Apuntes Bases de Datos

Bases de datos

Mercedes Marqués

Departament d’Enginyeria i Ciència dels
Computadors

Codi d’assignatura IG18

Mercedes Marqués - ISBN: 978-84-693-0146-3 Bases de datos - UJI

Edita: Publicacions de la Universitat Jaume I. Servei de Comunicació i Publicacions
Campus del Riu Sec. Edifici Rectorat i Serveis Centrals. 12071 Castelló de la Plana
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Col·lecció Sapientia, 18
Primera edició, 2011
www.sapientia.uji.es

ISBN: 978-84-693-0146-3

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Índice general

1. Conceptos de bases de datos 1
1.1. Base de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2. Sistema de gestión de bases de datos . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3. Personas en el entorno de las bases de datos . . . . . . . . . . . 4
1.4. Historia de los sistemas de bases de datos . . . . . . . . . . . . . 5
1.5. Ventajas e inconvenientes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2. Modelo relacional 13
2.1. Modelos de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2. Estructura de datos relacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2.1. Relaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2.2. Propiedades de las relaciones . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2.3. Tipos de relaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.2.4. Claves . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3. Esquema de una base de datos relacional . . . . . . . . . . . . . 22
2.4. Reglas de integridad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.4.1. Nulos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.4.2. Regla de integridad de entidades . . . . . . . . . . . . . 25
2.4.3. Regla de integridad referencial . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.4.4. Reglas de negocio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3. Lenguajes relacionales 29
3.1. Manejo de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.2. Álgebra relacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.3. Cálculo relacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3.1. Cálculo orientado a tuplas . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.3.2. Cálculo orientado a dominios . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.4. Otros lenguajes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

4. Lenguaje SQL 41
4.1. Bases de datos relacionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.2. Descripción de la base de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.3. Visión general del lenguaje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.3.1. Creación de tablas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

iii

Mercedes Marqués - ISBN: 978-84-693-0146-3 iii Bases de datos - UJI

4.3.2. Inserción de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.3.3. Consulta de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.3.4. Actualización y eliminación de datos . . . . . . . . . . . 49
4.4. Estructura básica de la sentencia SELECT . . . . . . . . . . . . . 49
4.4.1. Expresiones en SELECT y WHERE . . . . . . . . . . . . . . 50
4.4.2. Nulos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.4.3. Tipos de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.5. Funciones y operadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.5.1. Operadores lógicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.5.2. Operadores de comparación . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.5.3. Operadores matemáticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.5.4. Funciones matemáticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.5.5. Operadores y funciones de cadenas de caracteres . . . . . 53
4.5.6. Operadores y funciones de fecha . . . . . . . . . . . . . . 55
4.5.7. Función CASE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.5.8. Funciones COALESCE y NULLIF . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.5.9. Ejemplos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.6. Operaciones sobre conjuntos de ﬁlas . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.6.1. Funciones de columna . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
4.6.2. Cláusula GROUP BY . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.6.3. Cláusula HAVING . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.6.4. Ejemplos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.6.5. Algunas cuestiones importantes . . . . . . . . . . . . . . 65
4.7. Subconsultas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.7.1. Subconsultas en la cláusula WHERE . . . . . . . . . . . . . 66
4.7.2. Subconsultas en la cláusula HAVING . . . . . . . . . . . . 72
4.7.3. Subconsultas en la cláusula FROM . . . . . . . . . . . . . 73
4.7.4. Ejemplos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
4.8. Consultas multitabla . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.8.1. La concatenación: JOIN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.8.2. Sintaxis original de la concatenación . . . . . . . . . . . 80
4.8.3. Ejemplos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
4.9. Operadores de conjuntos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
4.9.1. Operador UNION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.9.2. Operador INTERSECT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.9.3. Operador EXCEPT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.9.4. Sentencias equivalentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.9.5. Ejemplos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4.10. Subconsultas correlacionadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.10.1. Referencias externas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
4.10.2. Operadores EXISTS, NOT EXISTS . . . . . . . . . . . . . 88
4.10.3. Sentencias equivalentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

iv

Mercedes Marqués - ISBN: 978-84-693-0146-3 iv Bases de datos - UJI

4.10.4. Ejemplos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

5. Diseño de bases de datos 94
5.1. Necesidad de metodologías de diseño . . . . . . . . . . . . . . . 95
5.2. Ciclo de vida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
5.2.1. Planificación del proyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
5.2.2. Definición del sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
5.2.3. Recolección y análisis de los requisitos . . . . . . . . . . 98
5.2.4. Diseño de la base de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
5.2.5. Selección del SGBD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
5.2.6. Diseño de la aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
5.2.7. Prototipado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
5.2.8. Implementación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
5.2.9. Conversión y carga de datos . . . . . . . . . . . . . . . . 101
5.2.10. Prueba . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
5.2.11. Mantenimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
5.3. Diseño de bases de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
5.3.1. Diseño conceptual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
5.3.2. Diseño lógico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
5.3.3. Diseño físico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
5.4. Diseño de transacciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
5.5. Herramientas CASE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

6. Diseño conceptual 106
6.1. Modelo entidad-relación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
6.1.1. Entidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
6.1.2. Relaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
6.1.3. Atributos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
6.1.4. Dominios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
6.1.5. Identificadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
6.1.6. Jerarquías de generalización . . . . . . . . . . . . . . . . 115
6.1.7. Diagrama entidad-relación . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
6.2. Recomendaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
6.3. Ejemplos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120

7. Diseño lógico relacional 125
7.1. Esquema lógico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
7.2. Metodología de diseño . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
7.2.1. Entidades fuertes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
7.2.2. Entidades débiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
7.2.3. Relaciones binarias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
7.2.4. Jerarquías de generalización . . . . . . . . . . . . . . . . 136
7.2.5. Normalización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
7.3. Restricciones de integridad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142

v


7.4. Desnormalización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
7.5. Reglas de comportamiento de las claves ajenas . . . . . . . . . . 146
7.6. Cuestiones adicionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
7.7. Ejemplos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149

8. Diseño físico en SQL 153
8.1. Metodología de diseño . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154
8.1.1. Traducir el esquema lógico . . . . . . . . . . . . . . . . . 154
8.1.2. Diseñar la representación física . . . . . . . . . . . . . 157
. 156
8.1.3. Diseñar los mecanismos de seguridad . . . . . . . . . . . 160
161
8.1.4. Monitorizar y aﬁnar el sistema . . . . . . . . . . . . . . . 161
162
8.2. Vistas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
162

vi

Mercedes Marqués - ISBN: 978-84-693-0146-3 vi Bases de datos - UJI

Prefacio
Este texto se ha elaborado para dar soporte a un curso sobre Bases de
Datos orientado a las Ingenierías Informáticas.
Los cuatro primeros capítulos realizan un estudio del modelo relacional:
la estructura de datos, las reglas para mantener la integridad de la base de
datos y los lenguajes relacionales, que se utilizan para manipular las bases de
datos. Dentro de los lenguajes relacionales se hace una presentación exahustiva
del lenguaje SQL, que es el lenguaje estándar de acceso a las bases de datos
relacionales.
Los cuatro capítulos que vienen después plantean una metodología de di-
seño de bases de datos relacionales, comenzando por el diseño conceptual me-
diante el modelo entidad-relación. La siguiente etapa del diseño se aborda
estableciendo una serie de reglas para obtener el esquema lógico de la base de
datos, y la tercera y última etapa trata del diseño físico en SQL, al que se hace
una introducción en el último capítulo de este texto.
Un estudio más profundo del diseño físico de bases de datos, así como el
estudio de la funcionalidad de los sistemas de gestión de bases de datos, son
temas que se deben incluir en un curso más avanzado sobre la materia.
Al comienzo de cada capítulo se incluye un apartado titulado Introducción
y objetivos en el que se motiva el estudio del tema y se plantean los objetivos
de aprendizaje que debe conseguir el estudiante. El texto incluye ejemplos
y ejercicios resueltos, para ayudar a la comprensión de los contenidos. Este
material se complementa con actividades a realizar por el estudiante, que serán
publicadas en un entorno virtual de aprendizaje.
Aunque existe una amplia bibliografía sobre bases de datos, al ﬁnal del
texto se incluye sólo una breve selección de aquellos textos que han tenido más
relevancia para la autora de estos apuntes.

Mercedes Marqués - ISBN: 978-84-693-0146-3 vii Bases de datos - UJI

Capítulo 1

Conceptos de bases de datos

Introducción y objetivos
El inicio de un curso sobre bases de datos debe ser, sin duda, la definición
de base de datos y la presentación de los sistemas de gestión de bases de datos
(el software que facilita la creación y manipulación de las mismas por parte
del personal informático). Algunos de estos sistemas, ampliamente utilizados,
son PostgreSQL, MySQL y Oracle.
Ya que este texto está dirigido a estudiantado de las ingenierías informá-
ticas, es interesante conocer qué papeles puede desempeñar el personal infor-
mático en el entorno de una base de datos. Éstas han tenido sus predecesores
en los sistemas de ficheros y tienen por delante un amplio horizonte, por lo
que antes de comenzar su estudio resulta conveniente ubicarse en el tiempo
haciendo un recorrido por su evolución histórica. El capítulo termina con una
exposición sobre las ventajas y desventajas que las bases de datos conllevan.
Al finalizar este capítulo, el estudiantado debe ser capaz de:

Definir qué es una base de datos y qué es un sistema de gestión de bases
de datos.

Reconocer los subsistemas que forman parte de un sistema de gestión de
bases de datos.

Enumerar las personas que aparecen en el entorno de una base de datos
y sus tareas.

Asociar los distintos tipos de sistemas de gestión de bases de datos a las
generaciones a las que pertenecen.

Enumerar las ventajas y desventajas de los sistemas de bases de datos y
asociarlas al motivo por el que se producen: la integración de datos o el
sistema de gestión de la base de datos.

1


1.1. Base de datos
Una base de datos es un conjunto de datos almacenados en memoria externa
que están organizados mediante una estructura de datos. Cada base de datos
ha sido diseñada para satisfacer los requisitos de información de una empresa
u otro tipo de organización, como por ejemplo, una universidad o un hospital.
Antes de existir las bases de datos se trabajaba con sistemas de ficheros.
Los sistemas de ficheros surgieron al informatizar el manejo de los archivadores
manuales para proporcionar un acceso más eficiente a los datos almacenados
en los mismos. Un sistema de ficheros sigue un modelo descentralizado, en el
que cada departamento de la empresa almacena y gestiona sus propios datos
mediante una serie de programas de aplicación escritos especialmente para él.
Estos programas son totalmente independientes entre un departamento y otro,
y se utilizan para introducir datos, mantener los ficheros y generar los informes
que cada departamento necesita. Es importante destacar que en los sistemas
de ficheros, tanto la estructura física de los ficheros de datos como la de sus
registros, están definidas dentro de los programas de aplicación.
Cuando en una empresa se trabaja con un sistema de ficheros, los departa-
mentos no comparten información ni aplicaciones, por lo que los datos comunes
deben estar duplicados en cada uno de ellos. Esto puede originar inconsisten-
cias en los datos. Se produce una inconsistencia cuando copias de los mismos
datos no coinciden: dos copias del domicilio de un cliente pueden no coincidir
si sólo uno de los departamentos que lo almacenan ha sido informado de que
el domicilio ha cambiado.
Otro inconveniente que plantean los sistemas de ficheros es que cuando los
datos se separan en distintos ficheros, es más complicado acceder a ellos, ya
que el programador de aplicaciones debe sincronizar el procesamiento de los
distintos ficheros implicados para garantizar que se extraen los datos correctos.
Además, ya que la estructura física de los datos se encuentra especificada en
los programas de aplicación, cualquier cambio en dicha estructura es difícil de
realizar. El programador debe identificar todos los programas afectados por el
cambio, modificarlos y volverlos a probar, lo que cuesta mucho tiempo y está
sujeto a que se produzcan errores. A este problema, tan característico de los
sistemas de ficheros, se le denomina también falta de independencia de datos
lógica-física.
Una base de datos se puede percibir como un gran almacén de datos que
se define y se crea una sola vez, y que se utiliza al mismo tiempo por distintos
usuarios. En una base de datos todos los datos se integran con una mínima
cantidad de duplicidad. De este modo, la base de datos no pertenece a un solo
departamento sino que se comparte por toda la organización. Además, la base
de datos no sólo contiene los datos de la organización, también almacena una
descripción de dichos datos. Esta descripción es lo que se denomina metadatos,
se almacena en el diccionario de datos o catálogo y es lo que permite que exista
independencia de datos lógica-física.

2


1.2. Sistema de gestión de bases de datos
El sistema de gestión de la base de datos (en adelante SGBD) es una apli-
cación que permite a los usuarios definir, crear y mantener la base de datos,
además de proporcionar un acceso controlado a la misma. Se denomina sistema
de bases de datos al conjunto formado por la base de datos, el SGBD y los
programas de aplicación que dan servicio a la empresa u organización.
El modelo seguido con los sistemas de bases de datos es muy similar al
modelo que se sigue en la actualidad para el desarrollo de programas con len-
guajes orientados a objetos, en donde se da una implementación interna de un
objeto y una especificación externa separada. Los usuarios del objeto sólo ven
la especificación externa y no se deben preocupar de cómo se implementa in-
ternamente el objeto. Una ventaja de este modelo, conocido como abstracción
de datos, es que se puede cambiar la implementación interna de un objeto sin
afectar a sus usuarios ya que la especificación externa no se ve alterada. Del
mismo modo, los sistemas de bases de datos separan la definición de la estruc-
tura física de los datos de su estructura lógica, y almacenan esta definición en
la base de datos. Todo esto es gracias a la existencia del SGBD, que se sitúa
entre la base de datos y los programas de aplicación.
Generalmente, un SGBD proporciona los servicios que se citan a continua-
ción:
El SGBD permite la definición de la base de datos mediante un lenguaje
de definición de datos. Este lenguaje permite especificar la estructura y
el tipo de los datos, así como las restricciones sobre los datos.
El SGBD permite la inserción, actualización, eliminación y consulta de
datos mediante un lenguaje de manejo de datos. El hecho de disponer
de un lenguaje para realizar consultas reduce el problema de los siste-
mas de ficheros, en los que el usuario tiene que trabajar con un conjunto
fijo de consultas, o bien, dispone de un gran número de programas de
aplicación costosos de gestionar. Hay dos tipos de lenguajes de mane-
jo de datos: los procedurales y los no procedurales. Estos dos tipos se
distinguen por el modo en que acceden a los datos. Los lenguajes pro-
cedurales manipulan la base de datos registro a registro, mientras que
los no procedurales operan sobre conjuntos de registros. En los lenguajes
procedurales se especifica qué operaciones se debe realizar para obtener
los datos resultado, mientras que en los lenguajes no procedurales se es-
pecifica qué datos deben obtenerse sin decir cómo hacerlo. El lenguaje
no procedural más utilizado es el SQL (Structured Query Language) que,
de hecho, es un estándar y es el lenguaje de los SGBD relacionales.
El SGBD proporciona un acceso controlado a la base de datos mediante:
• Un sistema de seguridad, de modo que los usuarios no autorizados
no puedan acceder a la base de datos.

3


• Un sistema de integridad que mantiene la integridad y la consisten-
cia de los datos.
• Un sistema de control de concurrencia que permite el acceso com-
partido a la base de datos.
• Un sistema de control de recuperación que restablece la base de da-
tos después de que se produzca un fallo del hardware o del software.
• Un diccionario de datos o catálogo, accesible por el usuario, que
contiene la descripción de los datos de la base de datos.

A diferencia de los sistemas de ficheros, en los que los programas de aplica-
ción trabajan directamente sobre los ficheros de datos, el SGBD se ocupa de la
estructura física de los datos y de su almacenamiento. Con esta funcionalidad,
el SGBD se convierte en una herramienta de gran utilidad. Sin embargo, desde
el punto de vista del usuario, se podría discutir que los SGBD han hecho las
cosas más complicadas, ya que ahora los usuarios ven más datos de los que
realmente quieren o necesitan, puesto que ven la base de datos completa. Cons-
cientes de este problema, los SGBD proporcionan un mecanismo de vistas que
permite que cada usuario tenga su propia vista o visión de la base de datos. El
lenguaje de definición de datos permite definir vistas como subconjuntos de la
base de datos.
Todos los SGBD no presentan la misma funcionalidad, depende de cada
producto. En general, los grandes SGBD multiusuario ofrecen todas las funcio-
nes que se acaban de citar e incluso más. Los sistemas modernos son conjuntos
de programas extremadamente complejos y sofisticados, con millones de líneas
de código y con una documentación consistente en varios volúmenes. Lo que
se pretende es proporcionar un sistema que permita gestionar cualquier tipo
de requisitos y que tenga un 100 % de fiabilidad ante cualquier tipo de fallo.
Los SGBD están en continua evolución, tratando de satisfacer los requisitos de
todo tipo de usuarios. Por ejemplo, muchas aplicaciones de hoy en día necesi-
tan almacenar imágenes, vídeo, sonido, etc. Para satisfacer a este mercado, los
SGBD deben evolucionar. Conforme vaya pasando el tiempo, irán surgiendo
nuevos requisitos, por lo que los SGBD nunca permanecerán estáticos.

1.3. Personas en el entorno de las bases
de datos
Hay cuatro grupos de personas que intervienen en el entorno de una base
de datos: el administrador de la base de datos, los diseñadores de la base de
datos, los programadores de aplicaciones y los usuarios.
El administrador de la base de datos se encarga de la implementación física
de la base de datos: escoge los tipos de los ficheros de datos y de los índices que
deben crearse, determina dónde deben ubicarse ficheros e índices y, en general,

4


toma las decisiones relativas al almacenamiento físico en función de las posibi-
lidades que le ofrezca el SGBD con el que trabaje. Además, el administrador
de la base de datos se encarga de establecer la política de seguridad y del
acceso concurrente. También se debe preocupar de que el sistema se encuen-
tre siempre operativo y procurar que los usuarios y las aplicaciones obtengan
buenas prestaciones. El administrador debe conocer muy bien el SGBD con el
que trabaja, así como el equipo informático sobre el que esté funcionando.
Los diseñadores de la base de datos realizan el diseño de la base de datos,
debiendo identificar los datos, las relaciones entre ellos y las restricciones sobre
los datos y sobre sus relaciones. El diseñador de la base de datos debe tener un
profundo conocimiento de los datos de la empresa y también debe conocer sus
reglas de negocio. Las reglas de negocio describen las características principales
sobre el comportamiento de los datos tal y como las ve la empresa. Para obtener
un buen resultado, el diseñador de la base de datos debe implicar en el proceso
a todos los usuarios de la base de datos, tan pronto como sea posible.
Una vez se ha diseñado e implementado la base de datos, los programadores
de aplicaciones se encargan de implementar los programas de aplicación que
servirán a los usuarios finales. Estos programas de aplicación son los que per-
miten consultar datos, insertarlos, actualizarlos y eliminarlos. Estos programas
se escriben mediante lenguajes de tercera generación o de cuarta generación.
Los usuarios finales son los clientes de la base de datos: la base de datos
ha sido diseñada e implementada, y está siendo mantenida, para satisfacer sus
requisitos en la gestión de su información.

1.4. Historia de los sistemas de bases de datos
Los predecesores de los sistemas de bases de datos fueron los sistemas de
ficheros. Un sistema de ficheros está formado por un conjunto de ficheros de
datos y los programas de aplicación que permiten a los usuarios finales trabajar
sobre los mismos. No hay un momento concreto en el que los sistemas de
ficheros hayan cesado y hayan dado comienzo los sistemas de bases de datos.
De hecho, todavía existen sistemas de ficheros en uso.
Se dice que los sistemas de bases de datos tienen sus raíces en el proyecto
estadounidense de mandar al hombre a la luna en los años sesenta, el proyecto
Apolo. En aquella época, no había ningún sistema que permitiera gestionar la
inmensa cantidad de información que requería el proyecto. La primera empre-
sa encargada del proyecto, NAA (North American Aviation), desarrolló una
aplicación denominada GUAM (General Update Access Method) que estaba
basada en el concepto de que varias piezas pequeñas se unen para formar una
pieza más grande, y así sucesivamente hasta que el producto final está ensam-
blado. Esta estructura, que tiene la forma de un árbol, es lo que se denomina
una estructura jerárquica. A mediados de los sesenta, IBM se unió a NAA pa-
ra desarrollar GUAM en lo que después fue IMS (Information Management

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System). El motivo por el cual IBM restringió IMS al manejo de jerarquías de
registros fue el de permitir el uso de dispositivos de almacenamiento serie, más
exactamente las cintas magnéticas, ya que era un requisito del mercado por
aquella época.
A mitad de los sesenta, General Electric desarrolló IDS (Integrated Data
Store). Este trabajo fue dirigido por uno de los pioneros en los sistemas de
bases de datos, Charles Bachmann. IDS era un nuevo tipo de sistema de bases
de datos conocido como sistema de red, que produjo un gran efecto sobre los
sistemas de información de aquella generación. El sistema de red se desarrolló,
en parte, para satisfacer la necesidad de representar relaciones entre datos más
complejas que las que se podían modelar con los sistemas jerárquicos y, en
parte, para imponer un estándar de bases de datos. Para ayudar a establecer
dicho estándar, el grupo CODASYL (Conference on Data Systems Langua-
ges), formado por representantes del gobierno de EEUU y representantes del
mundo empresarial, fundaron un grupo denominado DBTG (Data Base Task
Group), cuyo objetivo era definir unas especificaciones estándar que permitie-
ran la creación de bases de datos y el manejo de los datos. El DBTG presentó
su informe final en 1971 y aunque éste no fue formalmente aceptado por AN-
SI (American National Standards Institute), muchos sistemas se desarrollaron
siguiendo la propuesta del DBTG. Estos sistemas son los que se conocen como
sistemas de red, sistemas CODASYL o DBTG.
Los sistemas jerárquico y de red constituyen la primera generación de los
SGBD. Estos sistemas presentan algunos inconvenientes:

Es necesario escribir complejos programas de aplicación para responder
a cualquier tipo de consulta de datos, por simple que ésta sea.

La independencia de datos es mínima.

No tienen un fundamento teórico.

En 1970, Edgar Frank Codd de los laboratorios de investigación de IBM,
escribió un artículo presentando el modelo relacional. En este artículo presenta-
ba también los inconvenientes de los sistemas previos, el jerárquico y el de red.
Pasó casi una década hasta que se desarrollaron los primeros sistemas relacio-
nales. Uno de los primeros es System R, de IBM, que se desarrolló para probar
la funcionalidad del modelo relacional, proporcionando una implementación
de sus estructuras de datos y sus operaciones. Esto condujo a dos grandes
desarrollos:

El desarrollo de un lenguaje de consultas estructurado denominado SQL,
que se ha convertido en el lenguaje estándar de los sistemas relacionales.

La producción de varios SGBD relacionales durante los años ochenta,
como DB2 y SLQ/DS, de IBM, y Oracle, de Oracle Corporation.

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Hoy en día, existen cientos de SGBD relacionales, tanto para microordenadores
como para sistemas multiusuario, aunque muchos no son completamente fieles
al modelo relacional.
Los SGBD relacionales constituyen la segunda generación de los SGBD.
Sin embargo, el modelo relacional también tiene sus debilidades, siendo una
de ellas su limitada capacidad al modelar los datos. Se ha desarrollado mucha
investigación desde entonces tratando de resolver este problema. En 1976, Pe-
ter Chen presentó el modelo entidad-relación, que es la técnica más utilizada
en el diseño de bases de datos. En 1979, Codd intentó subsanar algunas de
las deficiencias de su modelo relacional con una versión extendida denominada
RM/T (1979) y más recientemente RM/V2 (1990). Los intentos de proporcio-
nar un modelo de datos que represente al mundo real de un modo más fiel han
dado lugar a los modelos de datos semánticos.
La evolución reciente de la tecnología de bases de datos viene marcada por
una mayor solidez en las bases de datos orientadas a objetos, la extensión de
las bases de datos relacionales y el procesamiento distribuido. Esta evolución
representa la tercera generación de los SGBD.
Por su parte, los sistemas de gestión de bases de datos relacionales han ido
evolucionando estos últimos años para soportar objetos y reglas, y para ampliar
el lenguaje SQL y hacerlo más extensible y computacionalmente completo,
dando lugar a lo que se conoce como sistemas objeto-relacionales.
Durante la última década, el impacto de los avances en la tecnología de
las comunicaciones ha sido muy importante. Esto ha contribuido a que en las
empresas se haya producido una mayor distribución de la gestión automática
de la información, en contraste con la filosofía centralizadora predominante
en la tecnología inicial de bases de datos. Las bases de datos distribuidas
posibilitan el procesamiento de datos pertenecientes a distintas bases de datos
conectadas entre sí. El emplazamiento lógico de cada una de las bases de datos
se denomina nodo, conteniendo cada uno su sistema de gestión de bases de
datos, junto con las utilidades y facilidades propias del soporte distribuido.
Los nodos, por lo general, están ubicados en emplazamientos físicos distantes
geográficamente, y se encuentran conectados por una red de comunicación de
datos.
Por otra parte, los sistemas de bases de datos activas han sido propuestos
como otro paradigma de gestión de datos que satisface las necesidades de aque-
llas aplicaciones que requieren una respuesta puntual ante situaciones críticas.
Como ejemplos se puede citar el control del tráfico aéreo o las aplicaciones de
control de plantas industriales. Este paradigma también puede ser utilizado
para soportar varias de las funciones del propio sistema de gestión de bases de
datos, como son: el control de accesos, el control de la integridad, el manteni-
miento de vistas o el mantenimiento de atributos derivados. El factor común
en todas estas aplicaciones es la necesidad de responder a sucesos, tanto ex-
ternos como internos al propio sistema. A diferencia de los sistemas pasivos,
un sistema de gestión de bases de datos activas responde automáticamente

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ante determinadas circunstancias descritas por el diseñador. La mayoría de los
sistemas de gestión de bases de datos comerciales incorporan la posibilidad de
definir reglas, por lo que son, en cierto modo, sistemas activos.
Las investigaciones sobre la relación entre la teoría de las bases de datos y
la lógica se remontan a finales de la década de los setenta. Estas investigaciones
han dado lugar a las bases de datos deductivas, que permiten derivar nuevas
informaciones a partir de las introducidas explícitamente por el usuario. Esta
función deductiva se realiza mediante la adecuada explotación de ciertas re-
glas de conocimiento relativas al dominio de la aplicación, utilizando para ello
técnicas de programación lógica y de inteligencia artificial.
Los sistemas de múltiples bases de datos permiten realizar operaciones que
implican a varios sistemas de bases de datos, cada uno de los cuales puede ser
centralizado o distribuido. Cada sistema de bases de datos que participa es
denominado componente. Si todos los sistemas de gestión de bases de datos de
los diferentes componentes son iguales, el sistema de múltiples bases de datos
es homogéneo; en caso contrario, es heterogéneo. Un sistema de múltiples bases
de datos es un sistema federado de bases de datos si permite una doble gestión:
una de carácter global, realizada por el sistema de gestión de bases de datos
federadas y otra en modo autónomo e independiente del sistema federado,
realizada por parte de los sistemas componentes.
La influencia de la Web lo abarca todo. En su desarrollo se han ignorado
las técnicas de bases de datos, por lo que se han repetido los errores cometidos
en las primeras generaciones de los sistemas de gestión de bases de datos.
La Web se puede ver como una nueva interfaz de acceso a bases de datos, y
muchos sistemas de gestión de bases de datos ya proporcionan almacenamiento
y acceso a datos a través de XML. Pero la Web puede también ser considerada
como una inmensa base de datos, siendo éste un tema de investigación en pleno
auge.
Por otra parte, los grandes almacenes de datos (data warehouses) ya han
demostrado que si son implementados convenientemente, pueden ser de gran
ayuda en la toma de decisiones y en el procesamiento analítico en tiempo real
OLAP (On-Line Analytical Processing). Los datos son extraídos periódicamen-
te de otras fuentes y son integrados en el almacén. Estos datos, relevantes para
la empresa, son no-volátiles y se agrupan según diversas granularidades en el
tiempo y en otras dimensiones. En la actualidad, existe una gran competencia
entre las extensiones de los sistemas de gestión de bases de datos comerciales
para incorporar las características de este tipo de sistemas, y la creación de
productos específicos.
La explotación de datos (data mining o knowledge discovery in databases)
trata de descubrir conocimientos útiles y previamente no conocidos a partir de
grandes volúmenes de datos, por lo que no sólo integra técnicas de bases de
datos, sino también de estadística y de inteligencia artificial. Las investigacio-
nes se han plasmado rápidamente en productos comerciales, con un desarrollo
reciente bastante importante.

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Existen también muchos trabajos de investigación en temas tales como las
bases de datos temporales y las bases de datos multimedia. Las bases de datos
temporales intentan, en primer lugar, definir un modelo de datos que capture
la semántica del tiempo en el mundo real, y, en segundo lugar, realizar una
implementación eficiente de tal modelo. Los recientes avances en el almacena-
miento de distintos tipos de información, como voz, imágenes o sonido, han
tenido su influencia en las bases de datos, dando lugar a las bases de datos
multimedia.
La rápida evolución que la tecnología de bases de datos ha experimentado
en la última década, así como la variedad de nuevos caminos abiertos, han
conducido a investigadores y asociaciones interesadas, a reflexionar sobre el
futuro de esta tecnología. Estas reflexiones quedan recogidas en numerosos
debates y manifiestos que intentan poner orden en un campo en continua
expansión.

1.5. Ventajas e inconvenientes de los sistemas de
bases de datos
Los sistemas de bases de datos presentan numerosas ventajas gracias, fun-
damentalmente, a la integración de datos y a la interfaz común que proporciona
el SGBD. Estas ventajas se describen a continuación.

Control sobre la redundancia de datos. Los sistemas de ficheros almace-
nan varias copias de los mismos datos en ficheros distintos. Esto hace
que se desperdicie espacio de almacenamiento, además de provocar fal-
tas de consistencia de datos (copias que no coinciden). En los sistemas
de bases de datos todos estos ficheros están integrados, por lo que no se
almacenan varias copias de los mismos datos. Sin embargo, en una base
de datos no se puede eliminar la redundancia completamente, ya que en
ocasiones es necesaria para modelar las relaciones entre los datos, o bien
es necesaria para mejorar las prestaciones.

Control sobre la consistencia de datos. Eliminando o controlando las re-
dundancias de datos se reduce en gran medida el riesgo de que haya
inconsistencias. Si un dato está almacenado una sola vez, cualquier ac-
tualización se debe realizar sólo una vez, y está disponible para todos los
usuarios inmediatamente. Si un dato está duplicado y el sistema conoce
esta redundancia, el propio sistema puede encargarse de garantizar que
todas las copias se mantengan consistentes. Desgraciadamente, no todos
los SGBD de hoy en día se encargan de mantener automáticamente la
consistencia.

Compartición de datos. En los sistemas de ficheros, los ficheros pertene-
cen a los departamentos que los utilizan, pero en los sistemas de bases de

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datos, la base de datos pertenece a la empresa y puede ser compartida
por todos los usuarios que estén autorizados. Además, las nuevas aplica-
ciones que se vayan creando pueden utilizar los datos de la base de datos
existente.

Mantenimiento de estándares. Gracias a la integración es más fácil respe-
tar los estándares necesarios, tanto los establecidos a nivel de la empresa
como los nacionales e internacionales. Estos estándares pueden estable-
cerse sobre el formato de los datos para facilitar su intercambio; pueden
ser estándares de documentación, procedimientos de actualización y tam-
bién reglas de acceso.

Mejora en la integridad de datos. La integridad de la base de datos se
refiere a la validez de los datos almacenados. Normalmente, la integridad
se expresa mediante restricciones o reglas que no se pueden violar. Estas
restricciones se pueden aplicar tanto a los datos, como a sus relaciones,
y es el SGBD quien se encargará de mantenerlas.

Mejora en la seguridad. La seguridad de la base de datos consiste la pro-
tección de la base de datos frente a usuarios no autorizados. Sin unas
buenas medidas de seguridad, la integración de datos en los sistemas de
bases de datos hace que éstos sean más vulnerables que en los sistemas
de ficheros. Sin embargo, los SGBD permiten mantener la seguridad me-
diante el establecimiento de claves para identificar al personal autorizado
a utilizar la base de datos. Las autorizaciones se pueden realizar a ni-
vel de operaciones, de modo que un usuario puede estar autorizado a
consultar ciertos datos pero no a actualizarlos, por ejemplo.

Mejora en la accesibilidad a los datos. Muchos SGBD proporcionan len-
guajes de consulta o generadores de informes que permiten al usuario
hacer cualquier tipo de consulta sobre los datos, sin que sea necesario
que un programador escriba una aplicación que realice tal tarea.

Mejora en la productividad. El SGBD proporciona muchas de las fun-
ciones estándar que el programador necesita escribir en un sistema de
ficheros. A nivel básico, el SGBD proporciona todas las rutinas de mane-
jo de ficheros típicas de los programas de aplicación. El hecho de disponer
de estas funciones permite al programador centrarse mejor en la función
específica requerida por los usuarios, sin tener que preocuparse de los
detalles de implementación de bajo nivel. Muchos SGBD también pro-
porcionan un entorno de cuarta generación consistente en un conjunto de
herramientas que simplifican, en gran medida, el desarrollo de las apli-
caciones que acceden a la base de datos. Gracias a estas herramientas,
el programador puede ofrecer una mayor productividad en un tiempo
menor.

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Mercedes Marqués - ISBN: 978-84-693-0146-3 10 Bases de datos - UJI

Mejora en el mantenimiento gracias a la independencia de datos. En los
sistemas de ficheros, las descripciones de los datos se encuentran inmer-
sas en los programas de aplicación que los manejan. Esto hace que los
programas sean dependientes de los datos, de modo que un cambio en su
estructura, o un cambio en el modo en que se almacena en disco, requiere
cambios importantes en los programas cuyos datos se ven afectados. Sin
embargo, los SGBD separan las descripciones de los datos de las aplica-
ciones. Esto es lo que se conoce como independencia de datos, gracias a
la cual se simplifica el mantenimiento de las aplicaciones que acceden a
la base de datos.
Aumento de la concurrencia. En algunos sistemas de ficheros, si hay va-
rios usuarios que pueden acceder simultáneamente a un mismo fichero,
es posible que el acceso interfiera entre ellos de modo que se pierda infor-
mación o, incluso, que se pierda la integridad. La mayoría de los SGBD
gestionan el acceso concurrente a la base de datos y pueden garantizar
que no ocurran problemas de este tipo.
Mejora en los servicios de copias de seguridad y de recuperación ante
fallos. Muchos sistemas de ficheros dejan que sea el usuario quien pro-
porcione las medidas necesarias para proteger los datos ante fallos en el
sistema o en las aplicaciones. Los usuarios tienen que hacer copias de
seguridad cada día, y si se produce algún fallo, utilizar estas copias para
restaurarlos. En este caso, todo el trabajo realizado sobre los datos desde
que se hizo la última copia de seguridad se pierde y se tiene que volver
a realizar. Sin embargo, los SGBD actuales funcionan de modo que se
minimiza la cantidad de trabajo perdido cuando se produce un fallo.
La integración de los datos y la existencia del SGBD también plantean
ciertos inconvenientes, como los que se citan a continuación.
Alta complejidad. Los SGBD son conjuntos de programas muy comple-
jos con una gran funcionalidad. Es preciso comprender muy bien esta
funcionalidad para poder sacar un buen partido de ellos.
Gran tamaño. Los SGBD son programas complejos y muy extensos que
requieren una gran cantidad de espacio en disco y de memoria para tra-
bajar de forma eficiente.
Coste económico del SGBD. El coste de un SGBD varía dependiendo del
entorno y de la funcionalidad que ofrece. Por ejemplo, un SGBD para un
ordenador personal puede costar 500 e, mientras que un SGBD para un
sistema multiusuario que dé servicio a cientos de usuarios puede costar
entre 10000 y 100000 e. Además, hay que pagar una cuota anual de
mantenimiento que suele ser un porcentaje del precio del SGBD. En los
últimos años han surgido SGBD libres (open source) que ofrecen una
gran funcionalidad y muy buenas prestaciones.

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Coste del equipamiento adicional. Tanto el SGBD, como la propia base
de datos, pueden hacer que sea necesario adquirir más espacio de alma-
cenamiento. Además, para alcanzar las prestaciones deseadas, es posible
que sea necesario adquirir una máquina más grande o una máquina que
se dedique solamente al SGBD. Todo esto hará que la implantación de
un sistema de bases de datos sea más cara.

Coste de la conversión. En algunas ocasiones, el coste del SGBD y el
coste del equipo informático que sea necesario adquirir para su buen
funcionamiento es insignificante comparado al coste de convertir la apli-
cación actual en un sistema de bases de datos. Este coste incluye el coste
de enseñar a la plantilla a utilizar estos sistemas y, probablemente, el
coste del personal especializado para ayudar a realizar la conversión y
poner en marcha el sistema. Este coste es una de las razones principales
por las que algunas empresas y organizaciones se resisten a cambiar su
sistema actual de ficheros por un sistema de bases de datos.

Prestaciones. Un sistema de ficheros está escrito para una aplicación es-
pecífica, por lo que sus prestaciones suelen ser muy buenas. Sin embargo,
los SGBD están escritos para ser más generales y ser útiles en muchas
aplicaciones, lo que puede hacer que algunas de ellas no sean tan rápidas
como antes.

Vulnerable a los fallos. El hecho de que todo esté centralizado en el
SGBD hace que el sistema sea más vulnerable ante los fallos que puedan
producirse.

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Capítulo 2

Modelo relacional

En este capítulo se presentan los principios básicos del modelo relacional,
que es el modelo de datos en el que se basan la mayoría de los SGBD en uso
hoy en día. En primer lugar, se presenta la estructura de datos relacional y a
continuación las reglas de integridad que deben cumplirse sobre la misma.
Al finalizar este capítulo, el estudiante debe ser capaz de:

Definir qué es un modelo de datos y describir cómo se clasifican los
modelos de datos.

Definir los distintos modelos lógicos de bases de datos.

Definir la estructura de datos relacional y todas sus partes.

Enumerar las propiedades de las relaciones.

Definir los tipos de relaciones.

Definir superclave, clave candidata, clave primaria y clave ajena.

Definir el concepto de nulo.

Definir la regla de integridad de entidades y la regla de integridad refe-
rencial.

Definir qué es una regla de negocio.

Dar un ejemplo completo de una base de datos formada por, al menos,
dos relaciones con claves ajenas.

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2.1. Modelos de datos
Una de las características fundamentales de los sistemas de bases de datos
es que proporcionan cierto nivel de abstracción de datos, al ocultar las caracte-
rísticas sobre el almacenamiento físico que la mayoría de usuarios no necesita
conocer. Los modelos de datos son el instrumento principal para ofrecer di-
cha abstracción a través de su jerarquía de niveles. Un modelo de datos es un
conjunto de conceptos que sirven para describir la estructura de una base de
datos, es decir, los datos, las relaciones entre los datos y las restricciones que
deben cumplirse sobre los datos. Los modelos de datos contienen también un
conjunto de operaciones básicas para la realización de consultas (lecturas) y
actualizaciones de datos. Además, los modelos de datos más modernos inclu-
yen mecanismos para especificar acciones compensatorias o adicionales que se
deben llevar a cabo ante las acciones habituales que se realizan sobre la base
de datos.
Los modelos de datos se pueden clasificar dependiendo de los tipos de con-
ceptos que ofrecen para describir la estructura de la base de datos, formando
una jerarquía de niveles. Los modelos de datos de alto nivel, o modelos con-
ceptuales, disponen de conceptos muy cercanos al modo en que la mayoría de
los usuarios percibe los datos, mientras que los modelos de datos de bajo nivel,
o modelos físicos, proporcionan conceptos que describen los detalles de cómo
se almacenan los datos en el ordenador. Los conceptos de los modelos físicos
están dirigidos al personal informático, no a los usuarios finales. Entre estos
dos extremos se encuentran los modelos lógicos, cuyos conceptos pueden ser
entendidos por los usuarios finales, aunque no están demasiado alejados de la
forma en que los datos se organizan físicamente. Los modelos lógicos ocultan
algunos detalles de cómo se almacenan los datos, pero pueden implementarse
de manera directa en un SGBD.
Los modelos conceptuales utilizan conceptos como entidades, atributos y
relaciones. Una entidad representa un objeto o concepto del mundo real como,
por ejemplo, un cliente de una empresa o una de sus facturas. Un atributo
representa alguna propiedad de interés de una entidad como, por ejemplo, el
nombre o el domicilio del cliente. Una relación describe una interacción entre
dos o más entidades, por ejemplo, la relación que hay entre un cliente y las
facturas que se le han realizado.
Cada SGBD soporta un modelo lógico, siendo los más comunes el relacional,
el de red y el jerárquico. Estos modelos representan los datos valiéndose de
estructuras de registros, por lo que también se denominan modelos orientados
a registros. Hay una familia más moderna de modelos lógicos, son los modelos
orientados a objetos, que están más próximos a los modelos conceptuales. En
el modelo relacional los datos se describen como un conjunto de tablas con
referencias lógicas entre ellas, mientras que en los modelos jerárquico y de red,
los datos se describen como conjuntos de registros con referencias físicas entre
ellos (punteros).

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Los modelos físicos describen cómo se almacenan los datos en el ordena-
dor: el formato de los registros, la estructura de los ficheros (desordenados,
ordenados, agrupados) y los métodos de acceso utilizados (índices, tablas de
dispersión).
A la descripción de una base de datos mediante un modelo de datos se le
denomina esquema de la base de datos. Este esquema se especifica durante el
diseño, y no es de esperar que se modifique a menudo. Sin embargo, los datos
que se almacenan en la base de datos pueden cambiar con mucha frecuencia:
se insertan datos, se actualizan, se borran, etc. Los datos que la base de datos
contiene en un determinado momento conforman el estado de la base de datos,
o como también se denomina: una ocurrencia de la base de datos.
La distinción entre el esquema y el estado de la base de datos es muy
importante. Cuando definimos una nueva base de datos, sólo especificamos su
esquema al SGBD. En ese momento, el estado de la base de datos es el estado
vacío, sin datos. Cuando se cargan datos por primera vez, la base datos pasa
al estado inicial. De ahí en adelante, siempre que se realice una operación de
actualización de la base de datos, se tendrá un nuevo estado. El SGBD se
encarga, en parte, de garantizar que todos los estados de la base de datos sean
estados válidos que satisfagan la estructura y las restricciones especificadas en
el esquema. Por lo tanto, es muy importante que el esquema que se especifique
al SGBD sea correcto y se debe tener gran cuidado al diseñarlo. El SGBD
almacena el esquema en su catálogo o diccionario de datos, de modo que se
pueda consultar siempre que sea necesario.
En 1970, el modo en que se veían las bases de datos cambió por completo
cuando E. F. Codd introdujo el modelo relacional. En aquellos momentos, el
enfoque existente para la estructura de las bases de datos utilizaba punteros
físicos (direcciones de disco) para relacionar registros de distintos ficheros. Si,
por ejemplo, se quería relacionar un registro A con un registro B, se debía
añadir al registro A un campo conteniendo la dirección en disco (un puntero
físico) del registro B. Codd demostró que estas bases de datos limitaban en
gran medida los tipos de operaciones que los usuarios podían realizar sobre
los datos. Además, estas bases de datos eran muy vulnerables a cambios en el
entorno físico. Si se añadían los controladores de un nuevo disco al sistema y los
datos se movían de una localización física a otra, se requería una conversión de
los ficheros de datos. Estos sistemas se basaban en el modelo de red y el modelo
jerárquico, los dos modelos lógicos que constituyeron la primera generación de
los SGBD.
El modelo relacional representa la segunda generación de los SGBD. En
él, todos los datos están estructurados a nivel lógico como tablas formadas
por filas y columnas, aunque a nivel físico pueden tener una estructura com-
pletamente distinta. Un punto fuerte del modelo relacional es la sencillez de
su estructura lógica. Pero detrás de esa simple estructura hay un fundamento
teórico importante del que carecen los SGBD de la primera generación, lo que
constituye otro punto a su favor.

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Dada la popularidad del modelo relacional, muchos sistemas de la primera
generación se han modificado para proporcionar una interfaz de usuario rela-
cional, con independencia del modelo lógico que soportan (de red o jerárquico).
En los últimos años, se han propuesto algunas extensiones al modelo re-
lacional para capturar mejor el significado de los datos, para disponer de los
conceptos de la orientación a objetos y para disponer de capacidad deductiva.
El modelo relacional, como todo modelo de datos, tiene que ver con tres as-
pectos de los datos, que son los que se presentan en los siguientes apartados de
este capítulo: qué características tiene la estructura de datos, cómo mantener
la integridad de los datos y cómo realizar el manejo de los mismos.

2.2. Estructura de datos relacional
La estructura de datos del modelo relacional es la relación. En este apartado
se presenta esta estructura de datos, sus propiedades, los tipos de relaciones y
qué es una clave de una relación. Para facilitar la comprensión de las definicio-
nes formales de todos estos conceptos, se dan antes unas definiciones informales
que permiten asimilar dichos conceptos con otros que resulten familiares.

2.2.1. Relaciones
Definiciones informales
El modelo relacional se basa en el concepto matemático de relación, que
gráficamente se representa mediante una tabla. Codd, que era un experto ma-
temático, utilizó una terminología perteneciente a las matemáticas, en concreto
de la teoría de conjuntos y de la lógica de predicados.
Una relación es una tabla con columnas y filas. Un SGBD sólo necesita
que el usuario pueda percibir la base de datos como un conjunto de tablas.
Esta percepción sólo se aplica a la estructura lógica de la base de datos, no se
aplica a la estructura física de la base de datos, que se puede implementar con
distintas estructuras de almacenamiento.
Un atributo es el nombre de una columna de una relación. En el mode-
lo relacional, las relaciones se utilizan para almacenar información sobre los
objetos que se representan en la base de datos. Una relación se representa
gráficamente como una tabla bidimensional en la que las filas corresponden a
registros individuales y las columnas corresponden a los campos o atributos de
esos registros. Los atributos pueden aparecer en la relación en cualquier orden.
Por ejemplo, la información de los clientes de una empresa determinada se
representa mediante la relación CLIENTES de la figura 2.1, que tiene columnas
para los atributos codcli (código del cliente), nombre (nombre y apellidos
del cliente), dirección (calle y número donde se ubica el cliente), codpostal
(código postal correspondiente a la dirección del cliente) y codpue (código de
la población del cliente). La información sobre las poblaciones se representa

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mediante la relación PUEBLOS de la misma figura, que tiene columnas para los
atributos codpue (código de la población), nombre (nombre de la población)
y codpro (código de la provincia en que se encuentra la población).
CLIENTES
codcli nombre dirección codpostal codpue
333 Sos Carretero, Jesús Mosen Compte, 14 12964 53596
336 Miguel Archilés, Ramón Bernardo Mundina, 132-5 12652 07766
342 Pinel Huerta, Vicente Francisco Sempere, 37-10 12112 07766
345 López Botella, Mauro Avenida del Puerto, 20-1 12439 12309
348 Palau Martínez, Jorge Raval de Sant Josep, 97-2 12401 12309
354 Murría Vinaiza, José Ciudadela, 90-18 12990 12309
357 Huguet Peris, Juan Ángel Calle Mestre Rodrigo, 7 12930 12309

PUEBLOS
codpue nombre codpro
07766 Burriana 12
12309 Castellón 12
17859 Enramona 12
46332 Soneja 12
53596 Vila-real 12

Figura 2.1: Relaciones que almacenan los datos de los clientes y sus poblaciones.

Un dominio es el conjunto de valores legales de uno o varios atributos. Los
dominios constituyen una poderosa característica del modelo relacional. Cada
atributo de una base de datos relacional se define sobre un dominio, pudiendo
haber varios atributos definidos sobre el mismo dominio. La figura 2.2 muestra
los dominios de los atributos de la relación CLIENTES.
Atributo Dominio Descripción Definición
codcli codli_dom Posibles códigos de cliente. Número hasta 5 dígitos.
nombre nombre_dom Nombres de personas: apelli- 50 caracteres.
do1 apellido2, nombre.
dirección dirección_dom Domicilios de España: calle, 50 caracteres.
número.
codpostal codpostal_dom Códigos postales de España. 5 caracteres.
codpue codpue_dom Códigos de las poblaciones de 5 caracteres.
España.

Figura 2.2: Dominios de los atributos de la relación que almacena los datos de los clientes.

El concepto de dominio es importante porque permite que el usuario defina,
en un lugar común, el significado y la fuente de los valores que los atributos
pueden tomar. Esto hace que haya más información disponible para el sistema
cuando éste va a ejecutar una operación relacional, de modo que las operaciones
que son semánticamente incorrectas, se pueden evitar. Por ejemplo, no tiene
sentido comparar el nombre de una calle con un número de teléfono, aunque
los dos atributos sean cadenas de caracteres. Sin embargo, el importe mensual
del alquiler de un inmueble no estará definido sobre el mismo dominio que

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el número de meses que dura el alquiler, pero sí tiene sentido multiplicar los
valores de ambos dominios para averiguar el importe total al que asciende el
alquiler. Los SGBD relacionales no ofrecen un soporte completo de los dominios
ya que su implementación es extremadamente compleja.
Una tupla es una fila de una relación. Los elementos de una relación son
las tuplas o filas de la tabla. En la relación CLIENTES, cada tupla tiene cinco
valores, uno para cada atributo. Las tuplas de una relación no siguen ningún
orden.
El grado de una relación es el número de atributos que contiene. La relación
CLIENTES es de grado cinco porque tiene cinco atributos. Esto quiere decir que
cada fila de la tabla es una tupla con cinco valores. El grado de una relación
no cambia con frecuencia.
La cardinalidad de una relación es el número de tuplas que contiene. Ya que
en las relaciones se van insertando y borrando tuplas a menudo, la cardinalidad
de las mismas varía constantemente.
Una base de datos relacional es un conjunto de relaciones normalizadas.
Una relación está normalizada si en la intersección de cada fila con cada co-
lumna hay un solo valor.

Definiciones formales
Una relación R definida sobre un conjunto de dominios D1 , D2 , . . . , Dn
consta de:
Cabecera: conjunto fijo de pares atributo:dominio

{(A1 : D1 ), (A2 : D2 ), . . . , (An : Dn )}

donde cada atributo Aj corresponde a un único dominio Dj y todos los
Aj son distintos, es decir, no hay dos atributos que se llamen igual. El
grado de la relación R es n.

Cuerpo: conjunto variable de tuplas. Cada tupla es un conjunto de pares
atributo:valor :

{(A1 : vi1 ), (A2 : vi2 ), . . . , (An : vin )}

con i = 1, 2, . . . , m, donde m es la cardinalidad de la relación R. En cada
par (Aj : vij ) se tiene que vij ∈ Dj .
A continuación se muestra la cabecera de la relación CLIENTES de la figu-
ra 2.1, y una de sus tuplas.
{ (codcli:codcli_dom), (nombre:nombre_dom),
(dirección:dirección_dom), (codpostal:codpostal_dom),
(codpue:codpue_dom) }

18


{ (codcli:333), (nombre:Sos Carretero, Jesús),
(dirección:Mosen Compte, 14), (codpostal:12964),
(codpue:53596) }

Este conjunto de pares no está ordenado, por lo que la tupla anterior y la
siguiente son la misma:

{ (nombre:Sos Carretero, Jesús), (codpostal:12964),
(codcli:333), (dirección:Mosen Compte, 14),
(codpue:53596) }

Las relaciones se suelen representar gráficamente mediante tablas. Los nom-
bres de las columnas corresponden a los nombres de los atributos, y las filas
son cada una de las tuplas de la relación. Los valores que aparecen en cada
una de las columnas pertenecen al conjunto de valores del dominio sobre el
que está definido el atributo correspondiente.

2.2.2. Propiedades de las relaciones
Las relaciones tienen las siguientes características:

Cada relación tiene un nombre, y éste es distinto del nombre de todas
las demás.

Los dominios sobre los que se definen los atributos son escalares, por
lo que los valores de los atributos son atómicos. De este modo, en cada
tupla, cada atributo toma un solo valor. Se dice que las relaciones están
normalizadas.

No hay dos atributos que se llamen igual.

El orden de los atributos no importa: los atributos no están ordenados.

Cada tupla es distinta de las demás: no hay tuplas duplicadas.

El orden de las tuplas no importa: las tuplas no están ordenadas.

19


2.2.3. Tipos de relaciones
En un SGBD relacional hay dos tipos de relaciones:

Relaciones base. Son relaciones reales que tienen nombre, y forman parte
directa de la base de datos almacenada. Se dice que las relaciones base
son relaciones autónomas.

Vistas. También denominadas relaciones virtuales, son relaciones con
nombre y derivadas (no autónomas). Que son derivadas significa que
se obtienen a partir de otras relaciones; se representan mediante su de-
finición en términos de esas otras relaciones. Las vistas no poseen datos
almacenados propios, los datos que contienen corresponden a datos al-
macenados en relaciones base.

2.2.4. Claves
Ya que en una relación no hay tuplas repetidas, éstas se pueden distinguir
unas de otras, es decir, se pueden identificar de modo único. La forma de
identificarlas es mediante los valores de sus atributos. Se denomina superclave a
un atributo o conjunto de atributos que identifican de modo único las tuplas de
una relación. Se denomina clave candidata a una superclave en la que ninguno
de sus subconjuntos es una superclave de la relación. El atributo o conjunto
de atributos K de la relación R es una clave candidata para R si, y sólo si,
satisface las siguientes propiedades:

Unicidad: nunca hay dos tuplas en la relación R con el mismo valor de K.

Irreducibilidad (minimalidad): ningún subconjunto de K tiene la propie-
dad de unicidad, es decir, no se pueden eliminar componentes de K sin
destruir la unicidad.

Cuando una clave candidata está formada por más de un atributo, se dice
que es una clave compuesta. Una relación puede tener varias claves candidatas.
Por ejemplo, en la relación PUEBLOS de la figura 2.1, el atributo nombre no
es una clave candidata ya que hay pueblos en España con el mismo nombre
que se encuentran en distintas provincias. Sin embargo, se ha asignado un
código único a cada población, por lo que el atributo codpue sí es una clave
candidata de la relación PUEBLOS. También es una clave candidata de esta
relación la pareja formada por los atributos nombre y codpro, ya que no hay
dos poblaciones en la misma provincia que tengan el mismo nombre.
Para identificar las claves candidatas de una relación no hay que fijarse en
un estado u ocurrencia de la base de datos. El hecho de que en un momento
dado no haya duplicados para un atributo o conjunto de atributos, no garanti-
za que los duplicados no sean posibles. Sin embargo, la presencia de duplicados

20


en un estado de la base de datos sí es útil para demostrar que cierta combi-
nación de atributos no es una clave candidata. El único modo de identificar
las claves candidatas es conociendo el significado real de los atributos, ya que
esto permite saber si es posible que aparezcan duplicados. Sólo usando esta
información semántica se puede saber con certeza si un conjunto de atributos
forman una clave candidata. Por ejemplo, viendo la ocurrencia anterior de la
relación CLIENTES se podría pensar que el atributo nombre es una clave can-
didata. Pero ya que este atributo es el nombre de un cliente y es posible que
haya dos clientes con el mismo nombre, el atributo no es una clave candidata.
Se denomina clave primaria de una relación a aquella clave candidata que
se escoge para identificar sus tuplas de modo único. Ya que una relación no
tiene tuplas duplicadas, siempre hay una clave candidata y, por lo tanto, la
relación siempre tiene clave primaria. En el peor caso, la clave primaria estará
formada por todos los atributos de la relación, pero normalmente habrá un
pequeño subconjunto de los atributos que haga esta función.
Las claves candidatas que no son escogidas como clave primaria son de-
nominadas claves alternativas. Por ejemplo, la clave primaria de la relación
PUEBLOS es el atributo codpue, siendo la pareja formada por nombre y codpro
una clave alternativa. En la relación CLIENTES sólo hay una clave candidata
que es el atributo codcli, por lo que esta clave candidata es la clave primaria.
Una clave ajena es un atributo o un conjunto de atributos de una relación
cuyos valores coinciden con los valores de la clave primaria de alguna otra
relación (puede ser la misma). Las claves ajenas representan relaciones entre
datos. Por ejemplo, el atributo codpue de CLIENTES relaciona a cada cliente
con su población. Este atributo en CLIENTES es una clave ajena cuyos valores
hacen referencia al atributo codpue de PUEBLOS (su clave primaria). Se dice
que un valor de clave ajena representa una referencia a la tupla que contiene
el mismo valor en su clave primaria (tupla referenciada).
Si nos fijamos en los datos de la figura 2.1, para conocer el nombre de la
población del cliente con codcli = 333, debemos seguir la clave ajena codpue
que aparece en la tupla de dicho cliente y que tiene el valor 53596. Seguir
la referencia que implica la clave ajena conlleva visitar la relación PUEBLOS y
localizar la fila que tiene el valor 53596 en su clave primaria. Nótese que, en
este ejemplo, la clave ajena tiene el mismo nombre que la clave primaria a la
que hace referencia. Esto no es un requisito, las claves ajenas no precisan tener
el mismo nombre que la clave primaria a la que referencian; sin embargo, si se
utilizan los mismos nombres (o nombres compuestos derivados de los mismos)
es más fácil reconocer las claves ajenas.
Al hablar de claves primarias y de claves ajenas es importante darse cuen-
ta de que los valores de una clave primaria no se pueden repetir, mientras
que no sucede lo mismo con las claves ajenas que le hacen referencia. Así, en
las tablas de la figura 2.1 no es posible encontrar dos tuplas con el mismo
valor en PUEBLOS.codpue (cada población debe aparecer en la relación una
sola vez), pero sí es posible encontrar varias tuplas con el mismo valor en

21


CLIENTES.codpue, ya que es posible que haya varios clientes que se ubiquen
en la misma población.

2.3. Esquema de una base de datos relacional
Una base de datos relacional es un conjunto de relaciones. Para representar
el esquema de una base de datos relacional se debe dar el nombre de sus
relaciones, los atributos de éstas, los dominios sobre los que se definen estos
atributos, las claves primarias y las claves ajenas.
El esquema de la base de datos de la empresa con la que trabajaremos en
este libro es el siguiente:

CLIENTES(codcli, nombre, dirección, codpostal, codpue)
VENDEDORES(codven, nombre, dirección, codpostal, codpue, codjefe)
PUEBLOS(codpue, nombre, codpro)
PROVINCIAS(codpro, nombre)
ARTÍCULOS(codart, descrip, precio, stock, stock_min, dto)
FACTURAS(codfac, fecha, codcli, codven, iva, dto)
LÍNEAS_FAC(codfac, línea, cant, codart, precio, dto)

En el esquema anterior, los nombres de las relaciones aparecen seguidos de
los nombres de los atributos encerrados entre paréntesis. Las claves primarias
son los atributos subrayados. Las claves ajenas se representan mediante los
siguientes diagramas referenciales:

codpue
CLIENTES −→ PUEBLOS : Población del cliente.
codpue
VENDEDORES −→ PUEBLOS : Población del vendedor.
codjefe
VENDEDORES −→ VENDEDORES : Jefe del vendedor.
codpro
PUEBLOS −→ PROVINCIAS : Provincia en la que se encuentra la po-
blación.
codcli
FACTURAS −→ CLIENTES : Cliente al que pertenece la factura.
codven
FACTURAS −→ VENDEDORES : Vendedor que ha realizado la venta.
codfac
LÍNEAS_FAC −→ FACTURAS : Factura en la que se encuentra la línea.
codart
LÍNEAS_FAC −→ ARTÍCULOS : Artículo que se compra en la línea de
factura.

La tabla PROVINCIAS almacena información sobre las provincias de Es-
paña. De cada provincia se almacena su nombre (nombre) y un código que
la identifica (codpro). La tabla PUEBLOS contiene los nombres (nombre) de
los pueblos de España. Cada pueblo se identifica por un código que es único
(codpue) y tiene una referencia a la provincia a la que pertenece (codpro).
La tabla CLIENTES contiene los datos de los clientes: código que identifica a

22


cada uno (codcli), nombre y apellidos (nombre), calle y número (dirección),
código postal (codpostal) y una referencia a su población (codpue). La ta-
bla VENDEDORES contiene los datos de los vendedores de la empresa: código
que identifica a cada uno (codven), nombre y apellidos (nombre), calle y nú-
mero (dirección), código postal (codpostal), una referencia a su población
(codpue) y una referencia al vendedor del que depende (codjefe), si es el
caso. En la tabla ARTÍCULOS se tiene el código que identifica a cada artícu-
lo (codart), su descripción (descrip), el precio de venta actual (precio), el
número de unidades del artículo que hay en el almacén (stock), la cantidad
mínima que se desea mantener almacenada (stock_min) y, si el artículo está
en oferta, el descuento (dto) que se debe aplicar cuando se venda. La tabla
FACTURAS contiene las cabeceras de las facturas correspondientes a las com-
pras realizadas por los clientes. Cada factura tiene un código único (codfac),
la fecha en que se ha realizado (fecha), así como el IVA (iva) y el descuen-
to que se le ha aplicado (dto). Cada factura hace referencia al cliente al que
pertenece (codcli) y al vendedor que la ha realizado (codven). Las líneas de
cada factura se encuentran en la tabla LÍNEAS_FAC, identificándose cada una
por el número de línea que ocupa dentro de la factura (codfac, línea). En
cada una de ellas se especifica la cantidad de unidades (cant) del artículo que
se compra (codart), el precio de venta por unidad (precio) y el descuento que
se aplica sobre dicho precio (dto), si es que el artículo estaba en oferta cuando
se vendió.
A continuación se muestra un estado de la base de datos cuyo esquema se
acaba de definir.
CLIENTES
codcli nombre dirección codpostal codpue
333 Sos Carretero, Jesús Mosen Compte, 14 12964 53596
336 Miguel Archilés, Ramón Bernardo Mundina, 132-5 12652 07766
342 Pinel Huerta, Vicente Francisco Sempere, 37-10 12112 07766
345 López Botella, Mauro Avenida del Puerto, 20-1 12010 12309
348 Palau Martínez, Jorge Raval de Sant Josep, 97-2 12003 12309
354 Murría Vinaiza, José Ciudadela, 90-18 12003 12309
357 Huguet Peris, Juan Ángel Calle Mestre Rodrigo, 7 12100 12309

VENDEDORES
codven nombre dirección codpostal codpue codjefe
5 Guillén Vilar, Natalia Sant Josep, 110 12597 53596 105
105 Poy Omella, Paloma Sanchis Tarazona, 103-1 12257 46332
155 Rubert Cano, Diego Benicarló Residencial, 154 12425 17859 5
455 Agost Tirado, Jorge Pasaje Peñagolosa, 21-19 12914 53596 5

PUEBLOS
codpue nombre codpro
07766 Burriana 12
12309 Castellón 12
17859 Enramona 12
46332 Soneja 12
53596 Vila-real 12

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PROVINCIAS
codpro nombre
03 Alicante
12 Castellón
46 Valencia

ARTÍCULOS
codart descrip precio stock stock_min dto
IM3P32V Interruptor magnetotérmico 4p, 2 27.01 1 1
im4P10L Interruptor magnetotérmico 4p, 4 32.60 1 1 15
L14340 Bases de fusibles cuchillas T0 0.51 3 3
L17055 Bases de fusible cuchillas T3 7.99 3 3
L76424 Placa 2 E. legrand serie mosaic 2.90 5 2
L85459 Tecla legrand marfil 2.80 0 4
L85546 Tecla difusores legrand bronce 1.05 13 5 5
L92119 Portalámparas 14 curvo 5.98 2 1
ME200 Marco Bjc Ibiza 2 elementos 13.52 1 1
N5072 Pulsador luz piloto Niessen trazo 1.33 11 2
N8017BA Reloj Orbis con reserva de cuerda 3.40 7 4
P605 Caja 1 elem. plastimetal 1.65 16 9
P695 Interruptor rotura brusca 100 A M 13.22 1 1
P924 Interruptor marrón dec. con visor 2.39 8 3
REF1X20 Regleta fluorescente 1x36 bajo F 8.71 1 1
S3165136 Bloque emergencia Satf 150 L 4.81 6 3
T4501 Tubo empotrar 100 2.98 0 5
TE7200 Doble conmutador Bjc Ibiza blanco 13.22 1 1
TFM16 Curva tubo hierro 11 0.33 23 13
TH11 Curva tubo hierro 29 1.42 20 3
THC21 Placa mural Felmax 1.56 1 1
ZNCL Base T,t lateral Ticino S, Tekne 41.71 1 1 10

FACTURAS
codfac fecha codcli codven iva dto
6643 16/07/2010 333 105 18 10
6645 16/07/2010 336 105 0 20
6654 31/07/2010 357 155 8 0
6659 08/08/2010 342 5 0 0
6680 10/09/2010 348 455 8 0
6723 06/11/2010 342 5 18 0
6742 17/12/2010 333 105 8 20

LÍNEAS_FAC
codfac linea cant codart precio dto
6643 1 6 L14340 0.51 20
6643 2 1 N5072 1.33 0
6643 3 2 P695 13.22 0
6645 1 10 ZNCL 41.71 0
6645 2 6 N8017BA 3.40 0
6645 3 3 TE7200 13.22 0
6645 4 4 L92119 5.98 0
6654 1 6 REF1X20 8.71 50
6659 1 8 THC21 1.56 0
6659 2 12 L17055 7.99 25
6659 3 9 L76424 2.90 0
6680 1 12 T4501 2.98 0
6680 2 11 im4P10L 32.60 0
6723 1 5 L85459 2.80 5
6742 1 9 ME200 13.52 0
6742 2 8 S3165136 4.81 5

24


2.4. Reglas de integridad
Una vez definida la estructura de datos del modelo relacional, pasamos a
estudiar las reglas de integridad que los datos almacenados en dicha estructura
deben cumplir para garantizar que son correctos.
Al definir cada atributo sobre un dominio se impone una restricción sobre el
conjunto de valores permitidos para cada atributo. A este tipo de restricciones
se les denomina restricciones de dominios. Hay además dos reglas de integridad
muy importantes que son restricciones que se deben cumplir en todas las bases
de datos relacionales y en todos sus estados (las reglas se deben cumplir todo
el tiempo). Estas reglas son la regla de integridad de entidades y la regla de
integridad referencial. Antes de definirlas, es preciso conocer el concepto de
nulo.

2.4.1. Nulos
Cuando en una tupla un atributo es desconocido, se dice que es nulo. Un
nulo no representa el valor cero ni la cadena vacía ya que éstos son valores
que tienen significado. El nulo implica ausencia de información, bien porque al
insertar la tupla se desconocía el valor del atributo, o bien porque para dicha
tupla el atributo no tiene sentido.
Ya que los nulos no son valores, deben tratarse de modo diferente, lo que
causa problemas de implementación. De hecho, no todos los SGBD relacionales
soportan los nulos.

2.4.2. Regla de integridad de entidades
La primera regla de integridad se aplica a las claves primarias de las re-
laciones base: ninguno de los atributos que componen la clave primaria puede
ser nulo.
Por definición, una clave primaria es una clave irreducible que se utiliza
para identificar de modo único las tuplas. Que es irreducible significa que
ningún subconjunto de la clave primaria sirve para identificar las tuplas de
modo único. Si se permitiera que parte de la clave primaria fuera nula, se
estaría diciendo que no todos sus atributos son necesarios para distinguir las
tuplas, con lo que se estaría contradiciendo la irreducibilidad.
Nótese que esta regla sólo se aplica a las relaciones base y a las claves
primarias, no a las claves alternativas.

25


2.4.3. Regla de integridad referencial
La segunda regla de integridad se aplica a las claves ajenas: si en una
relación hay alguna clave ajena, sus valores deben coincidir con valores de la
clave primaria a la que hace referencia, o bien, deben ser completamente nulos.
En la base de datos presentada en el apartado anterior hay ocho claves
ajenas que mantienen relacionada la información almacenada en las tablas.
Así, a través de la clave ajena FACTURAS.codcli se puede conocer los datos
personales del cliente al que pertenece una determinada factura buscando en la
relación CLIENTES la tupla en cuya clave primaria aparece el valor de codcli
al que se hace referencia en la factura. El nombre de la población del cliente se
podrá conocer siguiendo la clave ajena CLIENTES.codpue y, una vez localizada
la población con dicho codpue en PUEBLOS, se podrá acceder al nombre de su
provincia siguiendo la clave ajena PUEBLOS.codpro.
Pues bien, la regla de integridad referencial exige que los valores que apa-
recen en la clave ajena FACTURAS.codcli aparezcan como clave primaria en
CLIENTES. De ese modo, todas las facturas corresponderán a clientes cuyos da-
tos se encuentran en la base de datos. Del mismo modo, la regla exige que los
valores de CLIENTES.codpue aparezcan en la clave primaria de PUEBLOS y que
los valores de PUEBLOS.codpro aparezcan en la clave primaria de PROVINCIAS.
La regla de integridad referencial se enmarca en términos de estados de
la base de datos: indica lo que es un estado ilegal, pero no dice cómo puede
evitarse. Por lo tanto, una vez establecida la regla, hay que plantearse qué hacer
si estando en un estado legal, llega una petición para realizar una operación
que conduce a un estado ilegal. Existen dos opciones: rechazar o aceptar la
operación y realizar operaciones adicionales compensatorias que conduzcan a
un estado legal.
Para hacer respetar la integridad referencial se debe contestar, para cada
clave ajena, a las tres preguntas que se plantean a continuación y que deter-
minarán su comportamiento:

Regla de los nulos: «¿Tiene sentido que la clave ajena acepte nulos?»

Regla de borrado: «¿Qué ocurre si se intenta borrar la tupla referenciada
por la clave ajena?»

• Restringir: no se permite borrar la tupla referenciada.
• Propagar: se borra la tupla referenciada y se propaga el borrado a
las tuplas que la referencian mediante la clave ajena.
• Anular: se borra la tupla referenciada y las tuplas que la referen-
ciaban ponen a nulo la clave ajena (sólo si acepta nulos).
• Valor por defecto: se borra la tupla referenciada y las tuplas que la
referenciaban ponen en la clave ajena el valor por defecto establecido
para la misma.

26


Regla de modificación: «¿Qué ocurre si se intenta modificar el valor de
la clave primaria de la tupla referenciada por la clave ajena?»
• Restringir: no se permite modificar el valor de la clave primaria de
la tupla referenciada.
• Propagar: se modifica el valor de la clave primaria de la tupla refe-
renciada y se propaga la modificación a las tuplas que la referencian,
mediante la clave ajena.
• Anular: se modifica la tupla referenciada y las tuplas que la refe-
renciaban ponen a nulo la clave ajena (sólo si acepta nulos).
• Valor por defecto: se modifica la tupla referenciada y las tuplas
que la referenciaban ponen en la clave ajena el valor por defecto
establecido para la misma.
Así, en el caso del esquema de la base de datos presentada en el apartado
anterior, deberemos determinar las reglas de comportamiento para cada clave
ajena. Por ejemplo, para la clave ajena FACTURAS.codcli se ha escogido el
siguiente comportamiento:
Regla de los nulos: la clave ajena acepta nulos, por lo que es posible
encontrar facturas cuyo cliente se ignore (esto se ha decidido así porque
lo impone un requisito del usuario).
Regla de borrado: anular. Cuando se elimine un cliente de la base de datos
y se proceda a borrarlo de la relación CLIENTES, se deberán anular todas
las referencias que hubiera desde FACTURAS.codcli. De este modo, todas
las facturas que tenía ese cliente pasarán a tener un nulo en el código del
cliente.
Regla de modificación: propagar. En caso de que se modifique el código a
un cliente (quizá porque el sistema de codificación se cambie por parte de
la empresa), todas las facturas de dicho cliente actualizarán el valor de
FACTURAS.codcli para continuar haciendo referencia a la misma tupla.
Del mismo modo, se deberá escoger reglas para el resto de las claves aje-
nas de la base de datos. Una vez establecidas todas las reglas, el sistema se
comportará de manera coherente obedeciendo a todas las reglas impuestas.
Por ejemplo, si la regla de borrado para LÍNEAS_FAC.codfac es propagar y
la regla de borrado para FACTURAS.codven es restringir, cuando se borre una
tupla en FACTURAS se propagará el borrado a LÍNEAS_FAC, y se borrarán todas
las líneas de la factura referenciada. Sin embargo, cuando se intente borrar
la tupla de un vendedor que aparezca en alguna factura, la regla impuesta
sobre FACTURAS.codven rechazará el borrado del vendedor y no se procederá
al borrado ni de sus facturas, ni de las líneas de factura de éstas. Lo que sí
será posible es el borrado de un vendedor cuyo código no aparezca en ninguna
factura.

27


2.4.4. Reglas de negocio
Además de las dos reglas de integridad anteriores, es posible que sea necesa-
rio imponer ciertas restricciones específicas sobre los datos que forman parte de
la estrategia de funcionamiento de la empresa. A estas reglas se las denomina
reglas de negocio.
Por ejemplo, si en cada oficina de una determinada empresa sólo puede
haber hasta veinte empleados, el SGBD debe dar la posibilidad al usuario
de definir una regla al respecto y debe hacerla respetar. En este caso, no
debería permitir dar de alta a un empleado en una oficina que ya tiene los
veinte permitidos. No todos los SGBD relacionales permiten definir este tipo
de restricciones y hacerlas respetar.

28


Capítulo 3

Lenguajes relacionales

La tercera parte de un modelo de datos es la de la manipulación de los
datos. En este capítulo se presentan el álgebra relacional y el cálculo relacional,
deﬁnidos por E. F. Codd como la base de los lenguajes relacionales.
Emplear los operadores del álgebra relacional para responder a cualquier
consulta de datos.

Emplear los operadores del cálculo relacional orientado a tuplas para
responder a consultas de datos que no requieran operaciones de resumen.

Describir la diferencia entre el cálculo relacional orientado a tuplas y el
cálculo relacional orientado a dominios.

Enumerar otros lenguajes relacionales distintos al álgebra y el cálculo
relacional.

3.1. Manejo de datos
Son varios los lenguajes utilizados por los SGBD relacionales para manejar
las relaciones. Algunos de ellos son procedurales, lo que quiere decir que el usua-
rio indica al sistema exactamente cómo debe manipular los datos. Otros son
no procedurales, que signiﬁca que el usuario indica qué datos necesita, en lugar
de establecer cómo deben obtenerse. Se puede decir que el álgebra relacional
es un lenguaje procedural de alto nivel, mientras que el cálculo relacional es un
lenguaje no procedural. Sin embargo, ambos lenguajes son equivalentes: para
cada expresión del álgebra, se puede encontrar una expresión equivalente en el
cálculo, y viceversa.
El álgebra relacional (o el cálculo relacional) se utiliza para medir la po-
tencia de los lenguajes relacionales. Si un lenguaje permite obtener cualquier

29


relación que se pueda derivar mediante el álgebra relacional, se dice que es
relacionalmente completo. La mayoría de los lenguajes relacionales son rela-
cionalmente completos, pero tienen más potencia que el álgebra o el cálculo
porque se les han añadido operadores especiales.
Tanto el álgebra como el cálculo son lenguajes formales no muy amigables;
sin embargo, es conveniente estudiarlos porque sirven para ilustrar las opera-
ciones básicas que todo lenguaje de manejo de datos debe ofrecer. Además,
han sido la base para otros lenguajes relacionales de manejo de datos de más
alto nivel.

3.2. Álgebra relacional
El álgebra relacional es un lenguaje formal con una serie de operadores que
trabajan sobre una o varias relaciones para obtener otra relación resultado, sin
que cambien las relaciones originales. Tanto los operandos como los resultados
son relaciones, por lo que la salida de una operación puede ser la entrada de otra
operación. Esto permite anidar expresiones del álgebra, del mismo modo que
se pueden anidar las expresiones aritméticas. A esta propiedad se le denomina
clausura: las relaciones son cerradas bajo el álgebra, del mismo modo que los
números son cerrados bajo las operaciones aritméticas.
En este apartado se describen, en primer lugar, los ocho operadores ori-
ginalmente propuestos por Codd, y después se estudian algunos operadores
adicionales que añaden potencia al lenguaje.
De los ocho operadores, sólo hay cinco que son fundamentales: restricción,
proyección, producto cartesiano, unión y diferencia. Los operadores fundamen-
tales permiten realizar la mayoría de las operaciones de obtención de datos.
Los operadores no fundamentales son la concatenación (join), la intersección
y la división, que se pueden expresar a partir de los cinco operadores funda-
mentales.
La restricción y la proyección son operaciones unarias porque operan sobre
una sola relación. El resto de las operaciones son binarias porque trabajan
sobre pares de relaciones. En las deﬁniciones que se presentan a continuación, se
supone que R y S son dos relaciones cuyos atributos son A = (a1 ,a2 ,...,aN )
y B = (b1 ,b2 ,...,bM ) respectivamente.
A continuación, se presentan los operadores del álgebra relacional, mos-
trando su uso mediante breves ejemplos. Todos estos ejemplos están basados
en el esquema de la base de datos relacional presentada en el capítulo anterior
(apartado 2.3).

30


Restricción: R WHERE condición
La restricción, también denominada selección, opera sobre una sola
relación R y da como resultado otra relación cuyas tuplas son las
tuplas de R que satisfacen la condición especificada. Esta condición
es una comparación en la que aparece al menos un atributo de R, o
una combinación booleana de varias de estas comparaciones.

Ejemplo 3.1 Obtener todos los artículos que tienen un precio superior a 10 e.

Expresión del álgebra relacional que obtiene los datos especificados:

ARTICULOS WHERE precio10

Resultado:
ME200 Marco Bjc Ibiza 2 elementos 13.52 1 1
P695 Interruptor rotura brusca 100 A M 13.22 1 1
TE7200 Doble conmutador Bjc Ibiza blanco 13.22 1 1
ZNCL Base T,t lateral Ticino S, Tekne 41.71 1 1 10

Ejemplo 3.2 Obtener los artículos cuyo stock es de menos de 5 unidades y
además se ha quedado al mínimo o por debajo.


ARTÍCULOS WHERE stock5 AND stockstock_min

Resultado:
L14340 Bases de fusibles cuchillas T0 0.51 3 3
L17055 Bases de fusible cuchillas T3 7.99 3 3
L85459 Tecla Legrand marfil 2.80 0 4
... ... ... ... ...

Proyección: R[ai , ..., ak ]
La proyección opera sobre una sola relación R y da como resultado
otra relación que contiene un subconjunto vertical de R, extrayendo
los valores de los atributos especificados y eliminando duplicados.

Ejemplo 3.3 Obtener un listado de vendedores mostrando su código, su nom-
bre y su código postal.


31


VENDEDORES[codven,nombre,codpostal]

Resultado:
codven nombre codpostal
5 Guillén Vilar, Natalia 12597
105 Poy Omella, Paloma 12257
155 Rubert Cano, Diego 12425
455 Agost Tirado, Jorge 12914

Ejemplo 3.4 Obtener los códigos de las poblaciones donde hay clientes.

CLIENTES[codpue]
Resultado:
codpue
53596
07766
12309

Producto cartesiano: R TIMES S
El producto cartesiano obtiene una relación cuyas tuplas están for-
madas por la concatenación de todas las tuplas de R con todas las
tuplas de S.

La restricción y la proyección son operaciones que permiten extraer in-
formación de una sola relación. Habrá casos en que sea necesario combinar la
información de varias relaciones. El producto cartesiano multiplica dos relacio-
nes, deﬁniendo una nueva relación que tiene todos los pares posibles de tuplas
de las dos relaciones. Si la relación R tiene p tuplas y n atributos y la relación
S tiene q tuplas y m atributos, la relación resultado tendrá p ∗ q tuplas y n + m
atributos. Ya que es posible que haya atributos con el mismo nombre en las
dos relaciones, el nombre de la relación se antepondrá al del atributo en este
caso para que los nombres de los atributos sigan siendo únicos en la relación
resultado.
Una vez realizado el producto cartesiano de dos relaciones, se puede realizar
una restricción que elimine aquellas tuplas cuya información no esté relaciona-
da, como se muestra en el siguiente ejemplo.

Ejemplo 3.5 Obtener los nombres de las poblaciones en las que hay clientes.

(CLIENTES[codpue] TIMES PUEBLOS)
WHERE CLIENTES.codpue = PUEBLOS.codpue

32


Resultado:
CLIENTES.codpue PUEBLOS.codpue nombre codpro
53596 53596 Vila-real 12
07766 07766 Burriana 12
12309 12309 Castellón 12

La combinación del producto cartesiano y la restricción del modo en que
se acaba de realizar, se puede reducir a la operación de concatenación (JOIN)
que se presenta más adelante.

Unión: R UNION S
La unión de dos relaciones R y S, con P y Q tuplas respectivamente,
es otra relación que tiene como mucho P + Q tuplas siendo éstas las
tuplas que se encuentran en R o en S o en ambas relaciones a la vez.
Para poder realizar esta operación, R y S deben ser compatibles para
la unión.

Se dice que dos relaciones son compatibles para la unión si ambas tienen
la misma cabecera, es decir, si tienen el mismo número de atributos y éstos
se encuentran deﬁnidos sobre los mismos dominios en ambas tablas respecti-
vamente. En muchas ocasiones será necesario realizar proyecciones para hacer
que dos relaciones sean compatibles para la unión.

Ejemplo 3.6 Obtener un listado de los códigos de las poblaciones donde hay
clientes o vendedores.


CLIENTES[codpue] UNION VENDEDORES[codpue]
Resultado:
codpue
53596
07766
12309
46332
17859

Diferencia: R EXCEPT S
La diferencia obtiene una relación que tiene las tuplas que se encuen-
tran en R y no se encuentran en S. Para realizar esta operación, R y
S deben ser compatibles para la unión.

Ejemplo 3.7 Obtener un listado de las poblaciones en donde hay clientes y
no hay vendedores.


33


CLIENTES[codpue] EXCEPT VENDEDORES[codpue]
Resultado:
codpue
07766
12309

Concatenación (Join): R JOIN S
La concatenación de dos relaciones R y S obtiene como resultado
una relación cuyas tuplas son todas las tuplas de R concatenadas
con todas las tuplas de S que en los atributos comunes (aquellos que
se llaman igual) tienen los mismos valores. Estos atributos comunes
aparecen una sola vez en el resultado.

Ejemplo 3.8 Obtener los datos de las poblaciones en las que hay clientes.

CLIENTES[codpue] JOIN PUEBLOS
Esta expresión obtiene el mismo resultado que la expresión ﬁnal del ejem-
plo 3.5, ya que la operación de concatenación es, en realidad, un producto
cartesiano y una restricción de igualdad sobre los atributos comunes.

Concatenación externa (Outer-join): R LEFT OUTER JOIN S
La concatenación externa por la izquierda es una concatenación en la
que las tuplas de R (que se encuentra a la izquierda en la expresión)
que no tienen valores en común con ninguna tupla de S, también
aparecen en el resultado.

Ejemplo 3.9 Obtener un listado de todos los clientes (código y nombre) y las
facturas que se les han realizado. Si no tienen facturas también deben aparecer
en el resultado.

CLIENTES[codcli,nombre] LEFT OUTER JOIN FACTURAS
Resultado:
codfac fecha codcli nombre codven iva dto
6643 16/07/2010 333 Sos Carretero, Jesús 105 18 10
6645 16/07/2010 336 Miguel Archilés, Ramón 105 0 20
6654 31/07/2010 357 Huguet Peris, Juan Ángel 155 8 0
6659 08/08/2010 342 Pinel Huerta, Vicente 5 0 0
6680 10/09/2010 348 Palau Martínez, Jorge 455 8 0
6723 06/11/2010 342 Pinel Huerta, Vicente 5 18 0
6742 17/12/2010 333 Sos Carretero, Jesús 105 8 20
345 López Botella, Mauro
354 Murría Vinaiza, José

34


La expresión S RIGHT OUTER JOIN R es equivalente a R LEFT OUTER JOIN
S. Cuando en ambas relaciones hay tuplas que no se pueden concatenar y se
desea que en el resultado aparezcan también todas estas tuplas (tanto las de
una relación como las de la otra), se puede utilizar la concatenación externa
completa: R FULL OUTER JOIN S.

Intersección: R INTERSECT S
La intersección obtiene como resultado una relación que contiene
las tuplas de R que también se encuentran en S. Para realizar esta
operación, R y S deben ser compatibles para la unión.

La intersección se puede expresar en términos de diferencias:
R INTERSECT S = R EXCEPT (R EXCEPT S)
División: R DIVIDE BY S
Suponiendo que la cabecera de R es el conjunto de atributos A y que
la cabecera de S es el conjunto de atributos B, tales que B es un
subconjunto de A, y si C = A - B (los atributos de R que no están en
S), la división obtiene una relación cuya cabecera es el conjunto de
atributos C y que contiene las tuplas de R que están acompañadas de
todas las tuplas de S.

Ejemplo 3.10 Obtener clientes que han realizado compras a todos los vende-
dores.

FACTURAS[codcli,codven] DIVIDE BY VENDEDORES[codven]
Además de las operaciones que Codd incluyó en el álgebra relacional, otros
autores han aportado otras operaciones para dar más potencia al lenguaje. Es
de especial interés la agrupación (también denominada resumen) que añade
capacidad computacional al álgebra.

Agrupación: SUMMARIZE R GROUP BY(ai ,...,ak ) ADD cálculo AS
atributo
Esta operación agrupa las tuplas de R que tienen los mismos valores
en los atributos especificados y realiza un cálculo sobre los grupos
obtenidos. La relación resultado tiene como cabecera los atributos
por los que se ha agrupado y el cálculo realizado, al que se da el
nombre especificado en atributo.

Los cálculos que se pueden realizar sobre los grupos de filas son: suma
de los valores de un atributo (SUM(ap )), media de los valores de un atributo
(AVG(ap )), máximo y mínimo de los valores de un atributo (MAX(ap ), MIN(ap ))
y número de tuplas en el grupo (COUNT(*)). La relación resultado tendrá tantas
filas como grupos se hayan obtenido.

35


Ejemplo 3.11 Obtener el número de artículos (unidades en total) de cada
factura.


SUMMARIZE LÍNEAS_FAC GROUP BY(codfac)
ADD SUM(cant) AS cant_total

Resultado:
codfac cant_total
6643 9
6645 23
6654 6
6659 29
6680 23
6723 5
6742 17

3.3. Cálculo relacional
El álgebra relacional y el cálculo relacional son formalismos diferentes que
representan distintos estilos de expresión del manejo de datos en el ámbito del
modelo relacional. El álgebra relacional proporciona una serie de operaciones
que se pueden usar para indicar al sistema cómo construir la relación deseada
a partir de las relaciones de la base de datos. El cálculo relacional proporciona
una notación para formular la definición de la relación deseada en términos de
las relaciones de la base de datos.
El cálculo relacional toma su nombre del cálculo de predicados, que es una
rama de la lógica. Hay dos tipos de cálculo relacional, el orientado a tuplas,
propuesto por Codd, y el orientado a dominios, propuesto por otros autores.
El estudio del cálculo relacional se hará aquí mediante definiciones informales.
Las definiciones formales se pueden encontrar en la bibliografía.
En el cálculo de predicados (lógica de primer orden), un predicado es una
función con argumentos que se puede evaluar a verdadero o falso. Cuando los
argumentos se sustituyen por valores, la función lleva a una expresión deno-
minada proposición, que puede ser verdadera o falsa. Por ejemplo, las frases
«Paloma Poy es una vendedora de la empresa» y «Paloma Poy es jefa de Na-
talia Guillén» son proposiciones, ya que se puede determinar si son verdaderas
o falsas. En el primer caso, la función «es una vendedora de la empresa» tiene
un argumento (Paloma Poy) y en el segundo caso, la función «es jefa de» tiene
dos argumentos (Paloma Poy y Natalia Guillén).
Si un predicado tiene una variable, como en «x es una vendedora de la
empresa», esta variable debe tener un rango asociado. Cuando la variable se
sustituye por alguno de los valores de su rango, la proposición puede ser cierta;
para otros valores puede ser falsa. Por ejemplo, si el rango de x es el conjunto de

36


todas las personas y reemplazamos x por Paloma Poy, la proposición «Paloma
Poy es una vendedora de la empresa» es cierta. Pero si reemplazamos x por el
nombre de una persona que no es vendedora de la empresa, la proposición es
falsa.
Si F es un predicado, la siguiente expresión devuelve el conjunto de todos
los valores de x para los que F es cierto:

x WHERE F(x)

Los predicados se pueden conectar mediante AND, OR y NOT para formar
predicados compuestos.

3.3.1. Cálculo orientado a tuplas
En el cálculo relacional orientado a tuplas, lo que interesa es encontrar
tuplas para las que se cumple cierto predicado. El cálculo orientado a tuplas
se basa en el uso de variables tupla. Una variable tupla es una variable cuyo
rango de valores son las tuplas de una relación.
Por ejemplo, para especificar el rango de la variable tupla AX sobre la rela-
ción ARTÍCULOS se utiliza la siguiente expresión:

RANGE OF AX IS ARTÍCULOS

Para expresar la consulta «obtener todas las tuplas AX para las que F(AX) es
cierto», se escribe la siguiente expresión:

AX WHERE F(AX)

donde F es lo que se denomina una fórmula bien formada. Por ejemplo, para
expresar la consulta «obtener los datos de los artículos con un precio superior
a 10e» se puede escribir:

AX WHERE AX.precio 10

AX.precio se refiere al valor del atributo precio para la tupla AX. Para que
se muestren solamente algunos atributos, por ejemplo, codart y descrip, en
lugar de todos los atributos de la relación, se deben especificar éstos en la lista
de objetivos:

AX.codart, AX.descrip WHERE AX.precio 10

Hay dos cuantificadores que se utilizan en las fórmulas bien formadas para
indicar a cuántas instancias se aplica el predicado. El cuantificador existencial
∃ (existe) se utiliza en las fórmulas bien formadas que deben ser ciertas para
al menos una instancia.

37


RANGE OF CX IS CLIENTES
∃CX (CX.codcli = FX.codcli AND CX.codpostal = 12003)
Esta fórmula bien formada dice que «existe un cliente que tiene el mismo código
que el código de cliente de la tupla que ahora se encuentra en la variable de
FACTURAS, FX, y cuyo código postal es 12003». El cuantificador universal ∀
(para todo) se utiliza en las fórmulas bien formadas que deben ser ciertas para
todas las instancias.
RANGE OF VX IS VENDEDORES
∀VX (VX.codpue �= 37758)
Esta fórmula bien formada dice que «para todas las tuplas de VENDEDORES,
la población no es la del código 37758». Utilizando las reglas de las operacio-
nes lógicas, esta fórmula bien formada se puede escribir también del siguiente
modo:
NOT ∃PX (VX.codpue = 37758)
que dice que «no hay ningún vendedor cuya población sea la del código 37758».
Las variables tupla que no están cuantificadas por ∀ o ∃ se denominan va-
riables libres. Si están cuantificadas, se denominan variables ligadas. El cálculo,
al igual que cualquier lenguaje, tiene una sintaxis que permite construir expre-
siones válidas. Para que una expresión no sea ambigua y tenga sentido, debe
seguir esta sintaxis:
Si P es un predicado con n argumentos y t1 , t2 , . . . , tn son constantes o
variables, entonces P (t1 , t2 , . . . , tn ) es una fórmula bien formada n-ária.

Si t1 y t2 son constantes o variables del mismo dominio y θ es un operador
de comparación (, ≤, , ≥, =, �=), entonces t1 θt2 es una fórmula bien
formada.

Si P1 y P2 son fórmulas bien formadas, también lo son su conjunción P1
AND P2 , su disyunción P1 OR P2 y la negación NOT P1 . Además, si P
es una fórmula bien formada que tiene una variable libre X, entonces
∃X(P ) y ∀X(P ) también son fórmulas bien formadas.

Ejemplo 3.12 Obtener un listado de los clientes que tienen facturas con des-
cuento.

Esta petición se puede escribir en términos del cálculo: «un cliente debe salir
en el listado si existe alguna tupla en FACTURAS que tenga su código de cliente
y que tenga descuento (dto)».
RANGE OF FX IS FACTURAS
CX WHERE ∃FX (FX.codcli = CX.codcli AND FX.dto 0)

38


Nótese que formulando la consulta de este modo no se indica la estrategia
a seguir para ejecutarla, por lo que el sistema tiene libertad para decidir qué
operaciones hacer y en qué orden. En el álgebra relacional se hubiera formulado
así: «Hacer una restricción sobre FACTURAS para obtener las tuplas que tienen
descuento, y hacer después una concatenación con CLIENTES».
Ejemplo 3.13 Obtener los clientes que tienen descuento en todas sus factu-
ras.
RANGE OF FX IS FACTURAS
CX WHERE ∀FX (FX.codcli �= CX.codcli OR FX.dto 0)
La expresión anterior es equivalente a esta otra:
CX WHERE NOT ∃FX (FX.codcli = CX.codcli AND FX.dto ≤ 0)
Y también es equivalente a la siguiente:
CX WHERE ∀FX (IF FX.codcli = CX.codcli THEN FX.dto 0)
ya que la expresión IF p THEN q es equivalente a la expresión NOT p OR q.

3.3.2. Cálculo orientado a dominios
En el cálculo relacional orientado a dominios las variables toman sus valores
en dominios, en lugar de tomar valores de tuplas de relaciones. Otra diferencia
con el cálculo orientado a tuplas es que en el cálculo orientado a dominios hay
un tipo de comparación adicional, a la que se denomina ser miembro de. Esta
condición tiene la forma:
R(a1 :v1 , a2 :v2 , ...)
donde los ai son atributos de la relación R y los vi son variables dominio o
constantes. La condición se evalúa a verdadero si existe alguna tupla en R que
tiene los valores especiﬁcados en los atributos especiﬁcados. Por ejemplo, la
siguiente condición:
VENDEDORES(codpostal:12003, codjefe:5)
se evaluará a verdadero si hay algún empleado con código postal 12003 y cuyo
jefe es el vendedor 5. Y la condición:
VENDEDORES(codpostal:cpx, codjefe:cjx)
será cierta si hay alguna tupla en VENDEDORES que tenga en codpostal el valor
actual de la variable dominio cpx y que tenga en codjefe el valor actual de la
variable dominio cjx.
Ejemplo 3.14 Obtener el nombre de los vendedores cuyo jefe no es el 5, y
cuyo código postal es 12003.
nmx WHERE ∃cjx ∃cpx (cjx �= 5 AND cpx = 12003
AND VENDEDORES(nombre:nmx, codjefe:cjx, codpostal:cpx))

39


3.4. Otros lenguajes
Aunque el cálculo relacional es difícil de entender y de usar, tiene una
propiedad muy atractiva: es un lenguaje no procedural. Esto ha hecho que se
busquen técnicas no procedurales algo más sencillas, dando como resultado
dos nuevas categorías de lenguajes relacionales: orientados a transformaciones
y gráficos.
Los lenguajes orientados a transformaciones son lenguajes no procedura-
les que utilizan relaciones para transformar los datos de entrada en la salida
deseada. Estos lenguajes tienen estructuras que son fáciles de utilizar y que
permiten expresar lo que se desea en términos de lo que se conoce. Uno de
estos lenguajes es SQL (Structured Query Language).
Los lenguajes gráficos visualizan en pantalla una fila vacía de cada una de
las tablas que indica el usuario. El usuario rellena estas filas con un ejemplo
de lo que desea y el sistema devuelve los datos que siguen tal ejemplo. Uno de
estos lenguajes es QBE (Query-by-Example).
Otra categoría son los lenguajes de cuarta generación (4GL), que permiten
diseñar una aplicación a medida, utilizando un conjunto limitado de órdenes en
un entorno amigable (normalmente un entorno de menús). Algunos sistemas
aceptan cierto lenguaje natural, una versión restringida del idioma inglés, al
que algunos llaman lenguaje de quinta generación (5GL), aunque todavía se
encuentra en desarrollo.

40


Capítulo 4

Lenguaje SQL

Las siglas SQL corresponden a Structured Query Language, un lenguaje
estándar que permite manejar los datos de una base de datos relacional. La
mayor parte de los SGBD relacionales implementan este lenguaje y mediante él
se realizan todo tipo de accesos a la base de datos. En este capítulo se hace una
presentación del lenguaje SQL, haciendo énfasis en la sentencia de consulta de
datos, la sentencia SELECT.

Emplear la sentencia CREATE TABLE para crear tablas a partir de una
especiﬁcación dada.

Emplear las sentencias INSERT, UPDATE, DELETE para insertar, actuali-
zar y borrar datos de tablas de una base de datos.

Emplear la sentencia SELECT para responder a cualquier consulta de da-
tos sobre una base de datos dada.

Especiﬁcar una sentencia SELECT equivalente a otra dada que no haga
uso de los operadores que se indiquen, con el objetivo de intentar acelerar
el tiempo de respuesta.

41


4.1. Bases de datos relacionales
Como se ha visto en capítulos anteriores, una base de datos relacional
está formada por un conjunto de relaciones. A las relaciones, en SQL, se las
denomina tablas. Cada tabla tiene una serie de columnas (son los atributos).
Cada columna tiene un nombre distinto y es de un tipo de datos (entero,
real, carácter, fecha, etc.). En las tablas se insertan ﬁlas (son las tuplas), que
después se pueden consultar, modiﬁcar o borrar.
No se debe olvidar que cada tabla tiene una clave primaria, que estará
formada por una o varias columnas de esa misma tabla. Sobre las claves pri-
marias se debe hacer respetar una regla de integridad fundamental: la regla de
integridad de entidades. La mayoría de los SGBD relacionales se encargan de
hacer respetar esta regla automáticamente.
Por otra parte, las relaciones entre los datos de distintas tablas se establecen
mediante las claves ajenas. Una clave ajena es una columna o un conjunto de
columnas de una tabla que hace referencia a la clave primaria de otra tabla
(o de ella misma). Para las claves ajenas también se debe cumplir una regla
de integridad fundamental: la regla de integridad referencial. Muchos SGBD
relacionales permiten que el usuario establezca las reglas de comportamiento
de las claves ajenas que permiten hacer respetar esta regla.

4.2. Descripción de la base de datos
En este apartado se presenta de nuevo la base de datos con la que se ha
trabajado en capítulos anteriores y que es la que se utilizará para estudiar el
lenguaje SQL en este capítulo. Para evitar problemas de implementación se
han omitido las tildes en los nombres de tablas y columnas.
La base de datos está formada por las tablas que aparecen a continuación.
Las columnas subrayadas representan la clave primaria de cada tabla.

CLIENTES(codcli, nombre, direccion, codpostal, codpue)
VENDEDORES(codven, nombre, direccion, codpostal, codpue, codjefe)
PUEBLOS(codpue, nombre, codpro)
PROVINCIAS(codpro, nombre)
ARTICULOS(codart, descrip, precio, stock, stock_min, dto)
FACTURAS(codfac, fecha, codcli, codven, iva, dto)
LINEAS_FAC(codfac, linea, cant, codart, precio, dto)

42


A continuación se especifican las claves ajenas y si aceptan nulos:
codpue
CLIENTES −→ PUEBLOS : No acepta nulos.
codpue
VENDEDORES −→ PUEBLOS : No acepta nulos.
codjefe
VENDEDORES −→ VENDEDORES : Acepta nulos.
codpro
PUEBLOS −→ PROVINCIAS : Acepta nulos.
codcli
FACTURAS −→ CLIENTES : Acepta nulos.
codven
FACTURAS −→ VENDEDORES : Acepta nulos.
codfac
LINEAS_FAC −→ FACTURAS : No acepta nulos.
codart
LINEAS_FAC −→ ARTICULOS : No acepta nulos.
La información contenida en esta base de datos pertenece a una empresa de
venta de artículos eléctricos. A continuación se describe el contenido de cada
tabla.
La tabla PROVINCIAS almacena información sobre las provincias de España.
De cada provincia se almacena su nombre (nombre) y un código que la identifica
(codpro).
La tabla PUEBLOS contiene los nombres (nombre) de los pueblos de España.
Cada pueblo se identifica por un código que es único (codpue) y tiene una
referencia a la provincia a la que pertenece (codpro).
La tabla CLIENTES contiene los datos de los clientes: código que identifica a
cada uno (codcli), nombre y apellidos (nombre), calle y número (direccion),
código postal (codpostal) y una referencia a su población (codpue).
La tabla VENDEDORES contiene los datos de los vendedores de la empresa:
código que identifica a cada uno (codven), nombre y apellidos (nombre), calle y
número (direccion), código postal (codpostal), una referencia a su población
(codpue) y una referencia al vendedor del que depende (codjefe), si es el caso.
En la tabla ARTICULOS se tiene el código que identifica a cada artículo
(codart), su descripción (descrip), el precio de venta actual (precio), el
número de unidades del artículo que hay en el almacén (stock), si se conocen,
la cantidad mínima que se desea mantener almacenada (stock_min), si es que
la hay, y si el artículo está en oferta, el descuento (dto) que se debe aplicar
cuando se venda.
La tabla FACTURAS contiene las cabeceras de las facturas correspondientes
a las compras realizadas por los clientes. Cada factura tiene un código único
(codfac), la fecha en que se ha realizado (fecha), así como el IVA (iva)
y el descuento que se le ha aplicado (dto). Si el IVA o el descuento no se
especifican, se deben interpretar como el valor cero (sin IVA o sin descuento).
Es imporante tener en cuenta que se está haciendo un mal uso de los nulos,
ya que interpretar los nulos con valores supone un trabajo extra cuando se
hacen las consultas. Sin embargo, en muchas bases de datos se hace este uso
no apropiado de los nulos y, por lo tanto, el estudio del lenguaje SQL requiere
aprender manejarse con ellos. Cada factura también hace referencia al cliente

43


al que pertenece (codcli) y al vendedor que la ha realizado (codven). Ambas
claves ajenas aceptan nulos.
Las líneas de cada factura se encuentran en la tabla LINEAS_FAC, iden-
tificándose cada una por el número de línea que ocupa dentro de la factura
(codfac, linea). En cada una de ellas se especifica la cantidad de unidades
(cant) del artículo que se compra (codart), el precio de venta por unidad
(precio) y el descuento que se aplica sobre dicho precio (dto), si es que el
artículo está en promoción. Si el descuento no se especifica, se debe interpretar
como sin descuento (valor cero).
La figura 4.1 muestra el esquema de la base de datos gráficamente.
FACTURAS
codfac CLIENTES
fecha codcli
codcli nombre
LINEAS_FAC codven direccion PROVINCIAS
codfac iva codpostal codpro
linea dto codpue nombre
cant
codart
dto VENDEDORES PUEBLOS
precio ARTICULOS codven codpue
codart nombre nombre
descrip direccion codpro
precio codpostal
stock codpue
stock_min codjefe
dto

Figura 4.1: Esquema de la base de datos que se utilizará en los ejemplos.

4.3. Visión general del lenguaje
Normalmente, cuando un SGBD relacional implementa el lenguaje SQL,
todas las acciones que se pueden llevar a cabo sobre el sistema se realizan
mediante sentencias de este lenguaje. Dentro de SQL hay varios tipos de sen-
tencias que se agrupan en tres conjuntos:
Sentencias de definición de datos: son las sentencias que permiten crear
tablas, alterar su definición y eliminarlas. En una base de datos relacional
existen otros tipos de objetos además de las tablas, como las vistas, los
índices y los disparadores, que se estudiarán más adelante. Las sentencias
para crear, alterar y eliminar vistas e índices también pertenecen a este
conjunto.
Sentencias de manejo de datos: son las sentencias que permiten insertar
datos en las tablas, consultarlos, modificarlos y borrarlos.
Sentencias de control: son las sentencias que utilizan los administradores
de la base de datos para realizar sus tareas, como por ejemplo crear
usuarios y concederles o revocarles privilegios.

44


Las sentencias de SQL se pueden escribir tanto en mayúsculas como en
minúsculas, y lo mismo sucede con los nombres de las tablas y de las colum-
nas. Para facilitar la lectura de los ejemplos, se utilizará mayúsculas para las
palabras clave del lenguaje y minúsculas para los nombres de tablas y de co-
lumnas. En los ejemplos se introducirán espacios en blanco para tabular las
expresiones. Las sentencias de SQL terminan siempre con el carácter punto y
coma (;).

4.3.1. Creación de tablas
Para crear una tabla en una base de datos se utiliza la sentencia CREATE
TABLE. Su sintaxis es la siguiente:

CREATE TABLE nombre_tabla (
{ nombre_columna tipo_datos
[ DEFAULT expr ]
[ restrición_columna [, ... ] ]
| restricción_tabla } [, ... ]
);

donde restricción_columna es:

[ CONSTRAINT nombre_restricción ]
{ NOT NULL | NULL | UNIQUE | PRIMARY KEY | CHECK (expr) |
REFERENCES tablaref [ ( columnaref ) ]
[ ON DELETE acción ] [ ON UPDATE acción ] }
[ DEFERRABLE | NOT DEFERRABLE ]
[ INITIALLY DEFERRED | INITIALLY IMMEDIATE ]

y restricción_tabla es:

[ CONSTRAINT nombre_restricción ]
{ UNIQUE ( nombre_columna [, ... ] ) |
PRIMARY KEY ( nombre_columna [, ... ] ) |
CHECK ( expr ) |
FOREIGN KEY ( nombre_columna [, ... ] )
REFERENCES tablaref [ ( columnaref [, ... ] ) ]
[ MATCH FULL | MATCH PARTIAL ]
[ ON DELETE acción ] [ ON UPDATE acción ] }

A continuación se especifica el significado de cada identificador y de cada
cláusula de la sentencia CREATE TABLE:

nombre_tabla: nombre de la nueva tabla.

nombre_columna: nombre de una columna de la tabla.

45


tipo_datos: tipo de datos de la columna.

DEFAULT expr: asigna un valor por defecto a la columna junto a la que
aparece; este valor se utilizará cuando en una inserción no se especifique
valor para la columna.

CONSTRAINT nombre_restricción: a las restricciones que se definen so-
bre columnas y sobre tablas se les puede dar un nombre (si no se hace,
el sistema generará un nombre automáticamente).

NOT NULL: la columna no admite nulos.

NULL: la columna admite nulos (se toma por defecto si no se especifica
NOT NULL).

UNIQUE especificada como restricción de columna indica que la columna
sólo puede contener valores únicos. UNIQUE (nombre_columna [,...])
especificada como restricción de tabla indica que el grupo de columnas
sólo pueden contener grupos de valores únicos. Mediante esta cláusula se
especifican las claves alternativas.

PRIMARY KEY especificada como restricción de columna o bien PRIMARY
KEY (nombre_columna[,...]) especificada como restricción de tabla in-
dica la columna o el grupo de columnas que forman la clave primaria de
la tabla. Los valores de la clave primaria, además de ser únicos, deberán
ser no nulos.

CHECK (expr): permite incluir reglas de integridad específicas que se
comprueban para cada fila que se inserta o que se actualiza. La expresión
es un predicado que produce un resultado booleano. Si se especifica a
nivel de columna, en la expresión sólo puede hacerse referencia a esta
columna. Si se especifica a nivel de tabla, en la expresión puede hacerse
referencia a varias columnas. Por ahora no se puede incluir subconsultas
en esta cláusula.

Restricción de columna:
REFERENCES tablaref [ ( columnaref ) ]
[ ON DELETE acción ] [ ON UPDATE acción ]
Restricción de tabla:
FOREIGN KEY ( nombre_columna [, ... ] )
REFERENCES tablaref [ ( columnaref [, ... ] ) ]
[ MATCH FULL | MATCH PARTIAL ]
[ ON DELETE acción ] [ ON UPDATE acción ]
La restricción de columna REFERENCES permite indicar que la columna
hace referencia a una columna de otra tabla. Si la referencia apunta a
la clave primaria, no es necesario especificar el nombre de la columna a

46


la que se hace referencia (estamos definiendo una clave ajena). Cuando
se añade o actualiza un valor en esta columna, se comprueba que dicho
valor existe en la tabla referenciada. Cuando la restricción es a nivel
de tabla (FOREIGN KEY) hay dos tipos de comprobación: MATCH FULL
y MATCH PARTIAL. Con MATCH FULL, si la clave ajena está formada por
varias columnas y admite nulos, esta comprobación es la que corresponde
a la regla de integridad referencial: en cada fila, o todas las columnas
de la clave ajena tienen valor o ninguna de ellas lo tiene (todas son
nulas), pero no se permite que en una misma fila, algunas sean nulas y
otras no. Con MATCH PARTIAL, si la clave ajena está formada por varias
columnas y admite nulos, se permiten claves ajenas parcialmente nulas
y se comprueba que en la tabla referenciada se podría apuntar a alguna
de sus filas si los nulos se sustituyeran por los valores adecuados.
Además, se pueden establecer reglas de comportamiento para cada clave
ajena cuando se borra o se actualiza el valor referenciado. En ambos
casos hay cuatro posibles opciones que se enumeran a continuación. NO
ACTION produce un error por intento de violación de una restricción.
RESTRICT es igual que NO ACTION. CASCADE borra/actualiza las filas que
hacen referencia al valor borrado/actualizado. SET NULL pone un nulo
en las filas donde se hacía referencia al valor borrado/actualizado. SET
DEFAULT pone el valor por defecto en las filas donde se hacía referencia
al valor borrado/actualizado.

A continuación se muestra la sentencia de creación de la tabla LINEAS_FAC:

CREATE TABLE lineas_fac (
codfac NUMERIC(6,0) NOT NULL,
linea NUMERIC(2,0) NOT NULL,
cant NUMERIC(5,0) NOT NULL,
codart VARCHAR(8) NOT NULL,
precio NUMERIC(6,2) NOT NULL,
dto NUMERIC(2,0),
CONSTRAINT cp_lineas_fac PRIMARY KEY (codfac, linea),
CONSTRAINT ca_lin_fac FOREIGN KEY (codfac)
REFERENCES facturas(codfac)
ON UPDATE CASCADE ON DELETE CASCADE,
CONSTRAINT ca_lin_art FOREIGN KEY (codart)
REFERENCES articulos(codart)
ON UPDATE CASCADE ON DELETE RESTRICT,
CONSTRAINT ri_dto_lin CHECK (dto BETWEEN 0 AND 50)
);

47


4.3.2. Inserción de datos
Una vez creada una tabla podemos introducir datos en ella mediante la
sentencia INSERT, como se muestra en los siguientes ejemplos:
INSERT INTO facturas(codfac,fecha, codcli,codven,iva,dto )
VALUES(6600, ’30/04/2007’,111, 55, 0, NULL);
INSERT INTO lineas_fac(codfac,linea,cant,codart, precio,dto)
VALUES(6600, 1, 4, ’L76425’,3.16, 25 );
VALUES(6600, 2, 5, ’B14017’,2.44, 25 );
VALUES(6600, 3, 7, ’L92117’,4.39, 25 );

Mediante estas sentencias se ha introducido la cabecera de una factura y tres
de sus líneas. Nótese que tanto las cadenas de caracteres como las fechas, se
introducen entre comillas simples. Para introducir nulos se utiliza la expresión
NULL.
Algunos SGBD relacionales permiten insertar varias ﬁlas en una misma
tabla mediante una sola sentencia INSERT, y realizan las inserciones de un
modo más eﬁciente que si se hace mediante varias sentencias independientes.
Así, la tres inserciones que se han realizado en la tabla LINEAS_FAC también
se pueden realizar mediante la siguiente sentencia:
VALUES(6600, 1, 4, ’L76425’,3.16, 25 ),
(6600, 2, 5, ’B14017’,2.44, 25 ),
(6600, 3, 7, ’L92117’,4.39, 25 );

4.3.3. Consulta de datos
Una vez se ha visto cómo almacenar datos en la base de datos, interesa
conocer cómo se puede acceder a dichos datos para consultarlos. Para ello se
utiliza la sentencia SELECT. Por ejemplo:

SELECT *
FROM facturas;

En primer lugar aparece la palabra SELECT, que indica que se va a realizar una
consulta. A continuación, el * indica que se desea ver el contenido de todas
las columnas de la tabla consultada. El nombre de esta tabla es el que aparece
tras la palabra FROM, en este caso, la tabla facturas.
Esta sentencia es, sin lugar a dudas, la más compleja del lenguaje de manejo
de datos y es por ello que gran parte de este capítulo se centra en su estudio.

48


4.3.4. Actualización y eliminación de datos
Una vez insertados los datos es posible actualizarlos o eliminarlos mediante
las sentencias UPDATE y DELETE, respectivamente. Para comprender el funcio-
namiento de estas dos sentencias es imprescindible conocer bien el funciona-
miento de la sentencia SELECT. Esto es así porque para poder actualizar o
eliminar datos que se han almacenado es preciso encontrarlos antes. Y por lo
tanto, la cláusula de estas sentencias que establece las condiciones de búsqueda
de dichos datos (WHERE) se especifica del mismo modo que las condiciones de
búsqueda cuando se hace una consulta.
Sin embargo, antes de pasar al estudio de la sentencia SELECT se muestran
algunos ejemplos de estas dos sentencias.
UPDATE facturas UPDATE facturas
SET dto = 0 SET codven = 105
WHERE dto IS NULL; WHERE codven IN ( SELECT codven
FROM vendedores
WHERE codjefe = 105 );

DELETE FROM facturas DELETE FROM facturas
WHERE codcli = 333; WHERE iva = ( SELECT MIN(iva)
FROM facturas );

4.4. Estructura básica de la sentencia SELECT
La sentencia SELECT consta de varias cláusulas. A continuación se muestran
algunas de ellas:

SELECT [ DISTINCT ] { * | columna [ , columna ] }
FROM tabla
[ WHERE condición_de_búsqueda ]
[ ORDER BY columna [ ASC | DESC ]
[,columna [ ASC | DESC ] ];

El orden en que se tienen en cuenta las distintas cláusulas durante la eje-
cución y la función de cada una de ellas es la siguiente:

FROM: especifica la tabla sobre la que se va a realizar la consulta.

WHERE: si sólo se debe mostrar un subconjunto de las filas de la tabla,
aquí se especifica la condición que deben cumplir las filas a mostrar;
esta condición será un predicado booleano con comparaciones unidas
por AND/OR.

SELECT: aquí se especifican las columnas a mostrar en el resultado; para
mostrar todas las columnas se utiliza *.

49


DISTINCT: es un modificador que se utiliza tras la cláusula SELECT para
que no se muestren filas repetidas en el resultado (esto puede ocurrir
sólo cuando en la cláusula SELECT se prescinde de la clave primaria de la
tabla o de parte de ella, si es compuesta).

ORDER BY: se utiliza para ordenar el resultado de la consulta.

La cláusula ORDER BY, si se incluye, es siempre la última en la sentencia
SELECT. La ordenación puede ser ascendente o descendente y puede basarse en
una sola columna o en varias.
La sentencia del siguiente ejemplo muestra los datos de todos los clientes,
ordenados por el código postal, descendentemente. Además, todos los clientes
de un mismo código postal aparecerán ordenados por el nombre, ascendente-
mente.

SELECT *
FROM clientes
ORDER BY codpostal DESC, nombre;

4.4.1. Expresiones en SELECT y WHERE
En las cláusulas SELECT y WHERE, además de columnas, también se pueden
incluir expresiones que contengan columnas y constantes, así como funciones.
Las columnas y expresiones especificadas en la cláusula SELECT se pueden
renombrar al mostrarlas en el resultado mediante AS.
Si el resultado de una consulta se debe mostrar ordenado según el valor de
una expresión de la cláusula SELECT, esta expresión se indica en la cláusula
ORDER BY mediante el número de orden que ocupa en la cláusula SELECT.

SELECT precio, ROUND(precio * 0.8, 2) AS rebajado
FROM articulos
ORDER BY 2;

4.4.2. Nulos
Cuando no se ha insertado un valor en una columna de una fila se dice que
ésta es nula. Un nulo no es un valor: un nulo implica ausencia de valor. Para
saber si una columna es nula se debe utilizar el operador de comparación IS
NULL y para saber si no es nula, el operador es IS NOT NULL.
Cuando se realiza una consulta de datos, los nulos se pueden interpretar
como valores mediante la función COALESCE(columna, valor_si_nulo). Esta
función devuelve valor_si_nulo en las filas donde columna es nula; si no,
devuelve el valor de columna.

50


SELECT codfac, fecha, codcli, COALESCE(iva, 0) AS iva,
iva AS iva_null, COALESCE(dto, 0) AS dto
FROM facturas
WHERE codcli 50
AND (iva = 0 OR iva IS NULL);

La condición (iva=0 OR iva IS NULL) es equivalente a COALESCE(iva,0)=0.

4.4.3. Tipos de datos
Los tipos de datos disponibles se deben consultar en el manual del SGBD
relacional que se esté utilizando. Puesto que las prácticas de las asignaturas
para las que se edita este libro se realizan bajo PostgreSQL, se presentan aquí
los tipos de datos que se han usado en este SGBD para crear las tablas. Todos
ellos pertenecen al estándar de SQL.

VARCHAR(n): Cadena de hasta n caracteres.

NUMERIC(n,m): Número con n dígitos, de los cuales m se encuentran a la
derecha del punto decimal.

DATE: Fecha formada por día, mes y año. Para guardar fecha y hora se
debe utilizar el tipo TIMESTAMP.

BOOLEAN: Aunque este tipo no se ha utilizado en la base de datos de
prácticas, es interesante conocer su existencia. El valor verdadero se re-
presenta mediante TRUE y el falso mediante FALSE. Cuando se imprimen
estos valores, se muestra el carácter ’t’ para verdadero y el carácter ’f’
para falso.

Hay que tener siempre en cuenta que el nulo no es un valor, sino que implica
ausencia de valor. El nulo se representa mediante NULL y cuando se imprime
no se muestra nada.

4.5. Funciones y operadores
4.5.1. Operadores lógicos
Los operadores lógicos son AND, OR y NOT. SQL utiliza una lógica booleana
de tres valores y la evaluación de las expresiones con estos operadores es la que
se muestra en la siguiente tabla:

51


a b a AND b a OR b NOT b
True True True True False
True False False True True
True Null Null True Null
False False False False
False Null False Null
Null Null Null Null

4.5.2. Operadores de comparación
Menor que.
Mayor que.
= Menor o igual que.
= Mayor o igual que.
= Igual que.
!= Distinto de.
a BETWEEN x AND y Equivale a: a = x AND a = y
a NOT BETWEEN x AND y Equivale a: a x OR a y
a IS NULL Devuelve True si a es nulo.
a IS NOT NULL Devuelve True si a es no nulo.
a IN (v1, v2, ...) Equivale a: a = v1 OR a = v2 OR ...

4.5.3. Operadores matemáticos
+ Suma.
- Resta.
* Multiplicación.
/ División (si es entre enteros, trunca el resultado).
% Resto de la división entera.
ˆ Potencia (3ˆ2 = 9).
|/ Raíz cuadrada (|/25 = 5).
||/ Raíz cúbica (||/27 = 3).
! Factorial (5! = 120).
!! Factorial como operador preﬁjo (!!5 = 120).
@ Valor absoluto.

No se han incluido en esta lista los operadores que realizan operaciones
sobre tipos de datos binarios.

52


4.5.4. Funciones matemáticas
ABS(x) Valor absoluto de x.
SIGN(x) Devuelve el signo de x (-1, 0, 1).
MOD(x,y) Resto de la división entera de x entre y.
SQRT(x) Raíz cuadrada de x.
CBRT(x) Raíz cúbica de x.
CEIL(x) Entero más cercano por debajo de x.
FLOOR(x) Entero más cercano por encima de x.
ROUND(x) Redondea al entero más cercano.
ROUND(x,n) Redondea x a n dígitos decimales, si n es positivo.
Si n es negativo, redondea al entero más cercano a x
múltiplo de 10n .
TRUNC(x) Trunca x.
TRUNC(x,n) Trunca x a n dígitos decimales, si n es positivo.
Si n es negativo, trunca al entero más cercano por debajo de x
múltiplo de 10n .

Además de éstas, se suelen incluir otras muchas funciones para: calcular
logaritmos, convertir entre grados y radianes, funciones trigonométricas, etc.
Se aconseja consultar los manuales del SGBD que se esté utilizando, para
conocer las funciones que se pueden utilizar y cuál es su sintaxis.

4.5.5. Operadores y funciones de cadenas de caracteres
En SQL, las cadenas de caracteres se delimitan por comillas simples: ’abc’.
Los operadores y funciones para trabajar con cadenas son los siguientes:
cadena || cadena Concatena dos cadenas.
cadena LIKE expr Devuelve TRUE si la cadena sigue el patrón de la
cadena que se pasa en expr. En expr se pueden
utilizar comodines: _ para un solo carácter y %
para cero o varios caracteres.
LENGTH(cadena) Número de caracteres que tiene la cadena.
CHAR_LENGTH(cadena) Es la función del estándar equivalente a LENGTH.
POSITION(subcadena IN cadena)
Posición de inicio de la subcadena en la cadena.
SUBSTR(cadena, n [, long])
Devuelve la subcadena de la cadena que empieza
en la posición n (long fija el tamaño máximo de
la subcadena; si no se especifica, devuelve hasta el
final).

53


SUBSTRING(cadena FROM n [FOR long])
Es la función del estándar equivalente a SUBSTR:
devuelve la subcadena de la cadena que empieza
en la posición n (long fija el tamaño máximo de
la subcadena; si no se especifica, devuelve hasta
el final).
LOWER(cadena) Devuelve la cadena en minúsculas.
UPPER(cadena) Devuelve la cadena en mayúsculas.
BTRIM(cadena) Elimina los espacios que aparecen por delante y
por detrás en la cadena.
LTRIM(cadena) Elimina los espacios que aparecen por delante
(izquierda) en la cadena.
RTRIM(cadena) Elimina los espacios que aparecen por detrás
(derecha) de la cadena.
BTRIM(cadena, lista) Elimina en la cadena la subcadena formada sólo
por caracteres que aparecen en la lista, tanto por
delante como por detrás.
LTRIM(cadena, lista) Funciona como BTRIM pero sólo por delante (iz-
quierda).
RTRIM(cadena, lista) Funciona como BTRIM pero sólo por detrás (de-
recha).
TRIM(lado lista FROM cadena)
Es la función del estándar equivalente a BTRIM
si lado es BOTH, equivalente a LTRIM si lado
es LEADING y equivalente a RTRIM si lado es
TRAILING.
CHR(n) Devuelve el carácter cuyo código ASCII viene
dado por n.
INITCAP(cadena) Devuelve la cadena con la primera letra de cada
palabra en mayúscula y el resto en minúsculas.
LPAD(cadena, n, [, c]) Devuelve la cadena rellenada por la izquierda
con el carácter c hasta completar la longitud es-
pecificada por n (si no se especifica c, se rellena
de espacios). Si la longitud de la cadena es de
más de n caracteres, se trunca por el final.
RPAD(cadena, n, [, c]) Devuelve la cadena rellenada por la derecha con
el carácter c hasta completar la longitud especi-
ficada por n (si no se especifica c, se rellena de
espacios). Si la longitud de la cadena es de más
de n caracteres, se trunca por el final.

54


4.5.6. Operadores y funciones de fecha
El tipo de datos DATE tiene operadores y funciones, como el resto de tipos.1
En este apartado se muestran aquellos más utilizados, pero se remite al lector
a los manuales del SGBD que esté utilizando para conocer el resto.
En primer lugar se verán las funciones que permiten convertir entre dis-
tintos tipos de datos. Todas ellas tienen la misma estructura: se les pasa un
dato de un tipo, que se ha de convertir a otro tipo según el patrón indicado
mediante un formato.

TO_CHAR(dato, formato) Convierte el dato de cualquier tipo a cadena de
caracteres.
TO_DATE(dato, formato) Convierte el dato de tipo cadena a fecha.
TO_NUMBER(dato, formato) Convierte el dato de tipo cadena a número.

A continuación se muestran algunos de los patrones que se pueden especiﬁcar
en los formatos:

Conversiones fecha/hora:
HH Hora del día (1:12).
HH12 Hora del día (1:12).
HH24 Hora del día (1:24).
MI Minuto (00:59).
SS Segundo (00:59).
YYYY Año.
YYY Últimos tres dígitos del año.
YY Últimos dos dígitos del año.
Y Último dígito del año.
MONTH Nombre del mes.
MON Nombre del mes abreviado.
DAY Nombre del día.
DY Nombre del día abreviado.
DDD Número del día dentro del año (001:366).
DD Número del día dentro del mes (01:31).
D Número del día dentro de la semana (1:7 empezando en domingo).
WW Número de la semana en el año (1:53).
W Número de la semana en el mes (1:5).
Q Número del trimestre (1:4).

1
En PostgreSQL se puede escoger el modo de visualizar las fechas mediante SET
DATESTYLE. Para visualizar las fechas con formato día/mes/año se debe ejecutar la orden
SET DATESTYLE TO EUROPEAN, SQL;

55


Conversiones numéricas:
9 Dígito numérico.
S Valor negativo con signo menos.
. Punto decimal.
, Separador de miles.
Cuando el formato muestra un nombre, utilizando en el patrón de forma
adecuada las mayúsculas y minúsculas, se cambia el modo en que se muestra
la salida. Por ejemplo, MONTH muestra el nombre del mes en mayúsculas, Month
lo muestra sólo con la inicial en mayúscula y month lo muestra todo en minús-
culas. Cualquier carácter que se especiﬁque en el formato y que no coincida
con ningún patrón, se copia en la salida del mismo modo en que está escrito.
A continuación se muestran algunos ejemplos:
SELECT TO_CHAR(CURRENT_TIMESTAMP, ’HH12 horas MI m. SS seg.’);
SELECT TO_CHAR(CURRENT_DATE, ’Day, dd of month, yyyy’);
SELECT TO_NUMBER(’-12,454.8’,’S99,999.9’);
Las funciones de fecha más habituales son las siguientes:
CURRENT_DATE Función del estándar que devuelve la fecha actual
(el resultado es de tipo DATE).
CURRENT_TIME Función del estándar que devuelve la hora actual (el
resultado es de tipo TIME).
CURRENT_TIMESTAMP Función del estándar que devuelve la fecha y hora
actuales (el resultado es de tipo TIMESTAMP).
EXTRACT(campo FROM dato)
Función del estándar que devuelve la parte del dato
(fecha u hora) indicada por campo. El resultado es
de tipo DOUBLE PRECISION. En campo se pueden es-
peciﬁcar las siguientes partes:
day: día del mes (1:31)
dow: día de la semana (0:6 empezando en domingo)
doy: día del año (1:366)
week: semana del año
month: mes del año (1:12)
quarter: trimestre del año (1:4)
year: año
hour: hora
minute: minutos
second: segundos
A continuación se muestran algunos ejemplos de uso de estas funciones:
SELECT CURRENT_TIMESTAMP;
SELECT 365 - EXTRACT(DOY FROM CURRENT_DATE) AS dias_faltan;
SELECT EXTRACT(WEEK FROM TO_DATE(’24/09/2008’,’dd/mm/yyyy’));
Para sumar o restar días a una fecha se utilizan los operadores + y -. Por
ejemplo, para sumar siete días a la fecha actual se escribe: CURRENT_DATE+7.

56


4.5.7. Función CASE
Los lenguajes de programación procedurales suelen tener sentencias con-
dicionales: si una condición es cierta entonces se realiza una acción, en caso
contrario se realiza otra acción distinta. SQL no es un lenguaje procedural;
sin embargo, permite un control condicional sobre los datos devueltos en una
consulta, mediante la función CASE.
A continuación se muestra un ejemplo que servirá para explicar el modo
de uso de esta función:
SELECT codart, precio,
CASE WHEN stock 500 THEN precio*0.8
WHEN stock BETWEEN 200 AND 500 THEN precio*0.9
ELSE precio
END AS precio_con_descuento
FROM articulos;
Esta sentencia muestra, para cada artículo, su código, su precio y un precio con
descuento que se obtiene en función de su stock: si el stock es superior a 500
unidades, el descuento es del 20 % (se multiplica el precio por 0.8), si el stock
está entre las 200 y las 500 unidades, el descuento es del 10 % (se multiplica el
precio por 0.9) y si no, el precio se mantiene sin descuento. La columna con el
precio de descuento se renombra (precio_con_descuento). La función CASE
termina con END y puede tener tantas cláusulas WHEN . . . THEN como se precise.

4.5.8. Funciones COALESCE y NULLIF
La función COALESCE devuelve el primero de sus parámetros que es no
nulo. La función NULLIF devuelve un nulo si valor1 y valor2 son iguales; si
no, devuelve valor1. La sintaxis de estas funciones es la siguiente:
COALESCE( valor [, ...] )
NULLIF( valor1, valor2 )
Ambas funciones se transforman internamente en expresiones equivalentes con
la función CASE.
Por ejemplo, la siguiente sentencia:
SELECT codart, descrip,
COALESCE(stock, stock_min, -1)
FROM articulos;
es equivalente a esta otra:
CASE WHEN stock IS NOT NULL THEN stock
WHEN stock_min IS NOT NULL THEN stock_min
ELSE -1 END
FROM articulos;

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Del mismo modo, la siguiente sentencia:
NULLIF(stock, stock_min)
FROM articulos;
es equivalente a esta otra:
CASE WHEN stock=stock_min THEN NULL
ELSE stock END
FROM articulos;
Hay que tener siempre mucha precaución con las columnas que aceptan nu-
los y tratarlos adecuadamente cuando se deba hacer alguna restricción (WHERE)
sobre dicha columna.

4.5.9. Ejemplos
Ejemplo 4.1 Se quiere obtener un listado con el código y la fecha de las fac-
turas del año pasado que pertenecen a clientes cuyo código está entre el 50 y
el 80. El resultado debe aparecer ordenado por la fecha, descendentemente.

Al consultar la descripción de la tabla de FACTURAS puede verse que la columna
fecha es de tipo DATE. Por lo tanto, para obtener las facturas del año pasado
se debe obtener el año en curso (CURRENT_DATE) y quedarse con aquellas cuyo
año es una unidad menor. El año de una fecha se obtiene utilizando la función
EXTRACT tal y como se muestra a continuación.
SELECT codfac, fecha
FROM facturas
WHERE EXTRACT(year FROM fecha) =
EXTRACT(year FROM CURRENT_DATE)-1
AND codcli BETWEEN 50 AND 80
ORDER BY fecha DESC;

Ejemplo 4.2 Mostrar la fecha actual en palabras.

SELECT TO_CHAR(CURRENT_DATE,’Day, dd of month of yyyy’);

Al ejecutar esta sentencia se observa que quedan huecos demasiado grandes
entre algunas palabras:
Sunday , 20 of july of 2008
Esto es así porque para la palabra del día de la semana y la palabra del mes se
está dejando el espacio necesario para mostrar la palabra más larga que puede
ir en ese lugar. Si se desea eliminar los blancos innecesarios se debe hacer uso
de la función RTRIM.

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SELECT RTRIM(TO_CHAR(CURRENT_DATE, ’Day’)) ||
RTRIM(TO_CHAR(CURRENT_DATE, ’, dd of month’)) ||
TO_CHAR(CURRENT_DATE, ’ of yyyy’);

Sunday, 20 of july of 2008

Ejemplo 4.3 Se quiere obtener un listado con los códigos de los vendedores
que han hecho ventas al cliente cuyo código es el 54.

La información que se solicita se extrae de la tabla de FACTURAS: el código de
vendedor de las facturas de dicho cliente. Puesto que el cliente puede tener
varias facturas con el mismo vendedor (codven no es clave primaria ni clave
alternativa en esta tabla), se debe utilizar el modificador DISTINCT.

SELECT DISTINCT codven
FROM facturas
WHERE codcli = 54;

Es muy importante saber de antemano cuándo se debe utilizar el modificador
DISTINCT.

4.6. Operaciones sobre conjuntos de filas
En el apartado anterior se han presentado algunos de los operadores y de las
funciones que se pueden utilizar en las cláusulas SELECT y WHERE de la sentencia
SELECT. Mediante estos operadores y funciones construimos expresiones a nivel
de fila. Por ejemplo, en la siguiente sentencia:

SELECT DISTINCT EXTRACT(month FROM fecha) AS meses
FROM facturas
WHERE codcli IN (45, 54, 87, 102)
AND EXTRACT(year FROM fecha) =
EXTRACT(year FROM CURRENT_DATE)-1;

se parte de la tabla FACTURAS y se seleccionan las filas que cumplen la condición
de la cláusula WHERE. A continuación, se toma el valor de la fecha de cada fila
seleccionada, se extrae el mes y se muestra éste sin repeticiones.
En este apartado se muestra cómo se pueden realizar operaciones a nivel de
columna, teniendo en cuenta todas las filas de una tabla (sin cláusula WHERE)
o bien teniendo en cuenta sólo algunas de ellas (con cláusula WHERE). Además,
se muestra cómo las funciones de columna se pueden aplicar sobre grupos de
filas cuando se hace uso de la cláusula GROUP BY. Este uso se hace necesario
cuando los cálculos a realizar no son sobre todas las filas de una tabla o sobre
un subconjunto, sino que se deben realizar repetidamente para distintos grupos
de filas.

59


4.6.1. Funciones de columna
En ocasiones es necesario contar datos: ¿cuántos clientes hay en Castellón?
O también hacer cálculos sobre ellos: ¿a cuánto asciende el IVA cobrado en la
factura 3752? SQL proporciona una serie de funciones que se pueden utilizar en
la cláusula SELECT y que actúan sobre los valores de las columnas para realizar
diversas operaciones como, por ejemplo, sumarlos u obtener el valor máximo
o el valor medio, entre otros. Las funciones de columna más habituales son las
que se muestran a continuación:

COUNT(*) Cuenta filas.
COUNT(columna) Cuenta valores no nulos.
SUM(columna) Suma los valores de la columna.
MAX(columna) Obtiene el valor máximo de la columna.
MIN(columna) Obtiene el valor mínimo de la columna.
AVG(columna) Obtiene la media de los valores de la columna.

Si no se realiza ninguna restricción en la cláusula WHERE de una sentencia
SELECT que utiliza funciones de columna, éstas se aplican sobre todas las filas
de la tabla especificada en la cláusula FROM. Sin embargo, cuando se realiza
una restricción mediante WHERE, las funciones se aplican sólo sobre las filas que
la restricción ha seleccionado.
A continuación, se muestran algunos ejemplos:

-- cantidad media por línea de factura
SELECT AVG(cant)
FROM lineas_fac;

-- cantidad media por línea de factura del artículo
SELECT AVG(cant)
FROM lineas_fac
WHERE codart = ’TLFXK2’;

-- se puede hacer varios cálculos a la vez
SELECT SUM(cant) AS suma, COUNT(*) AS lineas
FROM lineas_fac;

La función COUNT( ) realiza operaciones distintas dependiendo de su argu-
mento:

COUNT(*) Cuenta filas.
COUNT(columna) Cuenta el número de valores no nulos en la
columna.
COUNT(DISTINCT columna) Cuenta el número de valores distintos y no
nulos en la columna.

60


A continuación, se muestra su uso mediante un ejemplo. Se ha creado una
tabla P que contiene los datos de una serie de piezas:
SELECT * FROM P;

pnum | pnombre | color | peso | ciudad
------+------------+------------+------+------------
P1 | tuerca | verde | 12 | París
P2 | perno | rojo | | Londres
P3 | birlo | azul | 17 | Roma
P4 | birlo | rojo | 14 | Londres
P5 | leva | | 12 | París
P6 | engrane | rojo | 19 | París
y se ha ejecutado la siguiente sentencia:
SELECT COUNT(*) AS cuenta1, COUNT(color) AS cuenta2,
COUNT(DISTINCT color) AS cuenta3
FROM P;
El resultado de ejecutarla será el siguiente:
cuenta1 | cuenta2 | cuenta3
---------+---------+---------
6 | 5 | 3
A la vista de los resultados se puede decir que cuenta1 contiene el número de
piezas, cuenta2 contiene el número de piezas con color y cuenta3 contiene el
número de colores de los que hay piezas.
Las funciones de columna (SUM, MAX, MIN, AVG) ignoran los nulos, es de-
cir, los nulos no son tenidos en cuenta en los cálculos. Según esto, se plantea la
siguiente pregunta: ¿coincidirá siempre el valor de media1 y media2 al ejecutar
la siguiente sentencia?
SELECT AVG(dto) AS media1, SUM(dto)/COUNT(*) AS media2
FROM lineas_fac;
La respuesta es negativa, ya que en media1 se devuelve el valor medio de los
descuentos no nulos, mientras que en media2 lo que se devuelve es el valor me-
dio de los descuentos (interpretándose los descuentos nulos como el descuento
cero).
Como se ha visto, la función AVG calcula la media de los valores no nulos
de una columna. Si la tabla de la cláusula FROM es la de artículos, la media
es por artículo; si la tabla de la cláusula FROM es la de facturas, la media es
por factura. Cuando se quiere calcular otro tipo de media se debe hacer el
cálculo mediante un cociente. Por ejemplo, el número medio de facturas por
mes durante el año pasado se obtiene dividiendo el número de facturas del año
pasado entre doce meses:

61


SELECT COUNT(*)/12 AS media_mensual
FROM facturas

Es importante tener en cuenta que la función COUNT devuelve un entero
y que las operaciones entre enteros devuelven resultados enteros. Es decir, la
operación SELECT 2/4; devuelve el resultado cero. Por lo tanto, es conveniente
multiplicar uno de los operandos por 1.0 para asegurarse de que se opera
con números reales. En este caso, será necesario redondear los decimales del
resultado a lo que sea preciso:

SELECT ROUND(COUNT(*)*1.0/12,2) AS media_mensual
FROM facturas

4.6.2. Cláusula GROUP BY
La cláusula GROUP BY forma grupos con las ﬁlas que tienen en común los
valores de una o varias columnas. Sobre cada grupo se pueden aplicar las fun-
ciones de columna que se han estado utilizando hasta ahora (SUM, MAX, MIN,
AVG, COUNT), que pasan a denominarse funciones de grupo. Estas funciones,
utilizadas en la cláusula SELECT, se aplican una vez para cada grupo.
La siguiente sentencia cuenta cuántas facturas tiene cada cliente el año
pasado:

SELECT codcli, COUNT(*)
FROM facturas
EXTRACT(year FROM CURENT_DATE)-1
GROUP BY codcli;

El modo en que se ejecuta la sentencia se explica a continuación. Se toma la
tabla de facturas (FROM) y se seleccionan las ﬁlas que cumplen la restricción
(WHERE). A continuación, las facturas se separan en grupos, de modo que en
un mismo grupo sólo hay facturas de un mismo cliente (GROUP BY codcli),
con lo cual hay tantos grupos como clientes hay con facturas del año pasado.
Finalmente, de cada grupo se muestra el código del cliente y el número de
facturas que hay en el grupo (son las facturas de ese cliente): COUNT(*).

62


4.6.3. Cláusula HAVING
En la cláusula HAVING, que puede aparecer tras GROUP BY, se utilizan las
funciones de grupo para hacer restricciones sobre los grupos que se han forma-
do. La sintaxis de la sentencia SELECT, tal y como se ha visto hasta el momento,
es la siguiente:
SELECT [ DISTINCT ] { * | columna [ , columna ] }
FROM tabla
[ WHERE condición_de_búsqueda ]
[ GROUP BY columna [, columna ]
[ HAVING condición_para_el_grupo ] ]
En las consultas que utilizan GROUP BY se obtiene una fila por cada uno de
los grupos producidos. Para ejecutar la cláusula GROUP BY se parte de las filas
de la tabla que cumplen el predicado establecido en la cláusula WHERE y se
agrupan en función de los valores comunes en la columna o columnas especifi-
cadas. Mediante la cláusula HAVING se realiza una restricción sobre los grupos
obtenidos por la cláusula GROUP BY, y se seleccionan aquellos que cumplen el
predicado establecido en la condición.
Evidentemente, en la condición de la cláusula HAVING sólo pueden aparecer
restricciones sobre columnas por las que se ha agrupado y también funciones de
grupo sobre cualquier otra columna de la tabla. Lo mismo sucede en la cláusula
SELECT: sólo es posible especificar de manera directa columnas que aparecen
en la cláusula GROUP BY y también funciones de grupo sobre cualquier otra
columna. Cuando en las cláusulas SELECT o HAVING aparecen columnas que
no se han especificado en la cláusula GROUP BY y que tampoco están afectadas
por una función de grupo, se produce un error.

4.6.4. Ejemplos
Ejemplo 4.4 Se quiere obtener el importe medio por factura, sin tener en
cuenta los descuentos ni el IVA.
El importe medio por factura se calcula obteniendo primero la suma del impor-
te de todas las facturas y dividiendo después el resultado entre el número total
de facturas. La suma del importe de todas las facturas se obtiene sumando
el importe de todas las líneas de factura. El importe de cada línea se calcu-
la multiplicando el número de unidades pedidas (cant) por el precio unitario
(precio).
Por lo tanto, la solución a este ejercicio es la siguiente:
SELECT ROUND(SUM(cant*precio)/COUNT(DISTINCT codfac),2)
AS importe_medio
FROM lineas_fac;

63


Se ha redondeado a dos decimales porque el resultado es una cantidad en euros.

Ejemplo 4.5 Se quiere obtener la fecha de la primera factura del cliente cuyo
código es el 210, la fecha de su última factura (la más reciente) y el número
de días que han pasado entre ambas facturas.

Como se ha comentado antes, algunas funciones de columna se pueden utilizar
también sobre las fechas. En general, las funciones MIN y MAX pueden usarse
sobre todo aquel tipo de datos en el que haya deﬁnida una ordenación: tipos
numéricos, cadenas y fechas.
Ambas funciones sirven, por lo tanto, para obtener la fecha de la primera y
de la última factura. Restando ambas fechas se obtiene el número de días que
hay entre ambas.
SELECT MIN(fecha) AS primera, MAX(fecha) AS ultima,
MAX(fecha) - MIN(fecha) AS dias
FROM facturas
WHERE codcli = 210;

Ejemplo 4.6 Se quiere obtener un listado con los clientes que tienen más de
cinco facturas con 18 % de IVA, indicando cuántas de ellas tiene cada uno.

Para resolver este ejercicio se deben tomar las facturas (tabla FACTURAS) y
seleccionar aquellas con 18 % de IVA (WHERE). A continuación, se debe agru-
par las facturas (GROUP BY) de manera que haya un grupo para cada cliente
(columna codcli). Una vez formados los grupos, se deben seleccionar aquellos
que contengan más de cinco facturas (HAVING). Por último, se debe mostrar
(SELECT) el código de cada cliente y su número de facturas.
SELECT codcli, COUNT(*) AS facturas
FROM facturas
WHERE iva = 18
GROUP BY codcli
HAVING COUNT(*) 5;

Ejemplo 4.7 Se quiere obtener un listado con el número de facturas que hay
en cada año, de modo que aparezca primero el año con más facturas. Además,
para cada año se debe mostrar el número de clientes que han hecho compras y
en cuántos días del año se han realizado éstas.

SELECT EXTRACT(year FROM fecha) AS año,
COUNT(*) AS nfacturas,
COUNT(DISTINCT codcli) AS nclientes,
COUNT(DISTINCT codven) AS nvendedores,
COUNT(DISTINCT fecha) AS ndias
FROM facturas

64


GROUP BY EXTRACT(year FROM fecha)
ORDER BY nfacturas DESC;
-- nfacturas es el nombre que se ha dado a COUNT(*)

Como se ve en el ejemplo, es posible utilizar expresiones en la cláusula
GROUP BY. El ejemplo también muestra cómo se puede hacer referencia a los
nombres con que se renombran las expresiones del SELECT, en la cláusula ORDER
BY. Esto es así porque la cláusula ORDER BY es la única que se ejecuta tras el
SELECT.

Ejemplo 4.8 De los clientes cuyo código está entre el 240 y el 250, mostrar
el número de facturas que cada uno tiene con cada IVA distinto.

SELECT codcli, COALESCE(iva,0) AS iva, COUNT(*) AS facturas
FROM facturas
WHERE codcli BETWEEN 240 AND 250
GROUP BY codcli, COALESCE(iva,0);

Para resolver el ejercicio, se han agrupado las facturas teniendo en cuenta
dos criterios: el cliente y el IVA. De este modo, quedan en el mismo grupo las
facturas que son de un mismo cliente y con un mismo tipo de IVA. Puesto
que en la base de datos con que se trabaja se debe interpretar el IVA nulo
como cero, se ha utilizado la función COALESCE. Si no se hubiera hecho esto,
las facturas de cada cliente con IVA nulo habrían dado lugar a un nuevo grupo
(distinto del de IVA cero), ya que la cláusula GROUP BY no ignora los nulos
sino que los toma como si fueran todos un mismo valor.

4.6.5. Algunas cuestiones importantes
A continuación se plantean algunas cuestiones que es importante tener en
cuenta cuando se realizan agrupaciones:

Cuando se utilizan funciones de grupo en la cláusula SELECT sin que haya
GROUP BY, el resultado de ejecutar la consulta tiene una sola ﬁla.

A diferencia del resto de funciones que proporciona SQL, las funciones
de grupo sólo se utilizan en las cláusulas SELECT y HAVING, nunca en la
cláusula WHERE.

La sentencia SELECT tiene dos cláusulas para realizar restricciones: WHERE
y HAVING. Es muy importante saber situar cada restricción en su lugar: las
restricciones que se deben realizar a nivel de ﬁlas, se sitúan en la cláusula
WHERE; las restricciones que se deben realizar sobre grupos (normalmente
involucran funciones de grupo), se sitúan en la cláusula HAVING.

65


El modificador DISTINCT puede ser necesario en la cláusula SELECT de
una sentencia que tiene GROUP BY sólo cuando las columnas que se mues-
tren en la cláusula SELECT no sean todas las que aparecen en la cláusula
GROUP BY.
Una vez formados los grupos mediante la cláusula GROUP BY (son grupos
de filas, no hay que olvidarlo), del contenido de cada grupo sólo es posible
conocer el valor de las columnas por las que se ha agrupado (ya que
dentro del grupo, todas las filas tienen dichos valores en común), por lo
que sólo estas columnas son las que pueden aparecer, directamente, en las
cláusulas SELECT y HAVING. Además, en estas cláusulas, se pueden incluir
funciones de grupo que actúen sobre las columnas que no aparecen en la
cláusula GROUP BY.

4.7. Subconsultas
Una subconsulta es una sentencia SELECT anidada en otra sentencia SQL,
que puede ser otra SELECT o bien cualquier sentencia de manejo de datos
(INSERT, UPDATE, DELETE). Las subconsultas pueden anidarse unas dentro de
otras tanto como sea necesario (cada SGBD puede tener un nivel máximo de
anidamiento, que difícilmente se alcanzará). En este apartado se muestra cómo
el uso de subconsultas en las cláusulas WHERE y HAVING otorga mayor potencia
para la realización de restricciones. Además, en este apartado se introduce el
uso de subconsultas en la cláusula FROM.

4.7.1. Subconsultas en la cláusula WHERE
La cláusula WHERE se utiliza para realizar restricciones a nivel de filas. El
predicado que se evalúa para realizar una restricción está formado por compa-
raciones unidas por los operadores AND/OR. Cada comparación involucra dos
operandos que pueden ser:
(a) Dos columnas de la tabla sobre la que se realiza la consulta.

-- artículos cuyo stock es el mínimo deseado
SELECT *
FROM articulos
WHERE stock = stock_min;

(b) Una columna de la tabla de la consulta y una constante.

-- artículos cuya descripción empieza como se indica
SELECT *
FROM articulos
WHERE UPPER(descrip) LIKE ’PROLONG%’;

66


(c) Una columna o una constante y una subconsulta sobre alguna tabla de
la base de datos.

-- artículos vendidos con descuento mayor del 45%
SELECT *
FROM articulos
WHERE codart IN ( SELECT codart FROM lineas_fac
WHERE dto 45 );

Además de los dos operandos, cada comparación se realiza con un opera-
dor. Hay una serie de operadores que se pueden utilizar con las subconsultas
para establecer predicados en las restricciones. Son los que se muestran a con-
tinuación:
expresión operador ( subconsulta )
En este predicado la subconsulta debe devolver un solo valor (una fila
con una columna). El predicado se evalúa a verdadero si la comparación
indicada por el operador (=, , , , =, =), entre el resultado de
la expresión y el de la subconsulta, es verdadero. Si la subconsulta
devuelve más de un valor (una columna con varias filas o más de una
columna), se produce un error de ejecución.

-- facturas con descuento máximo
SELECT *
FROM facturas
WHERE dto = ( SELECT MAX(dto) FROM facturas );

(expr1, expr2, ...) operador ( subconsulta )
En un predicado de este tipo, la subconsulta debe devolver una sola fila
y tantas columnas como las especificadas entre paréntesis a la izquierda
del operador (=, , , , =, =).
Las expresiones de la izquierda expr1, expr2, ... se evalúan y la fila
que forman se compara, utilizando el operador, con la fila que devuelve
la subconsulta.
El predicado se evalúa a verdadero si el resultado de la comparación es
verdadero para la fila devuelta por la subconsulta. En caso contrario, se
evalúa a falso. Si la subconsulta no devuelve ninguna fila, se evalúa a
nulo.2
Dos filas se consideran iguales si los atributos correspondientes son igua-
les y no nulos en ambas; se consideran distintas si algún atributo es
distinto en ambas filas y no nulo. En cualquier otro caso, el resultado del
predicado es nulo.
2
Hay que tener en cuenta que una restricción se cumple si el resultado de su predicado
es verdadero; si el predicado es falso o nulo, se considera que la restricción no se cumple.

67


Si la subconsulta devuelve más de una fila, se produce un error de eje-
cución.

-- facturas con descuento máximo e IVA máximo
SELECT *
FROM facturas
WHERE (dto, iva) =
( SELECT MAX(dto), MAX(iva) FROM facturas );

expresión IN ( subconsulta )
El operador IN ya ha sido utilizado anteriormente, especificando una lista
de valores entre paréntesis. Otro modo de especificar esta lista de valores
es incluyendo una subconsulta que devuelva una sola columna. En este
caso, el predicado se evalúa a verdadero si el resultado de la expresión es
igual a alguno de los valores de la columna devuelta por la subconsulta.
El predicado se evalúa a falso si no se encuentra ningún valor en la
subconsulta que sea igual a la expresión; cuando la subconsulta no
devuelve ninguna fila, también se evalúa a falso.
Si el resultado de la expresión es un nulo, o ninguno de los valores de la
subconsulta es igual a la expresión y la subconsulta ha devuelto algún
nulo, el predicado se evalúa a nulo.

-- pueblos en donde hay algún cliente
SELECT codpue, nombre
FROM pueblos
WHERE codpue IN ( SELECT codpue FROM clientes);

(expr1, expr2, ...) IN ( subconsulta )
En este predicado la subconsulta debe devolver tantas columnas como
las especificadas entre paréntesis a la izquierda del operador IN.
que forman se compara con las filas de la subconsulta, una a una.
El predicado se evalúa a verdadero si se encuentra alguna fila igual en la
subconsulta. En caso contrario se evalúa a falso (incluso si la subconsulta
no devuelve ninguna fila).
predicado es nulo.
Si la subconsulta devuelve alguna fila de nulos y el resto de las filas son
distintas de la fila de la izquierda del operador IN, el predicado se evalúa
a nulo.

68


-- clientes que han comprado en algún mes en
-- que ha comprado el cliente con código 282
SELECT DISTINCT codcli
FROM facturas
WHERE ( EXTRACT(month FROM fecha),
EXTRACT(year FROM fecha) )
IN ( SELECT EXTRACT(month FROM fecha),
EXTRACT(year FROM fecha)
FROM facturas
WHERE codcli = 282);

expresión NOT IN ( subconsulta )
Cuando IN va negado, el predicado se evalúa a verdadero si la expresión
es distinta de todos los valores de la columna devuelta por la subconsulta.
También se evalúa a verdadero cuando la subconsulta no devuelve nin-
guna fila. Si se encuentra algún valor igual a la expresión, se evalúa a
falso.
Si el resultado de la expresión es un nulo, o si la subconsulta devuelve
algún nulo y valores distintos a la expresión, el predicado se evalúa a
nulo.

-- número de clientes que no tienen facturas
SELECT COUNT(*)
FROM clientes
WHERE codcli NOT IN ( SELECT codcli
FROM facturas
WHERE codcli IS NOT NULL );

Nótese que en el ejemplo se ha incluido la restricción codcli IS NOT
NULL en la subconsulta porque la columna FACTURAS.codcli acepta nu-
los. Un nulo en esta columna haría que el predicado NOT IN se evaluara
a nulo para todos los clientes de la consulta principal.

(expr1, expr2, ...) NOT IN ( subconsulta )
En este predicado, la subconsulta debe devolver tantas columnas como
las especificadas entre paréntesis a la izquierda del operador NOT IN. Las
expresiones de la izquierda expr1, expr2, ... se evalúan y la fila que
forman se compara con las filas de la subconsulta, fila a fila.
El predicado se evalúa a verdadero si no se encuentra ninguna fila igual
en la subconsulta. También se evalúa a verdadero si la subconsulta no
devuelve ninguna fila. Si se encuentra alguna fila igual, se evalúa a falso.

69


predicado es nulo.
Si la subconsulta devuelve alguna fila de nulos y el resto de las filas son
distintas de la fila de la izquierda del operador NOT IN, el predicado se
evalúa a nulo.

-- clientes que no tienen facturas con IVA y dto
-- como tienen los clientes del rango especificado
FROM facturas
WHERE ( COALESCE(iva,0), COALESCE(dto,0) )
NOT IN ( SELECT COALESCE(iva,0), COALESCE(dto,0)
FROM facturas
WHERE codcli BETWEEN 171 AND 174);

expresión operador ANY ( subconsulta )
En este uso de ANY la subconsulta debe devolver una sola columna. El
operador es una comparación (=, , , , =, =).
El predicado se evalúa a verdadero si la comparación establecida por el
operador es verdadera para alguno de los valores de la columna devuelta
por la subconsulta. En caso contrario se evalúa a falso.

-- facturas con IVA como los de las facturas sin dto
SELECT *
FROM facturas
WHERE iva = ANY( SELECT iva
FROM facturas
WHERE COALESCE(dto,0) = 0 );

Si la subconsulta no devuelve ninguna fila, devuelve falso. Si ninguno de
los valores de la subconsulta coincide con la expresión de la izquierda del
operador y en la subconsulta se ha devuelto algún nulo, se evalúa a nulo.
En lugar de ANY puede aparecer SOME, son sinónimos. El operador IN es
equivalente a = ANY.
(expr1, expr2, ...) operador ANY ( subconsulta )
En este uso de ANY la subconsulta debe devolver tantas columnas como las
especificadas entre paréntesis a la izquierda del operador. Las expresiones
de la izquierda expr1, expr2, ... se evalúan y la fila que forman se
compara con las filas de la subconsulta, fila a fila.
operador es verdadera para alguna de las filas devueltas por la subcon-
sulta. En caso contrario se evalúa a falso (incluso si la subconsulta no
devuelve ninguna fila).

70


predicado es nulo.
Si la subconsulta devuelve alguna fila de nulos, el predicado no podrá ser
falso (será verdadero o nulo).

-- clientes que han comprado algún mes
-- en que ha comprado el cliente especificado
FROM facturas
WHERE ( EXTRACT(month FROM fecha),
EXTRACT(year FROM fecha) )
= ANY( SELECT EXTRACT(month FROM fecha),
EXTRACT(year FROM fecha)
FROM facturas
WHERE codcli = 282);

En lugar de ANY puede aparecer SOME.

expresión operador ALL ( subconsulta )
En este uso de ALL la subconsulta debe devolver una sola columna. El
operador es una comparación (=, , , , =, =).
El predicado se evalúa a verdadero si la comparación establecida por
el operador es verdadera para todos los valores de la columna devuelta
por la subconsulta. También se evalúa a verdadero cuando la subcon-
sulta no devuelve ninguna fila. En caso contrario se evalúa a falso. Si la
subconsulta devuelve algún nulo, el predicado se evalúa a nulo

SELECT *
FROM facturas
WHERE dto = ALL ( SELECT COALESCE(dto,0)
FROM facturas );

Nótese que, si en el ejemplo anterior, la subconsulta no utiliza COALESCE
para convertir los descuentos nulos en descuentos cero, la consulta prin-
cipal no devuelve ninguna fila porque al haber nulos en el resultado de
la subconsulta, el predicado se evalúa a nulo.
El operador NOT IN es equivalente a ALL.

(expr1, expr2, ...) operador ALL ( subconsulta )
En este uso de ALL, la subconsulta debe devolver tantas columnas como
las especificadas entre paréntesis a la izquierda del operador.

71


que forman se compara con las filas de la subconsulta, fila a fila.
operador es verdadera para todas las filas devueltas por la subconsul-
ta; cuando la subconsulta no devuelve ninguna fila también se evalúa a
verdadero. En caso contrario se evalúa a falso.
predicado es nulo.
Si la subconsulta devuelve alguna fila de nulos, el predicado no podrá ser
verdadero (será falso o nulo).

-- muestra los datos del cliente especificado si
-- siempre ha comprado sin descuento y con 18% de IVA
SELECT *
FROM clientes
WHERE codcli = 162
AND ( 18, 0 ) =
ALL (SELECT COALESCE(iva,0), COALESCE(dto,0)
FROM facturas
WHERE codcli = 162 );

Cuando se utilizan subconsultas en predicados, el SGBD no obtiene el
resultado completo de la subconsulta, a menos que sea necesario. Lo que hace
es ir obteniendo filas de la subconsulta hasta que es capaz de determinar si el
predicado es verdadero.

4.7.2. Subconsultas en la cláusula HAVING
La cláusula HAVING permite hacer restricciones sobre grupos y necesaria-
mente va precedida de una cláusula GROUP BY. Para hacer este tipo de restric-
ciones también es posible incluir subconsultas cuando sea necesario.
La siguiente consulta obtiene el código del pueblo que tiene más clientes:

SELECT codpue
FROM clientes
GROUP BY codpue
HAVING COUNT(*) = ALL ( SELECT COUNT(*)
FROM clientes
GROUP BY codpue );

En primer lugar se ejecuta la subconsulta, obteniéndose una columna de nú-
meros en donde cada uno indica el número de clientes en cada pueblo. La

72


subconsulta se sustituye entonces por los valores de esta columna, por ejem-
plo:
SELECT codpue
FROM clientes
GROUP BY codpue
HAVING COUNT(*) = ALL (1,4,7,9,10);
Por último, se ejecuta la consulta principal. Para cada grupo se cuenta el
número de clientes que tiene. Pasan la restricción del HAVING aquel o aquellos
pueblos que en esa cuenta tienen el máximo valor.

4.7.3. Subconsultas en la cláusula FROM
También es posible incluir subconsultas en la cláusula FROM, aunque en este
caso no se utilizan para construir predicados sino para realizar una consulta
sobre la tabla que se obtiene como resultado de ejecutar otra consulta. Siempre
que se utilice una subconsulta en el FROM se debe dar un nombre a la tabla
resultado mediante la cláusula AS.
SELECT COUNT(*), MAX(ivat), MAX(dtot)
FROM ( SELECT DISTINCT COALESCE(iva,0) AS ivat,
COALESCE(dto,0) AS dtot
FROM facturas ) AS t;
La consulta anterior cuenta las distintas combinaciones de IVA y descuento y
muestra el valor máximo de éstos. Nótese que se han renombrado las colum-
nas de la subconsulta para poder referenciarlas en la consulta principal. Esta
consulta no se puede resolver si no es de este modo ya que COUNT no acepta
una lista de columnas como argumento.

4.7.4. Ejemplos
Ejemplo 4.9 Se quiere obtener los datos completos del cliente al que pertenece
la factura 5886.
Para dar la respuesta podemos hacerlo en dos pasos, es decir, con dos consultas
separadas:
SELECT codcli FROM facturas WHERE codfac = 5886;

codcli
--------
264

SELECT *
FROM clientes
WHERE codcli = 264;

73


Puesto que es posible anidar las sentencias SELECT para obtener el resultado
con una sola consulta, una solución que obtiene el resultado en un solo paso
es la siguiente:

SELECT *
FROM clientes
WHERE codcli = ( SELECT codcli
FROM facturas WHERE codfac = 5886 );

Se ha utilizado el operador de comparación = porque se sabe con certeza
que la subconsulta devuelve un solo código de cliente, ya que la condición de
búsqueda es de igualdad sobre la clave primaria de la tabla del FROM.

Ejemplo 4.10 Se quiere obtener los datos completos de los clientes que tienen
facturas en agosto del año pasado. El resultado se debe mostrar ordenado por
el nombre del cliente.

De nuevo se puede dar la respuesta en dos pasos:

SELECT codcli FROM facturas
WHERE EXTRACT(month FROM fecha)=8

codcli
--------
105
12
.
.
.
342
309
357

SELECT *
FROM clientes
WHERE codcli IN (105,12,...,342,309,357);

Se ha utilizado el operador IN porque la primera consulta devuelve varias
ﬁlas. Esto debe saberse sin necesidad de probar la sentencia. Como esta vez
no se seleccionan las facturas por una columna única (clave primaria o clave
alternativa), es posible que se obtengan varias ﬁlas y por lo tanto se debe
utilizar IN.

74


Tal y como se ha hecho en el ejemplo anterior, ambas sentencias pueden
integrarse en una sola:

SELECT *
FROM clientes
WHERE codcli IN ( SELECT codcli FROM facturas
WHERE EXTRACT(month FROM fecha)=8
EXTRACT(year FROM CURRENT_DATE)-1 )
ORDER BY nombre;

cuenta cuando se realizan subconsultas:

Las subconsultas utilizadas en predicados del tipo expresión operador
(subconsulta) o (expr1, expr2, ...) operador (subconsulta) de-
ben devolver siempre una sola fila; en otro caso, se producirá un error. Si
la subconsulta ha de devolver varias filas se debe utilizar IN, NOT IN,
operador ANY, operador ALL.

Es importante ser cuidadosos con las subconsultas que pueden devolver
nulos. Una restricción se supera si el predicado se evalúa a verdadero; no
se supera si se evalúa a falso o a nulo. Dos casos que no conviene olvidar
son los siguientes:

• NOT IN se evalúa a verdadero cuando la subconsulta no devuelve
ninguna fila; si la subconsulta devuelve un nulo/fila de nulos, se
evalúa a nulo.
• operador ALL se evalúa a verdadero cuando la subconsulta no de-
vuelve ninguna fila; si la subconsulta devuelve un nulo/fila de nulos,
se evalúa a nulo.

Cuando se utilizan subconsultas en la cláusula FROM es preciso renombrar
las columnas del SELECT de la subconsulta que son expresiones. De ese
modo, será posible hacerles referencia en la consulta principal. Además,
la tabla resultado de la subconsulta también se debe renombrar en el
FROM de la consulta principal.

75


4.8. Consultas multitabla
En este apartado se muestra cómo hacer consultas que involucran a datos
de varias tablas. Aunque mediante las subconsultas se ha conseguido realizar
consultas de este tipo, aquí se verá que en ocasiones, es posible escribir consul-
tas equivalentes que no hacen uso de subconsultas y que se ejecutan de modo
más eficiente. El operador que se introduce es la concatenación (JOIN).

4.8.1. La concatenación: JOIN
La concatenación es una de las operaciones más útiles del lenguaje SQL.
Esta operación permite combinar información de varias tablas sin necesidad
de utilizar subconsultas para ello.
La concatenación natural (NATURAL JOIN) de dos tablas R y S obtiene como
resultado una tabla cuyas filas son todas las filas de R concatenadas con todas
las filas de S que en las columnas que se llaman igual tienen los mismos valores.
Las columnas por las que se hace la concatenación aparecen una sola vez en el
resultado.
La siguiente sentencia hace una concatenación natural de las tablas FACTURAS
y CLIENTES. Ambas tablas tienen una columna con el mismo nombre, codcli,
siendo FACTURAS.codcli una clave ajena a CLIENTES.codcli (clave primaria).

SELECT *
FROM facturas NATURAL JOIN clientes;

Según la definición de la operación NATURAL JOIN, el resultado tendrá las si-
guientes columnas: codfac, fecha, codven, iva, dto, codcli, nombre,
direccion, codpostal, codpue. En el resultado de la concatenación cada
fila representa una factura que cuenta con sus datos (la cabecera) y los datos
del cliente al que pertenece. Si alguna factura tiene codcli nulo, no aparece
en el resultado de la concatenación puesto que no hay ningún cliente con el
que pueda concatenarse.
Cambiando el contenido de la cláusula SELECT, cambia el resultado de la
consulta. Por ejemplo:

SELECT DISTINCT codcli, nombre, direccion, codpostal, codpue
FROM facturas NATURAL JOIN clientes;

Esta sentencia muestra los datos de los clientes que tienen facturas. Puesto
que se ha hecho la concatenación, si hay clientes que no tienen facturas, no se
obtienen en el resultado ya que no tienen ninguna factura con la que concate-
narse.
A continuación, se desea modificar la sentencia anterior para que se obtenga
también el nombre de la población del cliente. Se puede pensar que el nombre
de la población se puede mostrar tras hacer una concatenación natural con la

76


tabla PUEBLOS. El objetivo es concatenar cada cliente con su población a través
de la clave ajena codpue. Sin embargo, la concatenación natural no es útil en
este caso porque las tablas PUEBLOS y CLIENTES tienen también otra columna
que se llama igual: la columna nombre. CLIENTES.nombre contiene el nombre
de cada cliente y PUEBLOS.nombre contiene el nombre de cada pueblo. Ambos
nombres no significan lo mismo, por lo que la concatenación natural a través
de ellas no permite obtener el resultado que se desea.
¿Qué se obtendrá como resultado al ejecutar la siguiente sentencia?

SELECT *
FROM facturas NATURAL JOIN clientes NATURAL JOIN pueblos;

Se obtendrán las facturas de los clientes cuyo nombre completo coincide con
el nombre de su pueblo, cosa poco probable que suceda.
Cuando se quiere concatenar varias tablas que tienen varios nombres de
columnas en común y no todos han de utilizarse para realizar la concatenación,
se puede disponer de la operación INNER JOIN, que permite especificar las
columnas sobre las que hacer la operación mediante la cláusula USING.

SELECT DISTINCT codcli, clientes.nombre, codpue,
pueblos.nombre
FROM facturas INNER JOIN clientes USING (codcli)
INNER JOIN pueblos USING (codpue);

Nótese que, en la consulta anterior, algunas columnas van precedidas por el
nombre de la tabla a la que pertenecen. Esto es necesario cuando hay columnas
que se llaman igual en el resultado: se especifica el nombre de la tabla para
evitar ambigüedades. Esto sucede cuando las tablas que se concatenan tienen
nombres de columnas en común y la concatenación no se hace a través de
ellas, como ha sucedido en el ejemplo con las columnas CLIENTES.nombre y
PUEBLOS.nombre. En el resultado hay dos columnas nombre y, sin embargo, una
sola columna codcli y una sola columna codpue (estas dos últimas aparecen
sólo una vez porque las concatenaciones se han hecho a través de ellas).
En realidad, en SQL el nombre de cada columna está formado por el
nombre de su tabla, un punto y el nombre de la columna (FACTURAS.iva,
CLIENTES.nombre). Por comodidad, cuando no hay ambigüedad al referirse a
una columna, se permite omitir el nombre de la tabla a la que pertenece, que
es lo que se había estado haciendo hasta ahora en este capítulo.
Cuando las columnas por las que se hace la concatenación no se llaman igual
en las dos tablas, se utiliza ON para especificar la condición de concatenación
de ambas columnas, tal y como se ve en el siguiente ejemplo. En él se introduce
también el uso de alias para las tablas, lo que permite no tener que escribir el
nombre completo para referirse a sus columnas:

SELECT v.codven, v.nombre AS vendedor,
j.codven AS codjefe, j.nombre AS jefe

77


FROM vendedores AS v INNER JOIN vendedores AS j
ON (v.codjefe=j.codven);

Esta sentencia obtiene el código y el nombre de cada vendedor, junto al código
y el nombre del vendedor que es su jefe.
Es aconsejable utilizar siempre alias para las tablas cuando se hagan con-
sultas multitabla, y utilizarlos para especificar todas las columnas, aunque no
haya ambigüedad. Es una cuestión de estilo.
Ya que este tipo de concatenación (INNER JOIN) es el más habitual, se
permite omitir la palabra INNER al especificarlo, tal y como se muestra en el
siguiente ejemplo:

SELECT DISTINCT c.codcli, c.nombre, c.codpue, p.nombre
FROM facturas AS f JOIN clientes AS c USING (codcli)
JOIN pueblos AS p USING (codpue)
WHERE COALESCE(f.iva,0) = 18
AND COALESCE(f.dto,0) = 0;

Aunque la operación de NATURAL JOIN es la que originalmente se definió en el
modelo relacional, su uso en SQL no es aconsejable puesto que la creación de
nuevas columnas en tablas de la base de datos puede dar lugar a errores en las
sentencias que las consultan, si estas nuevas columnas tienen el mismo nombre
que otras columnas de otras tablas con las que se han de concatenar.
Es recomendable, al construir las concatenaciones, especificar las tablas
en el mismo orden en el que aparecen en el diagrama referencial (figura 4.2).
De este modo será más fácil depurar las sentencias, así como identificar qué
hace cada una: en el resultado de una consulta escrita de este modo, cada
fila representará lo mismo que representa cada fila de la primera tabla que
aparezca en la cláusula FROM y en este resultado habrá, como mucho, tantas
filas como filas hay en dicha tabla.

LINEAS_FAC FACTURAS CLIENTES PUEBLOS PROVINCIAS

ARTICULOS VENDEDORES

Figura 4.2: Diagrama referencial de la base de datos.

Hay un aspecto que todavía no se ha tenido en cuenta: los nulos en las
columnas a través de las cuales se realizan las concatenaciones. Por ejemplo,
si se quiere obtener un listado con las facturas del mes de diciembre del año
pasado, donde aparezcan los nombres del cliente y del vendedor, se puede
escribir la siguiente consulta:

78


SELECT f.codfac, f.fecha, f.codcli, c.nombre,
f.codven, v.nombre
FROM facturas AS f JOIN clientes AS c USING (codcli)
JOIN vendedores AS v USING (codven)
WHERE EXTRACT(month FROM f.fecha) = 12
AND EXTRACT(year FROM f.fecha) =

De todas las facturas que hay en dicho mes, aparecen en el resultado sólo algu-
nas. Esto es debido a que las columnas FACTURAS.codcli y FACTURAS.codven
aceptan nulos. Las facturas con algún nulo en alguna de estas columnas son
las que no aparecen en el resultado.
Para evitar estos problemas, se puede hacer uso de la operación OUTER
JOIN con tres variantes: LEFT, RIGHT, FULL. Con LEFT/RIGHT OUTER JOIN,
en el resultado se muestran todas las filas de la tabla de la izquierda/derecha;
aquellas que no tienen nulos en la columna de concatenación, se concatenan
con las filas de la otra tabla mediante INNER JOIN. Las filas de la tabla de la
izquierda/derecha que tienen nulos en la columna de concatenación aparecen
en el resultado concatenadas con una fila de nulos. Con FULL OUTER JOIN se
hacen ambas operaciones: LEFT OUTER JOIN y RIGHT OUTER JOIN.
Teniendo en cuenta que, tanto FACTURAS.codcli como FACTURAS.codven
aceptan nulos, el modo correcto de realizar la consulta en este último ejemplo
será:

SELECT f.codfac, f.fecha, f.codcli, c.nombre,
f.codven, v.nombre
FROM facturas AS f
LEFT OUTER JOIN clientes AS c USING (codcli)
LEFT OUTER JOIN vendedores AS v USING (codven)
WHERE EXTRACT(month FROM f.fecha) = 12
AND EXTRACT(year FROM f.fecha) =

Como se ha visto, el OUTER JOIN tiene sentido cuando no se quiere perder
filas en una concatenación en que una de las columnas que interviene acepta
nulos. Otro caso en que esta operación tiene sentido es cuando las filas de
una tabla no tienen filas para concatenarse en la otra tabla porque no son
referenciadas por ninguna de ellas. Es el caso del siguiente ejemplo:

SELECT c.codcli, c.nombre, COUNT(f.codfac) AS nfacturas
FROM facturas AS f
RIGHT OUTER JOIN clientes AS c USING (codcli)
GROUP BY c.codcli, c.nombre
ORDER BY 3 DESC;

79


Esta sentencia obtiene un listado con todos los clientes de la tabla CLIENTES
y el número de facturas que cada uno tiene. Si algún cliente no tiene ninguna
factura (no es referenciado por ninguna fila de la tabla de FACTURAS), también
aparecerá en el resultado y la cuenta del número de facturas será cero. Nó-
tese que la cuenta del número de facturas se hace sobre la clave primaria de
FACTURAS (COUNT(f.codfac)) ya que los clientes sin facturas tienen un nulo
en esta columna tras la concatenación y las funciones de columna ignoran los
nulos, por lo que la cuenta será cero.

4.8.2. Sintaxis original de la concatenación
En versiones anteriores del estándar de SQL la concatenación no se rea-
lizaba mediante JOIN, ya que esta operación no estaba implementada direc-
tamente. En el lenguaje teórico en el que se basa SQL, el álgebra relacional,
la operación de concatenación sí existe, pero ya que no es una operación pri-
mitiva, no fue implementada en SQL en un principio. No es una operación
primitiva porque se puede llevar a cabo mediante la combinación de otras dos
operaciones: el producto cartesiano y la restricción. La restricción se lleva a
cabo mediante la cláusula WHERE, que ya es conocida. El producto cartesiano
se lleva a cabo separando las tablas involucradas por una coma en la cláusula
FROM, tal y como se muestra a continuación:

SELECT *
FROM facturas, clientes;

La sentencia anterior combina todas las filas de la tabla facturas con todas las
filas de la tabla clientes. Si la primera tiene n filas y la segunda tiene m filas,
el resultado tendrá n × m filas.
Para hacer la concatenación de cada factura con el cliente que la ha soli-
citado, se debe hacer una restricción: de las n × m filas hay que seleccionar
aquellas en las que coinciden los valores de las columnas codcli.

SELECT *
FROM facturas, clientes
WHERE facturas.codcli = clientes.codcli;

La siguiente consulta, que utiliza el formato original para realizar las conca-
tenaciones. Obtiene los datos de las facturas con 18 % de IVA y sin descuento,
con el nombre del cliente:

SELECT facturas.codfac, facturas.fecha,
facturas.codcli, clientes.nombre, facturas.codven
FROM facturas, clientes
WHERE facturas.codcli = clientes.codcli -- concatenación
AND COALESCE(facturas.iva,0) = 18 -- restricción
AND COALESCE(facturas.dto,0) = 0; -- restricción

80


No hay que olvidar que la concatenación que se acaba de mostrar utiliza
una sintaxis que ha quedado obsoleta en el estándar de SQL. La sintaxis del
estándar actual es más aconsejable porque permite identiﬁcar más claramente
qué son restricciones (aparecerán en el WHERE) y qué son condiciones de con-
catenación (aparecerán en el FROM con la palabra clave JOIN). Sin embargo, es
importante conocer esta sintaxis porque todavía es muy habitual su uso.

4.8.3. Ejemplos
Ejemplo 4.11 Obtener los datos completos del cliente al que pertenece la fac-
tura 5886.

Una versión que utiliza subconsultas es la siguiente:

SELECT *
FROM clientes
WHERE codcli = ( SELECT codcli
FROM facturas WHERE codfac = 5886 );

Una versión que utiliza JOIN es la siguiente:

SELECT c.*
FROM facturas f JOIN clientes c USING (codcli)
WHERE f.codfac = 5886;

Ejemplo 4.12 Obtener el código de las facturas en las que se ha pedido el
artículo que tiene actualmente el precio más caro.

Una versión en donde se utiliza el JOIN de subconsultas en el FROM es la si-
guiente:

SELECT DISTINCT l.codfac
FROM lineas_fac AS l JOIN articulos AS a USING (codart)
JOIN (SELECT MAX(precio) AS precio
FROM articulos) AS t ON (a.precio = t.precio);

En la siguiente versión se utiliza la subconsulta para hacer una restricción.

SELECT DISTINCT l.codfac
FROM lineas_fac AS l JOIN articulos AS a USING (codart)
WHERE a.precio = (SELECT MAX(precio)
FROM articulos) ;

81


A continuación se muestra una versión que utiliza sólo subconsultas:

SELECT DISTINCT codfac
FROM lineas_fac
WHERE codart IN
(SELECT codart
FROM articulos
WHERE precio =
(SELECT MAX(precio) FROM articulos));

Ejemplo 4.13 Para cada vendedor de la provincia de Castellón, mostrar su
nombre y el nombre de su jefe inmediato.

SELECT v.codven, v.nombre AS vendedor, j.nombre AS jefe
FROM vendedores AS v JOIN vendedores AS j
ON (v.codjefe = j.codven)
JOIN pueblos AS p ON (v.codpue = p.codpue)
WHERE p.codpro = ’12’;

Nótese que ambas concatenaciones deben hacerse mediante ON: la primera por-
que las columnas de concatenación no tienen el mismo nombre, la segunda
porque al concatenar con PUEBLOS hay dos columnas codpue en la tabla de la
izquierda: v.codpue y j.codven.

cuenta cuando se realizan concatenaciones:

Al hacer un NATURAL JOIN es importante fijarse muy bien en los nom-
bres de las columnas de las tablas que participan en la operación. Como
se sabe, mediante este operador se concatenan las filas de ambas tablas
que en los atributos que tienen el mismo nombre tienen también los mis-
mos valores. Por ejemplo, un NATURAL JOIN entre las tablas PUEBLOS
y CLIENTES se realizará a través de las columnas codpue y nombre. El
resultado, si contiene alguna fila, serán los datos de clientes que tienen
como nombre el mismo nombre de su población. Si nuestro objetivo era
realizar la concatenación a través de codpue podemos decir que el uso
del NATURAL JOIN nos ha jugado una mala pasada. Concatenar filas por
columnas no deseadas implica tener en cuenta más restricciones, con lo
que los resultados obtenidos pueden no ser correctos. Es más aconsejable
utilizar INNER JOIN, ya que pueden evitarse estos problemas al especifi-
carse de manera explícita las columnas de concatenación.

82


En la vida de una base de datos puede ocurrir que a una tabla se le deban
añadir nuevas columnas para que pueda almacenar más información. Si
esta tabla se ha utilizado para realizar algún NATURAL JOIN en alguna
de las consultas de los programas de aplicación, hay que ser cuidadosos
al escoger el nombre ya que si una nueva columna se llama igual que
otra columna de la otra tabla participante en dicha operación, la con-
catenación que se hará ya no será la misma. Es posible evitar este tipo
de problemas utilizando siempre INNER JOIN ya que éste requiere que se
especifiquen las columnas por las que realizar la concatenación, y aun-
que se añadan nuevas columnas a las tablas, no cambiará la operación
realizada por más que haya nuevas coincidencias de nombres en ambas
tablas.
Ordenar las tablas en el FROM tal y como aparecen en los diagramas
referenciales ayuda a tener un mayor control de la consulta en todo mo-
mento: es posible saber si se ha olvidado incluir alguna tabla intermedia
y es posible saber qué representa cada fila del resultado de la concatena-
ción de todas las tablas implicadas. Además, será más fácil decidir qué
incluir en la función COUNT() cuando sea necesaria, y también será más
fácil determinar si en la proyección final (SELECT) es necesario el uso de
DISTINCT.

4.9. Operadores de conjuntos
Los operadores de conjuntos del álgebra relacional son: el producto car-
tesiano, la unión, la intersección y la diferencia. El producto cartesiano se
realiza en SQL especificando en la cláusula FROM las tablas involucradas en la
operación, separadas por comas, tal y como se ha indicado anteriormente. A
continuación se muestra cómo utilizar el resto de los operadores de conjuntos
en las consultas en SQL.
La sintaxis para las uniones, intersecciones y diferencias es la siguiente:
sentencia_SELECT
UNION | INTERSECT | EXCEPT [ ALL ]
sentencia_SELECT
Nótese que la cláusula ORDER BY sólo puede aparecer una vez en la consulta,
al final de la misma. La ordenación se realizará sobre el resultado de la unión,
intersección o diferencia.
Para poder utilizar cualquiera de estos tres nuevos operadores, las cabeceras
de las sentencias SELECT involucradas deben devolver el mismo número de
columnas, y las columnas correspondientes en ambas sentencias deberán ser
del mismo tipo de datos.

83


4.9.1. Operador UNION
Este operador devuelve como resultado todas las filas que devuelve la pri-
mera sentencia SELECT, más aquellas filas de la segunda sentencia SELECT que
no han sido ya devueltas por la primera. En el resultado no se muestran du-
plicados.
Se puede evitar la eliminación de duplicados especificando la palabra clave
ALL. En este caso, si una fila aparece m veces en la primera sentencia y n veces
en la segunda, en el resultado aparecerá m + n veces.
Si se realizan varias uniones, éstas se evalúan de izquierda a derecha, a
menos que se utilicen paréntesis para establecer un orden distinto.
La siguiente sentencia muestra los códigos de las poblaciones donde hay
clientes o donde hay vendedores:

SELECT codpue FROM clientes
UNION
SELECT codpue FROM vendedores;

4.9.2. Operador INTERSECT
Este operador devuelve como resultado las filas que se encuentran tanto en
el resultado de la primera sentencia SELECT como en el de la segunda sentencia
SELECT. En el resultado no se muestran duplicados.
ALL. En este caso, si una misma fila aparece m veces en la primera sentencia
y n veces en la segunda, en el resultado esta fila aparecerá min(m, n) veces.
Si se realizan varias intersecciones, éstas se evalúan de izquierda a derecha,
a menos que se utilicen paréntesis para establecer un orden distinto. La inter-
sección tiene más prioridad, en el orden de evaluación, que la unión, es decir,
A UNION B INTERSECT C se evalúa como A UNION (B INTERSECT C).
clientes y también hay vendedores:

INTERSECT

84


4.9.3. Operador EXCEPT
Este operador devuelve como resultado las filas que se encuentran en el
resultado de la primera sentencia SELECT y no se encuentran en el resultado
de la segunda sentencia SELECT. En el resultado no se muestran duplicados.
ALL. En este caso, si una misma fila aparece m veces en la primera sentencia y
n veces en la segunda, en el resultado esta fila aparecerá max(m − n, 0) veces.
Si se realizan varias diferencias, éstas se evalúan de izquierda a derecha, a
menos que se utilicen paréntesis para establecer un orden distinto. La diferencia
tiene la misma prioridad, en el orden de evaluación, que la unión.
clientes y no hay vendedores:
EXCEPT
La diferencia no es una operación conmutativa, mientras que el resto de los
operadores de conjuntos sí lo son.

4.9.4. Sentencias equivalentes
En muchas ocasiones, una misma consulta de datos puede responderse me-
diante distintas sentencias SELECT que utilizan operadores diferentes. Cada
una de ellas dará, por lo general, un tiempo de respuesta diferente, y se puede
considerar que una es mejor que otra en este aspecto.
El que una sentencia sea mejor en unas circunstancias no garantiza que
vaya a serlo siempre: puede que al evolucionar el estado de la base de datos,
una sentencia que era la mejor, deje de serlo porque las tablas hayan cambiado
de tamaño o se haya creado o eliminado algún índice.
Es por todo lo anterior, que se considera importante que, ante una consulta
de datos, sea posible obtener varias sentencias alternativas. En este apartado
se presentan algunas equivalencias entre operadores que se pueden utilizar para
obtener sentencias equivalentes.
Una concatenación es equivalente a una expresión con el operador IN y
una subconsulta. Dependiendo del número de filas que obtenga la sub-
consulta, será más o menos eficiente que la concatenación con JOIN.
Una restricción con dos comparaciones unidas por OR es equivalente a la
unión de dos sentencias SELECT, y sitúa cada una de estas comparaciones
en una sentencia distinta.
Una restricción con dos comparaciones unidas por AND es equivalente
a la intersección de dos sentencias SELECT, y sitúa cada una de estas
comparaciones en una sentencia distinta.

85


Una restricción con dos comparaciones unidas por AND NOT es equivalente
a la diferencia de dos sentencias SELECT, y sitúa la primera comparación
en la primera sentencia y la segunda comparación en la segunda sentencia
(conviene recordar que esta operación no es conmutativa).

El operador NOT IN puede dar resultados inesperados cuando la subcon-
sulta devuelve algún nulo. En general, es más aconsejable trabajar con
operadores en positivo (sin NOT) (en el ejemplo que se ofrece después
se verá el porqué). Una restricción con el operador NOT IN y una sub-
consulta, es equivalente a una restricción con IN y una subconsulta con
EXCEPT.

4.9.5. Ejemplos
Ejemplo 4.14 Obtener los datos de las poblaciones donde hay vendedores y
no hay clientes.

SELECT *
FROM ( SELECT codpue FROM vendedores
EXCEPT
SELECT codpue FROM clientes ) AS t
JOIN pueblos USING (codpue)
JOIN provincias USING (codpro);

La tabla t contiene los códigos de las poblaciones en donde hay vendedores y
no hay clientes. Tras concatenarla con PUEBLOS y PROVINCIAS se obtienen los
datos completos de dichas poblaciones.

Ejemplo 4.15 ¿Cuántos clientes hay que entre todas sus facturas no tienen
ninguna con 18 % de IVA?

La siguiente solución utiliza el operador NOT IN. Nótese que es preciso tener
en cuenta dos restricciones: la primera es que en la subconsulta del NOT IN se
debe evitar los nulos, y la segunda es que hay que asegurarse de que los clientes
seleccionados hayan realizado alguna compra (deben tener alguna factura).

SELECT COUNT(*) AS clientes
FROM clientes
WHERE codcli NOT IN ( SELECT codcli FROM facturas
WHERE COALESCE(iva,0) = 18
AND codcli IS NOT NULL )
AND codcli IN (SELECT codcli FROM facturas);

86


Una sentencia equivalente sin NOT IN y que utiliza un operador de conjun-
tos, es la siguiente:

-- clientes con alguna factura
-- menos
-- clientes que tienen alguna con 18%
FROM ( SELECT codcli FROM facturas
EXCEPT
WHERE COALESCE(iva,0) = 18 ) AS t;

Trabajando con EXCEPT en lugar de NOT IN no es preciso preocuparse por los
nulos en la clave ajena FACTURAS.codcli. Otra ventaja es que no aparecen en
el resultado los clientes sin facturas. Además, suele suceder que las consultas
así formuladas consiguen mejores tiempos de respuesta que las que utilizan
NOT IN, quizá porque hay ciertas comprobaciones que se evitan.

4.10. Subconsultas correlacionadas
Una subconsulta correlacionada es una consulta anidada que contiene re-
ferencias a columnas de las tablas que se encuentran en el FROM de la consulta
principal. Son lo que se denomina referencias externas.
Como ya se ha visto, las subconsultas dotan al lenguaje SQL de una gran
potencia. Estas pueden utilizarse para hacer restricciones, tanto en la cláusula
WHERE como en la cláusula HAVING, y también en la cláusula FROM. Hasta ahora,
dichas subconsultas podían tratarse de modo independiente y, para comprender
mejor el funcionamiento de la sentencia, se podía suponer que la subconsulta
se ejecuta en primer lugar, y se sustituye ésta en la sentencia SELECT principal
por su valor, como se muestra en el siguiente ejemplo:

SELECT *
FROM facturas
WHERE dto = ( SELECT MAX(dto) FROM facturas );

en primer lugar se obtiene el descuento máximo de las facturas, se sustituye la
subconsulta por este valor y, por último, se ejecuta la consulta principal.

87


4.10.1. Referencias externas
En ocasiones sucede que la subconsulta se debe recalcular para cada fila
de la consulta principal, estando la subconsulta parametrizada mediante va-
lores de columnas de la consulta principal. A este tipo de subconsultas se les
llama subconsultas correlacionadas y a los parámetros de la subconsulta que
pertenecen a la consulta principal se les llama referencias externas.
La siguiente sentencia obtiene los datos de las facturas que tienen descuento
en todas sus líneas:

SELECT *
FROM facturas AS f
WHERE 0 ( SELECT MIN(COALESCE(l.dto,0))
FROM lineas_fac AS l
WHERE l.codfac = f.codfac );

La referencia externa es f.codfac, ya que es una columna de la consulta prin-
cipal. En este caso, se puede imaginar que la consulta se ejecuta del siguiente
modo. Se recorre, fila a fila, la tabla de las facturas. Para cada fila se ejecuta
la subconsulta, sustituyendo f.codfac por el valor que tiene en la fila actual
de la consulta principal. Es decir, para cada factura se obtiene el descuento
mínimo en sus líneas. Si este descuento mínimo es mayor que cero, significa
que la factura tiene descuento en todas sus líneas, por lo que se muestra en
el resultado. Si no es así, la factura no se muestra. En cualquiera de los dos
casos, se continua procesando la siguiente factura: se obtienen sus líneas y el
descuento mínimo en ellas, etc.

4.10.2. Operadores EXISTS, NOT EXISTS
En un apartado anterior se han presentado los operadores que se pueden
utilizar con las subconsultas para hacer restricciones en las cláusulas WHERE
y HAVING. En aquel momento no se citó, intencionadamente, un operador, ya
que éste se utiliza siempre con referencias externas: el operador EXISTS.

EXISTS ( subconsulta )
La subconsulta se evalúa para determinar si devuelve o no alguna fila. Si
devuelve al menos una fila, se evalúa a verdadero. Si no devuelve ninguna
fila, se evalúa a falso. La subconsulta puede tener referencias externas,
que actuarán como constantes durante la evaluación de la subconsulta.
En la ejecución de la subconsulta, en cuanto se devuelve la primera fila,
se devuelve verdadero, sin terminar de obtener el resto de las filas.
Puesto que el resultado de la subconsulta carece de interés (sólo importa
si se devuelve o no alguna fila), se suelen escribir las consultas indicando
una constante en la cláusula SELECT en lugar de * o cualquier columna:

88


-- facturas que en alguna línea no tiene dto
SELECT *
FROM facturas AS f
WHERE EXISTS ( SELECT 1
WHERE l.codfac = f.codfac
AND COALESCE(dto,0)=0);

NOT EXISTS ( subconsulta )
La subconsulta se evalúa para determinar si devuelve o no alguna fila. Si
devuelve al menos una fila, se evalúa a falso. Si no devuelve ninguna fila,
se evalúa a verdadero. La subconsulta puede tener referencias externas,
que actuarán como constantes durante la evaluación de la subconsulta.
En la ejecución de la subconsulta, en cuanto se devuelve la primera fila,
se devuelve falso, sin terminar de obtener el resto de las filas.
Puesto que el resultado de la subconsulta carece de interés (sólo importa
si se devuelve o no alguna fila), se suelen escribir las consultas indicando
una constante en la cláusula SELECT en lugar de * o cualquier columna:

-- facturas que no tienen líneas sin descuento
SELECT *
FROM facturas AS f
WHERE NOT EXISTS ( SELECT 1
WHERE l.codfac = f.codfac
AND COALESCE(dto,0)=0);

4.10.3. Sentencias equivalentes
Algunos SGBD no son eficientes procesando consultas que tienen subcon-
sultas anidadas con referencias externas, por lo que es muy conveniente saber
encontrar sentencias equivalentes que no las utilicen, si es posible.
Por ejemplo, la siguiente sentencia también obtiene los datos de las facturas
que tienen descuento en todas sus líneas. Utiliza una subconsulta en la cláusula
FROM y no posee referencias externas.

SELECT *
FROM facturas JOIN
( SELECT codfac
FROM lineas_fac
GROUP BY codfac
HAVING MIN(COALESCE(dto,0))0 ) AS lf
USING (codfac);

89


Una sentencia equivalente, que tampoco utiliza referencias externas, es la si-
guiente:

SELECT *
FROM facturas
WHERE codfac IN ( SELECT codfac
FROM lineas_fac
GROUP BY codfac
HAVING MIN(COALESCE(dto,0))0 );

4.10.4. Ejemplos
Ejemplo 4.16 ¿Cuántos clientes hay que en todas sus facturas han pagado
18 % de IVA?

En la primera versión se van a utilizar operadores de conjuntos:

FROM (SELECT codcli FROM facturas
WHERE iva = 18
EXCEPT
WHERE COALESCE(iva,0) 18) AS t;

La siguiente sentencia no utiliza la subconsulta del FROM, pero seguramente
será más cara porque hay que acceder a la tabla clientes:

FROM clientes
WHERE codcli IN (SELECT codcli FROM facturas
WHERE iva = 18
EXCEPT
WHERE COALESCE(iva,0) 18);

La siguiente versión utiliza NOT IN, aunque ya se sabe que puede dar problemas
cuando hay nulos:

FROM clientes
WHERE iva = 18)
AND codcli NOT IN (SELECT codcli FROM facturas
WHERE COALESCE(iva,0) 18
AND codcli IS NOT NULL);

90


La siguiente sentencia sigue una estrategia diferente: se ha pagado siempre el
18 % de IVA si el IVA máximo y el mínimo son ambos 18.

FROM clientes
GROUP BY codcli
HAVING MAX(COALESCE(iva,0)) = 18
AND MIN(COALESCE(iva,0)) = 18 );

Con la subconsulta en el FROM es posible evitar la visita de la tabla de los
clientes:

FROM (SELECT codcli FROM facturas
GROUP BY codcli
HAVING MAX(COALESCE(iva,0)) = 18
AND MIN(COALESCE(iva,0)) = 18 ) AS t;

Ejemplo 4.17 ¿Cuántos pueblos hay en los que no tenemos clientes?

Una versión con operadores de conjuntos es la siguiente:

SELECT COUNT(*) AS pueblos
FROM (SELECT codpue FROM pueblos
EXCEPT
SELECT codpue FROM clientes) AS t;

Otra versión es la que utiliza NOT IN.

SELECT COUNT(*) AS pueblos
FROM pueblos
WHERE codpue NOT IN (SELECT codpue FROM clientes);

Ejemplo 4.18 Para proponer ofertas especiales a los buenos clientes, se ne-
cesita un listado con los datos de aquellos que en los últimos quince meses (los
últimos 450 días) han hecho siempre facturas por un importe superior a 400
e.

Se puede pensar en obtener el resultado recorriendo, uno a uno, los clientes.
Para cada cliente, comprobar, mediante una subconsulta, la restricción: que
todas sus facturas de los últimos 450 días tengan un importe superior a 400 e.
Ya que la subconsulta se ha de ejecutar para cada cliente, llevará una referencia
externa.
La restricción que se ha de cumplir sobre todas las facturas de ese periodo
se puede comprobar con ALL o con NOT EXISTS: o bien todas las facturas del

91


cliente (en el periodo) tienen un importe superior a 400 e, o bien no existen
facturas de ese cliente (en el periodo) con un importe igual o inferior a 400 e.
Se debe tener en cuenta que con los dos operadores (ALL, NOT EXISTS) se
obtendrán también en el resultado los clientes que no tienen ninguna factu-
ra, por lo que será preciso asegurarse de que los clientes seleccionados hayan
comprado en alguna ocasión en dicho periodo.
A continuación se muestran las dos versiones de la consulta que utilizan las
referencias externas tal y como se ha explicado.
SELECT c.codcli, c.nombre
FROM clientes c
WHERE 400 ALL ( SELECT SUM(l.cant*l.precio)
FROM lineas_fac l JOIN facturas f
USING(codfac)
WHERE f.fecha = CURRENT_DATE - 450
AND f.codcli = c.codcli -- ref. externa
GROUP BY f.codfac )
AND c.codcli IN ( SELECT f.codcli
FROM facturas f
WHERE f.fecha = CURRENT_DATE - 450 )
ORDER BY c.nombre;

Nótese que con NOT EXISTS el predicado sobre el importe de las facturas es el
único que debe aparecer negado.

FROM clientes c
WHERE NOT EXISTS ( SELECT 1
USING(codfac)
AND f.codcli = c.codcli -- ref. externa
GROUP BY f.codfac
HAVING SUM(l.cant*l.precio) = 400 )
AND c.codcli IN ( SELECT f.codcli
FROM facturas f
WHERE f.fecha = CURRENT_DATE - 450 )
ORDER BY c.nombre;

En la siguiente versión se evitan las referencias externas utilizando opera-
dores de conjuntos. Obsérvese la subconsulta: del conjunto de los clientes que
alguna vez han comprado en ese periodo con facturas de más de 400 e, se
debe eliminar a aquellos que además han comprado alguna de 400 e o menos.
Puesto que se utiliza el operador IN, no es necesaria la restricción adicional
que comprueba que los clientes seleccionados hayan comprado alguna vez en
el periodo: si están en la lista es porque lo han hecho.

92


FROM clientes c
WHERE c.codcli IN ( SELECT f.codcli
USING(codfac)
GROUP BY f.codcli, f.codfac
HAVING SUM(l.cant*l.precio) 400
EXCEPT
SELECT f.codcli
USING(codfac)
GROUP BY f.codcli, f.codfac
HAVING SUM(l.cant*l.precio) = 400 )
ORDER BY c.nombre;

93


Capítulo 5

Metodología de diseño
de bases de datos

Una vez estudiado el modelo relacional de bases de datos, abordamos en
esta segunda parte su diseño. El diseño de una base de datos debe realizarse
siguiendo una metodología que garantice que se tienen en cuenta todos los
requisitos de información y funcionales de la futura aplicación informática
que la utilizará. En este capítulo se revisa el ciclo de vida de los sistemas
de información ya que el diseño de la base de datos es una de sus etapas. A
continuación se introduce brevemente la metodología de diseño que se abordará
en detalle en los tres capítulos que siguen a éste.

Justiﬁcar la necesidad de utilizar metodologías en el diseño de bases de
datos.

Enumerar las etapas del ciclo de vida de un sistema de información y
describir el objetivo de cada una de ellas.

Describir las etapas del diseño de una base de datos.

Justiﬁcar la necesidad de analizar no sólo los datos, sino también las
transacciones, cuando se debe diseñar una base de datos.

94


5.1. Necesidad de metodologías de diseño
Cuando se trata de construir una base de datos sucede como cuando que-
remos que nos construyan una casa. Para la construcción de la casa no con-
tratamos directamente a un constructor que la vaya haciendo sobre la marcha
y como él quiera, sino que buscamos primero a un arquitecto que la diseñe
en función de nuestras necesidades y contratamos al constructor después. El
arquitecto, además de tener en cuenta nuestros requisitos, también tendrá en
cuenta otros requisitos relativos a las estructuras, el sistema eléctrico o la se-
guridad.
Preocuparse por el diseño de las bases de datos es fundamental para la
integridad de los datos. Si una base de datos está mal diseñada, los usuarios
tendrán dificultades a la hora de acceder a los datos, las búsquedas podrán
producir información errónea y podrán perderse datos o modificarse de manera
incorrecta. Un mal diseño puede repercutir muy negativamente a la empresa
propietaria de los datos. De hecho, si los datos de una base de datos van a
influir en la gestión del negocio, si van a servir para tomar decisiones de la
empresa, el diseño de la base de datos debe ser una verdadera preocupación.
El diseño de una base de datos se lleva a cabo en tres etapas: diseño con-
ceptual, diseño lógico y diseño físico. Volviendo al símil con la construcción de
una casa, el diseño conceptual y el lógico corresponden con la fase de elabora-
ción de los planos arquitectónicos, mientras que la implementación física de la
base de datos es la casa ya construida. Concretamente, diseño lógico describe
el tamaño, la forma y los sistemas necesarios para la base de datos: contiene
las necesidades en cuanto a información a almacenar y el modo en que se opera
con ella. Después, se construye la implementación física del diseño lógico de la
base de datos mediante el SGBD. Si pensamos en un sistema relacional, una
vez creadas las tablas, establecidas las relaciones y los requisitos de integri-
dad necesarios, la base de datos está finalizada. Después ya se pueden crear
las aplicaciones que permitan interactuar con los datos de la base de datos.
Con un buen diseño se puede garantizar que las aplicaciones proporcionarán
la información oportuna y, sobre todo, la información correcta.
Hay ciertos factores que se consideran críticos en el diseño de bases de
datos. Los que se citan a continuación son de gran importancia para afrontar
con éxito el diseño de bases de datos.
Trabajar interactivamente con los usuarios, tanto como sea posible.
Utilizar una metodología estructurada durante todo el proceso de mode-
lado de los datos.
Emplear una metodología orientada a los datos (frente a una orientada
a las funciones).
Incluir en el modelado de los datos todo tipo de consideraciones estruc-
turales, semánticas y de integridad.

95


Utilizar diagramas para representar los datos siempre que sea posible.

Mantener un diccionario de datos para complementar los diagramas.

Estar dispuesto a repetir fases del diseño.

5.2. Ciclo de vida de los sistemas
de información
Un sistema de información es el conjunto de recursos que permiten re-
coger, gestionar, controlar y difundir la información de toda una empresa u
organización.
Desde los años setenta, los sistemas de bases de datos han ido reemplazando
a los sistemas de ficheros en los sistemas de información de las empresas. Al
mismo tiempo, se ha ido reconociendo la gran importancia que tienen los datos
que éstas manejan, hasta convertirse en uno de sus recursos más importantes.
Esto ha hecho que muchas empresas tengan departamentos que se encarguen
de gestionar toda su información, que estará almacenada en una base de datos.
Aparecen los papeles del administrador de datos y del administrador de la base
de datos, que son las personas encargadas de supervisar y controlar todas las
actividades relacionadas con los datos de la empresa y con el ciclo de vida de
las aplicaciones de bases de datos, respectivamente.
Un sistema de información está formado por los siguientes componentes:

La base de datos.

El SGBD.

Los programas de aplicación.

Los dispositivos físicos (ordenadores, dispositivos de almacenamiento,
etc.).

El personal que utiliza y que desarrolla el sistema.

La base de datos es un componente fundamental de un sistema de infor-
mación. El ciclo de vida de un sistema de información está ligado al ciclo de
vida del sistema de base de datos sobre el que se apoya.
Las etapas del ciclo de vida de una sistema de información que se apoya
sobre una base de datos son las siguientes:

1. Planificación del proyecto.

2. Definición del sistema.

3. Recolección y análisis de los requisitos.

96


4. Diseño de la base de datos.

5. Selección del SGBD.

6. Diseño de la aplicación.

7. Prototipado.

8. Implementación.

9. Conversión y carga de datos.

10. Prueba.

11. Mantenimiento.

Estas etapas no son estrictamente secuenciales. De hecho hay que repetir
algunas de las etapas varias veces, haciendo lo que se conocen como ciclos
de realimentación. Por ejemplo, los problemas que se encuentran en la etapa
del diseño de la base de datos pueden requerir una recolección de requisitos
adicional y su posterior análisis.
A continuación, se muestran las tareas más importantes que se realizan en
cada etapa.

5.2.1. Planificación del proyecto
Esta etapa conlleva la planificación de cómo se pueden llevar a cabo las
etapas del ciclo de vida de la manera más eficiente. Hay tres componentes
principales: el trabajo que se ha de realizar, los recursos para llevarlo a cabo y
el dinero para pagar por todo ello. Como apoyo a esta etapa, se necesitará un
esquema de datos en donde se muestren las entidades principales de la empresa
y sus relaciones, y en donde se identifiquen las principales áreas funcionales.
En el esquema se tiene que mostrar también qué datos comparten las distintas
áreas funcionales de la empresa.
La planificación de la base de datos también incluye el desarrollo de están-
dares que especifiquen cómo realizar la recolección de datos, cómo especificar
su formato, qué documentación será necesaria y cómo se va a llevar a cabo el
diseño y la implementación. El desarrollo y el mantenimiento de los estánda-
res puede llevar bastante tiempo, pero si están bien diseñados, son una base
para el personal informático en formación y para medir la calidad. Además,
garantizan que el trabajo se ajusta a unos patrones, independientemente de
las habilidades y la experiencia del diseñador. Por ejemplo, se puede establecer
reglas sobre cómo dar nombres a los datos, lo que evitará redundancias e in-
consistencias. Se deben documentar todos los aspectos legales sobre los datos
y los establecidos por la empresa como, por ejemplo, qué datos deben tratarse
de modo confidencial.

97


5.2.2. Definición del sistema
En esta etapa se especifica el ámbito y los límites de la aplicación de ba-
ses de datos, así como con qué otros sistemas interactúan. También hay que
determinar quiénes son los usuarios y las áreas de aplicación.

5.2.3. Recolección y análisis de los requisitos
En esta etapa se recogen y analizan los requisitos de los usuarios y de las
áreas funcionales de la empresa u organización. Esta información se puede
recoger de varias formas:

Entrevistando al personal de la empresa, concretamente, a aquellos que
son considerados expertos en las áreas de interés.

Observando el funcionamiento de la empresa.

Examinando documentos, sobre todo aquellos que se utilizan para recoger
o visualizar información.

Utilizando cuestionarios para recoger información de grandes grupos de
usuarios.

Utilizando la experiencia adquirida en el diseño de sistemas similares.

La información recogida debe incluir las principales áreas funcionales y los
grupos de usuarios, la documentación utilizada o generada por todos ellos, las
transacciones que realizan y una lista priorizada de todos sus requisitos.
Esta etapa tiene como resultado un conjunto de documentos con las espe-
cificaciones de requisitos de los usuarios, en donde se describen las operaciones
que se realizan en la empresa desde distintos puntos de vista.
La información recogida se debe estructurar utilizando técnicas de espe-
cificación de requisitos, como por ejemplo técnicas de análisis y diseño es-
tructurado y diagramas de flujo de datos. También las herramientas CASE
(Computer-Aided Software Engineering) pueden proporcionar una asistencia
automatizada que garantice que los requisitos son completos y consistentes.

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5.2.4. Diseño de la base de datos
Esta etapa consta de tres fases: diseño conceptual, diseño lógico y diseño
físico de la base de datos. La primera fase consiste en la producción de un
esquema conceptual de los datos, que es independiente de todas las considera-
ciones físicas. Este modelo se refina después en un esquema lógico eliminando
las construcciones que no se pueden representar en el modelo de base de datos
escogido (relacional, orientado a objetos, etc.). En la tercera fase, el esquema
lógico se traduce en un esquema físico para el SGBD escogido. La fase de dise-
ño físico debe tener en cuenta las estructuras de almacenamiento y los métodos
de acceso necesarios para proporcionar un acceso eficiente a la base de datos
en memoria secundaria.
Los objetivos del diseño de la base de datos son:

Representar los datos que requieren las principales áreas funcionales y
los usuarios, y representar las relaciones entre dichos datos.

Proporcionar un modelo de los datos que soporte las transacciones que
se vayan a realizar sobre los datos.

Especificar un esquema que alcance las prestaciones requeridas para el
sistema.

5.2.5. Selección del SGBD
Si no se dispone de un SGBD, o el que hay se encuentra obsoleto, se de-
be escoger un SGBD que sea adecuado para el sistema de información. Esta
elección se debe hacer antes del diseño lógico.

5.2.6. Diseño de la aplicación
En esta etapa se diseñan los programas de aplicación que usarán y procesa-
rán la base de datos. Esta etapa y el diseño de la base de datos, son paralelas.
En la mayor parte de los casos no se puede finalizar el diseño de las aplicaciones
hasta que se ha terminado con el diseño de la base de datos. Por otro lado,
la base de datos existe para dar soporte a las aplicaciones, por lo que habrá
una realimentación desde el diseño de las aplicaciones al diseño de la base de
datos.
En esta etapa hay que asegurarse de que toda la funcionalidad especificada
en los requisitos de usuario se encuentra en el diseño de la aplicación.
Además, habrá que diseñar las interfaces de usuario, aspecto muy impor-
tante que no se debe ignorar. El sistema debe ser fácil de aprender, fácil de
usar, directo y estar dispuesto a tolerar ciertos fallos de los usuarios.

99


5.2.7. Prototipado
Esta etapa, que es opcional, es para construir prototipos de la aplicación
que permitan a los diseñadores y a los usuarios probar el sistema. Un prototipo
es un modelo de trabajo de las aplicaciones del sistema. El prototipo no tiene
toda la funcionalidad del sistema final, pero es suficiente para que los usuarios
puedan utilizar el sistema e identificar qué aspectos están bien y cuáles no son
adecuados, además de poder sugerir mejoras o la inclusión de nuevos elementos.
Este proceso permite que quienes diseñan e implementan el sistema sepan si
han interpretado correctamente los requisitos de los usuarios. Otra ventaja de
los prototipos es que se construyen rápidamente.
Esta etapa es imprescindible cuando el sistema que se va a implementar
tiene un gran coste, alto riesgo o utiliza nuevas tecnologías.

5.2.8. Implementación
En esta etapa se crean las definiciones de la base de datos a nivel conceptual,
externo e interno, así como los programas de aplicación. La implementación de
la base de datos se realiza mediante las sentencias del lenguaje de definición de
datos del SGBD escogido. Estas sentencias se utilizan para crear el esquema
físico de la base de datos, los ficheros en donde se almacenarán los datos de la
base de datos y las vistas de los usuarios.
Los programas de aplicación se implementan utilizando lenguajes de terce-
ra o cuarta generación. Partes de estas aplicaciones son transacciones sobre la
base de datos, que se implementan mediante el lenguaje de manejo de datos
del SGBD. Las sentencias de este lenguaje se pueden embeber en un lenguaje
de programación anfitrión como Visual Basic, Delphi, C, C++ o Java, entre
otros. En esta etapa también se implementan los menús, los formularios para
la introducción de datos y los informes de visualización de datos. Para ello, el
SGBD puede disponer de lenguajes de cuarta generación que permiten el desa-
rrollo rápido de aplicaciones mediante lenguajes de consultas no procedurales,
generadores de informes, generadores de formularios, generadores de gráficos
y generadores de aplicaciones.
En esta etapa también se implementan todos los controles de seguridad
e integridad. Algunos de estos controles se pueden implementar mediante el
lenguaje de definición de datos y otros puede que haya que implementarlos
mediante utilidades del SGBD o mediante los programas de aplicación.

100


5.2.9. Conversión y carga de datos
Esta etapa es necesaria cuando se está reemplazando un sistema antiguo por
uno nuevo. Los datos se cargan desde el sistema viejo al nuevo directamente o,
si es necesario, se convierten al formato que requiera el nuevo SGBD y luego se
cargan. Si es posible, los programas de aplicación del sistema antiguo también
se convierten para que se puedan utilizar en el sistema nuevo.

5.2.10. Prueba
En esta etapa se prueba y valida el sistema con los requisitos especificados
por los usuarios. Para ello, se debe diseñar una batería de test con datos reales,
que se deben llevar a cabo de manera metódica y rigurosa. Es importante darse
cuenta de que la fase de prueba no sirve para demostrar que no hay fallos,
sirve para encontrarlos. Si la fase de prueba se lleva a cabo correctamente,
descubrirá los errores en los programas de aplicación y en la estructura de la
base de datos. Además, demostrará que los programas parecen trabajar tal y
como se especificaba en los requisitos y que las prestaciones deseadas parecen
obtenerse. Por último, en las pruebas se podrá hacer una medida de la fiabilidad
y la calidad del software desarrollado.

5.2.11. Mantenimiento
Una vez que el sistema está completamente implementado y probado, se
pone en marcha. Se dice que el sistema está ahora en la fase de mantenimiento,
en la que se llevan a cabo las siguientes tareas:

Monitorización de las prestaciones del sistema. Si las prestaciones caen
por debajo de un determinado nivel, puede ser necesario reorganizar la
base de datos.

Mantenimiento y actualización del sistema. Cuando sea necesario, los
nuevos requisitos que vayan surgiendo se incorporarán al sistema, si-
guiendo de nuevo las etapas del ciclo de vida que se acaban de presentar.

5.3. Diseño de bases de datos
En este apartado se describen con más detalle los objetivos de cada una
de las etapas del diseño de bases de datos: diseño conceptual, diseño lógico y
diseño físico. La metodología a seguir en cada una de estas etapas se describe
con detalle en capítulos posteriores.

101


5.3.1. Diseño conceptual
En esta etapa se debe construir un esquema de la información que se usa
en la empresa, independientemente de cualquier consideración física. A este
esquema se le denomina esquema conceptual. Al construir el esquema, los di-
señadores descubren la semántica (significado) de los datos de la empresa:
encuentran entidades, atributos y relaciones. El objetivo es comprender:

La perspectiva que cada usuario tiene de los datos.

La naturaleza de los datos, independientemente de su representación fí-
sica.

El uso de los datos a través de las áreas funcionales.

El esquema conceptual se puede utilizar para que el diseñador transmita a
la empresa lo que ha entendido sobre la información que ésta maneja. Para
ello, ambas partes deben estar familiarizadas con la notación utilizada en el
esquema. La más popular es la notación del modelo entidad-relación, que se
describe en el capítulo dedicado al diseño conceptual.
El esquema conceptual se construye utilizando la información que se en-
cuentra en la especificación de los requisitos de usuario. El diseño conceptual es
completamente independiente de los aspectos de implementación, como puede
ser el SGBD que se vaya a usar, los programas de aplicación, los lenguajes
de programación, el hardware disponible o cualquier otra consideración física.
Durante todo el proceso de desarrollo del esquema conceptual éste se prueba
y se valida con los requisitos de los usuarios. El esquema conceptual es una
fuente de información para el diseño lógico de la base de datos.

5.3.2. Diseño lógico
El diseño lógico es el proceso de construir un esquema de la información
que utiliza la empresa, basándose en un modelo de base de datos específico,
independiente del SGBD concreto que se vaya a utilizar y de cualquier otra
consideración física.
En esta etapa, se transforma el esquema conceptual en un esquema lógico
que utilizará las estructuras de datos del modelo de base de datos en el que se
basa el SGBD que se vaya a utilizar, como pueden ser: el modelo relacional, el
modelo de red, el modelo jerárquico o el modelo orientado a objetos. Conforme
se va desarrollando el esquema lógico, éste se va probando y validando con los
requisitos de usuario.
La normalización es una técnica que se utiliza para comprobar la validez
de los esquemas lógicos basados en el modelo relacional, ya que asegura que
las tablas obtenidas no tienen datos redundantes. Esta técnica se presenta en
el capítulo dedicado al diseño lógico de bases de datos.

102


El esquema lógico es una fuente de información para el diseño físico. Ade-
más, juega un papel importante durante la etapa de mantenimiento del sistema,
ya que permite que los futuros cambios que se realicen sobre los programas de
aplicación o sobre los datos, se representen correctamente en la base de datos.
Tanto el diseño conceptual, como el diseño lógico, son procesos iterativos,
tienen un punto de inicio y se van refinando continuamente. Ambos se deben
ver como un proceso de aprendizaje en el que el diseñador va comprendiendo
el funcionamiento de la empresa y el significado de los datos que maneja. El
diseño conceptual y el diseño lógico son etapas clave para conseguir un sistema
que funcione después correctamente. Si el esquema no es una representación
fiel de la empresa, será difícil, sino imposible, definir todas las vistas de usuario
(esquemas externos) o mantener la integridad de la base de datos. También
puede ser difícil definir la implementación física o mantener unas prestaciones
aceptables del sistema. Además, hay que tener en cuenta que la capacidad de
ajustarse a futuros cambios es un sello que identifica a los buenos diseños.
Por todo esto, es fundamental dedicar el tiempo y las energías necesarias para
producir el mejor esquema que sea posible.

5.3.3. Diseño físico
El diseño físico es el proceso de producir la descripción de la implementación
de la base de datos en memoria secundaria: determinar las estructuras de
almacenamiento y los métodos de acceso que garanticen un acceso eficiente a
los datos.
Para llevar a cabo esta etapa, se debe haber decidido cuál es el SGBD que
se va a utilizar, ya que el esquema físico se adapta a él. Entre el diseño físico y
el diseño lógico hay una realimentación, ya que algunas de las decisiones que
se tomen durante el diseño físico para mejorar las prestaciones pueden afectar
a la estructura del esquema lógico.
En general, el propósito del diseño físico es describir cómo se va a implemen-
tar físicamente el esquema lógico obtenido en la fase anterior. Concretamente,
en el modelo relacional, esto consiste en:

Obtener un conjunto de tablas y determinar las restricciones que se debe
cumplir sobre ellas.

Determinar las estructuras de almacenamiento y los métodos de acceso
que se van a utilizar para conseguir unas prestaciones óptimas.

Diseñar el modelo de seguridad del sistema.

103


5.4. Diseño de transacciones
Cuando se diseñan las aplicaciones, se deben diseñar también las transac-
ciones que éstas contienen y que son las encargadas de trabajar sobre la base
de datos. Una transacción es un conjunto de acciones llevadas a cabo por un
usuario o un programa de aplicación, que acceden o cambian el contenido de
la base de datos. Las transacciones representan eventos del mundo real, como
dar de alta un nuevo cliente, registrar una factura o dar de baja un artículo
que ya no está a la venta. Estas transacciones se deben realizar sobre la base
de datos para que ésta siga siendo un fiel reflejo de la realidad.
Una transacción puede estar compuesta por varias operaciones sobre la ba-
se de datos, como registrar una factura, que requiere insertar datos en varias
tablas. Sin embargo, desde el punto de vista del usuario, estas operaciones
conforman una sola tarea. Desde el punto de vista del SGBD, una transacción
lleva a la base de datos de un estado consistente a otro estado consistente.
El SGBD garantiza la consistencia de la base de datos incluso si se produce
algún fallo, y también garantiza que una vez se ha finalizado una transacción,
los cambios realizados por ésta quedan permanentemente en la base de da-
tos, no se pueden perder ni deshacer (a menos que se realice otra transacción
que compense el efecto de la primera). Si la transacción no se puede finalizar
por cualquier motivo, el SGBD garantiza que los cambios realizados por esta
transacción son deshechos.
El objetivo del diseño de las transacciones es definir y documentar las
características de alto nivel de las mismas que requiere el sistema. Esta tarea
se debe llevar a cabo al principio del proceso de diseño para garantizar que
el esquema lógico es capaz de soportar todas las transacciones necesarias. Las
características que se debe recoger de cada transacción son las siguientes:
Datos que utiliza la transacción.
Características funcionales de la transacción.
Salida de la transacción.
Importancia para los usuarios.
Frecuencia de utilización.
Hay tres tipos de transacciones:
En las transacciones de recuperación se accede a los datos para visuali-
zarlos en la pantalla a modo de informe.
En las transacciones de actualización se insertan, borran o actualizan
datos de la base de datos.
En las transacciones mixtas se mezclan operaciones de recuperación de
datos y de actualización.

104


El diseño de las transacciones utiliza la información dada en las especificaciones
de requisitos de usuario.

5.5. Herramientas CASE
Cuando se hace la planificación de la base de datos (la primera etapa del
ciclo de vida de las aplicaciones de bases de datos), también se puede escoger
una herramienta CASE que permita llevar a cabo el resto de tareas del modo
más eficiente y efectivo posible. Una herramienta CASE suele incluir:

Un diccionario de datos para almacenar información sobre los datos de
la aplicación de bases de datos.

Herramientas de diseño para dar apoyo al análisis de datos.

Herramientas que permitan desarrollar el modelo de datos corporativo,
así como los esquemas conceptual y lógico.

Herramientas para desarrollar los prototipos de las aplicaciones.

El uso de las herramientas CASE puede mejorar la productividad en el
desarrollo de una aplicación de bases de datos, tanto desde el punto de vista
de la eficiencia durante su desarrollo, como de la efectividad del sistema desa-
rrollado. La eficiencia se refiere al coste, tanto en tiempo como en dinero, de
desarrollar la aplicación. La efectividad se refiere al grado en que el sistema
satisface las necesidades de los usuarios. Para obtener una buena productivi-
dad, subir el nivel de efectividad puede ser más importante que aumentar la
eficiencia.

105


Capítulo 6

Diseño conceptual

El primer paso en el diseño de una base de datos es la producción del es-
quema conceptual. En este capítulo se presenta una metodología para producir
estos esquemas, denominada entidad-relación.

Captar una realidad determinada, correspondiente a unos requisitos de
usuario, y plasmarla en un esquema conceptual mediante un diagrama
entidad-relación.

Interpretar un esquema conceptual dado, extrayendo de él los requisitos
de datos de los usuarios que se hayan reflejado.

6.1. Modelo entidad-relación
El diseño conceptual parte de las especificaciones de requisitos de los usua-
rios y su resultado es el esquema conceptual de la base de datos. Una opción
para recoger los requisitos consiste en examinar los diagramas de flujo de da-
tos, que se pueden haber producido previamente, para identificar cada una de
las áreas funcionales. La otra opción consiste en entrevistar a los usuarios, exa-
minar los procedimientos, los informes y los formularios, y también observar
el funcionamiento de la empresa.
Un esquema conceptual es una descripción de alto nivel de la estructura
de la base de datos, independientemente del SGBD que se vaya a utilizar para
manipularla. Para especificar los esquemas conceptuales se utilizan modelos
conceptuales. Los modelos conceptuales se utilizan para representar la realidad
a un alto nivel de abstracción. Mediante los modelos conceptuales se puede
construir una descripción de la realidad fácil de entender. En el diseño de
bases de datos se usan, en primer lugar, los modelos conceptuales para lograr

106


una descripción de alto nivel de la realidad, y luego se transforma el esquema
conceptual en un esquema lógico (diseño lógico).
Los modelos conceptuales deben ser buenas herramientas para representar
la realidad, por lo que deben poseer las siguientes cualidades:
Expresividad : deben tener suficientes conceptos para expresar perfecta-
mente la realidad.

Simplicidad : deben ser simples para que los esquemas sean fáciles de
entender.

Minimalidad : cada concepto debe tener un significado distinto.

Formalidad : todos los conceptos deben tener una interpretación única,
precisa y bien definida.
En general, un modelo no es capaz de expresar todas las propiedades de una
realidad determinada, por lo que hay que añadir afirmaciones que complemen-
ten el esquema.
El modelo entidad-relación es el modelo conceptual más utilizado para el
diseño conceptual de bases de datos. Fue introducido por Peter Chen en 1976.
El modelo entidad-relación está formado por un conjunto de conceptos que
permiten describir la realidad mediante representaciones gráficas y lingüísticas.
Estos conceptos se muestran en la figura 6.1:

entidad relación

atributo identificador

atributo compuesto

jerarquía de generalización

Figura 6.1: Conceptos del modelo entidad-relación.

Originalmente, el modelo entidad-relación sólo incluía los conceptos de en-
tidad, relación y atributo. Más tarde, se añadieron otros conceptos, como los
atributos compuestos y las jerarquías de generalización, en lo que se ha deno-
minado modelo entidad-relación extendido.

107


Las tareas a realizar en el diseño conceptual son las siguientes:
1. Identificar las entidades.

2. Identificar las relaciones.

3. Identificar los atributos y asociarlos a entidades y relaciones.

4. Determinar los dominios de los atributos.

5. Determinar los identificadores.

6. Determinar las jerarquías de generalización (si las hay).

7. Dibujar el diagrama entidad-relación.

8. Revisar el esquema conceptual local con el usuario.

6.1.1. Entidades
En primer lugar, hay que definir los principales conceptos que interesan al
usuario. Estos conceptos serán las entidades. Una forma de identificar las enti-
dades es examinar las especificaciones de requisitos de usuario. En estas espe-
cificaciones se buscan los nombres o los sintagmas nominales que se mencionan
(por ejemplo: código del cliente, nombre del cliente, número de la factura, fecha
de la factura, IVA de la factura). También se buscan conceptos importantes
como personas, lugares o conceptos abstractos, excluyendo aquellos nombres
que sólo son propiedades de otros objetos. Por ejemplo, se pueden agrupar el
código del cliente y el nombre del cliente en una entidad denominada cliente,
y agrupar el número de la factura, la fecha de la factura y el IVA de la factura
en otra entidad denominada factura.
Otra forma de identificar las entidades es buscar aquellos conceptos que
existen por sí mismos. Por ejemplo, vendedor es una entidad porque los ven-
dedores existen, sepamos o no sus nombres, direcciones y teléfonos. Siempre
que sea posible, el usuario debe colaborar en la identificación de las entidades.
A veces, es difícil identificar las entidades por la forma en que aparecen
en las especificaciones de requisitos. Los usuarios, a veces, hablan utilizando
ejemplos o analogías. En lugar de hablar de vendedores en general, hablan de
personas concretas, o bien, hablan de los puestos que ocupan esas personas.
Para complicarlo aún más, los usuarios usan, muchas veces, sinónimos y
homónimos. Dos palabras son sinónimos cuando tienen el mismo significado.
Los homónimos ocurren cuando la misma palabra puede tener distintos signi-
ficados dependiendo del contexto.
No siempre es obvio saber si un concepto es una entidad, una relación o un
atributo. El análisis es subjetivo, por lo que distintos diseñadores pueden hacer
distintas interpretaciones, aunque todas igualmente válidas. Todo depende de
la opinión y la experiencia de cada uno. Los diseñadores de bases de datos

108


deben tener una visión selectiva y clasificar las cosas que observan dentro del
contexto de la empresa u organización. A partir de unas especificaciones de
usuario es posible que no se pueda deducir un conjunto único de entidades,
pero después de varias iteraciones del proceso de análisis, se llegará a obtener
un conjunto de entidades que sean adecuadas para el sistema que se ha de
construir.
Conforme se van identificando las entidades, se les dan nombres que tengan
un significado y que sean obvias para el usuario. Los nombres de las entidades
y sus descripciones se anotan en el diccionario de datos. Cuando sea posible,
se debe anotar también el número aproximado de ocurrencias de cada entidad.
Si una entidad se conoce por varios nombres, éstos se deben anotar en el
diccionario de datos como alias o sinónimos. En el modelo entidad-relación, las
entidades se representan mediante un rectángulo que posee dentro el nombre
de la entidad.

Ejemplo 6.1 Entidades.

CIUDADES y ASIGNATURAS se han representado como entidades porque
de ellas se requiere almacenar información: nombre de la ciudad, provincia en
la que se encuentra, número de habitantes, nombre de la asignatura, créditos
teóricos y prácticos, titulación a la que pertenece, etc.

CIUDAD CIUDAD es una entidad;
Alicante, Toledo son ocurrencias de CIUDAD.

ASIGNATURA es una entidad;
ASIGNATURA
Lengua, Ciencias son ocurrencias de ASIGNATURA.

Figura 6.2: Ejemplos de dos entidades y de ocurrencias de las mismas.

6.1.2. Relaciones
Una vez definidas las entidades, se debe definir las relaciones existentes
entre ellas. Del mismo modo que para identificar las entidades se buscaban
nombres en las especificaciones de requisitos, para identificar las relaciones se
suelen buscar las expresiones verbales. Por ejemplo: ciudad donde ha nacido
el estudiante y ciudades en que ha residido; cada director tiene a su cargo a
un conjunto de empleados. Si las especificaciones de requisitos reflejan estas
relaciones es porque son importantes para la empresa y, por lo tanto, se deben
reflejar en el esquema conceptual. La mayoría de las relaciones son binarias (en-
tre dos entidades), pero también puede haber relaciones en las que participen
más de dos entidades, así como relaciones recursivas.
Es muy importante repasar las especificaciones para comprobar que todas
las relaciones, explícitas o implícitas, se han encontrado. Si se tienen pocas

109


entidades, se puede comprobar por parejas si hay alguna relación entre ellas.
De todos modos, las relaciones que no se identifican ahora se suelen encontrar
cuando se valida el esquema con las transacciones que debe soportar.
Una vez identificadas todas las relaciones, hay que determinar la cardinali-
dad mínima y máxima con la que participa cada entidad en cada una de ellas.
De este modo, el esquema representa de una manera más explícita la semántica
de las relaciones. La cardinalidad es un tipo de restricción que se utiliza para
comprobar y mantener la calidad de los datos.
La cardinalidad mínima indica si la participación de la entidad en la relación
es opcional (se indica con 0) o si es obligatoria (se indica con 1). Que sea
obligatoria implica que todas las ocurrencias de la entidad deberán relacionarse
con, al menos, una ocurrencia de la entidad que se encuentra al otro lado de la
relación. La cardinalidad máxima indica si cada ocurrencia de la entidad sólo
puede relacionarse con una ocurrencia de la entidad del otro lado de la relación
(se indica con 1), o si puede relacionarse con varias a la vez (se indica con n).
Conforme se van identificando las relaciones, se les van asignando nombres
que tengan significado para el usuario. En el diccionario de datos se anotan los
nombres de las relaciones, su descripción y las restricciones que existen sobre
ellas.

Ejemplo 6.2 Tipos de relaciones.

Las entidades se relacionan entre ellas o consigo mismas, lo cual se representa
en el esquema conceptual mediante líneas y un rombo en donde se da nombre
a la relación. En la línea se expresa la cardinalidad con la que cada entidad
participa en la relación mediante dos componentes entre paréntesis.

dirige a (0,n)
(1,n) (0,n)
residido

ESTUDIANTE CIUDAD EMPLEADO dirigir

nacido
(1,1) (0,n)
es dirigido por (1,1)

obligatoria opcional
(a) (b)

Figura 6.3: Ejemplos de relaciones.

Los esquemas de la figura 6.3 corresponden a los siguientes requisitos:
(a) De cada estudiante se sabe la ciudad en donde ha nacido (será una y sólo
una) y también las ciudades en donde ha residido (al menos aquella en
la que reside en la actualidad).

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(b) Cada empleado es dirigido por otro empleado (obligatoriamente por uno
y sólo por uno), y un empleado puede ser director de varios empleados
(o no serlo de ninguno).

6.1.3. Atributos
El siguiente paso consiste en identificar los atributos y asociarlos con las en-
tidades y las relaciones en función de su significado. Al igual que ha procedido
con las entidades, para identificar los atributos se buscan nombres en las especi-
ficaciones de requisitos. Son atributos los nombres que identifican propiedades,
cualidades, identificadores o características de entidades o de relaciones.
Lo más sencillo es preguntarse, para cada entidad y cada relación, qué
información se quiere saber de ellas. La respuesta a esta pregunta se debe en-
contrar en las especificaciones de requisitos. Pero, en ocasiones, será necesario
preguntar a los usuarios para que aclaren los requisitos. Desgraciadamente, los
usuarios pueden dar respuestas a esta pregunta que también contengan otros
conceptos, por lo que hay que considerar sus respuestas con mucho cuidado.
Al identificar los atributos, hay que tener en cuenta si son simples o com-
puestos. Por ejemplo, el atributo dirección puede ser simple, teniendo la direc-
ción completa como un solo valor: ‘San Rafael 45, Almazora’; o puede ser un
atributo compuesto, formado por la calle (‘San Rafael’), el número (‘45’) y la
población (‘Almazora’). El escoger entre atributo simple o compuesto depende
de los requisitos del usuario. Si el usuario no necesita acceder a cada uno de
los componentes de la dirección por separado, se puede representar como un
atributo simple. Pero si el usuario quiere acceder a los componentes de forma
individual, entonces se debe representar como un atributo compuesto.
En el esquema conceptual se debe reflejar la cardinalidad mínima y máxima
de cada atributo, ya sea simple o compuesto. La cardinalidad mínima indica si
el atributo es opcional (se expresa con 0) o si es obligatorio (se expresa con 1).
La cardinalidad máxima indica si el atributo tiene, como mucho, un solo valor
(se indica con 1) o si puede tener varios valores, es decir, si es multievaluado (se
indica con n). Puesto que el valor más usual en la cardinalidad de los atributos
es «(1,1)» (tienen un valor y sólo uno), ésta se omite para estos casos, siendo
el valor por defecto.
En esta fase también se debe identificar los atributos derivados o calculados,
que son aquellos cuyo valor se puede calcular a partir de los valores de otros
atributos. Por ejemplo, el número de estudiantes matriculados, la edad de los
estudiantes o el número de ciudades en que residen los estudiantes. Algunos
diseñadores no representan los atributos derivados en los esquemas conceptua-
les. Si se hace, se debe indicar claramente que el atributo es derivado y a partir
de qué atributos se obtiene su valor. El momento en que hay que considerar
los atributos derivados es en el diseño físico.
Cuando se están identificando los atributos, se puede descubrir alguna en-
tidad que no se ha identificado previamente, por lo que hay que volver al

111


principio introduciendo esta entidad y viendo si se relaciona con otras entida-
des.
Es muy útil elaborar una lista con los atributos que aparecen en los requi-
sitos e ir eliminándolos de la lista conforme se vayan asociando a una entidad
o relación. De este modo, uno se puede asegurar de que cada atributo se asocia
a una sola entidad o relación, y que cuando la lista se ha acabado, se han
asociado todos los atributos.
Hay que tener mucha precaución cuando parece que un mismo atributo
se debe asociar a varias entidades. Esto puede ser por una de las siguientes
causas:

Se han identificado varias entidades, como director, supervisor y admi-
nistrativo, cuando, de hecho, pueden representarse como una sola entidad
denominada empleados. En este caso, se puede escoger entre introducir
una jerarquía de generalización (se presentan más adelante), o dejar las
entidades que representan cada uno de los puestos que ocupan los em-
pleados.

Se ha identificado una relación entre entidades. En este caso, se debe
asociar el atributo a una sola de las entidades y hay que asegurarse de
que la relación ya se había identificado previamente. Si no es así, se debe
actualizar el esquema y el diccionario, para recoger la nueva relación.

Conforme se van identificando los atributos, se les asignan nombres que
tengan significado para el usuario. De cada atributo se debe anotar la siguiente
información en el diccionario:

Nombre y descripción del atributo.

Alias o sinónimos por los que se conoce al atributo.

Tipo de dato y longitud.

Valores por defecto del atributo (si se especifican).

Si el atributo es compuesto, especificar qué atributos simples lo forman
y describirlos como se indica en esta lista.

Si el atributo es derivado, indicar cómo se calcula su valor.

Ejemplo 6.3 Atributos simples.

De los estudiantes del diagrama de la figura 6.4 se quiere conocer el nombre,
el DNI y la carrera que están estudiando. Conocer la ciudad de nacimiento
es, en este caso, opcional (cardinalidad (0, 1)) y, si se conoce, se conocerá
también la fecha de nacimiento. Es por ello que este último atributo está en
la relación y no en la entidad estudiante: va ligado a conocer o no la ciudad

112


fecha inicio

(1,n) (0,n)
residido
nombre nombre
(0,1)
DNI ESTUDIANTE CIUDAD altitud
carrera habitantes
nacido
(0,1) (0,n)
fecha nacimiento

Figura 6.4: Ejemplo de atributos simples.

de nacimiento. Además, de los estudiantes también interesan las ciudades en
donde han residido y la fecha en que han comenzado a hacerlo en cada una
de ellas. De las ciudades, interesa su nombre y su número de habitantes, y
si es posible, su altitud. El que las ciudades participen en ambas relaciones
con cardinalidad (0, n) signiﬁca que hay ciudades en donde puede que no haya
nacido ningún estudiante o que hayan nacido varios, y que hay ciudades en
donde puede que no haya residido ningún estudiante o que hayan residido
varios.
Ejemplo 6.4 Atributos compuestos.

ciudad
lugar residencia
(1,n)
nombre fecha inicio
DNI EMPLEADO
título (0,n) ciudad
(0,1)
lugar nacimiento
fecha

Figura 6.5: Ejemplo de atributos compuestos.

El diagrama de la ﬁgura 6.5 corresponde a unos requisitos muy similares a
los del ejemplo anterior: datos de empleados, lugar de nacimiento y lugares
de residencia. En este caso, las ciudades no se han considerado como entidad
porque de ellas no hay que conocer otras propiedades aparte de su nombre.
En este ejemplo aparecen atributos compuestos y atributos multievaluados
(con cardinalidad máxima n). La interpretación del esquema es la siguiente:
de los empleados interesa su nombre y su DNI, además del título o títulos
que tienen, si es el caso (puede haber empleados sin titulación). Si se conoce
el lugar de nacimiento, interesa el nombre de la ciudad y la fecha. Además,
interesa conocer los lugares en que ha residido y, para cada uno de ellos, el
nombre de la ciudad y la fecha de inicio de la residencia.

113


6.1.4. Dominios
En este paso se deben determinar los dominios de los atributos. El dominio
de un atributo es el conjunto de valores que puede tomar el atributo. Por
ejemplo, el dominio de los DNI son las tiras de nueve caracteres en donde los
ocho primeros son dígitos numéricos y el último es un carácter de control que se
obtiene al aplicar un determinado algoritmo; el dominio de los códigos postales
en España son cadenas de cinco dígitos, correspondiendo los dos primeros a
un número de provincia válido.
Un esquema conceptual está completo si incluye los dominios de todos sus
atributos, es decir, los valores permitidos para cada atributo, su tamaño y su
formato. También se puede incluir información adicional sobre los dominios
como, por ejemplo, las operaciones que se pueden realizar sobre cada atributo,
qué atributos pueden compararse entre sí o qué atributos pueden combinarse
con otros. Aunque sería muy interesante que el sistema final respetara todas
estas indicaciones sobre los dominios, esto es todavía una línea abierta de
investigación. Toda la información sobre los dominios se debe anotar también
en el diccionario de datos.

6.1.5. Identificadores
Cada entidad tiene al menos un identificador. En este paso, se trata de
encontrar todos los identificadores de cada una de las entidades. Los identifi-
cadores pueden ser simples o compuestos. De cada entidad se escogerá uno de
los identificadores como clave primaria en la fase del diseño lógico. Todos los
identificadores de las entidades se deben anotar en el diccionario de datos.
Cuando se determinan los identificadores es fácil darse cuenta de si una en-
tidad es fuerte o débil. Si una entidad tiene al menos un identificador, es fuerte
(otras denominaciones son padre, propietaria o dominante). Si una entidad no
tiene atributos que le sirvan de identificador, es débil (otras denominaciones
son hijo, dependiente o subordinada).

Ejemplo 6.5 Identificadores de entidades fuertes.

El diagrama de la figura 6.6 muestra cómo se identifican estudiantes y ciudades.
No conviene olvidar que estamos trabajando ante unos supuestos requisitos.
En este caso, se sabe que los estudiantes se identifican de modo único por su
DNI, y las ciudades por su nombre.

Ejemplo 6.6 Identificadores de entidades débiles.

En el diagrama de la figura 6.7 se muestra una entidad débil: la de los em-
pleados. Cada empleado se identifica por su número de empleado dentro de
su departamento. Nótese que los departamentos tienen dos posibles formas de
identificarse: bien mediante su número o bien mediante su nombre. Por lo tanto

114


fecha inicio

(1,n) (0,n)
residido
nombre nombre
(0,1)
DNI ESTUDIANTE CIUDAD altitud
carrera habitantes
nacido
(0,1) (0,n)
fecha nacimiento

Figura 6.6: Ejemplo de identificador de entidades fuertes.

hay también dos maneras de identificar a los empleados: por la combinación
de su número de empleado y el número de su departamento, o bien, por la
combinación de su número de empleado y el nombre de su departamento.

num_depto (1,n) (1,1) nombre
nombre DEPARTAMENTO trabaja EMPLEADO fecha_ingreso
presupuesto num_emp

Figura 6.7: Ejemplo de identificador de entidad débil.

6.1.6. Jerarquías de generalización
En este paso hay que observar las entidades que se han identificado hasta
el momento. Hay que ver si es necesario reflejar las diferencias entre distintas
ocurrencias de una entidad, con lo que surgirán nuevas subentidades de esta
entidad genérica; o bien, si hay entidades que tienen características en común
y que realmente son subentidades de una nueva entidad genérica.
En cada jerarquía hay que determinar la cardinalidad mínima y máxima.
La cardinalidad mínima expresa si cada ocurrencia de la entidad está obligada
o no a estar clasificada en alguna subentidad. Si está obligada se dice que la
jerarquía es total y si no lo está, se dice que es parcial. La cardinalidad máxima
expresa si cada ocurrencia de la entidad se clasifica sólo como una subentidad
o si puede estar clasificada como varias. Si lo está sólo en una, se dice que es
exclusiva, si no es superpuesta. Esta cardinalidad se expresa, bien con letras o
bien con números: (p/t, e/s) ≡ (0/1, 1/n).

Ejemplo 6.7 Jerarquía de generalización.

La figura 6.8 muestra una jerarquía que clasifica las pólizas de una compañía
de seguros. Todas ellas tienen un número que las identifica, una fecha de inicio

115


y una fecha de finalización. Además, si una póliza es de un seguro de vida, se
conoce la información de sus beneficiarios (puede ser más de uno). Si la póliza
es de un seguro de automóvil, se conoce la matrícula del mismo. Puesto que un
atomóvil sólo puede tener una póliza, su matrícula es también un identificador
de la misma. Por último, si la póliza es de un seguro de vivienda, se conoce el
domicilio de la vivienda asegurada.

número
fecha_ini PÓLIZA
fecha_fin
(1,1)

DE VIDA DE AUTOMÓVIL DE VIVIENDA
(1,n)
beneficiario matrícula domicilio

DNI fecha_nacim
nombre

Figura 6.8: Ejemplo de jerarquía de generalización.

6.1.7. Diagrama entidad-relación
Una vez identificados todos los conceptos (entidades, atributos, relaciones,
etc.), se debe dibujar el diagrama entidad-relación correspondiente a cada una
de las vistas de los usuarios. Se obtienen así los esquemas conceptuales locales.
Antes de dar por finalizada la fase del diseño conceptual, se debe revisar
cada esquema conceptual local con los usuarios. Estos esquemas están formados
por cada diagrama entidad-relación y toda la documentación que describe cada
esquema. Si se encuentra alguna anomalía, hay que corregirla haciendo los
cambios oportunos, por lo que posiblemente haya que repetir alguno de los
pasos anteriores. Este proceso debe repetirse hasta que se esté seguro de que
cada esquema conceptual es una fiel representación de la parte de la empresa
que se está tratando de modelar.

116


6.2. Recomendaciones
En este apartado se dan algunas recomendaciones para dibujar los esquemas
conceptuales y se muestran los errores más comunes que se cometen en los
diagramas.

Dos entidades no se pueden conectar directamente con una línea (ver
figura 6.9). La forma de conectar entidades es mediante relaciones.

O
E CT
PROFESOR RR ASIGNATURA
CO
IN

Figura 6.9: No es correcto conectar entidades directamente (excepto si forman parte
de una jerarquía).

No puede haber conexiones entre dos relaciones (ver figura 6.10).

PROFESOR imparte ASIGNATURA

O
ECT
RR
CO en
IN

SEMESTRE

Figura 6.10: No es correcto conectar relaciones.

Los atributos se asocian a entidades y a relaciones, pero no se asocian a
las líneas que las conectan (ver figura 6.11).

ESTUDIANTE toma LIBRO

TO
fecha REC
C OR
IN

Figura 6.11: No es correcto colocar atributos fuera de entidades y relaciones.

Cuando una entidad participa en una relación, se debe indicar siempre
la cardinalidad con la que participa «(0/1, 1/n)».

117


Un atributo es una propiedad de una entidad o de una relación. Cada
atributo se dibuja sólo una vez en el esquema.

Puede haber nombres de atributos iguales en distintas entidades siempre
que tengan significados diferentes. Por ejemplo, la entidad ESTUDIANTE
tiene un atributo nombre y la entidad UNIVERSIDAD también puede tener
un atributo nombre, teniendo, cada uno de estos atributos, un significado
diferente.

Los atributos simples se representan mediante círculos pequeños conec-
tados directamente a la entidad o la relación con una línea en la que se
especifica la cardinalidad. La cardinalidad por defecto es «(1,1)». Junto
a cada círculo se especifica el nombre del atributo (el nombre que de-
be ser significativo). Los atributos que no forman parte de un atributo
compuesto deben unirse con líneas independientes a la entidad (no es
correcto hacerlo como se muestra en la figura 6.12).

ESTUDIANTE

O nombre
E CT
RR apellidos
CO fecha_nacim
IN
domicilio

Figura 6.12: No es correcto usar una misma línea para los atributos.

Los atributos compuestos se representan mediante un óvalo, especifican-
do su nombre en el interior, y tendrán uno o varios atributos simples
conectados directamente a él mediante una línea. El atributo compuesto
estará conectado a la entidad o la relación mediante una línea en la que
se especificará la cardinalidad. La cardinalidad por defecto es «(1,1)».

La cardinalidad de un atributo no expresa su rango de valores (ver figu-
ra 6.13). El rango de valores posibles es el dominio sobre el que se define
el atributo. La cardinalidad es el número de valores distintos que puede
tener el atributo a la vez.
(0,n)
PERSONA edad
C TO
R RE
CO
IN

Figura 6.13: No es correcto usar la cardinalidad para expresar el rango de valores.

118


Si un atributo tiene un número fijo de posibles valores, éstos no se di-
bujan como componentes de un atributo compuesto (ver figura 6.14). Al
especificar el dominio del atributo será cuando se especifiquen los posibles
valores.
infantil
ALUMNO etapa primaria
O
E CT secundaria
RR
CO
IN

Figura 6.14: No es correcto usar los atributos compuestos para expresar rangos de
valores.

Todas las entidades deben tener, al menos, un identificador. Cada iden-
tificador se representa mediante un círculo relleno de color. Los atributos
con cardinalidad máxima n no pueden ser identificadores. En el diseño
conceptual se deben tener en cuenta todos los posibles identificadores y
dibujarlos.1
Cuando un identificador está formado por varios atributos, éstos no ten-
drán su círculo coloreado (ver figura 6.15). Los atributos que forman el
identificador se deben dejar sin colorear, se conectan mediante una línea
y es al final de la misma donde se dibuja un círculo coloreado, indican-
do así que la combinación de todos los atributos conectados forma un
identificador de la entidad.
colegio
MEDICO
num_colegiado
O
E CT
O RR
INC

Figura 6.15: No es correcto colorear los atributos simples que forman un identificador
compuesto.

Las relaciones no tienen identificadores (ver figura 6.16).
Una entidad débil es aquella que depende de otra para identificarse. Su
participación en la relación con la entidad de la que depende será siem-
pre «(1,1)». El identificador de la entidad débil estará formado por uno
o varios de sus atributos, en combinación con el identificador de la enti-
dad de la que depende. Esto se expresa conectando con una línea dichos
1
Todos ellos serán claves candidatas en la etapa del diseño lógico: uno terminará siendo
la clave primaria (PRIMARY KEY) y el resto serán claves alternativas (UNIQUE).

119


ESTUDIANTE toma LIBRO
O
E CT
RR
CO fecha
IN

Figura 6.16: No es correcto poner identificadores a las relaciones.

atributos, y la línea que conecta a la otra entidad con la relación de
dependencia. Al final de la línea se dibujará un círculo coloreado, expre-
sando así el identificador. Los demás atributos que lo forman no deben
colorearse (ver figura 6.17).

EMPLEADO trabaja DEPARTAMENTO
O
E CT
RR
num_emp CO num_depto
IN

Figura 6.17: No es correcto colorear los atributos simples que forman parte de un
identificador compuesto.

6.3. Ejemplos
Ejemplo 6.8 Asociación de cines.

«La asociación de cines de una ciudad quiere crear un servicio telefónico en el
que se pueda hacer cualquier tipo de consulta sobre las películas que se están
proyectando actualmente. Algunos ejemplos de consultas son los siguientes:
en qué cines hacen una determinada película y el horario de los pases, qué
películas de dibujos animados se están proyectando y dónde, qué películas hay
en un determinado cine, etc. La aplicación informática que se va a implementar
necesitará de una base de datos relacional que contenga toda esta información.
Como primer paso, en este ejercicio se pide realizar el esquema conceptual.
En concreto, para cada cine se debe dar el título de la película y el horario
de los pases, además del nombre del director de la misma, el nombre de hasta
tres de sus protagonistas, el género (comedia, intriga, etc.) y la clasificación
(todos los públicos, a partir de 13 años, a partir de 18 años, etc.).
Para cada cine también se almacenará la calle y número donde está, el
teléfono y los distintos precios según el día (día del espectador, día del jubilado,
festivos y vísperas, etc.). Hay que tener en cuenta que algunos cines tienen

120


varias salas en las que se pasan distintas películas y también que en un mismo
cine se pueden pasar películas distintas en diferentes pases.»

título
director
(1,n) (1,n)
pasa PELÍCULA protagonista
CINE (1,3)
(1,n) (0,n) género
(1,n)
nombre clasificación
calle tarifa hora
número
teléfono precio tipo

Figura 6.18: Esquema conceptual para el caso de la asociación de cines.

A partir de los requisitos especificados se ha obtenido el esquema conceptual
de la figura 6.18. Se han identificado dos entidades: los cines y las películas.
Son atributos de los cines su nombre, su dirección, su número de teléfono y la
tarifa de precios (cada tipo de tarifa tiene un precio). Las películas tienen como
atributos el título, el director, los nombres de hasta tres de sus protagonistas,
el género y la clasificación.
La relación entre cines y películas se establece cuando éstos las incluyen en
sus pases. Una película se puede pasar en varios horarios, y es por eso que se
han incluido éstos en la relación
La siguiente tabla muestra las características de los atributos del esquema:

Atributo Tipo Dominio Ejemplo
nombre cadena Neocine Castellón
calle cadena Paseo Buenavista
número cadena s/n
teléfono cadena 964 280 121
tarifa.precio moneda 0 4,50
tarifa.tipo cadena Día del espectador
hora hora 20:15
título cadena El niño con el pijama de rayas
director cadena Mark Herman
protagonista cadena David Thewlis
género cadena drama
clasificación cadena 7 años

121


Ejemplo 6.9 Catálogo de un portal web.

«Se desea incorporar un catálogo a un portal web y como primer paso, en este
ejercicio se va a obtener el esquema conceptual de la base de datos que le dará
soporte.
El catálogo se va a organizar como una lista jerárquica de temas. Cada tema
final de la jerarquía tendrá un conjunto de enlaces a páginas web recomendadas.
Por ejemplo, un tema podría ser PostgreSQL. Dentro de la jerarquía, éste
podría ser un subtema (hijo) del tema Sistemas de gestión de bases de
datos. El tema MySQL podría ser otro subtema de este último.
De cada tema final hay varias páginas web recomendadas. En el tema
PostgreSQL una página podría ser www.postgresql.org y otra página po-
dría ser la web donde están colgados estos apuntes. De cada página se guarda
la URL y el título.
Para cada página se almacena una prioridad en cada tema en que se reco-
mienda. Esta prioridad sirve para ordenarlas al mostrar los resultados de las
búsquedas en el catálogo de temas. Por ejemplo, la página www.postgresql.org
tendría una prioridad mayor que la de los apuntes que tienes en tus manos.
Cada tema tiene una serie de palabras clave asociadas, cada una con un
número que permite ordenarlas según su importancia dentro del tema. Por
ejemplo, el tema PostgreSQL podría tener las palabras clave (1) relacional,
(2) multiusuario y (3) libre.
También se quiere guardar información sobre las consultas que se han rea-
lizado sobre cada tema del catálogo. Cada vez que se consulte un tema se
guardará la IP de la máquina desde la que se ha accedido y la fecha y hora de
la consulta.
Algunas páginas web son evaluadas por voluntarios. La calificación que
otorgan es: **** , ***, ** o *. Se debe almacenar información sobre los vo-
luntarios (nombre y correo electrónico) y las evaluaciones que han hecho de
cada página (calificación y fecha en que se ha valorado). Una misma página
puede ser evaluada por distintos voluntarios y, ya que las páginas van cam-
biando su estructura y contenidos, pueden ser valoradas en más de una ocasión
por un mismo voluntario. En el caso de repetir una evaluación de una misma
página por un mismo voluntario, sólo interesa almacenar la última evaluación
realizada (la más reciente).»
A partir de estos requisitos, se ha obtenido el esquema conceptual de la
figura 6.19.
Se han identificado tres entidades: los temas del catálogo, las páginas web
a las que apuntan los temas y los voluntarios que califican las páginas. Se han
considerado atributos del tema su nombre, las palabras clave con su impor-
tancia (atributo compuesto con múltiples valores) y las consultas que se van
realizando (IP e instante de tiempo).
La jerarquía de temas del catálogo se ha representado mediante una relación
de la entidad de los temas consigo misma, de manera que algunas ocurrencias

122


jerarq
(0,1) (0,n)
es_padre_de prioridad fecha
es_hijo_de
calificación

TEMA contiene evalúa
tema (0,n) (1,n) PÁGINA (0,n) (1,n) VOLUNTARIO

(1,n) (0,n)
URL título email nombre
palabras consultas

palabra importancia IP fecha_hora

Figura 6.19: Esquema conceptual para el caso del catálogo web.

de esta entidad están relacionadas con otras ocurrencias de la misma. Cuando
se establece una de estas relaciones, es importante etiquetar los caminos. Así
se tiene que cada tema hijo, lo es sólo de un tema, y si es padre, puede serlo
de varios temas.
Otra entidad identificada es la de las páginas web. De cada página se tiene
la URL y el título, y puede ser apuntada por varios temas de la jerarquía.
La tercera entidad es la correspondiente a los voluntarios que califican las
páginas. Cada voluntario tiene una dirección de correo electrónico (email) y
su nombre. La relación entre voluntarios y páginas se establece cada vez que
un voluntario califica una página. Los posibles valores del atributo calificación
son: **** , ***, ** o *.
En la tabla que aparece a continuación se muestran algunas características
de los atributos. Nos hemos permitido la libertad de especificar tipos como
IP o URL, ya que éstos tienen especificaciones conocidas y bien definidas. Las
longitudes de las cadenas no se han especificado ya que en los requisitos del
ejercicio no se ha proporcionado información al respecto.

123


Atributo Tipo Dominio Ejemplo
tema cadena PostgreSQL
palabra cadena relacional
importancia entero 0 2
IP IP 164.12.123.65
fecha_hora instante 11/10/2008 13:23:10
prioridad entero 0 5
URL URL www.postgresql.org
título cadena The world’s most advanced
open source database
email email persona@servicio.com
nombre cadena Mafalda Goreiro
fecha fecha fecha actual 11/10/2008
caliﬁcación cadena ∗ ∗ ∗∗, ∗ ∗ ∗, ∗∗, ∗ ****

124


Capítulo 7

Diseño lógico relacional

Una vez realizado el diseño conceptual, y obtenido el esquema correspon-
diente mediante un diagrama entidad-relación, se debe proceder con la etapa
del diseño lógico. En esta etapa se debe decidir el modelo lógico de base de
datos que se va a utilizar para llevar a cabo la implementación. Puesto que el
modelo relacional es el modelo lógico de bases de datos más extendido, en este
capítulo se presenta la metodología de diseño para este modelo.
Obtener un conjunto de tablas a partir de un esquema conceptual (ex-
presado mediante un diagrama entidad-relación) y de las especificaciones
adicionales expresadas en el diccionario de datos.

Establecer para cada tabla: la clave primaria, las claves alternativas, las
claves ajenas y las reglas de integridad para las mismas.

Establecer las restricciones y reglas de negocio que se deben hacer sobre
las tablas y sobre sus columnas.

Obtener un diagrama entidad-relación a partir de un conjunto de tablas.

7.1. Esquema lógico
El diseño lógico es el proceso de construir un esquema de la información
que utiliza la empresa, basándose en un modelo de base de datos específico e
independiente del SGBD concreto que se vaya a utilizar, así como de cualquier
otra consideración física. Mientras que el objetivo fundamental del diseño con-
ceptual es la compleción y expresividad del esquema conceptual, el objetivo
del diseño lógico es obtener una representación que use, del modo más eficiente
posible, los recursos que el modelo de SGBD posee para estructurar los datos
y para modelar las restricciones

125


En esta etapa, se transforma el esquema conceptual obtenido en la etapa
anterior del diseño, en un esquema lógico que utilizará las estructuras de datos
del modelo de base de datos en el que se basa el SGBD que se vaya a utilizar.
Los modelos de bases de datos más extendidos son el modelo relacional, el
modelo de red y el modelo jerárquico. El modelo orientado a objetos es también
muy popular, existiendo SGBD objeto-relacionales que implementan el modelo
relacional e incorporan características de la orientación a objetos.
El esquema lógico es una fuente de información para el diseño físico. Ade-
más, juega un papel importante durante la etapa de mantenimiento del sistema,
ya que permite que los futuros cambios que se realicen sobre los programas de
aplicación o sobre los datos, se representen correctamente en la base de datos.
Tanto el diseño conceptual, como el diseño lógico, son procesos iterativos,
tienen un punto de inicio y se van refinando continuamente. Ambos se deben
ver como un proceso de aprendizaje en el que el diseñador va comprendiendo el
funcionamiento de la empresa y el significado de los datos que maneja. El diseño
conceptual y el diseño lógico son etapas clave para conseguir un sistema que
funcione correctamente. Si la base de datos no es una representación fiel de la
empresa, será difícil, si no imposible, definir todas las vistas de los usuarios (los
esquemas externos), o mantener la integridad de la misma. También puede ser
difícil definir la implementación física o mantener unas prestaciones aceptables
del sistema. Además, hay que tener en cuenta que la capacidad de ajustarse
a futuros cambios es un sello que identifica a los buenos diseños de bases de
datos. Por todo esto, es fundamental dedicar el tiempo y las energías necesarias
para producir el mejor esquema posible.
La estructura de datos del modelo relacional es la relación (capítulo 2), a
la que coloquialmente denominamos tabla, término utilizado en la implemen-
tación de este modelo por parte del lenguaje SQL (capítulo 4).
El objetivo de esta etapa es obtener el esquema lógico, que estará formado
por las tablas de la base de datos en tercera forma normal,1 a partir de la
especificación realizada en la etapa del diseño conceptual. Una vez obtenidas
las tablas, se considerará la posibilidad de modificar el esquema de la base de
datos para conseguir una mayor eficiencia.
No se debe olvidar que, si en durante la etapa del diseño lógico se detec-
ta alguna carencia o error en la etapa anterior (diseño conceptual), se debe
subsanar dicho error en el esquema conceptual, y se debe generar una nueva
versión de la documentación que se ha producido en dicha etapa.
Para cada tabla del esquema lógico se debe especificar:
Nombre y descripción de la información que almacena. Es conveniente
indicar si corresponde a una entidad, una relación o un atributo.
Para cada columna, indicar: nombre, tipo de datos (puede ser un tipo
de SQL), si admite nulos, el valor por defecto (si lo tiene) y el rango de
valores (mediante un predicado en SQL).
1
La tercera forma normal se presenta en el apartado 7.2.5, que trata la normalización.

126


Indicar la clave primaria y si se ha de generar automáticamente.

Indicar las claves alternativas.

Indicar las claves ajenas y sus reglas de comportamiento ante el borrado
y la modificación de la clave primaria a la que referencian.

Si alguna columna es un dato derivado (su valor se calcula a partir de
otros datos de la base de datos) indicar cómo se obtiene su valor.

Especificar las restricciones a nivel de fila de cada tabla, si las hay. Estas
restricciones son aquellas que involucran a una o varias columnas dentro
de una misma fila.

Especificar otras restricciones no expresadas antes (serán aquellas que
involucran a varias filas de una misma tabla o a filas de varias tablas a
la vez).

Especificar las reglas de negocio, que serán aquellas acciones que se deba
llevar a cabo de forma automática como consecuencia de actualizaciones
que se realicen sobre la base de datos.

Introducir tablas de referencia para establecer listas de valores para las
columnas que las necesiten.

Una vez obtenido el esquema de la base de datos en tercera forma normal,
y teniendo en cuenta los requisitos en cuanto a transacciones, volumen de
datos y prestaciones deseadas, se puede realizar ciertos cambios que ayuden a
conseguir una mayor eficiencia en el acceso a la base de datos:

Introducir redundancias desnormalizando algunas tablas o añadiendo da-
tos derivados.

Partir tablas horizontalmente (por casos) o verticalmente (por colum-
nas).

7.2. Metodología de diseño
En este apartado se presentan los pasos a seguir para obtener un conjunto
de tablas a partir del esquema conceptual. A cada tabla se le dará un nombre,
y el nombre de sus atributos aparecerá, a continuación, entre paréntesis. El
atributo o atributos que forman la clave primaria se subrayarán. Las claves
ajenas, mecanismo que se utiliza para representar las relaciones entre entidades
en el modelo relacional, se especificarán aparte indicando la tabla a la que hacen
referencia.

127


7.2.1. Entidades fuertes
En el esquema lógico se debe crear una tabla para cada entidad fuerte,
incluyendo todos sus atributos simples con cardinalidad máxima 1. De los
atributos compuestos con cardinalidad máxima 1 incluir sólo sus componentes.
Cada atributo con cardinalidad máxima n se incluirá como una tabla dentro
de la tabla correspondiente a la entidad. Si el atributo es simple, la tabla interna
tendrá una sola columna; si el atributo es compuesto, la tabla interna tendrá
tantas columnas como componentes tenga éste.
Cada uno de los identiﬁcadores de la entidad será una clave candidata. De
entre las claves candidatas hay que escoger la clave primaria; el resto serán
claves alternativas. Para escoger la clave primaria entre las claves candidatas
se puede seguir las siguientes indicaciones:

Escoger la clave candidata que tenga menos atributos.

Escoger la clave candidata cuyos valores no tengan probabilidad de cam-
biar en el futuro.

Escoger la clave candidata cuyos valores no tengan probabilidad de per-
der la unicidad en el futuro.

Escoger la clave candidata con el mínimo número de caracteres (si es de
tipo cadena).

Escoger la clave candidata más fácil de utilizar desde el punto de vista
de los usuarios.

Ejemplo 7.1 Entidad fuerte con atributos.

El diagrama de la ﬁgura 7.1 contiene los datos de interés de los libros de
una biblioteca: título (formado por un título principal y el subtítulo), ISBN,
editorial, autores, idioma en que está escrito y ediciones (cada edición tiene un
número y se ha publicado en un año).

ISBN
(1,n) editorial
edición LIBRO
(1,n)
autor
número año idioma
título

título principal subtítulo

Figura 7.1: Entidad con atributos.

128


El esquema lógico correspondiente es el siguiente:

LIBRO( isbn, título_principal, subtítulo, editorial,
AUTOR( autor ), idioma, EDICIÓN( número, año ) )

7.2.2. Entidades débiles
En el esquema lógico se debe crear una tabla para cada entidad débil,
teniendo en cuenta todos sus atributos tal y como se ha hecho con las entidades
fuertes. Una entidad débil participa en una relación con la entidad fuerte de la
que depende y la cardinalidad con la que participa será siempre «(1,1)»: cada
ocurrencia de la entidad débil se relaciona con una y sólo una ocurrencia de la
entidad fuerte, de la que necesita para identificarse. Por el hecho de participar
de este modo en la relación y por ser débil, a la tabla que le corresponde se le
debe añadir una clave ajena a la tabla de la entidad fuerte de la que depende.
Para ello, se incluye la clave primaria de la tabla que representa a la entidad
fuerte (padre) en la nueva tabla creada para la entidad débil. A continuación,
se debe determinar la clave primaria de la nueva tabla.

Ejemplo 7.2 Entidad débil con atributos.

El diagrama de la figura 7.2 corresponde al ejemplo 6.6 del capítulo 6.

num_depto (1,n) (1,1) nombre
nombre DEPARTAMENTO trabaja EMPLEADO fecha_ingreso
presupuesto num_emp

Figura 7.2: Ejemplo de identificador de entidad débil.

El esquema lógico correspondiente es el siguiente:

DEPARTAMENTO(num_depto, nombre, presupuesto)
DEPARTAMENTO.nombre es una clave alternativa
EMPLEADO(num_emp, num_depto, nombre, fecha_ingreso)
EMPLEADO.num_depto es una clave ajena a DEPARTAMENTO

129


7.2.3. Relaciones binarias
Una relación binaria es aquella en la que participan dos entidades, o bien
una sola entidad cuyas ocurrencias se relacionan entre ellas (autorrelación). En
los diagramas entidad-relación, para cada entidad, se especifica la cardinalidad
con la que participa en cada relación. Según sean las cardinalidades máximas,
las relaciones binarias se clasifican como se especifica a continuación:

Uno a uno: ambas entidades participan con cardinalidad máxima 1. Si
una participa de forma opcional y la otra lo hace de manera obligatoria,
esta última es considerada la entidad hija, mientras que la primera es la
entidad madre.

Uno a muchos: una entidad participa con cardinalidad máxima 1 (será
la entidad hija) mientras que la otra lo hace con cardinalidad máxima n
(será la entidad madre).

Muchos a muchos: ambas entidades participan con cardinalidad máxima
n.

En función del tipo de relación, hay distintas posibilidades para represen-
tarlas en el esquema lógico.

Relaciones binarias uno a uno
Antes de transformar las relaciones uno a uno, es preciso revisarlas, ya que
es posible que se hayan identificado dos entidades que representen el mismo
concepto pero con nombres diferentes (sinónimos). Si así fuera, ambas entida-
des deben integrarse en una sola, y después debe obtenerse la tabla correspon-
diente.
Hay dos formas distintas de representar, en el esquema lógico, una rela-
ción binaria uno a uno entre entidades fuertes. Una vez obtenidas las tablas
correspondientes a las entidades participantes en la relación las opciones son:

(a) Incluir en una de las tablas (sólo en una de ellas) una clave ajena a la
otra tabla. Esta clave ajena será, a su vez, una clave alternativa, ya que
cada ocurrencia de un lado sólo puede relacionarse con una ocurrencia
del otro lado y viceversa. Además, se deben incluir en la misma tabla los
atributos de la relación.
La clave ajena aceptará nulos o no, en función de la cardinalidad mínima
con la que participe la entidad correspondiente en la relación: si es 0, la
participación es opcional por lo que debe aceptar nulos; si es 1, la parti-
cipación es obligatoria y no debe aceptarlos. Los atributos de la relación
que se han incluido en la tabla sólo aceptarán nulos si son opcionales, o
bien, cuando la clave ajena deba aceptar nulos (participación opcional).

130


(b) Crear una nueva tabla para almacenar las ocurrencias de la relación. Esta
tabla contendrá una clave ajena a cada una de las tablas correspondien-
tes a las entidades participantes, además de incluir los atributos de la
relación. Ninguna de las claves ajenas aceptará nulos, ya que la tabla
almacena ocurrencias de la relación. Además, ambas claves ajenas serán
claves candidatas: se escogerá una de ellas como clave primaria y la otra
quedará como clave alternativa.
Si la relación corresponde a una entidad débil con la entidad fuerte de la
que depende, lo único que se debe hacer es añadir los atributos de la relación
(si los tiene), a la tabla de la entidad débil, puesto que ésta ya contiene la clave
ajena a la tabla de la entidad fuerte, que además de ayudarle a identiﬁcarse
(será una clave candidata), expresa la relación. Cuando se tiene una relación
binaria uno a uno entre una entidad débil y una fuerte, puede ser conveniente
plantearse la posibilidad de integrar las dos entidades en una sola, como si se
tratara de sinónimos.

Ejemplo 7.3 Relación uno a uno.

El diagrama de la ﬁgura 7.3 contiene información de los empleados (código y
nombre), de los vehículos que éstos conducen (matrícula y modelo) y desde
cuando lo hacen.
(1,1) (0,1)
VEHÍCULO conduce EMPLEADO

fecha_inicio
matrícula modelo codemp nombre

Figura 7.3: Relación de uno a uno.

A continuación, se muestran tres posibles esquemas lógicos correspondien-
tes a este diagrama:
(a.1) Puesto que la entidad de los vehículos participa de forma obligatoria en
la relación, puede considerarse entidad hija (todas sus ocurrencias están
relacionadas con algún empleado), introduciéndose en ella la relación:

EMPLEADO(codemp, nombre)
VEHÍCULO(matrícula, modelo, codemp, fecha_inicio)
VEHÍCULO.codemp es una clave ajena a EMPLEADO, no acepta
nulos
VEHÍCULO.codemp es también una clave alternativa

(a.2) Aunque la entidad de los vehículos es la entidad hija, al ser una relación
uno a uno, también es posible incluir la relación en la entidad de los

131


empleados. Esto puede ser conveniente cuando se sabe que los accesos
de una tabla a la otra se van a hacer siempre en la misma dirección, de
EMPLEADO a VEHÍCULO:

VEHÍCULO(matrícula, modelo)
EMPLEADO(codemp, nombre, matrícula, fecha_inicio)
EMPLEADO.matrícula es una clave ajena a VEHÍCULO, acep-
ta nulos
EMPLEADO.matrícula es también una clave alternativa
EMPLEADO.matrícula, EMPLEADO.fecha_inicio son ambas nu-
las o no nulas a la vez

Nótese que, por el hecho de participar de manera opcional en la relación,
la clave ajena y el atributo de la relación deben aceptar nulos, y que
ambos deben ser nulos o no nulos a la vez. Esta restricción se puede
expresar sin ambigüedad en forma de predicado SQL:

(EMPLEADO.matrícula IS NULL AND EMPLEADO.fecha_inicio
IS NULL)
OR (EMPLEADO.matrícula IS NOT NULL AND EMPLEADO.fecha_inicio
IS NOT NULL)

(b) Otro modo de representar la relación es mediante una tabla aparte:

EMPLEADO(codemp, nombre)
CONDUCE(matrícula, codemp, fecha_inicio)
CONDUCE.matrícula es una clave ajena a VEHÍCULO, no acep-
ta nulos
CONDUCE.codemp es una clave ajena a EMPLEADO, no acepta
nulos
CONDUCE.codemp es también una clave alternativa

Nótese que ninguna de las claves ajenas acepta nulos, aún habiendo una
entidad que participa de manera opcional. Esto es así porque la tabla
CONDUCE almacena ocurrencias de una relación, no de una entidad: si la
relación no se da para algún empleado, éste no aparece en la tabla.

Escoger una u otra opción para representar cada relación uno a uno dependerá,
en gran medida, de cómo se va a acceder a las tablas y del número de ocurren-
cias de las entidades que van a participar en la relación. Se tratará siempre de
favorecer los accesos más frecuentes y que requieran un tiempo de respuesta
menor.
Por ejemplo, en el esquema (a.1) dar de alta un vehículo conlleva ejecutar
una sola sentencia INSERT en la tabla VEHÍCULO, mientras que hacerlo en los
esquemas (a.2) y (b) conlleva ejecutar dos sentencias (un INSERT y un UPDATE,

132


o dos INSERT). Sin embargo, en estos dos últimos esquemas, un recorrido com-
pleto de la tabla VEHÍCULO para obtener la matrícula y el modelo es más rápido
puesto que cada fila almacena menos datos. Por otra parte, mantener la res-
tricción de que todo vehículo debe estar relacionado con algún empleado (con
la fecha de inicio), es trivial en el esquema (a.1) exigiendo que ambos atributos
no acepten nulos, mientras que hacerlo en los otros dos esquemas requiere el
uso de transacciones.
En resumen, cada esquema será más conveniente para ciertos tipos de ac-
cesos, por lo que se tratará de favorecer aquellos que sean críticos.

Relaciones binarias uno a muchos
Cuando la relación entre dos entidades fuertes es de uno a muchos, sigue
habiendo dos modos de representarla en el esquema lógico: mediante una clave
ajena o mediante una tabla aparte; aunque el modo de hacerlo varía respecto
a las relaciones de uno a uno, tal y como se muestra a continuación:

(a) Incluir en la tabla hija (aquella cuya entidad participa con cardinalidad
máxima 1) una clave ajena a la tabla madre, junto con los atributos de
la relación. La clave ajena aceptará nulos o no, en función de la cardina-
lidad mínima con la que participe la entidad hija en la relación: si es 0, la
participación es opcional por lo que debe aceptar nulos; si es 1, la parti-
cipación es obligatoria y no debe aceptarlos. Los atributos de la relación
que se han incluido en la tabla sólo aceptarán nulos si son opcionales, o
bien cuando la clave ajena deba aceptar nulos (participación opcional).

(b) Crear una nueva tabla para almacenar las ocurrencias de la relación.
Esta tabla contendrá una clave ajena a cada una de las tablas correspon-
dientes a las entidades participantes, además de incluir los atributos de
la relación. Ninguna de las claves ajenas aceptará nulos, ya que la tabla
almacena ocurrencias de la relación. La clave primaria será la clave ajena
a la tabla correspondiente a la entidad hija, ya que cada ocurrencia de
ésta sólo puede aparecer una vez en la tabla.

Si la relación corresponde a una entidad débil con la entidad fuerte de la
que depende, lo único que se debe hacer es añadir los atributos de la relación
(si los tiene), a la tabla de la entidad débil, puesto que ésta ya contiene la clave
ajena a la tabla de la entidad fuerte, que además de ayudarle a identificarse
(formará parte de su clave primaria), expresa la relación.

Ejemplo 7.4 Relación uno a muchos.

El diagrama de la figura 7.4 contiene información de los profesores (código y
nombre) y de los estudiantes (código y nombre). Algunos profesores tutorizan
estudiantes y cada estudiante sólo puede ser tutorizado por un profesor.

133


(0,n) (0,1)
PROFESOR tutoriza ESTUDIANTE

fecha_inicio
codpro nombre codest nombre

Figura 7.4: Relación de uno a muchos.

A continuación se muestran los dos posibles esquemas lógicos correspon-
dientes a este diagrama:

(a) PROFESOR(codpro, nombre)
ESTUDIANTE(codest, nombre, codpro, fecha_inicio)
ESTUDIANTE.codpro es una clave ajena a PROFESOR, acepta
nulos
Se debe cumplir la siguiente restricción:
(ESTUDIANTE.codpro IS NULL AND ESTUDIANTE.fecha_inicio
IS NULL)
OR (ESTUDIANTE.codpro IS NOT NULL AND ESTUDIANTE.fecha_inicio
IS NOT NULL)

(b) Otro modo de representar la relación es mediante una tabla aparte:

PROFESOR(codpro, nombre)
ESTUDIANTE(codest, nombre)
TUTORIZA(codest, codpro, fecha_inicio)
TUTORIZA.codest es una clave ajena a ESTUDIANTE, no acep-
ta nulos
TUTORIZA.codpro es una clave ajena a PROFESOR, no acepta
nulos

Relaciones binarias muchos a muchos
Para las relaciones binarias de muchos a muchos la única opción que existe
es crear una tabla aparte para almacenar las ocurrencias de la relación. Esta
tabla contendrá una clave ajena a cada una de las tablas correspondientes
a las entidades participantes, además de incluir los atributos de la relación.
Ninguna de las claves ajenas aceptará nulos. La clave primaria de esta tabla
se determina en función de que la relación tenga o no atributos:

(a) Si la relación no tiene atributos, la clave primaria está formada por las
dos claves ajenas (será una clave primaria compuesta).

(b) Si la relación tiene atributos, la clave primaria depende del signiﬁcado
de la relación. No hay que olvidar que las claves candidatas de una tabla

134


son restricciones que sus filas deben cumplir (sus valores no se pueden
repetir) y, por lo tanto, será el significado de la relación (qué relaciones
se pueden dar y cuáles no) el que nos ayudará a determinar las claves
candidatas y, a partir de ellas, la clave primaria.

Ejemplo 7.5 Relación muchos a muchos.

El diagrama de la figura 7.5 contiene información de los médicos (código y
nombre) y de los pacientes (código y nombre) de un centro médico, con infor-
mación de las citas que éstos tienen concertadas. Se debe tener en cuenta que
un paciente puede tener concertadas varias citas con el mismo médico.

(0,n) (0,n)
MÉDICO cita PACIENTE

hora fecha
codmed nombre codpac nombre

Figura 7.5: Relación de muchos a muchos.

A continuación, se muestra el esquema lógico correspondiente al diagrama
anterior.

MÉDICO(codmed, nombre)
PACIENTE(codpac, nombre)
CITA(codmed, codpac, fecha, hora) � ¡falta escoger la clave
primaria!
CITA.codmed es una clave ajena a MÉDICO, no acepta nulos
CITA.codpac es una clave ajena a PACIENTE, no acepta nulos

Para escoger la clave primaria de la tabla CITA se deben buscar antes las
claves candidatas, que dependerán del significado de la relación:

(codmed, fecha, hora) es una clave candidata, porque un médico no
puede tener más de una cita el mismo día a la misma hora.

(codpac, fecha, hora) es una clave candidata, porque un paciente no
puede tener más de una cita el mismo día a la misma hora.

Nótese que (codmed, codpac) no es una clave candidata, ya que un mismo
paciente puede tener varias citas con un mismo médico.

135


7.2.4. Jerarquías de generalización
En las jerarquías se denomina entidad madre, a la entidad genérica, y enti-
dades hijas, a las subentidades. Hay tres opciones distintas para representar las
jerarquías. La elección de la más adecuada se hará en función de su tipo (total
o parcial, y exclusiva o superpuesta) y del tipo y frecuencia en los accesos a
los datos. Estas opciones se presentan a continuación:
(a) Crear una tabla por cada entidad (madre e hijas). Las tablas de las enti-
dades hijas heredan como clave primaria la clave primaria de la entidad
madre. La clave primaria de las hijas es una clave ajena a la entidad ma-
dre. Esta representación se puede hacer para cualquier tipo de jerarquía,
ya sea total o parcial, o exclusiva o superpuesta.
(b) Crear una tabla por cada entidad hija, heredando cada una los atribu-
tos de la entidad madre. Esta representación sólo puede hacerse para
jerarquías totales y exclusivas.
(c) Integrar todas las entidades en una sola tabla, incluyendo en ella los atri-
butos de la entidad madre, los atributos de todas las hijas y un atributo
discriminativo para indicar el subconjunto al cual pertenece la entidad
en consideración. Esta representación se puede utilizar para cualquier ti-
po de jerarquía. Si la jerarquía es superpuesta, el atributo discriminativo
deberá ser multievaluado o bien se deberá incluir uno de estos atributos
por cada subentidad.
Ejemplo 7.6 Jerarquía de generalización.
El diagrama de la ﬁgura 7.6 corresponde al ejemplo 6.7 del capítulo 6.
número
fecha_ini PÓLIZA
fecha_fin
(1,1)

DE VIDA DE AUTOMÓVIL DE VIVIENDA
(1,n)
beneficiario matrícula domicilio

DNI fecha_nacim
nombre

Figura 7.6: Ejemplo de jerarquía de generalización.

A continuación, se muestran los tres posibles esquemas lógicos correspon-
dientes al diagrama anterior.

136


(a) PÓLIZA(número, fecha_ini, fecha_fin)
PÓLIZA_VIDA(número, BENEFICIARIO(dni, nombre, fecha_nacim))
PÓLIZA_VIDA.número es una clave ajena a PÓLIZA
PÓLIZA_AUTOMÓVIL(número, matrícula)
PÓLIZA_AUTOMÓVIL.matrícula es una clave alternativa
PÓLIZA_AUTOMÓVIL.número es una clave ajena a PÓLIZA
PÓLIZA_VIVIENDA(número, domicilio)
PÓLIZA_VIVIENDA.número es una clave ajena a PÓLIZA

(b) PÓLIZA_VIDA(número, fecha_ini, fecha_fin, BENEFICIARIO(dni, nombre,
fecha_nacim))
PÓLIZA_AUTOMÓVIL(número, fecha_ini, fecha_fin, matrícula)
PÓLIZA_AUTOMÓVIL.matrícula es una clave alternativa
PÓLIZA_VIVIENDA(número, fecha_ini, fecha_fin, domicilio)

(c) PÓLIZA(número, fecha_ini, fecha_fin, tipo, BENEFICIARIO(dni,
nombre, fecha_nacim), matrícula, domicilio)
PÓLIZA.tipo ∈ {’vida’,’automóvil’,’vivienda’} � atributo dis-
criminativo
PÓLIZA.matrícula es una clave alternativa
PÓLIZA.matrícula, PÓLIZA.domicilio aceptan nulos

Una vez obtenidas las tablas con sus atributos, claves primarias, claves
alternativas y claves ajenas, deben normalizarse. La normalización se utiliza
para mejorar el esquema lógico, de modo que satisfaga ciertas restricciones que
eviten la duplicidad de datos. La normalización garantiza que el esquema re-
sultante se encuentra más próximo al modelo de la empresa, que es consistente
y que tiene la mínima redundancia y la máxima estabilidad.

7.2.5. Normalización
La normalización es una técnica para diseñar la estructura lógica de los
datos de un sistema de información en el modelo relacional, desarrollada por
E. F. Codd en 1972. Es una estrategia de diseño de abajo a arriba: se parte de
los atributos y éstos se van agrupando en tablas según su aﬁnidad. Aquí no se
utilizará la normalización como una técnica de diseño de bases de datos, sino
como una etapa posterior a la correspondencia entre el esquema conceptual y
el esquema lógico, que elimine las dependencias entre atributos no deseadas.
En la mayoría de las ocasiones, una base de datos completamente norma-
lizada no proporciona la máxima eﬁciencia; sin embargo, el objetivo en esta
etapa es conseguir una base de datos normalizada por las siguientes razones:

Un esquema normalizado organiza los datos de acuerdo a sus dependen-
cias funcionales, es decir, de acuerdo a sus relaciones lógicas.

137


El esquema lógico no tiene por qué ser el esquema final. Debe representar
lo que el diseñador entiende sobre la naturaleza y el significado de los
datos de la empresa. Si se establecen unos objetivos en cuanto a pres-
taciones, el diseño físico cambiará el esquema lógico de modo adecuado.
Una posibilidad es que algunas tablas normalizadas se desnormalicen.
Pero la desnormalización no implica que se haya malgastado tiempo nor-
malizando, ya que mediante este proceso el diseñador aprende más sobre
el significado de los datos. De hecho, la normalización obliga a entender
completamente cada uno de los atributos que se han de representar en
la base de datos.

Un esquema normalizado es robusto y carece de redundancias, por lo
que está libre de ciertas anomalías que las redundancias pueden provocar
cuando se actualiza la base de datos.

Los equipos informáticos de hoy en día son cada vez más potentes, por lo
que en ocasiones es más razonable implementar bases de datos fáciles de
manejar (las normalizadas), a costa de un tiempo adicional de proceso.

La normalización produce bases de datos con esquemas flexibles que pue-
den extenderse con facilidad.

De lo que se trata es de obtener un conjunto de tablas que se encuentren en la
forma normal de Boyce-Codd. Para ello, hay que pasar por la primera, segunda
y tercera formas normales.

Dependencia funcional
Uno de los conceptos fundamentales en la normalización es el de dependen-
cia funcional. Una dependencia funcional es una relación entre atributos de
una misma tabla. Si x e y son atributos de la relación R, se dice que y es fun-
cionalmente dependiente de x (se denota por x −→ y) si cada valor de x tiene
asociado un solo valor de y (x e y pueden constar de uno o varios atributos). A
x se le denomina determinante, ya que x determina el valor de y. Se dice que
el atributo y es completamente dependiente de x si depende funcionalmente de
x y no depende de ningún subconjunto de x.
La dependencia funcional es una noción semántica. Si hay o no dependen-
cias funcionales entre atributos, no lo determina una serie abstracta de reglas,
sino, más bien, los modelos mentales del usuario y las reglas de negocio de la
organización o empresa para la que se desarrolla el sistema de información.
Cada dependencia funcional es una restricción y representa una relación de
uno a muchos (o de uno a uno).
En el proceso de normalización debe irse comprobando que cada tabla
cumple una serie de reglas que se basan en la clave primaria y las dependencias
funcionales. Cada regla que se cumple aumenta el grado de normalización. Si

138


una regla no se cumple, la tabla se debe descomponer en varias tablas que sí
la cumplan.
La normalización se lleva a cabo en una serie de pasos. Cada paso correspon-
de a una forma normal que tiene unas propiedades. Conforme se va avanzando
en la normalización, las tablas tienen un formato más estricto (más fuerte) y,
por lo tanto, son menos vulnerables a las anomalías de actualización. El mo-
delo relacional sólo requiere un conjunto de tablas en primera forma normal
(en caso contrario no se pueden implementar). Las restantes formas normales
son opcionales. Sin embargo, para evitar las anomalías de actualización, es
recomendable llegar al menos a la tercera forma normal.

Primera forma normal
Una tabla está en primera forma normal (1fn) si, y sólo si, todos los do-
minios de sus atributos contienen valores atómicos, es decir, no hay grupos
repetitivos. Un grupo repetitivo es un atributo que puede tener múltiples valo-
res para cada ﬁla de la relación. Son los atributos que tienen forma de tabla.
Si una tabla no está en 1fn, hay que eliminar de ella los grupos repetitivos.
La forma de eliminar los grupos repetitivos consiste en poner cada uno de
ellos como una tabla aparte, heredando la clave primaria de la tabla en la que
se encontraban. La clave primaria de esta nueva tabla estará formada por la
combinación de la clave primaria que tenía cuando era un grupo repetitivo y la
clave primaria que ha heredado en forma de clave ajena. Se dice que conjunto
de tablas se encuentra en 1fn si ninguna de ellas tiene grupos repetitivos.

Ejemplo 7.7 Pasar una tabla a 1 fn.

La tabla PRODUCTO que se muestra a continuación no se encuentra en 1fn, ya
que tiene un grupo repetitivo:

PRODUCTO(codprod, nombre, VERSIÓN(número, fecha, ventas))

Para pasarla a 1fn se debe eliminar el grupo repetitivo:

PRODUCTO(codprod, nombre)
VERSIÓN(codprod, número, fecha, ventas)
VERSIÓN.codprod es una clave ajena a PRODUCTO

139


Segunda forma normal
Una tabla está en segunda forma normal (2fn) si, y sólo si, está en 1fn y,
además, cada atributo que no forma parte de la clave primaria es completa-
mente dependiente de la clave primaria.
La 2fn se aplica a las tablas que tienen claves primarias compuestas por
dos o más atributos. Si una tabla está en 1fn y su clave primaria es simple
(tiene un solo atributo), entonces también está en 2fn. Las tablas que no están
en 2fn pueden sufrir anomalías cuando se realizan actualizaciones sobre ellas.
Para pasar una tabla en 1fn a 2fn hay que eliminar las dependencias
parciales de la clave primaria. Para ello, se eliminan los atributos que son
funcionalmente dependientes y se ponen en una nueva tabla con una copia de
su determinante. Su determinante estará formado por los atributos de la clave
primaria de los que depende.

Ejemplo 7.8 Pasar una tabla en 1 fn a 2 fn.

En la tabla INSCRIPCIÓN que aparece a continuación existe una dependencia
funcional parcial de la clave primaria:

INSCRIPCIÓN(estudiante, actividad, precio)
Dependencia funcional parcial: actividad −→ precio

Esta dependencia existe porque cada actividad tiene un precio, independiente-
mente del estudiante que se inscriba. Las anomalías que se pueden producir si
se mantiene esta dependencia dentro de la tabla son varias. Por una parte, no
es posible conocer el precio de una actividad si no hay personas inscritas, ya
sea porque no se ha inscrito ninguna o porque todas las que lo están cancelan
su inscripción. Por otra parte, y que es aún más grave, si se cambia el precio
de una actividad y no se cambia para todas las personas inscritas, se tendrá
una falta de integridad ya que habrá dos precios para la misma actividad, uno
correcto y otro erróneo. Para pasar la tabla a 2fn se debe eliminar el atributo
de la dependencia parcial, que se lleva una copia de su determinante:

ACTIVIDAD(actividad, precio)
INSCRIPCIÓN(estudiante, actividad)
INSCRIPCIÓN.actividad es una clave ajena a ACTIVIDAD

De este modo se evitan las anomalías citadas anteriormente: puede conocerse
el precio de las actividades sin haber inscripciones y, puesto que el precio
sólo está almacenado una vez, si se cambia éste, será el mismo para todas las
inscripciones.

140


Tercera forma normal
Una tabla está en tercera forma normal (3fn) si, y sólo si, está en 2fn y,
además, cada atributo que no forma parte de la clave primaria no depende
transitivamente de la clave primaria. La dependencia x −→ z es transitiva si
existen las dependencias x −→ y, y −→ z, siendo x, y, z atributos o conjuntos
de atributos de una misma tabla.
Aunque las relaciones en 2fn tienen menos redundancias que las relaciones
en 1fn, todavía pueden sufrir anomalías frente a las actualizaciones. Para pasar
una relación en 2fn a 3fn hay que eliminar las dependencias transitivas. Para
ello, se eliminan los atributos que dependen transitivamente y se ponen en una
nueva relación con una copia de su determinante (el atributo o atributos no
clave de los que depende).
Ejemplo 7.9 Pasar una tabla en 2 fn a 3 fn.
En la tabla HABITA existe una dependencia funcional transitiva:
HABITA(inquilino, edificio, alquiler)
Dependencia funcional transitiva: edificio −→ alquiler
Esta dependencia existe porque cada edificio tiene un alquiler, independiente-
mente del inquilino que lo habite. Una vez más, mantener esta dependencia
dentro de la tabla puede dar lugar a diversas anomalías: no es posible conocer
el alquiler de un edificio si no hay inquilinos y si se modifica el precio del alqui-
ler de un edificio sólo para algunos inquilinos se viola una regla del negocio, ya
que todos los inquilinos del mismo edificio deben pagar lo mismo. Para pasar
la tabla a 3fn se debe eliminar el atributo de la dependencia transitiva, que
se lleva una copia de su determinante:
ALQUILER(edificio, alquiler)
HABITA(inquilino, edificio)
HABITA.edificio es una clave ajena a ALQUILER
Descomponiendo la tabla de este modo, se evitan las anomalías que se han
citado.

Forma normal de Boyce-Codd
Una tabla está en la forma normal de Boyce-Codd (bcfn) si, y sólo si, todo
determinante es una clave candidata.
La 2fn y la 3fn eliminan las dependencias parciales y las dependencias
transitivas de la clave primaria. Pero este tipo de dependencias todavía pueden
existir sobre otras claves candidatas, si éstas existen. La bcfn es más fuerte
que la 3fn, por lo tanto, toda tabla en bcfn está en 3fn.
La violación de la bcfn es poco frecuente ya que se da bajo ciertas con-
diciones que raramente se presentan. Se debe comprobar si una tabla viola la
bcfn en caso de tener dos o más claves candidatas compuestas que tienen al
menos un atributo en común.

141


Cómo saber si se ha hecho bien la normalización
En primer lugar, hay que fijarse en que las dependencias funcionales no
deseadas han desaparecido. Las únicas dependencias que deben quedar son las
que son de la clave primaria completa.
Al normalizar una tabla (2fn y 3fn) lo que se hace es obtener distintas
proyecciones de ella, para repartir sus columnas en varias tablas de modo que
se eliminen las dependencias no deseadas (no son más que redundancias de
datos). Por lo tanto, el conjunto de tablas que se obtiene al normalizar debe
permitir recuperar la tabla original haciendo concatenaciones (JOIN). Si nos
fijamos en el ejemplo 7.8, las proyecciones que se han hecho son:
ACTIVIDAD := SELECT actividad,precio FROM INSCRIPCIÓN;
INSCRIPCIÓN := SELECT estudiante,actividad FROM INSCRIPCIÓN;
Y a partir de ellas es posible recuperar la tabla original:
SELECT * FROM ACTIVIDAD JOIN INSCRIPCIÓN USING(actividad);
Algo que puede ser también de utilidad, para comprobar si se ha normali-
zado correctamente, es que la clave primaria de cada tabla debe ser distinta.
Por ejemplo, supongamos que la tabla original de inscripciones tenía 3500 fi-
las, que corresponden a las inscripciones de 2800 estudiantes en 32 actividades
distintas. La nueva tabla de inscripciones tendrá 3500 filas, mientras que la
nueva tabla de actividades tendrá 32 filas. La tabla de inscripciones mantiene
su clave primaria y, por lo tanto, mantiene su número de filas. La tabla de acti-
vidades tiene como clave primaria la columna de la que salía una dependencia
no deseada en la tabla original, tendrá tantas filas como actividades distintas
existen.
Si no se hacen bien las proyecciones y se obtiene más de una tabla con
la misma clave primaria, las flechas no deseadas seguirán estando presentes,
quizás en otra tabla, continuando presentes las dependencias funcionales no
deseadas.

7.3. Restricciones de integridad
La definición de las restricciones de integridad se lleva a cabo en la etapa del
diseño lógico. Las restricciones son reglas que se quiere imponer para proteger
la base de datos, de modo que no pueda llegar a un estado inconsistente en el
que los datos no reflejen la realidad o sean contradictorios. Hay cinco tipos de
restricciones de integridad.
(a) Datos requeridos. Algunos atributos deben contener valores en todo mo-
mento, es decir, no admiten nulos.
(b) Restricciones de dominios. Todos los atributos tienen un dominio aso-
ciado, que es el conjunto de valores que cada atributo puede tomar.

142


(c) Integridad de entidades. El identificador de una entidad no puede ser
nulo, por lo tanto, las claves primarias de las tablas no admiten nulos.
(d) Integridad referencial. Una clave ajena enlaza cada fila de la tabla hija
con la fila de la tabla madre que tiene el mismo valor en su clave primaria.
La integridad referencial dice que si una clave ajena tiene valor (si es no
nula), ese valor debe ser uno de los valores de la clave primaria a la que
referencia. Hay varios aspectos a tener en cuenta sobre las claves ajenas
para lograr que se cumpla la integridad referencial:
1. ¿Admite nulos la clave ajena? Cada clave ajena expresa una rela-
ción. Si la participación de la entidad hija en la relación es obliga-
toria (cardinalidad mínima 1), entonces la clave ajena no admite
nulos; si es opcional (cardinalidad mínima 0), la clave ajena debe
aceptar nulos.
2. ¿Qué hacer cuando se quiere borrar una ocurrencia de la entidad
madre que tiene alguna hija? Esto es lo mismo que preguntarse qué
hacer cuando se quiere borrar una fila que está siendo referenciada
por otra fila a través de una clave ajena. Hay varias respuestas
posibles:
• Restringir: no se pueden borrar filas que están siendo referen-
ciadas por otras filas.
• Propagar: se borra la fila deseada y se propaga el borrado a
todas las filas que le hacen referencia.
• Anular: se borra la fila deseada y todas las referencias que tenía
se ponen, automáticamente, a nulo (esta opción sólo es válida
si la clave ajena acepta nulos).
• Valor por defecto: se borra la fila deseada y todas las referencias
toman, automáticamente, el valor por defecto (esta opción sólo
es válida si se ha especificado un valor por defecto para la clave
ajena).
3. ¿Qué hacer cuando se quiere modificar la clave primaria de una fila
que está siendo referenciada por otra fila a través de una clave aje-
na? Las respuestas posibles son las mismas que en el caso anterior.
Cuando se escoge propagar, se actualiza la clave primaria en la fila
deseada y se propaga el cambio a los valores de clave ajena que le
hacían referencia.
(e) Restricciones y reglas de negocio. Cualquier operación que se realice so-
bre los datos debe cumplir las restricciones y las reglas que impone el
funcionamiento de la empresa. Hablamos de restricciones cuando se dan
ciertas condiciones que no deben violarse y hablamos de reglas de nego-
cio cuando se requiere la ejecución automática de ciertas acciones ante
determinados eventos.

143


Todas las restricciones de integridad establecidas en este paso se deben reflejar
en la documentación del esquema lógico para que puedan ser tenidas en cuenta
durante la fase del diseño físico.

7.4. Desnormalización
Una de las tareas que se realizan en el diseño lógico, después de obtener
un esquema lógico normalizado, es la de considerar la introducción de redun-
dancias controladas y otros cambios en el esquema. En ocasiones puede ser
conveniente relajar las reglas de normalización introduciendo redundancias de
forma controlada con objeto de mejorar las prestaciones del sistema.
En la etapa del diseño lógico se recomienda llegar, al menos, hasta la terce-
ra forma normal para obtener un esquema con una estructura consistente y sin
redundancias. Pero a menudo sucede que las bases de datos así normalizadas
no proporcionan la máxima eficiencia, con lo que es necesario volver atrás y
desnormalizar algunas tablas, sacrificando los beneficios de la normalización
para mejorar las prestaciones. Es importante hacer notar que la desnormali-
zación sólo debe realizarse cuando se estime que el sistema no puede alcanzar
las prestaciones deseadas. Y desde luego, el que en ocasiones sea necesario des-
normalizar no implica eliminar la fase de normalización del diseño lógico ya
que la normalización obliga al diseñador a entender completamente cada uno
de los atributos que se han de representar en la base de datos.
Además hay que tener en cuenta los siguientes factores:
La desnormalización hace que la implementación sea más compleja.
La desnormalización hace que se sacrifique la flexibilidad.
La desnormalización puede hacer que los accesos a datos sean más rápi-
dos, pero ralentiza las actualizaciones.
Por regla general, la desnormalización puede ser una opción viable cuando
las prestaciones que se obtienen no son las deseadas y las tablas involucra-
das se actualizan con poca frecuencia pero se consultan muy a menudo. Las
redundancias que se pueden incluir al desnormalizar son de varios tipos: se
pueden introducir datos derivados (calculados a partir de otros datos), se pue-
den duplicar atributos o se puede hacer concatenaciones (JOIN) de tablas. El
incluir redundancias dependerá del coste adicional de almacenarlas y mante-
nerlas consistentes, frente al beneficio que se consigue al realizar consultas.
No se puede establecer una serie de reglas que determinen cuándo desnor-
malizar tablas, pero hay algunas situaciones bastante comunes en donde puede
considerarse esta posibilidad:
Combinar relaciones de uno a uno. Esto puede ser conveniente cuando
hay tablas involucradas en relaciones de uno a uno, se accede a ellas de
manera conjunta con frecuencia y casi no se accede a ellas por separado.

144


Tablas de referencia. Las tablas de referencia (lookup tables) son listas
de valores posibles de una o varias columnas de la base de datos. La lista
normalmente consta de una descripción (valor) y un código. Este tipo de
tablas son un caso de relación de uno a muchos y con ellas es muy fácil
validar los datos. Mediante ellas se puede ahorrar espacio en las tablas
donde se usan los valores de referencia ya que se puede escribir sólo el
código (como una clave ajena) y no el valor en sí (descripción).
Si las tablas de referencia se utilizan a menudo en las consultas, se puede
considerar la introducción de la descripción junto con el código en la
tabla hijo, manteniendo la tabla de referencia para validación de datos
cuando éstos se introducen en la base de datos. De esta forma se evitan
los JOIN con la tabla de referencia al hacer las consultas. En este caso,
se puede eliminar la restricción de la clave ajena ya que no es necesario
mantener la integridad referencial, al copiarse los valores en la tabla hijo.
Duplicar atributos no clave en relaciones de uno a muchos. Para evitar
operaciones de JOIN entre tablas, se pueden incluir atributos de la tabla
madre en la tabla hija de las relaciones de uno a muchos.
Duplicar claves ajenas en relaciones de uno a muchos. Para evitar opera-
ciones de JOIN, se pueden incluir claves ajenas de una tabla en otra tabla
con la que se relaciona (habrá que tener en cuenta ciertas restricciones).
Duplicar atributos en relaciones de muchos a muchos. Durante el diseño
lógico se crea una nueva tabla para almacenar las ocurrencias de una
relación de muchos a muchos, de modo que si se quiere obtener la infor-
mación de la relación de muchos a muchos, se tiene que realizar el JOIN
de tres tablas. Para evitar algunos de estos JOIN puede incluirse algunos
de los atributos de las tablas originales en la tabla intermedia.
Introducir grupos repetitivos. Los grupos repetitivos se eliminan en el
primer paso de la normalización para conseguir la primera forma normal.
Estos grupos se eliminan introduciendo una nueva tabla, generando una
relación de uno a muchos. A veces, puede ser conveniente reintroducir
los grupos repetitivos para mejorar las prestaciones. El grupo repetitivo
debe desplegarse dentro de la tabla, por lo que la clave primaria de la
tabla original deberá incluir a la clave primaria del grupo repetitivo.
Partir tablas. Las tablas se pueden partir horizontalmente (por casos) o
verticalmente (por atributos) de modo que a partir de una tabla grande,
que tiene datos a los que no se accede con frecuencia, se obtengan tablas
más pequeñas, algunas de las cuales contienen sólo datos a los que sí se
accede muy a menudo.
Todas las transformaciones y redundancias que se introduzcan en este paso
se deben documentar y razonar. El esquema lógico se debe actualizar para
reﬂejar los cambios introducidos.

145


7.5. Reglas de comportamiento de las claves aje-
nas
Para cada clave ajena que aparece en el esquema lógico se deben especificar
sus reglas de comportamiento ante el borrado y la modificación de la clave pri-
maria a la que referencia. Además, para cada una, se debe establecer si acepta
nulos o no. En gran medida, las reglas de las claves ajenas son establecidas por
los propietarios de los datos.
Las claves ajenas y sus reglas se han estudiado en el capítulo 2 (aparta-
do 2.4.3), por lo que en este apartado se estudiará el establecimiento de las
mismas con un caso práctico:
EMPLEADO(codemp, nombre, matrícula, fecha_ini)
En esta base de datos hay datos de empleados y de vehículos. Cada empleado
conduce un solo vehículo y cada vehículo puede ser conducido por distintos
empleados. En este caso se ha incluido la clave ajena que representa la relación,
en la tabla que contiene la información de los empleados, de modo que cada
empleado hace referencia al vehículo que conduce. A continuación, se plantean
las preguntas que hay que responder para establecer las reglas de las claves
ajenas:
¿Acepta nulos la clave ajena?, es decir, ¿puede haber algún empleado
que no conduzca ningún vehículo? La respuesta aparece en el esquema
conceptual, en la cardinalidad mínima con la que participa la entidad
EMPLEADO en la relación: si es 0 significa que sí puede haber empleados
sin vehículo, por lo que la clave ajena debe aceptar nulos; si es 1 significa
que todo empleado debe conducir algún vehículo, por lo que en este caso
no debe aceptar nulos.
¿Cuál es la regla de borrado?, es decir, ¿qué hacer cuando se intenta
borrar un vehículo que es conducido por algún empleado? Las posibles
respuestas son:
• Propagar : se borra el vehículo (se elimina su fila de la tabla) y se
borran los empleados que lo conducen (también se borran las filas
que hacen referencia a ese vehículo).
• Restringir : no se puede borrar un vehículo que es conducido por
algún empleado. En este caso, lo recomendable es pedir que el pro-
pietario de los datos especifique un procedimiento a seguir: dar sólo
un aviso al usuario; dar un aviso y mostrar los datos del empleado
dando la posibilidad de cambiarle el vehículo; etc.
• Anular : se borra el vehículo y en las filas de los empleados que lo
conducen, la clave ajena, que contenía la matrícula del vehículo,

146


se pone a nulo. Esta opción sólo es posible cuando la clave ajena
acepta nulos.
• Valor por defecto: se borra el vehículo y en las filas de los emplea-
dos que lo conducen, la clave ajena, que contenía la matrícula del
vehículo, se pone el valor por defecto. Esta opción sólo es posible
cuando la clave ajena tiene un valor por defecto.

¿Cuál es la regla de modificación?, es decir, ¿qué hay que hacer cuando
se intenta modificar la matrícula de un vehículo que es conducido por
algún empleado? Las posibles respuestas son:

• Propagar : se modifica la matrícula del vehículo y en las filas de los
empleados que lo conducen se cambia el valor de la clave ajena (la
matrícula) para que le siga haciendo referencia. Al fin y al cabo,
el vehículo es el mismo, sólo ha cambiado el valor de una de sus
propiedades (quizá porque se tecleó mal al introducirla).
• Restringir : no se puede modificar la matrícula de un vehículo que es
conducido por algún empleado. En este caso lo normal es pedir que
el propietario de los datos especifique un procedimiento a seguir:
dar un aviso al usuario, etc.
• Anular : se modifica la matrícula del vehículo y en las filas de los
empleados que lo conducen, la clave ajena, que contenía la matrícula
del vehículo, se pone a nulo. De nuevo, esta opción sólo es posible
cuando la clave ajena acepta nulos.
• Valor por defecto: se modifica la matrícula del vehículo y en las fi-
las de los empleados que lo conducen, la clave ajena, que contenía
la matrícula del vehículo, toma el valor por defecto. De nuevo, es-
ta opción sólo es posible cuando la clave ajena tiene un valor por
defecto.

Algunos SGBD no permiten especificar la regla de modificación. Esto es
así porque si se necesita, es fácil implementarla mediante disparadores,
pero no se ha estimado necesario ya que una clave primaria bien elegida
será una clave que nunca cambiará de valor. Las claves primarias no
deben ser columnas que representen propiedades de las entidades, sino
columnas sin significado, que se pueden añadir a propósito, para las que
van generándose valores únicos de manera automática, cuya función es
solamente la de identificar las filas. Ya que este tipo de claves primarias
se generan de modo automático, nunca cambian de valor (ni siquiera
el usuario necesita saber que existen) por lo que este tipo de operación
(modificación) no suele realizarse nunca.

Como se ha visto, las respuestas a las cuestiones anteriores están en los
usuarios de los datos. Sin embargo, hay ocasiones en las que es el diseñador

147


quien debe decidir las reglas de determinadas claves ajenas. Vemos aquí cuáles
son esas ocasiones:

Jerarquías. Cuando se escoge representar una jerarquía del modo más
general (el que funciona para todo tipo de jerarquía), se introduce una
tabla por la entidad genérica y una tabla por cada subentidad. Las tablas
correspondientes a las subentidades tienen, cada una, una clave ajena a
la tabla correspondiente a la entidad. Esta clave ajena será también una
clave candidata (podrá ser la clave primaria o podrá serlo cualquier otro
identificador alternativo). Pues bien, esta clave ajena que tiene cada tabla
de subentidad no acepta nulos y la regla del borrado será, por lo general,
propagar. Esto debe ser así porque para el propietario de la información,
la jerarquía del esquema conceptual es tan sólo una clasificación: si quie-
re borrar una ocurrencia de una entidad, no se le puede decir que no
puede hacerlo (restringir) por el hecho de que esa ocurrencia haya sido
clasificada de algún modo.

Atributos con múltiples valores. Cuando una entidad tiene un atributo
que puede tener varios valores (cuando la cardinalidad máxima del atri-
buto es n), tras la normalización, se tiene una tabla que contendrá los
distintos valores del atributo para cada ocurrencia de la entidad. Por
ejemplo, podemos tener una entidad EMPLEADO con un atributo con múl-
tiples valores en donde se indiquen los títulos académicos que tiene cada
empleado. Este atributo dará lugar a una tabla que tendrá una clave
ajena a la tabla de empleados; esta clave ajena formará parte de la clave
primaria junto con el nombre del título, por ejemplo. Esta clave ajena
no aceptará nulos y la regla de borrado será siempre propagar. En reali-
dad, esta tabla ha aparecido porque en el modelo relacional es así como
se representan los atributos con múltiples valores, mediante una nueva
tabla. Para el usuario, el empleado es una entidad, pero en la base de
datos la información se ha repartido en varias tablas. En este caso, no
tiene sentido restringir el borrado. Lo que debe hacerse es que cuando un
usuario intenta borrar una ocurrencia de una entidad, debe propagarse
el borrado de ésta a cualquier otra tabla que almacene propiedades del
empleado que hayan surgido a causa de atributos con múltiples valores.

148


7.6. Cuestiones adicionales
Una vez obtenido el esquema lógico, éste debe validarse frente a las transac-
ciones de los usuarios. El objetivo de este paso es validar el esquema lógico para
garantizar que puede soportar las transacciones requeridas por los correspon-
dientes usuarios. Estas transacciones se encontrarán en las especificaciones de
requisitos de usuario. Lo que debe hacerse es tratar de realizar las transaccio-
nes de forma manual utilizando el diagrama entidad-relación, el diccionario de
datos y las conexiones que establecen las claves ajenas de las tablas. Si todas
las transacciones se pueden realizar, el esquema queda validado. Pero si algu-
na transacción no se puede realizar, seguramente será porque alguna entidad,
relación o atributo no se ha incluido en el esquema.
Además, para garantizar que cada esquema lógico local es una fiel repre-
sentación de la vista del usuario lo que se debe hacer es comprobar con él que
lo reflejado en el esquema y en la documentación es correcto y está completo.
El esquema lógico refleja la estructura de los datos a almacenar que maneja
la empresa. Un diagrama de flujo de datos muestra cómo se mueven los datos
entre los procesos y los almacenes en donde se guardan. Si se han utilizado
diagramas de flujo de datos para modelar las especificaciones de requisitos de
usuario, se pueden utilizar para comprobar la consistencia y completitud del
esquema lógico desarrollado. Para ello:

Cada almacén de datos debe corresponder con una o varias entidades
completas.

Los atributos en los flujos de datos deben corresponder a alguna entidad.

Una última cuestión a tener en cuenta es la de estudiar el crecimiento
futuro. En este paso, se trata de comprobar que el esquema obtenido puede
acomodar los futuros cambios en los requisitos con un impacto mínimo. Si
el esquema lógico se puede extender fácilmente, cualquiera de los cambios
previstos se podrá incorporar al mismo con un efecto mínimo sobre los usuarios
existentes.

7.7. Ejemplos
En este apartado se obtendrá el esquema lógico correspondiente a los dos
ejemplos presentados en el apartado 6.3 del capítulo 6 de diseño conceptual.

Ejemplo 7.10 Asociación de cines.

Comenzamos la obtención de las tablas a partir de las entidades:

CINES(nombre, calle, número, teléfono, TARIFA(tipo, precio))
PELÍCULAS(título, director, protagonista1, protagonista2,

149


protagonista3, género, clasificación)
Los atributos PELÍCULAS.protagonista2 y PELÍCULAS.protagonista3
aceptan nulos.

Puesto que se debe almacenar el nombre de hasta tres protagonistas, se ha
escogido representar el atributo como tres columnas, en lugar de hacerlo como
un atributo multievaluado. De esta forma, toda la información de una película
está en una misma fila. Nótese que los nombres de las entidades se han puesto
en plural al obtener las tablas correspondientes.2
Veamos ahora cómo se debe representar la relación entre los cines y las
películas que pasan (la cartelera):

CARTELERA(nombre_cine, título_película, PASES(hora))
CARTELERA.nombre_cine es clave ajena a CINES
CARTELERA.título_película es clave ajena a PELÍCULAS

Se han renombrado las columnas que son claves ajenas, de modo que llevan
detrás el nombre de la tabla a la que hacen referencia.
Una vez obtenidas las tablas, se debe pasar a la normalización. Las tablas
CINES y CARTELERA no están en 1fn, por lo que debemos normalizarlas:

CINES(nombre, calle, número, teléfono)
TARIFA(nombre_cine, tipo, precio)
TARIFA.nombre_cine es clave ajena a CINES

CARTELERA(nombre_cine, título_película)
CARTELERA.nombre_cine es clave ajena a CINES
CARTELERA.título_película es clave ajena a PELÍCULAS
PASES(nombre_cine, título_película, hora)
(PASES.nombre_cine, PASES.título_película) es clave ajena
a CARTELERA

Nótese que la clave ajena de PASES a CARTELERA es una clave ajena compuesta.
Las tablas obtenidas están en 1fn y también en 2fn y 3fn, al no haber
dependencias funcionales no deseadas, por lo que el esquema lógico contiene
ya las tablas normalizadas. El diagrama de la figura 7.7 muestra las tablas de
la base de datos. El recuadro superior de cada tabla contiene la clave primaria.
Mediante flechas se han indicado las claves ajenas y sobre estas flechas, se han
indicado las reglas de comportamiento de las mismas.

2
Esta es una cuestión de notación. El diseñador debe escoger una notación para nombrar
tablas, columnas y claves.

150


Nulos: no
Borrado: Prop.
Modif.: Prop.
CINES
TARIFA nombre
nombre_cine calle
tipo número
PASES precio Nulos: no teléfono
Borrado: Prop.
nombre_cine Nulos: no Modif.: Prop.
título_película Borrado: Prop.
hora Modif.: Prop. PELÍCULAS
CARTELERA
título
nombre_cine Nulos: no
Borrado: Prop. director
título_película
Modif.: Prop. protagonista1
protagonista2
protagonista3
género
clasificación

Figura 7.7: Esquema relacional correspondiente al caso de la asociación de cines.

Ejemplo 7.11 Catálogo de un portal web.

Comenzamos la obtención de las tablas a partir de las entidades:

TEMAS(tema, PALABRAS(palabra, importancia),
CONSULTAS(ip, fecha_hora))
PÁGINAS(url, título)
VOLUNTARIOS(email, nombre)

Por comodidad, pasamos ahora la tabla TEMAS a 1fn, ya que debemos incluir
columnas en ella para representar las relaciones.

TEMAS(tema)
PALABRAS(tema, palabra, importancia)
PALABRAS.tema es clave ajena a TEMAS
CONSULTAS(tema, ip, fecha_hora)
CONSULTAS.tema es clave ajena a TEMAS

Incluimos ahora las relaciones en el esquema lógico:
TEMAS(tema, tema_padre)
TEMAS.tema_padre es clave ajena a TEMAS
CONTENIDO(url_página, tema, prioridad)
(CONTENIDO.url_página, CONTENIDO.prioridad) es clave alternativa
CONTENIDO.url_página es clave ajena a PÁGINAS

151


CONTENIDO.tema es clave ajena a TEMAS
EVALUACIONES(email_voluntario, url_página, fecha, calificación)
EVALUACIONES.email_voluntario es clave ajena a VOLUNTARIOS
EVALUACIONES.url_página es clave ajena a PÁGINAS

La clave primaria de la tabla EVALUACIONES no permite que haya más de
una evaluación de un mismo voluntario con una misma página. Se deberá
establecer un mecanismo que, ante una nueva evaluación de una página ya
evaluada antes por el mismo voluntario, sustituya la evaluación previa por la
que se acabe de realizar.
Las tablas que se han obtenido están en 3fn (no hay dependencias funcio-
nales no deseadas). La ﬁgura 7.8 muestra las tablas que se acaban de obtener,
con las claves primarias y las claves ajenas.

PALABRAS Nulos: no
Borrado: Prop.
tema
Modif.: Prop.
palabra TEMAS
importancia tema
tema_padre
CONSULTAS Nulos: no
Borrado: Prop.
tema Modif.: Prop.
ip
fecha_hora
PÁGINAS
CONTENIDO Nulos: no
url
tema Borrado: Rest.
Nulos: no título
url_página Modif.: Prop. Borrado: Prop.
prioridad Modif.: Prop.

EVALUACIONES Nulos: no
url_página Borrado: Prop. VOLUNTARIOS
Modif.: Prop. email
email_voluntario
fecha nombre
Nulos: no
calificación Borrado: Rest.
Modif.: Prop.

Figura 7.8: Esquema relacional correspondiente al caso del catálogo web.

152


Capítulo 8

Diseño físico en SQL

El diseño físico es el proceso de producir la descripción de la implementación
de la base de datos en memoria secundaria, a partir del esquema lógico obtenido
en la etapa anterior. Para especificar dicha implementación se debe determinar
las estructuras de almacenamiento y escoger los mecanismos necesarios para
garantizar un acceso eficiente a los datos. Puesto que el esquema lógico utiliza
el modelo relacional, la implementación del diseño físico se realizará en SQL.

Traducir el esquema lógico de una base de datos dada a un conjunto de
sentencias SQL de creación de tablas que la implementen fielmente.

Acudir a los manuales del SGBD escogido para la implementación y
obtener en ellos toda la información necesaria para llevar a cabo la im-
plementación sobre el mismo (sintaxis del lenguaje, los tipos de datos,
etc.).

Escoger las organizaciones de ficheros más apropiadas en función de las
que tenga disponible el SGBD que se vaya a utilizar.

Decidir qué índices deben crearse con el objetivo de aumentar las pres-
taciones en el acceso a los datos.

Diseñar las vistas necesarias para proporcionar seguridad y facilitar el
manejo de la base de datos.

153


8.1. Metodología de diseño
Mientras que en el diseño lógico se especifica qué se guarda, en el diseño
físico se especifica cómo se guarda.
Para llevar a cabo esta etapa se debe haber decidido cuál es el SGBD
que se va a utilizar, ya que el esquema físico se adapta a él. El diseñador
debe conocer muy bien toda la funcionalidad del SGBD concreto y también el
sistema informático sobre el que éste va a trabajar.
El diseño físico no es una etapa aislada, ya que algunas decisiones que
se tomen durante su desarrollo, por ejemplo para mejorar las prestaciones,
pueden provocar una reestructuración del esquema lógico. De este modo, entre
el diseño físico y el diseño lógico hay una realimentación.
En general, el propósito del diseño físico es describir cómo se va a implemen-
tar físicamente el esquema lógico obtenido en la fase anterior. Concretamente,
en el modelo relacional, esto consiste en:

Obtener un conjunto de sentencias para crear las tablas de la base de
datos y para mantener las restricciones que se deben cumplir sobre ellas.

Determinar las estructuras de almacenamiento y los métodos de acceso
que se van a utilizar para conseguir unas prestaciones óptimas.

Diseñar el modelo de seguridad del sistema.

En los siguientes apartados se detallan cada una de las etapas que componen
la fase del diseño físico.

8.1.1. Traducir el esquema lógico
La primera fase del diseño físico consiste en traducir el esquema lógico a
un esquema (físico) que se pueda implementar en el SGBD escogido. Para ello,
es necesario conocer toda la funcionalidad que éste ofrece.

Sentencias de creación de las tablas
Las tablas se definen mediante el lenguaje de definición de datos del SGBD.
Para ello, se utiliza la información producida durante el diseño lógico: el esque-
ma lógico y toda la documentación asociada (diccionario de datos). El esquema
físico consta de un conjunto de tablas y, para cada una de ellas, se especifica:

El nombre. Es conveniente adoptar unas reglas para nombrar las tablas,
de manera que aporten información sobre el tipo de contenido. Por ejem-
plo, a las tablas de referencia se les puede añadir el prefijo o el sufijo REF,
a las tablas que almacenan información de auditoría ponerles el prefi-
jo/sufijo AUDIT, a las tablas que sean de uso para un solo departamento,
ponerles como prefijo/sufijo las siglas del mismo, etc.

154


La lista de columnas con sus nombres. De nuevo resulta conveniente
adoptar una serie de reglas para nombrarlas. Algunas reglas habituales
son: poner el sufijo PK a las claves primarias (PRIMARY KEY), poner el
sufijo FK a las claves ajenas (FOREIGN KEY), usar el nombre de la clave
primaria a la que se apunta en el nombre de una clave ajena o el nombre
de su tabla, usar el mismo nombre para las columnas que almacenan el
mismo tipo de información (por ejemplo, si en varias tablas se guarda una
columna con la fecha en que se ha insertado cada fila, usar en todas ellas
el mismo nombre para dicha columna), etc. Además, para cada columna
se debe especificar:

• Su dominio: tipo de datos, longitud y restricciones de dominio (se
especifican con la cláusula CHECK).
• El valor por defecto, que es opcional (DEFAULT).
• Si admite nulos o no (NULL/NOT NULL).

La clave primaria (PRIMARY KEY), las claves alternativas (UNIQUE) y las
claves ajenas (FOREIGN KEY), si las tiene.

Las reglas de comportamiento de las claves ajenas (ON UPDATE, ON DELETE).

A continuación, se muestra un ejemplo de la creación de las tablas FACTURAS
y LINEAS_FAC (con las que se trabaja en el capítulo 4) utilizando la especifi-
cación de SQL del SGBD libre PostgreSQL.

CREATE TABLE facturas (
fecha DATE NOT NULL,
codcli NUMERIC(5,0),
codven NUMERIC(5,0),
iva NUMERIC(2,0),
dto NUMERIC(2,0),
CONSTRAINT cp_facturas PRIMARY KEY (codfac),
CONSTRAINT ca_fac_cli FOREIGN KEY (codcli)
REFERENCES clientes(codcli)
ON UPDATE CASCADE ON DELETE SET NULL,
CONSTRAINT ca_fac_ven FOREIGN KEY (codven)
REFERENCES vendedores(codven)
ON UPDATE CASCADE ON DELETE SET NULL,
CONSTRAINT ri_dto_fac CHECK (dto BETWEEN 0 AND 50)
);

CREATE TABLE lineas_fac (
linea NUMERIC(2,0) NOT NULL,

155


cant NUMERIC(5,0) NOT NULL,
codart VARCHAR(8) NOT NULL,
precio NUMERIC(6,2) NOT NULL,
dto NUMERIC(2,0),
CONSTRAINT cp_lineas_fac PRIMARY KEY (codfac, linea),
CONSTRAINT ca_lin_fac FOREIGN KEY (codfac)
REFERENCES facturas(codfac)
ON UPDATE CASCADE ON DELETE CASCADE,
CONSTRAINT ca_lin_art FOREIGN KEY (codart)
REFERENCES articulos(codart)
ON UPDATE CASCADE ON DELETE RESTRICT,
CONSTRAINT ri_dto_lin CHECK (dto BETWEEN 0 AND 50)
);

Mantenimiento de restricciones y reglas de negocio
Las actualizaciones que se realizan sobre las tablas de la base de datos de-
ben observar ciertas restricciones o producir determinadas consecuencias que
imponen las reglas de funcionamiento de la empresa. Algunos SGBD propor-
cionan mecanismos que permiten definir restricciones y reglas, y vigilan su
cumplimiento.
Un mecanismo para definir restricciones es la cláusula CONSTRAINT ...
CHECK. Un ejemplo de ella se puede observar en las sentencias de creación de
las tablas FACTURAS y LINEAS_FAC, sobre la columna dto. Otro mecanismo son
los disparadores (TRIGGER), que también se utilizan para establecer reglas de
negocio en las que se requiere la realización de alguna acción como consecuencia
de algún evento.
Hay algunas reglas que no las pueden manejar todos los SGBD, como por
ejemplo «a las 20:30 del último día laborable de cada año archivar los pedidos
servidos y borrarlos». Para algunas reglas habrá que escribir programas de
aplicación específicos. Por otro lado, hay SGBD que no permiten la definición
de reglas, por lo que éstas deberán incluirse en los programas de aplicación.
Todas las reglas que se definan deben estar documentadas. Si hay varias
opciones posibles para implementarlas, hay que explicar por qué se ha escogido
la opción implementada.

156


8.1.2. Diseñar la representación física
Uno de los objetivos principales del diseño físico es almacenar los datos de
modo eficiente. Para medir la eficiencia hay varios factores que se debe tener
en cuenta:

Rendimiento de transacciones. Es el número de transacciones que se quie-
re procesar en un intervalo de tiempo.

Tiempo de respuesta. Es el tiempo que tarda en ejecutarse una transac-
ción. Desde el punto de vista del usuario, este tiempo debería ser el
mínimo posible.

Espacio en disco. Es la cantidad de espacio en disco que hace falta pa-
ra los ficheros de la base de datos. Normalmente, el diseñador querrá
minimizar este espacio.

Lo que suele suceder es que todos estos factores no se pueden satisfacer a la vez.
Por ejemplo, para conseguir un tiempo de respuesta mínimo puede ser necesario
aumentar la cantidad de datos almacenados, ocupando más espacio en disco.
Por lo tanto, el diseñador deberá ir ajustando estos factores para conseguir un
equilibrio razonable. El diseño físico inicial no será el definitivo, sino que habrá
que ir monitorizándolo para observar sus prestaciones e ir ajustándolo como
sea oportuno. Muchos SGBD proporcionan herramientas para monitorizar y
afinar el sistema.
Hay algunas estructuras de almacenamiento que son muy eficientes para
cargar grandes cantidades de datos en la base de datos, pero no son eficientes
para el resto de operaciones, por lo que se puede escoger dicha estructura de
almacenamiento para inicializar la base de datos y cambiarla, a continuación,
para su posterior operación. Los tipos de organizaciones de ficheros disponibles
varían en cada SGBD y algunos sistemas proporcionan más estructuras de
almacenamiento que otros. Es muy importante que el diseñador del esquema
físico sepa qué estructuras de almacenamiento le proporciona el SGBD y cómo
las utiliza.
Para mejorar las prestaciones, el diseñador del esquema físico debe saber
cómo interactúan los dispositivos involucrados y cómo esto afecta a las pres-
taciones:

Memoria principal. Los accesos a memoria principal son mucho más rá-
pidos que los accesos a memoria secundaria (decenas o centenas de miles
de veces más rápidos). Generalmente, cuanta más memoria principal se
tenga, más rápidas serán las aplicaciones. Si no hay bastante memoria
disponible para todos los procesos, el sistema operativo debe transferir
páginas a disco para liberar memoria (memoria virtual). Cuando estas
páginas se vuelven a necesitar, hay que volver a traerlas desde el disco

157


(fallos de página). A veces, es necesario llevar procesos enteros a dis-
co (swapping) para liberar memoria. El hacer estas transferencias con
demasiada frecuencia empeora las prestaciones.
CPU. La CPU controla los recursos del sistema y ejecuta los procesos
de usuario. El principal objetivo con este dispositivo es lograr que no
haya bloqueos de procesos para conseguirla. Si el sistema operativo, o
los procesos de los usuarios, hacen muchas demandas de CPU, ésta se
convierte en un cuello de botella. Esto suele ocurrir cuando hay muchas
faltas de página o se realiza mucho swapping.
Entrada/salida a disco. Los discos tienen una velocidad de entrada/salida.
Cuando se requieren datos a una velocidad mayor que ésta, el disco se
convierte en un cuello de botella. Dependiendo de cómo se organicen los
datos en el disco, se conseguirá reducir la probabilidad de empeorar las
prestaciones. Los principios básicos que se deberían seguir para repartir
los datos en los discos son los siguientes:
• Los ficheros del sistema operativo deben estar separados de los fi-
cheros de la base de datos.
• Los ficheros de datos deben estar separados de los ficheros de índices.
• Los ficheros con los diarios de operaciones deben estar separados
del resto de los ficheros de la base de datos.
Red. La red se convierte en un cuello de botella cuando tiene mucho
tráfico y cuando hay muchas colisiones.
Cada uno de estos recursos afecta a los demás, de modo que una mejora en
alguno de ellos puede influir en otros.

Analizar las transacciones
Para realizar un buen diseño físico es necesario conocer las consultas y las
transacciones que se van a ejecutar sobre la base de datos. Esto incluye tanto
información cualitativa, como cuantitativa. Para cada transacción, hay que
especificar:
La frecuencia con que se va a ejecutar.
Las tablas y los atributos a los que accede la transacción, y el tipo de
acceso: consulta, inserción, modificación o eliminación. Por ejemplo, los
atributos que se modifican a menudo no son buenos candidatos para
construir índices.
Las restricciones temporales impuestas sobre la transacción. Los atribu-
tos utilizados en los predicados de la transacción pueden ser candidatos
para construir estructuras de acceso.

158


Escoger las organizaciones de ficheros
El objetivo de este paso es escoger la organización de ficheros óptima para
cada tabla. Por ejemplo, un fichero desordenado es una buena estructura cuan-
do se va a cargar gran cantidad de datos en una tabla al inicializarla, cuando la
tabla tiene pocas filas, también cuando en cada acceso se deben obtener todas
las filas de la tabla, o cuando la tabla tiene una estructura de acceso adicional,
como puede ser un índice.
Por otra parte, los ficheros dispersos (hashing) son apropiados cuando se
accede a las filas a través de los valores exactos de alguno de sus campos
(condición de igualdad en el WHERE). Si la condición de búsqueda es distinta
de la igualdad (búsqueda por rango, por patrón, etc.), entonces la dispersión
no es una buena opción.
Algunos SGBD proporcionan otras organizaciones alternativas a éstas. Las
organizaciones de ficheros elegidas deben documentarse, justificando en cada
caso la opción escogida.

Escoger los índices a crear y sus tipos
Los índices son estructuras adicionales que se utilizan para acelerar el ac-
ceso a las tablas en respuesta a ciertas condiciones de búsqueda. Algunos tipos
de índices, los denominados caminos de acceso secundario, no afectan al empla-
zamiento físico de los datos en el disco y lo que hacen es proporcionar caminos
de acceso alternativos para encontrar los datos de modo eficiente basándose en
los campos de indexación. Hay que tener en cuenta que los índices conllevan
un coste de mantenimiento que es necesario sopesar frente a la ganancia en
prestaciones.
Cada SGBD proporcionará uno o varios tipos de índices entre los que esco-
ger. Los más habituales son los índices basados en árboles B+ (o árboles B*)
y los basados en la dispersión (hash).
Un índice con estructura de árbol B+ es un árbol de búsqueda que siempre
está equilibrado (todas las hojas se encuentran al mismo nivel) y en el que el
espacio desperdiciado por la eliminación, si lo hay, nunca será excesivo. Los
algoritmos para insertar y eliminar son complejos para poder mantener estas
restricciones. No obstante, la mayor parte de las inserciones y eliminaciones son
procesos simples que se complican sólo en circunstancias especiales: cuando se
intenta insertar en un nodo que está lleno o cuando se intenta borrar en un nodo
que está ocupado hasta la mitad. Las simulaciones muestran que un índice con
estructura de árbol B+ de cuatro niveles contiene unos cien millones de nodos
hoja, lo que indica que en cuatro accesos se puede llegar a los datos, incluso
si la tabla es muy grande. Este tipo de índices es útil tanto en búsquedas
con la condición de igualdad sobre el campo de indexación, como para hacer
búsquedas por rangos.
Un índice basado en la dispersión es un fichero disperso en el que las entra-
das se insertan en el índice aplicando una función sobre el campo de indexación.

159


Aunque el acceso a los datos es muy rápido (es casi un acceso directo), este tipo
de índices sólo pueden usarse cuando la condición de búsqueda es la igualdad
sobre el campo de indexación.
A la hora de seleccionar los índices a crear, se pueden seguir las siguientes
indicaciones:

Crear un índice sobre la clave primaria de cada tabla.
La mayor parte de los SGBD relacionales crean un índice único de manera
automática sobre la clave primaria de cada tabla porque es el mecanismo
que utilizan para mantener la unicidad.
No crear índices sobre tablas pequeñas. Si el SGBD ha creado índices
automáticamente sobre este tipo de tablas, se pueden eliminar (DROP
INDEX).
Aquí conviene tener en cuenta que, en la mayor parte de los SGBD, no
se permite eliminar un índice creado sobre una clave primaria a la que
apunta una clave ajena, ya que este índice se utiliza para mantener la
integridad referencial.
Crear un índice sobre las claves ajenas que se utilicen con frecuencia en
operaciones de JOIN.
Crear un índice sobre los atributos que se utilizan con frecuencia para
hacer restricciones WHERE (son condiciones de búsqueda).
Crear un índice único sobre las claves alternativas que se utilizan para
hacer búsquedas.
Al igual que ocurre con las claves primarias, los SGBD suelen mantener
la unicidad de las claves alternativas mediante un índice único que crean
automáticamente.
Evitar los índices sobre atributos que se modifican a menudo.
Evitar los índices sobre atributos poco selectivos: aquellos en los que la
consulta selecciona una porción significativa de la tabla (más del 15 % de
las filas).
Evitar los índices sobre atributos formados por tiras de caracteres largas.
Evitar los índices sobre tablas que se actualizan mucho y que se consultan
muy esporádicamente (tablas de auditoría o diarios). Si se han creado
índices sobre este tipo de tablas, podría ser aconsejable eliminarlos.
Revisar si hay índices redundantes o que se solapan y eliminar los que
no sean necesarios.

Los índices creados se deben documentar, explicando las razones de su elección.

160


Estimar la necesidad de espacio en disco
El diseñador debe estimar el espacio necesario en disco para la base de
datos. Esto es especialmente importante en caso de que se tenga que adquirir
nuevo equipamiento informático. Esta estimación depende del SGBD que se
vaya a utilizar y del hardware. En general, se debe estimar el número de filas
de cada tabla y su tamaño. También se debe estimar el factor de crecimiento
de cada tabla.

8.1.3. Diseñar los mecanismos de seguridad
Los datos constituyen un recurso esencial para la empresa, por lo tanto
su seguridad es de vital importancia. Durante el diseño lógico se habrán es-
pecificado los requerimientos en cuanto a seguridad que en esta fase se deben
implementar. Para llevar a cabo esta implementación, el diseñador debe cono-
cer las posibilidades que ofrece el SGBD que se vaya a utilizar.

Diseñar las vistas de los usuarios
El objetivo de este paso es diseñar las vistas o esquemas externos de los
usuarios, correspondientes a los esquemas lógicos de cada grupo de usuarios.
Cada esquema externo estará formado por tablas y vistas (VIEW) de SQL. Las
vistas, además de preservar la seguridad, mejoran la independencia de datos,
reducen la complejidad y permiten que los usuarios vean los datos en el formato
deseado.

Diseñar las reglas de acceso
El administrador de la base de datos asigna a cada usuario un identifica-
dor que tendrá una contraseña asociada por motivos de seguridad. Para cada
usuario o grupo de usuarios se otorgarán privilegios para realizar determina-
das acciones sobre determinados objetos de la base de datos. Por ejemplo, los
usuarios de un determinado grupo pueden tener permiso para consultar los
datos de una tabla concreta, y no tener permiso para actualizarlos.

161


8.1.4. Monitorizar y afinar el sistema
Una vez implementado el esquema físico de la base de datos, ésta se debe
poner en marcha para observar sus prestaciones. Si éstas no son las deseadas, el
esquema deberá cambiar para intentar satisfacerlas. Una vez afinado el esque-
ma, éste no permanecerá estático, ya que tendrá que ir cambiando conforme
lo requieran los nuevos requisitos de los usuarios. Los SGBD proporcionan
herramientas para monitorizar el sistema mientras está en funcionamiento.

8.2. Vistas
Hay tres características importantes inherentes a los sistemas de bases de
datos: la separación entre los programas de aplicación y los datos, el manejo
de múltiples vistas por parte de los usuarios (esquemas externos) y el uso de
un catálogo o diccionario para almacenar el esquema de la base de datos. En
1975, el comité ANSI-SPARC (American National Standard Institute- Stan-
dards Planning and Requirements Committee) propuso una arquitectura de
tres niveles para los sistemas de bases de datos, que resulta muy útil a la hora
de conseguir estas tres características.

Esquema externo 1 Esquema externo 2 Esquema externo 3

Esquema conceptual

Esquema físico

SGBD

Figura 8.1: Arquitectura ANSI-SPARC para los Sistemas de Bases de Datos.

El objetivo de la arquitectura de tres niveles es el de separar los programas
de aplicación de la base de datos física. En esta arquitectura, el esquema de una
base de datos se define en tres niveles de abstracción distintos (ver figura 8.1):

1. En el nivel interno se describe la estructura física de la base de datos
mediante un esquema interno. Este esquema se especifica mediante un
modelo físico y describe todos los detalles para el almacenamiento de la
base de datos, así como los métodos de acceso.

162


2. En el nivel conceptual se describe la estructura de toda la base de datos
para una comunidad de usuarios (todos los de una empresa u organiza-
ción), mediante un esquema conceptual. Este esquema oculta los detalles
de las estructuras de almacenamiento y se concentra en describir enti-
dades, atributos, relaciones, operaciones de los usuarios y restricciones.
En este nivel se puede utilizar un modelo conceptual o un modelo lógico
para especificar el esquema.

3. En el nivel externo se describen varios esquemas externos o vistas de
usuario. Cada esquema externo describe la parte de la base de datos que
interesa a un grupo de usuarios determinado y oculta a ese grupo el resto
de la base de datos. En este nivel se puede utilizar un modelo conceptual
o un modelo lógico para especificar los esquemas.

La mayoría de los SGBD no distinguen del todo los tres niveles. Algunos
incluyen detalles del nivel físico en el esquema conceptual. En casi todos los
SGBD que se manejan vistas de usuario, los esquemas externos se especifican
con el mismo modelo de datos que describe la información a nivel conceptual,
aunque en algunos se pueden utilizar diferentes modelos de datos en los niveles
conceptual y externo.
Hay que destacar que los tres esquemas no son más que descripciones de
los mismos datos pero con distintos niveles de abstracción. Los únicos datos
que existen realmente están a nivel físico, almacenados en un dispositivo como
puede ser un disco. En un SGBD basado en la arquitectura de tres niveles,
cada grupo de usuarios hace referencia exclusivamente a su propio esquema
externo.
La arquitectura de tres niveles es útil para explicar el concepto de inde-
pendencia de datos, que se puede definir como la capacidad para modificar el
esquema en un nivel del sistema sin tener que modificar el esquema del nivel
inmediato superior. Se pueden definir dos tipos de independencia de datos:

La independencia lógica es la capacidad de modificar el esquema con-
ceptual sin tener que alterar los esquemas externos ni los programas de
aplicación. Se puede modificar el esquema conceptual para ampliar la ba-
se de datos o para reducirla. Si, por ejemplo, se reduce la base de datos
eliminando una entidad, los esquemas externos que no se refieran a ella
no deberán verse afectados.

La independencia física es la capacidad de modificar el esquema interno
sin tener que alterar el esquema conceptual (o los externos). Por ejem-
plo, puede ser necesario reorganizar ciertos ficheros físicos con el fin de
mejorar el rendimiento de las operaciones de consulta o de actualización
de datos. Dado que la independencia física se refiere sólo a la separación
entre las aplicaciones y las estructuras físicas de almacenamiento, es más
fácil de conseguir que la independencia lógica.

163


Cada esquema externo estará formado por un conjunto de tablas (TABLE)
y un conjunto de vistas (VIEW). En la arquitectura de tres niveles estudiada, se
describe una vista externa como la estructura de la base de datos tal y como
la ve un usuario en particular. En el modelo relacional, el término vista tiene
un significado un tanto diferente. En lugar de ser todo el esquema externo de
un usuario, una vista es una tabla virtual, una tabla que en realidad no existe
como tal.
Una vista es el resultado dinámico de una o varias operaciones relacionales
realizadas sobre las tablas. La vista es una tabla virtual que se produce cuando
un usuario la consulta. Al usuario le parece que la vista es una tabla que existe
y la puede manipular como si se tratara de una tabla, pero la vista no está
almacenada físicamente. El contenido de una vista está definido como una
consulta sobre una o varias tablas.
En SQL, la sentencia que permite definir una vista es la siguiente:

CREATE VIEW nombre_vista [ ( nombre_col, ... ) ]
AS sentencia_SELECT
[ WITH CHECK OPTION ];

Las columnas de la vista se pueden nombrar especificando la lista entre parén-
tesis. Si no se especifican nuevos nombres, los nombres son los mismos que los
de las columnas de las tablas especificadas en la sentencia SELECT.
La opción WITH CHECK OPTION impide que se realicen inserciones y actua-
lizaciones sobre la vista que no cumplan las restricciones especificadas en la
misma. Por ejemplo, si se crea una vista que selecciona los clientes con códigos
postales de la provincia de Castellón (aquellos que empiezan por 12) y se espe-
cifica esta cláusula, el sistema no permitirá actualizaciones de códigos postales
de clientes de esta provicia si los nuevos códigos postales son de una provin-
cia diferente. Del mismo modo, a través de la vista sólo será posible insertar
clientes con códigos postales de Castellón. Es como si se hubiera establecido
una restricción de tipo CHECK con el predicado del WHERE de la definición de la
vista.
Cualquier operación que se realice sobre la vista se traduce automáticamen-
te a operaciones sobre las tablas de las que se deriva. Las vistas son dinámicas
porque los cambios que se realizan sobre las tablas que afectan a una vista se
reflejan inmediatamente sobre ella. Cuando un usuario realiza un cambio so-
bre la vista (no todo tipo de cambios están permitidos), este cambio se realiza
sobre las tablas de las que se deriva.
Las vistas son útiles por varias razones:

Proporcionan un poderoso mecanismo de seguridad, ocultando partes
de la base de datos a ciertos usuarios. El usuario no sabrá que existen
aquellos atributos que se han omitido al definir una vista.

164


Permiten que los usuarios accedan a los datos en el formato que ellos
desean o necesitan, de modo que los mismos datos pueden ser vistos con
formatos distintos por distintos usuarios.

CREATE VIEW domicilios (codcli,nombre,direccion,poblacion) AS
SELECT c.codcli,c.nombre,c.direccion,c.codpostal || ’ - ’
|| pu.nombre || ’ (’ || pr.nombre || ’)’
FROM clientes c JOIN pueblos pu USING(codpue)
JOIN provincias pr USING(codpro);

SELECT * FROM domicilios;

codcli nombre direccion poblacion
------ ------ --------- ------------------------------
210 Luis C/Pez, 3 12540 - Vila-real (Castellón)

Se pueden simplificar operaciones sobre las tablas que son complejas.
Por ejemplo, se puede definir una vista que muestre cada vendedor con
el nombre de su jefe:

CREATE VIEW vj ( codven, nombreven, codjefe, nombrejefe )
SELECT v.codven, v.nombre, j.codven, j.nombre
FROM vendedores v LEFT OUTER JOIN vendedores j
ON (v.codjefe=j.codven);

El usuario puede hacer restricciones y proyecciones sobre la vista, que el
SGBD traducirá en las operaciones equivalentes sobre el JOIN.

SELECT f.codfac, f.fecha, vj.vendedor, vj.jefe
FROM facturas f JOIN vj USING(codven)
WHERE ... ;

Las vistas proporcionan independencia de datos a nivel lógico, que tam-
bién se da cuando se reorganiza el nivel conceptual. Si se añade un atri-
buto a una tabla, los usuarios no se percatan de su existencia si sus vistas
no lo incluyen. Si una tabla existente se reorganiza o se divide en varias
tablas, se pueden crear vistas para que los usuarios la sigan viendo como
al principio.

Las vistas permiten que se disponga de información expresada en forma
de reglas generales de conocimiento relativas al funcionamiento de la
organización. Una de estas reglas puede ser «los artículos en oferta son
los que tienen descuento» y se puede definir una vista que contenga sólo
estos artículos, aunque ninguna columna de la base de datos indique
cómo ha de considerarse cada artículo (es el conocimiento).

165


CREATE VIEW articulos_oferta AS
SELECT *
FROM articulos
WHERE dto 0;

Cuando se actualiza una tabla, el cambio se refleja automáticamente en to-
das las vistas que la referencian. Del mismo modo, si se actualiza una vista, las
tablas de las que se deriva deberían reflejar el cambio. Sin embargo, hay algu-
nas restricciones respecto a los tipos de modificaciones que se pueden realizar
sobre las vistas. En el estándar de SQL se definen las condiciones bajo las que
una vista es actualizable o es insertable. Básicamente, una vista es actualizable
si se puede identificar de modo único la fila a la que afecta la actualización.

Una vista definida sobre varias tablas es actualizable si contiene las claves
primarias de todas ellas y los atributos que no aceptan nulos.

Una columna de una vista definida sobre varias tablas se podrá actualizar
si se obtiene directamente de una sola de las columnas de alguna de las
tablas y si la clave primaria de dicha tabla está incluida en la vista.

Las vistas definidas con operaciones de conjuntos pueden ser actualiza-
bles, pero no son insertables (no se puede determinar en qué tabla hacer
la inserción).

Ya que el estándar permite que sean actualizables un conjunto muy restringido
de vistas, en ocasiones será necesario hacer que una vista sea actualizable
mediante disparadores o reglas del tipo en lugar de.

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Bibliografía

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Diseño Conceptual de Bases de Datos. Un enfoque de entidades–
interrelaciones. Addison–Wesley / Díaz de Santos.

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Management. Segunda edición. Addison–Wesley.

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Database Management Systems.
Tercera Edición. McGraw–Hill.

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