectivo')
;
create table ganancia(
  venta enum('Por mayor','Por menor'),
   factor decimal(2,2)
);
insert into ganancia values
  ('Por mayor',1.05),
   ('Por menor',1.12)
;
create table precios (
  empresa varchar(20) not null,
  clave int(3) zerofill not null,
  precio float(6,2),
  foreign key (empresa) references proveedores,
  foreign key (clave) references productos
);
insert into precios values
  ('Nacional',001,30.82),
  ('Nacional',002,32.73),
  ('Nacional',003,202.25),
  ('Nacional',005,9.76),
  ('Nacional',006,31.52),
  ('Nacional',007,58.41),
  ('Nacional',010,64.38),
  ('Patito',001,30.40),
  ('Patito',002,33.63),
  ('Patito',003,195.59),
  ('Patito',005,9.78),
  ('Patito',006,32.44),
  ('Patito',007,59.99),
  ('Patito',010,62.02),
  ('Tecno-k',003,198.34),
  ('Tecno-k',005,9.27),
  ('Tecno-k',006,34.85),
  ('Tecno-k',007,59.95),
  ('Tecno-k',010,61.22),
  ('Tecno-k',012,62.29)
;

 

Si se desea llevar un registro de todas las operaciones de una sesión, se puede utilizar la expresión siguiente; de este modo se guardarán todos los comandos y sus resultados en archivo_registro.txt:

  mysql&gt; tee archivo_registro.txt

Para cancelar la captura, basta con teclear lo siguiente:

  mysql&gt; notee

2.4. Usar bases de datos

2.4. Usar bases de datos Dataprix 5 Octubre, 2009 - 12:05

La siguiente consulta informa sobre la base de datos actualmente en uso.

    

El campo esta vacío porque no estamos haciendo uso de ninguna base de datos. Para ver las bases de datos existentes en el sistema, se debe efectuar la siguiente consulta:

   

MySQL nos muestra el listado de las bases de datos definidas en el servidor. Debe aparecer la base de datos demo que creamos con el archivo demo.sql. Para poder trabajar con ella, tenemos que abrirla:

 

              

  mysql&gt; use demo;

 

use                                     
El comando use base_de_datos permite abrir una base de datos para su uso.

 

 

Nota

Es posible realizar consultas en una base de datos sin utilizar el comando use, en ese caso, todos los nombres de las tablas deben llevar el nombre de la base de datos a que pertenecen de la forma: demo.productos.

Otra posibilidad consiste en proporcionar el nombre de la base de datos al iniciar una sesión interactiva con mysql:

  $ mysql demo -u juan -p

La consulta de las tablas que contiene la base de datos demo se realiza con la sentencia show de la siguiente manera:

Nota                                                       
El comando show es útil para mostrar información sobre las bases de datos, tablas, variables y otra información sobre el SGBD. Podemos utilizar
help show en el intérprete de comandos para obtener todas las variantes de esta sentencia.

Asimismo, podemos consultar las columnas de cada una de las tablas:

 

 

Para crear una nueva base de datos usaremos la sentencia create database:

  mysql&gt; create database prueba;

Para eliminar una base de datos, usaremos la sentencia dropdatabase:

  mysql&gt; dropdatabase prueba;

MySQL es sensible al uso de mayúsculas y minúsculas, tanto en la definición de bases de datos, como de tablas o columnas.

3. Creacion y manipulacion de tablas

3. Creacion y manipulacion de tablas Dataprix 5 Octubre, 2009 - 12:13

3.1. Crear tablas

3.1. Crear tablas Dataprix 6 Octubre, 2009 - 10:24

Una vez realizada la conexión con el servidor MySQL y después de abrir una base de datos, podemos crear tablas en ella de la siguiente manera:

mysql&gt; create table personas (
-&gt; nombre char(30),
-&gt; dirección char(40),
-&gt; teléfono char(15)
-&gt; );
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

En este caso, la sentencia create table construye una nueva tabla en la base de datos en uso. La tabla contiene tres columnas, nombre, dirección y teléfono, todas de tipo carácter y de longitudes 30, 40 y 15 respectivamente. Si se intenta guardar en ellas valores que sobrepasen esos límites, serán truncados para poderlos almacenar. Por ese motivo, es importante reservar espacio suficiente para cada columna. Si se prevé que muchos registros ocuparán sólo una fracción del espacio reservado, se puede utilizar el tipo varchar, similar a char, con la diferencia de que el valor ocupará un espacio menor al especificado si
la cadena es más corta que el máximo indicado, ahorrando así espacio de almacenamiento.

Los nombres de las columnas admiten caracteres acentuados.  Las tablas pueden eliminarse con drop table:

mysql&gt; drop table personas;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

Alternativamente, se puede utilizar la sintaxis siguiente:

mysql> drop table if exists personas;

 

Atributos de columna

Atributo              Significado                                                                                                                            
null Se permiten valores nulos, atributo por omisión si no se especifica
lo contrario.
not null No se permiten valores nulos.
default valor Valor por omisión que se asigna a la columna.
auto_increment El valor se asigna automáticamente incrementando en uno el máximo valor registrado hasta ahora. Se aplica sólo a las columnas marcadas como clave primaria.
primary key

Señala al campo como clave primaria, implícitamente también lo declara como not null.

 

Veámoslo con un ejemplo:

mysql&gt; create table personas (
-&gt; nombre varchar(40) not null,
-&gt; dirección varchar(50) null,
-&gt; edo_civil char(13) default ’Soltero’,
-&gt; num_registro int primary key auto_increment,
-&gt; ) ;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Nota                                                       
La definición de columnas tiene el siguiente formato:
nombre_columna tipo atributos.

En este caso la tabla contiene cuatro columnas, de las cuales nombre y edo_civil permiten valores nulos, en edo_civil está implícito al no declarar lo contrario. La columna num_registro no acepta valores nulos porque está definida como clave primaria.

Aunque la creación de una clave primaria puede declararse como atributo de columna, es conveniente definirla como restricción de tabla, como se verá enseguida.

También es posible indicar restricciones sobre la tabla y no sobre columnas especificas:

mysql&gt; create table personas (
-&gt; nombre varchar(40) not null,
-&gt; nacimiento date not null,
-&gt; pareja varchar(40),
-&gt; proveedor int not null,
-&gt;
-&gt; primary key (nombre,nacimiento),
-&gt; unique (pareja),
-&gt; foreign key (proveedor) references proveedores
-&gt; );
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

Restricciones de tabla

Restricción Significado
primary key Define la o las columnas que servirán como clave primaria. Las columnas que forman parte de la clave primaria deben de ser not null.
unique Define las columnas en las que no pueden duplicarse valores. Serán las claves candidatas del modelo relacional.
foreign key (columna)
references tabla
(columna2)
Define que los valores de columna se permitirán sólo si existen en tabla(columna2). Es decir, columna hace referencia a los registros de tabla, esto asegura que no se realicen referencias a registros que no existen.

 

Se definen tres restricciones sobre la tabla después de la definición de cuatro columnas:

•    La primera restricción se refiere a la clave primaria, compuesta por las columnas nombre y nacimiento: no puede haber dos personas que se llamen igual y que hayan nacido en la misma fecha. La clave primaria permite identificar de manera unívoca cada registro de la tabla.

Claves foráneas                                   
Las restricciones de tabla foreign key no tienen efecto alguno en MySQL 4.0 y anteriores, ya que esta característica no está implementada. Se admite en la sintaxis por compatibilidad, ya que será implementada en una versión posterior. En la versión 4.1, está soportada si se utiliza
el tipo de tabla InnoDB.

•    La segunda restricción define que la pareja de una persona debe ser única: dos personas no pueden tener la misma pareja. Todo intento de insertar un nuevo  registro  donde  el  nombre  de  la  pareja  ya  exista,  será  rechazado. Cuando se restringe una columna con unique, los valores null reciben un trato especial, pues se permiten múltiples valores nulos.

•    La tercera restricción afecta a la columna proveedor, sólo puede tomar valores que existan en la clave primaria de la tabla proveedores.

Las restricciones de tabla pueden definirse con un identificador útil para hacer referencias posteriores a la restricción:

mysql&gt; create table personas (
-&gt; nombre varchar(40) not null,
-&gt; nacimiento date not null,
-&gt; pareja varchar(40),
-&gt; proveedor int not null,
-&gt;
-&gt; constraint clave primary key (nombre,nacimiento),
-&gt; constraint monogamo unique (pareja),
-&gt; constraint trabaja_en foreign key (proveedor) references
proveedores
-&gt; );

 

key / index

La definición de índices puede hacerse también en el momento de creación de la tabla, mediante la palabra clave key (o index), a la que deberemos proporcionar el nombre que vamos a asignar a esta clave y las columnas que la forman, entre paréntesis. Existen modificadores opcionales sobre el índice que nos permiten especificar si se trata de un índice único o múltiple (según puedan existir o no varios valores iguales del índice en la tabla).

En versiones recientes de MySQL existen otros tipos de índices (espaciales, de texto completo, etc.) para tipos de datos concretos y que ofrecen prestaciones adicionales.

3.2. Tipos de datos

3.2. Tipos de datos Dataprix 6 Octubre, 2009 - 10:31

MySQL cuenta con un rico conjunto de tipos de datos para las columnas, que es necesario conocer para elegir mejor cómo definir las tablas. Los tipos de datos se pueden clasificar en tres grupos:

•    Numéricos.   
•    Cadenas de caracteres
•    Fechas y horas

El valor null es un caso especial de dato, ya que al significar ausencia de valor se aplica a todos los tipos de columna. Los siguientes símbolos se utilizan en la definición y descripción de los tipos de datos en MySQL:

•    M - El ancho de la columna en número de caracteres.
•    D - Número de decimales que hay que mostrar.
•    L - Longitud o tamaño real de una cadena.
•    [ ] - Lo que se escriba entre ellos es opcional.

3.2.1. Tipos de datos numericos

3.2.1. Tipos de datos numericos Dataprix 6 Octubre, 2009 - 10:44

Los tipos de datos numéricos comprenden dos categorías, los enteros y los números con punto flotante.

Números enteros

La principal diferencia entre cada uno de los tipos de enteros es su tamaño, que va desde 1 byte de almacenamiento hasta los 8 bytes. Las columnas de tipo en- tero pueden recibir dos atributos adicionales, que deben especificarse inmediatamente después del nombre del tipo:

•    unsigned. Indica que el entero no podrá almacenar valores negativos. Es responsabilidad del usuario verificar, en este caso, que los resultados de las restas no sean negativos, porque MySQL los convierte en positivos.

•    zerofill. Indica que la columna, al ser mostrada, rellenará con ceros a la iz- quierda los espacios vacíos. Esto de acuerdo al valor especificado por M en la declaración del tipo. Una columna con el atributo zerofill es al mismo tiempo unsigned aunque no se especifique.

 

Ejemplo

create table números (
x int(4) zerofill not null,
y int(5) unsigned
);

El comando anterior crea una tabla con dos columnas. Ambas ocuparán un espacio de 4 bytes, pero al mostrarse, la columna x ocupará un espacio de 4 dígitos y la columna y, de 5.

 

Tanto zerofill como unsigned deben escribirse siempre antes que cualquier otro atributo de columna.

 

Tipos enteros

Tipo Espacio de almacenamiento Significado
tinyint[(M)] 1 byte Entero muy pequeño
smallint[(M)] 2 bytes Entero pequeño
mediumint[(M)] 3 bytes Entero mediano
int[(M)] 4 bytes Entero
bigint[(M)] 8 bytes Entero grande

Números con punto flotante

MySQL cuenta con los tipos float y double, de 4 y 8 bytes de almacenamiento. Además incluye el tipo decimal, que se almacena como una cadena de carac- teres y no en formato binario.

 

Números de punto flotante

Tipo Espacio de almacenamiento Significado
float 4 bytes Simple precisión
double 8 bytes Doble precisión
decimal M + 2 bytes Cadena de caracteres representando un número flotante

3.2.2. Cadenas de caracteres

3.2.2. Cadenas de caracteres Dataprix 6 Octubre, 2009 - 11:01

Cadenas de caracteres

Tipo Equivalente Tamaño máximo Espacio de almacenamiento
 char[(M)]  M bytes  M bytes
 varchar[(M)]  M bytes  L+1 bytes
 tinytext  tinyblob  28-1 bytes  L+1 bytes
 text  blob  216-1 bytes  L+2 bytes
 mediumtext  mediumblob  224-1 bytes  L+3 bytes
 longtext  longblob  232 -1 bytes  L+4 bytes
 enum('v1','v2',...)  65535 valores  1 o 2 bytes
 set('v1','v2',...)  64 valores  1 a 8 bytes

Si observamos la tabla, vemos que el único tipo de dato que siempre utiliza el tamaño especificado por M es el tipo char. Por este motivo, se ofrece el tipo varchar que ocupa sólo el espacio requerido por el valor de la columna.

Ejemplo

create table persona(
comentario char(250),
recado varchar(250)
);

La columna comentario ocupará 250 bytes de espacio de almacenamiento, sin importar el valor almacenado. Por el contrario, la columna recado ocupará sólo el espacio necesario según el valor asignado; por ejemplo, la cadena “Instalar MySQL” tiene 14 bytes de longitud, y el campo recado ocuparía 15 bytes para almacenarla.

Los tipos text y blob son equivalentes, pero text respeta las mayúsculas, mi- núsculas y caracteres acentuados en la ordenación.

Ejemplo del uso de los tipos enumerados o enum

create table persona(
edo_civil enum(’soltero’,’casado’,’viudo’,’divorciado’)
);

La columna edo_civil de la tabla en la sentencia anterior, solo podrá almacenar los valores ’soltero’, ’casado’, ’viudo’, ’divorciado’, que son especificados por el tipo enum. La columna ocupará el espacio de un byte, ya que los valores enum son representados internamente por números.

3.2.3. Fechas y horas

3.2.3. Fechas y horas Dataprix 6 Octubre, 2009 - 11:16

Fechas y horas

Tipo Espacio de almacenamiento Rango
 date  3 bytes  '1000-01-01' al ' 9999-12-31'
time 3 bytes  ' -838:59:59' a ' 838:59:59'
datetime 8 bytes  ' 1000-01-01-00:00:00'a ' 9999-12-31 23:59:59'
timestamp[(M)] 4 bytes  19700101000000 al año 2037
year[(M)] 1 bytes  1901 a 2155

3.3. Modificar tablas

3.3. Modificar tablas Dataprix 6 Octubre, 2009 - 11:21

3.3.1. Agregar y eliminar columnas en MySQL

3.3.1. Agregar y eliminar columnas en MySQL Dataprix 6 Octubre, 2009 - 11:30

Alterar la estructura de una tabla de MySQL es una tarea más frecuente de lo que uno puede imaginar en un principio. La  sentencia alter table permite una amplia gama de formas de modificar una tabla. La siguiente sentencia nos recuerda un poco a la estructura de la sentencia create table, en donde modificamos la tabla personal creada en la sección anterior.

Nota                                                       
Siempre es posible consultar la estructura de una tabla con el comando describe tabla.

 

 

 

 

mysql> alter table personal add (
-> mascota char(30) default ’perro’,
-> pasatiempo char (20) not null
-> );

Después de ejecutar la sentencia anterior, aparecen dos nuevas columnas en la tabla. Si queremos agregar una sola columna, podemos usar la sintaxis siguiente:

mysql> alter table personal add capital int not null
-> after nom;

 

Este formato de alter  table permite, además, insertar las columnas antes (before) o después (after) de una columna en cuestión.

Las columnas no deseadas pueden eliminarse con la opción drop.

mysql> alter table personal drop pasatiempo;

3.3.2. Modificar columnas

3.3.2. Modificar columnas Dataprix 6 Octubre, 2009 - 11:42

La modificación de una columna con la opción modify es parecida a volver a definirla.

mysql&gt; alter table personal modify
-&gt; mascota char (14) default ’gato’;

Después de la sentencia anterior, los atributos y tipo de la columna han cambiado por los especificados. Lo que no se puede cambiar con esta sintaxis es el nombre de la columna. Para ello, se debe utilizar la opción change:

m

ysql&gt; alter table personal change nom
-&gt; nombre char(20);

La columna que se llamaba nom cambia a nombre.

Nota                                                       
En general, una tabla no puede durar mucho tiempo con un order respecto a una columna, ya que las inserciones no se realizarán respetando el orden establecido. Solamente en tablas que no van a ser actualizadas es útil aplicar este comando.

Con el mismo comando alter table podemos incluso realizar la ordenación física de una tabla bajo una columna específica:

 

 

 

 

mysql&gt; alter table personal order by nom;
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

 

Finalmente, podemos cambiar de nombre la

tabla:

mysql> alter table personal rename gente;

 

 

rename table                                        
El comando rename table viejo_nombre to nuevo_nombre es una forma alternativa de cambiar el nombre a una tabla.

 

 

 

 

3.4. Otras opciones

3.4. Otras opciones Dataprix 6 Octubre, 2009 - 11:44

3.4.1. Copiar tablas

3.4.1. Copiar tablas Dataprix 6 Octubre, 2009 - 11:48

Aunque no existe un comando explícito para copiar tablas de una base de datos a otra, es posible utilizar el comando rename table para este propósito; basta con especificar la base de datos a la que pertenece una tabla:

mysql&gt; rename table base_uno.tabla to base_dos.tabla;

También es posible crear una tabla nueva con el contenido de otra ya existente (copiando los datos):

mysql&gt; create table nueva_tabla select * from otra_tabla;

La siguiente sentencia es equivalente, pero no copia los datos de la tabla origen:

mysql&gt; create table nueva_tabla like otra_tabla;

3.4.2. Tablas temporales

3.4.2. Tablas temporales Dataprix 6 Octubre, 2009 - 11:50

MySQL permite la creación de tablas temporales, visibles exclusivamente en la sesión abierta, y guardar datos entre consultas. La creación de una tabla temporal sólo requiere la utilización de la palabra temporary en cualquier formato del comando create table. La utilidad de las tablas temporales se limita a consultas complejas que deben generar resultados intermedios que debemos consultar (hacer 'join' con ellas) varias veces o en consultas separadas. Internamente, MySQL genera también tablas temporales para resolver determinadas consultas:

mysql&gt; create temporary table nueva_tabla ...

4. Consulta

4. Consulta Dataprix 6 Octubre, 2009 - 11:52

Como ya hemos explicado, las consultas sobre la base de datos se ejecutan mediante sentencias SELECT introducidas en el propio programa cliente y los resultados se presentan en forma de tabla.

4.1. La base de datos demo

4.1. La base de datos demo Dataprix 6 Octubre, 2009 - 12:10
Podeís ver la creación de la base de datos demo en el apartado “Proceso por lotes” de esta misma unidad didáctica.

En esta sección utilizaremos la base de datos demo que hemos creado con el comando source demo.sql. Así que, antes de estudiar las consultas en MySQL, revisaremos brevemente la estructura de esta base de datos, que consta de las siguientes tablas:

 

Las cuatro tablas representan, de manera ficticia, la base de datos de un distribuidor de equipos de procesamiento. Están diseñadas para servir de ejemplo a los casos presentados en este capítulo, por lo que no necesariamente serán útiles en la vida real.

En nuestro ejemplo imaginario representamos la siguiente situación.

•    Nuestro vendedor tiene una relación de proveedores que venden sus productos a crédito, en efectivo o ambos. Las compras a crédito pagan intereses, pero son útiles porque no siempre es posible pagar en  efectivo. Se utiliza una columna de tipo conjunto para pago, que puede tomar los valores ’crédito’, ’efectivo’ o ambos:

create table proveedores (
empresa varchar(20) not null,
pago set(’crédito’,’efectivo’),
primary key (empresa)
);

Los productos que se distribuyen son partes de equipo de cómputo. Para la mayoría de los productos en el mercado, los fabricantes sugieren un precio de venta al público que, aunque no es obligatorio, los consumidores no están dispuestos a pagar más. Las claves de los productos son asignadas para control interno con un número consecutivo. Con estas especificaciones, la tabla productos se define de la manera siguiente:

create table productos (
parte varchar(20),
tipo varchar(20) ,
especificación varchar (20) ,
psugerido float(6,2),
clave int(3) zerofill not null auto_increment,
primary key (clave)
);

•    La empresa define una política para las ganancias mínimas que se deben obtener en ventas: el 5% al por mayor y el 12% al por menor. Estos valores se almacenan en la tabla ganancias, donde se decidió incluir una columna de nombre factor, con el número por el que se multiplica el precio de compra para obtener el precio de venta. Los tipos de venta ‘Por mayor’ y ‘Por menor’ se definen con un tipo de datos enum:

create table ganancia(
venta enum(’Por mayor’,’Por menor’),
factor decimal (2,2)
);

•    La lista de precios se define a partir de la empresa proveedor y el producto, asignándole un precio. Por ese motivo, las columnas empresa y clave se definen como foreign key.

create table precios (
empresa varchar(20) not null,
clave int(3) zerofill not null,
precio float(6,2),
foreign key (empresa) references proveedores,
foreign key (clave) references productos
);

4.2 Consultar informacion

4.2 Consultar informacion Dataprix 7 Octubre, 2009 - 10:36

MySQL ofrece un conjunto muy amplio de funciones auxiliares (tanto estándares como propias) que nos pueden ayudar mucho en determinados momentos, dejando parte del trabajo de manipular los resultados al propio gestor. Debido al rápido ritmo en el desarrollo de este SGBD, es muy conveniente consultar siempre la documentación de nuestra versión para conocer sus posibilidades concretas.

En el módulo 3 de este curso ya estudiamos en detalle el Lenguaje SQL, por lo que no vamos a extendernos aquí en su uso y posibilidades. Únicamente mostraremos los aspectos destacables, facilidades o limitaciones que ofrece MySQL respecto a él.

4.2.1. Funciones auxiliares

4.2.1. Funciones auxiliares Dataprix 7 Octubre, 2009 - 11:01

Las funciones auxiliares que podemos utilizar en nuestras consultas (tanto en la proyección de las columnas como en condiciones en su selección) se pueden clasificar según el tipo de datos con el que trabajan.

Ejemplo

<img src="/files/uploads/32image/funcuones_auxiliares1.png" alt="" />

Algunos ejemplos de las funciones más usadas:

Operadores lógicos

Comparación. Aparte de los estándares =, !=, <, >, IS NULL, IS NOT NULL, BETWEN, IN, destacan COALESCE, INTERVAL, LEAST, GREATEST para trabajar con listas de valores.

Control del flujo de ejecución

•    CASE .. WHEN .. THEN .. ELSE .. END: Similar a la estructura que crearíamos mediante cualquier lenguaje de programación:

•    IF(expr1,expr2,expr3): Típica estructura condicional, si la expr1 es cierta, devuelve la expr2, en caso contrario, la expr3:

Funciones para trabajar con cadenas de caracteres (sólo algunos ejemplos)

•    CONCAT, INSTR (encontrar en una cadena), SUBSTRING, LCASE/RCASE, LENGTH, REPLACE, TRIM, entre otras, son funciones similares a las que podemos encontrar en lenguajes de programación para manipular cadenas de caracteres.

•    QUOTE: delimita una cadena de texto correctamente para evitar problemas al usarla en sentencias SQL. La cadena resultante estará delimitada por comillas simples. Las comillas, el valor ASCII NUL y otros potencialmente conflictivos serán devueltos precedidos del carácter '\'.

•    ENCODE/DECODE,  CRYPT,  COMPRESS/UNCOMPRESS,  MD5,  etc.  son funciones que nos pueden ayudar mucho en el almacenamiento de datos sensibles como contraseñas, etc.

Funciones numéricas

•    Los operadores aritméticos clásicos para realizar todo tipo de operaciones, suma, resta, división, producto, división entera, etc.

•    Funciones matemáticas de todo tipo, trigonométricas, logarítmicas, etc.

Funciones para trabajar con fechas y horas

•    Obtención de fechas en cualquier formato: DATE_FORMAT, DATE, NOW, CURRDATE, etc.

•    Manipulación y cálculos con fechas: ADDDATE, ADDTIME, CONVERT_TZ, DATE_DIFF, etc.

4.2.2. La sentencia EXPLAIN

4.2.2. La sentencia EXPLAIN Dataprix 7 Octubre, 2009 - 12:13

MySQL nos ofrece también facilidades a la hora de evaluar las sentencias SQL, gracias a la sentencia EXPLAIN.

Presentamos primero la ejecución de una sentencia SQL más o menos compleja:

<img src="/files/uploads/32image/explain1.png" alt="" />

Ahora utilizamos la sentencia EXPLAIN para que MySQL nos explique cómo ha realizado esta consulta:

mysql> explain select productos.clave, concat(parte,' ',tipo,' ', especificación) as producto, proveedores.empresa , precio , pago from productos natural join precios natural join proveedores;

En cada fila del resultado, nos explica cómo ha utilizado los índices de cada tabla involucrada en la consulta. La columna 'type' nos indica el tipo de “join” que ha podido hacer. En nuestro caso, 'eq_ref', 'ref' o 'ref_or_null' indica que se ha consultado una fila de esta tabla para cada combinación de filas de las otras. Es una buena señal, se están utilizando los índices, tal como indican el resto de columnas (en concreto el atributo 'clave' que es su clave primaria).

Vemos que en las otras dos tablas, el tipo de 'join' es ALL, esto indica que el gestor ha tenido que leer toda la tabla para comprobar las condiciones que le hemos exigido en la consulta. En el caso de la tabla proveedores, habría podido utilizar la clave primaria ('possible_keys'), pero no lo ha hecho.

Vamos a intentar mejorar esta consulta. Vemos que en la tabla precios no se ha definido ningún índice, lo que facilitaría la labor al SGBD:

Veremos más sobre los índices en el subapartado 5.5 “Análisis y optimización” de esta unidad didáctica.

Las cosas han cambiado sustancialmente. El gestor ha pasado de leer 24 filas de datos, a leer 11. También ha cambiado el orden de lectura de las tablas, haciendo primero una lectura total de la tabla proveedores (que es inevitable ya que no hemos puesto ninguna condición en el SELECT) y, después, ha aprovechado los índices definidos en 'precios' y en 'productos'.

4.3. Manipulacion de filas

4.3. Manipulacion de filas Dataprix 8 Octubre, 2009 - 11:26

Para la manipulación de filas disponemos de las sentencias SQL INSERT, UPDATE y DELETE, su uso y sintaxis ya se ha visto en el módulo 3 de este curso. En algunos casos, MySQL nos proporciona extensiones o modificadores que nos pueden ayudar mucho en determinadas situaciones.

•    INSERT [DELAYED]. Cuando la sentencia INSERT puede tardar mucho en devolver el resultado (tablas muy grandes o con muchos índices que deben recalcularse al insertar una nueva fila) puede ser interesante añadir la palabra clave DELAYED para que MySQL nos devuelva el control y realice la inserción en segundo plano.

•    INSERT [[LOW_PRIORITY] | [HIGH_PRIORITY]]. En tablas muy ocupadas, donde muchos clientes realizan consultas constantemente, una inserción lenta puede bloquear al resto de clientes durante un tiempo. Mediante estos modificadores podemos variar este comportamiento.

•    INSERT [IGNORE]. Este modificador convierte los errores de inserción en avisos. Por ejemplo, si intentamos insertar una fila que duplica una clave primaria existente, el SGBD nos devolverá un aviso (y no insertará la nueva fila), pero nuestro programa cliente podrá continuar con su cometido si el resultado de la inserción no era importante para su correcta ejecución.

•    UPDATE [LOW_PRIORITY] [IGNORE]. Se comportan de igual modo que en la sentencia INSERT.

•    DELETE [QUICK]. Borra el/los registros sin actualizar los índices.

•    TRUNCATE. Es una forma muy rápida de borrar todos los registros de una tabla, si no necesitamos saber el número de registros que ha borrado. DELETE FROM <tabla> realiza el mismo cometido, pero devuelve el número de registros borrados.

•    LAST_INSERT_ID().  Devuelve el último  identificador asignado  a una columna de tipo AUTO_INCREMENT después de una sentencia INSERT.

5. Administracion de MYSQL

5. Administracion de MYSQL Dataprix 8 Octubre, 2009 - 11:31

Las tareas administrativas como la instalación, gestión de usuarios, copias de seguridad, restauraciones, entre otras, son tareas ineludibles en cualquier organización. Las políticas, los recursos y preferencias de los administradores generan  una  gran  variedad  de  estilos  y  mecanismos  para  llevar  a  cabo  estas tareas, por lo que no es posible hablar de métodos completamente estandarizados en estas áreas.

En este apartado se contemplan las opciones de uso común para la administración de un servidor MySQL. Existen tantas alternativas que no es posible incluirlas todas en un curso. Por tal motivo, en este capítulo se tratan algunos temas de importancia para el administrador, desde una perspectiva general, que permiten obtener una visión global de las posibilidades prácticas de las herramientas administrativas.

En este sentido, el manual de MySQL es la referencia principal para encontrar posibilidades y resolver dudas. En especial se recomienda leer los siguientes capítulos:

•   Capítulo 2. Instalación de MySQL.
•   Capítulo 4. Administración bases de datos.
•   Capítulo 5. Optimización.

La información contenida en ellos es muy amplia y clara, y representa una excelente guía para resolver dudas. Asimismo, se deben tener en cuenta las listas de correo incluidas en el sitio oficial www.mysql.com.

Este capítulo se inicia con una breve reseña del proceso de instalación de MySQL. En la actualidad es posible realizar la instalación a partir de binarios empaquetados que facilitan enormemente el proceso. La administración de usuarios se trata con algo más de detalle, incluyendo una breve descripción de las tablas del directorio de datos. Para los temas de copias de seguridad y restauración se muestran los comandos y utilidades de mayor uso en la práctica omitiendo algunos detalles técnicos poco usuales. La optimización se trata de manera muy general, exponiendo los temas básicos que en la práctica son pasados por alto.

Finalmente, se describe brevemente cómo realizar la replicación de datos en un servidor esclavo.

5.1. Instalacion de MYSQL

5.1. Instalacion de MYSQL Dataprix 8 Octubre, 2009 - 11:45

La instalación de MySQL no representa mayores problemas, ya que muchas distribuciones incluyen paquetes con los que realizar la instalación y configuración básica. Sin embargo, aquí veremos la instalación de MySQL utilizando el código fuente que se puede obtener en www.mysql.com. Cabe destacar que el uso de una versión de MySQL compilada tiene la ventaja de que, probablemente, se adaptará mucho mejor al entorno del servidor donde se ejecutará, proporcionando así un mejor rendimiento. Por contra, implicará más trabajo en caso de que surjan errores en la versión y tengamos que actualizarla. Las instrucciones que se describen en este apartado se basan en la documentación incluida en la distribución.

En primer lugar, debemos asegurarnos de que contamos con las librerías y utilidades necesarias para compilar los ficheros fuente. Principalmente la lista de verificación debe incluir los ficheros siguientes:

•    Compilador gcc   
•    Librerías libgc   

El proceso de instalación incluye los siguientes pasos:

•    Descomprimir los archivos fuente

cd /usr/local/src
tar xzvf mysql-VERSION.tar.gz
cd mysql-VERSION

•    Configurar la versión de MySQL que vamos a obtener. El script 'configure' admite muchos parámetros que deberemos examinar mediante la opción '--help'. Según los esquemas de tabla que necesitemos o extensiones muy concretas que debamos utilizar, deberemos examinar con cuidado sus opciones. En su versión más simple lo ejecutaríamos de la siguiente manera:

./configure -prefix=/usr/local/mysql

•    Compilar. Procederemos a compilar si no ha habido problemas con la configuración. El parámetro -prefix especifica la ruta del sistema de ficheros donde será instalado.

make

•    Instalar el sistema el servidor ya compilado, mediante la siguiente instrucción:
 

make install

•    Crear la base de datos inicial del servidor, la que almacenará los usuarios y privilegios. Esta base de datos es imprescindible para que los usuarios se puedan conectar al servidor.

scripts/mysql_istall_db

•    Crear un nuevo usuario y su grupo, para que el servicio se ejecute en un entorno de privilegios restringido en el sistema operativo. En ningún caso se recomienda que el usuario que ejecute el servicio mysqld sea root.

groupadd mysql
useradd -g mysql mysql

•    Todos los archivos deben ser propiedad de root (mysql no debe poder modificarse a sí mismo) y del grupo mysql. El directorio de datos será del usuario mysql para que pueda trabajar con las bases de datos, ficheros de registro, etc.

chown -R root /usr/local/mysql
chgrp -R mysql /usr/local/mysql
chown -R mysql /usr/local/mysql/var

•    Crear el archivo de configuración. La distribución incluye varios archivos de configuración que sirven como plantilla para adaptarlo a nuestras necesidades. En  este caso, utilizamos la configuración media como plantilla. Opcionalmente podemos editar el archivo /etc/my.cnf

cp support-files/my-medium.cnf /etc/my.cnf

•    Lanzar el servidor

/usr/local/mysql/bin/mysql_safe &amp;

•    En este estado, el servidor no puede servir aún de SGBD. Por defecto, tendremos creado un usuario 'root' sin contraseña que podrá acceder tanto desde el equipo local como remotamente. El siguiente paso será asignar una contraseña a este usuario y repasar los usuarios y privilegios definidos. Para asignar la contraseña, deberemos hacer lo siguiente:

mysqladmin -u root password "nuevapasswd"
mysqladmin -u root -h host_name password "nuevapasswd"

Podemos probar el funcionamiento del SGBD conectando con el cliente 'mysql':

mysql -u root -p

Veamos ahora algunas características del servidor que acabamos de instalar:

•    mysqld. El primer método es lanzarlo directamente, se le pueden especificar las opciones que el administrador desee.

•    mysqld_safe. Es un script que ejecuta mysqld garantizando una configuración segura. Es mucho más recomendable que ejecutar mysqld directamente.

•    mysql_server. Es un guión que realiza dos tareas: iniciar y detener el servidor mysqld con los parámetros start y stop respectivamente. Utiliza mysqld_safe para lanzar el servidor mysqld. No es común encontrarlo con ese nombre, ya que generalmente se copia como el archivo /etc/init.d/mysql

•    mysql_multi. Permite la ejecución de múltiples servidores de forma simultanea.

Para detener el servidor básicamente tenemos dos métodos:

•    /etc/init.d/mysql  stop.  Es  el  mecanismo  estándar  en  los  sistemas  tipo UNIX. Aunque los directorios pueden cambiar.

•    $ mysqladmin -u root -p shutdown. Es la utilidad para realizar tareas administrativas en un servidor MySQL, en este caso le pasamos el parámetro 'shutdown' para detener el servicio.

Para que los mensajes del servidor aparezcan en español, se debe ejecutar con el parámetro -language:

$ mysqld --language=spanish

Otra opción es agregar en el archivo /etc/my.cnf una línea en la sección [mysqld]

[mysqld]
language = /usr/share/mysql/spanish

5.2. Usuanos y privilegios

5.2. Usuanos y privilegios Dataprix 8 Octubre, 2009 - 12:13

El acceso al servidor MySQL está controlado por usuarios y privilegios. Los usuarios  del  servidor  MySQL  no  tienen  ninguna  correspondencia  con  los usuarios del sistema operativo. Aunque en la práctica es común que algún administrador de MySQL asigne los mismos nombres que los usuarios tienen en el sistema, son mecanismos totalmente independientes y suele ser aconsejable en general.

El usuario administrador del sistema MySQL se llama root. Igual que el superusuario de los sistemas tipo UNIX.

Además del usuario root, las instalaciones nuevas de MySQL incluyen el usuario anónimo, que tiene permisos sobre la base de datos test. Si queremos, también podemos restringirlo asignándole una contraseña. El usuario anónimo de MySQL se representa por una cadena vacía. Vemos otra forma de asignar contraseñas a un usuario, desde el cliente de mysql y como usuario root:

mysql&gt; set password for ''@'localhost' = password('nuevapasswd');

La administración de privilegios y usuarios en MySQL se realiza a través de las sentencias:

•    GRANT. Otorga privilegios a un usuario, en caso de no existir, se creará el usuario.

•    REVOKE. Elimina los privilegios de un usuario existente.

•    SET PASSWORD. Asigna una contraseña.

•    DROP USER. Elimina un usuario.

5.2.1. La sentencia GRANT

5.2.1. La sentencia GRANT Dataprix 8 Octubre, 2009 - 15:45

La sintaxis simplificada de grant consta de tres secciones. No puede omitirse ninguna, y es importante el orden de las mismas:

•    grant lista de privilegios
•    on base de datos.tabla
•    to usuario

Ejemplo

Creación de un nuevo usuario al que se otorga algunos privilegios

mysql&gt; grant update, insert, select
-&gt; on demo.precios
-&gt; to visitante@localhost;

En la primera línea se especifican los privilegios que serán otorgados, en este caso se permite actualizar (update), insertar (insert) y consultar (select). La segunda línea especifica que los privilegios se aplican a la tabla precios de la base de datos demo. En la última línea se encuentra el nombre del usuario y el equipo desde el que se va a permitir la conexión.

El comando grant crea la cuenta si no existe y, si existe, agrega los privilegios especificados. Es posible asignar una contraseña a la cuenta al mismo tiempo que se crea y se le otorgan privilegios:

mysql&gt; grant update, insert, select
-&gt; on demo.precios
-&gt; to visitante@localhost identified by ´nuevapasswd´;

En la misma sentencia es posible también otorgar permisos a más de un usuario y asignarles, o no, contraseña:

mysql&gt; grant update, insert, select
-&gt; on demo.precios
-&gt; to visitante@localhost,
-&gt; yo@localhost identified by ´nuevapasswd´,
-&gt; tu@equipo.remoto.com;

5.2.2. Especificacion de lugares origen de la conexion

5.2.2. Especificacion de lugares origen de la conexion Dataprix 8 Octubre, 2009 - 16:06

MySQL proporciona mecanismos para permitir que el usuario realice su conexión desde diferentes equipos dentro de una red específica, sólo desde un equipo, o únicamente desde el propio servidor.

mysql&gt; grant update, insert, select
-&gt; on demo.precios
-&gt; to visitante@´%.empresa.com´;

El carácter % se utiliza de la misma forma que en el comando like: sustituye a cualquier cadena de caracteres. En este caso, se permitiría el acceso del usuario 'visitante' (con contraseña, si la tuviese definida) desde cualquier equipo del dominio 'empresa.com'. Obsérvese que es necesario entrecomillar el nombre del equipo origen con el fin de que sea aceptado por MySQL. Al igual que en like, puede utilizarse el carácter ’_’.

Entonces, para permitir la entrada desde cualquier equipo en Internet, escribiríamos:

-&gt; to visitante@´%´

Obtendríamos el mismo resultado omitiendo el nombre del equipo origen y escribiendo simplemente el nombre del usuario:

-&gt; to visitante

Los anfitriones válidos también se pueden especificar con sus direcciones IP.

to visitante@192.168.128.10
to visitante@´192.168.128.%´

Los caracteres ’ %’ y ’_’ no se permiten en los nombres de los usuarios.

5.2.3. Especificacion de bases de datos y tablas

5.2.3. Especificacion de bases de datos y tablas Dataprix 8 Octubre, 2009 - 16:18

Después de analizar las opciones referentes a los lugares de conexión permitidos, veamos ahora cómo podemos limitar los privilegios a bases de datos, tablas y columnas.

En el siguiente ejemplo otorgamos privilegios sobre todas las tablas de la base de datos demo.

mysql&gt; grant all
-&gt; on demo.*
-&gt; to ´visitante´@´localhost´;

Podemos obtener el mismo resultado de esta forma:

mysql&gt; use demo;
mysql&gt; grant all
-&gt; on *
-&gt; to ´visitante´@´localhost´;

De igual modo, al especificar sólo el nombre de una tabla se interpretará quepertenece a la base de datos en uso:

mysql&gt; use demo;
mysql&gt; grant all
-&gt; on precios
-&gt; to ´visitante´@´localhost´;

 

Opciones para la clausula on del comando grant

Opción Significado
*.* Todas las bases de datos y todas las tablas
base.* Todas las tablas de la base de datos especificada
tabla Tabla especificada de la base de datos en uso
* Todas las tablas de la base de datos en uso

 

5.2.4. Especificacion de columnas

5.2.4. Especificacion de columnas Dataprix 9 Octubre, 2009 - 12:55

A continuación presentamos un ejemplo donde se especifican las columnas sobre las que se otorgan privilegios con el comando grant:

mysql&gt; grant update(precio,empresa)
-&gt; on demo.precios
-&gt; to visitante@localhost;

Podemos especificar privilegios diferentes para cada columna o grupos de columnas:

mysql&gt; grant update(precio), select (precio, empresa)
-&gt; on demo.precios
-&gt; to visitante@localhost;

5.2.5. Tipos de privilegios

5.2.5. Tipos de privilegios Dataprix 9 Octubre, 2009 - 13:08

MySQL proporciona una gran variedad de tipos de privilegios.

•    Privilegios relacionados con tablas: alter, create, delete, drop, index, insert, select, update

•    Algunos privilegios administrativos: file, proccess, super reload, replication client, grant option, shutdown

•    Algunos privilegios para fines diversos: lock tables, show databases, create temporary tables.

El privilegio all otorga todos los privilegios exceptuando el privilegio grant option. Y el privilegio usage no otorga ninguno, lo cual es útil cuando se desea, por ejemplo, simplemente cambiar la contraseña:

grant usage
on *.*
to visitante@localhost identified by ´secreto´;

 

 

Tipos de privilegios en MySQL

Tipo de privilegio Operación que permite
all [privileges] Otorga todos los privilegios excepto grant option
usage No otorga ningún privilegio
alter Privilegio para alterar la estructura de una tabla
create Permite el uso de create table
delete Permite el uso de delete
drop Permite el uso de drop table
index Permite el uso de index y drop index
insert Permite el uso de insert
select Permite el uso de select
update Permite el uso de update
file Permite le uso de select . . . into outfile y load data infile
process Permite el uso de show full procces list
super Permite la ejecución de comandos de supervisión
reload Permite el uso de flush
replication client Permite preguntar la localización de maestro y esclavo
replication slave Permite leer los binlog del maestro
grant option Permite el uso de grant y revoke
shutdown Permite dar de baja al servidor
lock tables Permite el uso de lock tables
show tables Permite el uso de show tables
create temporary tables Permite el uso de create temporary table

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

En entornos grandes, es frecuente encontrarse en la necesidad de delegar el trabajo de administrar un servidor de bases de datos para que otros usuarios, además del administrador, puedan responsabilizarse de otorgar privilegios sobre una base de datos particular. Esto se puede hacer en MySQL con el privilegio grant option:

mysql&gt; grant all, grant option
-&gt; on demo.*
-&gt; to operador@localhost;

El mismo resultado se puede obtener con la siguiente sintaxis alternativa:

mysql&gt; grant all
-&gt; on demo.*
-&gt; to operador@localhost
-&gt; with grant option;

 

De este modo el usuario operador podrá disponer de todos los privilegios sobre la base de datos demo, incluido el de controlar el acceso a otros usuarios.

5.2.6. Opciones de encriptación

5.2.6. Opciones de encriptación Dataprix 9 Octubre, 2009 - 13:36
* Secure Sockets Layer             

MySQL puede establecer conexiones seguras encriptándolas mediante el protocolo SSL*; de esta manera, los datos que se transmiten (tanto la consulta, en un sentido, como el resultado, en el otro) entre el cliente y el servidor estarán protegidos contra intrusos. Para especificar que un usuario debe conectarse obligatoriamente con este protocolo, se utiliza la cláusula require:

mysql&gt; grant all
-&gt; on *.*
-&gt; to visitante@localhost
-&gt; require ssl;

Las conexiones encriptadas ofrecen protección contra el robo de información, pero suponen una carga adicional para el servicio, que debe desencriptar la petición del cliente y encriptar la respuesta (además de un proceso más largo de negociación al conectar), por ello, merman el rendimiento del SGBD.

s

 

5.2.7. Limites de uso

5.2.7. Limites de uso Dataprix 9 Octubre, 2009 - 13:42

Los recursos físicos del servidor siempre son limitados: si se conectan muchos usuarios al mismo tiempo al servidor y realizan consultas o manipulaciones de datos complejas, es probable que pueda decaer el rendimiento notablemente. Una posible solución a este problema es limitar a los usuarios el trabajo que pueden pedir al servidor con tres parámetros:

•    Máximo número de conexiones por hora.

•    Máximo número de consultas por hora.

•    Máximo número de actualizaciones por hora.

La sintaxis de estas limitaciones es como se muestra a continuación:

mysql&gt; grant all
-&gt; on *.*
-&gt; to
-&gt; with MAX_CONECTIONS_PER_HOUR 3
-&gt; MAX_QUERIES_PER_HOUR 300
-&gt; MAX_UPDATES_PER_HOUR 30;

5.2.8. Eliminar privilegios

5.2.8. Eliminar privilegios Dataprix 9 Octubre, 2009 - 13:45

El comando  revoke  permite eliminar privilegios otorgados con  grant a los usuarios. Veamos un ejemplo representativo:

revoke all
on *.*
from visitante@localhost;

Al ejecutar este comando se le retiran al usuario visitante todos sus privilegios sobre todas las bases de datos, cuando se conecta desde localhost.

El comando anterior no retira todos los privilegios del usuario visitante, sólo se los retira cuando se conecta desde localhost. Si el usuario se conecta desde otra localidad (y tenía permiso para hacerlo) sus privilegios permanecen intactos.

5.2.9. Eliminar usuarios

5.2.9. Eliminar usuarios Dataprix 9 Octubre, 2009 - 13:47

Antes de proceder a la eliminación de un usuario, es necesario asegurarse de que se le han quitado primero todos sus privilegios. Una vez asegurado este detalle, se procede a eliminarlo mediante el comando drop user:

mysql&gt; drop user visitante;

5.2.10. La base de datos de privilegios: mysql

5.2.10. La base de datos de privilegios: mysql Dataprix 9 Octubre, 2009 - 13:51

MySQL almacena la información sobre los usuarios y sus privilegios en una base de datos como cualquier otra, cuyo nombre es mysql. Si exploramos su estructura, entenderemos la manera como MySQL almacena la información de sus usuarios y privilegios:


Es posible realizar modificaciones directamente sobre estas tablas y obtener los mismos resultados que si utilizáramos los comandos grant, revoke, set password o drop user:

mysql&gt; update user
-&gt; set Password = password(´nuevapasswd´)
-&gt; where User =´visitante´ and Host = ´localhost´;
mysql&gt; flush privileges;

El comando flush privileges solicita a MySQL que vuelva a leer las tablas de privilegios. En el momento de ejecutarse, el servidor lee la información de estas tablas sobre privilegios. Pero si se han alterado las tablas manualmente, no se enterará de los cambios hasta que utilicemos el comando flush privileges.

 

 

Tablas de la base de datos mysql
Tabla Contenido
user Cuentas de usuario y sus privilegios globales
db Privilegios sobres bases de datos
tables_priv Privilegios sobre tablas
columns_priv Privilegios sobre columnas
host Privilegios de otros equipos anfitriones sobre bases de datos

El acceso directo a las tablas de privilegios es útil en varios casos; por ejemplo, para borrar un usuario del sistema en las versiones de MySQL anteriores a la 4.1.1:

mysql&gt; delete from user
-&gt; where User = ´visitante´ and Host = ´localhost´;
mysql&gt; flush privileges;

No es posible eliminar mediante un solo comando revoke todos los privilegios de un usuario.

Ejemplo

Se otorgan derechos a un usuario con dos comandos grant.

Observando el contenido de la base de datos de privilegios, podemos entender el comportamiento de los comandos grant y revoke. Primero asignamos privilegios para usar el comando select al usuario visitante con dos comandos grant: el primero de ellos le permite el ingreso desde el servidor nuestra-ong.org y el segundo le otorga el mismo tipo de privilegio, pero desde cualquier equipo en Internet.

mysql&gt; grant select
-&gt; on *.*
-&gt; to visitante@nuestra-ong.org;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
mysql&gt; grant select
-&gt; on *.*
-&gt; to visitante@´%´;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

Consultando la tabla user de la base de datos de privilegios, podemos observar los valores ’Y’ en la columna del privilegio select.

mysql&gt; select user,host,select_priv from user
-&gt; where user = ´visitante´;
+-----------+----------------------+----------------+
| user      | host                 | select_priv    |
+-----------+----------------------+----------------+
| visitante | nuestra-ong.org      | Y              |
| visitante |        %             | Y              |
+-----------+----------------------+----------------+
2 rows in set (0.00 sec)

Ahora solicitamos eliminar el privilegio select de todas las bases de datos y de todos los equipos en Internet.

mysql&gt; revoke all
-&gt; on *.*
-&gt; from visitante@´%´;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql&gt; select user,host,select_priv from user
-&gt; where user = ´visitante´;
+-----------+------------------+-------------+
| user      | host             | select_priv |
+-----------+------------------+-------------+
| visitante | nuestra-ong.org  |       Y     |
| visitante |        %         |       N     |
+-----------+------------------+-------------+
2 rows in set (0.01 sec)

En la tabla user observamos que, efectivamente, se ha eliminado el privilegio para visitante@’%’ pero no para 'visitante@nuestra-ong.org'. MySQL considera que son direcciones diferentes y respeta los privilegios otorgados a uno cuando se modifica otro.

5.3. Copias de seguridad

5.3. Copias de seguridad Dataprix 13 Octubre, 2009 - 22:40

Ningún sistema es perfecto ni está a salvo de errores humanos, cortes en el suministro de la corriente eléctrica, desperfectos en el hardware o errores de software; así que una labor más que recomendable del administrador del servidor de bases de datos es realizar copias de seguridad y diseñar un plan de contingencia. Se deben hacer ensayos del plan para asegurar su buen funcionamiento y, si se descubren anomalías, realizar los ajustes necesarios.

No existe una receta universal que nos indique cómo llevar nuestras copias de seguridad de datos. Cada administrador debe diseñar el de su sistema de acuerdo a sus necesidades, recursos, riesgos y el valor de la información.

MySQL ofrece varias alternativas de copia de seguridad de la información. La primera que podemos mencionar consiste simplemente en copiar los archivos de datos. Efectivamente, es una opción válida y sencilla.

En primera instancia son necesarios dos requisitos para llevarla a cabo:

•    Conocer la ubicación y estructura del directorio de datos.
•    Parar el servicio MySQL mientras se realiza la copia.

En cuanto a la ubicación y estructura del directorio, recordemos que la distribución de MySQL ubica el directorio de datos en /usr/local/mysql/var, las distribuciones GNU/Linux basadas en paquetes como DEB o RPM ubican, por lo general, los datos en /var/lib/mysql.

Si por algún motivo no encontramos el directorio de datos, podemos consultarlo a MySQL. El comando show variables nos muestra todas las variables disponibles, basta realizar un filtro con la clausula like:

mysql&gt; show variables like ´datadir´;
+---------------+-----------------+
| Variable_name |     Value       |
+---------------+-----------------+
| datadir       | /var/lib/mysql/ |
+---------------+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)

Una vez ubicados los archivos, detenemos la ejecución del servidor: un modo sencillo de asegurarnos de que la base de datos no será modificada mientras terminamos la copia:

$ mysqladmin -u root -p shutdown

Finalmente, copiamos el directorio completo con todas las bases de datos:

$ cp -r /var/lib/mysql/ /algun_dir/

Por supuesto podemos elegir otras formas de copiarlo o comprimirlo, de acuerdo a nuestras preferencias y necesidades.

$ tar czf mysql-backup.tar.gz /var/lib/mysql

Si queremos copiar sólo una base de datos, copiamos el directorio con el mismo nombre de la base de datos:

$ cp -r /var/lib/mysql/demo/ /algun_dir/respaldo_demo/

También es posible hacer copia de seguridad de una sola tabla.

$ cp -r /var/lib/mysql/demo/productos.* / algun_dir/backup_demo/

Como podemos observar, la organización de la base de datos en MySQL es muy simple:

•    Todas las bases de datos se almacenan en un directorio, llamado el directorio de datos(datadir).

•    Cada base de datos se almacena como un subdirectorio del directorio de datos.

•    Cada tabla se almacena en un archivo, acompañada de otros archivos auxiliares con el mismo nombre y diferente extensión.

El problema de este mecanismo es que debemos detener el servicio de bases de datos mientras realizamos el respaldo.

5.3.1. mysqlhotcopy

5.3.1. mysqlhotcopy Dataprix 13 Octubre, 2009 - 22:47

Un mecanismo que permite realizar la copia de los archivos del servidor sin necesidad de detener el servicio es el script 'mysqlhotcopy'. El script está escrito en Perl y bloquea las tablas mientras realiza el respaldo para evitar su modificación. Se usa de la siguiente manera:

$ mysqlhotcopy demo /algun_directorio

En este caso, creará un directorio /algun_directorio/demo con todos los archivos de la base de datos.

El comando mysqlhotcopy puede recibir sólo el nombre de una base de datos como parámetro:

$ mysqlhotcopy demo

En este caso, creará un directorio /var/lib/mysql/demo_copy.

Este método no funciona para tablas con el mecanismo de almacenamiento tipo InnoDB.

5.3.2. mysqldump

5.3.2. mysqldump Dataprix 13 Octubre, 2009 - 22:58

Las dos opciones anteriores representan copias binarias de la base de datos. El comando mysqldump, en cambio, realiza un volcado de las bases de datos pero traduciéndolas a SQL; es decir, entrega un archivo de texto con todos los comandos necesarios para volver a reconstruir las bases de datos, sus tablas y sus datos. Es el método más útil para copiar o distribuir una base de datos que deberá almacenarse en otros servidores.

$ mysqldump demo &gt; demo.sql

El comando mysqldump ofrece multitud de parámetros para modificar su comportamiento  o  el  tipo  de  volcado  generado:  por  defecto,  genera  sentencias SQL, pero puede generar ficheros de datos tipo CSV u otros formatos. También podemos especificarle que haga el volcado de todas las bases de datos o que sólo vuelque los datos y no la creación de las tablas, etc.

Las primeras líneas del archivo demo.sql según el ejemplo anterior tendrían el siguiente aspecto:

~$ mysqldump demo | head -25
-- MySQL dump 8.21
--
-- Host: localhost Database: demo
---------------------------------------------------------
-- Server version 3.23.49-log
--
-- Table structure for table ´ganancia´
--
DROP TABLE IF EXISTS ganancia;
CREATE TABLE ganancia (
venta enum(´Por mayor´,´Por menor´) default NULL,
factor decimal(4,2) default NULL
) TYPE=MyISAM;
--
Dumping data for table ´ganancia´
--
INSERT INTO ganancia VALUES (´Por mayor´,1.05);
INSERT INTO ganancia VALUES (´Por menor´,1.12);--

La ventaja de utilizar mysqldump es que permite que los archivos puedan ser leídos (y modificados) en un simple editor de textos, y pueden ser utilizados para migrar la información a otro SGBD que soporte SQL. Además soporta todos los tipos de tablas. La desventaja es que su procesamiento es lento y los archivos que se obtienen son muy grandes.

5.3.3. Restaurar a partir de respaldos

5.3.3. Restaurar a partir de respaldos Dataprix 13 Octubre, 2009 - 23:06

En algún momento, sea por el motivo que sea, necesitaremos realizar la restauración de nuestras bases de datos.

Si tenemos una copia binaria del directorio de datos, bastará con copiarla al directorio original y reiniciar el servidor:

# mysqladmin -u root -p shutdown
# cp /algun_dir/respaldo-mysql/* /var/lib/mysql
# chown -R mysql.mysql /var/lib/mysql
# mysql_safe

 

Es importante restaurar también el dueño y el grupo de los archivos de datos, para tener los accesos correctamente establecidos. En este ejemplo se adopta el supuesto que el usuario mysql es el que ejecuta el servidor mysqld.

La restauración de un archivo SQL obtenido con mysqldump, se realiza desde el cliente mysql, la base de datos debe existir, ya que el archivo demo.sql no la crea por defecto.

$ mysql demo -u root -p &lt; demo.sql

5.4. Reparación de tablas

5.4. Reparación de tablas Dataprix 13 Octubre, 2009 - 23:34

En determinadas circunstancias de uso muy frecuente, como la inserción y borrado masivos de datos, coincidiendo con bloqueos del sistema o llenado del espacio en disco u otras circunstancias, es posible que una tabla o algunos de sus índices se corrompan.

Podemos consultar el estado de integridad de una tabla con el comando check table, que realiza algunas verificaciones sobre la tabla en busca de errores y nos entrega un informe con las siguientes columnas de información:

La columna Op describe la operación que se realiza sobre la tabla. Para el comando check table esta columna siempre tiene el valor check porque ésa es la operación que se realiza. La columna Msg_type pude contener uno de los valores status, error, info, o warning. Y la columna Msg_text es el texto que reporta de alguna situación encontrada en la tabla.

Es posible que la información entregada incluya varias filas con diversos mensajes, pero el último mensaje siempre debe ser el mensaje OK de tipo status.

En otras ocasiones check table no realizará la verificación de tabla, en su lugar entregará como resultado el mensaje Table is already up to date, que significa que el gestor de la tabla indica que no hay necesidad de revisarla.

MySQL  no  permite  realizar  consultas  sobre  una  tabla  dañada  y enviará  un mensaje de error sin desplegar resultados parciales:


mysql&gt; select * from precios;
ERROR 1016: No puedo abrir archivo: ’precios.MYD’. (Error: 145)

Para obtener información del significado del error 145, usaremos la utilidad en línea de comandos perror:

$ perror 145
145 = Table was marked as crashed and should be repaired

Después de un mensaje como el anterior, es el momento de realizar una verificación de la integridad de la tabla para obtener el reporte.

En este caso localizamos dos errores en la tabla. La opción extended es uno de los cinco niveles de comprobación que se pueden solicitar para verificar una tabla.

 

Tipos de verificación

Tipo Significado
quick No revisa las filas en busca de referencias incorrectas.
fast Solamente verifica las tablas que no fueron cerradas adecuadamente.
changed Verifica sólo las tablas modificadas desde la última verificación o que no se han cerrado apropiadamente.
medium Revisa las filas para verificar que los ligados borrados son correctos, verifica las sumas de comprobación de las filas.
extended Realiza una búsqueda completa en todas las claves de cada columna. Garantiza el 100% de la integridad de la tabla.

La sentencia repair table realiza la reparación de tablas tipo MyISAM corruptas:

El segundo mensaje informa de la pérdida de 13 filas durante el proceso de reparación. Esto significa, como es natural, que el comando repair table es útil sólo en casos de extrema necesidad, ya que no garantiza la recuperación total de la información. En la práctica, siempre es mejor realizar la restauración de la información utilizando las copias de seguridad. En caso de desastre, se debe conocer el motivo que origina la corrupción de las tablas y tomar las medidas adecuadas para evitarlo. En lo que respecta a la estabilidad de MySQL, se puede confiar en que muy probablemente nunca será necesario utilizar el comando repair table.

El comando optimize table puede también realizar algunas correcciones sobre una tabla.

5.4.1. myisamchk

5.4.1. myisamchk Dataprix 14 Octubre, 2009 - 15:35

El programa myisamchk es una utilidad en línea de comandos que se incluye con la distribución de MySQL y sirve para reparar tablas tipo MyISAM. Para utilizarlo con seguridad el servidor no debe estar ejecutándose y se recomienda realizar un respaldo del directorio de datos antes de su utilización.

Recibe como parámetro principal los archivos .MYI correspondientes a las tablas que hay que revisar; es decir, myisamchk no conoce la ubicación del directorio de datos. Por ejemplo, si el directorio de datos está ubicado en /val/ lib/mysql, las siguientes serían dos maneras de realizar una comprobación de los archivos de la base de datos demo:

# myisamchk /var/lib/mysql/demo/*.MYI
# cd /var/lib/lib/mysql/demo
# myisamchk *.MYI

Se pueden revisar todas las bases de datos utilizando ’*’ para denominar el directorio de la base de datos:

# myisamchk /var/lib/mysql/*/*.MYI

Para realizar una comprobación rápida, el manual sugiere utilizar el siguiente comando:

# myisamchk --silent --fast *.MYI

Y para realizar la corrección de las tablas corruptas, el manual sugiere la sintaxis siguiente:

Nota                                                        
En la práctica con estas opciones se logran corregir los errores más comunes. Para conocer otras opciones de recuperación con myisamchk, podéis consultar el manual que acompaña a la distribu- ción de MySQL.

 

 

 

 

 

 

# myisamchk --silent --force --update-state -O key_buffer=64M \ -O sort_buffer=64M -O read_buffer=1M -O write_buffer=1M *.MYI

Las opciones dadas por -O se refieren al uso de memoria, que permiten acelerar de forma notoria el proceso de reparación.

 

--force reinicia myisamchk con el parámetro  --recover cuando encuentra algún error.

--updatestate almacena información sobre el resultado del análisis en la tabla MYI.

5.5. Análisis y optimización

5.5. Análisis y optimización Dataprix 14 Octubre, 2009 - 15:38

El diseño de MySQL le permite funcionar con un rendimiento notable, sin embargo, se pueden cometer fácilmente errores que disminuyan la capacidad de respuesta del servidor. También se pueden realizar algunos ajustes a la configuración de MySQL que incrementan su rendimiento.

5.5.1. Indexación

5.5.1. Indexación Dataprix 14 Octubre, 2009 - 15:46

La indexación es la principal herramienta para optimizar el rendimiento general de cualquier base de datos. Es también la más conocida por los usuarios de servidores MySQL y, paradójicamente, su no utilización es una de las principales causas de bajo rendimiento en servidores de bases de datos.

Muchos administradores y diseñadores simplemente parecen olvidar usar índices para optimizar los accesos a las bases de datos. Por otro lado, algunas personas tienden a indexar todo, esperando que de esta manera el servidor acelere cualquier tipo de consulta que se le solicite. En realidad, esta práctica puede causar una disminución en el rendimiento, sobre todo en lo que respecta a inserciones y modificaciones.

Para ver las ventajas de utilizar índices, analizaremos en primer término una simple búsqueda en una tabla sin índice alguno:

•    El constante acceso de escritura de una tabla la mantiene desordenada.

•    La ordenación de una tabla es una operación costosa: el servidor tendría que detenerse un tiempo considerable para ordenar sus tablas.

•    Muchas tablas tienen más de un criterio de ordenación: ordenar según una columna implica desordenar otra.

•    La inserción y eliminación de datos sin alterar el orden en una tabla es costosa: la inserción de un registro en una tabla grande implicaría una larga espera en la actualización de la misma.

•    Si se opta por mantener la tabla desordenada (que es la opción más viable), una búsqueda implicaría forzosamente un recorrido secuencial (también denominado full scan), registro por registro.

El uso de índices en la ordenación de las bases de datos ofrece las ventajas siguientes:

•    Permite ordenar las tablas por varios criterios simultáneamente.

•    Es menos costoso ordenar un archivo índice, porque incluye sólo referencias a la información y no la información en sí.

•    El coste de inserción y eliminación es menor.

•    Con los registros siempre ordenados se utilizaran algoritmos mucho más eficientes que el simple recorrido secuencial en las consultas.

El uso de índices también comporta alguna desventaja:

•    Los índices ocupan espacio en disco.

•    Aún teniendo registros pequeños, el mantener en orden un índice disminuye la velocidad de las operaciones de escritura sobre la tabla.

A pesar de estos inconvenientes, la utilización de índices ofrece mayores ventajas que desventajas, sobre todo en la consulta de múltiples tablas, y el aumento de rendimiento es mayor cuanto mayor es la tabla.

Consideremos por ejemplo una consulta sobre las tablas A, B, y C, independientemente del contenido de la cláusula where, las tres tablas se deben de combinar para hacer posible posteriormente el filtrado según las condiciones dadas:

select *
from A,B,C
where A.a = B.b
and B.b = C.c;

Consideremos que no son tablas grandes, que no sobrepasan los 1.000 registros. Si A tiene 500 registros, B tiene 600 y C 700, la tabla resultante de la consulta  anterior  tendrá  210  millones  de  registros.  MySQL  haría  el  producto cartesiano de las tres tablas y, posteriormente, se recorrería la relación resultante para buscar los registros que satisfacen las condiciones dadas, aunque al final el resultado incluya solamente 1.000 registros.

Si utilizamos índices MySQL los utilizaría de una forma parecida a la siguiente:

•    Tomaría cada uno de los registros de A.

•    Por cada registro de A, buscaría los registros en B que cumpliesen con la condición A.a = B.b. Como B está indexado por el atributo 'b', no necesitaría hacer el recorrido de todos los registros, simplemente accedería directamente al registro que cumpliese la condición.

•    Por cada registro de A y B encontrado en el paso anterior, buscaría los registros de C que cumpliesen la condición B.b = C.c. Es el mismo caso que en el paso anterior.

Comparando las dos alternativas de búsqueda, la segunda ocuparía cerca del 0,000005% del tiempo original. Por supuesto que sólo se trata de una aproximación teórica, pero adecuada para comprender el efecto de los índices en las consultas sobre bases de datos.

5.5.2. Equilibrio

5.5.2. Equilibrio Dataprix 14 Octubre, 2009 - 16:01

El índice ideal debería tener las siguientes características:

•    Los registros deberían ser lo más pequeños posible.
•    Sólo se debe indexar valores únicos.

Analicemos cada recomendación:
•    Cuanto más pequeños sean los registros, más rápidamente se podrán cambiar de lugar (al insertar, modificar o borrar filas), además, en un momento dado, el índice puede permanecer en memoria. Consideremos las dos definiciones posibles:

create table Empresa(
nombre char(30),
teléfono char(20),
index (nombre)
);

En esta tabla el índice se realiza sobre nombre, que es un campo de 30 caracteres, y se utiliza como clave para hacer los 'joins' con otras tablas.

 

Ahora considérese la siguiente alternativa:

create table Empresa(
id int ,
nombre char(30),
teléfono char(20),
index (id)
);

Se agrega una columna que servirá como identificador de la empresa. Desde el punto de vista de rendimiento implica una mejora, ya que el índice se realiza sobre números enteros, por lo tanto, ocupará menos espacio y funcionará más rápido.

Cuanto más pequeña sea la columna indexada mayor velocidad se tendrá en el acceso a la tabla.

•    Consideremos el índice siguiente, creado para disminuir la necesidad de efectuar accesos a la tabla:

create table Empresa(
nombre char(30),
crédito enum{´SI´,´NO´},
index(crédito)
);

Si consideramos que un índice se crea para evitar la necesidad de recorrer la tabla, veremos que el índice creado es prácticamente inútil, ya que alguno de los valores ocurre el 50% o más de las veces: para encontrar todos los resultados hay que recorrer gran parte de la tabla. MySQL no utiliza los índices que implican un 30% de ocurrencias en una tabla.

Aun así, y exceptuando casos exagerados como este último, puede ser interesante indexar una tabla por algún atributo que no sea único, si ese atributo se utiliza para ordenar los resultados. También puede ser conveniente crear un índice por varios atributos simultáneamente si se usan todos en alguna consulta en la cláusula ORDER BY.

Cuanto menor sea la repetición de valores en una columna indexada, menor será la necesidad de acceder a la tabla y más eficiente será el índice.

5.5.3. La cache de consultas de MySQ

5.5.3. La cache de consultas de MySQ Dataprix 16 Octubre, 2009 - 10:31
* Memoria intermedia de acceso rápido.                                       

El servidor MySQL incluye la posibilidad de utilizar una cache* con los resultados de las últimas consultas para acelerar la velocidad de respuesta. Esta solución  es  útil  cuando  las  tablas  tienen  relativamente  pocos  cambios  y  se realizan los mismos tipos de consultas. El funcionamiento de la cache se basa en las premisas siguientes:

•    La primera vez que se recibe una consulta se almacena en la cache.

•    Las siguientes veces la consulta se realiza primero en la cache; si tiene éxito, el resultado se envía inmediatamente.

La cache tiene las siguientes características:

•    El servidor compara el texto de la consulta; aunque técnicamente sea igual si difiere en uso de mayúsculas-minúsculas o cualquier otro cambio, no se considera la solicitud idéntica y no será tratada por la cache.

•    Si alguna tabla incluida en alguna consulta cambia, el contenido de la consulta es eliminado de la cache.

La configuración de la cache se realiza a través de variables globales:

•    query_cache_limit. No almacena resultados que sobrepasen dicho tamaño. Por omisión es de 1M.

•    query_cache_size. Tamaño de la memoria cache expresada en bytes. Por omisión es 0; es decir, no hay cache.

•    query_cache_type. Puede tener tres valores: ON , OFF o DEMAND 

tipos de cache

Valor Tipo         Significado                       
0    OFF    Cache desactivado
1    ON    Cache activado
   2 DEMAND Sólo bajo solicitud explicita

 

 

 

 

 

Cuando la cache del servidor esta en modo DEMAND, se debe solicitar explícitamente que la consulta utilice o no la cache:

select sql_cache
select sql_no_cache 

5.6. Replicacion

5.6. Replicacion Dataprix 16 Octubre, 2009 - 11:00

La replicación es la copia sincronizada entre dos servidores de bases de datos de forma que cualquiera de los dos puede entregar los mismos resultados a sus clientes.

MySQL incluye la posibilidad de replicación con las siguientes características:

•    Funciona con el esquema maestro-esclavo: existe un servidor maestro que lleva el control central y uno o varios servidores esclavos que se mantienen sincronizados con el servidor maestro.

•    La réplica se realiza mediante un registro de los cambios realizados en la base de datos: no se realizan las copias de las bases de datos para mantenerlas sincronizadas, en su lugar se informa de las operaciones realizadas en el servidor maestro (insert, delete , update ...) para que las realicen a su vez los servidores esclavos.

•    No es posible realizar cambios en los servidores esclavos, son exclusivamente para consultas.

Este sencillo esquema permite la creación de replicas sin mayores complicaciones obteniendo los siguientes beneficios:

•    Se distribuye la carga de trabajo.

•    El sistema es redundante, por lo que en caso de desastre hay menos probabilidades de perder los datos.

•    Es posible realizar los respaldos de un esclavo sin interrumpir el trabajo del servidor maestro.

5.6.1. Preparacion previa

5.6.1. Preparacion previa Dataprix 16 Octubre, 2009 - 11:06

El equipo maestro debe tener acceso por red. Antes de realizar la configuración de los servidores maestro y esclavo es necesario realizar las siguientes tareas:

•    Asegurarse de que en ambos está instalada la misma versión de MySQL.

•    Asegurarse de que ninguno de los servidores atenderá peticiones durante el proceso de configuración.

•    Asegurarse de que las bases de datos del servidor maestro han sido copiadas manualmente en el servidor esclavo, de manera que en ambos se encuentre exactamente la misma información.

•    Asegurarse de que ambos atienden conexiones vía TCP/IP. Por seguridad, esta opción está desactivada por omisión. Para activarla se debe comentar la línea skip_networking en el archivo de configuración /etc/my.cnf

5.6.2. Configuracion del servidor maestro

5.6.2. Configuracion del servidor maestro Dataprix 16 Octubre, 2009 - 11:17

En el servidor maestro creamos una cuenta de usuario con permisos de replicación para autorizar, en el servidor maestro, al nuevo usuario para realizar réplicas:

mysql&gt; grant replication slave
-&gt; on *.*
-&gt; to replicador@esclavo.empresa.com identified by ´secreto´;

Replicador es el nombre del nuevo usuario.

Esclavo.empresa.com es la dirección del servidor esclavo.

’Secreto’ es la contraseña.

 

El servidor maestro llevará un archivo de registro 'binlog' donde se registrarán todas las solicitudes de actualización que se realicen en las bases de datos. Para activar la creación de este archivo debemos editar el archivo /etc/my.cnf y agregar las siguientes líneas en la sección [mysqld]:

[mysqld]
log-bin
server-id = 1

El servidor maestro debe identificarse con un id, en este caso será el número 1. a continuación, reiniciamos el servidor:

/etc/init.d/mysql restart

Finalmente, consultamos el nombre del archivo 'binlog' y la posición de compensación (estos datos son necesarios para configurar el esclavo):


 

5.6.3. Configuracion del servidor esclavo

5.6.3. Configuracion del servidor esclavo Dataprix 16 Octubre, 2009 - 11:24

En el servidor esclavo, editamos el archivo /etc/my.cnf y agregamos, al igual que en el maestro, la activación del archivo 'binlog' y un identificador del servidor (que debe ser distinto del identificador del servidor maestro):

[mysqld]
log-bin
server-id = 2

Reiniciamos el servidor esclavo:

# /etc/init.d/mysql restart

Configuramos los datos del maestro en el servidor esclavo:.

mysql&gt; change master to
-&gt; master_host = ´maestro.empresa.com´,
-&gt; master_user = ´replicador´,
-&gt; master_password = ´secreto´,
-&gt; master_log_file = ´maestro-log.001´,
-&gt; master_log_pos = 76;

El último paso es iniciar el servidor esclavo:

mysql&gt; start slave;

Y ya tendremos el servidor esclavo funcionando.

5.7. Importacion y exportacion de datos

5.7. Importacion y exportacion de datos Dataprix 16 Octubre, 2009 - 11:34

En muchas ocasiones es necesario mover datos de una aplicación a otra, para ello son necesarios formatos estándares que puedan ser escritos por la aplicación origen y leídos por la aplicación destino. El más simple de esos formatos es el texto plano, donde cada archivo es una tabla, cada fila es un registro y los valores de los campos se separan por tabuladores.

MySQL puede leer este tipo de archivos, incluyendo valores nulos representados por ’\N’(N mayúscula).s

Utilizando el cliente mysql, podemos introducir los datos del archivo local proveedores.txt en la tabla proveedores:

mysql&gt; load data local infile ´proveedores.txt´
-&gt; into table proveedores;

Si se omite la palabra local, MySQL buscará el archivo en el servidor y no en el cliente.

En un archivo se pueden entrecomillar los campos, utilizar comas para separarlos y  terminar  las  líneas  con  los caracteres  ’\r\n’  (como  en  los archivos Windows). El comando load data tiene dos clausulas opcionales, fields, en el que se especifican estos parámetros.

mysql&gt; load data local infile ´prooveedores.txt´
-&gt; fields terminated by ´,´
-&gt; enclosed by ´"´
-&gt; lines terminated by ´\r\n´;

La opción enclosed by puede tener la forma optionaly enclosed by, en caso de que los campos numéricos no sean delimitados.

Además pueden omitirse las primeras lineas del archivo si contienen información de encabezados:

 

mysql&gt; load data local infile ´proveedores.txt´
-&gt; ignore 1 lines;

5.7.1. mysqlimport

5.7.1. mysqlimport Dataprix 16 Octubre, 2009 - 11:41

La utilidad mysqlimport que se incluye en la distribución puede realizar el mismo trabajo que load data. Estos son algunos de sus parámetros:

mysqlimport basededatos archivo.txt

Estos son algunos de los argumentos de mysqlimport para realizar las tareas equivalentes a la sentencia load data:

--fields-terminated-by=
--fields-enclosed-by=
--fields-optionally-enclosed-by=
--fields-escaped-by=
--lines-terminated-by=

La forma más simple para exportar datos es redireccionando la salida del cliente mysql. El parámetro -e permite ejecutar un comando en modo de procesamiento por lotes. MySQL detecta si la salida es en pantalla o está redireccionada a un archivo y elige la presentación adecuada: con encabezados y líneas de separación para la salida en pantalla, y sin encabezados y con tabuladores para un archivo:

$ mysql demo -e "select * from proveedores" &gt; proveedores.txt

La sentencia select también cuenta con una opción para realizar la tarea inversa de la sentencia load data:

mysql&gt; select *
-&gt; into outfile "/tmp/proveedores.txt"
-&gt; fields termitated by ´,´
-&gt; optionaly enclosed by ´"´
-&gt; lines termitates by ´\n´
-&gt; from proveedores;

5.7.2. mysqldump

5.7.2. mysqldump Dataprix 16 Octubre, 2009 - 11:46

La utilidad mysqldump realiza el volcado de bases de datos y puede utilizarse para transportar datos de una base a otra que también entienda SQL. Sin embargo, el archivo debe ser editado antes de utilizarse, ya que algunas opciones son exclusivas de MySQL. Por lo general, basta con eliminar el tipo de tabla que se especifica al final de un comando create table.

El siguiente comando realiza el vaciado completo de la base de datos demo:

$ mysqldump demo &gt; demo.sql

En algunos casos, los comandos insert son suficientes y no necesitamos las definiciones de las tablas.

El siguiente comando realiza un vaciado de la tabla proveedores de la base de datos demo filtrando la salida con el comando grep de UNIX que selecciona sólo las líneas que contienen la palabra INSERT. De este modo, el archivo proveedores-insert.txt contiene exclusivamente comandos insert:

$ mysqldump demo proveedores | grep INSERT

6. Clientes graficos

6. Clientes graficos Dataprix 16 Octubre, 2009 - 11:49
Nota
Actualmente, mysqlcc se ha dado por obsoleto en favor de los otros dos

Existen múltiples clientes de entorno gráfico que permiten la interacción con un servidor MySQL. Analizaremos brevemente los que distribuye la empresa MySQL AB (mysqlcc, mysql-query-browser y mysql-administrator) y que se pueden descargar del sitio ofical www.mysql.com.
 

6.1. mysqlcc

6.1. mysqlcc Dataprix 16 Octubre, 2009 - 15:43

Al ejecutarse por primera vez abrirá el diálogo que permite realizar el registro de un nuevo servidor MySQL:

 

 

En la ventana principal se pueden apreciar los servidores registrados, que en este caso es solamente uno.

Con el botón derecho del ratón sobre “Conexión de Demostración”, se puede activar la conexión. Después de eso, mysqlcc muestra las propiedades de los elementos de la base de datos.

 

 

Ahora ya estamos en disposición de realizar consultas SQL con Ctrl-Q (o haciendo click sobre el icono 'SQL'). Se abrirá una nueva ventana en la que podremos escribir la consulta que, una vez escrita, se ejecutará al teclear Ctrl-E. Los resultados se mostrarán en forma de tabla como en la captura de pantalla anterior.

mysqlcc  ofrece  múltiples  opciones  para  realizar  inserciones,  eliminaciones, configurar teclas de acceso rápido y una serie de características de uso muy intuitivo. También ofrece prestaciones para exportar el resultado de una consulta a un fichero de texto

6.2. Mysql-query-browser

6.2. Mysql-query-browser Dataprix 16 Octubre, 2009 - 15:49

Tanto  mysql-query-browser  como  mysql-administrator  comparten  la  información relativa a las conexiones almacenadas. La pantalla inicial nos permitirá seleccionar una existente o configurar una nueva: 

MySQL Query Browser

 

El aspecto de este programa es mejor que el de mysqlcc y ofrece prestaciones de ayuda en la generación de consultas, favoritos, marcadores, accesos rápidos a EXPLAIN, etc.

MySQL Query Browser

 

Asimismo, ofrece varios formatos de exportación de los resultados de una consulta y más facilidades a la hora de navegar por los resultados.

 

6.3. mysql-administrator

6.3. mysql-administrator Dataprix 16 Octubre, 2009 - 15:52

Esta novedosa herramienta es extremadamente potente y completa en cuanto a tareas de administración se refiere.

 

 

mysql-administrator permite, entre otras cosas:

•    Encender y parar el SGBD.
•    Gestionar el fichero de configuración /etc/my.cnf de forma gráfica.
•    Gestionar usuarios y privilegios.
•    Monitorizar el uso del gestor que se está haciendo del mismo, el número de conexiones, consultas simultáneas y todo tipo de información estadística.
•    Consultar los ficheros de registro (log) del servidor.
•    Gestionar copias de seguridad.
•    Gestionar la replicación de bases de datos.
•    Crear y borrar bases de datos (SCHEMA).

 

Resumen de Bases de datos en MySQL

Resumen de Bases de datos en MySQL Dataprix 16 Octubre, 2009 - 15:57

MySQL es un SGBD relacional de fácil uso y alto rendimiento, dos características muy valiosas para un desarrollador de sistemas: su facilidad de uso permite la creación de bases de datos con rapidez y sin muchas complicaciones, y su alto rendimiento lo hace sumamente atractivo para aplicaciones comerciales importantes o portales web de mucho tráfico. Si a ello le añadimos la disponibilidad de código y su licencia dual, se comprende que MySQL sea atractivo y accesible para todo el mundo.

Estos atributos tienen sus costes: mantenerlo con un alto rendimiento hace algo más lento su desarrollo, por lo que no es el más avanzado en cuanto a prestaciones y compatibilidad con estándares. MySQL carece de características que muchos otros SGBD poseen. Pero no se debe olvidar que está en continuo desarrollo, por lo que futuras versiones incluirán nuevas características. Por supuesto, para MySQL es más importante la eficiencia que incluir prestaciones sólo por competir o satisfacer a algunos usuarios.

Bibliografia

Bibliografia Dataprix 16 Octubre, 2009 - 16:01

DuBois, P. (2003). MySQL Second Edition: The definitive guide to using, programming, and administering MySQL 4 databases Indianapolis: Developer’s Library.

Manual de MySQL de la distribución (accesible en: http://dev.mysql.com/doc/).

Silberschatz, A.; Korth, H.; Sudarshan, S. (2002) Fundamentos de Bases de Datos (4.ª ed.). Madrid: McGraw Hill.

Bases de datos en PostgreSQL

Bases de datos en PostgreSQL Dataprix 16 Octubre, 2009 - 16:10

Introducción

PostgreSQL es un gestor de bases de datos orientadas a objetos (SGBDOO o ORDBMS en sus siglas en inglés) muy conocido y usado en entornos de software libre porque cumple los estándares SQL92 y SQL99, y también por el conjunto de funcionalidades avanzadas que soporta, lo que lo sitúa al mismo o a un mejor nivel que muchos SGBD comerciales.

El origen de PostgreSQL se sitúa en el gestor de bases de datos POSTGRES desarrollado en la Universidad de Berkeley y que se abandonó en favor de PostgreSQL a partir de 1994. Ya entonces, contaba con prestaciones que lo hacían único en el mercado y que otros gestores de bases de datos comerciales han ido añadiendo durante este tiempo.

PostgreSQL se distribuye bajo licencia BSD, lo que permite su uso, redistribución, modificación con la única restricción de mantener el copyright del software a sus autores, en concreto el PostgreSQL Global Development Group y la Universidad de California.

PostgreSQL puede funcionar en múltiples plataformas (en general, en todas las modernas basadas en Unix) y, a partir de la próxima versión 8.0 (actualmente en su segunda beta), también en Windows de forma nativa. Para las versiones anteriores existen versiones binarias para este sistema operativo, pero no tienen respaldo oficial.

Para el seguimiento de los ejemplos y la realización de las actividades, es imprescindible disponer de los datos de acceso del usuario administrador del gestor de bases de datos. Aunque en algunos de ellos los privilegios necesarios serán menores, para los capítulos que tratan la administración del SGBDOO será imprescindible disponer de las credenciales de administrador.

Las sentencias o comandos escritos por el usuario estarán en fuente monoespaciada, y las palabras que tienen un significado especial en PostgreSQL estarán en negrita. Es importante hacer notar que estas últimas no siempre son palabras reservadas, sino comandos o sentencias de psql (el cliente interactivo de PostgreSQL).

La versión de PostgreSQL que se ha utilizado durante la redacción de este material, y en los ejemplos, es la 7.4, la última versión estable en ese momento, aunque no habrá ningún problema en ejecutarlos en versiones anteriores, hasta la 7.0.

 

Objetivos

El objetivo principal de esta unidad es conocer el gestor de bases de datos relacionales con soporte para objetos PostgreSQL, y comentar tanto sus características comunes a otros gestores de bases de datos, como las que lo distinguen de sus competidores de código abierto.

Además, se ofrece la oportunidad de aplicar los conocimientos aprendidos en el módulo referido a SQL sobre un sistema gestor de base de datos real y examinar las diferencias entre el estándar y la implementación que hace de él el SGBD.

Por último, se presentan las tareas de administración del SGBD más habituales que un usuario debe llevar a cabo como administrador de Post-greSQL.

1. CaracterIsticas de PostgreSQL

1. CaracterIsticas de PostgreSQL Dataprix 19 Octubre, 2009 - 10:09

En este apartado comentaremos las características más relevantes de PostgreSQL, un SGBD con soporte para objetos. Comentaremos tanto las prestaciones de PostgreSQL más interesantes o destacadas, como las limitaciones en su diseño o en la implementación de los estándares SQL.

También es interesante conocer un poco la historia de PostgreSQL, ya que tanto por las personas que han participado en su desarrollo como por su relación con otros gestores de bases de datos, nos ayudará a tener una mejor visión de la evolución del mismo.

 

1.1. Breve historia

1.1. Breve historia Dataprix 19 Octubre, 2009 - 10:12

La historia de PostgreSQL se inicia en 1986 con un proyecto del profesor Michael Stonebraker y un equipo de desarrolladores de la Universidad Berkeley (California), cuyo nombre original era POSTGRES. En su diseño se incluyeron algunos conceptos avanzados en bases de datos y soporte parcial a la orientación a objetos.

POSTGRES fue comercializado por Illustra, una empresa que posteriormente formó parte de Informix (que comercializaba el conocido SGBD del mismo nombre, recientemente absorbida por IBM y su DB/2). Llegó un momento en que mantener el proyecto absorbía demasiado tiempo a los investigadores y académicos, por lo que en 1993 se liberó la versión 4.5 y oficialmente se dio por terminado el proyecto.

En 1994, Andrew Yu y Jolly Chen incluyeron SQL en Postgres para posteriormente liberar su código en la web con el nombre de Postgres95. El proyecto incluía múltiples cambios al código original que mejoraban su rendimiento y legibilidad.

En 1996 el nombre cambió a PostgreSQL retomando la secuencia original de versiones, por lo que se liberó la versión 6.0. En el año 2004 la última versión estable oficial es la 7.4.6, mientras que la versión 8.0 está ya en fase final de estabilización.

1.2. Prestaciones

1.2. Prestaciones Dataprix 19 Octubre, 2009 - 10:17
Los desarrolladores de proyectos     basados en software libre tienen       muy en cuenta PostgreSQL cuando  los requerimientos de un proyecto    exigen prestaciones de alto nivel.     

PostgreSQL destaca por su amplísima lista de prestaciones que lo hacen capaz de competir con cualquier SGBD comercial:

•    Está desarrollado en C, con herramientas como Yacc y Lex.

•    La API de acceso al SGBD se encuentra disponible en C, C++, Java, Perl, PHP, Python y TCL, entre otros.

•    Cuenta con un rico conjunto de tipos de datos, permitiendo además su extensión mediante tipos y operadores definidos y programados por el usuario.

•    Su administración se basa en usuarios y privilegios.

•    Sus opciones de conectividad abarcan TCP/IP, sockets Unix y sockets NT, además de soportar completamente ODBC.

•    Los mensajes de error pueden estar en español y hacer ordenaciones correctas con palabras acentuadas o con la letra ‘ñ’.

•    Es altamente confiable en cuanto a estabilidad se refiere.

•    Puede extenderse con librerías externas para soportar encriptación,  búsquedas por similitud fonética (soundex), etc.

•    Control de concurrencia multiversión, lo que  mejora sensiblemente las operaciones de bloqueo y transacciones en sistemas multiusuario.

•    Soporte  para  vistas,  claves  foráneas,  integridad  referencial,  disparadores, procedimientos almacenados, subconsultas y casi todos los tipos y operadores soportados en SQL92 y SQL99.

•    Implementación de algunas extensiones de orientación a objetos. En PostgreSQL es posible definir un nuevo tipo de tabla a partir de otra previamente definida.

1.3. Limitaciones

1.3. Limitaciones Dataprix 19 Octubre, 2009 - 10:20

Las limitaciones de este tipo de gestores de bases de datos suelen identificarse muy fácilmente analizando las prestaciones que tienen previstas para las próximas versiones. Encontramos lo siguiente:

•    Puntos de recuperación dentro de transacciones. Actualmente, las transacciones abortan completamente si se encuentra un fallo durante su ejecución. La definición de puntos de recuperación permitirá                     recuperar  mejor transacciones complejas.

•    No soporta tablespaces para definir dónde almacenar la base de datos, el esquema, los índices, etc.

•    El soporte a orientación a objetos es una simple extensión que ofrece prestaciones como la herencia, no un soporte completo.

2. Introduccion a la orientación a objetos

2. Introduccion a la orientación a objetos Dataprix 19 Octubre, 2009 - 10:22

Dado que PostgreSQL incluye extensiones de orientación a objetos (aunque no es, como ya hemos comentado, un SGBDOO completo), es interesante repasar algunos de los conceptos relacionados con este paradigma de programación y estructuración de datos.

2.1. El modelo orientado a objetos

2.1. El modelo orientado a objetos Dataprix 19 Octubre, 2009 - 10:29

En 1967, el lenguaje de programación Simula aplicaba algunas ideas para modelar aspectos de la realidad de forma mucho más directa que los métodos tradicionales. Desde entonces, la orientación a objetos (OO) ha adquirido cada vez mayor popularidad al demostrar sus ventajas, entre las cuales:

•    Permite un modelado más “natural” de la realidad.

•    Facilita la reutilización de componentes de software.

•    Ofrece mecanismos de abstracción para mantener controlable la construcción de sistemas complejos.

En el mercado aparecen constantemente herramientas y lenguajes de programación autodenominados orientados a objetos y los ya existentes evolucionan  rápidamente  incluyendo  nuevas  características  de  OO.  De  la  misma manera, se han desarrollado múltiples métodos y metodologías bajo este enfoque, cada una con aportaciones propias que llegan, en ocasiones, a resultar contradictorias entre sí. Se ha logrado la creación de un lenguaje unificado para el modelado, llamado precisamente UML (unified modeling language). La intención de UML es ser independiente de cualquier metodología y es precisamente esta independencia la que lo hace importante para la comunicación entre desarrolladores, ya que las metodologías son muchas y están en constante evolución.

Lamentablemente, a pesar de los muchos esfuerzos y de importantes avances, las ciencias de la computación no han creado aún una definición de modelo de objetos como tal. En un panorama como éste, es indispensable, al menos, la existencia de un modelo informal de objetos que oriente la evolución de la tecnología y que tenga la aprobación de los expertos en la materia. Un modelo así permitiría su estudio consistente por parte de los profesionales de las tecnologías de la información, facilitaría la creación de mejores lenguajes y herramientas  y,  lo  que  es  más  importante,  definiría  los  estándares  para  una metodología de desarrollo consistente y aplicable.

Sin embargo, este modelo no existe, lo que provoca inconsistencias incluso en el tratamiento de los principios y conceptos básicos de la OO. Por eso, es frecuente encontrar errores graves en el desarrollo de sistemas OO y, lo que es aún peor, se implementan soluciones de dudosa validez en herramientas de desarrollo que se dicen orientadas a objetos.

Aun sin haber alcanzado la madurez, la orientación a objetos es el paradigma que mejor permite solucionar los muchos y variados problemas que existen en el desarrollo de software. En los próximos apartados analizaremos los conceptos básicos de este modelo para identificar algunos de los problemas que aún debe resolver, lo que facilitará la comprensión y evaluación de métodos y herramientas OO.

2.2. Objetos: clase frente a instancia

2.2. Objetos: clase frente a instancia Dataprix 19 Octubre, 2009 - 10:56

Los objetos son abstracciones que realizamos del mundo que nos rodea y que identificamos por sus propiedades. Para la OO todo es un objeto.

Cada objeto tiene una existencia un tanto independiente de los demás objetos; es decir, tiene identidad propia. Aunque dos objetos tengan exactamente los mismos valores, no por eso serán el mismo objeto, seguirán siendo entidades diferentes. En los modelos OO, la identidad se representa con el identificador de objeto, IDO (OID en inglés, de object identifier). Teóricamente, el IDO de un objeto es único e irrepetible en el tiempo y el espacio.
 

Función del IDO                               
El IDO permite que dos objetos idénticos puedan diferenciarse, no es importante que el usuario conozca los IDO, lo importante es que los diferencie el sistema.

Los IDO son el mecanismo que permite hacer referencia a un objeto desde otro. De esta manera las referencias tejen las relaciones entre objetos.

Todos los objetos que comparten las mismas propiedades se dice que pertenecen a la misma clase. En los modelos OO, las clases le roban el papel central a los objetos, ya que es a través de ellas como se definen las propiedades de éstos y además se utilizan como plantillas para crear objetos.

 

 

Al crear un objeto utilizando la definición dada por una clase, obtenemos un valor para él, es lo que se llama una instancia del objeto. Durante la ejecución de los programas se trabaja con instancias. Como concepto, la instancia es equivalente a una tupla (fila) concreta en una tabla de una base de datos.

2.3. Propiedades: atributo frente a operacion

2.3. Propiedades: atributo frente a operacion Dataprix 19 Octubre, 2009 - 11:03

Las propiedades de los objetos pueden ser de dos tipos, dinámicas y estáticas. Un  atributo  representa  una  propiedad  estática  de  un  objeto  (color,  coste, edad, etc.). Una operación representa una propiedad dinámica; es decir, una transformación sobre un atributo o una acción que puede realizar.

El conjunto de valores de los atributos en un momento dado se conoce como estado del objeto. Los operadores actúan sobre el objeto cambiando su estado. La secuencia de estados por la que pasa un objeto al ejecutar operaciones definen su comportamiento.

La posibilidad de definir comportamientos complejos es lo que hace diferente la OO.

 

 

2.4. Encapsulamiento: implementacion frente a interfaz

2.4. Encapsulamiento: implementacion frente a interfaz Dataprix 19 Octubre, 2009 - 11:22

La estructura interna de los objetos debe estar oculta al usuario de un objeto, no necesita conocerla para interactuar con él. Los objetos se conciben como una cápsula cuyo interior está oculto y no puede ser alterado directamente desde el exterior.

Los tipos de datos abstractos           
Los tipos de datos abstractos (TDA) obedecen al mismo principio de independencia de la implementación. La diferencia respecto a los objetos es que éstos incluyen los datos y las peraciones en la misma cápsula.

A la estructura interna de un objeto se la denomina implementación y a la parte visible, la que se presenta al exterior, interfaz. La interfaz se define por sus atributos y operaciones.

La implementación de una operación se conoce como método. La implementación de un atributo se realiza generalmente con variables de instancia.

El encapsulamiento comporta las siguientes ventajas:

•    La modificación interna (de la implementación) de un objeto para corregirlo o mejorarlo no afecta a sus usuarios.

•    La dificultad inherente a la modificación de la implementación de un objeto sea independiente del tamaño total del sistema. Esto permite que los sistemas evolucionen con mayor facilidad.

•    La simplificación en el uso del objeto al ocultar los detalles de su funcionamiento y presentarlo en términos de sus propiedades. Al elevar el nivel de abstracción se disminuye el nivel de complejidad de un            sistema. Es posible modelar sistemas de mayor tamaño con menor esfuerzo.

•    Constituye un mecanismo de integridad. La dispersión de un fallo a través de todo el sistema es menor, puesto que al presentar una división entre interfaz e implementación, los fallos internos de un objeto              encuentran una barrera en el encapsulamiento antes de propagarse al resto del sistema.

•    Permite la sustitución de objetos con la misma interfaz y diferente implementación. Esto permite modelar sistemas de mayor tamaño con menor esfuerzo.

 

Estas características del encapsulamiento han contribuido en gran medida a la buena reputación de la OO.

Paradójicamente, el encapsulamiento, a pesar de ser uno de los conceptos básicos en la OO, no siempre se interpreta y se aplica correctamente. Especialmente en lo referente a encapsulamiento de atributos.

 

 

Diferenciemos operación y método a través de un ejemplo.

Consideremos tres objetos: polígono, círculo y punto.

A los tres se les solicita la operación de imprimir. En esta situación, tenemos que:

•  La operación solicitada es la misma, porque el significado del resultado es el mismo.

•  Cada objeto ejecuta la operación de forma diferente; es decir, con un método diferente.

•  Cada objeto, internamente, puede tener más de un método y selecciona el más apropiado según las circunstancias.

 

Las operaciones no son exclusivas de los tipos de objeto, los métodos sí. Una operación especifica “qué” hacer y un método “cómo” hacerlo. Esta diferencia permite tener múltiples métodos para una misma operación.

Veamos ahora la diferencia entre atributos y variables de instancia, que puede parecer más sutil.

Un atributo es la vista externa de una propiedad estática de un objeto. La representación interna puede variar, los atributos pueden implementarse también con métodos. Tomemos como ejemplo el objeto punto con los atributos que se muestran a continuación:
 

 

Punto
+ x: float
+ y: float
+ radio: float
+ ángulo: float
 

Los atributos de un punto pueden definirse en coordenadas angulares o rectangulares; en este caso, es posible conocer ambas representaciones. En la implementación de estos atributos, dos pueden ser variables de instancia y los otros dos se implementan como métodos, que se calculan a través de los primeros.

Desde el exterior no debe ser posible conocer la representación elegida internamente. Puede cambiarse la implementación de los atributos sin alterar la interfaz. En algunos casos puede incluso permitirse al sistema la elección de la representación interna de un atributo del mismo modo que una operación elige entre varios métodos disponibles.

2.4.1. Atributo frente a variable de instancia

2.4.1. Atributo frente a variable de instancia Dataprix 19 Octubre, 2009 - 11:40
Los atributos                                   
Un atributo puede ser almacenado en una variable o calculado por un método.

Un atributo especifica una cualidad de un objeto; una variable de instancia especifica cómo se almacenan los valores para esa cualidad.

Consideremos tres objetos, nombre, foto, vídeo, de los que necesitamos conocer el tamaño y prever, así, el espacio necesario para almacenarlos en disco.
En esta situación tenemos que:

  • El atributo es el mismo, porque su lectura tiene el mismo significado.
  • Cada objeto implementa el atributo de manera diferente. Sin importar la implementación, externamente todos los atributos entregan el mismo tipo de valor. Por ejemplo:
    –  El nombre puede utilizar un byte como variable de instancia, porque el tamaño de un nombre no puede ser mayor que 255 caracteres, o se puede implementar un método que calcule el tamaño en tiempo de ejecución.
    –  La foto utilizará dos o cuatro bytes.
    –  El vídeo puede almacenar el valor de tamaño en múltiplos de K.
  • Cada objeto puede tener implementaciones alternativas que se adapten a las circunstancias.

                      Variables de instancia vs. atributos

Lamentablemente, los lenguajes de programación comúnmente utilizados no implementan mecanismos adecuados para el encapsulamiento de los atributos, llegando, incluso, a permitir el acceso público a variables de instancia. A continuación, analizaremos las graves consecuencias de este hecho.

Acceder a un atributo es, en realidad, una operación que puede ser de lectura o de escritura. Por este motivo, frecuentemente se define el encapsulamiento como la ocultación de todas las variables permitiendo el acceso del exterior sólo para operaciones. Cuando el lenguaje de programación no ofrece independencia de la implementación en los atributos, se deben definir una variable de instancia y dos métodos por cada atributo: LeerAtributo y EscribirAtributo.

Las bases de datos relacionales tienen perfectamente diferenciada la interfaz de la implementación en sus tipos de datos: la forma de almacenarlos es completamente  independiente  de  la  forma  de  consultarlos  o  guardarlos.  No  se conciben las operaciones como internas a los objetos.

El  encapsulamiento  ha  sido  considerado  como  un  principio  central  de  la orientación a objetos y atentar contra él significa para muchos romper con sus reglas fundamentales. Sin embargo, las bases de datos orientadas a objetos tienen entre sus funciones la realización de consultas, que necesita acceder a los atributos de los objetos. Dado que los objetos se implementan con variables, al accederlos se rompe el encapsulamiento.

La mayoría de los lenguajes orientados a objetos permiten romper el encapsulamiento de forma parcial, declarando variables como públicas. El encapsulamiento, en estos casos, se proporciona como un mecanismo opcional, ya que el usuario puede declarar todas las variables públicas y, por lo tanto, accesibles directamente.

Otros lenguajes implementan operaciones de lectura/escritura que permiten acceder a las variables sin romper el encapsulamiento.

 

2.5. Herencia: jerarquia de clases

2.5. Herencia: jerarquia de clases Dataprix 19 Octubre, 2009 - 11:54

La herencia se define como el mecanismo mediante el cual se utiliza la definición de una clase llamada “padre”, para definir una nueva clase llamada “hija” que puede heredar sus atributos y operaciones.
A las clases “hijo” también se les conoce como subclases, y a las clases “padre” como superclases. La relación de herencia entre clases genera lo que se llama jerarquía de clases.

La herencia de tipo
En la herencia de tipo lo que hereda la subclase son los atributos de la superclase, pero no necesariamente su implementación, puesto que puede volver a implementarlos.

Hablamos de herencia de tipo cuando la subclase hereda la interfaz de una superclase; es decir, los atributos y las operaciones. Hablamos de herencia estructural cuando la subclase hereda la implementación de la superclase; es decir, las variables de instancia y los métodos.

La herencia de tipo define relaciones es-un entre clases, donde la clase “hijo” tiene todas las propiedades del “padre”, pero el “padre” no tiene todas las propiedades del “hijo”.

Consideremos una referencia mascota que es de tipo animal, en algún lenguaje de programación.

Ejemplo                                                 
Un gato es-un animal. Todas las propiedades de la clase “animal” las tiene la clase “ga to”. Pero un animal no-es necesariamente un gato. Todas las propiedades de gato no las tienen todos los animales.

mimascota: Animal;

Puede  hacer  referencia  a  objetos  de  tipo  animal,  o  tipos derivados  de  éste, como perro, gato o canario, por ejemplo.

mimascota = new Canario;

Se construye un nuevo canario y se hace referencia a él como mascota.

La propiedad de sustituir objetos que descienden del mismo padre se conoce como polimorfismo, y es un mecanismo muy importante de reutilización en la OO.

La referencia al tipo animal es una referencia polimorfa, ya que puede referirse a tipos derivados de animal. A través de una referencia polimorfa se pueden solicitar operaciones sin conocer el tipo exacto.

mimascota.comer();

La operación comer tiene el mismo significado para todos los animales. Como ya hemos comentado, cada uno utilizará un método distinto para ejecutar la operación.

Para conocer el tipo exacto del objeto en cuestión, se utiliza el operador de información de tipo. De este modo puede accederse a las propiedades específicas de un tipo de objeto que no están en los demás tipos.

En este ejemplo llamamos al operador información de tipo, instancia-de.
if (mimascota instancia-de Canario)
   mimascota.cantar();
Si la mascota es una instancia del tipo Canario entonces se le solicitará cantar, que es una propiedad que no tienen todas las mascotas.
 

Una clase puede heredar las propiedades de dos superclases mediante lo que se conoce como herencia múltiple.

En una herencia múltiple, puede ocurrir que en ambas superclases existan propiedades con los mismos nombres, situación  que  se  denomina colisión  de nombres. A continuación, se relacionan los posibles casos de colisión de nombres en la herencia de tipo:

  • Los nombres son iguales porque se refieren a la misma propiedad (ya hemos visto ejemplos de ello: la operación imprimir y el atributo tamaño). En este caso no hay conflicto porque el significado está claro: es la misma propiedad, sólo hay que definir una implementación adecuada.
  • Los nombres son iguales pero tienen significados diferentes. Esta situación es posible porque el modelado es una tarea subjetiva y se soluciona cambiando los nombres de las propiedades heredadas que tengan conflicto.

La herencia múltiple no comporta problemas para la herencia de tipo, puesto que no pretende la reutilización de código, sino el control conceptual de la complejidad de los sistemas mediante esquemas de clasificación.

Por lo que respecta a la herencia estructural, que, recordemos, consiste en que la subclase hereda las variables de instancia y los métodos de la superclase –es decir, la implementación–, la cosa cambia.

Para entender mejor la herencia estructural, diremos informalmente que representa una relación funciona-como. Por ejemplo, se puede utilizar para definir un avión tomando como superclase ave, de esta manera la capacidad de volar del ave queda implementada en el avión. Un avión no es-un ave, pero podemos decir que funciona-como ave.

Al aplicar la herencia de esta manera se dificulta la utilización del polimorfismo: aunque un objeto funcione internamente como otro, no se garantiza que externamente pueda tomar su lugar porque funciona-como.

El objetivo de la herencia estructural es la reutilización de código, aunque en algunos casos, como el ejemplo anterior, pueda hacer conceptualmente más complejos los sistemas.

Ejemplo                                                  
Si un canario es-un animal, entonces un canario funciona-como animal, más otras propiedades especificas de canario

Siempre que es posible aplicar la herencia de tipo, puede aplicarse la herencia estructural, por lo que la mayoría de los lenguajes de programación no hacen distinción entre los dos tipos de herencia.

 

Los lenguajes de programación comúnmente no hacen distinción entre la herencia estructural y la herencia de tipo.

La herencia estructural múltiple permite heredar variables y métodos de va rias superclases, pero surgen problemas que no son fáciles de resolver, especialmente con las variables de instancia.

Para resolver el conflicto de una variable de instancia duplicada, se puede optar por las siguientes soluciones:

  • Cambiar los nombres, lo que puede provocar conflictos en los métodos que las utilizan.
  • Eliminar una de las variables. Pero puede pasar que realicen alguna función independiente, en cuyo caso, sería un error eliminar una.
  • No permitir herencia múltiple cuando hay variables duplicadas.

Como se puede observar, no es fácil solucionar conflictos entre variables de instancia, por ello muchos lenguajes optan por diversos mecanismos incluyendo la prohibición de la herencia múltiple.

 

2.5.1. Tipo y clase

2.5.1. Tipo y clase Dataprix 19 Octubre, 2009 - 16:03

Tenemos que advertir que la mayoría de lenguajes de programación no diferencian los conceptos de tipo y clase y que la diferencia que establecen algunos autores no es demasiado clara. De todas maneras, la tendencia sería definir dichos conceptos como sigue:

•    Un tipo es un conjunto de objetos que comparten la misma interfaz.

•    Una clase es un conjunto de objetos que comparten la misma implementación.

Una solución que se aplica es incluir en el lenguaje el concepto de interfaz que define solamente las operaciones de una clase, pero no ofrece alternativas para los atributos. Sin embargo, con la diferenciación entre clases e interfaces no se logra la diferenciación entre los dos tipos de herencia, pues las clases se utilizan para representar relaciones es-un.

2.6. Agregación: jerarquía de objetos

2.6. Agregación: jerarquía de objetos Dataprix 19 Octubre, 2009 - 16:09
Ejemplo                                                  
Un automóvil está compuesto de carrocería, motor, ruedas, etc.

Los objetos son, por naturaleza, complejos; es decir, están compuestos de objetos más pequeños. Un sistema de información debe reflejar esta propiedad de los objetos de forma natural. En una base de datos relacional, un objeto complejo debe ser descompuesto en sus partes más simples para ser almacenado. Al extraerlo, es necesario ensamblar cada una de sus partes.

Por este motivo el modelo relacional comporta problemas cuando se utiliza en aplicaciones como el CAD, donde los objetos que se procesan son muy complejos.

Las bases de datos de objetos deben proporcionar la facilidad de obtener un objeto complejo en una sola consulta de forma transparente. En este caso, los apuntadores son un mecanismo excelente para representar composición, ya que permiten acceder rápidamente a las partes componentes de un objeto, sin importar su lugar de almacenamiento.

Las bases de datos requieren independencia de la aplicación, lo que provoca un conflicto conceptual cuando se trabaja con objetos compuestos: las bases de datos deben almacenar información independiente de la aplicación para que nuevas aplicaciones puedan hacer diferentes interpretaciones de la información original; pero con los objetos compuestos esto no es tan sencillo, puesto que suelen tener una sola interpretación, o mejor dicho, una sola manera de ser consultado en una base de datos.

2.7. Persistencia

2.7. Persistencia Dataprix 19 Octubre, 2009 - 16:14

La persistencia se define como la capacidad de un objeto para sobrevivir al tiempo de ejecución de un programa. Para implementarla, se utiliza el almacenamiento secundario.

Se han propuesto varios mecanismos para implementar la persistencia en los lenguajes de programación, entre los que podemos destacar los siguientes:

•    Archivos planos. Se crean archivos para almacenar los objetos en el formato deseado por el programador. Los objetos se cargan al abrir el programa y se guardan al finalizar. Ésta es la opción más accesible para   todos los lenguajes de programación.

•    Bases de datos relacionales. Los objetos son mapeados a tablas, un módulo del programa se encarga de hacer las transformaciones objeto-relacionales. Este enfoque consume mucho tiempo al realizar el mapeo. Existen algunas herramientas que realizan mapeos semiautomáticos.

•    Bases de objetos. Los objetos son almacenados de forma natural en una base de objetos, y la consulta y recuperación es administrada por el gestor, de esta forma las aplicaciones no necesitan saber nada sobre los detalles de implementación.

•    Persistencia transparente. Los objetos son almacenados y recuperados por el sistema cuando éste lo cree conveniente, sin que el usuario  deba hacer ninguna solicitud explícita de consulta, actualización o  recuperación de información a una base de objetos. No se requiere, por lo tanto, otro lenguaje para interactuar con las bases de datos.

2.8. PostgreSQL y la orientacion a objetos

2.8. PostgreSQL y la orientacion a objetos Dataprix 20 Octubre, 2009 - 10:14

El argumento a favor de las bases de datos objeto-relacionales sostiene que permite realizar una migración gradual de sistemas relacionales a los orientados a objetos y, en algunas circunstancias, coexistir ambos tipos de aplicaciones durante algún tiempo.

El problema de este enfoque es que no es fácil lograr la coexistencia de dos modelos de datos diferentes como son la orientación a objetos y el modelo relacional. Es necesario equilibrar de alguna manera los conceptos de uno y otro modelo sin que entren en conflicto.

Uno de los conceptos fundamentales en la orientación a objetos es el concepto de clase. Existen dos enfoques para asociar el concepto de clase con el modelo relacional:

1.er enfoque: las clases definen tipos de tablas
2.º enfoque: las clases definen tipos de columnas

Dado que en el modelo relacional las columnas están definidas por tipos de datos, lo más natural es hacer corresponder las columnas con las clases.

1.er enfoque 2.o enfoque
Los objetos son valores tuplas
Las clases son dominios tablas
Los mecanismos de extensión          
No es habitual que el usuario utilice los mecanismos de extensión pues se consideran mecanismos avanzados.

PostgreSQL implementa los objetos como tuplas y las clases como tablas. Aunque también es posible definir nuevos tipos de datos mediante los mecanismos de extensión.

Dado que las tablas son clases, pueden definirse como herencia de otras. Las tablas derivadas son polimorfas y heredan todos los atributos (columnas) de la tabla padre (incluida su clave primaria). Si no se manejan con precaución, las tablas polimorfas pueden conducir a errores de integridad al duplicar claves primarias.

Veremos estos conceptos más
en detalle en el subapartado 4.2 de esta unidad didáctica.

PostgreSQL soporta algunas extensiones del lenguaje SQL para crear y gestionar este tipo de tablas.

 

3. Acceso a un servidor PostgreSQL

3. Acceso a un servidor PostgreSQL Dataprix 20 Octubre, 2009 - 10:32

3.1. La conexion con el servidor

3.1. La conexion con el servidor Dataprix 20 Octubre, 2009 - 10:37
* Distintos tipos de credenciales     permiten distintos niveles de            acceso.                                                 

Antes de intentar conectarse con el servidor, debemos asegurarnos de que está funcionando y que admite conexiones, locales (el SGBD se está ejecutando en la misma máquina que intenta la conexión) o remotas.
 

En el apartado que concierne a la administración de PostgreSQL se comenta detalladamente los aspectos relacionados con el istema de usuarios, contraseñas y privilegios del SGBD.

Una vez comprobado el correcto funcionamiento del servidor, debemos disponer de las credenciales necesarias para la conexión. Para simplificar, supondremos que disponemos de las credenciales* del administrador de la base de datos (normalmente, usuario PostgreSQL y su contraseña).

3.2. El cliente psql

3.2. El cliente psql Dataprix 20 Octubre, 2009 - 10:52

Para conectarse con un servidor, se requiere, obviamente, un programa cliente. Con la distribución de PostgreSQL se incluye un cliente, psql, fácil de utilizar, que permite la introducción interactiva de comandos en modo texto.

El siguiente paso es conocer el nombre de una base de datos residente en el servidor. El siguiente comando permite conocer las bases de datos residentes en el servidor:

~$ psql -l
List of databases
Name       | Owner    | Encoding
-----------+----------+-----------
demo       | postgres | SQL_ASCII
template0  | postgres | SQL_ASCII
template1  | postgres | SQL_ASCII
(3 rows)
~$

Para realizar una conexión, se requieren los siguientes datos:

•    Servidor. Si no se especifica, se utiliza localhost.

•    Usuario. Si no se especifica, se utiliza el nombre de usuario Unix que ejecuta psql.

•    Base de datos.

Ejemplos del uso de psql para conectarse con un servidor de bases de datos

~$ psql -d demo
~$ psql demo

Las dos formas anteriores ejecutan psql con la base de datos demo.

~$ psql -d demo -U yo
~$ psql demo yo
~$ psql -h servidor.org -U usuario -d basedatos

A partir del fragmento anterior, el cliente psql mostrará algo similar a lo siguiente:

Welcome to psql, the PostgreSQL interactive terminal.
Type: \copyright for distribution terms
\h for help with SQL commands
\? for help on internal slash commands
\g or terminate with semicolon to execute query
\q to quit
demo=#

El símbolo ‘#’, que significa que psql está listo para leer la entrada del usuario.

Notación                                               
Hemos utilizado los dos comandos de ayuda que ofrece el lenguaje:
•   \h Explica la sintaxis de entencias SQL.
•   \? Muestra los comandos nternos disponibles.
Para salir de ayuda, se presiona la tecla ‘q’.

Las sentencias SQL se envían directamente al servidor para su interpretación, los comandos internos tienen la forma \comando y ofrecen opciones que no están incluidas en SQL y son interpretadas internamente por psql.

Para terminar la sesión con psql, utilizamos el comando \q o podemos presionar Ctrl-D.

3.3. Introduccion de sentencias

3.3. Introduccion de sentencias Dataprix 20 Octubre, 2009 - 11:14

Las sentencias SQL que escribamos en el cliente deberán terminar con ‘;’ o bien con ‘\g’:

demo=# select user;
   current_user
--------------
   postgres
(1 row)
demo=#

Cuando un comando ocupa más de una línea, el indicador cambia de forma y va señalando el elemento que aún no se ha completado.

 

demo=# select
demo-# user\g
   current_user
--------------
   postgres
(1 row)
demo=#

 

 

Indicadores de PostgreSQL
Indicador Significado
=# Espera una nueva sentencia
-# La sentencia aún no se ha terminado con “;” o \g
“# Una cadena en comillas dobles no se ha cerrado
‘# Una cadena en comillas simples no se ha cerrado
(# Un paréntesis no se ha cerrado

 

El cliente psql almacena la sentencia hasta que se le da la orden de enviarla al SGBD. Para visualizar el contenido del buffer donde ha almacenado la sentencia, disponemos de la orden ‘\p’:

demo=&gt; SELECT
demo-&gt; 2 * 10 + 1
demo-&gt; \p
   SELECT
   2 * 10 + 1
demo-&gt; \g
    ?column?
    ----------
       21
    (1 row)
demo=&gt;

El cliente también dispone de una orden que permite borrar completamente
el buffer para empezar de nuevo con la sentencia:

demo=# select `Hola´\r
Query buffer reset
(cleared). demo=#

3.3.1. Expresiones y variables

3.3.1. Expresiones y variables Dataprix 20 Octubre, 2009 - 11:27

El cliente psql dispone de multitud de prestaciones avanzadas; entre ellas (como ya hemos comentado), el soporte para sustitución de variables similar al de los shells de Unix:

demo=&gt;\set var1 demostracion

Esta sentencia crea la variable ‘var1’ y le asigna el valor ‘demostración’. Para recuperar el valor de la variable, simplemente deberemos incluirla precedida de ‘:’ en cualquier sentencia o bien ver su valor mediante la orden ‘echo’:

demo=# \echo :var1
demostracion
demo-#

De la misma forma, psql define algunas variables especiales que pueden ser útiles para conocer detalles del servidor al que estamos conectados:

demo=# \echo :DBNAME :ENCODING :HOST :PORT :USER;
demo LATIN9 localhost 5432
postgres demo=#

El uso de variables puede ayudar en la ejecución de sentencias SQL:

demo=&gt; \set var2 `mi_tabla´
demo=&gt; SELECT * FROM :var2;
Se debe ser muy cuidadoso con el uso de las comillas y también es importante tener en cuenta que dentro de cadenas de caracteres no se sustituyen variables.

3.4. Proceso por lotes y formatos de salida

3.4. Proceso por lotes y formatos de salida Dataprix 20 Octubre, 2009 - 11:54

Además de ser interactivo, psql puede procesar comandos por lotes almacenados en un archivo del sistema operativo mediante la siguiente sintaxis:

$ psql demo -f demo.psql

 

Aunque el siguiente comando también funciona en el mismo sentido, no es recomendable usarlo porque de este modo, psql no muestra información de depuración importante, como los números de línea donde se localizan los errores, en caso de haberlos:

 

$ psql demo &lt; demo.psql

El propio intérprete psql nos proporciona mecanismos para almacenar en fichero el resultado de las sentencias:

* Hemos almacenado el resultado     en el fichero ‘/tmp/a.txt’.                     

•    Especificando el fichero destino* directamente al finalizar una sentencia:

demo=# select user \g /tmp/a.txt

 

•    Mediante una pipe enviamos la salida a un comando Unix:

Notación                                               
A la orden ‘\o’ se le debe espe- cificar un fichero o bien un co- mando que irá recibiendo los resultados mediante una pipe.
Cuando se desee volver a la salida estándar STDOUT, simplemente se dará la orden ‘\o’ sin ningún parámetro.

demo=# select user \g | cat &gt; /tmp/b.txt

•    Mediante la orden ‘\o’ se puede indicar dónde debe ir la salida de las sentencias SQL que se ejecuten en adelante:

demo=# \o /tmp/
sentencias.txt demo=# select
user;
demo=# select 1+1+4;
demo=# \o
demo=# select 1+1+4;
   ?column?
  ----------
     6
  (1 row)
demo=#

•    Se puede solicitar la ejecución de un solo comando y terminar inmediatamente mediante la siguiente forma:

La salida del fichero                           
Al haber especificado que se quiere la salida en html, la podríamos redirigir a un fichero (ya hemos visto cómo hacerlo) y generar un archivo html que permitiese ver el resultado de la consulta mediante un navegador web convencional

$ psql -d demo -c "comando"

•    Se puede especificar el formato de salida de los resultados de una sentencia.
Por defecto, psql los muestra en forma tabular mediante texto. Para cambiarlo, se debe modificar el valor de la variable interna ‘format’ mediante la orden

'\pset'. Veamos, en primer lugar, la especificación del formato de salida:
demo=# \pset format html
Output format is html.
demo=# select user;
<table><tr><th>current_user</th><th>
   </th></tr><tr></tr><tr><td>postgres</td><td>
    </td></tr><tr><table><p>(1 row)
  </p>
demo=#

<p> </p>
<p>Hay otros formatos de salida, como ‘aligned’, ‘unaligned’, ‘html’ y ‘latex’. Por defecto, psql muestra el resultado en formato ‘aligned’.
 </p>
<table><tbody><tr><td>La salida de este fichero                      </td>
        </tr><tr><td>Con esta configuración, y diri- giendo la salida a un fichero, generaríamos un fichero CSV listo para ser leído en una hoja de cálculo u otro programa de importación de datos.</td>
        </tr></tbody></table><p>
Tenemos también multitud de variables para ajustar los separadores entre columnas, el número de registros por página, el separador entre registros, título de la página html, etc. Veamos un ejemplo:

<code>
demo=# \pset format
unaligned Output format is
unaligned. demo=# \pset
fieldsep `,´ Field separator
is ``,´´.
demo=# select user, 1+2+3 as resultado;
current_user,resultad
o postgres,6
(1 row)
demo=#

Para poder realizar los ejemplos del resto del presente apartado, se debe procesar el contenido del fichero demo.sql tal como se transcribe a continuación.

Contenido del fichero demo.psql

--drop table productos;
--drop table proveedores;
--drop table precios;
--drop table ganancia;
create table productos (
parte                 varchar(20),
tipo                  varchar(20),
especificación        varchar(20),
psugerido             float(6),
clave                 serial,

primary key(clave)
);

insert into productos (parte,tipo,especificación,psugerido) values
  (`Procesador´,´2 GHz´,´32 bits´,null);
insert into productos (parte,tipo,especificación,psugerido) values
  (`Procesador´,´2.4 GHz´,´32 bits´,35);
insert into productos (parte,tipo,especificación,psugerido) values
  (`Procesador´,´1.7 GHz´,´64 bits´,205);
insert into productos (parte,tipo,especificación,psugerido) values
  (`Procesador´,´3 GHz´,´64 bits´,560);
insert into productos (parte,tipo,especificación,psugerido) values
  (`RAM´,´128MB´,´333 MHz´,10);
insert into productos (parte,tipo,especificación,psugerido) values
  (`RAM´,´256MB´,´400 MHz´,35);
insert into productos (parte,tipo,especificación,psugerido) values
  (`Disco Duro´,´80 GB´,´7200 rpm´,60);
insert into productos (parte,tipo,especificación,psugerido) values
  (`Disco Duro´,´120 GB´,´7200 rpm´,78);
insert into productos (parte,tipo,especificación,psugerido) values
  (`Disco Duro´,´200 GB´,´7200 rpm´,110);
insert into productos (parte,tipo,especificación,psugerido) values
  (`Disco Duro´,´40 GB´,´4200 rpm´,null);
insert into productos (parte,tipo,especificación,psugerido) values
  (`Monitor´,´1024x876´,´75 Hz´,80);
insert into productos (parte,tipo,especificación,psugerido) values
  (`Monitor´,`1024x876´,´60 Hz´,67);
create table proveedores (
   empresa       varchar(20) not null,
   credito       bool,
   efectivo      bool,
   primary key   empresa)
);

insert into proveedores (empresa,efectivo) values (`Tecno-k´, true
); insert into proveedores (empresa,credito) values (`Patito´,
true ); insert into proveedores (empresa,credito,efectivo) values
(`Nacional´, true, true );

create table ganancia(
   venta     varchar(16),
   factor    decimal (4,2)
)

insert into ganancia values(`Al por mayor´,1.05);
insert into ganancia values(`Al por menor´,1.12);

create table precios (
  empresa               varchar(20) not null,
  clave                 int not null,
  precio float(6),

  foreign key (empresa) references proveedores,
  foreign key (clave)   references productos
);

  insert into precios values (`Nacional´,001,30.82);
  insert into precios values (`Nacional´,002,32.73);
  insert into precios values (`Nacional´,003,202.25);
  insert into precios values (`Nacional´,005,9.76);
  insert into precios values (`Nacional´,006,31.52);
  insert into precios values (`Nacional´,007,58.41);
  insert into precios values (`Nacional´,010,64.38);
  insert into precios values (`Patito´,001,30.40);
  insert into precios values (`Patito´,002,33.63);
  insert into precios values (`Patito´,003,195.59);
  insert into precios values (`Patito´,005,9.78);
  insert into precios values (`Patito´,006,32.44);
  insert into precios values (`Patito´,007,59.99);
  insert into precios values (`Patito´,010,62.02);
  insert into precios values (`Tecno-k´,003,198.34);
  insert into precios values (`Tecno-k´,005,9.27);
  insert into precios values (`Tecno-k´,006,34.85);
  insert into precios values (`Tecno-k´,007,59.95);
  insert into precios values (`Tecno-k´,010,61.22);
  insert into precios values (`Tecno-k´,012,62.29);

3.5. Usar bases de datos

3.5. Usar bases de datos Dataprix 20 Octubre, 2009 - 16:07

La siguiente orden informa sobre las bases de datos actualmente en el SGBD.

demo=# \l
       List of databases
Name       |Owner       | Encoding
-----------+------------+-------------
demo       | postgres   | LATIN9 
template0  | postgres   | LATIN9
template1  | postgres   | LATIN9
(3 rows)
demo=#

La orden ‘\c’ permite conectarse a una base de datos:

demo=# \c demo
You are now connected to database ``demo´´.
demo=#

La consulta de la tabla que contiene la base de datos demo se realiza mediante la orden ‘\d’:

demo=# \d
List of relations
Schema | Name               | Type    | Owner
-------+--------------------+---------+----------
public |ganancia            |table    | postgres
public |precios             |table    | postgres
public |productos           |table    | postgres
public |productos_clave_seq |sequence | postgres
public |proveedores         |table    | postgres
(5 rows)

 

La orden \d es útil para mostrar información sobre el SGBD: tablas, índices, objetos, variables, permisos, etc. Podéis obtener todas las variantes de esta sentencia introduciendo \? en el intérprete de comandos.

Consulta de las columnas de cada una de las tablas:

demo-# \d proveedores
Table "public.proveedores"
Column    |Type                   | Modifiers
----------+-----------------------+-----------
empresa   | character varying(20) | not null
credito   | boolean               |
efectivo  | boolean               |
Indexes:
    "proveedores_pkey" primary key, btree (empresa)

Para crear una nueva base de datos, usaremos la sentencia create database:

mysql&gt; create database prueba;

Para eliminar una base de datos, usaremos la sentencia dropdatabase:

mysq&gt; dropdatabase prueba;

4. Creacion y manipulacion de tablas

4. Creacion y manipulacion de tablas Dataprix 21 Octubre, 2009 - 11:00

4.1. Creacion de tablas

4.1. Creacion de tablas Dataprix 21 Octubre, 2009 - 11:35

Una vez conectados a una base de datos, la sentencia SQL create table permite crear las tablas que necesitemos:

demo=#   create table persona (
demo(#   nombre varchar(30),
demo(#   direccion varchar(30)
demo(# );
CREATE

El comando drop table permite eliminar tablas:

demo=# drop table persona;

La tabla recién creada aparece ahora en la lista de tablas de la base de datos en uso:

demo=# \dt
List of relations
Name     |Type   |Owner
---------+-------+--------
persona | table | quiron
(1 row)

Podemos consultar su descripción mediante el comando \d tabla:

demo=# \d persona
Table "persona"
Column     |Type                   | Modifiers
-----------+-----------------------+-----------
   nombre  | character varying(30) |
direccion | character varying(30) |

 

La tabla está lista para insertar en ella algunos registros.

demo=# insert into persona values ( `Alejandro Magno´ , `Babilonia´ );
INSERT 24756 1
demo=# insert into persona values ( `Federico García Lorca´ , `Granada 65´ );
INSERT 24757 1

 

Este aspecto se explicará en detalle más adelante.

El número con el que responde el comando insert se refiere al OID del registro insertado.

Las consultas se realizan con la sentencia SQL select. En este caso solicitamos que nos muestre todas las columnas de los registros en la tabla persona:

demo=# select * from persona;
nombre                 |direccion
-----------------------+------------
Alejandro Magno       | Babilonia
Federico García Lorca | Granada 65
(2 rows)
demo=#

Las tablas creadas en PostgreSQL incluyen, por defecto, varias columnas ocultas que almacenan información acerca del identificador de transacción en que pueden estar implicadas, la localización física del registro dentro de la tabla (para localizarla muy rápidamente) y, los más importantes, el OID y el TABLE OID. Estas últimas columnas están definidas con un tipo de datos especial llamado  identificador  de  objeto  (OID)  que  se  implementa  como  un  entero positivo de 32 bits. Cuando se inserta un nuevo registro en una tabla se le asigna un número consecutivo como OID, y el TABLEOID de la tabla que le corresponde.

En la programación orientada a objetos, el concepto de OID es de vital importancia, ya que se refiere a la identidad propia del objeto, lo que lo diferencia de los demás objetos.

Para observar las columnas ocultas, debemos hacer referencia a ellas específicamente en el comando select:

demo=# select oid, tableoid, * from persona;
oid    |tableoid  |nombre                  |direccion
-------+----------+------------------------+----------------------
17242 | 17240    | Alejandro Magno        | Babilonia
17243 | 17240    | Federico García Lorca  | Granada 65
(2 rows)
demo=#
Estas columnas se implementan para servir de identificadores en la realización de enlaces desde otras tablas.

Ejemplo de la utilización de OID para enlazar dos tablas

Retomamos la tabla persona y construimos una nueva tabla para almacenar los teléfonos.

demo=# create table telefono (
demo(# tipo char(10),
demo(# numero varchar(16),
demo(# propietario oid
demo(# );
CREATE

La tabla teléfono incluye la columna propietario de tipo OID, que almacenará la referencia a los registros de la tabla persona. Agreguemos dos teléfonos a ‘Alejandro Magno’, para ello utilizamos su OID que es 17242:

demo=# insert into telefono values( `móvil´ , `12345678´, 17242 );
demo=# insert into telefono values( `casa´ , `987654´, 17242 );

Las dos tablas están vinculadas por el OID de persona.

demo=# select * from telefono;
tipo        |numero       | propietario
------------+-------------+-------------
      móvil |    12345678 |   17242
       casa |      987654 |   17242
(2 rows)

La operación que nos permite unir las dos tablas es join, que en este caso une teléfono y persona, utilizando para ello la igualdad de las columnas telefono.propietario y persona.oid:

demo=# select * from telefono join persona on (telefono.propietario = persona.oid);
tipo        |numero       | propietario |nombre           | direccion
------------+-------------+-------------+-----------------+-----------
      móvil |    12345678 |       17242 | Alejandro Magno | Babilonia
       casa |      987654 |       17242 | Alejandro Magno | Babilonia
(2rows)

Los OID de PostgreSQL presentan algunas deficiencias:

•    Todos los OID de una base de datos se generan a partir de una única secuencia centralizada, lo que provoca que en bases de datos con mucha actividad de inserción y eliminación de registros, el contador de 4 bytes se desborde y pueda entregar OID ya entregados. Esto sucede, por supuesto, con bases de datos muy grandes.

•    Las tablas enlazadas mediante OID no tienen ninguna ventaja al utilizar operadores de composición en términos de eficiencia respecto a una clave primaria convencional.

•    Los OID no mejoran el rendimiento. Son, en realidad, una columna con un número entero como valor.

Los desarrolladores de PostgreSQL proponen la siguiente alternativa para usar OID de forma absolutamente segura:

•    Crear una restricción de tabla para que el OID sea único, al menos en cada tabla. El SGBD irá incrementando secuencialmente el OID hasta encontrar uno sin usar.

•    Usar la combinación OID - TABLEOID si se necesita un identificador único para un registro válido en toda la base de datos.

Por los motivos anteriores, no es recomendable el uso de OID hasta que nuevas versiones de PostgreSQL los corrijan. En caso de usarlos, conviene seguir las recomendaciones anteriores.

 

Es posible crear tablas que no incluyan la columna OID mediante la siguiente notación:

create table persona (
nombre varchar(30),
direccion varchar(30)
)without oids;

 

4.2. Herencia

4.2. Herencia Dataprix 21 Octubre, 2009 - 11:45

PostgreSQL ofrece como característica particular la herencia entre tablas, que permite definir una tabla que herede de otra previamente definida, según la definición de herencia que hemos visto en capítulos anteriores.

Retomemos la tabla persona definida como sigue:

create table persona (
nombre varchar (30),
direccion varchar (30)
);

A partir de  esta  definición, creamos la tabla estudiante  como derivada de persona:

create table estudiante (
demo(# carrera varchar(50),
demo(# grupo char,
demo(# grado int
demo(# ) inherits ( persona );
CREATE

 

En la tabla estudiante se definen las columnas carrera, grupo y grado, pero al so- licitar información de la estructura de la tabla observamos que también inclu- ye las columnas definidas en persona:

demo=# \d estudiante
Table "estudiante"
Column     |Type                   | Modifiers
-----------+-----------------------+-----------
    nombre | character varying(30) |
direccion | character varying(30) |
   carrera | character varying(50) |
     grupo |          character(1) |
     grado |               integer |

En este caso, a la tabla persona la llamamos padre y a la tabla estudiante, hija.

Cada registro de la tabla estudiante contiene 5 valores porque tiene 5 columnas:

demo=# insert into estudiante values (
demo(# `Juan´ ,
demo(# `Treboles 21´,
demo(# `Ingenieria en Computacion´,
demo(# `A´,
demo(# 3
demo(# );
INSERT 24781 1
La herencia no sólo permite que la tabla hija contenga las columnas de la tabla padre, sino que establece una relación conceptual es-un.

La consulta del contenido de la tabla estudiante mostrará, por supuesto, un solo registro. Es decir, no se heredan los datos, únicamente los campos (atributos) del objeto:

demo=# select * from estudiante;
nombre  |direccion    |carrera                    |grupo  | grado
--------+-------------+---------------------------+-------+-------
   Juan | Treboles 21 | Ingenieria en Computacion |     A | 3
(1 row)

Además, la consulta de la tabla persona mostrará un nuevo registro:

 

demo=# select * from persona;
nombre                 | direccion
-----------------------+-------------
  Federico Garca Lorca | Granada 65
       Alejandro Magno | Babilonia
                  Juan | Treboles 21
(3 rows)

El último registro mostrado es el que fue insertado en tabla estudiante, sin embargo la herencia define una relación conceptual en la que un estudiante es-una persona. Por lo tanto, al consultar cuántas personas están registradas en la base de datos, se incluye en el resultado a todos los estudiantes. Para consultar sólo a las personas que no son estudiantes, podemos utilizar el modificador ONLY:

demo=# select * from only persona;
nombre                 | direccion
-----------------------+------------
       Alejandro Magno | Babilonia
Federico García Lorca | Granada 65
(2 rows)
demo=#
No es posible borrar una tabla padre si no se borran primero las tablas hijo.
demo=# drop table persona;
NOTICE: table estudiante depende de table persona
ERROR: no se puede eliminar table persona porque otros objetos dependen de él
HINT: Use DROP ... CASCADE para eliminar además los objetos dependientes.

Como es lógico, al borrar la fila del nuevo estudiante que hemos insertado, se borra de las dos tablas. Tanto si lo borramos desde la tabla persona, como si lo borramos desde la tabla estudiante.

4.3. Herencia y OID

4.3. Herencia y OID Dataprix 21 Octubre, 2009 - 16:08

Los OID permiten que se diferencien los registros de todas las tablas, aunque sean heredadas: nuestro estudiante tendrá el mismo OID en las dos tablas, ya que se trata de única instancia de la clase estudiante:

 

demo=# select oid,* from persona ;
oid    |nombre                 | direccion
-------+-----------------------+-------------
17242 | Alejandro Magno       | Babilonia
17243 | Federico García Lorca | Granada 65
17247 | Juan                  | Treboles 21
(3 rows)
demo=# select oid,* from estudiante ;
oid    |nombre  |direccion    |carrera                    |grupo  | grado
-------+--------+-------------+---------------------------+-------+-------
17247  | Juan   | Treboles 21 | Ingenieria en Computación | A     |   3
(1 row)

Dado que no se recomienda el uso de OID en bases muy grandes, y debe incluirse explícitamente en las consultas para examinar su valor, es conveniente utilizar una secuencia compartida para padres y todos sus descendientes si se requiere un identificador.

En PostgreSQL, una alternativa para no utilizar los OID es crear una columna de tipo serial en la tabla padre, así será heredada en la hija. El tipo serial define una secuencia de valores que se irá incrementando de forma automática, y por lo tanto constituye una buena forma de crear claves primarias, al igual que el tipo AUTO_INCREMENT en MySQL.

demo=# create table persona (
demo(# id serial,
demo(# nombre varchar (30),
demo(# direccion varchar(30)
demo(# ) without oids;
NOTICE: CREATE TABLE will create implicit sequence `persona_id_seq´ for SERIAL column `persona.
NOTICE: CREATE TABLE / UNIQUE will create implicit index `persona_id_key´ for table `persona´ CREATE

La columna id se define como un entero y se incrementará  utilizando la función nextval() tal como nos indica la información de la columna:

demo=# \d persona
Table "persona"
Column   |Type                 |Modifiers
---------+---------------------+---------------------------------------------
       id|             integer |not null default nextval(`"persona_id_seq"`::text)
   nombre|character varying(30)|
direccion|character varying(30)|
Unique keys: persona_id_key

 

Al definir un tipo serial, hemos creado implícitamente una secuencia independiente de la tabla. Podemos consultar las secuencias de nuestra base de datos mediante el comando ‘\ds’:

demo=# \ds

                  List of relations

Schema |Name                 |Type      |Owner
--------+---------------------+----------+----------
public | productos_clave_seq | sequence | postgres
(1 row)

Creamos nuevamente la tabla estudiante heredando de persona:

create table estudiante (
demo(# carrera varchar(50),
demo(# grupo char,
demo(# grado int
demo(# ) inherits ( persona );
CREATE

El estudiante heredará la columna id y se incrementará utilizando la misma secuencia:

demo=# \d persona
Table "persona"
Column   |Type                 |Modifiers
---------+---------------------+---------------------------------------------
       id|             integer |not null default next-val(`"persona_id_seq"`::text)
   nombre|character varying(30)|
direccion|character varying(30)|
carrera |character varying(50)|
   grupo |         character(1)|
   grado |              integer|

Insertaremos en la tabla algunos registros de ejemplo, omitiendo el valor para la columna id:

demo=# insert into persona(nombre,direccion)
values ( `Federico García Lorca´ , `Granada 65´ );
demo=# insert into persona(nombre,direccion)
values ( `Alejandro Magno´ , `Babilonia´ );
demo=# insert into estudiante(nombre,direccion,carrera,grupo,grado)
values ( `Elizabeth´ , `Pino 35´, `Psicologia´ , `B´ , 5 );

 

La tabla estudiante contendrá un  solo registro, pero su identificador es el número 3.

demo=# select * from estudiante;
id |nombre     |direccion  |carrera     |grupo  |grado
---+-----------+-----------+------------+-------+-------
3  | Elizabeth | Pino 35   | Psicologia |   B   |  5
(1 row)

Todos los registros de persona siguen una misma secuencia sin importar si son padres o hijos:

demo=# select * from persona;
id |nombre                |direccion
----+----------------------+------------
  1 | Federico Garca Lorca | Granada 65
  2 |      Alejandro Magno | Babilonia
  3 |            Elizabeth | Pino 35
(3 rows)

La herencia es útil para definir tablas que conceptualmente mantienen elementos en común, pero también requieren  datos que los hacen diferentes. Uno de los elementos que conviene definir como comunes son los identificadores de registro.

4.4. Restricciones

4.4. Restricciones Dataprix 22 Octubre, 2009 - 11:55

Como ya sabemos, las restricciones permiten especificar condiciones que deberán cumplir tablas o columnas para mantener la integridad de sus datos. Algunas de las restricciones vendrán impuestas por el modelo concreto que se esté implementando, mientras que otras tendrán su origen en las reglas de negocio del cliente, los valores que pueden tomar algunos campos, etc.

 

Ejemplo                                                 
Una columna definida como integer no puede contener cadenas de         caracteres.                                            

Los valores que puede contener una columna están restringidos en primer lugar por el tipo de datos. Ésta no es la única restricción que se puede definir para los valores en una columna, PostgreSQL ofrece las restricciones siguientes:

•    null y not null. En múltiples ocasiones el valor de una columna es desconocido, no es aplicable o no existe. En estos casos, los valores cero, cadena vacía o falso son inadecuados, por lo que utilizamos null para especificar la ausencia de valor. Al definir una tabla podemos indicar qué columnas podrán contener valores nulos y cuáles no.

create table Persona (
nombre varchar(40) not null,
trabajo varchar(40) null,
correo varchar(20),
);

 

El nombre de una persona no puede ser nulo, y es posible que la persona no tenga trabajo. También es posible que no tenga correo, al no especificar una restricción not null, se asume que la columna puede contener valores nulos.

 

•    unique. Esta restricción se utiliza cuando no queremos que los valores contenidos en una columna puedan duplicarse.

create table Persona (
nombre varchar(40) not null,
conyuge varchar(40) unique,
);

 

cónyuge no puede contener valores duplicados, no permitiremos que dos personas tengan simultáneamente el mismo cónyuge.

 

•    primary key. Esta restricción especifica la columna o columnas que elegimos como clave primaria. Puede haber múltiples columnas unique, pero sólo debe haber una clave primaria. Los valores que son únicos pueden servir para identificar una fila de la tabla de forma unívoca, por lo que se les denomina claves candidatas.

 

create table Persona (
nss varchar(10) primary key, conyuge varchar(40) unique,
);

 

Al definir una columna como primary key, se define implícitamente con unique. El nss (número de la seguridad social) no sólo es único, sino que lo utilizamos para identificar a las personas.

 

•    references y foreign key. En el modelo relacional, establecemos las relaciones entre entidades mediante la inclusión de claves foráneas en otras relaciones. PostgreSQL y SQL ofrecen mecanismos para expresar y mantener esta  integridad  referencial.  En  el  siguiente  ejemplo,  las  Mascotas  tienen como dueño a una Persona:

create table Mascota(
nombre varchar(20),
dueño varchar(10) references Persona,
);

 

Una referencia por defecto es a una clave primaria, por lo que dueño se refiere implícitamente al nss de Persona. Cuando se capturen los datos de una nueva mascota, PostgreSQL verificará que el valor de dueño haga referencia a un nss que exista en Persona, en caso contrario emitirá un mensaje de error. En otras palabras, no se permite asignar a una mascota un dueño que no exista.

También es posible especificar a qué columna de la tabla hace referencia:

create table Mascota(
nombre varchar(20),
dueño varchar(10) references Persona(nss),
);

o su equivalente:

create table Mascota(
nombre varchar(20),
dueño varchar(10),
FOREIGN KEY dueño references Persona(nss),
);

Podría darse el caso de que la clave primaria de la tabla referenciada tuviera más de una columna, en ese caso, la clave foránea también tendría que estar formada por el mismo número de columnas:

create table t1 (
   a integer PRIMARY KEY,
   b integer,
   c integer,
   FOREIGN KEY (b, c) REFERENCES other_table (c1, c2)
);

Si no se especifica otra acción, por omisión la persona que tenga una mascota no puede ser eliminada, porque la mascota se quedaría sin dueño. Para poder eliminar una persona, antes se deben eliminar las mascotas que tenga. Este comportamiento no parece ser el más adecuado para el caso.

Para modificar este comportamiento disponemos de las reglas de integridad referencial del lenguaje SQL, que PostgreSQL también soporta. En el siguiente ejemplo se permite que al eliminar una persona, las mascotas simplemente se queden sin dueño.

create table Mascota (
dueño varchar(10) references Persona on delete set null,
);

 

En cláusula on delete se pueden especificar las siguientes acciones:

–    set null. La referencia toma el valor NULL: si se elimina Persona su Mascota se quedará sin dueño.

–    set default. La referencia toma el valor por omisión.

–    cascade. La acción se efectúa en cascada: si se elimina Persona automáticamente se elimina su Mascota.

–    restrict. No permite el borrado del registro: no se puede eliminar una Persona que tenga Mascota. Ésta es la acción que se toma por omisión.

Si se modifica la clave primaria de la tabla referenciada, se dispone de las mismas acciones que en el caso anterior, que especificaremos con la cláusula ON UPDATE.

•    check. Esta restricción realiza la evaluación previa de una expresión lógica cuando  se  intenta  realizar  una  asignación.  Si  el  resultado  es  verdadero, acepta el valor para la columna, en caso contrario, emitirá un mensaje de error y rechazará el valor.

create table Persona (
edad int check( edad &gt; 10 and edad &lt; 80 ),
correo varchar(20) check( correo ~ `.+@.+\..+´ ),
ciudad varchar(30) check( ciudad &lt;&gt;" )
);
Comparación                                        
de expresiones regulares                    
El operador ~ realiza compara- ciones de cadenas con expre- siones regulares.
Las expresiones regulares son patrones de búsqueda muy flexibles desarrollados
en el mundo Unix.

 

Se han restringido los valores que se aceptarán en la columna de la manera siguiente.

•  Edad debe estar entre 11 y 79 años.
•  Ciudad no debe una cadena vacía.
•  Correo debe tener una arroba.

 

Cualquiera de esas restricciones puede tener nombre, de manera que se facilita la  referencia  a  las  restricciones  específicas  para  borrarlas,  modificarlas,  etc. pues puede hacerse por nombres. Para dar nombre a una restricción, utilizamos la sintaxis siguiente:

constraint nombre_de_restricción

4.4.1. Restricciones de tabla

4.4.1. Restricciones de tabla Dataprix 23 Octubre, 2009 - 11:16

Cuando las restricciones se indican después de las definiciones de las columnas, y pueden afectar a varias de ellas simultáneamente, se dice que son restricciones de tabla:

 

create table Persona (
nss int,
nombre varchar(30),
pareja varchar(30),
jefe int,
correo varchar(20),
primary key (nss),
unique (pareja),
foreign key (jefe) references Persona,
check (correo ~ `@´ )
);

Esta notación permite que la restricción pueda abarcar varias columnas.

create table Curso (
materia varchar(30),
grupo char(4),
dia int,
hora time,
aula int,
primary key (materia, grupo),
unique (dia, hora, aula)
);

 

Un curso se identifica por el grupo y la materia, y dos cursos no pueden estar en la misma aula el mismo día y a la misma hora.

Al igual que la restricción de columna, a las restricciones de tabla puede asignárseles un nombre:

create table Persona (
nss int,
nombre varchar(30),
pareja varchar(30),
jefe int,
correo varchar(20),
constraint identificador primary key (nss),
constraint monogamia unique (pareja),
constraint un_jefe foreign key (jefe) references Persona,
check (correo ~ `@´ )
);

La sentencia alter table permite añadir (add) o quitar (drop) restricciones ya definidas:

alter table Persona drop constraint monogamia
alter table add constraint monogamia unique (pareja);

4.5. Indexacion

4.5. Indexacion Dataprix 23 Octubre, 2009 - 11:18

PostgreSQL crea índices para las llaves primarias de todas las tablas. Cuando se necesite crear índices adicionales, utilizaremos la expresión del ejemplo siguiente:

create index persona_nombre_indice on Persona ( nombre );

 

4.6. Consulta de informacion de bases de datos y tablas

4.6. Consulta de informacion de bases de datos y tablas Dataprix 23 Octubre, 2009 - 11:49

Como ya sabemos, el cliente psql ofrece varias alternativas para obtener información sobre la estructura de nuestra base de datos. En la siguiente tabla se muestran algunos comandos de mucha utilidad.

Comando Descripción
\1 Lista las bases de datos
\d Describe las tablas de la base de datos en uso
\ds Lista las secuencias
\di Lista los índices
\dv Lista las vistas
\dp \z Lista los privilegios sobre las tablas
\da Lista las funciones de agregados
\df Lista las funciones
\g archivo Ejecuta los comandos de archivo
\H Cambia el modo de salida HTML
\! comando Ejecuta un comando del sistema operativo

Para obtener la lista de tablas de la base de datos demo hacemos lo siguiente:

 

demo=# \d
List of relations
Name                 |Type      | Owner
---------------------+----------+--------
            ganancia |    table | postgres
             precios |    table | postgres
           productos |    table | postgres
productos_clave_seq | sequence | postgres
         proveedores |    table | postgres
(5 rows)

 

La estructura de la tabla productos se solicita de la siguiente manera.

 

demo=# \d productos
Table "productos"
Column        |Type                 | Modifiers
--------------+---------------------+-------------------------------------------            
        parte |character varying(20)|
         tipo |character varying(20)|
especificación|character varying(20)|
    psugerido |                real |
        clave |             integer |not null default nextval 
                                     (`"productos_clave_seq"´::text)
Primary key: productos_pkey
Triggers: RI_ConstraintTrigger_17342,
RI_ConstraintTrigger_17344

 

En el ejemplo anterior podemos observar que la columna clave contiene dos modificadores:

•    El primero especifica que no pueden asignarse valores nulos.

•    El segundo especifica el valor por omisión que deberá asignarse a la columna.
 

* Una secuencia es un nombre          especial que permite la producción   de series numéricas.                           

En este caso, el valor será automáticamente calculado por la función nextval(), que toma como argumento la secuencia* productos_clave_seq.

El siguiente comando muestra las secuencias creadas en una base de datos:

demo=# \ds
List of relations
Name                 |Type      | Owner
---------------------+----------+--------
productos_clave_seq | sequence | quiron
(1 row)

Las  secuencias  se  crean  automáticamente  cuando  se  declaran  columnas  de tipo serial.

 

En la estructura de la tabla productos encontramos también una clave primaria. PostgreSQL generará siempre un índice para cada tabla utilizando la clave primaria. La lista de los índices de la base de datos se obtiene de la siguiente forma:

demo=# \di
List of relations
Name              | Type  | Owner
------------------+-------+--------
productos_pkey    | index | quiron
proveedores_pkey  | index | quiron
(2 rows)

El  conjunto  de  comandos  proporcionados  por  psql  que  hemos  presentado permite obtener información sobre la estructura de nuestra base de datos de una manera directa y sencilla y, también, es útil para explorar bases de datos que no conozcamos.

4.7. Tipos de datos

4.7. Tipos de datos Dataprix 23 Octubre, 2009 - 13:48

4.7.1. Tipos logicos

4.7.1. Tipos logicos Dataprix 23 Octubre, 2009 - 13:54

PostgreSQL incorpora el tipo lógico boolean, también llamado bool. Ocupa un byte de espacio de almacenamiento y puede almacenar los valores falso y verdadero.

Valor Nombre
Falso false, ‘f’, ‘n’, ‘no’, 0
Verdadero true, ‘t’, ‘y’, ‘yes’, 1

PostgreSQL soporta los operadores lógicos siguientes: and, or y not.

Aunque los operadores de comparación se aplican sobre prácticamente todos los tipos de datos proporcionados por PostgreSQL, dado que su resultado es un valor lógico, describiremos su comportamiento en la siguiente tabla:

Operador Descripción
> Mayor que
<    Menor que   
<= Menor o igual que
>= Mayor o igual que

<>

!=

Distinto de

 

4.7.2. Tipos numericos

4.7.2. Tipos numericos Dataprix 23 Octubre, 2009 - 14:08

PostgreSQL dispone de los tipos enteros smallint, int y bigint que se comportan como lo hacen los enteros en muchos lenguajes de programación.

Los números con punto flotante real y double precisión almacenan cantidades con decimales. Una característica de los números de punto flotante es que pierden exactitud conforme crecen o decrecen los valores.

Aunque esta pérdida de exactitud no suele tener importancia en la mayoría de las  ocasiones,  PostgreSQL  incluye  el  tipo  numeric,  que  permite  almacenar cantidades muy grandes o muy pequeñas sin pérdida de información. Por supuesto, esta ventaja tiene un coste, los valores de tipo numeric ocupan un espacio  de  almacenamiento  considerablemente  grande  y  las  operaciones  se ejecutan sobre ellos muy lentamente. Por lo tanto, no es aconsejable utilizar el tipo numeric si no se necesita una alta precisión o se prima la velocidad de procesamiento.

 

Nombre Tamaño Otros nombres Comentario
smallint 2 bytes int2
int 4 bytes int4, integer
bigint 8 bytes int8
numeric(p,e) 11 + (p/2) ‘p’ es la precisión, ‘e’ es la escala
real 4 bytes float, float4
double precision 8 bytes float8
serial No es un tipo, es un entero autoincrementable

Serial

La declaración serial es un caso especial, ya que no se trata de un nuevo tipo. Cuando se utiliza como nombre de tipo de una columna, ésta tomará automáticamente valores consecutivos en cada nuevo registro.

Ejemplo de una tabla que define la columna folio como tipo serial.

create table Factura(
folio serial,
cliente varchar(30),
monto real
);

PostgreSQL respondería esta instrucción con dos mensajes:

•  En el primero avisa que se ha creado una secuencia de nombre factura_folio_seq:

NOTICE: CREATE TABLE will create implicit sequence `factura_folio_seq´ for SERIAL column `

•  En el segundo avisa de la creación de un índice único en la tabla utilizando la columna folio:

 

NOTICE: CREATE TABLE / UNIQUE will create implicit index `factura_folio_key´ for table `factura´ CREATE

Si se declaran varias columnas con serial en una tabla, se creará una secuencia y un índice para cada una de ellas.

 

4.7.3. Operadores numericos

4.7.3. Operadores numericos Dataprix 23 Octubre, 2009 - 14:12

PostgreSQL ofrece un conjunto predefinido de operadores numéricos, que presentamos en la siguiente tabla:

 

Ejemplo

select |/ 9;
select 43 % 5;
select !! 7;
select 7!;

 Símbolo  Operador
 +    Adición   
 -  Substracción
 *  Multiplicación
 /  División
 %  Módulo   
 ^  Exponenciación   
 |/   Raíz cuadrada
 ||/   Raíz cúbica
 !  Factorial
 !!   Factorial como operador fijo
 @    Valor absoluto   
 &    AND binario   
 |      OR binario   
 #    XOR binario   
 ~   Negación binaria
<<   Corrimiento binario a la izquierda
 >>   Corrimiento binario a la derecha

 

4.7.4. Tipos de caracteres

4.7.4. Tipos de caracteres Dataprix 23 Octubre, 2009 - 15:46
Recordad
Las comillas dobles delimitan identificadores que contienen caracteres especiales.

Los valores de cadena en PostgreSQL se delimitan por comillas simples.

demo=# select `Hola mundo´;
?column?
------------
Hola mundo
(1 row)

Se puede incluir una comilla simple dentro de una cadena con \’ o ‘ ‘:

demo=# select `Él dijo: `"Hola"´
?column?
------------------
Él dijo: `Hola´
(1 row)

Las cadenas pueden contener caracteres especiales utilizando las llamadas secuencias de escape que inician con el caracter ‘\’:

 

\n nueva línea
\r retorno de carro
\t tabulador
\b retroceso
\f cambio de página
\r retorno de carro
\\ el caracter \

 

Las secuencias de escape se sustituyen por el carácter correspondiente:

demo=# select `Esto está en \n dos renglones´;
?column?
------------------------------
Esto está en
dos renglones
(1 row)

PostgreSQL ofrece los tipos siguientes para cadenas de caracteres:

Tipo Otros nombres Descripción
char(n) character(n) Reserva n espacios para almacenar la cadena
varchar(n) character var-ying(n) Utiliza los espacios necesarios para almacenar una cadena menor o igual que n
text Almacena cadenas de cualquier magnitud

4.7.5. Operadores

4.7.5. Operadores Dataprix 23 Octubre, 2009 - 16:03

En la siguiente tabla se describen los operadores para cadenas de caracteres:

Operador Descripción ¿Distingue mayúsculas y minúsculas?
|| Concatenación -
~ Correspondencia a expresión regular
~* Correspondencia a expresión regular No
!~ No correspondencia a expresión regular
!~* No correspondencia a expresión regular -

 

Bibliografía
Es recomendable consultar el             manual para obtener la referencia      completa de funciones.                      

En la siguiente tabla se muestran algunas funciones de uso común sobre cadenas de caracteres:

 

Función Descripción
Length(cadena) Devuelve la longitud de la cadena
lower(cadena) Convierte la cadena a minúsculas
ltrim(cadena,caracteres) Elimina de la izquierda los caracteres specificados
substring(cadena from patrón) Extrae la subcadena que cumple el patrón especificado

Sobre las cadenas también podemos utilizar los operadores de comparación que ya conocemos.

 

Ejemplo

En este caso, el resultado de la comparación menor que es VERDADERO:

demo=# select `HOLA´ &lt; `hola´;
?column?
----------
(1 row)

4.7.6. Fechas y horas

4.7.6. Fechas y horas Dataprix 26 Octubre, 2009 - 10:46

En la siguiente tabla se muestran los tipos de datos referentes al tiempo que ofrece PostgreSQL:

 

Tipo de dato Unidades Tamaño Descripción Precisión
date día-mes-año 4 bytes Fecha Día
time hrs:min:seg:micro 4 bytes Hora Microsegundo
timestamp día-mes-año hrs:min:seg:micro 8 bytes Fecha más hora Microsegundo
interval second, minute, hour, day, week, month, year, decade, century, millennium* 12 bytes Intervalo de tiempo Microsegundo

                                                                                                                                                                            

* También admite abreviaturas.

Existe un tipo de dato timez que incluye los datos del tipo time y, además, la zona horaria. Su sintaxis es la siguiente:

hh:mm[:ss[.mmm]][am|pm][zzz]

El tipo de datos date almacena el día, mes y año de una fecha dada y se muestra por omisión con el formato siguiente: YYYY-MM-DD:

demo=# set datestyle = `german´;
SET VARIABLE
demo=# select * from persona;
nacimiento
------------
22.05.2004
(1 row)

Para cambiar el formato de presentación, debemos modificar la variable de entorno datestyle:

 

demo=# create table Persona ( nacimiento date );
CREATE
demo=# insert into persona values ( `2004-05-22´ );
INSERT 17397 1
demo=# select * from persona;
nacimiento
------------
2004-05-22
(1 row)

Nombre
del
formato

Formato Ejemplo
ISO Año-mes -día 2004-05-22
GERMAN Día-mes-año 22-05-2004
PORTUGUES día-mes-año 22-05-2004
SQL mes/día/año 05/22/2004

 

4.7.7. Arrays

4.7.7. Arrays Dataprix 26 Octubre, 2009 - 11:18

El tipo de datos array es una de las características especiales de PostgreSQL, permite el almacenamiento de más de un valor del mismo tipo en la misma columna.

Definición
Los arrays no cumplen la pri-   mera forma normal de Cood,     por lo que muchos los               consideran inaceptables en el  modelo relacional.                     

 

demo=# create table Estudiante (
demo(# nombre varchar(30),
demo(# parciales int [3]
demo(# );
CREATE

 

La columna parciales acepta tres calificaciones de los estudiantes.

 

También es posible asignar un solo valor del array:

demo=# insert into Estudiante( nombre, parciales[2]) values ( `Pedro´ ,`{90}´); INSERT 17418 1
demo=# select * from Estudiante ;
nombre      | parciales
------------+------------
John Lennon |
Juan        | {90,95,97}
Pedro       | {90}
(3 rows)

Los arrays, al igual que cualquier columna cuando no se especifica lo contrario, aceptan valores nulos:

demo=# insert into Estudiante values ( `John Lennon´ );
INSERT 17416 1
demo=# insert into Estudiante values ( `Juan´ , `{90,95,97}´ );
INSERT 17417 1

Los valores del array se escriben siempre entre llaves.

 

demo=# select * from Estudiante;
nombre        | parciales
--------------+------------
John Lennon   |
Juan          | {90,95,97}
(2 rows)

Para seleccionar un valor de un array en una consulta se especifica entre corchetes la celda que se va a desplegar:

 

Sólo Juan tiene calificación en el tercer parcial.                                 

demo=# select nombre, parciales[3] from Estudiante;
nombre        | parciales
--------------+-----------
John Lennon   |
Juan          | 97
Pedro         |
(3 rows)

 

La columna parciales del registro       Pablo incluye cuatro celdas y sólo    la última tiene valor.                            

En muchos lenguajes de programación, los array se implementan con longitud fija, PostgreSQL permite aumentar su tamaño dinámicamente:
 

 

demo=# insert into Estudiante( nombre, parciales[4]) values ( `Pablo´ , `{70}´); INSERT 17419 1
demo=# select * from Estudiante;
nombre        | parciales
--------------+------------
John Lennon   |
Juan          | {90,95,97}
Pedro         | {90}
Pablo         | {70}
(4 rows)

Mediante la función array_dims() podemos conocer las dimensiones de un array:

demo=# select nombre, array_dims(parciales) from Estudiante;
nombre        | array_dims
--------------+------------
John Lennon   |
Juan          | [1:3]
Pedro         | [1:1]
Pablo         | [1:1]
(4 rows)

 

4.7.8. BLOB

4.7.8. BLOB Dataprix 26 Octubre, 2009 - 11:44

El tipo de datos BLOB (Binary Large OBject) permite almacenar en una columna un objeto de gran tamaño. PostgreSQL no conoce nada sobre el tipo de información que se almacena en una columna BLOB, simplemente lo considera como una secuencia de bytes. Por este motivo, no se tienen operaciones sobre los tipos BLOB, con la excepción del operador de concatenación, que simplemente une el contenido de dos BLOB en uno.

Veamos cómo almacenar una fotografía en una tabla de personas mediante tipos BLOB.

Una primera manera de hacerlo es importando el contenido del archivo que contiene la imagen mediante la función lo_import():

demo=# select lo_import(`/home/quiron/mi-foto.jpg´);
lo_import
-----------
17425
(1 row)

 

Esta función devuelve como resultado el OID del objeto insertado.¿Dónde se ha almacenado la fotografía si no hemos utilizado el comando insert? Post- greSQL mantiene una tabla de nombre pg_largeobject con el objetivo de almacenar BLOB. Podemos utilizar el OID para hacer referenciar al objeto en una tabla:

demo=# create table persona (
demo(# nombre varchar(30),
demo(# direccion varchar(30),
demo(# fotografia oid
demo(# );
CREATE

Los registros insertados en esta tabla llevan un número entero como OID que, en el siguiente caso, se ha obtenido solicitándolo a la función lo_import() anterior.

demo=# insert into persona values (`Julio´ , `Cedro 54´, 17425);

La inserción anterior pudo haberse realizado en un solo paso:

 

demo=# insert into persona
values ( `Julio´ , `Cedro 54´, lo_import(`/home/quiron/mi-foto.jpg´));

Para extraer el contenido de la columna, se utiliza la función lo_export()

demo=# select lo_export(17425,`/tmp/mi-foto.jpg´);
lo_export
-----------
1
(1 row)

La función lo_unlink() permite borrar un BLOB almacenado en pg_largeobject:

select lo_unlink(17425);

 

Veamos el formato que utiliza PostgreSQL para visualizar BLOB.

Se ha recortado la salida para hacer más comprensible la tabla.

loid  | pageno | data
------+--------+------------------------------------------------------------------
17425 | 0      | \377\330\377\340\000\020JFIF\000\001\001\001\000H\000H\000\000\37
17425 | 1      | \256-}\306\267\032s[\336)\245\231\370|L\206\275\364\224\321\237\2
17425 | 2      | \341\226;\015l\232\033f\\\371\251\0323\003t\307\207~\035GB\271\17
(3 rows)

La fotografía se ha dividido en tres registros, que son las páginas 0, 1 y 2 del BLOB. Los tres registros tienen el mismo loid, lo que significa que son el mismo objeto. Obsérvese también, que los bytes son desplegados como caracteres de la forma ‘\ddd’, donde ddd son tres dígitos octales.

Para almacenar un BLOB en una tabla de forma directa; es decir, sin utilizar la tabla del sistema pg_largeobject utilizamos el tipo de dato bytea:

 

En el primer caso se está insertando un BLOB de un solo byte, el carácter ASCII cero.

En el segundo caso se están insertando 4 bytes, los tres primeros están representados directamente por los caracteres imprimibles ASCII y el tercero, el caracter ASCII 30 octal, como no es imprimible, se escribe
en notación ‘\\ddd’.

 

demo=# create table persona (
demo(# nombre varchar(30),
demo(# direccion varchar(30),
demo(# fotografia bytea
demo(# );
CREATE

 La columna fotografía es de tipo bytea, lo que permite almacenar objetos de gran tamaño, cerca de 1GB. Para insertar valores en estas columnas, hacemos lo siguiente:

demo=# insert into persona values ( `Jorge´ , `Cerezo 55´, `\\000´);
INSERT 17436 1
demo=# insert into persona values ( `Luis´ , `Encino 67´, `abc\\030´);
INSERT 17437 1

La consulta se visualiza como sigue:

demo=# select * from persona;
nombre  | direccion | fotografia
--------+-----------+------------
Jorge   | Cerezo 55 | \000
Luis    | Encino 67 | abc\030
(2 rows)

 

Los caracteres en notación octal se muestran con una barra invertida y con dos tal como se escribieron. Esto es debido a que, en realidad, sólo llevan una barra invertida, pero por cuestiones de diseño PostgreSQL, las literales BLOB deben escribirse con doble barra invertida.

4.8. Modificacion de la estructura de una tabla

4.8. Modificacion de la estructura de una tabla Dataprix 26 Octubre, 2009 - 15:58

Para modificar la estructura de una tabla una vez construida, disponemos de la sentencia SQL alter table.

Mediante esta sentencia, podemos llevar a cabo las operaciones siguientes:

•    Agregar una columna.

demo=# alter table persona add edad int ;
ALTER

•    Eliminar una columna.

demo=# ALTER TABLE products DROP COLUMN description;

•    Fijar el valor por omisión de una columna.

demo=# alter table persona alter edad set default 15;
ALTER

•    Eliminar el valor por omisión de una columna.

demo=# alter table persona alter edad drop default;
ALTER

•    Renombrar una columna.

demo=# alter table persona rename direccion to dir;
ALTER

•    Renombrar una tabla.

demo=# alter table persona rename to personal;
ALTER

5. Manipulación de datos

5. Manipulación de datos Dataprix 26 Octubre, 2009 - 16:05

5.1. Consultas

5.1. Consultas Dataprix 26 Octubre, 2009 - 16:14

Las consultas a la base de datos se realizan con el comando select, que se implementa en PostgreSQL cumpliendo en gran parte con el estándar SQL:

 

Notación
Omitiremos las referencias comunes a SQL y sólo se mostrarán algunas de las posibilidades de consulta con PostgreSQL. Por lo que res- pecta a las funciones auxiliares, se han visto algunas en el apartado de tipos de datos y, en todo caso, se recomienda la consulta de la documentación del producto para las  operaciones más avanzadas.

demo=# select parte, tipo
demo-# from productos
demo-# where psugerido &gt; 30
demo-# order by parte
demo-# limit 5
demo-# offset 3;
parte       | tipo
------------+----------
Monitor     | 1024x876
Monitor     | 1024x876
Procesador  | 2.4 GHz
Procesador  | 1.7
Procesador  | 3 GHz
(5 rows)

 

Al igual que MySQL, PostgreSQL admite la sentencia explain delante de select para examinar qué está ocurriendo durante una consulta:

Al igual que en el módulo de MySQL, vemos que no aprovecha los índices (básicamente porque no tenemos ninguno definido).

demo=# explain select productos.clave, parte||´`||tipo||´`||especificación as producto,
proveedores.empresa , precio from productos natural join precios natural join proveedores;
                                     QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------
Hash Join (cost=45.00..120.11 rows=1000 width=104)
Hash Cond: (("outer".empresa)::text = ("inner".empresa)::text)
-&gt; Hash Join (cost=22.50..72.61 rows=1000 width=104)
    Hash Cond: ("outer".clave = "inner".clave)
    -&gt; Seq Scan on precios (cost=0.00..20.00 rows=1000 width=32)
    -&gt; Hash (cost=20.00..20.00 rows=1000 width=76)
      -&gt; Seq Scan on productos (cost=0.00..20.00 rows=1000 width=76)
   -&gt; Hash (cost=20.00..20.00 rows=1000 width=24)
     -&gt; Seq Scan on proveedores (cost=0.00..20.00 rows=1000 width=24)
(9 rows)
demo=#

 

Veamos como mejorar el rendimiento de este select:

demo=# create index empresa_idx on precios (empresa);
CREATE INDEX
demo=# create index clave_idx on precios (clave);
CREATE INDEX
demo=# explain select productos.clave, parte||´ `||tipo||´ `||especificación as producto,
proveedores.empresa , precio from productos natural join precios natural join proveedores;
                                    QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------
Hash Join (cost=29.00..56.90 rows=20 width=104)
Hash Cond: ("outer".clave = "inner".clave)
-&gt;Seq Scan on productos (cost=0.00..20.00 rows=1000 width=76)
-&gt; Hash (cost=28.95..28.95 rows=20 width=32)
    -&gt; Hash Join (cost=1.25..28.95 rows=20 width=32)
      Hash Cond: (("outer".empresa)::text = ("inner".empresa)::text)
      -&gt; Seq Scan on proveedores (cost=0.00..20.00 rows=1000 width=24)
      -&gt; Hash (cost=1.20..1.20 rows=20 width=32)
        -&gt; Seq Scan on precios (cost=0.00..1.20 rows=20 width=32)
(9 rows)
demo=#

 

5.2. Actualizaciones e inserciones

5.2. Actualizaciones e inserciones Dataprix 26 Octubre, 2009 - 22:00

PostgreSQL cumple con el estándar SQL en todos los sentidos para las sentencias de actualización, inserción y borrado. No define modificadores ni otros mecanismos para estas sentencias.

En determinadas cláusulas, y para tablas heredadas, es posible limitar el borrado o la actualización a la tabla padre (sin que se propague a los registros de las tablas hijas) con la cláusula only:

demo=# update only persona set nombre=`Sr. `||nombre;
UPDATE 2
demo=# select * from persona;
nombre                     | direccion
---------------------------+-------------
Sr. Alejandro Magno        | Babilonia
Sr. Federico García Lorca  | Granada 65
Juan                       | Treboles 21
(3 rows)
demo=#

5.3. Transacciones

5.3. Transacciones Dataprix 26 Octubre, 2009 - 22:27
Ejemplo
Una compra puede ser una transacción que conste de dos operaciones:
•   Insertar un registro del pago del producto
•   Insertar el producto en el inventario.
No se debe insertar un producto que no se haya pagado, ni pagar un producto que no esté en el inventario, por lo tanto, las dos operaciones forman una transacción.

Definimos transacción como un conjunto de operaciones que tienen significado solamente al actuar juntas.

PostgreSQL ofrece soporte a transacciones, garantizando que ambas operaciones se realicen o que no se realice ninguna. Para iniciar una transacción, se utiliza el comando begin y para finalizarla, commit.

demo=# begin;
BEGIN
demo=# insert into productos values (`RAM´,`512MB´,`333 MHz´,60);
INSERT 17459 1
demo=# select * from productos;
parte      | tipo     | especificación | psugerido | clave
-----------+----------+----------------+-----------+-------
Procesador | 2 Ghz    | 32 bits        |           | 1
Procesador | 2.4Ghz   | 32 bits        | 35        | 2
Procesador | 1.7 Ghz  | 64 bits        | 205       | 3
Procesador | 3 GHz    | 64 bits        | 560       | 4
RAM        | 128MB    | 333 MHz        | 10        | 5
RAM        | 256MB    | 400 Mhz        | 35        | 6
Dico Duro  | 80 GB    | 7200 rpm       | 60        | 7
Disco Duro | 120 GB   | 7200 rpm       | 78        | 8
Disco Duro | 200 GB   | 7200 rpm       | 110       | 9
Disco Duro | 40 GB    | 4200 rpm       |           | 10
Monitor    | 1024x876 | 75 Hz          | 80        | 11
Monitor    | 1024x876 | 60 Hzs         | 67        | 12
RAM        | 512 MB   | 333 MHz        | 60        | 13
(13 rows)
demo=# insert into precios values
(`Patito´,13,67);
INSERT 17460 1

El nuevo registro tiene como clave el 13 y, de momento, hasta que finalice la transacción, sólo puede verlo el usuario que lo ha insertado.

 

Insertamos un registro con el precio del proveedor Patito para el producto con clave 13.

demo=# commit;

Al cerrar la transacción, los registros insertados ya son visibles para todos los usuarios. Si por alguna razón, por ejemplo una caída del sistema, no se ejecuta el commit, la transacción se cancela. La forma explícita de cancelar una transacción es con el comando rollback.

 

6. Funciones y disparadores

6. Funciones y disparadores Dataprix 26 Octubre, 2009 - 22:37

Como algunos de los gestores de bases de datos relacionales, comerciales líderes en el mercado, PostgreSQL puede incorporar múltiples lenguajes de programación a una base de datos en particular. Este hecho permite, por ejemplo:
 

PL/pgSQL
PL/pgSQL (procedual language/ postgreSQL) es una extensión del SQL que permite la creación de procedimientos y funciones al estilo de los lenguajes tradicionales de programación.

•    Almacenar procedimientos en la base de datos (stored procedure), que podrán lanzarse cuando convenga.

•    Definir operadores propios.

PostgreSQL ofrece por defecto soporte para su propio lenguaje procedural, el PL/pgSQL. Para instalarlo, basta con invocar el comando createlang desde el sistema operativo, no desde la línea de psql.

 

Mediante este comando, se ha          
instalado el lenguaje PL/pgSQL en    la base de datos demo.                       

$ createlang plpgsql
demo

PostgreSQL también soporta otros lenguajes directamente, como PL/Tcl, PL/ Perl y PL/Python.

 

6.1. Primer programa

6.1. Primer programa Dataprix 26 Octubre, 2009 - 22:48

Veamos el programa HolaMundo en PL/pgSQL:

demo=# create function HolaMundo() returns char
demo-# as ` begin return ´ "Hola Mundo PostgreSQL" ; end; `
demo-# language
`plpgsql´;
CREATE

La función tiene tres partes:

•    El encabezado que define el nombre de la función y el tipo de retorno.

•    El cuerpo de la función, que es una cadena de texto (por lo tanto, siempre va entre comillas dobles).

•    La especificación del lenguaje utilizado.

La función recien creada tiene las mismas características que las integradas.

 

Puede solicitarse mediante el comando select:

demo=# select HolaMundo();
holamundo
-----------------------
Hola Mundo PostgreSQL
(1 row)

Puede eliminarse mediante el comando drop function.

demo=# drop function HolaMundo();
DROP

6.2. Variables

6.2. Variables Dataprix 26 Octubre, 2009 - 22:57
La sentencia alias crea un nuevo       nombre para una variable.                  
La sentencia rename cambia el          
nombre de una variable.                     

Las funciones pueden recibir parámetros, sólo es necesario especificar los tipos de  datos. PostgreSQL asigna los nombres  a los  parámetros utilizando la secuencia $1, $2, $3...

En este ejemplo veremos todas las posibles maneras de declarar variables en una función.

create function mi_funcion(int,char) returns int
as `
declare -- declaración de variables locales
x int; -- x es de tipo entero
y int := 10; -- y tiene valor inicial de 10
z int not null; -- z no puede tomar valores nulos
a constant int := 20; -- a es constante
b alias for $1; -- El primer parámetro tiene dos nombres.
rename $1 to c; -- Cambia de nombre el segundo parámetro begin
x := y + 30;
end;
` language `plpgsql´;

 

6.3. Sentencias

6.3. Sentencias Dataprix 27 Octubre, 2009 - 10:02

La estructura básica de una función es el bloque, que incluye dos partes, la declaración de variables y la sección de sentencias:

declare
sección de variables
begin
sección de sentencias
end;

Sentencia Descripción
declare begin end Bloque
:= Asignación
select into Asignación desde un select
Sentencias sql Cualquier sentencia sql
perform Realiza una llamada a comando sql
execute Interpreta una cadena como comando sql
exit Termina la ejecución de un bloque
return Termina la ejecución de una función
if Ejecuta sentencias condicionalmente
loop Repite la ejecución de un conjunto de sentencias
while Repite un conjunto de sentencias mientras
for Repite un conjunto de sentencias utilizando una variable de control
raise Despliega un mensaje de error a advertencia

La sentencia de asignación utiliza el operador ‘:=‘ para almacenar los resultados de expresiones en variables. PostgreSQL proporciona otra sentencia para hacer asignaciones, select. Esta sentencia debe obtener como resultado un solo valor para que pueda ser almacenado en la variable:


select into x psugerido from productos where clave = 3;

La ejecución de comandos sql como create, drop, insert o update pueden hacerse sin ninguna sintaxis especial. La excepción es el comando select, que requiere  ejecutarse  con  el  comando  perform  a  fin  de  que  el  resultado  de  la consulta sea descartado.


perform select psugerido from productos;

 

La sentencia execute también ejecuta un comando sql pero a partir de una cadena de texto. Esta sentencia comporta el problema de que su sintaxis no se verifica hasta la ejecución. Se puede utilizar, por ejemplo, para procesar parámetros como comandos sql:


execute $1

El comando exit termina la ejecución de un bloque. Se utiliza principalmente para romper ciclos.

La bifurcación, o ejecución condicional, se realiza mediante la sentencia if:

if ( $1 &gt; 0 ) then
resultado := `Positivo´;
else
resultado := `Negativo´;
end if;

 

También puede utilizarse if con más de dos ramas:

if ( $1 &gt; 0 ) then
resultado := `Positivo´;
elsif ( $1 &lt; 0 ) then
resultado := `Negativo´;
else
resultado := `Cero´;
end if;

Con referencia a los bucles, PL/pgSQL ofrece tres opciones:

•    El bucle loop es infinito, por lo que tiene una estructura muy simple. Por lo general se utiliza con alguna sentencia if para terminarlo:

   cont := 0;
   loop
   if ( cont = 10 )
   then exit;
   end if;
   -- alguna acción
  cont := cont + 1;
  end loop;

 

•    El bucle while incluye la condición al inicio del mismo, por lo que el control de su terminación es más claro:

   cont := 0;
   while cont != 10 loop
   -- alguna acción
  cont := cont + 1;
  end loop;

•    El bucle for permite realizar un número de iteraciones controladas por la variable del ciclo:

   for cont in 1 .. 10 loop
  -- alguna acción
   end loop;

La sentencia raise permite enviar mensajes de tres niveles de severidad:

•    debug. El mensaje se escribe en la bitácora del sistema (logs).
•    notice. El mensaje se escribe en la bitácora y en el cliente psql.
•    exception . El mensaje se escribe en la bitácora y aborta la transacción.

 

El mensaje puede incluir valores de variables mediante el carácter ‘ %’:

•    raise debug ‘funcion(): ejecutada con éxito;
•    raise notice ‘El valor % se tomo por omisión’, variable;
•    raise excepción ‘El valor % está fuera del rango permitido’, variable;

 

 

6.4. Disparadores

6.4. Disparadores Dataprix 27 Octubre, 2009 - 10:26

Las funciones deben llamarse explícitamente para su ejecución o para incluirlas en consultas. Sin embargo, se puede definir que algunas funciones se ejecuten automáticamente cuando cierto evento tenga lugar en cierta tabla. Estas funciones se conocen como disparadores o triggers y se ejecutan mediante los comandos insert, delete y uptade.

Agregamos la tabla historial que almacena los productos descontinuados cuando se eliminan de la tabla productos.

create table historial (fecha date, parte varchar(20),  tipo varchar(20), especificacion varchar(20),  precio float(6));

Para poder utilizar una función como disparador, no debe recibir argumentos y debe retornar el tipo especial trigger:

La variable old está predefinida por  
PostgreSQL y se refiere al registro    con sus antiguos valores. Para          referirse a los nuevos valores,          
se dispone de la variable new.          

create function respaldar_borrados() returns trigger as
 begin insert into historial values ( now(),  old.parte,  old.tipo, old.especificacion, old.psugerido );
 return null;
end;

La función está lista para ser utilizada como disparador, sólo es necesario definirlo y asociarlo a la tabla y al evento deseado:

create trigger archivar  before delete on productos
for each row execute procedure respaldar_borrados();

 

Acabamos de crear un disparador de nombre archivar que se activará cuando se ejecute el comando delete en la tabla productos. El usuario no necesita saber que se debe hacer una copia de seguridad de los registros borrados, se hace automáticamente.

Al crear el disparador, hemos especificado “before delete” al indicar la operación. PostgreSQL nos permite lanzar el disparador antes o después (before, after) que se efectúen las operaciones. Este matiz es importante, ya que, si este mismo disparador lo ejecutamos después de la operación, no veremos ninguna fila en la tabla. Es posible definir el mismo disparador para varias operaciones:

create trigger archivar  before delete or update  on productos

for each row execute procedure respaldar_borrados();

 

7. Administración de PostgreSQL

7. Administración de PostgreSQL Dataprix 27 Octubre, 2009 - 10:33

En las tareas administrativas como la instalación, la gestión de usuarios, las copias de seguridad, restauraciones y el uso de prestaciones internas avanzadas, es donde realmente se aprecian las diferencias entre gestores de bases de datos. PostgreSQL tiene fama de ser más complejo de administrar que sus competidores de código abierto, lo que se debe, sobre todo, a que ofrece más prestaciones (o más complejas).

 

Bibliografía
El manual de PostgreSQL es la referencia principal que se debe tener siempre a mano para encontrar posibilidades y resolver dudas. En especial se recomienda leer los siguientes capítulos:
Capítulo III. Server Administration.
Capítulo V. Server Programming.
Capítulo VII. Internals.
De la misma manera, también son muy útiles las listas de correo que se describen en el sitio oficial www.postgresql.org.

El contenido de los siguientes apartados contempla las opciones de uso común para la administración de un servidor PostgreSQL. Existen tantas alternativas que no es posible incluirlas todas en este módulo, por lo que sólo se presentarán algunos temas de importancia para el administrador, desde una perspectiva general, que permita obtener una visión global de las posibilidades prácticas de las herramientas administrativas.
 

7.1. Instalacion

7.1. Instalacion Dataprix 27 Octubre, 2009 - 10:51

PostgreSQL está disponible para la mayoría de distribuciones de GNU/Linux. Su instalación es tan sencilla como ejecutar el instalador de paquetes correspondiente.

En Debian, el siguiente procedimiento instala el servidor y el cliente respectivamente:

# apt-get install postgresql
# apt-get install postgresql-client

En distribuciones basadas en RPM, los nombres de los paquetes son un poco diferentes:

# rpm -Uvh postgresql-server
# rpm -Uvh postgresql

 

Notación
Además del start también po- dremos utilizar los parámetros restart, stop, reload que permiten reiniciar, detener y recargar el servidor (releyendo su configuración), respectivamente.

Una vez instalado, se escribirá un script de inicio que permite lanzar y apagar el servicio PostgreSQL; de este modo, para iniciar el servicio, deberemos ejecutar el siguiente comando:

 

 

 

 

 

 

# /etc/init.d/postgresql start

 

Si se desea realizar una instalación a partir del código fuente, puede obtenerse del sitio oficial www.postgresql.org. A continuación, se describe el proceso de instalación de forma muy simplificada. En la práctica podrán encontrarse algunas diferencias;  lo  más  recomendable  es  leer  cuidadosamente  la  documentación incluida en los archivos INSTALL y README. Cualquier duda no resuelta por la documentación, puede consultarse en la lista de distribución.

# tar xzvf postgresql-7.4.6.tar.gz
# cd postgresql-7.4.6
# ./configure
# make
# make install

 

Con este proceso se instala la versión 7.4.6. El archivo se descomprime utilizando tar. Dentro del directorio recién creado se ejecuta configure, que realiza una comprobación de las dependencias de la aplicación. Antes de ejecutar configure, debemos instalar todos los paquetes que vamos a necesitar.

La compilación se realiza con make y, finalmente, los binarios producidos se copian en el sistema en los lugares convenientes con make install.

 

Después de instalados los binarios, se debe crear el usuario postgres (responsable de ejecutar el proceso postmaster) y el directorio donde se almacenarán los archivos de las bases de datos.

# adduser postgres
# cd /usr/local/pgsql
# mkdir data
# chown postgres data

 

initdb
El ejecutable initdb realiza el procedimiento necesario para inicializar la base de datos de postgres, en este caso, en el directorio
/usr/local/pgsql/data.

Una vez creado el usuario postgres, éste debe inicializar la base de datos:

# su - postgres
# /usr/local/pgsql/initbd -D /usr/local/pgsql/data

 

 

Bibliografía
El proceso de compilación tiene múltiples opciones que se explican en la documentación incluida con las fuentes.

El postmaster ya está listo para ejecutarse manualmente:

# /usr/local/pgsql/postmaster -D /usr/local/pgsql/data

 

7.1.1. Internacionalizacion

7.1.1. Internacionalizacion Dataprix 27 Octubre, 2009 - 11:06

Por omisión, PostgreSQL no está compilado para soportar mensajes en español, por lo que es necesario compilarlo a partir de las fuentes incluyend las siguientes opciones de configuración, para que tanto el servidor como el cliente psql adopten la configuración establecida por el programa setlocales y las variables de entorno respectivas:

# configure --enable-nls -enable-locale

 

7.2. Arquitectura de PostgreSQL

7.2. Arquitectura de PostgreSQL Dataprix 27 Octubre, 2009 - 11:15

El siguiente gráfico muestra de forma esquemática las entidades involucradas en el funcionamiento normal del gestor de bases de datos:

 

                                                                       

  

PostgreSQL está basado en una arquitectura cliente-servidor. El programa servidor se llama postgres y entre los muchos programas cliente tenemos, por ejemplo, pgaccess (un cliente gráfico) y psql (un cliente en modo texto).

Un proceso servidor postgres puede atender exclusivamente a un solo cliente; es decir, hacen falta tantos procesos servidor postgres como clientes haya. El proceso postmaster es el encargado de ejecutar un nuevo servidor para cada cliente que solicite una conexión.

Se llama sitio al equipo anfitrión (host) que almacena un conjunto de bases de datos PostgreSQL. En un sitio se ejecuta solamente un proceso postmaster y múltiples procesos postgres. Los clientes pueden ejecutarse en el mismo sitio o en equipos remotos conectados por TCP/IP.

Es posible restringir el acceso a usuarios o a direcciones IP modificando las opciones del archivo pg_hba.conf, que se encuentra en /etc/postgresql/pg_hba.conf.

Este  archivo,  junto  con  /etc/postgresql/postgresql.conf son  particularmente importantes, porque algunos de sus parámetros de configuración por defecto provocan multitud de problemas al conectar inicialmente y porque en ellos se especifican los mecanismos de autenticación que usará PostgreSQL para verificar las credenciales de los usuarios.

Para habilitar la conexión a PostgreSQL desde clientes remotos, debemos verificar el parámetro tcpip_socket = true en el fichero /etc/postgresql/postgresql.conf.

A continuación, para examinar los métodos de autenticación y las posibilidades de conexión de clientes externos, debemos mirar el fichero /etc/postgresql/ pg_hba.conf, donde se explicita la acción que hay que emprender para cada conexión proveniente de cada host externo, o grupo de hosts.

7.3. El administrador de postgres

7.3. El administrador de postgres Dataprix 27 Octubre, 2009 - 11:26

Al terminar la instalación, en el sistema operativo se habrá creado el usuario postgres, y en PostgreSQL se habrá creado un usuario con el mismo nombre.

Él es el único usuario existente en la base de datos y será el único que podrá crear nuevas bases de datos y nuevos usuarios.

Normalmente, al usuario postgres del sistema operativo no se le permitirá el acceso desde un shell ni tendrá contraseña asignada, por lo que deberemos convertirnos en el usuario root, para después convertirnos en el usuario postgres y realizar tareas en su nombre:

yo@localhost:~$ su
Password:
# su - postgres
postgres@localhost:~$

El usuario postgres puede crear nuevas bases de datos utilizando el comando createdb. En este caso, le indicamos que el usuario propietario de la misma será el usuario postgres:

postgres@localhost:~$ createdb demo --owner=postgres
create database

 

Se ha creado el usuario yo con          permisos para crear bases de datos   y sin permisos para crear usuarios.  

El  usuario  postgres  puede  crear  nuevos  usuarios  utilizando  el  comando createuser:

postgres@localhost:~$ createuser yo
Shall the new user be allowed to create databases? (y/n) y
Shall the new user be allowed to create more new users? (y/n) n
CREATE USER

 

Los siguientes comandos eliminan bases de datos y usuarios, respectivamente:

postgres@localhost:~$ dropdb demo
postgres@localhost:~$ dropuser yo

Es recomendable que se agreguen los usuarios necesarios para operar la instalación de PostgreSQL, y recurrir, así, lo menos posible al ingreso con postgres.

También disponemos de sentencias SQL para la creación de usuarios, grupos y privilegios:

demo=# create user marc password `marc21´;
CREATE USER
demo=# alter user marc password `marc22´;
ALTER USER
demo=# drop user marc;
DROP USER

Los grupos permiten asignar privilegios a varios usuarios y su gestión es sencilla:

create group migrupo;

Para añadir o quitar usuarios de un grupo, debemos usar:

alter group migrupo add user marc, ... ;
alter group migrupo drop user marc, ... ;

7.3.1. Privilegios

7.3.1. Privilegios Dataprix 27 Octubre, 2009 - 11:35

Cuando se crea un objeto en PostgreSQL, se le asigna un dueño. Por defecto, será el mismo usuario que lo ha creado. Para cambiar el dueño de una tabla, índice, secuencia, etc., debemos usar el comando alter table. El dueño del objeto es el único que puede hacer cambios sobre él, si queremos cambiar este comportamiento, deberemos asignar privilegios a otros usuarios.

Los privilegios se asignan y eliminan mediante las sentencias grant y revoke. PostgreSQL define los siguientes tipos de operaciones sobre las que podemos dar privilegios:

select, insert, update, delete, rule, references, trigger, create, temporary, execute, usage, y all privileges.

 

Presentamos algunas sentencias de trabajo con privilegios, que siguen al pie de la letra el estándar SQL:

 

grant all privileges on proveedores to marc;
grant select on precios to manuel;
grant update on precios to group migrupo;
revoke all privileges on precios to manuel;
grant select on ganacias from public;

 

7.4. Creacion de tipos de datos

7.4. Creacion de tipos de datos Dataprix 27 Octubre, 2009 - 11:42

Entre las múltiples opciones para extender PostgreSQL, nos queda aún por ver la creación de tipos o dominios (según la nomenclatura del estándar SQL). PostgreSQL prevé dos tipos de datos definidos por el administrador:

•    Un tipo de datos compuesto, para utilizar como tipo de retorno en las funciones definidas por el usuario.

•    Un tipo de datos simple, para utilizar en las definiciones de columnas de las tablas.

A modo de ejemplo, veamos un tipo compuesto y la función que lo devuelve:

create type comptipo as (f1 int, f2 text);
create function gettipo() returns setof comptipo as
  `select id, nombre from clientes´ language sql;

Para el tipo de datos simple, la definición es más compleja, pues se debe indicar a PostgreSQL funciones que tratan con este tipo que le permitirán usarlo en operaciones, asignaciones, etc.
 

Tratar con el tipo de datos simple
Habitualmente, las funciones que tratarán con este tipo de datos se escribirán en C.

A modo de ejemplo, vamos a crear el tipo “numero complejo”, tal como lo hace la documentación de PostgreSQL. En primer lugar, debemos definir la estructura donde almacenaremos el tipo:

typedef struct Complex {
   double     x;
   double     y;
} Complex;

Después, las funciones que lo recibirán o devolverán:

PG_FUNCTION_INFO_V1(complex_in);
Datum
complex_in(PG_FUNCTION_ARGS)
{
  char     *str = PG_GETARG_CSTRING(0);
  double    x,
            y;
  Complex *result;
  if (sscanf(str, " ( %lf , %lf )", &amp;x, &amp;y) != 2)
     ereport(ERROR,
          (errcode(ERRCODE_INVALID_TEXT_REPRESENTATION),
          errmsg("invalid input syntax for complex: "%s"", str)));
 
  result = (Complex *) palloc(sizeof(Complex));
  result-&gt;x = x;
  result-&gt;y = y;
  PG_RETURN_POINTER(result);
}
PG_FUNCTION_INFO_V1(complex_out
Datum
complex_out(PG_FUNCTION_ARGS)
{
   Complex *complex = (Complex *) PG_GETARG_POINTER(0);
   char    *result;
   result = (char *) palloc(100);
   snprintf(result, 100, "(%g,%g)", complex-&gt;x, complex-&gt;y);
   PG_RETURN_CSTRING(result);
}

Ahora estamos en condiciones de definir las funciones, y el tipo:

create function complex_in(cstring)
   returns complex
   as `filename´
   language c immutable strict;
create function complex_out(complex)
   returns cstring
   as `filename´
   language c immutable strict;
create type complex (
   internallength = 16,
   input = complex_in,
   output = complex_out,
   alignment = double
);

 

El proceso es un poco farragoso, pero compensa por la gran flexibilidad que aporta al SGBD. A continuación, podríamos crear algunos operadores para trabajar con este tipo (suma, resta, etc.), mediante los pasos que ya conocemos.

La creación de un dominio en PostgreSQL consiste en un tipo (definido por el usuario o incluido en el SGBD), más un conjunto de restricciones. La sintaxis es la siguiente:

 

Se ha creado un dominio basado
en un tipo definido por el sistema donde la única restricción es su longitud.

create domain country_code char(2) not null;
create domain complejo_positivo complex not null check
      (complejo_mayor(value,(0,0)))

Evidentemente, deberíamos haber definido el operador complejo_mayor que recibiera dos números complejos e indicara si el primero es mayor que el segundo.

7.5. Plantilla de creacion de bases de datos

7.5. Plantilla de creacion de bases de datos Dataprix 27 Octubre, 2009 - 15:52

PostgreSQL tiene definidas dos bases de datos de sistema, template0 y template1(que habremos visto en los ejemplos al listar las bases de datos del gestor), con un conjunto de objetos tales como los tipos de datos que soporta o los lenguajes de procedimiento instalados.

La base de datos template0 se crea al instalar el servidor, con los objetos por defecto del mismo, y la base de datos template1 se crea a continuación de la anterior con algunos objetos más particulares del entorno o sistema operativo donde se ha instalado PostgreSQL. Esto hace que sea muy recomendable heredar siempre de template1 (que es el comportamiento por defecto).

Estas bases de datos se utilizan como “padres” del resto de bases de datos que se crean, de modo que, al crear una nueva base de datos, se copian todos los objetos de template1.

 

Ventajas de esta situación

Si queremos añadir algún objeto (una tabla, un tipo de datos, etc.) a todas las bases de datos, sólo tenemos que añadirlo a template1, y el resto de bases de datos que se hayan creado a partir de ésta lo tendrán disponible.

Si se instala un lenguaje sobre la base de datos template1, automáticamente todas las bases de datos también usarán el lenguaje. En las distribuciones de Linux es frecuente que se haya realizado de este modo, por lo que no hay necesidad de instalarlo.

 

 

Por supuesto, podemos escoger otra plantilla para crear bases de datos, especificándola en la sentencia:

  
create database nuevbd template plantillabd  

7.6. Copias de seguridad

7.6. Copias de seguridad Dataprix 27 Octubre, 2009 - 16:07

Hacer periódicamente copias de seguridad de la base de datos es una de las tareas principales del administrador de cualquier base de datos. En PostgreSQL, estas copias de seguridad se pueden hacer de dos maneras distintas:

•    Volcando a fichero las sentencias SQL necesarias para recrear las bases de datos.

•    Haciendo copia a nivel de fichero de la base de datos.

En el primer caso, disponemos de la utilidad pg_dump, que realiza un volcado de la base de datos solicitada de la siguiente manera:

$ pg_dump demo &gt; fichero_salida.sql

pg_dump es un programa cliente de la base de datos (como psql), lo que significa que podemos utilizarlo para hacer copias de bases de  datos remotas, siempre que tengamos privilegios para acceder a todas sus tablas. En la práctica, esto significa que debemos ser el usuario administrador de la base de datos para hacerlo.

Si nuestra base de datos usa los OID para referencias entre tablas, debemos indicárselo a pg_dump para que los vuelque también (pg_dump -o) en lugar de volver a crearlos cuando inserte los datos en el proceso de recuperación. Asimismo, si tenemos BLOB en alguna de nuestras tablas, también debemos indicárselo con el parámetro correspondiente (pg_dump -b) para que los incluya en el volcado.

Para restaurar un volcado realizado con pg_dump, podemos utilizar directamente el cliente psql:

$ psql demo &lt; fichero_salida.sql

 

pg_dump
pg_dump realiza la copia a partir de la base de datos de sistema template0, por lo que también se volcarán los tipos definidos, funciones, etc. de la base de datos. Cuando recuperemos esta base de datos, debemos crearla a partir
de template0 si hemos perso-nalizado template1 (y no de template1 como lo haría por defecto la sentencia create database) para
evitar duplicidades.

Una vez recuperada una base de datos de este modo, se recomienda ejecutar la sentencia analyze para que el optimizador interno de consultas de PostgreSQL vuelva a calcular los índices, la densidad de las claves, etc.

Las facilidades del sistema operativo Unix, permiten copiar una base de datos a otra en otro servidor de la siguiente manera:

 

 

 

 

 

$ pg_dump -h host1 demo | psql -h host2 demo

Para hacer la copia de seguridad a nivel de fichero, simplemente copiamos los ficheros binarios donde PostgreSQL almacena la base de datos (especificado en tiempo de compilación, o en paquetes binarios, suele ser /var/lib/postgres/data), o bien hacemos un archivo comprimido con ellos:

$ tar -cvzf copia_bd.tar.gz /var/lib/postgres/data

El servicio PostgreSQL debe estar parado antes de realizar la copia.

A menudo, en bases de datos grandes, este tipo de volcados origina ficheros que pueden exceder los límites del sistema operativo. En estos casos tendremos que utilizar técnicas de creación de volúmenes de tamaño fijo en los comandos tar u otros con los que estemos familiarizados.

 

7.7. Mantenimiento rutinario de la base de datos

7.7. Mantenimiento rutinario de la base de datos Dataprix 27 Octubre, 2009 - 16:14

Hay una serie de actividades que el administrador de un sistema gestor de bases de datos debe tener presentes constantemente, y que deberá realizar periódicamente. En el caso de PostgreSQL, éstas se limitan a un mantenimiento y limpieza de los identificadores internos y de las estadísticas de planificación de las consultas, a una reindexación periódica de las tablas, y al tratamiento de los ficheros de registro.

7.7.1. vacuum

7.7.1. vacuum Dataprix 27 Octubre, 2009 - 16:49

El proceso que realiza la limpieza de la base de datos en PostgreSQL se llama vacuum. La necesidad de llevar a cabo procesos de vacuum periódicamente se justifica por los siguientes motivos:

•    Recuperar el espacio de disco perdido en borrados y actualizaciones de datos.

•    Actualizar las estadísticas de datos utilizados por el planificador de consultas SQL.

•    Protegerse ante la pérdida de datos por reutilización de identificadores de transacción.

Para llevar a cabo un vacuum, deberemos ejecutar periódicamente las sentencias vacuum y analyze. En caso de que haya algún problema o acción adicional a realizar, el sistema nos lo indicará:

demo=# VACUUM;
WARNING: some databases have not been vacuumed in 1613770184 transactions
HINT: Better vacuum them within 533713463 transactions, or you may have a wraparound failure.
VACUUM
demo=# VACUUM VERBOSE ANALYZE;
INFO: haciendo vacuum a "public.ganancia"
INFO:"ganancia":seencontraron 0 versiones de filas eliminables y 2 no eliminables en 1 páginas
DETAIL: 0 versiones muertas de filas no pueden ser eliminadas aún.
Hubo 0 punteros de ítem sin uso.
páginas están completamente vacías.
CPU 0.00s/0.00u sec elapsed 0.00 sec.
INFO: analizando "public.ganancia"
INFO: "ganancia": 1 páginas, 2 filas muestreadas, se estiman 2 filas en total
VACUUM

7.7.2. Reindexacion

7.7.2. Reindexacion Dataprix 27 Octubre, 2009 - 17:02

La reindexación completa de la base de datos no es una tarea muy habitual, pero puede mejorar sustancialmente la velocidad de las consultas complejas en tablas con mucha actividad.

demo=# reindex database demo;

 

7.7.3. Ficheros de registro

7.7.3. Ficheros de registro Dataprix 27 Octubre, 2009 - 17:05

Es una buena práctica mantener archivos de registro de la actividad del servidor. Por lo menos, de los errores que origina. Durante el desarrollo de aplicaciones puede ser muy útil disponer también de un registro de las consultas efectuadas, aunque en bases de datos de mucha actividad, disminuye el rendimiento del gestor y no es de mucha utilidad.

En cualquier caso, es conveniente disponer de mecanismos de rotación de los ficheros de registro; es decir, que cada cierto tiempo (12 horas, un día, una semana...), se haga una copia de estos ficheros y se empiecen unos nuevos, lo que nos permitirá mantener un histórico de éstos (tantos como ficheros podamos almacenar según el tamaño que tengan y nuestras limitaciones de espacio en disco).

PostgreSQL  no  proporciona  directamente  utilidades  para  realizar  esta  rotación, pero en la mayoría de sistemas Unix vienen incluidas utilidades como logrotate que realizan esta tarea a partir de una planificación temporal.

8. Cliente grafico: pgAdmin3

8. Cliente grafico: pgAdmin3 Dataprix 29 Octubre, 2009 - 10:57
pgAdmin3 está disponible en http://www.pgadmin.org.

El  máximo  exponente  de  cliente  gráfico  de  PostgreSQL  es  el  software pgAdmin3 que tiene licencia “Artist License”, aprobada por la FSF.

 

                                                                  

 

En pgAdmin3 podemos ver y trabajar con casi todos los objetos de la base de datos, examinar sus propiedades y realizar tareas administrativas.

•    Agregados   
•    Casts   
•    Columnas   
•    Constraints   
•    Conversiones
•    Bases de datos   
•    Dominios   
•    Funciones   
•    Grupos   
•    Índices   
•    Lenguajes (PLpgsql, PLpython, PLperl, etc.)
•    Clases de operadores
•    Operadores   
•    Servidores PostgreSQL
•    Reglas   
•    Esquemas   
•    Secuencias   
•    Tablas   
•    Triggers   
•    Tipos de datos   
•    Usuarios   
•    Vistas   

Una característica interesante de pgAdmin3 es que, cada vez que realizamos alguna modificación en un objeto, escribe la/s sentencia/s SQL correspondiente/s, lo que hace que, además de una herramienta muy útil, sea a la vez didáctica.

 

                                                                                        

 

pgAdmin3 también incorpora funcionalidades para realizar consultas, examinar su ejecución (como el comando explain) y trabajar con los datos.

 

  

Todas estas características hacen de pgAdmin3 la única herramienta gráfica que necesitaremos para trabajar con PostgreSQL, tanto desde el punto de vista del usuario como del administrador. Evidentemente, las acciones que podemos  realizar  en  cada  momento  vienen  condicionadas  por  los  permisos  del usuario con el que nos conectemos a la base de datos.

 

 

 

Resumen de Bases de datos en PostgreSQL

Resumen de Bases de datos en PostgreSQL Dataprix 29 Octubre, 2009 - 11:03

PostgreSQL implementa las características necesarias para competir con cualquier otra base de datos comercial, con la ventaja de tener una licencia de libre distribución BSD.

La migración de bases de datos alojadas en productos comerciales a PostgreSQL se facilita gracias a que soporta ampliamente el estándar SQL. PostgreSQL cuenta con una serie de características atractivas como son la herencia de tablas (clases), un  rico  conjunto  de  tipos  de  datos que  incluyen arreglos, BLOB, tipos geométricos y de direcciónes de red. PostgreSQL incluye también el procesamiento de transacciones, integridad referencial y procedimientos almacenados. En concreto, hay procedimientos documentados para migrar los procedimientos almacenados desarrollados en lenguajes propietarios de bases de datos co- merciales (PL/SQL) a PL/PGSQL.

La API se distribuye para varios lenguajes de programación como C/C++, Perl, PHP, Python, TCL/Tk y ODBC.

Por si esto fuera poco PostgreSQL es extensible. Es posible agregar nuevos tipos de datos y funciones al servidor que se comporten como los ya incorporados. También es posible insertar nuevos lenguajes de programación del lado del servidor para la creación de procedimientos almacenados. Todas estas ventajas hacen que muchos programadores lo elijan para el desarrollo de aplicaciones en todos los niveles.

Entre  sus  deficiencias principales podemos mencionar  los  OID.  PostgreSQL está aún en evolución, se espera que en futuras versiones se incluyan nuevas características y mejoras al diseño interno del SGBD.

Bibliografia

Bibliografia Dataprix 29 Octubre, 2009 - 11:05

Documentación de PostgreSQL de la distribución: http://www.postgresql.org/docs/

Silberschatz, A.; Korth, H.; Sudarshan,S. (2002). Fundamentos de bases de datos (4.ª ed.). Madrid: McGraw Hill.

Worsley, John C.; Drake, Joshua D. (2002). Practical PostgreSQL. O’Reilly.

Desarrollo de aplicaciones en conexion con bases de datos

Desarrollo de aplicaciones en conexion con bases de datos Dataprix 29 Octubre, 2009 - 11:21

Introducción

Un curso de bases de datos quedaría incompleto si únicamente viéramos el funcionamiento y administración de los dos gestores anteriormente comentados. Uno de los principales objetivos de un SGBD es proporcionar un sistema de almacenamiento y consulta de datos al que se puedan conectar las aplicaciones que desarrollemos.

Así pues, en este capítulo vamos a abordar este tema, desde una perspectiva totalmente práctica, intentando exponer las bases para usar los SGBD vistos anteriormente desde algunos de los lenguajes de programación y conectores más usados. Los ejemplos proporcionados serán lo más simples posible para centrarnos en el tema que nos ocupa y no en las particularidades del lenguaje de programación en sí.

En primer lugar, veremos las herramientas que ofrece PHP para conectarse con bases de datos, y proporcionaremos algunos ejemplos.

A continuación, pasaremos a examinar la conexión JDBC a SGBD en general
y a MySQL y PostgreSQL en particular, proporcionando también los ejemplos necesarios. También comentaremos algún aspecto avanzado como el de la persistencia de la conexión al SGBD.

 

Objetivos

El objetivo principal de esta unidad es conocer las diferentes técnicas de conexión a bases de datos que ofrecen PHP y Java.

Más concretamente, los objetivos que deberíais alcanzar al acabar el trabajo con la presente unidad son los siguientes:

•    Conocer las posibilidades que PHP y Java ofrecen para la conexión y uso de bases de datos en general, y de MySQL y PostgreSQL en particular.

•    Saber adaptar los programas desarrollados en estos lenguajes para que utilicen SGBD.

1. Conexión y uso de bases de datos en lenguaje PHP

1. Conexión y uso de bases de datos en lenguaje PHP Dataprix 29 Octubre, 2009 - 11:26

El lenguaje de script PHP se ha popularizado extraordinariamente durante los últimos años, gracias a su sencillez y su sintaxis heredada de otros lenguajes como C, Perl o Visual Basic, que casi todos los desarrolladores ya conocían en mayor o menor grado.

Su fácil integración con los servidores web más populares (Apache, IIS, etc.), sin necesidad de recompilaciones o configuraciones complejas, ha contribuido también a que casi todos los proveedores de espacio web, desarrolladores de aplicaciones de software libre basadas en web, y proveedores de aplicaciones empresariales, lo usen para sus productos.

A lo largo de su corta historia ha progresado significativamente, y la versión 5.0 supone un paso adelante en la orientación a objetos, el tratamiento de excepciones y el trabajo con XML, lo que le hace parecerse en prestaciones a los lenguajes más maduros en el ámbito empresarial.

 

La versión 5.0 era la más actualizada en el momento de confección del presente material (finales del 2004). En este capítulo, no obstante, trabajaremos con la versión 4, ya que la versión 5.0 es muy reciente y los cambios que incorpora en cuanto a configuración, modelo de programación, etc. no les serán familiares a la mayoría de los estudiantes con conocimientos de PHP.

1.1. API nativa frente a API con abstraccion

1.1. API nativa frente a API con abstraccion Dataprix 29 Octubre, 2009 - 11:31

Desde la versión 2.0, PHP ha incorporado de forma nativa funciones para la conexión y uso de bases de datos. Al ser la rapidez una de las máximas de este lenguaje, y ante la ventaja de que proporciona mecanismos para la carga de librerías externas, se crearon unas librerías para cada motor de base de datos, que contenían las funciones necesarias para trabajar con él.

Estas API nativas son diferentes para cada SGBD, tanto en los nombres de las funciones que se utilizan para crear una conexión a la base de datos, lanzar una consulta, etc., como en el tratamiento de errores, resultados, etc.
 

Como actualmente hay aplicaciones web desarrolladas en PHP que usan la API concreta del SGBD para el que fueron pensadas, las revisaremos en este apartado.

Aunque se puede argumentar que al usar la API del SGBD concreto que utilicemos, dispondremos de operadores o funcionalidades específicas de ese motor que una librería estándar no puede proporcionar, con el paso del tiempo se ha visto que la utilización de estas API sólo está indicada (y aun así, no es recomendable) para aplicaciones que sepamos seguro que no van a cambiar el SGBD con el que trabajan, ya que la revisión del código PHP, cuando hay un cambio de SGBD, es muy costosa y proclive a errores.

1.2. API nativa en MySQL

1.2. API nativa en MySQL Dataprix 29 Octubre, 2009 - 11:46

Para trabajar con la API nativa de MySQL en PHP, deberemos haber compilado el intérprete con soporte para este SGBD, o bien disponer ya del binario de PHP precompilado con el soporte incorporado.

En el caso de tenerlo que compilar, únicamente deberemos indicar como opción --with-mysql. Posteriormente, o en el caso de que ya dispongamos del binario, podemos validar que el soporte para MySQL está incluido correctamente en el intérprete con la ejecución del siguiente comando:

$ php -i | grep MySQL
supported databases =&gt; MySQL MySQL
Support =&gt; enabled
$

A partir de aquí, PHP proporciona unos parámetros de configuración que nos permitirán controlar algunos aspectos del funcionamiento de las conexiones con el SGBD, y las propias funciones de trabajo con la base de datos.

En cuanto a los parámetros, deberán situarse en el fichero php.ini, o bien configurarse para nuestra aplicación en concreto desde el servidor web. Destacan los siguientes:

mysql.allow_persistent: indica si vamos a permitir conexiones persistentes a MySQL. Los valores posibles son true o false.

mysql.max_persistent: número máximo de conexiones persistentes permitidas por proceso.

mysql.max_links: número máximo de conexiones permitidas por proceso, incluyendo las persistentes.

mysql.connect_timeout: tiempo que ha de transcurrir, en segundos, antes de que PHP abandone el intento de conexión al servidor.

Las conexiones persistentes son conexiones a la base de datos que se mantienen abiertas para evitar el tiempo de latencia que se pierde en conectar y desconectar. El intérprete,
al ejecutar la sentencia de conexión a la base de datos, examina si hay alguna otra conexión abierta sin usar, y devuelve ésta en lugar de abrir una nueva. Lo mismo sucede al desconectar, el intérprete puede realizar la desconexión si hay suficientes conexiones aún abiertas, o bien mantener la conexión abierta para futuras consultas.

Por lo que respecta a la utilización de la API para la conexión y consulta de bases de datos, empezaremos con un ejemplo:

1 &lt;?php
2 // Conectando y eligiendo la base de datos con que vamos a trabajar
3 $link = mysql_connect(`host_mysql´, `usuario_mysql´, `password_mysql´) or die
(`No puedo conectarme: ´ . mysql_error());
4 echo `Conexión establecida´;
5 mysql_select_db(`mi_database´,$link) or die(`No he podido acceder a la base de datos´);
6
7 // Realizando una consulta SQL
8 $query = `SELECT * FROM mi_tabla´;
9 $result = mysql_query($query,$link) or die(`Consulta errónea: ´ . mysql_error());
10
11 // Mostramos los resultados en HTML
12 echo "<table>";
13 while ($line = mysql_fetch_array($result, MYSQL_ASSOC)) {
14    echo "\t<tr>\n";
15    foreach ($line as $col_value) {
16    echo "\t\t<td>$col_value</td>\n";
17    }
18 echo "\t</tr>\n";
19 }
20 echo "</table>\n";
21
22 // Liberamos el resultset
23 mysql_free_result($result);
24
25 // Cerramos la conexión
26 mysql_close($link);
27 ?&gt;

En las cinco primeras líneas se establece la conexión y se selecciona la base de datos con que se va a trabajar. El código es bastante explícito y la mayoría de errores al respecto suelen deberse a una mala configuración de los permisos del usuario sobre la base de datos con la que debe trabajar.

Conviene estar muy atento, sobre todo a las direcciones de origen de la conexión, ya que, aunque podemos usar localhost como nombre de equipo, si el intérprete y el SGBD están en el mismo servidor, suele ocurrir que PHP resuelve localhost al nombre real del equipo e intenta conectarse con esta identificación. Así pues, debemos examinar cuidadosamente los archivos de registro de MySQL y los usuarios y privilegios del mismo si falla la conexión.

Para   establecer   una   conexión   persistente,   debemos   utilizar   la   función mysql_pconnect() con los mismos parámetros.
 

Utilidad de la sentencia de conexión
Hemos proporcionado la sentencia SQL a la función y el enlace nos ha devuelto la sentencia de conexión. Esta funcionalidad es absolutamen- te necesaria si se trabaja con varias conexiones simultáneamente, si únicamente hay una conexión establecida en el script, este parámetro es opcional.

A continuación, se utiliza la función mysql_query() para lanzar la consulta a la base de datos.

La función mysql_error() es universal, y devuelve el último error ocurrido en el SGBD con nuestra conexión, o con la conexión $link que le indique- mos como parámetro.

La función mysql_query() puede devolver los siguientes resultados:

•    FALSE si ha habido un error.

•    Una referencia a una estructura si la sentencia es de consulta y ha tenido éxito.

•    TRUE si la sentencia es de actualización, borrado o inserción y ha tenido éxito.

La función mysql_affected_rows() nos permite conocer el número de filas que se han visto afectadas por sentencias de actualización, borrado o inserción.

La función mysql_num_rows() nos permite conocer el número de filas devuelto por sentencias de consulta.

Una vez obtenido el recurso a partir de los resultados de la consulta, PHP proporciona multitud de formas de iterar sobre sus resultados o de acceder a uno de ellos directamente. Comentamos las más destacadas:

•    $fila = mysql_fetch_array($recurso, <tipo_de_array>)

Esta función va iterando sobre el recurso, devolviendo una fila cada vez, hasta que no quedan más filas, y devuelve FALSE. La forma del array devuelto dependerá del parámetro <tipo_de_array> que puede tomar estos valores:

–    MYSQL_NUM: devuelve un array con índices numéricos para los campos. Es decir, en $fila[0] tendremos el primer campo del SELECT, en $fila[1], el segundo, etc.

–    MYSQL_ASSOC: devuelve un array asociativo en el que los índices son los nombres de campo o alias que hayamos indicado en la sentencia SQL.

–    MYSQL_BOTH: devuelve un array con los dos métodos de acceso.

Recuperando el ejemplo inicial, entre las líneas 7 y 21:

7    // Realizando una consulta SQL
8    $query = `SELECT * FROM mi_tabla´;
9    $result = mysql_query($query,$link) or die(`Consulta errónea: ´. mysql_error());
10
11 // Mostramos los resultados en HTML
12 echo "<table>\n";
13 while ($line = mysql_fetch_array($result, MYSQL_BOTH)) {
14    echo "\t<tr>\n";
15    for($i=0;$i$line[$i]\n";
17    }
18    echo "<td>Nombre: $line[`nombre´]</td>&amp;";
19    echo "\t</tr>\n";
20 }
21 echo "</table>\n";

•    $objeto = mysql_fetch_object($recurso)

Esta función va iterando sobre los resultados, devolviendo un objeto cada vez, de manera que el acceso a los datos de cada campo se realiza a través de las propiedades del objeto. Al igual que en el array asociativo, hay que vigilar con los nombres de los campos en consulta, evitando que devuelva campos con el mismo nombre fruto de combinaciones de varias tablas, ya que sólo podremos acceder al último de ellos:

Volvemos sobre el ejemplo inicial

7   // Realizando una consulta SQL
8   $query = `SELECT nombre,apellidos FROM mi_tabla´;
9   $result = mysql_query($query,$link) or die(`Consulta errónea:´ . mysql_error());
10
11 // Mostramos los resultados en HTML
12 echo "<table>\n";
13 while ($object = mysql_fetch_array($result, MYSQL_BOTH)) {
14    echo "\t<tr>\n";
15    echo "<td>Nombre: " . $object-&gt;nombre . "</td>";
16    echo "<td>Apellidos: " . $object-&gt;apellidos . "</td>";
17    echo "\t</tr>\n";
18 }
19 echo "</table>\n";

•    $valor = mysql_result($recurso,$numero_de_fila,$numero_de_campo)

Esta función consulta directamente un valor de un campo de una fila especificada. Puede ser útil si queremos conocer un resultado sin necesidad de realizar bucles innecesarios. Evidentemente, hemos de saber exactamente dónde se encuentra.

•    $exito = mysql_data_seek($recurso,$fila)

Esta función permite mover el puntero dentro de la hoja de resultados representada por $recurso, hasta la fila que deseemos. Puede ser útil para avanzar o para retroceder y volver a recorrer la hoja de resultados sin tener que ejecutar la sentencia SQL de nuevo. Si la fila solicitada no existe en la hoja de resultados, el resultado será FALSE, al igual que si la hoja no contiene ningún resultado. Es decir, el valor de $fila debe estar entre 0 (la primera  fila)  y  mysql_num_rows()-1,  excepto  cuando  no  hay  ningún resultado, en cuyo caso devolverá FALSE.

Finalmente, comentaremos las funciones de liberación y desconexión. En el primer caso, PHP realiza un excelente trabajo liberando recursos de memoria cuando la ejecución en curso ya no los va a utilizar más. Aun así, si la consulta devuelve una hoja de datos muy grande, puede ser conveniente liberar el recurso cuando no lo necesitemos.

Por lo que respecta al cierre de la conexión, tampoco suele ser necesario, ya que PHP cierra todas las conexiones al finalizar la ejecución y, además, el cierre siempre está condicionado a la configuración de las conexiones persistentes. Tal como ya hemos comentado, si activamos las conexiones persistentes (o bien hemos conectado con mysql_pconnect), esta función no tiene nin gún efecto y, en todo caso, será PHP quien decida cuándo se va a cerrar cada conexión.

Bibliografía
Hay otras funciones más         específicas para obtener          información sobre el cliente    que origina la conexión, o        sobre el propio servidor           donde se está ejecutando.       Conviene consultar la               documentación para obtener   información sobre usos más    avanzados de esta API.           

Ya  hemos comentado  que las API específicas para cada  motor  incluyen  un conjunto de funciones que podía ayudar a trabajar con sus aspectos particulares, a continuación, enumeramos las más importantes:

•    mysql_field_flags, mysql_field_name, mysql_field_table, mysql_field_type:  estas  funciones  reciben  como  parámetro  un  $recurso y un índice de campo dentro de la consulta ejecutada y devuelven información sobre el campo; en concreto, sus restricciones, nombre, tabla a la que corresponden y tipo de campo. Pueden ser muy útiles para trabajar con consultas genéricas sobre bases de datos y/o campos que no conocemos al realizar el script.

•    mysql_insert_id: esta función devuelve el último identificador obtenido de una inserción en un campo autoincremental.

•    mysql_list_dbs, mysql_list_tables, mysql_list_fields: con distintos parámetros, estas funciones permiten consultar datos de administración del motor de la base de datos.

 

1.3. API nativa en PostgreSQL

1.3. API nativa en PostgreSQL Dataprix 29 Octubre, 2009 - 16:09

Para trabajar con la API nativa de PostgreSQL en PHP, deberemos haber compilado el intérprete con soporte para este SGBD, o bien disponer ya del binario de PHP precompilado con el soporte incorporado.

En el caso de tenerlo que compilar, únicamente debemos indicar como opción --with-pgsql. Posteriormente, o en el caso de que ya dispongamos del binario, podemos validar que el soporte para PostgreSQL está incluido correctamente en el intérprete con la ejecución del siguiente comando:

$ php -i | grep PostgreSQL
PostgreSQL
PostgreSQL Support =&gt; enabled
PostgreSQL(libpq) Version =&gt; 7.4.6
$

A partir de aquí, PHP proporciona unos parámetros de configuración que nos permitirán controlar algunos aspectos del funcionamiento de las conexiones con el SGBD, y las propias funciones de trabajo con la base de datos.

En cuanto a los parámetros, deberán situarse en el fichero php.ini o bien configurarse para nuestra aplicación en concreto desde el servidor web. Destacan los siguientes:

•    pgsql.allow_persistent: indica si vamos a permitir el uso de conexiones persistentes. Los valores son true o false.

•    pgsql.max_persistent:  número  máximo  de  conexiones  persistentes permitidas por proceso.

•    pgsql.max_links: número máximo de conexiones permitidas por proceso, incluyendo las persistentes.

Este parámetro disminuye
ligeramente el rendimiento
del sistema.

•    pgsql.auto_reset_persistent: detecta automáticamente conexiones persistentes cerradas y las elimina.

Por lo que respecta a la utilización de la API para la conexión y consulta de bases de datos, reproduciremos el anterior ejemplo:

1 &lt;?php
2 // Conectando y eligiendo la base de datos con que vamos a trabajar
3 $link = pg_connect("host=host_pgsql port=5432 dbname=mi_database user=user_pgsql password=pass_pgsql");
4 $stat = pg_connection_status($link);
5 if ($stat === 0) {
6    echo `Conexión establecida´;
7 } else {
8   die `No puedo conectarme´;
9 }
10
11 // Realizando una consulta SQL
12 $query = `SELECT * FROM mi_tabla´;
13 $result = pg_query($link,$query) or die(`Consulta errónea: ´ . pg_last_error());
14
15 // Mostramos los resultados en HTML
16 echo "<table>\n";
17 while ($line = pg_fetch_array($result, PGSQL_ASSOC)) {
18   echo "\t<tr>\n";
19   foreach ($line as $col_value) {
20   echo "\t\t<td>;$col_value</td>\n";
21   }
22 echo "\t</tr>\n";
23 }
24 echo "</table>\n";
25
26 // Liberamos el resultset
27 pg_free_result($result);
28
29 // Cerramos la conexión
30 pg_close($link);
31 ?&gt;

 

Recordad
La mayoría de los errores
en este aspecto se originan por una mala configuración de los permisos de los usuarios en el SGBD. Una forma de probarlo que suele ofrecer más informa- ción es intentar la conexión con el cliente de la base de datos desde la línea de comandos, es- pecificando el mismo usuario, base de datos y contraseña que estamos utilizando en el script.

En las diez primeras líneas, establecemos la conexión y comprobamos que se ha realizado correctamente.

A diferencia de MySQL, la selección de la base de datos se hace en el momento de la conexión. En cambio, la comprobación de la conexión es un poco más complicada.

Para   establecer   una   conexión   persistente,   debemos   utilizar   la   función pg_pconnect() con los mismos parámetros.

A continuación, se utiliza la función pg_query() para lanzar la consulta a la base de datos.

Para comprobar errores, la API de PostgreSQL distingue entre un error de conexión, y errores sobre los recursos devueltos. En el primer caso, deberemos usar pg_connection_status(), mientras que en el segundo podemos optar por pg_last_error() o bien pg_result_error($recurso) para obtener el mensaje de error que pueda haber devuelto un recurso en concreto.

 

La función pg_query() puede devolver los siguientes resultados:

Utilidad de la sentencia de conexión
Aquí se aplican los mismos consejos que dábamos en el apartado anterior, y las mismas consideraciones en cuanto al parámetro $link y su opcionalidad si únicamente tenemos una conexión establecida con
el mismo usuario y contraseña.

•    FALSE si ha habido un error.

•    Una referencia a una estructura si la sentencia ha tenido éxito.

La función pg_affected_rows($recurso) nos permite conocer el número de filas que se han visto afectadas por sentencias de actualización, borrado o inserción. Esta función deberá recibir como parámetro el recurso devuelto por la función pg_query().

La función pg_num_rows($recurso) nos permite conocer el número de filas devuelto por sentencias de consulta.

Una vez obtenido el recurso a partir de los resultados de la consulta, PHP proporciona multitud de formas de iterar sobre sus resultados o de acceder a uno de ellos directamente. Comentamos las más destacadas:

•    $fila = pg_fetch_array($recurso, <tipo_de_array>)

Esta función va iterando sobre el recurso, devolviendo una fila cada vez, hasta que no quedan más filas y devuelve FALSE. La forma del array devuelto, dependerá del parámetro <tipo_de_array> que puede tomar estos valores:

•    PG_NUM: devuelve un array con índices numéricos para los campos. Es decir, en $fila[0] tendremos el primer campo del SELECT, en $fila[1],
el segundo, etc.

•    PG_ASSOC: devuelve un array asociativo donde los índices son los nombres de campo o alias que hayamos indicado en la sentencia SQL.

•    PG_BOTH: devuelve un array con los dos métodos de acceso.

 

Recuperando el ejemplo inicial, entre las líneas 11 y 24:

 

11 // Realizando una consulta SQL
12 $query = `SELECT * FROM mi_tabla´;
13 $result = pg_query($query,$link) or die(`Consulta errónea: ´ . pg_last_error());
14// Mostramos los resultados en HTML
15 echo `<table>\n´;
16 while ($line = pg_fetch_array($result, PGSQL_BOTH)) {
17   echo "\t<tr>\n";
18   for($i=0;$i&lt;sizeof($line);$i++) {
19   echo "\t\t<td>$line[$i]</td>\n";
20   }
21   echo "<td>Nombre: $line[`nombre´]</td>";
22   echo "\t</tr>\n";
23 }
24 echo "</table>\n";

•    $objeto = pg_fetch_object($recurso)

Esta función va iterando sobre los resultados, devolviendo un objeto cada vez, de forma que el acceso a los datos de cada campo se realiza por medio de las propiedades del objeto. Al igual que en el array asociativo, hay que vigilar con los nombres de los campos en consulta, evitando que devuelva campos con el mismo nombre fruto de combinaciones de varias tablas, ya que sólo podremos acceder al último de ellos.

Volvemos sobre el ejemplo inicial

11 // Realizando una consulta SQL
12 $query = `SELECT nombre,apellidos FROM mi_tabla´;
13 $result = pg_query($query,$link) or die(`Consulta errónea: ´ . pg_last_error());
14 // Mostramos los resultados en HTML
15 echo `<table>\n´;
16 while ($object = pg_fetch_array($result, PGSQL_BOTH)) {
17   echo "\t<tr>\n";
18   echo "<td>Nombre: " . $object-&gt;nombre . "</td>";
19   echo "<td>Apellidos: " . $object-&gt;apellidos . "</td>";
20   echo "\t</tr>\n";
21 }
22 echo "</table>\n";

Podemos pasar a la función pg_fetch_object() un segundo parámetro para indicar la fila concreta que queremos obtener:

$resultado = pg_fetch_all($recurso)

 

Esta función devuelve toda la hoja de datos correspondiente a $recurso; es decir, una array con todas las filas y columnas que forman el resultado de la consulta.

•    $exito = pg_result_seek($recurso,$fila)

Esta función permite mover el puntero dentro de la hoja de resultados representada por $recurso hasta la fila que deseemos. Deben tomarse las mismas consideraciones que en la función mysql_data_seek().

En cuanto a la liberación de recursos y la desconexión de la base de datos, es totalmente aplicable lo explicado para MySQL, incluyendo los aspectos relacionados con las conexiones persistentes.

Al igual que en MySQL, PHP también proporciona funciones específicas para trabajar con algunos aspectos particulares de PostgreSQL. Al tener éste más funcionalidad que se aleja de lo estándar debido a su soporte a objetos, estas funciones cobrarán más importancia.  A continuación  comentamos las más destacadas:

•    pg_field_name, pg_field_num, pg_field_size, pg_field_type: estas funciones  proporcionan información sobre los campos  que  integran una consulta. Sus nombres son suficientemente explícitos acerca de su cometido.

•    pg_last_oid: esta función nos devuelve el OID obtenido por la inserción de una tupla si el recurso que recibe como parámetro es el correspondiente a una sentencia INSERT. En caso contrario devuelve FALSE.

•    pg_lo_create,    pg_lo_open,    pg_lo_export,    pg_lo_import, pg_lo_read, pg_lo_write: estas funciones (entre otras) facilitan el trabajo con objetos grandes (LOB) en PostgreSQL.

&lt;?php
$database = pg_connect("dbname=jacarta");
pg_query($database, "begin");
$oid = pg_lo_create($database);
echo "$oid\n";
$handle = pg_lo_open($database, $oid, "w");
echo "$handle\n";
pg_lo_write($handle, "large object data");
pg_lo_close($handle);
pg_query($database, "commit");
?&gt;

Las funciones pg_lo_import y pg_lo_export pueden tomar ficheros como parámetros, facilitando la inserción de objetos binarios en la base de datos.

1.4. Capa de abstraccion PEAR::DB

1.4. Capa de abstraccion PEAR::DB Dataprix 5 Noviembre, 2009 - 11:32
Nota
Hay otras funciones que tienen el mismo cometido que combinaciones de algunas de las funciones comentadas anteriormente (por ejemplo, pg_select o pg_insert, pg_copy_from), pero que no se comentan en este material por su extensión y por su poco uso.

El PEAR (PHP extension and application repository) se define como un marco de trabajo y un sistema de distribución de librerías reutilizables para PHP. Es similar en concepto al CPAN (comprehensive perl archive network) del lenguaje Perl o al PyPI (Python package index) de Python.

El PEAR pretende proporcionar una librería estructurada de código y librerías reutilizables, mantener un sistema para proporcionar a la comunidad herramientas para compartir sus desarrollos y fomentar un estilo de codificación estándar en PHP.

PEAR, debe ser el primer recurso para solventar cualquier carencia detectada en las funciones nativas de PHP. Como buena práctica general en el mundo del software libre, siempre es mejor usar, aprender o mejorar a partir de lo que han hecho otros, que proponernos reinventar la rueda. Además, si hacemos mejoras a las librerías que usemos de PEAR, siempre podemos contribuir a esos cambios mediante las herramientas que nos proporciona.

En cierta forma, PEAR se comporta como un gestor de paquetes más de los que pueden  incorporar  las  distribuciones  GNU/Linux  más  recientes  (como  apt, yum o YOU). Este

PEAR

Si nuestra instalación de PHP es reciente, ya dispondremos de PEAR instalado (a no ser que lo hayamos compilado con la opción
--without-pear.

gestor de paquetes se compone del ejecutable ‘pear’ al que podemos proporcionar un conjunto de parámetros según las acciones que deseemos realizar:

 

 

 

 

$ pear list
Installed packages:
===================
Package        Version      State
Archive_Tar    1.2          stable
Console_Getopt 1.2          stable
DB             1.6.8        stable
http           1.3.3        stable
Mail           1.1.4        stable
Net_SMTP       1.2.6        stable
Net_Socket     1.0.5        stable
PEAR           1.3.4        stable
PhpDocumentor  1.3.0RC3     beta
XML_Beautifier 1.1          stable
XML_Parser     1.2.2        stable
XML_RPC        1.1.0        stable
XML_Util       1.1.1        stable

PEAR (y PHP) ya viene con un conjunto de paquetes instalados, lo que se denomina el PFC (PHP foundation classes). Estos paquetes proporcionan a PHP la mínima funcionalidad necesaria para que PEAR funcione y para que dispongamos de las librerías básicas de PHP.

A continuación presentamos las opciones más habituales de PEAR:
 

Comando Resultado
pear list Lista de los paquetes instalados.
pear list-all Lista de todos los paquetes disponibles en PEAR.
pear list-upgrades Lista de los paquetes instalados con actualización disponible.
pear info <paquete> Proporciona información sobre el paquete.
pear install <paquete> Descarga e instala el paquete.
pear search <texto> Busca paquetes en el repositorio PEAR.
pear upgrade <paquete> Actualiza el paquete si es necesario.
pear upgrade-all Actualiza todos los paquetes instalados con actualización disponible.
pear uninstall <paquete> Desinstala el paquete.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.4.1. Capa de abstraccion del motor de la base de datos

1.4.1. Capa de abstraccion del motor de la base de datos Dataprix 5 Noviembre, 2009 - 11:39

Parece evidente que, para la inmensa mayoría de aplicaciones basadas en PHP, el uso de su librería nativa de acceso a bases de datos va a condicionar el SGBD a usar con la aplicación. En aplicaciones comerciales, o que no pueden ni desean estar cerradas a un único motor, no será imprescindible disponer de unas funciones que encapsulen la comunicación con el SGBD y que sean independientes de éste en las interfaces que ofrecen, mientras que internamente llamarán a las funciones nativas del SGBD concreto con que se esté trabajando en cada momento.

Versiones
La versión 1.6.8. era la más actualizada en el momento de elaboración de este material
(finales de 2004).

Así pues, y buscando en PEAR, encontramos el módulo ‘DB’, una capa de abstracción y encapsulamiento de la comunicación con el SGBD. Al tener que incorporar todas las funcionalidades de los motores que soporta, el resultado será siempre el mínimo conjunto de prestaciones comunes a todos los SGBD. Las prestaciones más destacadas que ofrece la versión actual 1.6.8 son las siguientes:

•    Interfaz orientada a objetos.

•    Una sintaxis común para identificar SGBD y cadenas de conexión.

•    Emulación de “sentencias preparadas” en los motores que no las soportan.

•    Códigos de errores comunes.   

•    Emulación de secuencias o autoincrementos en SGBD que no los soportan.

•    Soporte para transacciones.

•    Interfaz para obtener información del metadato (información sobre la tabla o la base de datos).

•    Compatible con PHP4 y PHP5.

•    Motores soportados: dbase, fbsql, interbase, informix, msql, mssql, mysql, mysqli, oci8, odbc, pgsql, sqlite y sybase.

1 &lt;?php
2 // Incluimos la librería una vez instalada mediante PEAR
3 require_once `DB.php´;
4
5 // Creamos la conexión a la base de datos, en este caso PostgreSQL
6 $db =&amp; DB::connect(`pgsql://usuario:password@servidor/basededatos´);
7
8 // Comprobamos error en la conexión
9 if (DB::isError($db)) {
10  die($db-&gt;getMessage());
11 }
12
13 // Realizamos la consulta:
14 $res =&amp; $db-&gt;query(`SELECT * FROM clients´);
15
16 // Comprobamos que la consulta se ha realizado correctamente
17 if (DB::isError($res)) {
18 die($res-&gt;getMessage());
19 }
20
21 // Iteramos sobre los resultados
22 while ($row =&amp; $res-&gt;fetchRow()) {
23    echo $row[0] . "\n";
24 }
25
26 // Liberamos la hoja de resultados
27 $res-&gt;free()
28
29 // Desconectamos de la base de datos
30 $db-&gt;disconnect();
31 ?&gt;

La estructura del código y hasta la sintaxis de las sentencias es similar a los ejemplos nativos vistos anteriormente, exceptuando las partes de las sentencias que hacían referencia al motor de base de datos en particular.

A continuación, vamos a avanzar por el código ampliando la información sobre cada paso. La conexión se especifica mediante una sintaxis de tipo DSN (data source name). Los DSN admiten multitud de variantes, dependiendo del motor al que nos conectemos, pero en casi todos los casos, tienen la forma siguiente:

motorphp://usuario:contraseña@servidor/basededatos?opcion=valor

 

•  Conexión a MySQL 

mysql://usuario:password@servidor/basededatos

•  Conexión a MySQL a través de un socket UNIX:

mysql://usuario:password@unix(/camino/al/socket)/basededatos

•  Conexión a PostgreSQL

pgsql://usuario:password@servidor/basededatos

•  Conexión a PostgreSQL en un puerto específico:

pgsql://usuario:password@tcp(servidor:1234)/basededatos

 

En cualquier llamada a un método del paquete DB, éste puede devolver el objeto que le corresponde (una hoja de resultados, un objeto representando la conexión, etc.) o bien un objeto que represente el error que ha tenido la llamada. De ésta manera, para comprobar los errores que puede originar cada sentencia o intento de conexión, bastará con comprobar el tipo del objeto devuelto:

8 // Comprobamos error en la conexión
9 if (DB::isError($db)) {
10  die($db-&gt;getMessage());
11 }

La clase DB_Error ofrece varios métodos. A pesar de que el más utilizado es getMessage(), getDebugInfo() o getCode() pueden ampliar la información sobre el error.

Para realizar consultas, disponemos de dos mecanismos diferentes:

•    Enviar la consulta directamente al SGBD.

•    Indicar al gestor que prepare la ejecución de una sentencia SQL y posteriormente indicarle que la ejecute una o más veces.

En la mayoría de los casos, optaremos por el primer mecanismo y podremos proceder como sigue:

13 // Realizamos la consulta:
14 $res =&amp; $db-&gt;query(`SELECT * FROM clients´);
Ejemplo
Pensemos en un conjunto de actualizaciones o inserciones seguidas o en un conjunto de consultas donde vamos cam- biando un intervalo de fechas o el identificador del cliente sobre el que se realizan.

En ocasiones nos podemos encontrar ejecutando la misma consulta varias veces, con cambios en los datos o en el valor de las condiciones. En estos casos, es más indicado utilizar el segundo mecanismo.

Supongamos que tenemos que insertar un conjunto de clientes en nuestra base de datos. Las sentencias que ejecutaríamos serían parecidas a las siguientes:

 

 

INSERT INTO Clientes (nombre, nif) VALUES (‘José Antonio Ramírez’,’29078922Z’);
INSERT INTO Clientes (nombre, nif) VALUES (‘Miriam Rodríguez’,’45725248T’);
...

En lugar de esto, podemos indicarle al motor de la base de datos que prepare la sentencia, del modo siguiente:

$sth = $db-&gt;prepare(`INSERT INTO Clientes (nombre,nif) VALUES (?,?)´);

Utilizaremos la variable $sth que nos ha devuelto la sentencia prepare cada vez que ejecutemos el query:

$db-&gt;execute($sth, `José Antonio Ramírez´,`29078922Z´);
$db-&gt;execute($sth, `Miriam Rodríguez´,`45725248T´);

 

También podemos pasar una array con todos los valores:

 

$datos = array(`Miriam Rodríguez´,`45725248T´);
$db-&gt;execute($sth, $datos);

Y tenemos la opción de pasar una array de dos dimensiones con todas las sentencias a ejecutar, mediante el método executeMultiple():

$todosDatos = array(array(`José Antonio Ramírez´,`29078922Z´),
              array(`Miriam Rodriguez´,`45725248T´));
$sth = $db-&gt;prepare(`INSERT INTO Clientes (nombre,nif) VALUES (?, ?)´);
$db-&gt;executeMultiple($sth, $todosDatos);

A continuación, examinaremos los métodos de iterar sobre los resultados. En el ejemplo inicial hemos utilizado la función fetchRow() de la manera siguiente:

21 // Iteramos sobre los resultados
22 while ($row =&amp; $res-&gt;fetchRow()) {
23    echo $row[0] . "\n";
24 }

Pero también disponemos de la función fetchInto(), que recibe como parámetro el array donde queremos que se almacene el resultado:

21 // Iteramos sobre los resultados
22 while ($res-&gt;fetchRow()) {
23   echo $row[0] . "\n";
24 }

Tanto fetchRow() como fetchInto() aceptan otro parámetro para indicar el tipo de estructura de datos que va a almacenar en $row:

•    DB_FETCHMODE_ORDERED: es la opción por defecto. Almacena el resultado en una array con índice numérico.

•    DB_FETCHMODE_ASSOC: almacena el resultado en una array asociativa en el que las claves son el nombre del campo.

•    DB_FETCHMODE_OBJECT: almacena el resultado en un objeto donde dispondremos de atributos con el nombre de cada campo para obtener el valor en cada iteración.

21 // Iteramos sobre los resultados en modo asociativo
22 while ($res-&gt;fetchInto (($row,DB_FETCHMODE_ASSOC)) {
23    echo $row[`nombre´] . "\n";
24    echo $row[`nif´] . "\n";
25 }

o bien:

21 // Iteramos sobre los resultados en modo objeto
22 while ($res-&gt;fetchInto (($row,DB_FETCHMODE_OBJECT)) {
23    echo $row-&gt;nombre . "\n";
24    echo $row-&gt;nif . "\n";
25 }

La función fetchInto() acepta un tercer parámetro para indicar el número de fila que queremos obtener, en caso de que no deseemos iterar sobre la propia función:

21 // Obtenemos la tercera fila de la consulta
22 $res-&gt;fetchInto ($row,DB_FETCHMODE_ASSOC,3); {
23    echo $row-&gt;nombre . "\n";
24    echo $row-&gt;nif . &amp;"\n";

Hay otros métodos para obtener diferentes vistas del resultado como los siguientes:

•    getAll(): obtiene una array de dos dimensiones con toda la hoja de resultados. Tendría una forma como la siguiente:

Array
(
  [0] =&gt; Array
    (
     [cf] =&gt; Juan
     [nf] =&gt; 5
     [df] =&gt; 1991-01-11 21:31:41
    )
  [1] =&gt; Array
(
  [cf] =&gt; Kyu
  [nf] =&gt; 10
  [df] =&gt; 1992-02-12 22:32:42
)
)

 

•    getRow(): devuelve sólo la primera fila de la hoja de resultados.

•    getCol(): devuelve sólo la columna indicada de la hoja de resultados.

De la misma manera que en las librerías nativas, hay métodos que proporcionan información sobre la consulta en sí:

•    numRows(): número de filas de la hoja de resultados.

•    numCols(): número de columnas de la hoja de resultados.

•    affectedRows(): número de filas de la tabla afectadas por la sentencia de actualización, inserción o borrado.

1.4.2. Transacciones

1.4.2. Transacciones Dataprix 6 Noviembre, 2009 - 11:17

PEAR::DB proporciona mecanismos para tratar las transacciones independientemente del SGBD con que trabajemos.

Como ya hemos comentado, la operativa con las transacciones está relacionada con las sentencias begin, commit y rollback de SQL. PEAR::DB envuelve estas sentencias en llamadas a métodos suyos, del modo siguiente:

           

 

Atención
En MySQL sólo funcionará el soporte de transacciones si la base de datos está almacenada con el mecanismo InnoDB. En PostgreSQL no hay restricción alguna.
En ningún sitio...
... se hace un begin. Al desactivar el autocommit (que está activado por defecto) todas las sentencias pasarán a formar parte de una transacción, que se registrará como definitiva en la base de datos al llamar al método commit() o bien se desechará al llamar al método rollback(), volviendo la base de datos al estado en el que estaba después del último commit().

 

// Desactivamos el comportamiento de COMMIT automático.
$db-&gt;autocommit(false);
..
..
if (...) {
   $db-&gt;commit();
} else {
$db-&gt;rollback();
}

 

 

1.4.3. Secuencias

1.4.3. Secuencias Dataprix 6 Noviembre, 2009 - 11:40

PEAR::DB incorpora un mecanismo propio de secuencias (AUTO_INCREMENT en MySQL), que es independiente de la base de datos utilizada y que puede ser de gran utilidad en identificadores, claves primarias, etc. El único requisito es que se usen sus métodos de trabajo con secuencias, siempre que se esté trabajando con esa base de datos; es decir, no se debe crear la secuencia en el SGBD y, después, trabajar con ella con los métodos que ofrece PEAR::DB. Si la secuencia la creamos mediante la base de datos, entonces deberemos trabajar con ella con las funciones extendidas de SQL que nos proporcione ese SGBD (en PostgreSQL la función nextval() o en MySQL la inserción del valor 0 en un campo AUTO_INCREMENT).

Disponemos de las siguientes funciones para trabajar con secuencias:

•    createSequence($nombre_de_secuencia): crea la secuencia o devuelve un objeto DB_Error en caso contrario.

•    nextId($nombre_de_secuencia):  devuelve  el  siguiente  identificador de la secuencia.

•    dropSequence($nombre_de_secuencia): borra la secuencia.

// Creamos la secuencia:
$tmp = $db-&gt;createSequence(`miSecuencia´);
if (DB::isError($tmp)) {
die($tmp-&gt;getMessage());
}
// Obtenemos el siguiente identificador
$id = $db-&gt;nextId(`mySequence´);
if (DB::isError($id)) {
die($id-&gt;getMessage());
}
// Usamos el identificador en una sentencia
$res =&amp; $db-&gt;query("INSERT INTO miTabla (id, texto) VALUES ($id, `Hola´)");
// Borramos la secuencia
$tmp = $db-&gt;dropSequence(`mySequence´);
if (DB::isError($tmp)) {
die($tmp-&gt;getMessage());
}

 

Finalmente,  en  el  aspecto  relacionado  con  los  metadatos  de  las  tablas, PEAR::DB ofrece la función tableInfo(), que proporciona información detallada sobre una tabla o sobre las columnas de una hoja de resultados obtenida de una consulta.

$info = $db-&gt;tableInfo(`nombretabla´);
print_r($info);

O bien:

$res =&amp; $db-&gt;query(`SELECT * FROM nombretabla´);
$info = $db-&gt;tableInfo($res);
print_r($info);

El resultado será similar al siguiente:

[0] =&gt; Array (
  [table] =&gt; nombretabla
  [name] =&gt; nombre
       [type] =&gt; string
       [len] =&gt; 255
       [flags] =&gt;
     )
     [1] =&gt; Array (
       [table] =&gt; nombretabla
       [name] =&gt; nif
       [type] =&gt; string
       [len] =&gt; 20
       [flags] =&gt; primary key not null
    )
Funcionalidades
Hay funcionalidades más avan- zadas de esta librería que aumentan continuamente. De todas formas, con las presentadas basta para identificar las ventajas de trabajar con una capa de abstracción del motor de base de datos donde se al- macenan los datos de nuestra aplicación.

2. Conexion y uso de bases de datos en lenguaje Java

2. Conexion y uso de bases de datos en lenguaje Java Dataprix 6 Noviembre, 2009 - 16:15

El acceso a bases de datos desde Java se realiza mediante el estándar JDBC (Java data base conectivity), que permite un acceso uniforme a las bases de datos independientemente del SGBD. De esta manera, las aplicaciones escritas en Java no necesitan conocer las especificaciones de un SGBD en particular, basta con comprender el funcionamiento de JDBC. Cada SGBD que quiera utilizarse con JDBC debe contar con un adaptador o controlador.

La estructura de JDBC se puede expresar gráficamente como sigue:

 

    

 

Hay drivers para la mayoría de SGBD, tanto de software libre como de código abierto. Además, hay drivers para trabajar con otros tipos de datos (hojas de cálculo, ficheros de texto, etc.) como si fueran SGBD sobre los que podemos realizar consultas SQL.

Para usar la API JDBC con un SGBD en particular, necesitaremos el driver concreto del motor de base de datos, que media entre la tecnología JDBC y la base de datos. Dependiendo de múltiples factores, el driver puede estar escrito completamente en Java, o bien haber usado métodos JNI (Java native interface) para interactuar con otros lenguajes o sistemas.

La última versión de desarrollo de la API JDBC proporciona también un puente para conectarse a SGBD que dispongan de drivers ODBC (open database connectivity). Este estándar es muy común sobre todo en entornos Microsoft y sólo debería usarse si no disponemos del driver nativo para nuestro SGBD.

En el caso concreto de MySQL y PostgreSQL, no tendremos ningún problema en encontrar los drivers JDBC:

•    MySQL Connector/J: es el driver oficial para MySQL y se distribuye bajo licencia GPL. Es un driver nativo escrito completamente en Java.

•    JDBC para PostgreSQL: es el driver oficial para PostgreSQL y se distribuye bajo licencia BSD. Es un driver nativo escrito completamente en Java.

Tanto uno como otro, en su distribución en formato binario, consisten en un fichero .jar (Java archive) que debemos situar en el CLASSPATH de nuestro programa para poder incluir sus clases.

Java incluye la posibilidad de cargar clases de forma dinámica. Éste es el caso de los controladores de bases de datos: antes de realizar cualquier interacción con las clases de JDBC, es preciso registrar el controlador. Esta tarea se realiza con el siguiente código:

 

String controlador = "com.mysql.jdbc.Driver" Class.forName(controlador).newInstance();

 

o bien:

Class.forName("org.postgresql.Driver");

A partir de este momento, JDBC está capacitado para interactuar con MySQL o PostgreSQL.

 

2.1. Acceder al SGBD con JDBC

2.1. Acceder al SGBD con JDBC Dataprix 9 Noviembre, 2009 - 10:46

La interfaz JDBC está definida en la librería java.sql. Vamos a importar a nuestra aplicación Java todas las clases definidas en ella.

 

  import java.sql.*;

 

Puesto que JDBC puede realizar conexiones con múltiples SGDB, la clase DriverManager configura los detalles de la interacción con cada uno en particular. Esta clase es la responsable de realizar la conexión, entregando un objeto de la clase Connection.

 

  String url="jdbc:mysql://localhost/demo";
  String usuario="yo"
  String contasenia="contraseña"
  Connection conexion = DriverManager.getConnection (url,usuario,contrasenia);

 

El destino de la conexión se especifica mediante un URL de JDBC con la sintaxis siguiente:

 

  jdbc::

 

La parte protocolo_sgdb de la URL especifica el tipo de SGBD con el que se realizará la conexión, la clase DriverManager cargará el módulo correspondiente a tal efecto.

El subnombre tiene una sintaxis específica para cada SGDB que tanto para MySQL como para PostgreSQL es //servidor/base_de_datos.

 

Las sentencias en JDBC también son objetos que deberemos crear a partir de una conexión:

 

  Statement sentenciaSQL = conexion.createStatement();

 

 

La variable res contiene el resultado de la ejecución de la sentencia, y       proporciona un cursor que permite   leer las filas una a una.                        

Al ejecutar una sentencia, el SGBD entrega unos resultados que JDBC también representa en forma de objeto, en este caso de la clase ResultSet:

 

 

 

  ResultSet res = sentencia.executeQuery("SELECT * FROM tabla");

 

Para acceder a los datos de cada columna de la hoja de resultados, la clase ResultSet dispone de varios métodos según el tipo de la información de la columna:

  

 getArray()                                                            getInt()

 getClob()                                                             getBoolean()

 getString()                                                           getLong()

 getAsciiStream()                                                  getByte()

 getDate()                                                             getObject()

 getTime()                                                             getObject()

 getBigDecimal()                                                   getBytes()

 getDouble()                                                          getBytes()

 getTimestamp()                                                    getRef()

 getBinaryStream()                                                getRef()

 getFloat()                                                            getCraracterStream()

 getURL()                                                          &

  import java.sql.*;
  // Atención, no debe importarse com.mysql.jdbc ya que se carga dinámicamente!!
  public static void main(String[] args) {
  // Cargamos el driver JDBC para MySQL
  String controlador = "com.mysql.jdbc.Driver"
  Class.forName(controlador).newInstance();
  // Conectamos con la BD
  String url="jdbc:mysql://localhost/uoc";
  String usuario="yo"
  String contasenia="contraseña"
  Connection conexion = DriverManager.getConnection (url,usuario,contrasenia);
  // Creamos una sentencia SQL
  Statement sentenciaSQL = conexion.createStatement();
  // Ejecutamos la sentencia
  ResultSet res = sentencia.executeQuery("SELECT * FROM tabla");
  // Iteramos sobre la hoja de resultados
  while (res.next()) {
  // Obtenemos el campo "nombre" en forma de String
  System.out.println(res.getString("nombre") );
  }
  // Finalmente, se liberan los recursos utilizados.
  res.close();
  sentencia.close();
  conexion.close();
}

 

 

En el ejemplo anterior no se ha previsto nada para tratar con los errores que puedan producirse, porque en Java el tratamiento de errores se realiza a través de Exceptions. En JDBC se han previsto excepciones para los errores que pueden producirse a lo largo de todo el uso de la API: conexión, ejecución de la sentencia, etc.

 

Revisemos el ejemplo, utilizando excepciones para tratar los errores.

 

  import java.sql.*;
  // Atención, no debe importarse com.mysql.jdbc ya que se carga
  // dinámicamente!!
  public static void main(String[] args) {
  try {
  // Cargamos el driver JDBC para MySQL
  String controlador = "com.mysql.jdbc.Driver"
  Class.forName(controlador).newInstance();
} catch (Exception e) {
  System.err.println("No puedo cargar el controlador de MySQL ...");
  e.printStackTrace();
}
  try {
  // Conectamos con la BD
  String url="jdbc:mysql://localhost/uoc";
  String usuario="yo"
  String contasenia="contraseña"
  Connection conexion = DriverManager.getConnection (url,usuario,contrasenia);
  // Creamos una sentencia SQL
  Statement sentenciaSQL = conexion.createStatement();
  // Ejecutamos la sentencia
  ResultSet res = sentencia.executeQuery("SELECT * FROM tabla");
  // Iteramos sobre la hoja de resultados
  while (res.next()) {
    // Obtenemos el campo "nombre" en forma de String
  System.out.println(res.getString("nombre") );
  }
  // Finalmente, se liberan los recursos utilizados. res.close();
  sentencia.close();
  conexion.close();
} catch (SQLException e) {
  System.out.println("Excepción del SQL: " + e.getMessage());
  System.out.println("Estado del SQL: " + e.getSQLState());
  System.out.println("Error del Proveedor: " + e.getErrorCode());
}
}

 

Errores

Todos los errores de JDBC
se informan a través de SQLExeption. SQLWarning presenta las advertencias de
acceso a las bases de datos.

Mientras que la operación executeQuery() de la clase Statement devuelve un objeto ResultSet, la operación executeUpdate()sólo devuelve su éxito o fracaso. Las sentencias SQL que se utilizan con executeUpdate() son insert, update, o delete, porque no devuelven ningún resultado. 

 

 

 

 

 

  public void Insertar_persona(String nombre, direccion,
  telefono){ Statement sentencia =   conexion.CreateStatement();
  sentencia.executeUpdate( "insert into personas values("
  + nombre + ","
  + domicilio + ","
  + telefono + ")" );
  }

 

 

 

 

2.2. Sentencias preparadas

2.2. Sentencias preparadas Dataprix 17 Noviembre, 2009 - 10:39

 Las sentencias preparadas de JDBC permiten la “precompilación” del código SQL antes de ser ejecutado, permitiendo consultas o actualizaciones más eficientes. En el momento de compilar la sentencia SQL, se analiza cuál es la estrategia adecuada según las tablas, las columnas, los índices y las condiciones de búsqueda implicados. Este proceso, obviamente, consume tiempo de procesador, pero al realizar la compilación una sola vez, se logra mejorar el rendimiento en siguientes consultas iguales con valores diferentes.

 

Otra ventaja de las sentencias preparadas es que permiten la parametrización: la sentencia SQL se escribe una vez, indicando las posiciones de los datos que van a cambiar y, cada vez que se utilice, le proporcionaremos los argumentos necesarios que serán sustituidos en los lugares correspondientes. Los parámetros se especifican con el carácter ‘?’.

 

 

public class Actualizacion{
private PreparedStatement sentencia;
public void prepararInsercion(){
  String sql = "insert into personas values ( ?, ? ,? )";
  sentencia = conexion.prepareStatement(sql);
public void insertarPersona(String nombre, dirección, telefono)
{
   sentencia.setString(1, nombre);
   sentencia.setString(2, direccion);
   sentencia.setString(3, telefono);
   sentencia.executeUpdate();
  }
}

 

Al utilizar esta clase, obviamente, deberemos llamar primero al método que prepara la inserción, y posteriormente llamar tantas veces como sea necesario al método insertarPersona.

 

Se definen tres parámetros en la sentencia SQL, a los cuales se hace referencia mediante números enteros consecutivos:

 

String sql = "insert into personas values ( ?, ? ,? )";

 

 

 

Ejemplo

El segundo de los tres parámetros se especifica con sentencia.setString (2, direccion);

 

La clase PreparedStatement incluye un conjunto de operaciones de la forma setXXXX(), donde XXXX es el tipo de dato para los campos de la tabla. Una de esas operaciones es precisamente setString() que inserta la variable en un campo de tipo cadena.

 

 

2.3. Transacciones

2.3. Trans