fundamentos

Fundamentos de Base de DatosUnidad Temas Subtemas

1 Introducción a los sistemas de bases de datos.

1.1 Sistemas de información y bases de datos.1.1.1 Concepto de sistema de

información.1.1.2 Sistemas de información para

la gestión y para la ayuda en la toma de decisiones.

1.2 Sistemas de información para la gestión y para la ayuda en la toma de decisiones.

1.3 Sistemas de bases de datos y sus aplicaciones.

1.4 Sistemas de bases de datos frente a los sistemas de archivos.

1.5 Los distintitos niveles de abstracción de una base de datos.

1.6 Usuarios y administradores de la base de datos.

1.7 Componentes de los sistemas de bases de datos.

1.8 Arquitectura de los sistemas de bases de datos.

2 Modelo entidad relación.

2.1 Conceptos básicos.2.1.1 Entidad.2.1.2 Relación.

2.2 Diagramas entidad-relación (ER).2.3 Diseño de un esquema de base

datos.2.4 Lenguaje de Modelado Unificado

UML (Modelo Conceptual).

3 Modelo Relacional. 3.1El modelo relacional .3.2Álgebra relacional.

4 Introducción a SQL. 4.1 Introducción.4.2 Estructura básica (SELECT,

WHERE).4.3 Funciones de agregación (GROUP

BY, HAVING).4.4 Consultas sobre múltiples tablas.

4.4.1 Subconsultas.4.4.2 Operadores JOIN.

4.5 Manipulación de la base de

datos (INSERT,UPDATE,DELETE).

5 Diseño de bases de datos relacionales.

5.1Diseño de esquemas relacionales de bases de datos.5.1.1 Dependencias funcionales.5.1.2 Anomalías.5.1.3 Descomposición.5.1.4 Formas normales.

5.2Modelo ER y la normalización.5.3Reducción de un esquema ER a

tablas.5.4Análisis de un caso práctico.

6 Bases de datos relacionales orientadas a objetos.

6.1Relaciones anidadas.6.2Tipos complejos.6.3Herencia.6.4Tipos de referencia.6.5Consultas con tipos complejos.6.6Comparación entre las bases de datos

orientadas a objetos y las bases de datos relacionales orientadas a objetos.

7 XML. 7.1Antecedentes.7.2Estructura de los datos XML.7.3Esquema de los documentos XML.

7.3.1 Definición de tipos de documento (DTD).

7.3.2 Esquemas de XML.7.4Consulta y transformación.

7.4.1 Xpath.7.4.2 Xquery.7.4.3 XSLT.

7.5Almacenamiento de datos XML.7.6Aplicaciones.

Unidad 1. Introducción a los sistemas de bases de datos.

1.9 Sistemas de información y bases de datos.1.9.1 Concepto de sistema de información.

Un sistema de información es un conjunto de elementos que interactúan entre sí con el fin de apoyar las actividades de una empresa o negocio.

El equipo computacional: el hardware necesario para que el sistema de información pueda operar.

El recurso humano que interactúa con el Sistema de Información, el cual está formado por las personas que utilizan el sistema.

Un sistema de información realiza cuatro actividades básicas: entrada, almacenamiento, procesamiento y salida de información.

Entrada de Información: Es el proceso mediante el cual el Sistema de Información toma los datos que requiere para procesar la información. Las entradas pueden ser manuales o automáticas. Las manuales son aquellas que se proporcionan en forma directa por el usuario, mientras que las automáticas son datos o información que provienen o son tomados de otros sistemas o módulos. Esto último se denomina interfases automáticas.

Las unidades típicas de entrada de datos a las computadoras son las terminales, las cintas magnéticas, las unidades de diskette, los códigos de barras, los escáners, la voz, los monitores sensibles al tacto, el teclado y el mouse, entre otras.

Almacenamiento de información: El almacenamiento es una de las actividades o capacidades más importantes que tiene una computadora, ya que a través de esta propiedad el sistema puede recordar la información guardada en la sección o proceso anterior. Esta información suele ser almacenada en estructuras de información denominadas archivos. La unidad típica de almacenamiento son los discos magnéticos o discos duros, los discos flexibles o diskettes y los discos compactos (CD-ROM).

Procesamiento de Información: Es la capacidad del Sistema de Información para efectuar cálculos de acuerdo con una secuencia de operaciones preestablecida. Estos cálculos pueden efectuarse con datos introducidos recientemente en el sistema o bien con datos que están almacenados. Esta característica de los sistemas permite la transformación de datos fuente en información que puede ser utilizada para la toma de decisiones, lo que hace posible, entre otras cosas, que un tomador de decisiones genere una proyección financiera a partir de los datos que contiene un estado de resultados o un balance general de un año base.

Salida de Información: La salida es la capacidad de un Sistema de Información para sacar la información procesada o bien datos de entrada al exterior. Las unidades típicas de salida son las impresoras, terminales, diskettes, cintas magnéticas, la voz, los graficadores y los plotters, entre otros. Es importante aclarar que la salida de un Sistema de Información puede constituir la entrada a otro Sistema de Información o módulo. En este caso, también existe una interfase automática de salida. Por ejemplo, el Sistema de Control de Clientes tiene una interfase automática de salida con el Sistema de Contabilidad, ya que genera las pólizas contables de los movimientos procesales de los clientes.

A continuación se muestran las diferentes actividades que puede realizar un Sistema de Información de Control de Clientes:

Actividades que realiza un Sistema de Información:

Entradas:

Datos generales del cliente: nombre, dirección, tipo de cliente, etc. Políticas de créditos: límite de crédito, plazo de pago, etc. Facturas (interfase automático).

Pagos, depuraciones, etc.

Proceso:

Cálculo de antigüedad de saldos. Cálculo de intereses moratorios. Cálculo del saldo de un cliente.

Almacenamiento:

Movimientos del mes (pagos, depuraciones). Catálogo de clientes. Facturas.

Salidas:

Reporte de pagos. Estados de cuenta. Pólizas contables (interfase automática) Consultas de saldos en pantalla de una terminal.

Las diferentes actividades que realiza un Sistema de Información se pueden observar en el diseño conceptual ilustrado en la en la figura 1.2.

Tipos y Usos de los Sistemas de Información

Durante los próximos años, los Sistemas de Información cumplirán tres objetivos básicos dentro de las organizaciones:

1. Automatización de procesos operativos. 2. Proporcionar información que sirva de apoyo al proceso de toma de decisiones.

3. Lograr ventajas competitivas a través de su implantación y uso.

Los Sistemas de Información que logran la automatización de procesos operativos dentro de una organización, son llamados frecuentemente Sistemas Transaccionales, ya que su función primordial consiste en procesar transacciones tales como pagos, cobros, pólizas, entradas, salidas, etc. Por otra parte, los Sistemas de Información que apoyan el proceso de toma de decisiones son los Sistemas de Soporte a la Toma de Decisiones, Sistemas para la Toma de Decisión de Grupo, Sistemas Expertos de Soporte a la Toma de Decisiones y Sistema de Información para Ejecutivos. El tercer tipo de sistema, de acuerdo con su uso u objetivos que cumplen, es el de los Sistemas Estratégicos, los cuales se desarrollan en las organizaciones con el fin de lograr ventajas competitivas, a través del uso de la tecnología de información.

Los tipos y usos de los Sistemas de Información se muestran en la figura 1.3.

A continuación se mencionan las principales características de estos tipos de Sistemas de Información.

Sistemas Transaccionales. Sus principales características son:

A través de éstos suelen lograrse ahorros significativos de mano de obra, debido a que automatizan tareas operativas de la organización.

Con frecuencia son el primer tipo de Sistemas de Información que se implanta en las organizaciones. Se empieza apoyando las tareas a nivel operativo de la organización.

Son intensivos en entrada y salid de información; sus cálculos y procesos suelen ser simples y poco sofisticados.

Tienen la propiedad de ser recolectores de información, es decir, a través de estos sistemas se cargan las grandes bases de información para su explotación posterior.

Son fáciles de justificar ante la dirección general, ya que sus beneficios son visibles y palpables.

Sistemas de Apoyo de las Decisiones. Las principales características de estos son:

Suelen introducirse después de haber implantado los Sistemas Transaccionales más relevantes de la empresa, ya que estos últimos constituyen su plataforma de información.

La información que generan sirve de apoyo a los mandos intermedios y a la alta administración en el proceso de toma de decisiones.

Suelen ser intensivos en cálculos y escasos en entradas y salidas de información. Así, por ejemplo, un modelo de planeación financiera requiere poca información de entrada, genera poca información como resultado, pero puede realizar muchos cálculos durante su proceso.

No suelen ahorrar mano de obra. Debido a ello, la justificación económica para el desarrollo de estos sistemas es difícil, ya que no se conocen los ingresos del proyecto de inversión.

Suelen ser Sistemas de Información interactivos y amigables, con altos estándares de diseño gráfico y visual, ya que están dirigidos al usuario final.

Apoyan la toma de decisiones que, por su misma naturaleza son repetitivos y de decisiones no estructuradas que no suelen repetirse. Por ejemplo, un Sistema de Compra de Materiales que indique cuándo debe hacerse un pedido al proveedor o un Sistema de Simulación de Negocios que apoye la decisión de introducir un nuevo producto al mercado.

Estos sistemas pueden ser desarrollados directamente por el usuario final sin la participación operativa de los analistas y programadores del área de informática.

Este tipo de sistemas puede incluir la programación de la producción, compra de materiales, flujo de fondos, proyecciones financieras, modelos de simulación de negocios, modelos de inventarios, etc.

Sistemas Estratégicos. Sus principales características son:

Su función primordial no es apoyar la automatización de procesos operativos ni proporcionar información para apoyar la toma de decisiones.

Suelen desarrollarse in house, es decir, dentro de la organización, por lo tanto no pueden adaptarse fácilmente a paquetes disponibles en el mercado.

Típicamente su forma de desarrollo es a base de incrementos y a través de su evolución dentro de la organización. Se inicia con un proceso o función en particular y a partir de ahí se van agregando nuevas funciones o procesos.

Su función es lograr ventajas que los competidores no posean, tales como ventajas en costos y servicios diferenciados con clientes y proveedores. En este contexto, los Sistema Estratégicos son creadores de barreras de entrada al negocio. Por ejemplo, el uso de cajeros automáticos en los bancos en un Sistema Estratégico, ya que brinda ventaja sobre un banco que no posee tal servicio. Si un banco nuevo decide abrir sus puerta al público, tendrá que dar este servicio para tener un nivel similar al de sus competidores.

Apoyan el proceso de innovación de productos y proceso dentro de la empresa debido a que buscan ventajas respecto a los competidores y una forma de hacerlo en innovando o creando productos y procesos.

Un ejemplo de estos Sistemas de Información dentro de la empresa puede ser un sistema MRP (Manufacturing Resoure Planning) enfocado a reducir sustancialmente el desperdicio en el proceso productivo, o bien, un Centro de Información que proporcione todo tipo de información; como situación de créditos, embarques, tiempos de entrega, etc. En este contexto los ejemplos anteriores constituyen un Sistema de Información Estratégico si y sólo sí, apoyan o dan forma a la estructura competitiva de la empresa.

Por último, es importante aclarar que algunos autores consideran un cuarto tipo de sistemas de información denominado Sistemas Personales de Información, el cual está enfocado a incrementar la productividad de sus usuarios.

Evolución de los Sistemas de Información

De la sección anterior se desprende la evolución que tienen los Sistemas de Información en las organizaciones. Con frecuencia se implantan en forma inicial los Sistemas Transaccionales y, posteriormente, se introducen los Sistemas de Apoyo a las Decisiones. Por último, se desarrollan los Sistemas Estratégicos que dan forma a la estructura competitiva de la empresa.

En la década de los setenta, Richard Nolan, un conocido autor y profesor de la Escuela de Negocios de Harvard, desarrolló una teoría que impactó el proceso de planeación de los recursos y las actividades de la informática.

Según Nolan, la función de la Informática en las organizaciones evoluciona a través de ciertas etapas de crecimiento, las cuales se explican a continuación:

Comienza con la adquisición de la primera computadora y normalmente se justifica por el ahorro de mano de obra y el exceso de papeles.

Las aplicaciones típicas que se implantan son los Sistemas Transaccionales tales como nóminas o contabilidad.

El pequeño Departamento de Sistemas depende en la mayoría de los casos del área de contabilidad.

El tipo de administración empleada es escaso y la función de los sistemas suele ser manejada por un administrador que no posee una preparación formal en el área de computación.

El personal que labora en este pequeño departamento consta a lo sumo de un operador y/o un programador. Este último podrá estar bajo el régimen de honorarios, o bien, puede recibirse el soporte de algún fabricante local de programas de aplicación.

En esta etapa es importante estar consciente de la resistencia al cambio del personal y usuario (ciberfobia) que están involucrados en los primeros sistemas que se desarrollan, ya que estos sistemas son importantes en el ahorro de mano de obra.

Esta etapa termina con la implantación exitosa del primer Sistema de Información. Cabe recalcar que algunas organizaciones pueden vivir varias etapas de inicio en las que la resistencia al cambio por parte de los primeros usuarios involucrados aborta el intento de introducir la computador a la empresa.

Etapa de contagio o expansión. Los aspectos sobresalientes que permiten diagnosticar rápido que una empresa se encuentra en esta etapa son:

Se inicia con la implantación exitosa del primer Sistema de Información en la organización. Como consecuencia de lo anterior, el primer ejecutivo usuario se transforma en el paradigma o persona que se habrá que imitar.

Las aplicaciones que con frecuencia se implantan en esta etapa son el resto de los Sistemas Transaccionales no desarrollados en la etapa de inicio, tales como facturación, inventarios, control de pedidos de clientes y proveedores, cheques, etc.

El pequeño departamento es promovido a una categoría superior, donde depende de la Gerencia Administrativa o Contraloría.

El tipo de administración empleado está orientado hacia la venta de aplicaciones a todos los usuarios de la organización; en este punto suele contratarse a un especialista de la función con preparación académica en el área de sistemas.

Se inicia la contratación de personal especializado y nacen puestos tales como analista de sistemas, analista-programador, programador de sistemas, jefe de desarrollo, jefe de soporte técnico, etc.

Las aplicaciones desarrolladas carecen de interfases automáticas entre ellas, de tal forma que las salidas que produce un sistema se tienen que alimentar en forma manual a otro sistema, con la consecuente irritación de los usuarios.

Los gastos por concepto de sistemas empiezan a crecer en forma importante, lo que marca la pauta para iniciar la racionalización en el uso de los recursos computacionales dentro de la empresa. Este problema y el inicio de su solución marcan el paso a la siguiente etapa.

Etapa de control o formalización. Para identificar a una empresa que transita por esta etapa es necesario considerar los siguientes elementos:

Esta etapa de evolución de la Informática dentro de las empresas se inicia con la necesidad de controlar el uso de los recursos computacionales a través de las técnicas de presupuestación base cero (partiendo de que no se tienen nada) y la implantación de sistemas de cargos a usuarios (por el servicio que se presta).

Las aplicaciones están orientadas a facilitar el control de las operaciones del negocio para hacerlas más eficaces, tales como sistemas para control de flujo de fondos, control de órdenes de compra a proveedores, control de inventarios, control y manejo de proyectos, etc.

El departamento de sistemas de la empresa suele ubicarse en una posición gerencial, dependiendo del organigrama de la Dirección de Administración o Finanzas.

El tipo de administración empleado dentro del área de Informática se orienta al control administrativo y a la justificación económica de las aplicaciones a desarrollar. Nace la necesidad de establecer criterios para las prioridades en el desarrollo de nuevas aplicaciones. La cartera de aplicaciones pendientes por desarrollar empieza a crecer.

En esta etapa se inician el desarrollo y la implantación de estándares de trabajo dentro del departamento, tales como: estándares de documentación, control de proyectos, desarrollo y diseño de sistemas, auditoría de sistemas y programación.

Se integra a la organización del departamento de sistemas, personal con habilidades administrativas y preparado técnicamente.

Se inicia el desarrollo de interfases automáticas entre los diferentes sistemas.

Etapa de integración. Las características de esta etapa son las siguientes:

La integración de los datos y de los sistemas surge como un resultado directo de la centralización del departamento de sistemas bajo una sola estructura administrativa.

Las nuevas tecnologías relacionadas con base de datos, sistemas administradores de bases de datos y lenguajes de cuarta generación, hicieron posible la integración.

En esta etapa surge la primera hoja electrónica de cálculo comercial y los usuarios inician haciendo sus propias aplicaciones. Esta herramienta ayudó mucho a que los usuarios hicieran su propio trabajo y no tuvieran que esperar a que sus propuestas de sistemas fueran cumplidas.

El costo del equipo y del software disminuyó por lo cual estuvo al alcance de más usuarios. En forma paralela a los cambios tecnológicos, cambió el rol del usuario y del departamento de

Sistemas de Información. El departamento de sistemas evolucionó hacia una estructura descentralizada, permitiendo al usuario utilizar herramientas para el desarrollo de sistemas.

Los usuarios y el departamento de sistema iniciaron el desarrollo de nuevos sistemas, reemplazando los sistemas antiguos, en beneficio de la organización.

Etapa de administración de datos. Entre las características que destacan en esta etapa están las siguientes:

El departamento de Sistemas de Información reconoce que la información es un recurso muy valioso que debe estar accesible para todos los usuarios.

Para poder cumplir con lo anterior resulta necesario administrar los datos en forma apropiada, es decir, almacenarlos y mantenerlos en forma adecuada para que los usuarios puedan utilizar y compartir este recurso.

El usuario de la información adquiere la responsabilidad de la integridad de la misma y debe manejar niveles de acceso diferentes.

Etapa de madurez. Entre los aspectos sobresalientes que indican que una empresa se encuentra en esta etapa, se incluyen los siguientes:

Al llegar a esta etapa, la Informática dentro de la organización se encuentra definida como una función básica y se ubica en los primeros niveles del organigrama (dirección).

Los sistemas que se desarrollan son Sistemas de Manufactura Integrados por Computadora, Sistemas Basados en el Conocimiento y Sistemas Expertos, Sistemas de Soporte a las Decisiones, Sistemas Estratégicos y, en general, aplicaciones que proporcionan información para las decisiones de alta administración y aplicaciones de carácter estratégico.

En esta etapa se tienen las aplicaciones desarrolladas en la tecnología de base de datos y se logra la integración de redes de comunicaciones con terminales en lugares remotos, a través del uso de recursos computacionales.

http://www.monografias.com/trabajos7/sisinf/sisinf.shtml

Ciclo de vida de los sistemas de información Un sistema de información es el conjunto de recursos que permiten recoger, 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, convirtiéndose 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 de administrador de datos y 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 información. 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. Al ciclo de vida de los sistemas de información también se le denomina ciclo de vida de desarrollo del software. Las etapas típicas del ciclo de vida de desarrollo del software son: planificación, recolección y análisis de los requisitos, diseño (incluyendo el diseño de la base de datos), creación de prototipos, implementación, prueba, conversión y mantenimiento. Este ciclo de vida hace énfasis en la identificación de las funciones que realiza la empresa y en el desarrollo de las aplicaciones que lleven a cabo estas funciones. Se dice que el ciclo de vida de desarrollo del software sigue un enfoque orientado a funciones, ya que los sistemas se ven desde el punto de vista de las funciones que llevan a cabo. Por esta razón, el análisis estructurado hace énfasis en los diagramas de flujo de datos, siguiendo el movimiento de los datos a través de una secuencia de transformaciones, y refinando éstas a través de una serie de niveles. Lo mismo ocurre en el diseño estructurado, que ve a un sistema como una función que se descompone sucesivamente en niveles o subfunciones.

Concentrándose en las funciones se infravaloran los datos y, en especial, la estructura de los datos que son manipulados por las funciones. El resultado es que estos sistemas tienen valor durante poco tiempo en relación con las necesidades de los usuarios a largo plazo. Esto sucede debido a que al poco tiempo de haber instalado un sistema, las funciones implementadas son en realidad un subconjunto de las funciones que los usuarios realmente desean. Casi inmediatamente, los usuarios descubren una gran variedad de servicios adicionales que quisieran incorporar al sistema. Estas necesidades causan problemas a los sistemas obtenidos con un diseño orientado a funciones, puesto que este diseño puede requerir una revisión importante para acomodar las funciones adicionales.

En contraste, el enfoque orientado a datos centra el foco de atención en el análisis de los datos utilizados por las funciones. Esto tiene dos ventajas. La primera es que los datos son una parte considerablemente más estable que las funciones. La segunda ventaja es que la propia estructura de un esquema de base de datos requiere de un análisis sofisticado de los datos y de sus relaciones. Una vez que se haya construido un esquema para la base de datos que sea lógico, podrían diseñarse tantas funciones como fuera necesario para sacar provecho del mismo. Sin embargo, sin un esquema tal, la base de datos sólo podría ser útil para una única aplicación. Por lo tanto, el enfoque orientado a funciones puede ser bueno para el desarrollo a corto plazo, pero pierde su valor real a largo plazo. Usando un enfoque orientado a datos, los datos pasan a ser los cimientos sobre los cuales se puede construir una gran variedad de funciones diferentes.

Por lo tanto, en este capítulo se van a estudiar cada una de las etapas del ciclo de vida de desarrollo del software desde la perspectiva del desarrollo de una aplicación de bases de datos, siguiendo un enfoque orientado a datos.

http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node66.html

Ciclo de vida de las aplicaciones de bases de datos Las etapas del ciclo de vida de una aplicación de bases de datos son las siguientes:

1. Planificación del proyecto. 2. Definición del sistema. 3. Recolección y análisis de los requisitos. 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.

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 modelo de datos corporativo en donde se muestren las entidades principales de la empresa y sus relaciones, y en donde se identifiquen las principales áreas funcionales. Normalmente, este modelo de datos se representa mediante un diagrama entidad-relación. En este modelo 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 estándares 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 estándares 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 pueden establecer reglas sobre cómo dar nombres a los datos, lo que evitará redundancias e inconsistencias. 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.

2. Definición del sistema

En esta etapa se especifica el ámbito y los límites de la aplicación de bases de datos, así como con qué otros sistemas interactúa. También hay que determinar quienes son los usuarios y las áreas de aplicación.

3. Recolección y análisis de los requisitos

En esta etapa se recogen y analizan los requerimientos de los usuarios y de las áreas de aplicación. 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 de aplicación y los grupos de usuarios, la documentación utilizada o generada por estas áreas de aplicación o grupos de usuarios, las transacciones requeridas por cada área de aplicación o grupo de usuarios y una lista priorizada de los requerimientos de cada área de aplicación o grupo de usuarios.

Esta etapa tiene como resultado un conjunto de documentos con las especificaciones 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 especificación de requisitos, como por ejemplo técnicas de análisis y diseño estructurado 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.

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, que es independiente de todas las consideraciones 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 diseño físico considera 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 de aplicación y los grupos de usuarios, y representar las relaciones entre dichos datos.

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

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

Hay varias estrategias a seguir para realizar el diseño: de abajo a arriba, de arriba a abajo, de dentro a fuera y la estrategia mixta. La estrategia de abajo a arriba parte de todos los atributos y los va agrupando en entidades y relaciones. Es apropiada cuando la base de datos es simple, con pocos atributos. La estrategia de arriba a abajo es más apropiada cuando se trata de bases de datos complejas. Se comienza con un esquema con entidades de alto nivel, que se van refinando para obtener entidades de bajo nivel, atributos y relaciones. La estrategia de dentro a fuera es similar a la estrategia de abajo a arriba, pero difiere en que se parte de los conceptos principales y se va extendiendo el esquema para considerar también otros conceptos, asociados con los que se han identificado en primer lugar. La estrategia mixta utiliza ambas estrategias, de abajo a arriba y de arriba a abajo, con un esquema de divide y vencerás. Se obtiene un esquema inicial de alto nivel, se divide en partes, y de cada parte se obtiene un subesquema. Estos subesquemas se integran después para obtener el modelo final. 5. Selección del SGBD

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

6. Diseño de la aplicación

En esta etapa se diseñan los programas de aplicación que usarán y procesarán 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. Habrá algunos programas que utilicen y procesen los datos de la base de datos.

Además, habrá que diseñar las interfaces de usuario, aspecto muy importante que se suele ignorar. El sistema debe ser fácil de aprender, fácil de usar, ser directo y estar ``dispuesto a perdonar''. Si la interface no tiene estas características, el sistema dará problemas, sin lugar a dudas.

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.

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 (LDD) del SGBD escogido. Estas sentencias se encargan de crear el esquema de la base de datos, los ficheros en donde se almacenarán los datos y las vistas de los usuarios.

Los programas de aplicación se implementan utilizando lenguajes de tercera o cuarta generación. Partes de estas aplicaciones son transacciones sobre la base de datos, que se implementan mediante el lenguaje de manejo de datos (LMD) del SGBD. Las sentencias de este lenguaje se pueden embeber en un lenguaje de programación anfitrión como Visual Basic, Delphi, C, C++, Java, COBOL, Fortran, Ada o Pascal. 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 desarrollo rápido de aplicaciones mediante lenguajes de consultas no procedurales, generadores de informes, generadores de formularios, generadores de gráficos y generadores de aplicaciones.

También se implementan en esta etapa todos los controles de seguridad e integridad. Algunos de estos controles se pueden implementar mediante el LDD y otros puede que haya que implementarlos mediante utilidades del SGBD o mediante programas de aplicación.

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.

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 tests 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.

11. Mantenimiento

Una vez que el sistema está completamente implementado y probado, se pone en marcha. 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, siguiendo de nuevo las etapas del ciclo de vida que se acaban de presentar.

http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node67.html

1.9.2 Sistemas de información para la gestión y para la ayuda en la toma de decisiones.

1.10Sistemas de información para la gestión y para la ayuda en la toma de decisiones.

1.11Sistemas de bases de datos y sus aplicaciones.

Los sistemas de base de datos se diseñan para manejar grandes cantidades de información, la manipulación de los datos involucra tanto la definición de estructuras para el almacenamiento de la información como la provisión de mecanismos para la manipulación de la información, además un sistema de base de datos debe de tener implementados mecanismos de seguridad que garanticen la integridad de la información, a pesar de caídas del sistema o intentos de accesos no autorizados.

    Un objetivo principal de un sistema de base de datos es proporcionar a los usuarios finales una visión abstracta de los datos, esto se logra escondiendo ciertos detalles de como se almacenan y mantienen los datos.

Objetivos de los sistemas de bases de datos.

    Los objetivos principales de un sistema de base de datos es disminuir los siguientes aspectos:

  Redundancia e inconsistencia de datos.

    Puesto que los archivos que mantienen almacenada la información son creados por diferentes tipos de programas de aplicación existe la posibilidad de que si no se controla detalladamente el almacenamiento, se pueda originar un duplicado de información, es decir que la misma información sea más de una vez en un dispositivo de almacenamiento. Esto aumenta los costos de almacenamiento y acceso a los datos, además de que puede originar la inconsistencia de los datos - es decir diversas copias de un mismo dato no concuerdan entre si -, por ejemplo: que se actualiza la dirección de un cliente en un archivo y que en otros archivos permanezca la anterior.

  Dificultad para tener acceso a los datos.

    Un sistema de base de datos debe contemplar un entorno de datos que le facilite al usuario el manejo de los mismos. Supóngase un banco, y que uno de los gerentes necesita averiguar los nombres de todos los clientes que viven dentro del código postal 78733 de la ciudad. El gerente pide al departamento de procesamiento de datos que genere la lista correspondiente. Puesto que esta situación no fue prevista en el diseño del sistema, no existe ninguna aplicación de consulta que permita este tipo de solicitud, esto ocasiona una deficiencia del sistema.

  Aislamiento de los datos.

    Puesto que los datos están repartidos en varios archivos, y estos no pueden tener diferentes formatos, es difícil escribir nuevos programas de aplicación para obtener los datos apropiados.

Anomalías del acceso concurrente.

    Para mejorar el funcionamiento global del sistema y obtener un tiempo de respuesta más rápido, muchos sistemas permiten que múltiples usuarios actualicen los datos simultáneamente. En un entorno así la interacción de actualizaciones concurrentes puede dar por resultado datos inconsistentes. Para prevenir esta posibilidad debe mantenerse alguna forma de supervisión en el sistema.

  Problemas de seguridad.

    La información de toda empresa es importante, aunque unos datos lo son más que otros, por tal motivo se debe considerar el control de acceso a los mismos, no todos los usuarios pueden visualizar alguna información, por tal motivo para que un sistema de base de datos sea confiable debe mantener un grado de seguridad que garantice la autentificación y protección de los datos. En un banco por ejemplo, el personal de nóminas sólo necesita ver la

parte de la base de datos que tiene información acerca de los distintos empleados del banco y no a otro tipo de información.

  Problemas de integridad.

    Los valores de datos almacenados en la base de datos deben satisfacer cierto tipo de restricciones de consistencia. Estas restricciones se hacen cumplir en el sistema añadiendocódigos apropiados en los diversos programas de aplicación.

http://www.itlp.edu.mx/publica/tutoriales/basedat1/tema1_2.htm

Sistemas de bases de datos Los inconvenientes de los sistemas de ficheros se pueden atribuir a dos factores:

La definición de los datos se encuentra codificada dentro de los programas de aplicación, en lugar de estar almacenada aparte y de forma independiente.

No hay control sobre el acceso y la manipulación de los datos más allá de lo impuesto por los programas de aplicación.

Para trabajar de un modo más efectivo, surgieron las bases de datos y los sistemas de gestión de bases de datos (SGBD).

Una base de datos es un conjunto de datos almacenados entre los que existen relaciones lógicas y ha sido diseñada para satisfacer los requerimientos de información de una empresa u organización. En una base de datos, además de los datos, también se almacena su descripción.

La base de datos es un gran almacén de datos que se define una sola vez y que se utiliza al mismo tiempo por muchos departamentos y usuarios. En lugar de trabajar con ficheros desconectados e información redundante, todos los datos se integran con una mínima cantidad de duplicidad. La base de datos no pertenece a un departamento, 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.

El modelo seguido con los sistemas de bases de datos, en donde se separa la definición de los datos de los programas de aplicación, es muy similar al modelo que se sigue en la actualidad para el desarrollo de programas, en donde se da una definición interna de un objeto y una definición externa separada. Los usuarios del objeto sólo ven la definición externa y no se deben preocupar de cómo se define internamente el objeto y cómo funciona. Una ventaja de este modelo, conocido como abstracción de datos, es que se puede cambiar la definición interna de un objeto sin afectar a sus usuarios ya que la definición externa no se ve alterada. Del mismo modo, los sistemas de bases de datos separan la definición de la estructura de los datos, de los programas de aplicación

y almacenan esta definición en la base de datos. Si se añaden nuevas estructuras de datos o se modifican las ya existentes, los programas de aplicación no se ven afectados ya que no dependen directamente de aquello que se ha modificado.

El sistema de gestión de la base de datos (SGBD) es una aplicación que permite a los usuarios definir, crear y mantener la base de datos, y proporciona acceso controlado a la misma.

El SGBD es la aplicación que interacciona con los usuarios de los programas de aplicación y la base de datos. En general, un SGBD proporciona los siguientes servicios:

Permite la definición de la base de datos mediante el lenguaje de definición de datos. Este lenguaje permite especificar la estructura y el tipo de los datos, así como las restricciones sobre los datos. Todo esto se almacenará en la base de datos.

Permite la inserción, actualización, eliminación y consulta de datos mediante el lenguaje de manejo de datos. El hecho de disponer de un lenguaje para realizar consultas reduce el problema de los sistemas 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 manejo de datos: los procedurales y los no procedurales. Estos dos tipos se distinguen por el modo en que acceden a los datos. Los lenguajes procedurales 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 deben realizar para obtener los datos resultado, mientras que en los lenguajes no procedurales se especifica 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.

Proporciona un acceso controlado a la base de datos mediante: o un sistema de seguridad, de modo que los usuarios no autorizados no puedan

acceder a la base de datos; o un sistema de integridad que mantiene la integridad y la consistencia de los datos; o un sistema de control de concurrencia que permite el acceso compartido a la base

de datos; o un sistema de control de recuperación que restablece la base de datos después de

que se produzca un fallo del hardware o del software; o 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, el SGBD gestiona la estructura física de los datos y 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. Conscientes 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.

Las vistas, además de reducir la complejidad permitiendo que cada usuario vea sólo la parte de la base de datos que necesita, tienen otras ventajas:

Las vistas proporcionan un nivel de seguridad, ya que permiten excluir datos para que ciertos usuarios no los vean.

Las vistas proporcionan un mecanismo para que los usuarios vean los datos en el formato que deseen.

Una vista representa una imagen consistente y permanente de la base de datos, incluso si la base de datos cambia su estructura.

Todos los SGBD no presentan la misma funcionalidad, depende de cada producto. En general, los grandes SGBD multiusuario ofrecen todas las funciones que se acaban de citar y muchas 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 fallo hardware o software. Los SGBD están en continua evolución, tratando de satisfacer los requerimientos de todo tipo de usuarios. Por ejemplo, muchas aplicaciones de hoy en día necesitan almacenar imágenes, vídeo, sonido, etc. Para satisfacer a este mercado, los SGBD deben cambiar. Conforme vaya pasando el tiempo irán surgiendo nuevos requisitos, por lo que los SGBD nunca permanecerán estáticos.

http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node4.html

1.12Sistemas de bases de datos frente a los sistemas de archivos.

Ventajas de las bases de datos frente a los ficheros clásicos.

Las principales ventajas de las bases de datos sobre los ficheros clásicos son las siguientes:

Compacidad.

Rapidez de acceso a la información.

Facilidad de trabajo.

Actualización.

Control centralizado, ostentado por el administrador de la base de datos.

Reducción de redundancias.

Eliminar inconsistencias.

Los datos pueden compartirse.

Los estándares se mantienen.

Mayor seguridad.

Mayor facilidad en el chequeo de errores.

Equilibrado de requerimientos opuestos.

http://html.rincondelvago.com/bases-de-datos_18.html

Ventajas e inconvenientes de los sistemas de bases de datos Los sistemas de bases de datos presentan numerosas ventajas que se pueden dividir en dos grupos: las que se deben a la integración de datos y las que se deben a la interface común que proporciona el SGBD.

Ventajas por la integración de datos Control sobre la redundancia de datos. Los sistemas de ficheros almacenan varias copias

de los mismos datos en ficheros distintos. Esto hace que se desperdicie espacio de almacenamiento, además de provocar la falta de consistencia de datos. 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.

Consistencia de datos. Eliminando o controlando las redundancias de datos se reduce en gran medida el riesgo de que haya inconsistencias. Si un dato está almacenado una sola vez, cualquier actualización 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 mantienen consistentes. Desgraciadamente, no todos los SGBD de hoy en día se encargan de mantener automáticamente la consistencia.

Más información sobre la misma cantidad de datos. Al estar todos los datos integrados, se puede extraer información adicional sobre los mismos.

Compartición de datos. En los sistemas de ficheros, los ficheros pertenecen a las personas o a los departamentos que los utilizan. Pero en los sistemas de bases de datos, la base de datos pertenece a la empresa y puede ser compartida por todos los usuarios que estén autorizados. Además, las nuevas aplicaciones que se vayan creando pueden utilizar los datos de la base de datos existente.

Mantenimiento de estándares. Gracias a la integración es más fácil respetar los estándares necesarios, tanto los establecidos a nivel de la empresa como los nacionales e internacionales. Estos estándares pueden establecerse sobre el formato de los datos para

facilitar su intercambio, pueden ser estándares de documentación, procedimientos de actualización y también reglas de acceso.

Ventajas por la existencia del SGBD Mejora en la integridad de datos. La integridad de la base de datos se refiere a la validez

y la consistencia 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 debe encargar de mantenerlas.

Mejora en la seguridad. La seguridad de la base de datos es la protección 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 mediante el establecimiento de claves para identificar al personal autorizado a utilizar la base de datos. Las autorizaciones se pueden realizar a nivel 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 lenguajes de consultas 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 funciones estándar que el programador necesita escribir en un sistema de ficheros. A nivel básico, el SGBD proporciona todas las rutinas de manejo 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 proporcionan un entorno de cuarta generación consistente en un conjunto de herramientas que simplifican, en gran medida, el desarrollo de las aplicaciones que acceden a la base de datos. Gracias a estas herramientas, el programador puede ofrecer una mayor productividad en un tiempo menor.

Mejora en el mantenimiento gracias a la independencia de datos. En los sistemas de ficheros, las descripciones de los datos se encuentran inmersas 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 aplicaciones. 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 varios usuarios que pueden acceder simultáneamente a un mismo fichero, es posible que el acceso interfiera entre ellos de modo que se pierda información o, incluso, que se pierda la integridad. La mayoría de los SGBD gestionan el acceso concurrente a la base de datos y garantizan 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 proporcione 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.

Inconvenientes de los sistemas de bases de datos Complejidad. Los SGBD son conjuntos de programas muy complejos con una gran

funcionalidad. Es preciso comprender muy bien esta funcionalidad para poder sacar un buen partido de ellos.

Tamaño. Los SGBD son programas complejos y muy extensos que requieren una gran cantidad de espacio en disco y de memoria para trabajar 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 euros, mientras que un SGBD para un sistema multiusuario que dé servicio a cientos de usuarios puede costar entre 10.000 y 100.000 euros. Además, hay que pagar una cuota anual de mantenimiento que suele ser un porcentaje del precio del SGBD.

Coste del equipamiento adicional. Tanto el SGBD, como la propia base de datos, pueden hacer que sea necesario adquirir más espacio de almacenamiento. 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 aplicación 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 específica, 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.

http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node7.html

1.13Los distintitos niveles de abstracción de una base de datos.

Abstracción de la información.

     Una base de datos es en esencia   una colección de archivos relacionados entre sí, de la cual los usuarios pueden extraer información sin considerar las fronteras de los archivos.

    Un objetivo importante de un sistema de base de datos es proporcionar a los usuarios una visión abstracta de los datos, es decir, el sistema esconde ciertos detalles de cómo se almacenan y mantienen los datos. Sin embargo para que el sistema sea manejable, los datos se deben extraer eficientemente.

    Existen diferentes niveles de abstracción para simplificar la interacción de los usuarios con el sistema; Interno, conceptual y externo, específicamente el de almacenamiento físico, el del usuario y el del programador.

Nivel físico.

    Es la representación del nivel más bajo de abstracción, en éste se describe en detalle la forma en como de almacenan los datos en los dispositivos de almacenamiento(por ejemplo, mediante señaladores o índices para el acceso aleatorio a los datos).

Nivel conceptual.

    El siguiente nivel más alto de abstracción, describe que datos son almacenados realmente en la base de datos y las relaciones que existen entre los mismos, describe la base de datos completa en términos de su estructura de diseño. El nivel conceptual de abstracción lo usan los administradores de bases de datos, quienes deben decidir qué información se va a guardar en la base de datos.

Consta de las siguientes definiciones:

1. Definición de los datos: Se describen el tipo de datos y la longitud de campo todos los elementos direccionables en la base. Los elementos por definir incluyen artículos elementales (atributos), totales de datos y registros conceptuales (entidades).

2. Relaciones entre datos: Se definen las relaciones entre datos para enlazar tipos de registros relacionados para el procesamiento de archivos múltiples.

   En el nivel conceptual la base de datos aparece como una colección de registros lógicos, sin descriptores de almacenamiento. En realidad los archivos conceptuales no existen físicamente. La transformación de registros conceptuales a registros físicos para el almacenamiento se lleva a cabo por el sistema y es transparente al usuario.

 Nivel de visión.

    Nivel más alto de abstracción, es lo que el usuario final puede visualizar del sistema terminado, describe sólo una parte de la base de datos al usuario acreditado para verla. El sistema puede proporcionar muchas visiones para la misma base de datos.    La interrelación entre estos tres niveles de abstracción se ilustra en la siguiente figura.

http://www.itlp.edu.mx/publica/tutoriales/basedat1/tema1_3.htm

1.14Usuarios y administradores de la base de datos.

Administrador de Bases de Datos

Denominado por sus siglas como: DBA, Database Administrator.

    Es la persona encargada y que tiene el control total sobre el sistema de base de datos, sus funciones principales son:

Definición de esquema.     Es el esquema original de la base de datos se crea escribiendo un conjunto de definiciones que son traducidas por el compilador de DDL a un conjunto de tablas que son almacenadas permanentemente en el diccionario de datos.

Definición de la estructura de almacenamiento del método de acceso.      Estructuras de almacenamiento y de acceso adecuados se crean escribiendo un conjunto de definiciones que son traducidas por e compilador del lenguaje de almacenamiento y definición de datos.

Concesión de autorización para el acceso a los datos.      Permite al administrador de la base de datos regular las partes de las bases de datos que van a ser accedidas por varios usuarios.

Especificación de límitantes de integridad.      Es una serie de restricciones que se encuentran almacenados en una estructura especial del sistema que es consultada por el gestor de base de datos cada vez que se realice una actualización al sistema.

Usuarios de las bases de datos.

    Podemos definir a los usuarios como toda persona que tenga todo tipo de contacto con el sistema de base de datos desde que este se diseña, elabora, termina y se usa.

Los usuarios que accesan una base de datos pueden clasificarse como:

Programadores de aplicaciones.      Los profesionales en computación que interactuan con el sistema por medio de llamadas en DML (Lenguaje de Manipulación de Datos), las cuales están incorporadas en un programa escrito en un lenguaje de programación (Por ejemplo, COBOL, PL/I, Pascal, C, etc.)

Usuarios sofisticados.      Los usuarios sofisticados interactuan con el sistema sin escribir programas. En cambio escriben sus preguntas en un lenguaje de consultas de base de datos.

Usuarios especializados.      Algunos usuarios sofisticados escriben aplicaciones de base de datos especializadas que no encajan en el marco tradicional de procesamiento de datos.

Usuarios ingenuos.      Los usuarios no sofisticados interactuan con el sistema invocando a uno de los programas de aplicación permanentes que se han escrito anteriormente en el sistema de base de datos, podemos mencionar al usuario ingenuo como el usuario final que utiliza el sistema de base de datos sin saber nada del diseño interno del mismo por ejemplo: un cajero.

http://www.itlp.edu.mx/publica/tutoriales/basedat1/tema1_10.htm

1.15Componentes de los sistemas de bases de datos.

Estructura general del sistema.

    Un sistema de base de datos se encuentra dividido en módulos cada uno de los cuales controla una parte de la responsabilidad total de sistema. En la mayoría de los casos, el sistema operativo proporciona únicamente los servicios más básicos y el sistema de la base de datos debe partir de esa base y controlar además el manejo correcto de los datos. Así el diseño de un sistema de base de datos debe incluir la interfaz entre el sistema de base de datos y el sistema operativo.

Los componentes funcionales de un sistema de base de datos, son:

     Gestor de archivos.            Gestiona la asignación de espacio en la memoria del disco y de las estructuras de datos usadas para representar información.

     Manejador de base de datos.             Sirve de interfaz entre los datos y los programas de aplicación.

     Procesador de consultas.              Traduce las proposiciones en lenguajes de consulta a instrucciones de bajo nivel. Además convierte la solicitud del usuario en una forma más eficiente.

     Compilador de DDL.             Convierte las proposiciones DDL en un conjunto de tablas que contienen metadatos, estas se almacenan en el diccionario de datos.

     Archivo de datos.            En él se encuentran almacenados físicamente los datos de una organización.

     Diccionario de datos.             Contiene la información referente a la estructura de la base de datos.

     Indices.            Permiten un rápido acceso a registros que contienen valores específicos.

    Una forma gráfica de representar los componentes antes mencionados y la relación que existe entre ellos sería la siguiente.

http://www.itlp.edu.mx/publica/tutoriales/basedat1/tema1_12.htm

1.16Arquitectura de los sistemas de bases de datos.

Arquitectura de los sistemas de bases de datos 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 y el uso de un catálogo para almacenar el esquema de la base de datos. En 1975, el comité ANSI-SPARC (American National Standard Institute - Standards 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.

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:

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.

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 organización), mediante un esquema conceptual. Este esquema oculta los detalles de las estructuras de almacenamiento y se concentra en describir entidades, 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. Por lo tanto, el SGBD debe transformar cualquier petición expresada en términos de un esquema externo a una petición expresada en términos del esquema conceptual, y luego, a una petición en el esquema interno, que se procesará sobre la base de datos almacenada. Si la petición es de una obtención (consulta) de datos, será preciso modificar el formato de la información extraída de la base de datos almacenada, para que coincida con la vista externa del usuario. El proceso de transformar peticiones y resultados de un nivel a otro se denomina correspondencia o

transformación. Estas correspondencias pueden requerir bastante tiempo, por lo que algunos SGBD no cuentan con vistas externas.

La arquitectura de tres niveles es útil para explicar el concepto de independencia de datos que podemos 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 conceptual sin tener que alterar los esquemas externos ni los programas de aplicación. Se puede modificar el esquema conceptual para ampliar la base 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 ejemplo, 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.

En los SGBD que tienen la arquitectura de varios niveles es necesario ampliar el catálogo o diccionario, de modo que incluya información sobre cómo establecer la correspondencia entre las peticiones de los usuarios y los datos, entre los diversos niveles. El SGBD utiliza una serie de procedimientos adicionales para realizar estas correspondencias haciendo referencia a la información de correspondencia que se encuentra en el catálogo. La independencia de datos se consigue porque al modificarse el esquema en algún nivel, el esquema del nivel inmediato superior permanece sin cambios, sólo se modifica la correspondencia entre los dos niveles. No es preciso modificar los programas de aplicación que hacen referencia al esquema del nivel superior.

Por lo tanto, la arquitectura de tres niveles puede facilitar la obtención de la verdadera independencia de datos, tanto física como lógica. Sin embargo, los dos niveles de correspondencia implican un gasto extra durante la ejecución de una consulta o de un programa, lo cual reduce la eficiencia del SGBD. Es por esto que muy pocos SGBD han implementado esta arquitectura completa.

http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node33.html

Unidad 2. Modelo entidad relación.El modelo E-R se basa en una percepción del mundo real, la cual esta formada por objetos básicos llamados entidades y las relaciones entre estos objetos así como las características de estos objetos llamados atributos.

2.5 Conceptos básicos.}

El modelo entidad-relación 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 un conjunto de representaciones gráficas y lingüísticas.

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

Figura 6.1: Conceptos del modelo entidad-relación extendido.Entidad

Cualquier tipo de objeto o concepto sobre el que se recoge información: cosa, persona, concepto abstracto o suceso. Por ejemplo: coches, casas, empleados, clientes, empresas, oficios, diseños de productos, conciertos, excursiones, etc. Las entidades se representan gráficamente mediante rectángulos y su nombre aparece en el interior. Un nombre de entidad sólo puede aparecer una vez en el esquema conceptual.

Hay dos tipos de entidades: fuertes y débiles. Una entidad débil es una entidad cuya existencia depende de la existencia de otra entidad. Una entidad fuerte es una entidad que no es débil.

Relación (interrelación)

Es una correspondencia o asociación entre dos o más entidades. Cada relación tiene un nombre que describe su función. Las relaciones se representan gráficamente mediante rombos y su nombre aparece en el interior.

Las entidades que están involucradas en una determinada relación se denominan entidades participantes. El número de participantes en una relación es lo que se denomina grado de la relación. Por lo tanto, una relación en la que participan dos entidades es una relación binaria; si son tres las entidades participantes, la relación es ternaria; etc.

Una relación recursiva es una relación donde la misma entidad participa más de una vez en la relación con distintos papeles. El nombre de estos papeles es importante para determinar la función de cada participación.

La cardinalidad con la que una entidad participa en una relación especifica el número mínimo y el número máximo de correspondencias en las que puede tomar parte cada ocurrencia de dicha entidad. La participación de una entidad en una relación es obligatoria (total) si la existencia de cada una de sus ocurrencias requiere la existencia de, al menos, una ocurrencia de la otra entidad participante. Si no, la participación es opcional (parcial). Las reglas que definen la cardinalidad de las relaciones son las reglas de negocio.

A veces, surgen problemas cuando se está diseñado un esquema conceptual. Estos problemas, denominados trampas, suelen producirse a causa de una mala interpretación en el significado de alguna relación, por lo que es importante comprobar que el esquema conceptual carece de dichas trampas. En general, para encontrar las trampas, hay que asegurarse de que se entiende completamente el significado de cada relación. Si no se entienden las relaciones, se puede crear un esquema que no represente fielmente la realidad.

Una de las trampas que pueden encontrarse ocurre cuando el esquema representa una relación entre entidades, pero el camino entre algunas de sus ocurrencias es ambiguo. El modo de resolverla es reestructurando el esquema para representar la asociación entre las entidades correctamente.

Otra de las trampas sucede cuando un esquema sugiere la existencia de una relación entre entidades, pero el camino entre una y otra no existe para algunas de sus ocurrencias. En este caso, se produce una pérdida de información que se puede subsanar introduciendo la relación que sugería el esquema y que no estaba representada.

Atributo

Es una característica de interés o un hecho sobre una entidad o sobre una relación. Los atributos representan las propiedades básicas de las entidades y de las relaciones. Toda la información extensiva es portada por los atributos. Gráficamente, se representan mediante bolitas que cuelgan de las entidades o relaciones a las que pertenecen.

Cada atributo tiene un conjunto de valores asociados denominado dominio. El dominio define todos los valores posibles que puede tomar un atributo. Puede haber varios atributos definidos sobre un mismo dominio.

Los atributos pueden ser simples o compuestos. Un atributo simple es un atributo que tiene un solo componente, que no se puede dividir en partes más pequeñas que tengan un significado propio. Un atributo compuesto es un atributo con varios componentes, cada uno con un significado por sí mismo. Un grupo de atributos se representa mediante un atributo compuesto cuando tienen afinidad en cuanto a su significado, o en cuanto a su uso. Un atributo compuesto se representa gráficamente mediante un óvalo.

Los atributos también pueden clasificarse en monovalentes o polivalentes. Un atributo monovalente es aquel que tiene un solo valor para cada ocurrencia de la entidad o relación a la que pertenece. Un atributo polivalente es aquel que tiene varios valores para cada ocurrencia de la entidad o relación a la que pertenece. A estos atributos también se les denomina multivaluados, y pueden tener un número máximo y un número mínimo de valores. La cardinalidad de un atributo indica el número mínimo y el número máximo de valores que puede tomar para cada

ocurrencia de la entidad o relación a la que pertenece. El valor por omisión es .

Por último, los atributos pueden ser derivados. Un atributo derivado es aquel que representa un valor que se puede obtener a partir del valor de uno o varios atributos, que no necesariamente deben pertenecer a la misma entidad o relación.

Identificador

Un identificador de una entidad es un atributo o conjunto de atributos que determina de modo único cada ocurrencia de esa entidad. Un identificador de una entidad debe cumplir dos condiciones:

1. No pueden existir dos ocurrencias de la entidad con el mismo valor del identificador. 2. Si se omite cualquier atributo del identificador, la condición anterior deja de cumplirse.

Toda entidad tiene al menos un identificador y puede tener varios identificadores alternativos. Las relaciones no tienen identificadores. Jerarquía de generalización

Una entidad E es una generalización de un grupo de entidades E , E , ... E , si cada ocurrencia de cada una de esas entidades es también una ocurrencia de E. Todas las propiedades de la entidad genérica E son heredadas por las subentidades.

Cada jerarquía es total o parcial, y exclusiva o superpuesta. Una jerarquía es total si cada ocurrencia de la entidad genérica corresponde al menos con una ocurrencia de alguna subentidad. Es parcial si existe alguna ocurrencia de la entidad genérica que no corresponde con ninguna ocurrencia de ninguna subentidad. Una jerarquía es exclusiva si cada ocurrencia de la entidad genérica corresponde, como mucho, con una ocurrencia de una sola de las subentidades. Es

superpuesta si existe alguna ocurrencia de la entidad genérica que corresponde a ocurrencias de dos o más subentidades diferentes.

Un subconjunto es un caso particular de generalización con una sola entidad como subentidad. Un subconjunto siempre es una jerarquía parcial y exclusiva.

http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node83.html

2.5.1 Entidad.

Entidades y conjunto de entidades

   Una entidad es un objeto que existe y se distingue de otros objetos de acuerdo a sus características llamadas atributos . Las entidades pueden ser concretas como una persona o abstractas como una fecha.

    Un conjunto de entidades es un grupo de entidades del mismo tipo. Por ejemplo el conjunto de entidades CUENTA, podría representar al conjunto de cuentas de un banco X, o ALUMNO representa a un conjunto de entidades de todos los alumnos que existen en una institución.

    Una entidad se caracteriza y distingue de otra por los atributos, en ocasiones llamadas propiedades, que representan las características de una entidad. Los atributos de una entidad pueden tomar un conjunto de valores permitidos al que se le conoce como dominio del atributo. Así cada entidad se describe por medio de un conjunto de parejas formadas por el atributo y el valor de dato. Habrá una pareja para cada atributo del conjunto de entidades.

Ejemplo:    Hacer una descripción en pareja para la entidad alumno con los atributos No_control, Nombre y Especialidad.

Nombre_atributo, Valor

       No_control   ,    96310418

       Nombre        ,    Sánchez Osuna Ana

       Esp              ,     LI

O considerando el ejemplo del Vendedor cuyos aributos son: RFC, Nombre, Salario.

Nombre_atributo, Valor

   RFC                  , COMD741101YHR

   Nombre             , Daniel Colín Morales

    Salario             , 3000

2.5.2 Relación.

Relaciones y conjunto de relaciones.

Una relación es la asociación que existe entre dos a más entidades.

Un conjunto de relaciones es un grupo de relaciones del mismo tipo.

    La cantidad de entidades en una relación determina el grado de la relación, por ejemplo la relación ALUMNO-MATERIA es de grado 2, ya que intervienen la entidad ALUMNO y la entidad MATERIA, la relación PADRES, puede ser de grado 3, ya que involucra las entidades PADRE, MADRE e HIJO.

    Aunque el modelo E-R permite relaciones de cualquier grado, la mayoría de las aplicaciones del modelo sólo consideran relaciones del grado 2. Cuando son de tal tipo, se denominan relaciones binarias.

    La función que tiene una relación se llama papel, generalmente no se especifican los papeles o roles, a menos que se quiera aclarar el significado de una relación.

    Diagrama E-R (sin considerar los atributos, sólo las entidades) para los modelos ejemplificados:

Limitantes de mapeo.

    Existen 4 tipos de relaciones que pueden establecerse entre entidades, las cuales establecen con cuantas entidades de tipo B se pueden relacionar una entidad de tipo A:

Tipos de relaciones:

   Relación uno a uno.

    Se presenta cuando existe una relación como su nombre lo indica uno a uno, denominado también relación de matrimonio. Una entidad del tipo A solo se puede relacionar con una entidad del tipo B, y viceversa;

    Por ejemplo: la relación asignación de automóvil que contiene a las entidades EMPLEADO, AUTO, es una relación 1 a 1, ya que asocia a un empleado con un único automóvil por lo tanto ningún empleado posee más de un automóvil asignado, y ningún vehículo se asigna a más de un trabajador.

  Es representado gráficamente de la siguiente manera:

A: Representa a una entidad  de cualquier tipo diferente    a una entidad B.R: en el diagrama representa a la relación que existe entre las entidades.El extremo de la flecha que se encuentra punteada indica el uno de la relación, en este caso, una entidad A ligada a una entidad B.

   Relación uno a muchos.

    Significa que una entidad del tipo A puede relacionarse con cualquier cantidad de entidades del tipo B, y una entidad del tipo B solo puede estar relacionada con una entidad del tipo A. 

Su representación gráfica es la siguiente:

    Nótese en este caso que el extremo punteado de la flecha de la relación de A y B, indica una entidad A conectada a muchas entidades B.

   Muchos a uno.

   Indica que una entidad del tipo B puede relacionarse con cualquier cantidad de entidades del tipo A, mientras que cada entidad del tipo A solo puede relacionarse con solo una entidad del tipo B.

   Muchas a muchas.

   Establece que cualquier cantidad de entidades del tipo A pueden estar relacionados con cualquier cantidad de entidades del tipo B.

    A los tipos de relaciones antes descritos, también se le conoce como cardinalidad.

     La cardinalidad nos especifica los tipos de relaciones que existen entre las entidades en el modelo E-R y establecer con esto las validaciones necesarias para conseguir que los datos de la instancia (valor único en un momento dado de una base de datos) correspondan con la realidad.

Algunos ejemplos de cardinalidades de la vida común pueden ser:

Uno a uno.

    El noviazgo, el RFC de cada persona, El CURP personal, El acta de nacimiento, ya que solo existe un solo documento de este tipo para cada una de las diferentes personas.

Uno a muchos.

   Cliente – Cuenta en un banco, Padre-Hijos, Camión-Pasajeros, zoologico- animales, árbol – hojas.

Muchos a muchos.

   Arquitecto – proyectos, fiesta – personas, estudiante – materias.

   Cabe mencionar que la cardinalidad para cada conjunto de entidades depende del punto de vista que se le de al modelo en estudio, claro esta, sujetándose a la realidad.

   Otra clase de limitantes lo constituye la dependencia de existencia.     Refiriéndonos a las mismas entidades A y B, decimos que si la entidad A depende de la existencia de la entidad B, entonces A es dependiente de existencia por B, si eliminamos a B tendríamos que eliminar por consecuente la entidad A, en este caso B es la entidad Dominante y A es la entidad subordinada.

2.6 Diagramas entidad-relación (ER).

Diagrama Entidad-Relación

    Denominado por sus siglas como: E-R; Este modelo representa a la realidad a través de un esquema gráfico empleando los terminología de entidades, que son objetos  que existen y son los elementos principales que se identifican en el problema a resolver con el diagramado y se distinguen de otros por sus características particulares denominadas atributos, el enlace que que rige la unión de las entidades esta representada por la relación del modelo.

    Recordemos  que un rectángulo nos representa a las entidades; una elipse a los atributos de las entidades, y una etiqueta dentro de un rombo nos indica la relación que existe entre las entidades, destacando con  líneas las uniones de estas y que la llave primaria de una entidad es aquel atributo que se encuentra subrayado.

     A continuación mostraremos algunos ejemplos de modelos E-R, considerando las cardinalidades que existen entre ellos:

 Relación Uno a Uno.

Problema:

    Diseñar el modelo E-R, para la relación Registro de automóvil que consiste en obtener la tarjeta de circulación de un automóvil con los siguientes datos:- Automóvil- Modelo, Placas, Color  - Tarjeta de circulación -Propietario, No_serie, Tipo.

                    Indicamos con este ejemplo que existe una relación de pertenencia de uno a uno, ya que existe una tarjeta de circulación registrada por cada automóvil.

    En este ejemplo, representamos que existe un solo presidente para cada país.

            Relación muchos a muchos.

                El siguiente ejemplo indica que un cliente puede tener muchas cuentas, pero  que una cuenta puede llegar a pertenecer a un solo cliente (Decimos puede, ya que existen cuentas registradas a favor de más de una persona).

Reducción de diagramas E-R a tablas

    Un diagrama E-R, puede ser representado también a través de una colección de tablas. Para cada una de las entidades y  relaciones  existe una tabla única a la que se le asigna como nombre el del conjunto de entidades y de las relaciones respectivamente, cada tabla tiene un número de columnas que son definidas por la cantidad de atributos y las cuales tienen el nombre del atributo.

    La transformación de nuestro ejemplo Venta en la que intervienen las entidades de Vendedor con los atributos RFC, nombre, puesto, salario y Artículo con los atributos Clave, descripción, costo.

Cuyo diagrama E-R es el siguiente:

Entonces las tablas resultantes siguiendo la descripción anterior son:

Tabla Empleado

Nombre Puesto Salario RFC

TeófiloVendedor

2000 TEAT701210XYZ

CesarAuxiliar ventas

1200 COV741120ABC

Tabla artículo

Clave Descripción Costo

A100 Abanico 460

C260Colcha matrimonial

1200

Tabla Venta

RFCClav

e

TEAT701210XYZ

C260

COV741120ABC

A100

    Nótese que en la tabla de relación - Venta -, contiene como atributos a las llaves primarias de las entidades que intervienen en dicha relación, en caso de que exista un atributo en las relaciones, este atributo es anexado como una fila más de la tabla;

    Por ejemplo si anexamos el atributo fecha a la relación venta, la tabla que se originaria sería la siguiente:

RFC Clave Fecha

TEAT701210XYZ C260 10/12/96

COV741120ABC A100 11/12/96

DIAGRAMAS DE ENTIDAD - RELACIÓN

    Son esquemas que nos permitan representar conjunto de entidades y sus relaciones mediante la siguiente simbología.

* Conjunto de entidades o relación con sus atributos * Conjunto entidades con relaciones * Cada elemento debe etiquetarse con su nombre.

CARDINALIDAD DE LAS RELACIONES

Notas:

a) Las entidades débiles se señalan como rectángulos de doble pared

b) Los papeles se indican etiquetando las líneas que conectan a los rectángulos con los rombos.

Ejercicios:

Represente mediante Diagramas E-R las siguientes situaciones:

-- Un vídeo club mantiene el control de sus clientes utilizando los siguientes datos: numero de credencial, nombre, dirección y teléfono; él catalogo de películas contiene para cada cassette los datos clave, titulo, clasificación y costo de renta.

A fin de imprimir los pagares y mantener un control de rentas, se registran también las fechas de renta y la cantidad de días que el cliente mantendrá la película.

CONJUNTO DE RELACIONES CON DERIVACIÓN MÚLTIPLE

    Puede darse el caso de que una relación sea binaria: es decir, que asocie a mas de dos conjunto de entidades. En estos casos la única variación para representar el modelo consiste en que se establecerá CARDINALIDAD para cada pareja de conjuntos de entidades.

-- En un almacén se lleva el control de los artículos que son vendidos y facturados. El objetivo primordial además de mantener la información almacenada consisten en proceso de facturación. Los datos que se registran: RFC del cliente, nombre del cliente, domicilio, clave del articulo, descripción, costo unitario, numero de factura, fecha, cantidad de artículos vendidos (de cada uno).

http://www.itlp.edu.mx/publica/tutoriales/basedat2/index.htm

2.7 Diseño de un esquema de base datos.

Diseño de un esquema de bases de datos Entidad - Relación.

Para un diseño de un esquema de base de datos hay cuatro fases:

Especificación de requisitos del usuario.- Consiste en obtener las necesidades de datos de los usuarios de la base de datos, esto es, sonsacarle al usuario toda la información que se desea plasmar en la base de datos. Esta es la fase que se dará en el examen.

Diseño conceptual (Entidad - Relación).

Especificación de requisitos funcionales.- Vamos a definir las operaciones que se harán sobre la base de datos (operaciones permitidas sobre la base de datos)

Especificación de requisitos funcionales.- Primero se procede a realizar el diseño lógico, que consiste en adaptar el diseño conceptual al sistema de gestión de la base de datos, y a continuación se realiza el diseño físico, que consiste en dar todas las características de almacenamiento de la base de datos.

http://html.rincondelvago.com/bases-de-datos_18.html

DISEÑO DE UN ESQUEMA DE BASE DE DATOS E-R

El modelo de datos E-R proporciona un alto grado de flexibilidad en el diseño de un esquema de base de datos para modelar una empresa.

Un diseñador de base de datos puede elegir entre una amplia variedad de alternativas.  Entre las decisiones a tomar se encuentran:

El uso de una relación ternaria o de un par de relaciones binarias. Si un concepto de un mundo real se expresa mejor mediante un conjunto de

entidades o por un conjunto de relaciones. El uso de un atributo o de un conjunto de entidades. El uso de un conjunto de entidades fuerte o débil. La oportunidad de utilizar generalización. La oportunidad de utilizar agregación.

USO DE CONJUNTOS DE ENTIDADES O DE CONJUNTOS DE RELACIONES

La siguiente figura representa un modelo alternativo en el que las cuentas se representan no como entidades, sino como relaciones entre clientes y sucursales con número-cuenta y saldo como atributos descriptivos.

USO DE CARACTERISTICAS DE E-R AMPLIADO

Un conjunto de entidades fuerte y sus conjuntos de entidades débiles dependientes pueden ser considerados como un objeto único en la base de datos.

La agregación agrupa una parte de un diagrama E-R en un conjunto de entidades únicas.

La generalización contribuye a la modularidad permitiendo que atributos comunes de conjuntos de entidades similares sean representados una sola vez en un diagrama E-R.

http://members.fortunecity.com/cutb/html/e-r.html#Disdeesquema

REDUCCIÓN DE DIAGRAMAS E-R A TABLAS.

    Con el objeto de observar instancias de las bases de datos, los diagramas E-R se convierten en tablas, Se obtiene una tabla por cada conjunto de entidades o de relaciones.

    Existen reglas bien definidas para la conversión de los elementos de un diagrama E-R a tablas:

a) ENTIDADES FUERTES.- Se crea una tabla con una columna para cada atributo del conjunto de entidades.

b) ENTIDADES DÉBILES.- Se crea una tabla que contiene una columna para los atributos que forman la llave primaria de la entidad fuerte a la que se encuentra subordinada.

c) RELACIÓN.- se crea una tabla que contiene una columna para cada atributo descriptivo de la relación y para cada atributo que conforma la llave primaria de las entidades que están relacionadas.    

    Convierta a tablas y muestre instancias donde pueda observarse la CARDINALIDAD del diagrama E-R en el caso del vídeo club.

GENERALIZACIÓN Y ESPECIALIZACIÓN

    Son procesos que tienen por objeto la fusión o descomposición de atributos que conforman entidades. La generalización persigue la minimizaron de redundancia en la base de datos de tal manera que puedan ocultarse las diferencias entre entidades formando así entidades comunes.

    La especialización en el proceso inverso de la generalización; tiene por objeto reducir el espacio de almacenamiento requerido por la base de datos en el medio físico. Trae como consecuencia una redundancia necesaria, pero suprime el gasto de espacio en el medio secundario para aquellas columnas que no almacenan información por entidades bien determinadas.

INCONVENIENTES DEL MODELO

Entre las limitaciones que presenta este modelo destacan dos:

-No pueden presentarse relaciones entre conjunto de relaciones. -No pueden visualizarse instancias mediante los diagramas E-R.

AGREGACIÓN

    Es una técnica que permite representar a un bloque de entidades relacionadas como si fueran un solo conjunto de entidades; permitiendo así la relación entre conjunto de relaciones.  

2.8 Lenguaje de Modelado Unificado UML (Modelo Conceptual).

El Lenguaje de Modelado Unificado (UML) es la sucesión de una serie de métodos de análisis y diseños orientados a objetos que aparecen a fines de los 80's y principios de los 90s. Directamente unifica los métodos de Booch, Rumbaugh (OMT), y Jacobson, y algo más.  

UML es llamado un lenguaje de modelado, no un método. Los métodos consisten de ambos de un lenguaje de modelado y de un proceso.  El lenguaje de modelado es la notación (principalmente gráfica) que usan los métodos para expresar un diseño. El proceso indica los pasos que se deben seguir para llegar a un diseño.  La estandarización de un lenguaje de modelado es invaluable, ya que es la parte principal de comunicación. Si se quiere discutir un diseño con alguien más, ambos deben conocer el lenguaje de modelado y no así el proceso que se siguió para obtenerlo.  Una de la metas principales de UML es avanzar en el estado de la industria proporcionando herramientas de interoperabilidad para el modelado visual de objetos. Sin embargo para lograr un intercambio exitoso de modelos de información entre herramientas, se requirió definirle una semántica y una notación.   La notación es la parte gráfica que se ve en los modelos y representa la sintaxis del lenguaje de modelado. Por ejemplo, la notación del diagrama de clases define como se representan los elementos y conceptos como son: una clase, una asociación y una multiplicidad. ¿Y qué significa exactamente una asociación o multiplicidad en una clase?. Un metamodelo es la manera de definir ésto (un diagrama, usualmente de clases, que define la notación).  Para que un proveedor diga que cumple con UML debe cubrir con la semántica y con la notación.   Una herramienta de UML debe mantener la consistencia entre los diagramas en un mismo modelo. Bajo esta definición una herramienta que solo dibuje, no puede cumplir con la notación de UML.  

http://www.ultrasist.com.mx/tecnologias/uml.htm

EL LENGUAJE UNIFICADO DE MODELADO (UML)

En todas las disciplinas de la Ingeniería se hace evidente la importancia de los modelos ya que describen el aspecto y la conducta de "algo". Ese "algo" puede existir, estar en un estado de desarrollo o estar, todavía, en un estado de planeación. Es en este momento cuando los diseñadores del modelo deben investigar los requerimientos del producto terminado y dichos requerimientos pueden incluir áreas tales como funcionalidad, performance y confiabilidad. Además, a menudo, el modelo es dividido en un número de vistas, cada una de las cuales describe un aspecto específico del producto o sistema en construcción.

El modelado sirve no solamente para los grandes sistemas, aun en aplicaciones de pequeño tamaño se obtienen beneficios de modelado, sin embargo es un hecho que entre más grande y más complejo es el sistema, más importante es el papel de que juega el modelado por una simple razón: "El hombre hace modelos de sistemas complejos porque no puede entenderlos en su totalidad".

UML es una técnica para la especificación sistemas en todas sus fases. Nació en 1994 cubriendo los aspectos principales de todos los métodos de diseño antecesores y, precisamente, los padres de UML son Grady Booch, autor del método Booch; James Rumbaugh, autor del método OMT e Ivar Jacobson, autor de los métodos OOSE y Objectory. La versión 1.0 de UML fue liberada en Enero de 1997 y ha sido utilizado con éxito en sistemas construidos para toda clase de industrias alrededor del mundo: hospitales, bancos, comunicaciones, aeronáutica, finanzas, etc.

Los principales beneficios de UML son:

Mejores tiempos totales de desarrollo (de 50 % o más). Modelar sistemas (y no sólo de software) utilizando conceptos orientados a objetos.

Establecer conceptos y artefactos ejecutables. Encaminar el desarrollo del escalamiento en sistemas complejos de misión crítica. Crear un lenguaje de modelado utilizado tanto por humanos como por máquinas. Mejor soporte a la planeación y al control de proyectos. Alta reutilización y minimización de costos.

UML, ¿Método o Lenguaje de Modelado?

UML es un lenguaje para hacer modelos y es independiente de los métodos de análisis y diseño. Existen diferencias importantes entre un método y un lenguaje de modelado. Un método es una manera explícita de estructurar el pensamiento y las acciones de cada individuo. Además, el método le dice al usuario qué hacer, cómo hacerlo, cuándo hacerlo y por qué hacerlo; mientras que el lenguaje de modelado carece de estas instrucciones. Los métodos contienen modelos y esos modelos son utilizados para describir algo y comunicar los resultados del uso del método.

Un modelo es expresado en un lenguaje de modelado. Un lenguaje de modelado consiste de vistas, diagramas, elementos de modelo los símbolos utilizados en los modelos y un conjunto de mecanismos generales o reglas que indican cómo utilizar los elementos. Las reglas son sintácticas, semánticas y pragmáticas (figura 1).

figura 1

Vistas: Las vistas muestran diferentes aspectos del sistema modelado. Una vista no es una gráfica, pero sí una abstracción que consiste en un número de diagramas y todos esos diagramas juntos muestran una "fotografía" completa del sistema. Las vistas también ligan el lenguaje de modelado a los métodos o procesos elegidos para el desarrollo. Las diferentes vistas que UML tiene son:

Vista Use-Case: Una vista que muestra la funcionalidad del sistema como la perciben los actores externos.

Vista Lógica: Muestra cómo se diseña la funcionalidad dentro del sistema, en términos de la estructura estática y la conducta dinámica del sistema.

Vista de Componentes: Muestra la organización de los componentes de código.

Vista Concurrente: Muestra la concurrencia en el sistema, direccionando los problemas con la comunicación y sincronización que están presentes en un sistema concurrente.

Vista de Distribución: muestra la distribución del sistema en la arquitectura física con computadoras y dispositivos llamados nodos.

Diagramas: Los diagramas son las gráficas que describen el contenido de una vista. UML tiene nueve tipos de diagramas que son utilizados en combinación para proveer todas las vistas de un sistema: diagramas de caso de uso, de clases, de objetos, de estados, de secuencia, de colaboración, de actividad, de componentes y de distribución.

Símbolos o Elementos de modelo: Los conceptos utilizados en los diagramas son los elementos de modelo que representan conceptos comunes orientados a objetos, tales como clases, objetos y mensajes, y las relaciones entre estos conceptos incluyendo la asociación, dependencia y generalización. Un elemento de modelo es utilizado en varios diagramas diferentes, pero siempre tiene el mismo significado y simbología.

Reglas o Mecanismos generales: Proveen comentarios extras, información o semántica acerca del elemento de modelo; además proveen mecanismos de extensión para adaptar o extender UML a un método o proceso específico, organización o usuario.

FASES DEL DESARROLLO DE UN SISTEMA

Las fases del desarrollo de sistemas que soporta UML son: Análisis de requerimientos, Análisis, Diseño, Programación y Pruebas.

Análisis de Requerimientos

UML tiene casos de uso (use-cases) para capturar los requerimientos del cliente. A través del modelado de casos de uso, los actores externos que tienen interés en el sistema son modelados con la funcionalidad que ellos requieren del sistema (los casos de uso). Los actores y los casos de uso son modelados con relaciones y tienen asociaciones entre ellos o éstas son divididas en jerarquías. Los actores y casos de uso son descritos en un diagrama use-case. Cada use-case es descrito en texto y especifica los requerimientos del cliente: lo que él (o ella) espera del sistema sin considerar la funcionalidad que se implementará. Un análisis de requerimientos puede ser realizado también para procesos de negocios, no solamente para sistemas de software.

Análisis

La fase de análisis abarca las abstracciones primarias (clases y objetos) y mecanismos que están presentes en el dominio del problema. Las clases que se modelan son identificadas, con sus relaciones y descritas en un diagrama de clases. Las colaboraciones entre las clases para ejecutar los casos de uso también se consideran en esta fase a través de los modelos dinámicos en UML. Es importante notar que sólo se consideran clases que están en el dominio del problema (conceptos del mundo real) y todavía no se consideran clases que definen detalles y soluciones en el sistema de software, tales como clases para interfaces de usuario, bases de datos, comunicaciones, concurrencia, etc.

Diseño

En la fase de diseño, el resultado del análisis es expandido a una solución técnica. Se agregan nuevas clases que proveen de la infraestructura técnica: interfaces de usuario, manejo de bases de datos para almacenar objetos en una base de datos, comunicaciones con otros sistemas, etc. Las clases de dominio del problema del análisis son agregadas en esta fase. El diseño resulta en especificaciones detalladas para la fase de programación.

Programación

En esta fase las clases del diseño son convertidas a código en un lenguaje de programación orientado a objetos. Cuando se crean los modelos de análisis y diseño en UML, lo más aconsejable es trasladar mentalmente esos modelos a código.

Pruebas

Normalmente, un sistema es tratado en pruebas de unidades, pruebas de integración, pruebas de sistema, pruebas de aceptación, etc. Las pruebas de unidades se realizan a clases individuales o a un grupo de clases y son típicamente ejecutadas por el programador. Las pruebas de integración integran componentes y clases en orden para verificar que se ejecutan como se especificó. Las pruebas de sistema ven al sistema como una "caja negra" y validan que el sistema tenga la funcionalidad final que le usuario final espera. Las pruebas de aceptación conducidas por el cliente verifican que el sistema satisface los requerimientos y son similares a las pruebas de sistema.

http://www.fi-b.unam.mx/pp/profesores/carlos/aydoo/uml.html

Unidad 3. Modelo Relacional.3.3 El modelo relacional.

Modelo relacional

     La ventaja del modelo relacional es que los datos se almacenan, al menos conceptualmente, de un modo en que los usuarios entienden con mayor facilidad. Los datos se almacenan como tablas y las relaciones entre las filas y las tablas son visibles en los datos. Este enfoque permite a los usuarios obtener información de la base de datos sin asistencia de sistemas profesionales de administración de información.

Las características más importantes de los modelos relacionales son:

a. Es importante saber que las entradas en la tabla tienen un solo valor (son atómicos); no se admiten valores múltiples, por lo tanto la intersección de un renglón con una columna tiene un solo valor, nunca un conjunto de valores.

b. Todas las entradas de cualquier columna son de un solo tipo. Por ejemplo, una columna puede contener nombres de clientes, y en otra puede tener fechas de nacimiento. Cada columna posee un nombre único, el orden de las comunas no es de importancia para la tabla, las columnas de una tabla se conocen como atributos. Cada atributo tiene un dominio, que es una descripción física y lógica de valores permitidos.

c. No existen 2 filas en la tabla que sean idénticas.d. La información en las bases de datos son representados como datos explícitos,

no existen apuntadores o ligas entre las tablas.

     En el enfoque relacional es sustancialmente distinto de otros enfoques en términos de sus estructuras lógicas y del modo de las operaciones de entrada/salida. En el enfoque relacional, los datos se organizan en tablas llamadas relaciones, cada una de las cuales se implanta como un archivo. En terminología relacional una fila en una

relación representa un registro o una entidad; Cada columna en una relación representa un campo o un atributo.

    Así, una relación se compone de una colección de entidades(o registros) cuyos propietarios están descritos por cierto número de atributos predeterminados implantados como campos.

Estructura de las bases de datos relacionales

    La arquitectura relacional se puede expresar en términos de tres niveles de abstracción: nivel interno, conceptual y de visión.

 La arquitectura relacional consta de los siguientes componentes: 

1. Modelo relacional de datos:

    En el nivel conceptual, el modelo relacional de datos está representado por una colección de relaciones almacenadas. Cada registro de tipo conceptual en un modelo relacional de datos se implanta como un archivo almacenado distinto.

2. Submodelo de datos:

    Los esquemas externos de un sistema relacional se llaman submodelos relacionales de datos; cada uno consta de uno a más escenarios (vistas) para describir los datos requeridos por una aplicación dada. Un escenario puede incluir datos de una o más tablas de datos. Cada programa de aplicación está provisto de un buffer ("Area de trabajo de usuario") donde el DBMS puede depositar los datos recuperados de la base para su procesamiento, o puede guardar temporalmente sus salidas antes de que el DBMS las escriba en la base de datos.

3. Esquema de almacenamiento:

    En el nivel interno, cada tabla base se implanta como un archivo almacenado. Para las recuperaciones sobre las claves principal o secundaria se pueden establecer uno o más índices para accesar un archivo almacenado.

4. Sublenguaje de datos:     Es un lenguaje de manejo de datos para el sistema relacional, el álgebra relacional y cálculo relacional, ambos lenguajes son "relacionalmente completos", esto es, cualquier relación que pueda derivarse de una o más tablas de datos, también se puede derivar con u solo comando del sublenguaje. Por tanto, el modo de operación de entrada/Salida en un sistema relacional se puede procesar en la forma: una tabla a la vez en lugar de: un registro a la vez; en otras palabras, se puede recuperar una tabla en vez de un solo registro con la ejecución de un comando del sublenguaje de datos.

El modelo relacional 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 con un registro , se debía añadir al registro un campo conteniendo la dirección en disco del registro . Este campo añadido, un puntero físico, siempre señalaría desde el registro al registro . 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 completamente 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.

Dada la popularidad del modelo relacional, muchos sistemas de la primera generación se han modificado para proporcionar una interfaz de usuario relacional, con independencia del modelo lógico que soportan (de red o jerárquico). Por ejemplo, el sistema de red IDMS ha evolucionado a IDMS/R e IDMS/SQL, ofreciendo una visión relacional de los datos.

En los últimos años, se han propuesto algunas extensiones al modelo relacional 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 aspectos de los datos:

Estructura de datos. Integridad de datos. Manejo de datos.

http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node45.html

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 matemático, 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 (en el nivel externo y conceptual de la arquitectura de tres niveles ANSI-SPARC). 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 modelo 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 las oficinas de la empresa inmobiliaria se representa mediante la relación OFICINA, que tiene columnas para los atributos Onum (número de oficina), Calle, Area, Población, Teléfono y Fax. La información sobre la plantilla se representa mediante la relación PLANTILLA, que tiene columnas para los atributos Enum (número de empleado), Nombre, Apellido, Dirección, Teléfono, Puesto, Fecha_nac, Salario, DNI, Onum (número de la oficina a la que pertenece el empleado). A continuación se muestra una instancia de la relación OFICINA y una instancia de la relación PLANTILLA. Como se puede observar, cada columna contiene valores de un solo atributo. Por ejemplo, la columna Onum sólo contiene números de oficinas que existen.

OFICINA

Onum Calle Area Población Teléfono Fax

O5 Enmedio, 8 Centro Castellón 964 201 240 964 201 340

O7 Moyano, s/n Centro Castellón 964 215 760 964 215 670

O3 San Miguel, 1 Villarreal 964 520 250 964 520 255

O4 Trafalgar, 23 Grao Castellón 964 284 440 964 284 420

O2 Cedre, 26 Villarreal 964 525 810 964 252 811

PLANTILLA

Enum Nombre Apellido Dirección Teléfono Puesto Fecha_nac Salario DNI Onum

EL21 Amelia Pastor Magallanes, 15

964 284 560

Director 12/10/62 30000 39432212E O5

Castellón

EG37 Pedro Cubedo Bayarri, 11 964 535 690

Supervisor 24/3/57 18000 38766623X O3

Villarreal

EG14 Luis Collado Borriol, 35 964 522 Administ. 9/5/70 12000 24391223L O3

230

Villarreal

EA9 Rita Renau Casalduch, 32

964 257 550

Supervisor 19/5/60 18000 39233190F O7

Castellón

EG5 Julio Prats Melilla, 23 964 524 590

Director 19/12/50 24000 25644309X O3

Villarreal

EL41 Carlos Baeza Herrero, 51 964 247 250

Supervisor 29/2/67 18000 39552133T O5

Castellón

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 siguiente tabla muestra los dominios de los atributos de la relación OFICINA. Nótese que en esta relación hay dos atributos que están definidos sobre el mismo dominio, Teléfono y Fax.

Atributo Nombre del Dominio Descripción Definición

Onum NUM_OFICINA Posibles valores de número de oficina 3 caracteres;

rango O1-O99

Calle NOM_CALLE Nombres de calles de España 25 caracteres

Area NOM_AREA Nombres de áreas de las poblaciones de España 20 caracteres

Población NOM_POBLACION Nombres de las poblaciones de España 15 caracteres

Teléfono NUM_TEL_FAX Números de teléfono de España 9 caracteres

Fax NUM_TEL_FAX Números de teléfono de España 9 caracteres

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 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 OFICINA, cada tupla tiene seis 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 OFICINA es de grado seis porque tiene seis atributos. Esto quiere decir que cada fila de la tabla es una tupla con seis 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.

Definiciones formales

Una relación definida sobre un conjunto de dominios consta de: Cabecera: conjunto fijo de pares atributo:dominio

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

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

con , donde es la cardinalidad de la relación . En cada par

se tiene que .

La relación OFICINA tiene la siguiente cabecera: { (Onum:NUM_OFICINA), (Calle:NOM_CALLE), (Area:NOM_AREA),

(Población:NOM_POBLACION), (Teléfono:NUM_TEL_FAX), (Fax:NUM_TEL_FAX)}.Siendo la siguiente una de sus tuplas:

{ (Onum:O5), (Calle:Enmedio,8), (Area:Centro),

(Población:Castellón), (Teléfono:964 201 240), (Fax:964 201 340)}.Este conjunto de pares no está ordenado, por lo que esta tupla y la siguiente, son la misma:

{ (Calle:Enmedio,8), (Fax:964 201 340), (Población:Castellón),

(Onum:O5), (Teléfono:964 201 240), (Area:Centro)}

Gráficamente se suelen representar las relaciones mediante tablas. Los nombres 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.

http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node47.html

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 valores de los atributos son atómicos: 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.

http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node48.html

Tipos de relaciones

En un SGBD relacional pueden existir varios tipos de relaciones, aunque no todos manejan todos los tipos.

Relaciones base. Son relaciones reales que tienen nombre y forman parte directa de la base de datos almacenada (son autónomas).

Vistas. También denominadas relaciones virtuales, son relaciones con nombre y derivadas: se representan mediante su definición en términos de otras relaciones con nombre, no poseen datos almacenados propios.

Instantáneas. Son relaciones con nombre y derivadas. Pero a diferencia de las vistas, son reales, no virtuales: están representadas no sólo por su definición en términos de otras relaciones con nombre, sino también por sus propios datos almacenados. Son relaciones de sólo de lectura y se refrescan periódicamente.

Resultados de consultas. Son las relaciones resultantes de alguna consulta especificada. Pueden o no tener nombre y no persisten en la base de datos.

Resultados intermedios. Son las relaciones que contienen los resultados de las subconsultas. Normalmente no tienen nombre y tampoco persisten en la base de datos.

Resultados temporales. Son relaciones con nombre, similares a las relaciones base o a las instantáneas, pero la diferencia es que se destruyen automáticamente en algún momento apropiado.

http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node49.html

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.

Una superclave es un atributo o un conjunto de atributos que identifican de modo único las tuplas de una relación.

Una clave candidata es una superclave en la que ninguno de sus subconjuntos es una superclave de la relación. El atributo o conjunto de atributos de la relación es una clave candidata para

si y sólo si satisface las siguientes propiedades:

Unicidad: nunca hay dos tuplas en la relación con el mismo valor de . Irreducibilidad (minimalidad): ningún subconjunto de tiene la propiedad de unicidad,

es decir, no se pueden eliminar componentes de 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 OFICINA, el atributo Población no es una clave candidata ya que puede haber varias oficinas en una misma población. Sin embargo, ya que la empresa asigna un código único a cada oficina, el atributo Onum sí es una clave candidata de la relación OFICINA. También son claves candidatas de esta relación los atributos Teléfono y Fax.

En la base de datos de la inmobiliaria hay una relación denominada VISITA que contiene información sobre las visitas que los clientes han realizado a los inmuebles. Esta relación contiene el número del cliente Qnum, el número del inmueble Inum, la fecha de la visita Fecha y un comentario opcional. Para un determinado número de cliente Qnum, se pueden encontrar varias visitas a varios inmuebles. Del mismo modo, dado un número de inmueble Inum, puede que haya varios clientes que lo hayan visitado. Por lo tanto, el atributo Qnum no es una clave candidata para la relación VISITA, como tampoco lo es el atributo Inum. Sin embargo, la combinación de los dos atributos sí identifica a una sola tupla, por lo que los dos juntos son una clave candidata de VISITA. Si se desea considerar la posibilidad de que un mismo cliente pueda visitar un mismo inmueble en varias ocasiones, habría que incluir el atributo Fecha para identificar las tuplas de modo único (aunque éste no es el caso de la empresa que nos ocupa).

Para identificar las claves candidatas de una relación no hay que fijarse en un estado o instancia de la base de datos. El hecho de que en un momento dado no haya duplicados para un atributo o conjunto de atributos, no garantiza que los duplicados no sean posibles. Sin embargo, la presencia de duplicados en un estado de la base de datos sí es útil para demostrar que cierta combinación 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 instancia anterior de la relación PLANTILLA se podría pensar que el atributo Apellido es una clave candidata. Pero ya que este atributo es el apellido de un empleado y es posible que haya dos empleados con el mismo apellido, el atributo no es una clave candidata.

La clave primaria de un relación es 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 denominadas claves alternativas. Por ejemplo, la clave primaria de la relación OFICINA es el atributo Onum, siendo Teléfono y Fax dos claves alternativas. En la relación VISITA sólo hay una clave candidata formada por los atributos Qnum e Inum, 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. El atributo Onum de PLANTILLA relaciona a cada empleado con la oficina a la que pertenece. Este atributo es una clave ajena cuyos valores hacen referencia al atributo Onum, clave primaria de OFICINA. 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).

Esquema de una base de datos relacional

Una base de datos relacional es un conjunto de relaciones normalizadas. 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 inmobiliaria es el siguiente:

OFICINA (Onum, Calle, Area, Población, Teléfono, Fax)

PLANTILLA (Enum, Nombre, Apellido, Dirección, Teléfono, Puesto, Fecha_nac,

Salario, DNI, Onum)

INMUEBLE (Inum, Calle, Area, Población, Tipo, Hab, Alquiler, Pnum, Enum,

Onum)

INQUILINO (Qnum, Nombre, Apellido, Dirección, Teléfono, Tipo_pref,

Alquiler_max)

PROPIETARIO (Pnum, Nombre, Apellido, Dirección, Teléfono)

VISITA (Qnum, Inum, Fecha, Comentario)

En el esquema, 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. PLANTILLA OFICINA : Oficina a la que pertenece el empleado.

INMUEBLE PROPIETARIO : Propietario del inmueble.

INMUEBLE PLANTILLA : Empleado encargado del inmueble.

INMUEBLE OFICINA : Oficina a la que pertenece el inmueble.

VISITA INQUILINO : Inquilino que ha visitado el inmueble.

VISITA INMUEBLE : Inmueble que ha sido visitado.

A continuación se muestra un estado (instancia) de la base de datos cuyo esquema se acaba de definir. OFICINA

Onum Calle Area Población Teléfono Fax

O5 Enmedio, 8 Centro Castellón 964 201 240 964 201 340

O7 Moyano, s/n Centro Castellón 964 215 760 964 215 670

O3 San Miguel, 1 Villarreal 964 520 250 964 520 255

O4 Trafalgar, 23 Grao Castellón 964 284 440 964 284 420

O2 Cedre, 26 Villarreal 964 525 810 964 252 811

PLANTILLA

Enum Nombre Apellido Dirección Teléfono Puesto Fecha_nac Salario DNI Onum

EL21 Amelia Pastor Magallanes, 15

964 284 560

Director 12/10/62 30000 39432212E O5

Castellón

EG37 Pedro Cubedo Bayarri, 11 964 535 690

Supervisor 24/3/57 18000 38766623X O3

Villarreal

EG14 Luis Collado Borriol, 35 964 522 230

Administ. 9/5/70 12000 24391223L O3

Villarreal

EA9 Rita Renau Casalduch, 32

964 257 550

Supervisor 19/5/60 18000 39233190F O7

Castellón

EG5 Julio Prats Melilla, 23 964 524 590

Director 19/12/50 24000 25644309X O3

Villarreal

EL41 Carlos Baeza Herrero, 51 964 247 250

Supervisor 29/2/67 18000 39552133T O5

Castellón

INMUEBLE

Inum Calle Area Población Tipo Hab Alquiler Pnum

IA14 Enmedio, 128 Centro Castellón Casa 6 600 P46

IL94 Riu Ebre, 24 Ronda Sur Castellón Piso 4 350 P87

IG4 Sorell, 5 Grao Castellón Piso 3 300 P40

IG36 Alicante,1 Segorbe Casa 3 325 P93

IG21 San Francisco, 10 Vinaroz Piso 5 550 P87

IG16 Capuchinos, 19 Rafalafena Castellón Piso 4 400 P93

PROPIETARIO

Pnum Nombre Apellido Dirección Teléfono

P46 Amparo Felip Asensi 24, Castellón 964 230 680

P87 Manuel Obiol Av. Libertad 15, Vinaroz 964 450 760

P40 Alberto Estrada Av. del Puerto 52, Castellón 964 200 740

P93 Yolanda Robles Purísima 4, Segorbe 964 710 430

INQUILINO

Qnum Nombre Apellido Dirección Teléfono Tipo Alquiler

Q76 Juan Felip Barceló 47, Castellón 964 282 540 Piso 375

Q56 Ana Grangel San Rafael 45, Almazora 964 551 110 Piso 300

Q74 Elena Abaso Navarra 76, Castellón 964 205 560 Casa 700

Q62 Alicia Mori Alloza 45, Castellón 964 229 580 Piso 550

VISITA

Qnum Inum Fecha Comentario

Q56 IA14 24/11/99 muy pequeño

Q76 IG4 20/10/99 muy lejos

Q56 IG4 26/11/99

Q62 IA14 14/11/99 no tiene salón

Q56 IG36 28/10/99

http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node51.html

3.4 Álgebra relacional.

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 presentan los operadores del álgebra relacional de un modo informal. Las definiciones formales pueden encontrarse en la bibliografía que se comenta al final del capítulo. Primero se describen los ocho operadores originalmente 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, que 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 fundamentales.

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=(a , a , ..., a ) y B=(b , b , ..., b ) respectivamente.

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 4.1   Obtener todos los empleados con un salario anual superior a 15.000 euros.PLANTILLA WHERE salario>15000

Enum Nombre Apellido Dirección Teléfono Puesto Fecha_nac Salario DNI Onum

EL21 Amelia Pastor Magallanes, 15

964 284 560

Director 12/10/62 30000 39432212E O5

Castellón

EG37 Pedro Cubedo Bayarri, 11 964 535 690

Supervisor 24/3/57 18000 38766623X O3

Villarreal

EA9 Rita Renau Casalduch, 32

964 257 550

Supervisor 19/5/60 18000 39233190F O7

Castellón

EG5 Julio Prats Melilla, 23 964 524 590

Director 19/12/50 24000 25644309X O3

Villarreal

EL41 Carlos Baeza Herrero, 51 964 247 250

Supervisor 29/2/67 18000 39552133T O5

Castellón

Ejemplo 4.2   Obtener todos los inmuebles de Castellón con un alquiler mensual de hasta 350 euros.INMUEBLE WHERE población=`Castellón' AND alquiler<=350

Inum Calle Area Población Tipo Hab Alquiler Pnum

IL94 Riu Ebre, 24 Ronda Sur Castellón Piso 4 350 P87

IG4 Sorell, 5 Grao Castellón Piso 3 300 P40

IG36 Alicante,1 Segorbe Piso 3 325 P93

Proyección

: R[a , ..., a ]

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 4.3   Obtener un listado de empleados mostrando su número, nombre, apellido y salario.PLANTILLA [enum,nombre,apellido,salario]

Enum Nombre Apellido Salario

EL21 Amelia Pastor 30000

EG37 Pedro Cubedo 18000

EG14 Luis Collado 12000

EA9 Rita Renau 18000

EG5 Julio Prats 24000

EL41 Carlos Baeza 18000

Ejemplo 4.4   Obtener los distintos puestos que pueden ocupar los empleados.PLANTILLA [puesto]

Puesto

Director

Supervisor

Administ.

Producto cartesiano : R TIMES S El producto cartesiano obtiene una relación cuyas tuplas están formadas 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 información de una sola relación. Habrá casos en que sea necesario combinar la información de varias relaciones. El producto cartesiano ``multiplica" dos relaciones, definiendo una nueva relación que tiene todos los pares posibles de tuplas de las dos relaciones. Si la relación R tiene tuplas y atributos y

la relación S tiene tuplas y atributos, la relación resultado tendrá tuplas y 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.

Ejemplo 4.5   Obtener los nombres de los inquilinos y los comentarios que éstos han realizado cuando han visto algún inmueble. INQUILINO[qnum,nombre,apellido] TIMES VISITA[qnum,inum,comentario]

INQUILINO.Qnum Nombre Apellido VISITA.Qnum Inum Comentario

Q76 Juan Felip Q56 IA14 muy pequeño

Q76 Juan Felip Q76 IG4 muy lejos

Q76 Juan Felip Q56 IG4

Q76 Juan Felip Q62 IA14 no tiene salón

Q76 Juan Felip Q56 IG36

Q56 Ana Grangel Q56 IA14 muy pequeño

Q56 Ana Grangel Q76 IG4 muy lejos

Q56 Ana Grangel Q56 IG4

Q56 Ana Grangel Q62 IA14 no tiene salón

Q56 Ana Grangel Q56 IG36

Q74 Elena Abaso Q56 IA14 muy pequeño

Q74 Elena Abaso Q76 IG4 muy lejos

Q74 Elena Abaso Q56 IG4

Q74 Elena Abaso Q62 IA14 no tiene salón

Q74 Elena Abaso Q56 IG36

Q62 Alicia Mori Q56 IA14 muy pequeño

Q62 Alicia Mori Q76 IG4 muy lejos

Q62 Alicia Mori Q56 IG4

Q62 Alicia Mori Q62 IA14 no tiene salón

Q62 Alicia Mori Q56 IG36

Como se puede observar, la relación resultado contiene más información de la que se necesita. Por ejemplo, la primera tupla tiene distintos números de inquilino: el comentario realizado en la visita no corresponde al inquilino cuyo nombre y apellido se muestra. Para obtener el listado que se pide en el ejemplo, es necesario realizar una restricción para quedarse solamente con las tuplas en donde INQUILINO.Qnum = VISITA.Qnum.

(INQUILINO[qnum,nombre,apellido] TIMES VISITA[qnum,inum,comentario]) WHERE inquilino.qnum=visita.qnum

El resultado de esta operación se muestra a continuación. INQUILINO.Qnum Nombre Apellido VISITA.Qnum Inum Comentario

Q76 Juan Felip Q76 IG4 muy lejos

Q56 Ana Grangel Q56 IA14 muy pequeño

Q56 Ana Grangel Q56 IG4

Q56 Ana Grangel Q56 IG36

Q62 Alicia Mori Q62 IA14 no tiene salón

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 y tuplas respectivamente, es otra relación que

tiene como mucho 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 muchas ocasiones será necesario realizar proyecciones para hacer que dos relaciones sean compatibles para la unión.

Ejemplo 4.6   Obtener un listado de las áreas en las que hay oficinas o inmuebles para alquilar.OFICINA[área] UNION INMUEBLE[área]

Area

Centro

Grao

Ronda Sur

Rafalafena

Diferencia

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

Ejemplo 4.7   Obtener un listado de todas las poblaciones en donde hay una oficina y no hay inmuebles para alquilar.OFICINA[población] MINUS INMUEBLE[población]

Población

Villarreal

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 (que se llaman igual) tienen los mismos valores. Estos atributos comunes aparecen una sola vez en el resultado.

Ejemplo 4.8   Obtener los nombres y los comentarios que los inquilinos han realizado cuando han visto algún inmueble.INQUILINO JOIN VISITA

Esta expresión obtiene el mismo resultado que la expresión final del ejemplo 4.5, ya que la concatenación es, en realidad, un producto cartesiano y una restricción de igualdad sobre los atributos comunes.

Concatenación externa (Outer-join) : R JOIN S (+) La concatenación externa es una concatenación en la que las tuplas de R que no tienen valores en común con ninguna tupla de S, también aparecen en el resultado.

Ejemplo 4.9   Obtener un listado de todos los inmuebles y las visitas que han tenido.INMUEBLE JOIN VISITA (+)

Inum Calle Población Qnum Fecha Comentario

IA14 Enmedio, 128 Castellón Q56 24/11/99 muy pequeño

IA14 Enmedio, 128 Castellón Q62 14/11/99 no tiene salón

IL94 Riu Ebre, 24 Castellón

IG4 Sorell, 5 Castellón Q76 20/10/99 muy lejos

IG4 Sorell, 5 Castellón Q56 26/11/99

IG36 Alicante,1 Segorbe Q56 28/10/99

IG21 San Francisco, 10 Vinaroz

IG16 Capuchinos, 19 Castellón

La expresión S (+) JOIN R es equivalente a R 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 utiliza la concatenación externa completa: R (+) 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 MINUS (R MINUS S) División

: R DIVIDEBY 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 4.10   Obtener los inquilinos que han visitado todos los inmuebles de tres habitaciones.VISITA[qnum,inum] DIVIDEBY (INMUEBLE WHERE hab=3)[inum]

Qnum

Q56

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 GROUPBY(a ,...,a ) 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(a )), media de los valores de un atributo ( AVG(a )), máximo y mínimo de los

valores de un atributo ( MAX(a ), MIN(a )) y número de tuplas en el grupo ( COUNT(*)). La relación resultado tendrá tantas filas como grupos se hayan obtenido.

Ejemplo 4.11   Obtener el salario total que se gasta en los empleados de cada oficina.SUMMARIZE PLANTILLA GROUPBY(oficina) ADD SUM(salario) AS salario_total

Oficina Salario_total

O5 48000

O3 54000

O7 18000

http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node58.html

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 decir 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 mediante definiciones informales. Las definiciones formales se pueden encontrar en la bibliografía que se comenta al final del capítulo.

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 denominada proposición, que puede ser verdadera o falsa. Por ejemplo, las frases `Carlos Baeza es un miembro de la plantilla' y `Carlos Baeza gana más que Amelia Pastor' son proposiciones, ya que se puede determinar si son verdaderas o falsas. En el primer caso, la función `es un miembro de la plantilla' tiene un argumento (Carlos Baeza) y en el segundo caso, la función `gana más que' tiene dos argumentos (Carlos Baeza y Amelia Pastor).

Si un predicado tiene una variable, como en ` x es un miembro de la plantilla', 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 todas las personas y reemplazamos x por Carlos Baeza, la proposición `Carlos Baeza es un miembro de la plantilla' es cierta. Pero si reemplazamos x por el nombre de una persona que no es miembro de la plantilla, la proposición es falsa.

Si F es un predicado, la siguiente expresión corresponde al 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. 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 PX sobre la relación PLANTILLA se utiliza la siguiente expresión: RANGE OF PX IS PLANTILLA

Para expresar la consulta `obtener todas las tuplas PX para las que F(PX) es cierto', se escribe la siguiente expresión: PX WHERE F(PX)

donde F es lo que se denomina una fórmula bien formada (fbf). Por ejemplo, para expresar la consulta `obtener todos los datos de los empleados que ganan más de 10.000 euros' se puede escribir: RANGE OF PX IS PLANTILLA PX WHERE PX.salario > 10000

PX.salario se refiere al valor del atributo salario para la tupla PX. Para que se muestren solamente algunos atributos, por ejemplo, apellido y salario, en lugar de todos los atributos de la relación, se escribe: RANGE OF PX IS PLANTILLA PX.apellido, PX.salario WHERE PX.salario > 10000

Hay dos cuantificadores que se utilizan en las fórmulas bien formadas para decir 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. RANGE OF OX IS OFICINA

OX (OX.onum = PX.onum AND OX.población = `Castellón')

Esta fórmula bien formada dice que `existe una oficina que tiene el mismo número que el número de oficina de la tupla que ahora se encuentra en la variable de PLANTILLA, PX, y que está en Castellón'. El cuantificador universal (`para todo') se utiliza en las fórmulas bien formadas que deben ser ciertas para todas las instancias.

PX (PX.población `Castellón')

Esta fórmula bien formada dice que `para todas las tuplas de PLANTILLA, la población no es Castellón'. Utilizando las reglas de las operaciones lógicas, esta fórmula bien formada se puede escribir también del siguiente modo: NOT PX (PX.población `Castellón')

que dice que `no hay ningún miembro de la plantilla cuya población sea Castellón'.

Las variables tupla que no están cuantificadas por o se denominan variables libres. Si están cuantificadas, se denominan variables ligadas. El cálculo, al igual que cualquier lenguaje, tiene una sintaxis que permite construir expresiones válidas. Para que una expresión no sea ambigua y tenga sentido, debe seguir esta sintaxis:

Si es una fórmula bien formada -ária (un predicado con argumentos) y

son constantes o variables, entonces es también una fórmula bien formada.

Si y son constantes o variables del mismo dominio y es un operador de

comparación ( ), entonces es una fórmula bien formada.

Si y son fórmulas bien formadas, también lo son su conjunción AND , su

disyunción OR y la negación NOT . Además, si es una fórmula bien formada

que tiene una variable libre , entonces y también son fórmulas bien formadas.

Ejemplo 4.12   Obtener un listado de los empleados que llevan inmuebles de Almazora.RANGE OF PX IS PLANTILLA RANGE OF IX IS INMUEBLE

PX WHERE IX (IX.enum PX.enum AND IX.población = `Almazora')

Esta petición se puede escribir en términos del cálculo: `un miembro de la plantilla debe salir en el listado si existe una tupla en INMUEBLE que tenga asignado a ese empleado y que esté en Almazora ( población)'. Nótese que formulando la consulta de este modo no se indica la estrategia a seguir para ejecutarla, por lo que el SGBD tiene libertad para decidir qué operaciones hacer y en qué orden. En el álgebra relacional se hubiera formulado así: `Hacer una restricción sobre INMUEBLE para quedarse con las tuplas que tienen como población Almazora, y hacer después una concatenación con PLANTILLA. Ejemplo 4.13   Obtener las oficinas cuyos empleados (todos) nacieron de 1965 en adelante.RANGE OF PX IS PLANTILLA RANGE OF OX IS OFICINA

OX WHERE PX (PX.onum OX.onum OR PX.fecha_nac >= `1/1/65')

La expresión anterior es equivalente a esta otra: OX WHERE NOT PX (PX.onum OX.onum AND PX.fecha_nac < `1/1/65')

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(a :v , a :v , ...)

donde los a son atributos de la relación R y los v 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: PLANTILLA(puesto:`Supervisor', onum:`O3')

se evaluará a verdadero si hay algún empleado que sea supervisor en la oficina O3. Y la condición PLANTILLA(puesto:px, onum:ox)

será cierta si hay alguna tupla en PLANTILLA que tenga en puesto el valor actual de la variable dominio px y que tenga en onum el valor actual de la variable dominio ox.

Ejemplo 4.14   Obtener los apellidos de los empleados que no siendo directores, tienen un salario mayor de 10.000 euros.

ax WHERE px sx (px `Director' AND sx > 10000 AND PLANTILLA(apellido:ax, puesto:px, salario:sx))

http://www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node59.html

Introducción

Hasta ahora se han distinguido dos aspectos de las bases de datos: La estructura y el manejo.

Para manejar las estructuras se siguen dos líneas, que son el álgebra relacional y el cálculo relacional.

Álgebra relacional.- El álgebra relacional consiste en un conjunto de operadores de alto nivel que operan sobre relaciones. Cada uno de estos operadores toma una o dos relaciones como entrada y produce una nueva relación como salida.

Fue Codd quién en el año 1973 diseñó una serie de operadores que le permitieran trabajar con la estructura relacional que el mismo había definido. Estos operadores son los siguientes:

Tradicionales ó conjuntistas:

Unión .

Intersección.

Diferencia.

Producto cartesiano.

Relacionales ó propios:

Selección

Proyección.

Reunión.

División

Los operadores 1, 2, 3, 4, 7 y 8 son binarios, es decir, dadas dos relaciones se obtiene una y los operadores 5 y 6 son monarios, de una relación obtienen otra.

Definición intuitiva.

Unión: Construye una relación formada por todas las tuplas que aparecen en cualquiera de las dos relaciones especificadas. (UNION)

Intersección: Construye una relación formada por aquellas tuplas que aparezcan en las dos relaciones especificadas, es decir, que tienen los mismos atributos. (INTERSECT)

Diferencia: Construye una relación formada por todas las tuplas de la primera relación que no aparezcan en la segunda de las dos relaciones especificadas. (MINUS)

Producto cartesiano: A partir de dos relaciones especificadas, construye una relación que contiene todas las combinaciones posibles de tuplas, una de cada una de las dos relaciones. (TIMES)

Ejemplo:

X Y Z W

a 1 a 3

a 1 a 4

b 2 a 3

b 2 a 4

X Y

a 1

b 2

Z W

a 3

a 4

Selección: Extrae las tuplas especificadas de una relación dada, o lo que es lo mismo, restringe la relación sólo a las tuplas que satisfagan una condición especificada (Selecciona filas).

Proyección: Extrae los atributos especificados de una relación dada (Selecciona columnas).

Reunión: A partir de dos relaciones especificadas, construye una relación que contiene todas las posibles combinaciones de tuplas, una de cada una de las dos relaciones, tales que las dos tuplas participantes en una combinación dada satisfagan alguna condición especificada. Las tuplas deben tener algún atributo en común. Es por esto que las bases de datos deben estar normalizadas. (JOIN)

Ejemplo:

X C

a Rojo

b Azul

c Amarillo

X Y C

a 1 Rojo

b 1 Azul

b 2 Azul

b 3 Azul

X Y

a 1

b 1

b 2

b 3

División: toma dos relaciones, una binaria y una unaria, y construye una relación formada por todos los valores de un atributo de la relación binaria que concuerdan (en el otro atributo) con todos los valores en la relación.

Ejemplo:

Y

1

2

3

X

b

X Y

a 1

b 1

b 2

b 3

Sólo ha cogido a b porque tiene asociados a 1, 2 y 3, todos los valores indicados en la tabla Y

5.2.- Sintaxis para el manejo de las expresiones relacionales.

Para definir una sintaxis para el manejo de las expresiones relacionales vamos a utilizar la gramática BNF. Esta gramática tiene una serie de valores:

Valores terminales: El nombre de la relación, el nombre del atributo y los predicados. Un predicado es una expresión lógica entre atributos del mismo dominio y que da como resultado verdadero o falso.

Va a haber operadores lógicos: (AND, OR, NOT).

También habrá operadores clásicos (<, <= ,>, >=, =, <>).

Una gramática BNF para el álgebra relacional es la siguiente:

def_rel ::= DEFINE RELACION nombre_relación [nombre_atributo]

def_alias ::= DEFINE ALIAS nombre_relación FOR nombre_relación

expr ::= selección | proyección | expresión infija

selección ::= primitiva WHERE predicado

primitiva ::= nombre _ relación | (expr)

proyección ::= primitiva | primitiva [esp _ atrib]

esp _ atrib ::= nombre _ atributo | nombre _ relación nombre _ atributo

expr _ infija ::= proyección op _ infija proyección

op _ infija ::= UNION, INTERSECT, MINUS, TIMES, JOIN, DIVIDE BY

5.3.- Los operadores tradicionales.

La unión, la intersección y la diferencia entre relaciones deben de cumplir la relación de compatibilidad. Esta regla dice que dadas dos relaciones A y B son compatibles para la unión, intersección y diferencia si y solo si verifican las dos siguientes condiciones:

El grado de A tiene que ser igual al grado de B. Grado(A) = Grado(B)

Si A tiene atributos a1, a2, ..., an, y B tiene atributos b1, b2, ..., bn, el dominio de cada uno de estos atributos tienen que ser iguales. A[a1, a2, ..., an] y B[b1, b2, ..., bn] Dom (Ai) = Dom (Bi).

El producto cartesiano devuelve una relación que es el resultado de la construcción de dos relaciones. La unión, intersección y diferencia van a consistir en operar dos conjuntos que verifiquen la relación de compatibilidad. Los conjuntos que verifiquen esta relación son iguales estructuralmente

Ejemplo: Dadas dos relaciones A y B.

A A1 A2 B B1 B2

X 1 X 1

X 2 Y 2

Y 1 Y 3

Y 2 X 4

A UNION B A INTERSECT B A MINUS B B MINUS A

X 1 X 1 X 2 X 4

X 2 Y 2 Y 1 Y 3

X 1

Y 2

Y 3

X 4

El producto cartesiano (TIMES) es cerrado, con lo que obtenemos una relación a partir de otras dos. Siempre que se hace el producto cartesiano para dos conjuntos con un atributo en común, se le pone siempre delante del nombre del atributo el nombre de la relación. A TIMES B es una relación / " t " A, r " B, (t, r) " A TIMES B. El producto cartesiano es asociativo y conmutativo.

Ejemplo:

SP S# P# CTD S S# Noms Estado

S1 P1 300 S1 Sala 20

S2 P1 300 S2 Jara 10

S4 P5 400 S4 Alda 30

SP TIMES S

SP.S# P# CTD S.S# Noms Estado

S1 P1 300 S1 Sala 20

S1 P1 300 S2 Jara 10

S1 P1 300 S4 Alda 30

S2 P1 300 S1 Sala 20

S2 P1 300 S2 Jara 10

S2 P1 300 S4 Alda 30

S4 P5 400 S1 Sala 20

S4 P5 400 S2 Jara 10

S4 P5 400 S4 Alda 30

El producto cartesiano tiene un problema cuando se define un producto cartesiano del mismo conjunto ya que se repetirían el nombre de los atributos, y estos deben de ser únicos. Esto se soluciona definiendo un alias para la relación.

Ejemplo:

DEFINE ALIAS SP FOR A

SP TIMES A

SP.S# SP.P# SP.CTD A.S# A.P# A.CTD

Siempre que se pide buscar parejas de algo hay que hacer el producto cartesiano de una relación por sí misma.

5.4.- Los operadores relacionales típicos.

WHERE (selección).- Si P es un predicado que se puede construir con los atributos de una relación R, entonces R WHERE P, es la selección según el predicado P, es decir, se queda con las tuplas de la relación que hacen cierto el predicado P. (S WHERE P). El predicado P puede ser compuesto mediante los operadores AND, OR, < ,..., y devuelve verdadero o falso.

Proyección.- Si se tiene una relación R con atributos A1, A2,..., Am, se dice que se ha proyectado R sobre el conjunto A de atributos A1, A2,..., Am cuando se eliminan de R todas las columnas que no están en el conjunto A y se eliminan las tuplas repetidas que puedan aparecer.

Ejemplo:

SP S# P# CTD [S#, CTD] S# CTD

S1 P1 300 S1 300

S2 P1 300 S2 300

S1 P2 300 S1 300 * se eliminan tuplas repetidas.

JOIN (Reunión).- Sean A y B dos relaciones y P un predicado que conecta atributos de las dos. Se llama reunión al resultado de (A TIMES B) WHERE P. Esto recibe el nombre de Reunión (JOIN).

Ejemplo:

SP S# P# CTD S# Estado SP JOIN B S# P# CTD Estado

S1 P1 100 S1 10 S1 P1 100 10

S1 P2 200 S1 P2 200 10

S1 P3 100 S1 P3 100 10

S2 P1 100

La reunión elimina campos en comparación de igualdad de atributos.

DIVIDE BY (División).- Sea A una relación de grado m + n y B otra relación de grado n. El operador división produce una nueva relación de grado m, donde el (m + i)-esimo atributo de A y el i-esimo atributo de B (i en el rango de 1 a n) deben estar definidos sobre el mismo dominio.

Ejemplo: Proveedores que suministran todas las piezas.

SP [S#, P#] DIVIDE BY S[P#]

SP[S#, P#] S# P# DIVIDE BY S[P#] P# = P#

S1 P1 P1 P1

S1 P2 P2

S2 P3

Encontrar todas las piezas de color rosa:

SP[S#, P#] DIVIDE BY ((P WHERE Color = Rosa)[P#] )

http://html.rincondelvago.com/bases-de-datos_18.html

Unidad 4. Introducción a SQL.4.6 Introducción.

Un lenguaje de consulta comercial proporciona una interfaz más amigable al usuario. Un ejemplo de este tipo de lenguaje es el SQL, (Structured Query Languaje, Lenguaje de Consulta Estructurado).

Las partes más importantes del SQL son:

    DDL: Lenguaje de definición de datos (que nos permite crear las estructuras)

    DML: Lenguaje de manipulación de datos (que nos permite tener acceso a las estructuras para suprimir, modificar e insertar)

1. Introducción

El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es un lenguaje de base de datos normalizado, utilizado por el motor de base de datos de Microsoft Jet. SQL se utiliza para crear objetos QueryDef, como el argumento de origen del método OpenRecordSet y como la propiedad RecordSource del control de datos. También se puede utilizar con el método Execute para crear y manipular directamente las bases de datos Jet y crear consultas SQL de paso a través para manipular bases de datos remotas cliente - servidor.

1.1. Componentes del SQL

El lenguaje SQL está compuesto por comandos, cláusulas, operadores y funciones de agregado. Estos elementos se combinan en las instrucciones para crear, actualizar y manipular las bases de datos.

1.2 Comandos

Existen dos tipos de comandos SQL:

Los DLL que permiten crear y definir nuevas bases de datos, campos e índices. Los DML que permiten generar consultas para ordenar, filtrar y extraer datos de la base de datos.

Comandos DLL

Comando Descripción CREATE Utilizado para crear nuevas tablas, campos e índicesDROP Empleado para eliminar tablas e índices

ALTERUtilizado para modificar las tablas agregando campos o cambiando la definición de los campos.

Comandos DML

Comando Descripción

SELECTUtilizado para consultar registros de la base de datos que satisfagan un criterio determinado

INSERTUtilizado para cargar lotes de datos en la base de datos en una única operación.

UPDATEUtilizado para modificar los valores de los campos y registros especificados

DELETE Utilizado para eliminar registros de una tabla de una base de datos

1.3 Cláusulas

Las cláusulas son condiciones de modificación utilizadas para definir los datos que desea seleccionar o manipular.

Comando Descripción

FROMUtilizada para especificar la tabla de la cual se van a seleccionar los registros

WHEREUtilizada para especificar las condiciones que deben reunir los registros que se van a seleccionar

GROUP BY

Utilizada para separar los registros seleccionados en grupos específicos

HAVING Utilizada para expresar la condición que debe satisfacer cada grupo

ORDER BY

Utilizada para ordenar los registros seleccionados de acuerdo con un orden específico

1.4 Operadores Lógicos

Operador Uso

ANDEs el "y" lógico. Evalúa dos condiciones y devuelve un valor de verdad sólo si ambas son ciertas.

OREs el "o" lógico. Evalúa dos condiciones y devuelve un valor de verdad si alguna de las dos es cierta.

NOT Negación lógica. Devuelve el valor contrario de la expresión.

1.5 Operadores de Comparación

Operador Uso

< Menor que

> Mayor que

<> Distinto de

<= Menor ó Igual que

>= Mayor ó Igual que

BETWEEN Utilizado para especificar un intervalo de valores.

LIKE Utilizado en la comparación de un modelo

In Utilizado para especificar registros de una base de datos 

1.6 Funciones de Agregado

Las funciones de agregado se usan dentro de una cláusula SELECT en grupos de registros para devolver un único valor que se aplica a un grupo de registros.

Comando Descripción

AVGUtilizada para calcular el promedio de los valores de un campo determinado 

COUNT Utilizada para devolver el número de registros de la selección 

SUMUtilizada para devolver la suma de todos los valores de un campo determinado 

MAX Utilizada para devolver el valor más alto de un campo especificado 

MIN Utilizada para devolver el valor más bajo de un campo especificado 

http://www.maestrosdelweb.com/editorial/tutsql1/

4.7 Estructura básica (SELECT, WHERE).

La estructura básica de una expresión en SQL contiene 3 partes, Select, From y Where.

La cláusula Select se usa para listar los atributos que se desean en el resultado de una consulta.

From, Lista las relaciones que se van a examinar en la evaluación de la expresión.

Where, es la definición de las condiciones a las que puede estar sujeta una consulta.

La consulta típica de SQL tiene la siguiente forma:

            Select A1,A2,A3...An

            From r1,r2,r3...rm

               Where Condición(es)Donde:

   A1,A2,A3...An: Representan a cada atributo(s) o campos de las                            tablas de la base de datos relacional.   R1,r2,r3...rm: Representan a la(s) tabla(s) involucradas en la consulta.   Condición: Es el enunciado que rige el resultado de la consulta.

    Si se omite la cláusula Where, la condición es considerada como verdadera, la lista de atributos (A1,A2..An) puede sustituirse por un asterisco (*), para seleccionar todos los atributos de todas las tablas que aparecen en la cláusula From.

Funcionamiento del SQL.

    El SQL forma el producto cartesiano de las tablas involucradas en la cláusula From, cumpliendo con la condición establecida en la orden Where y después proyecta el resultado con la orden select.

    Para nuestros ejemplos consideremos una tabla llamada CURSO, que contiene los siguientes campos:

Nombre del  campo Descripción

NumC Número del curso, único para identificar cada curso

NombreC Nombre del curso, también es único

DescC Descripción del curso

Creditos Créditos, número de estos que gana al estudiante al cursarlo

Costo Costo del curso.

Depto Departamento académico que ofrece el curso.

Datos contenidos en la tabla CURSO

NumC NombreC DescC Creditos Costo Depto

A01 Liderazgo Para público General

10 100.00 Admón.

S01 Introducción a la inteligencia artificial Para ISC y LI 10 90.00 Sistemas.

C01 Construcción de torres Para IC y Arquitectura

8 0.00 Ciencias

B01 Situación actual y perspectivas de la alimentación y la nutrición

Para IB 8 80.00 Bioquímica

E01 Historia presente y futuro de la energía solar IE e II 10 100.00 Electromecánica.

S02 Tecnología OLAP Para ISC y LI 8 100.00 Sistemas

C02 Tecnología del concreto y de las Estructuras Para IC 10 100.00 Ciencias

B02 Metabolismo de lípidos en el camarón Para IB 10 0.00 Bioquímica

E02 Los sistemas eléctricos de potencia Para IE 10 100.00 Electromecánica

S03 Estructura de datos Para ISC y LI 8 0.00 Sistemas

A01

Diseño bioclimático Para Arquitectura

10 0.00

Arquitectura

C03 Matemáticas discretas General 8 0.00 Ciencias

S04 Circuitos digitales Para ISC 10 0.00 Sistemas

S05 Arquitectura de Computadoras Para ISC 10 50.00 Sistemas

I01 Base de Datos Relacionales Para ISC y LI 10 150.00 Informática

Ejemplos de consultas:

OBTENCIÓN DE UNA TABLA ENTERA

Obtener toda la información disponible sobre un curso donde Costo sea 0.

SELECT *FROM CURSOWHERE Costo=0.00

Resultado de la consulta anterior.

NumC NombreC DescC Creditos Costo Depto

C01 Construcción de torres Para IC y Arquitectura

8 0.00 Ciencias

B02 Metabolismo de lípidos en el camarón Para IB 10 0.00 Bioquímica

S03 Estructura de datos Para ISC y LI 8 0.00 Sistemas

A01

Diseño bioclimático Para Arquitectura

10 0.00

Arquitectura

C03 Matemáticas discretas General 8 0.00 Ciencias

    Colocamos un * debido a que no nos limitan la información de la tabla, es decir nos piden que mostremos todos los datos atributo de la tabla CURSO.

    Como la única condición en la sentencia WHERE es que la tarifa del curso sea igual a 0, esta consulta regresa todas las tuplas donde se encuentre que Costo = 0.00.

    Debido a que Costo es un campo numérico, la condición solo puede comparar con campos del mismo tipo. Para representar valores negativos se antepone a la izquierda el signo (-), en este ejemplo se considera solo el signo (=) para establecer la condición, sin embargo otros operadores que se pueden utilizar son:

Menor que <

Mayor que >

Menor o igual que <=

Mayor o igual que >=

Diferente <>

Además de los operadores booleanos AND, NOT, OR.

    Cabe señalar que en la sentencia Where cuando se requiere establecer condiciones con cadenas, estas son delimitadas por apóstrofos (‘’). Las expresiones de cadenas son comparadas carácter por carácter, dos cadenas son iguales solo si coinciden todos los caracteres de las mismas.

Ejemplos de consultas con cadenas:

Obtener toda la información sobre cualquier curso que ofrezca el departamento de Ciencias.

SELECT *FROM CURSOWHERE Depto = 'Ciencias';

Resultado de la consulta.

NumC NombreC DescC Creditos Costo Depto

C01 Construcción de torres Para IC y Arquitectura

8 0.00 Ciencias

C02 Tecnología del concreto y de las Estructuras

Para IC 10 100.00 Ciencias

S04 Circuitos digitales Para ISC 10 0.00 Sistemas

VISUALIZACIÓN DE COLUMNAS ESPECIFICADAS.

    En los ejemplos anteriores obteníamos toda la tabla completa, ahora veremos como mostrar solo algunos atributos específicos de una tabla.

Obtener los valores NumC,NombreC y Depto, en este orden de toda la tabla curso.

SELECT NumC, NombreC, DeptoFROM CURSO;

Resultado de la consulta:

NumC NombreC Depto

A01 Liderazgo Admón.

S01 Introducción a la inteligencia artificial Sistemas.

C01 Construcción de torres Ciencias

B01 Situación actual y perspectivas de la alimentación y la nutrición

Bioquímica

E01 Historia presente y futuro de la energía solar Electromecánica.

S02 Tecnología OLAP Sistemas

C02 Tecnología del concreto y de las Estructuras Ciencias

B02 Metabolismo de lípidos en el camarón Bioquímica

E02 Los sistemas eléctricos de potencia Electromecánica

S03 Estructura de datos Sistemas

A01

Diseño bioclimático

Arquitectura

C03 Matemáticas discretas Ciencias

S04 Circuitos digitales Sistemas

S05 Arquitectura de Computadoras Sistemas

I01 Base de Datos Relacionales Informática

    Observamos que en este caso no se tiene la sentencia Where, no existe condición, por lo tanto, todas las filas de la tabla CURSO se recuperan, pero solo se visualizaran las tres columnas especificadas.

Así mismo, empleamos la (,) para separar los campos que deseamos visualizar.

VISUALIZACIÓN DE UN SUBCONJUNTO DE FILAS Y COLUMNAS

Seleccionar los valores NumC, Depto y Costo para todos los cursos que tengan un Costo inferior a $100

SELECT NumC, Depto, CostoFROM CURSOWHERE Costo < 100.00

    Como resultado de esta consulta se obtendrán todas aquellas tuplas que tengan un costo en CTARIFA menor que 100, y se visualizaran solo los campos de NumC, Depto,Costo.

Podemos observar que este ejemplo cubre el formato general de una consulta SQL.

La palabra clave   DISTINCT

    DISTINCT, es una palabra reservada que elimina las filas que duplicadas en el resultado de una consulta.

Visualizar todos los departamentos académicos que ofrezcan cursos, rechazando los valores duplicados.

SELECT DISTINCT DeptoFROM CURSO;

Resultado de la consulta

Depto

Administración

Sistemas

Ciencias

Bioquímica

electromecánica

Arquitectura

Informática

    La palabra DISTINCT va estrictamente después de la palabra SELECT.

    De no haberse utilizado la palabra DISTINCT, el resultado hubiera mostrado todas las tuplas del atributo Depto que se encontraran, es decir, se hubiera visualizado la columna de Depto completamente.

EMPLEO DE LOS CONECTORES BOOLEANOS (AND, OR, NOT)

    Para emplear las condiciones múltiples dentro de la sentencia WHERE, utilizamos los conectores lógicos.

El conector AND.

    Este conector pide al sistema que seleccione una sola columna únicamente si ambas condiciones se cumplen.

Obtener toda la información sobre todos los cursos que ofrece el departamento Sistemas que tengan una tarifa igual a 0.

SELECT *FROM CURSOWHERE Depto=’Sistemas’ AND Costo=0.00;

    El resultado de esta consulta sería todas aquellas tuplas que cumplan exactamente con las dos condiciones establecidas.

El conector OR.

    Este conector al igual que el AND permite conectar condiciones múltiples en la sentencia WHERE, a diferencia del conector AND, el OR permite la selección de filas que cumplan con una sola de las condiciones establecidas a través de este conector.

Obtener toda la información existente sobre cualquier curso ofrecido por los departamentos Arquitectura o Bioquímica.

SELECT *FROM CURSOWHERE Depto = ‘Arquitectura’ OR Depto= ‘Bioquímica’;

    El resultado de esta consulta será la de visualizar todas aquellas tuplas donde se cumpla cualquiera de las 2 condiciones, es decir mostrara todas las tuplas que tengan en el atributo Depto=Arquitectura o Bioquímica.

El conector NOT

    Este nos permite marcar aquellas tuplas que por alguna razón no deseamos visualizar.

Obtener el nombre del curso y  del departamento de todos los cursos que no sean ofrecidos por el departamento Sistemas.

SELECT NombreC, DeptoFROM CURSOWHERE NOT (Depto=’Sistemas’);

JERARQUIA DE OPERADORES BOOLEANOS.

En orden descendente (de mayor a menor prioridad)

NOT

AND

OR

Existen dos formas para realizar consultas: Join de Querys y Subquerys.

    Cuando en la sentencia From colocamos los nombres de las tablas separados por comas se dice que efectuamos una consulta de la forma Join de Querys, en este caso se requiere anteponer el nombre de la tabla y un punto al nombre del atributo. En el Join de Querys el resultado que se produce con las tablas que intervienen en la consulta es la concatenación de las tablas, en donde los valores de una columna de la primera tabla coinciden con los valores de una segunda tabla, la tabla de resultado tiene una fila por cada valor coincidente que resulte de las dos tablas originales.

Para ejemplificar esto, consideremos 2 tablas: Tabla1 y Tabla2, entonces:

C1 C2 C3

CA CB

A AAA 10

35 R

B BBB 45

10 S

C CCC 55

65 T

D DDD 20

20 U

E EEE 20

90 V

F FFF 90

90 W

G GGG 15

75 X

H HHH 90

90 Y

35 Z

Resultado de la operación Join:

C1 C2 C3 CA CB

A AAA 10 10 S

D DDD 20 20 U

E EEE 20 20 U

F FFF 90 90 V

F FFF 90 90 W

F FFF 90 90 Y

H HHH 90 90 V

H HHH 90 90 W

H HHH 90 90 Y

    Como podemos observar, la comparación se efectuó por las columnas C3 y CA, que son donde se encontraron valores iguales, el resultado muestra una tupla por cada coincidencia encontrada.

    Cuando las consultas se anidan se conoce como Subquerys o subconsultas. Este tipo de consulta obtiene resultados parciales reduciendo el espacio requerido para realizar una consulta.

Nota: Todas las consultas que se resuelven con subquerys pueden resolverse con Join de Querys, pero no todas las consultas hechas con Join de Querys pueden resolverse utilizando Subquerys.

    Para ejemplificar lo anterior consideremos el ejemplo

ALUMNO -       cursa           - MATERIA, que tienen los siguientes atributos:NControl       NControl         ClaveNombreA        Clave             NombreM        Especialidad   Calif              CreditosDirección

Representando en tablas a los atributos quedarían de la siguiente forma:

Tabla alumno:

NControl

NombreA

Especialidad

Dirección

Tabla cursa:

NControl Clave Calif

Tabla materia:

Clave NombreM Creditos

Obtener el nombre de la materia que cursa el alumno con número de control 97310211 con créditos igual a ocho.

        SELECT NombreA        FROM Materia        WHERE creditos=’8’ and clave in(SELECT clave                                                            FROM cursa                                                             WHERE   NControl=’97310211’;

Obtener el número de control del alumno que tenga alguna calificación igual a 100

SELECT DISTINC(NControl)FROM CursaWHERE Calif=’100’;

Obtener el nombre de las materias que cursa el alumno Salvador Chávez.SELECT NombreMFROM MateriaWHERE Clave in (SELECT DISTINC (Clave)                            FROM Cursa                             WHERE NControl in (SELECT NControl)                                                             FROM Alumno                                                             WHERE NombreA=’Salvador                                                                                            Chávez’));

FUNCIONES AVANZADAS APLICABLES A CONSULTAS

    Existen funciones que permiten la agilización de consultas similares a una hoja de cálculo, ya que trabajan en base a renglones y columnas.

COUNT ( ): Cuenta el número de tuplas en la columna establecida

MIN ( ): Localiza el valor mínimo de la columna establecida

MAX ( ): Localiza el valor máximo de la columna establecida.

AVG ( ): Obtiene el promedio de valores de la columna establecida

SUM ( ): Obtiene el valor total que implican los valores obtenidos en la columna establecida.

Ejemplos:

Obtener el número de alumnos que existen en la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.

SELECT Count (*)FROM AlumnoWHERE especialidad=’ISC’;

Obtener la máximo calificación que ha obtenido J.M. Cadena.

SELECT Max(Calif)FROM CursaWHERE NControl IN (SELECT NControl                                  FROM Alumno                                  WHERE NombreA= ‘J.M. Cadena ’);

Obtener el promedio de calificaciones de Salvador Chávez.

SELECT Avg (Calif)FROM CursaWHERE NCotrol IN (SELECT NControl                               FROM Alumno                               WHERE NombreA=’Salvador Chávez’);

Obtener la suma total de las calificaciones obtenidas por Daniel Colín.

SELECT Sum (Calif)FROM CursaWHERE NControl IN (SELECT NControl                                  FROM Alumno                                  WHERE NombreA=’Daniel Colín’);

    Hasta aquí hemos visto el manejo sencillo de realizar consultas con SQL, hay que destacar que en la realización de consultas anidadas se tiene que poner cuidando a la prioridad de los operadores, teniendo cuidado también al momento de agrupar los paréntesis que involucran las condiciones con los operadores.   

La estructura básica de una expresión para consulta SQL consta de tres cláusulas:

SELECT FROM WHERE

La cláusula SELECT se usa para listar los atributos que se desean en el resultado de una consulta.La cláusula FROM lista las relaciones que se van a examinar en la evaluación de la expresiónLa cláusula WHERE costa de un predicado que implica atributos de las relaciones que aparecen en la cláusula FROM.Una consulta básica en SQL tiene la forma:SELECT A1,A2,...,AnFROM r1,r2,...,rnWHERE PDonde Ai = atributo ( Campo de la tabla )ri = relación ( Tabla )P = predicado ( condición )

Ejemplo 2.1 : Seleccionar todos los nombres de las personas que tengan el apellido MARQUESI de la tabla personaSELECT nombreFROM personaWHERE apellido = " MARQUESI"

ANSWER NOMBRE

1 MARTIN

2 PABLO

El resultado de una consulta es por supuesto otra relación. Si se omite la cláusula WHERE, el predicado P es verdadero. La lista A1, A2,..., An puede sustituirse por un asterisco (*) para seleccionar todos los atributos de todas las relaciones que aparecen en la cláusula FROM, aunque no es conveniente elegir

esta ultima opción salvo que sea necesario pues desperdiciamos mucho tiempo en obtenerlo

AliasEs posible renombrar los atributos y las relaciones, a veces por conveniencia y otras veces por ser necesario, para esto usamos la clausula AS como en el siguiente ejemplo.

Ejemplo 2.2SELECT P.nombre AS [PRIMER NOMBRE]FROM persona PWHERE apellido = "MARQUESI"

ANSWER PRIMER NOMBRE

1 MARTIN

2 PABLO

En este ejemplo cabe destacar un par de cosas. Cuando nos referimos a un atributo como es el caso de nombre, podemos referirnos a este usando la relación ( o el alias en este ejemplo ) a la que pertenece el atributo seguido de un punto seguido del atributo <P.nombre>, a veces esta notación será necesaria para eliminar ambigüedades. Los corchetes los usamos cuando usamos espacios en blancos o el caratér (–) en el nombre de atributo o alias. Usar alias en los atributos nos permite cambiar el nombre de los atributos de la respuesta a la consulta.Cuando asociamos un alias con una relación decimos que creamos una variable de tupla. Estas variables de tuplas se definen en la cláusula FROM después del nombre de la relación.En las consultas que contienen subconsultas, se aplica una regla de ámbito a las variables de tupla. En una subconsulta esta permitido usar solo variables de tupla definidas en la misma subconsulta o en cualquier consulta que tenga la subconsulta.

http://www.monografias.com/trabajos11/prosq/prosq.shtml#es

Consultas de Selección

Las consultas de selección se utilizan para indicar al motor de datos que devuelva información de las bases de datos, esta información es devuelta en forma de conjunto de registros que se pueden almacenar en un objeto recordset. Este conjunto de registros es modificable.

2.1 Consultas básicas

La sintaxis básica de una consulta de selección es la siguiente:

SELECT Campos FROM Tabla;

En donde campos es la lista de campos que se deseen recuperar y tabla es el origen de los mismos, por ejemplo:

SELECT Nombre, Telefono FROM Clientes;

Esta consulta devuelve un recordset con el campo nombre y teléfono de la tabla clientes.

2.2 Ordenar los registros

Adicionalmente se puede especificar el orden en que se desean recuperar los registros de las tablas mediante la claúsula ORDER BY Lista de Campos. En donde Lista de campos representa los campos a ordenar. Ejemplo:

SELECT CodigoPostal, Nombre, Telefono FROM Clientes ORDER BY Nombre;

Esta consulta devuelve los campos CodigoPostal, Nombre, Telefono de la tabla Clientes ordenados por el campo Nombre.

Se pueden ordenar los registros por mas de un campo, como por ejemplo:

SELECT CodigoPostal, Nombre, Telefono FROM Clientes ORDER BY CodigoPostal, Nombre;

Incluso se puede especificar el orden de los registros: ascendente mediante la claúsula (ASC -se toma este valor por defecto) ó descendente (DESC)

SELECT CodigoPostal, Nombre, Telefono FROM Clientes ORDER BY CodigoPostal DESC , Nombre ASC;

2.3 Consultas con Predicado

El predicado se incluye entre la claúsula y el primer nombre del campo a recuperar, los posibles predicados son:

Predicado Descripción

ALL Devuelve todos los campos de la tabla

TOP Devuelve un determinado número de registros de la tabla

DISTINCTOmite los registros cuyos campos seleccionados coincidan totalmente

DISTINCROWOmite los registros duplicados basandose en la totalidad del registro y no sólo en los campos seleccionados.

ALL:Si no se incluye ninguno de los predicados se asume ALL. El Motor de base de datos selecciona todos los registros que cumplen las condiciones de la instrucción SQL. No se conveniente abusar de este predicado ya que obligamos al motor de la base de datos a analizar la estructura de la tabla para averiguar los campos que contiene, es mucho más rápido indicar el listado de campos deseados.

SELECT ALL FROM Empleados; SELECT * FROM Empleados;

TOP:Devuelve un cierto número de registros que entran entre al principio o al final de un rango especificado por una cláusula ORDER BY. Supongamos que queremos recuperar los nombres de los 25 primeros estudiantes del curso 1994:

SELECT TOP 25 Nombre, Apellido FROM Estudiantes ORDER BY Nota DESC;

Si no se incluye la cláusula ORDER BY, la consulta devolverá un conjunto arbitrario de 25 registros de la tabla Estudiantes .El predicado TOP no elige entre valores iguales. En el ejemplo anterior, si la nota media número 25 y la 26 son iguales, la consulta devolverá 26 registros. Se puede utilizar la palabra reservada PERCENT para devolver un cierto porcentaje de registros que caen al principio o al final de un rango especificado por la cláusula ORDER BY. Supongamos que en lugar de los 25 primeros estudiantes deseamos el 10 por ciento del curso:

SELECT TOP 10 PERCENT Nombre, Apellido FROM Estudiantes ORDER BY Nota DESC;

El valor que va a continuación de TOP debe ser un Integer sin signo.TOP no afecta a la posible actualización de la consulta.

DISTINCT:Omite los registros que contienen datos duplicados en los campos seleccionados. Para que los valores de cada campo listado en la instrucción SELECT se incluyan en la consulta deben ser únicos.

Por ejemplo, varios empleados listados en la tabla Empleados pueden tener el mismo apellido. Si dos registros contienen López en el campo Apellido, la siguiente instrucción SQL devuelve un único registro:

SELECT DISTINCT Apellido FROM Empleados;

Con otras palabras el predicado DISTINCT devuelve aquellos registros cuyos campos indicados en la cláusula SELECT posean un contenido diferente. El resultado de una consulta que utiliza DISTINCT no es actualizable y no refleja los cambios subsiguientes realizados por otros usuarios.

DISTINCTROW:Devuelve los registros diferentes de una tabla; a diferencia del predicado anterior que sólo se fijaba en el contenido de los campos seleccionados, éste lo hace en el contenido del registro completo independientemente de los campo indicados en la cláusula SELECT.

SELECT DISTINCTROW Apellido FROM Empleados;

Si la tabla empleados contiene dos registros: Antonio López y Marta López el ejemplo del predicado DISTINCT devuleve un único registro con el valor López en el campo Apellido ya que busca no duplicados en dicho campo. Este último ejemplo devuelve dos registros con el valor López en el apellido ya que se buscan no duplicados en el registro completo.

2.4 Alias

En determinadas circunstancias es necesario asignar un nombre a alguna columna determinada de un conjunto devuelto, otras veces por simple capricho o por otras circunstancias. Para resolver todas ellas tenemos la palabra reservada AS que se encarga de asignar el nombre que deseamos a la columna deseada. Tomado como referencia el ejemplo anterior podemos hacer que la columna devuelta por la consulta, en lugar de llamarse apellido (igual que el campo devuelto) se llame Empleado. En este caso procederíamos de la siguiente forma:

SELECT DISTINCTROW Apellido AS Empleado FROM Empleados;

2.5 Recuperar Información de una base de Datos Externa

Para concluir este capítulo se debe hacer referencia a la recuperación de registros de bases de datos externa. Es ocasiones es necesario la recuperación de información que se encuentra contenida en una tabla que no se encuentra en la base de datos que ejecutará la consulta o que en ese momento no se encuentra abierta, esta situación la podemos salvar con la palabra reservada IN de la siguiente forma:

SELECT DISTINCTROW Apellido AS Empleado FROM Empleados IN 'c:\databases\gestion.mdb';

En donde c:\databases\gestion.mdb es la base de datos que contiene la tabla Empleados.

http://www.maestrosdelweb.com/editorial/tutsql3/

3. Criterios de Selección

En el capítulo anterior se vio la forma de recuperar los registros de las tablas, las formas empleadas devolvían todos los registros de la mencionada tabla. A lo largo de este capítulo se estudiarán las posibilidades de filtrar los registros con el fin de recuperar solamente aquellos que cumplan unas condiciones preestablecidas.

Antes de comenzar el desarrollo de este capítulo hay que recalcar tres detalles de vital importancia. El primero de ellos es que cada vez que se desee establecer una condición referida a un campo de texto la condición de búsqueda debe ir encerrada entre comillas simples; la segunda es que no se posible establecer condiciones de búsqueda en los campos memo y; la tercera y última hace referencia a las fechas. Las fechas se deben escribir siempre en formato mm-dd-aa en donde mm representa el mes, dd el día y aa el año, hay que prestar atención a los separadores -no sirve la separación habitual de la barra (/), hay que utilizar el guión (-) y además la fecha debe ir encerrada entre almohadillas (#). Por ejemplo si deseamos referirnos al día 3 de Septiembre de 1995 deberemos hacerlo de la siguiente forma; #09-03-95# ó #9-3-95#.

3.1 Operadores Lógicos

Los operadores lógicos soportados por SQL son: AND, OR, XOR, Eqv, Imp, Is y Not. A excepción de los dos últimos todos poseen la siguiente sintaxis:

<expresión1> operador <expresión2>

En donde expresión1 y expresión2 son las condiciones a evaluar, el resultado de la operación varía en función del operador lógico. La tabla adjunta muestra los diferentes posibles resultados:

<expresión1> Operador <expresión2> Resultado Verdad AND Falso Falso Verdad AND Verdad Verdad Falso AND Verdad FalsoFalso AND Falso FalsoVerdad OR Falso VerdadVerdad OR Verdad VerdadFalso OR Verdad VerdadFalso OR Falso FalsoVerdad XOR Verdad FalsoVerdad XOR Falso VerdadFalso XOR Verdad VerdadFalso XOR Falso FalsoVerdad Eqv Verdad VerdadVerdad Eqv Falso FalsoFalso Eqv Verdad Falso

Falso Eqv Falso VerdadVerdad Imp Verdad VerdadVerdad Imp Falso FalsoVerdad Imp Null NullFalso Imp Verdad VerdadFalso Imp Falso VerdadFalso Imp Null VerdadNull Imp Verdad VerdadNull Imp Falso NullNull Imp Null Null

Si a cualquiera de las anteriores condiciones le anteponemos el operador NOT el resultado de la operación será el contrario al devuelto sin el operador NOT. El último operador denominado Is se emplea para comparar dos variables de tipo objeto <Objeto1> Is <Objeto2>. Este operador devuelve verdad si los dos objetos son iguales.

SELECT * FROM Empleados WHERE Edad > 25 AND Edad < 50; SELECT * FROM Empleados WHERE (Edad > 25 AND Edad < 50) OR Sueldo = 100;

SELECT * FROM Empleados WHERE NOT Estado = 'Soltero'; SELECT * FROM Empleados WHERE (Sueldo > 100 AND Sueldo < 500) OR (Provincia = 'Madrid' AND Estado = 'Casado');

3.2 Intervalos de Valores

Para indicar que deseamos recuperar los registros según el intervalo de valores de un campo emplearemos el operador Between cuya sintaxis es:

(campo [Not] Between valor1 And valor2 (la condición Not es opcional)

En este caso la consulta devolvería los registros que contengan en "campo" un valor incluido en el intervalo valor1, valor2 (ambos inclusive). Si anteponemos la condición Not devolverá aquellos valores no incluidos en el intervalo.

SELECT * FROM Pedidos WHERE CodPostal Between 28000 And 28999; (Devuelve los pedidos realizados en la provincia de Madrid)

SELECT IIf(CodPostal Between 28000 And 28999, 'Provincial', 'Nacional') FROM Editores; (Devuelve el valor 'Provincial' si el código postal se encuentra en el intervalo, 'Nacional' en caso contrario)

3.3 El Operador Like

Se utiliza para comparar una expresión de cadena con un modelo en una expresión SQL. Su sintaxis es:

expresión Like modelo

En donde expresión es una cadena modelo o campo contra el que se compara expresión. Se puede utilizar el operador Like para encontrar valores en los campos que coincidan con el modelo especificado. Por modelo puede especificar un valor completo (Ana María), o se pueden utilizar caracteres comodín como los reconocidos por el sistema operativo para encontrar un rango de valores (Like An*).

El operador Like se puede utilizar en una expresión para comparar un valor de un campo con una expresión de cadena. Por ejemplo, si introduce Like C* en una consulta SQL, la consulta devuelve todos los valores de campo que comiencen por la letra C. En una consulta con parámetros, puede hacer que el usuario escriba el modelo que se va a utilizar.

El ejemplo siguiente devuelve los datos que comienzan con la letra P seguido de cualquier letra entre A y F y de tres dígitos:

Like 'P[A-F]###'

Este ejemplo devuelve los campos cuyo contenido empiece con una letra de la A a la D seguidas de cualquier cadena.

Like '[A-D]*'

En la tabla siguiente se muestra cómo utilizar el operador Like para comprobar expresiones con diferentes modelos.

Tipo de coincidencia Modelo Planteado Coincide No Coincide

Varios caracteres 'a*a' 'aa', 'aBa', 'aBBBa' 'aBC'Carácter especial  'a[*]a' 'a*a' 'aaa'Varios caracteres 'ab*' 'abcdefg', 'abc' 'cab', 'aab'Un solo carácter 'a?a' 'aaa', 'a3a', 'aBa' 'aBBBa'Un solo dígito 'a#a' 'a0a', 'a1a', 'a2a' 'aaa', 'a10a'Rango de caracteres '[a-z]' 'f', 'p', 'j' '2', '&'Fuera de un rango '[!a-z]' '9', '&', '%' 'b', 'a'Distinto de un dígito '[!0-9]' 'A', 'a', '&', '~' '0', '1', '9'Combinada 'a[!b-m]#' 'An9', 'az0', 'a99' 'abc', 'aj0'

3.4 El Operador In

Este operador devuelve aquellos registros cuyo campo indicado coincide con alguno de los indicados en una lista. Su sintaxis es:

expresión [Not] In(valor1, valor2, . . .)

SELECT * FROM Pedidos WHERE Provincia In ('Madrid', 'Barcelona', 'Sevilla');

3.5 La cláusula WHERE

La cláusula WHERE puede usarse para determinar qué registros de las tablas enumeradas en la cláusula FROM aparecerán en los resultados de la instrucción SELECT. Después de escribir esta cláusula se deben especificar las condiciones expuestas en los apartados 3.1 y 3.2. Si no se emplea esta cláusula, la consulta devolverá todas las filas de la tabla. WHERE es opcional, pero cuando aparece debe ir a continuación de FROM.

SELECT Apellidos, Salario FROM Empleados WHERE Salario > 21000;

SELECT Id_Producto, Existencias FROM Productos WHERE Existencias <= Nuevo_Pedido;

SELECT * FROM Pedidos WHERE Fecha_Envio = #5/10/94#;

SELECT Apellidos, Nombre FROM Empleados WHERE Apellidos = 'King';

SELECT Apellidos, Nombre FROM Empleados WHERE Apellidos Like 'S*';

SELECT Apellidos, Salario FROM Empleados WHERE Salario Between 200 And 300;

SELECT Apellidos, Salario FROM Empl WHERE Apellidos Between 'Lon' And 'Tol';

SELECT Id_Pedido, Fecha_Pedido FROM Pedidos WHERE Fecha_Pedido Between #1-1-94# And #30-6-94#;

SELECT Apellidos, Nombre, Ciudad FROM Empleados WHERE Ciudad In ('Sevilla', 'Los Angeles', 'Barcelona');

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4.8 Funciones de agregación (GROUP BY, HAVING).

Agrupamiento de Registros

4.1 GROUP BY

Combina los registros con valores idénticos, en la lista de campos especificados, en un único registro. Para cada registro se crea un valor sumario si se incluye una función SQL agregada, como por ejemplo Sum o Count, en la instrucción SELECT. Su sintaxis es:

SELECT campos FROM tabla WHERE criterio GROUP BY campos del grupo

GROUP BY es opcional. Los valores de resumen se omiten si no existe una función SQL agregada en la instrucción SELECT. Los valores Null en los campos GROUP BY se agrupan y no se omiten. No obstante, los valores Null no se evalúan en ninguna de las funciones SQL agregadas.

Se utiliza la cláusula WHERE para excluir aquellas filas que no desea agrupar, y la cláusula HAVING para filtrar los registros una vez agrupados.

A menos que contenga un dato Memo u Objeto OLE , un campo de la lista de campos GROUP BY puede referirse a cualquier campo de las tablas que aparecen en la cláusula FROM, incluso si el campo no esta incluido en la instrucción SELECT, siempre y cuando la instrucción SELECT incluya al menos una función SQL agregada.

Todos los campos de la lista de campos de SELECT deben o bien incluirse en la cláusula GROUP BY o como argumentos de una función SQL agregada.

SELECT Id_Familia, Sum(Stock) FROM Productos GROUP BY Id_Familia;

Una vez que GROUP BY ha combinado los registros, HAVING muestra cualquier registro agrupado por la cláusula GROUP BY que satisfaga las condiciones de la cláusula HAVING.

HAVING es similar a WHERE, determina qué registros se seleccionan. Una vez que los registros se han agrupado utilizando GROUP BY, HAVING determina cuales de ellos se van a mostrar.

SELECT Id_Familia Sum(Stock) FROM Productos GROUP BY Id_Familia HAVING Sum(Stock) > 100 AND NombreProducto Like BOS*;

4.2 AVG

Calcula la media aritmética de un conjunto de valores contenidos en un campo especificado de una consulta. Su sintaxis es la siguiente

Avg(expr)

En donde expr representa el campo que contiene los datos numéricos para los que se desea calcular la media o una expresión que realiza un cálculo utilizando los datos de dicho campo. La media calculada por Avg es la media aritmética (la suma de los valores dividido por el número de valores). La función Avg no incluye ningún campo Null en el cálculo.

SELECT Avg(Gastos) AS Promedio FROM Pedidos WHERE Gastos > 100;

4.3 Count

Calcula el número de registros devueltos por una consulta. Su sintaxis es la siguiente

Count(expr)

En donde expr contiene el nombre del campo que desea contar. Los operandos de expr pueden incluir el nombre de un campo de una tabla, una constante o una función (la cual puede ser intrínseca o definida por el usuario pero no otras de las funciones agregadas de SQL). Puede contar cualquier tipo de datos incluso texto.

Aunque expr puede realizar un cálculo sobre un campo, Count simplemente cuenta el número de registros sin tener en cuenta qué valores se almacenan en los registros. La función Count no cuenta los registros que tienen campos null a menos que expr sea el carácter comodín asterisco (*). Si utiliza un asterisco, Count calcula el número total de registros, incluyendo aquellos que contienen campos null. Count(*) es considerablemente más rápida que Count(Campo). No se debe poner el asterisco entre dobles comillas ('*').

SELECT Count(*) AS Total FROM Pedidos;

Si expr identifica a múltiples campos, la función Count cuenta un registro sólo si al menos uno de los campos no es Null. Si todos los campos especificados son Null, no se cuenta el registro. Hay que separar los nombres de los campos con ampersand (&).

SELECT Count(FechaEnvío & Transporte) AS Total FROM Pedidos;

4.4 Max, Min

Devuelven el mínimo o el máximo de un conjunto de valores contenidos en un campo especifico de una consulta. Su sintaxis es:

Min(expr)Max(expr)

En donde expr es el campo sobre el que se desea realizar el cálculo. Expr pueden incluir el nombre de un campo de una tabla, una constante o una función (la cual puede ser intrínseca o definida por el usuario pero no otras de las funciones agregadas de SQL).

SELECT Min(Gastos) AS ElMin FROM Pedidos WHERE Pais = 'España'; SELECT Max(Gastos) AS ElMax FROM Pedidos WHERE Pais = 'España';

4.5 StDev, StDevP

Devuelve estimaciones de la desviación estándar para la población (el total de los registros de la tabla) o una muestra de la población representada (muestra aleatoria) . Su sintaxis es:

StDev(expr)StDevP(expr)

En donde expr representa el nombre del campo que contiene los datos que desean evaluarse o una expresión que realiza un cálculo utilizando los datos de dichos campos. Los operandos de expr pueden incluir el nombre de un campo de una tabla, una constante o una función (la cual puede ser intrínseca o definida por el usuario pero no otras de las funciones agregadas de SQL)

StDevP evalúa una población, y StDev evalúa una muestra de la población. Si la consulta contiene menos de dos registros (o ningún registro para StDevP), estas funciones devuelven un valor Null (el cual indica que la desviación estándar no puede calcularse).

SELECT StDev(Gastos) AS Desviacion FROM Pedidos WHERE Pais = 'España'; SELECT StDevP(Gastos) AS Desviacion FROM Pedidos WHERE Pais= 'España';

4.6 Sum

Devuelve la suma del conjunto de valores contenido en un campo especifico de una consulta. Su sintaxis es:

SumP(expr)

En donde expr representa el nombre del campo que contiene los datos que desean sumarse o una expresión que realiza un cálculo utilizando los datos de dichos campos. Los operandos de expr pueden incluir el nombre de un campo de una tabla, una constante o una función (la cual puede ser intrínseca o definida por el usuario pero no otras de las funciones agregadas de SQL).

SELECT Sum(PrecioUnidad * Cantidad) AS Total FROM DetallePedido;

4.7 Var, VarP

Devuelve una estimación de la varianza de una población (sobre el total de los registros) o una muestra de la población (muestra aleatoria de registros) sobre los valores de un campo. Su sintaxis es:

Var(expr)VarP(expr)

VarP evalúa una población, y Var evalúa una muestra de la población. Expr el nombre del campo que contiene los datos que desean evaluarse o una expresión que realiza un cálculo utilizando los datos de dichos campos. Los operandos de expr pueden incluir el nombre de un campo de una tabla, una constante o una función (la cual puede ser intrínseca o definida por el usuario pero no otras de las funciones agregadas de SQL)

Si la consulta contiene menos de dos registros, Var y VarP devuelven Null (esto indica que la varianza no puede calcularse). Puede utilizar Var y VarP en una expresión de consulta o en una Instrucción SQL.

SELECT Var(Gastos) AS Varianza FROM Pedidos WHERE Pais = 'España'; SELECT VarP(Gastos) AS Varianza FROM Pedidos WHERE Pais = 'España';

http://www.maestrosdelweb.com/editorial/tutsql4/

Cláusula GROUP BY

La cláusula GROUP BY especifica una consulta sumaria. En vez de producir un fila de resultados por cada fila de datos de la base de datos, una consulta sumaria agrupa todas las filas similares y luego produce una fila sumaria de resultados para cada grupo.

Seguido de la cláusula GROUP BY se especifican los nombres de uno o más campos cuyos resultados se desean agrupados. Tiene la forma:

GROUP BY expresión_columna

expresión_columna debe coincidir con la expresión de columna utilizada en la cláusula SELECT. Puede ser uno o más nombres de campo de una tabla, separados por coma o una o más expresiones separadas por comas.

 SELECT RUBRO_CLAVE, COUNT(*) FROM ACTIVOS WHERE TIPO = 'Compra' GROUP BY RUBRO_CLAVE

Esta sentencia nos devolverá una fila por cada area RUBRO_CLAVE, y el numero de veces de cada uno.

Cláusula HAVING

La cláusula HAVING dice a SQL que incluya solo ciertos grupos producidos por la cláusula GROUP BY en los resultados de la consulta. Al igual que la cláusula WHERE, utiliza una condición de búsqueda para especificar los grupos deseados. En otras palabras, especifica la condición que deben de cumplir los grupos. Sólo es válida si previamente se ha especificado la cláusula GROUP BY. La cláusula HAVING tiene la forma:

HAVING expresión1 operador expresión2

expresión1 y expresión2 pueden ser nombres de campos, valores constantes o expresiones y estas deben coincidir con una expresión de columna en la cláusula SELECT.

operador es un operador relacional que une las dos expresiones. Más tarde se verán los distintos operadores que se pueden utilizar.

La sentencia siguiente nos mostrará el número de RUBRO_CLAVE, y el numero de los mismos en cada RUBRO_CLAVE cuyo numero supera el 1:  

SELECT RUBRO_CLAVE, COUNT(*) FROM ACTIVOS WHERE TIPO = 'Compra' GROUP BY RUBRO_CLAVE HAVING RUBRO_CLAVE > 1

http://www.lania.mx/biblioteca/seminarios/basedatos/sql.html#cgroupby

4.9 Consultas sobre múltiples tablas.4.9.1 Subconsultas.

SubConsultas

Una subconsulta es una instrucción SELECT anidada dentro de una instrucción SELECT, SELECT...INTO, INSERT...INTO, DELETE, o UPDATE o dentro de otra subconsulta. Puede utilizar tres formas de sintaxis para crear una subconsulta:

comparación [ANY | ALL | SOME] (instrucción sql) expresión [NOT] IN (instrucción sql) [NOT] EXISTS (instrucción sql)

En donde:

comparación: Es una expresión y un operador de comparación que compara la expresión con el resultado de la subconsulta.

expresión: Es una expresión por la que se busca el conjunto resultante de la subconsulta.

instrucción sql : Es una instrucción SELECT, que sigue el mismo formato y reglas que cualquier otra instrucción SELECT. Debe ir entre paréntesis.

Se puede utilizar una subconsulta en lugar de una expresión en la lista de campos de una instrucción SELECT o en una cláusula WHERE o HAVING. En una subconsulta, se utiliza una instrucción SELECT para proporcionar un conjunto de uno o más valores especificados para evaluar en la expresión de la cláusula WHERE o HAVING.

Se puede utilizar el predicado ANY o SOME, los cuales son sinónimos, para recuperar registros de la consulta principal, que satisfagan la comparación con cualquier otro registro recuperado en la subconsulta. El ejemplo siguiente devuelve todos los productos cuyo precio unitario es mayor que el de cualquier producto vendido con un descuento igual o mayor al 25 por ciento.:

SELECT * FROM Productos WHERE PrecioUnidad > ANY (SELECT PrecioUnidad FROM DetallePedido WHERE Descuento >= 0 .25);

El predicado ALL se utiliza para recuperar únicamente aquellos registros de la consulta principal que satisfacen la comparación con todos los registros recuperados en la subconsulta. Si se cambia ANY por ALL en el ejemplo anterior, la consulta devolverá únicamente aquellos productos cuyo precio unitario sea mayor que el de todos los productos vendidos con un descuento igual o mayor al 25 por ciento. Esto es mucho más restrictivo.

El predicado IN se emplea para recuperar únicamente aquellos registros de la consulta principal para los que algunos registros de la subconsulta contienen un valor igual. El ejemplo siguiente devuelve todos los productos vendidos con un descuento igual o mayor al 25 por ciento.:

SELECT * FROM Productos WHERE IDProducto IN (SELECT IDProducto FROM DetallePedido WHERE Descuento >= 0.25);

Inversamente se puede utilizar NOT IN para recuperar únicamente aquellos registros de la consulta principal para los que no hay ningún registro de la subconsulta que contenga un valor igual. El predicado EXISTS (con la palabra reservada NOT opcional) se utiliza en comparaciones de verdad/falso para determinar si la subconsulta devuelve algún registro.

Se puede utilizar también alias del nombre de la tabla en una subconsulta para referirse a tablas listadas en la cláusula FROM fuera de la subconsulta. El ejemplo siguiente devuelve los nombres de los empleados cuyo salario es igual o mayor que el salario medio de todos los empleados con el mismo título. A la tabla Empleados se le ha dado el alias T1::

SELECT Apellido, Nombre, Titulo, Salario FROM Empleados AS T1 WHERE Salario >= (SELECT Avg(Salario) FROM Empleados WHERE T1.Titulo = Empleados.Titulo) ORDER BY Titulo;

En el ejemplo anterior , la palabra reservada AS es opcional.

SELECT Apellidos, Nombre, Cargo, Salario FROM Empleados WHERE Cargo LIKE "Agente Ven*" AND Salario > ALL (SELECT Salario FROM Empleados WHERE (Cargo LIKE "*Jefe*") OR (Cargo LIKE "*Director*"));

Obtiene una lista con el nombre, cargo y salario de todos los agentes de ventas cuyo salario es mayor que el de todos los jefes y directores.

SELECT DISTINCTROW NombreProducto, Precio_Unidad FROM Productos WHERE (Precio_Unidad = (SELECT Precio_Unidad FROM Productos WHERE Nombre_Producto = "Almíbar anisado");

Obtiene una lista con el nombre y el precio unitario de todos los productos con el mismo precio que el almíbar anisado.

SELECT DISTINCTROW Nombre_Contacto, Nombre_Compañia, Cargo_Contacto, Telefono FROM Clientes WHERE (ID_Cliente IN (SELECT DISTINCTROW ID_Cliente FROM Pedidos WHERE Fecha_Pedido >= #04/1/93# <#07/1/93#);

Obtiene una lista de las compañías y los contactos de todos los clientes que han realizado un pedido en el segundo trimestre de 1993.

SELECT Nombre, Apellidos FROM Empleados AS E WHERE EXISTS (SELECT * FROM Pedidos AS O WHERE O.ID_Empleado = E.ID_Empleado);

Selecciona el nombre de todos los empleados que han reservado al menos un pedido.

SELECT DISTINCTROW Pedidos.Id_Producto, Pedidos.Cantidad, (SELECT DISTINCTROW Productos.Nombre FROM Productos WHERE Productos.Id_Producto = Pedidos.Id_Producto) AS ElProducto FROM Pedidos WHERE Pedidos.Cantidad > 150 ORDER BY Pedidos.Id_Producto;

Recupera el Código del Producto y la Cantidad pedida de la tabla pedidos, extrayendo el nombre del producto de la tabla de productos.

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4.9.2 Operadores JOIN.1. Para las siguientes relaciones

computar

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

Operadores Join-Like

Existen varios operadores del estilo del join que son provistos por bases de datos comerciales.

o El semijoin de las relaciones y , es el multiconjunto de tuplas tal que hay al menos una tupla en que concuerda con en todos los atributos comunes de y .

o El antisemijoin , es la bolsa de tuplas en que no concuerdan con ninguna tupla de en los atributos .

o El outerjoin se forma con más el agregado de las dangling tuples de o , donde una tupla está colgando si esta no se junta con ninguna de la otra relación. Las tuplas agregadas se rellenan con el símbolo de indefinido o nulo , en aquellos atributos que la tupla colgante no posee pero que si aparecen en la relación resultante.

o El leftouterjoin es como el outerjoin, pero solo las tuplas colgantes de son rellenadas con y agregadas al resultado.

o El rightouterjoin también es como el outerjoin, pero esta vez el argumento que genera las dangling tuples es el derecho.

2. Dar expresiones para los cinco operadores definidos en el párrafo anterior usando solamente los operadores standard del álgebra relacional. Para las variantes ``outerjoin''

puede usar una relación nula que consiste de una única tupla con en cada componente.

3. Un operador unario es idempotente si, . Para cada uno de los

operadores , explique por que son idempotentes o muestre un contraejemplo.

4. Cuando es posible empujar una selección en los dos argumentos de un operador binario, es necesario decidir si hacerlo o no. ¿Cómo afectaría la existencia de índices en uno de los

argumentos?. Considere, por ejemplo, una expresión , donde se tiene un índice sobre .

5. Dar ejemplos donde se muestre que la eliminación de duplicados no puede ser empujada por debajo de la unión o diferencia de multiconjuntos.

6. Los operadores similares al join del ejercicio 2 obedecen algunas reglas comunes y otras no. Para cada caso pruebe o de un contraejemplo para las siguientes leyes.

o

o

o

o7. Reemplace los join naturales en las expresiones siguientes por theta-joins y proyecciones.

Diga cuando los theta-join resultantes forman un grupo asociativo y conmutativo.

1.

2.

3.

2. Dar reglas para convertir cada una de las siguientes formas de condición en álgebra

relacional. Asuma que las condiciones se aplican a una relación y no están correlacionadas a ella. Tenga especial cuidado para no introducir o eliminar duplicados respecto a la definicion formal de SQL.

o

o , donde es un atributo de

o , donde es un atributo de 2. Transforme la siguiente query en un plan lógico y trate de mejorarlo aplicando leyes

algebraicas. 3.4. SELECT starName5. FROM Actor19966. WHERE studioName="Paramount";

donde hay dos vistas definidas

CREATE VIEW Actor1996 ASSELECT starName, studioNameFROM MoviesOf1996 NATURAL JOIN starsIn;

CREATE VIEW MovieOf1996 ASSELECT *FROM MovieWHERE year=1996;

y los esquemas son

Movie(title,year,length,inColor,studioName,producerC#)

StarsIn(title,year,starName)

http://hal.famaf.unc.edu.ar/~bdd/Practico6/

JOIN (unir)

La sentencia JOIN, si es proveida, nombra una función de estimación selectiva join para el operador (nota que esto es un nombre de una función, no un nombre de un operador). Las sentencias JOIN solamente tienen sentido para operadores binarios que retorna valores bouleanos. La idea detrás de un estimador selectivo join es suponer que fracción de las filas de un par de tablas satisfacerán la condición de la sentencia WHERE del formulario

table1.field1 OP table2.field2

para el operador corriente. Como la sentencia RESTRICT, esta ayuda al optimizador muy sustancialmente permitiendole deducir cual de las posibles secuencias join es probable que tome el menor trabajo.

como antes, este capítulo no procurará explicar como escribir una función estimadora selectiva join, pero solamente sugeriremos que tu uses uno de los estimadores estandars si alguna es aplicable:

eqjoinsel for =neqjoinsel for <>scalarltjoinselfor < or <=scalargtjoinselfor > or >=areajoinsel for 2D area-based comparisonspositionjoinselfor 2D position-based comparisonscontjoinsel for 2D containment-based comparisons

http://es.tldp.org/Postgresql-es/web/navegable/todopostgresql/xoper.html

4.5 Manipulación de la base de datos (INSERT, UPDATE, DELETE).

Consultas de Actualización

Las consultas de actualización son aquellas que no devuelven ningún registro, son las encargadas de acciones como añadir y borrar y modificar registros.

5.1 DELETE

Crea una consulta de eliminación que elimina los registros de una o más de las tablas listadas en la cláusula FROM que satisfagan la cláusula WHERE. Esta consulta elimina los registros completos, no es posible eliminar el contenido de algún campo en concreto. Su sintaxis es:

DELETE Tabla.* FROM Tabla WHERE criterio

DELETE es especialmente útil cuando se desea eliminar varios registros. En una instrucción DELETE con múltiples tablas, debe incluir el nombre de tabla (Tabla.*). Si especifica más de una tabla desde la que eliminar registros, todas deben ser tablas de muchos a uno. Si desea eliminar todos los registros de una tabla, eliminar la propia tabla es más eficiente que ejecutar una consulta de borrado.

Se puede utilizar DELETE para eliminar registros de una única tabla o desde varios lados de una relación uno a muchos. Las operaciones de eliminación en cascada en una consulta únicamente eliminan desde varios lados de una relación. Por ejemplo, en la relación entre las tablas Clientes y Pedidos, la tabla Pedidos es la parte de muchos por lo que las operaciones en cascada solo afectaran a la tabla Pedidos. Una consulta de borrado elimina los registros completos, no únicamente los datos en campos específicos. Si desea eliminar valores en un campo especificado, crear una consulta de actualización que cambie los valores a Null.

Una vez que se han eliminado los registros utilizando una consulta de borrado, no puede deshacer la operación. Si desea saber qué registros se eliminarán, primero examine los resultados de una consulta de selección que utilice el mismo criterio y después ejecute la consulta de borrado. Mantenga copias de seguridad de sus datos en todo momento. Si elimina los registros equivocados podrá recuperarlos desde las copias de seguridad.

DELETE * FROM Empleados WHERE Cargo = 'Vendedor';

5.2 INSERT INTO

Agrega un registro en una tabla. Se la conoce como una consulta de datos añadidos. Esta consulta puede ser de dos tipos: Insertar un único registro ó Insertar en una tabla los registros contenidos en otra tabla.

5.2.1 Para insertar un único Registro:

En este caso la sintaxis es la siguiente:

INSERT INTO Tabla (campo1, campo2, .., campoN) VALUES (valor1, valor2, ..., valorN)

Esta consulta graba en el campo1 el valor1, en el campo2 y valor2 y así sucesivamente. Hay que prestar especial atención a acotar entre comillas simples (') los valores literales (cadenas de caracteres) y las fechas indicarlas en formato mm-dd-aa y entre caracteres de almohadillas (#).

5.2.2 Para insertar Registros de otra Tabla:

En este caso la sintaxis es:

INSERT INTO Tabla [IN base_externa] (campo1, campo2, ..., campoN) SELECT TablaOrigen.campo1, TablaOrigen.campo2, ..., TablaOrigen.campoN FROM TablaOrigen

En este caso se seleccionarán los campos 1,2, ..., n de la tabla origen y se grabarán en los campos 1,2,.., n de la Tabla. La condición SELECT puede incluir la cláusula WHERE para filtrar los registros a copiar. Si Tabla y TablaOrigen poseen la misma estructura podemos simplificar la sintaxis a:

INSERT INTO Tabla SELECT TablaOrigen.* FROM TablaOrigen

De esta forma los campos de TablaOrigen se grabarán en Tabla, para realizar esta operación es necesario que todos los campos de TablaOrigen estén contenidos con igual nombre en Tabla. Con otras palabras que Tabla posea todos los campos de TablaOrigen (igual nombre e igual tipo).

En este tipo de consulta hay que tener especial atención con los campos contadores o autonuméricos puesto que al insertar un valor en un campo de este tipo se escribe el valor que contenga su campo homólogo en la tabla origen, no incrementándose como le corresponde.

Se puede utilizar la instrucción INSERT INTO para agregar un registro único a una tabla, utilizando la sintaxis de la consulta de adición de registro único tal y como se mostró anteriormente. En este caso, su código específica el nombre y el valor de cada campo del registro. Debe especificar cada uno de los campos del registro al que se le va a asignar un valor así como el valor para dicho campo. Cuando no se especifica dicho campo, se inserta el valor predeterminado o Null. Los registros se agregan al final de la tabla.

También se puede utilizar INSERT INTO para agregar un conjunto de registros pertenecientes a otra tabla o consulta utilizando la cláusula SELECT ... FROM como se mostró anteriormente en la sintaxis de la consulta de adición de múltiples registros. En este caso la cláusula SELECT especifica los campos que se van a agregar en la tabla destino especificada.

La tabla destino u origen puede especificar una tabla o una consulta.

Si la tabla destino contiene una clave principal, hay que asegurarse que es única, y con valores no-Null ; si no es así, no se agregarán los registros. Si se agregan registros a una tabla con un campo Contador, no se debe incluir el campo Contador en la consulta. Se puede emplear la cláusula IN para agregar registros a una tabla en otra base de datos.

Se pueden averiguar los registros que se agregarán en la consulta ejecutando primero una consulta de selección que utilice el mismo criterio de selección y ver el resultado. Una consulta de adición copia los registros de una o más tablas en otra. Las tablas que contienen los registros que se van a agregar no se verán afectadas por la consulta de adición. En lugar de agregar registros existentes en otra tabla, se puede especificar los valores de cada campo en un nuevo registro utilizando la cláusula VALUES. Si se omite la lista de campos, la cláusula VALUES debe incluir un valor para cada campo de la tabla, de otra forma fallará INSERT.

INSERT INTO Clientes SELECT Clientes_Viejos.* FROM Clientes_Nuevos; INSERT INTO Empleados (Nombre, Apellido, Cargo) VALUES ('Luis', 'Sánchez', 'Becario');

INSERT INTO Empleados SELECT Vendedores.* FROM Vendedores WHERE Fecha_Contratacion < Now() - 30;

5.3 UPDATE

Crea una consulta de actualización que cambia los valores de los campos de una tabla especificada basándose en un criterio específico. Su sintaxis es:

UPDATE Tabla SET Campo1=Valor1, Campo2=Valor2, ... CampoN=ValorN WHERE Criterio;

UPDATE es especialmente útil cuando se desea cambiar un gran número de registros o cuando éstos se encuentran en múltiples tablas. Puede cambiar varios campos a la vez. El ejemplo siguiente incrementa los valores Cantidad pedidos en un 10 por ciento y los valores Transporte en un 3 por ciento para aquellos que se hayan enviado al Reino Unido.:

UPDATE Pedidos SET Pedido = Pedidos * 1.1, Transporte = Transporte * 1.03 WHERE PaisEnvío = 'ES';

UPDATE no genera ningún resultado. Para saber qué registros se van a cambiar, hay que examinar primero el resultado de una consulta de selección que utilice el mismo criterio y después ejecutar la consulta de actualización.

UPDATE Empleados SET Grado = 5 WHERE Grado = 2; UPDATE Productos SET Precio = Precio * 1.1 WHERE Proveedor = 8 AND Familia = 3;

Si en una consulta de actualización suprimimos la cláusula WHERE todos los registros de la tabla señalada serán actualizados.

UPDATE Empleados SET Salario = Salario * 1.1

http://www.maestrosdelweb.com/editorial/tutsql5/

Sentencia INSERT

La sentencia de INSERT se utiliza para añadir registros a las tablas de la base de datos. El formato de la sentencia es:

INSERT INTO nombre_tabla [(nombre_columna, ...)] VALUES (expr, ...)

nombre_tabla puede ser únicamente el nombre de la tabla.

nombre_columna es una lista opcional de nombres de campo en los que se insertarán valores en el mismo número y orden que se especificarán en la cláusula VALUES. Si no se especifica la lista de campos, los valores de expr en la cláusula VALUES deben ser tantos como campos tenga la tabla y en el mismo orden que se definieron al crear la tabla.

expr es una lista de expresiones o valores constantes, separados por comas, para dar valor a los distintos campos del registro que se añadirá a la tabla. Las cadenas de caracteres deberán estar encerradas entre comillas ‘.

Ejemplo para añadir un registro a una tabla:

INSERT INTO RUBROS (CLAVE, NOMBRE) VALUES 9, 'Otros');

Cada sentencia INSERT añade un único registro a la tabla. En el ejemplo solo se han especificado 2 campos con sus respectivos valores, el resto de campos quedaran a nulo. Un valor nulo NULL no significa blancos o ceros sino simplemente que el campo nunca ha tenido un valor.

Sentencia UPDATE

La sentencia UPDATE se utiliza para cambiar el contenido de los registros de una tabla de la base de datos. Su formato es:

UPDATE nombre_tabla SET nombre_columna = expr, ...

[WHERE { condición }]

nombre_tabla puede ser únicamente el nombre de la tabla.

nombre_columna es el nombre de columna o campo cuyo valor se desea cambiar.

En una misma sentencia UPDATE pueden actualizarse varios campos de cada registro de la tabla.

expr es el nuevo valor que se desea asignar al campo que le precede. La expresión puede ser un valor constante o una subconsulta. Las cadenas de caracteres deberán estar encerradas entre comillas ‘ . Las subconsultas entre paréntesis.

La cláusula WHERE sigue el mismo formato que la vista en la sentencia SELECT y determina que registros se modificarán.

Por ejemplo, cambiar los nombres de los de la tabla RUBROS de aquellos de aquelos cuya clave sea mayor que 2, sería:

UPDATE RUBROS SET NOMBRE = 'Nuevo' WHERE CLAVE = 9,

Sentencia DELETE

La sentencia DELETE se utiliza para borrar registros de una tabla de la base de datos. El formato de la sentencia es:

DELETE FROM nombre_tabla [WHERE { condición }]

nombre_tabla puede ser únicamente el nombre de la tabla.

La cláusula WHERE sigue el mismo formato que la vista en la sentencia SELECT y determina que registros se borrarán.

Cada sentencia DELETE borra los registros que cumplen la condición impuesta o todos si no se indica cláusula WHERE.

DELETE FROM RUBROS WHERE CLAVE = 9

Con el ejemplo anterior se borrarían todos los registros de la tabla rubros cuya clave sea igual a 2.

http://www.lania.mx/biblioteca/seminarios/basedatos/sql.html#cgroupby

SQL, cuenta con módulos DDL, para la definición de datos que nos permite crear o modificar la estructura de las tablas.

Las instrucciones para realizar estas operaciones son:

CREATE TABLE: Nos permite crear una tabla de datos vacía.INSERT: Permite almacenar registros en una tabla creada.UPDATE: Permite modificar datos de registros almacenados en la tabla.DELETE: Borra un registro entero o grupo de registros   de una tabla.CREATE INDEX: Crea un índice que nos puede auxiliar para las consultas.DROP TABLE: Permite borrar una tabla.DROP INDEX: Borra el índice indicado.

    Para ejemplificar las instrucciones anteriores consideremos el ejemploALUMNO -       cursa           - MATERIA, que tienen los siguientes atributos:NControl       NControl         ClaveNombreA        Clave             NombreM        Especialidad   Calif              CreditosDirección

* Estructura de la sentencia CREATE TABLE.

CREATE TABLE <Nombre de la tabla>    (      Atributo1: tipo de dato longitud ,      Atributo2: tipo de dato longitud ,      Atributo3: tipo de dato longitud ,       :      :     Atributon: tipo de dato longitud ,

     PRIMARY KEY (Opcional) ) ;

    Los campos pueden definirse como NOT NULL de manera opcional excepto en la llave primaria para lo cual es obligatorio. Además al definir la llave primaria se genera automáticamente un índice con respecto al campo llave; para definir la llave la denotamos dentro de los paréntesis de PRIMARY KEY.

Ejemplo:

   Crear la tabla alumno con los atributos antes descritos, tomando como llave el numero de control.

CREATE TABLE Alumno(NControl char(8) NOT NULL,NombreA char(20),

Especialidad char(3),Dirección char(30),PRIMARY KEY (NControl) );

Tabla Alumno:

NControl

NombreA

Especialidad

Dirección

    Pueden existir más de una llave primaria, esto es si se requiere, se crearán tantos índices como llaves primarias se establezcan.    Pueden existir tantos campos Not Null (No nulos) como se requieran; En si estructurar la creación de una tabla es siempre parecida al ejemplo anterior.

* Estructura de la sentencia INSERT

INSERT     INTO  Nombre de la tabla a la que se le va a insertar el registro    VALUES  (Conjunto de valores del registro ) ;

Ejemplo:

    Insertar en la tabla Alumno, antes creada los datos del alumno Daniel colín, con numero de control 95310518 de la especialidad de Ingeniería civil, con domicilio Abasolo Norte #45.

    INSERT    INTO Alumno    VALUES("95310518","Daniel Colín","IC","Abasolo Norte #45") ;

    Nótese que la inserción de los datos se realiza conforme la estructura que se implanto en la tabla, es decir en el orden en que se creo dicha tabla. En caso de querer omitir un dato que no sean no nulos solamente se ponen las comillas indicando el vacío de la cadena.

* Estructura de la Sentencia CREATE INDEX

    CREATE INDEX Nombre que se le asignara al índice.    ON Nombre de la taba a la cual se le creara el índice (Campo(s) por el cual se creara el índice);

Ejemplo:

   Crear un índice de la tabla Alumno por el campo Especialidad.

    CREATE INDEX Indice1    ON Alumno(Especialidad);

    Este índice contendrá a todos los alumnos ordenados por el campo especialidad.

    CREATE INDEX UNIQUE INDEX Indice2    ON Alumno (Especialidad);

    En la creación de este índice utilizamos la sentencia UNIQUE, es un indicador para permitir que se cree un índice único por especialidad, esta sentencia siempre se coloca antes de CREATE INDEX. En este ejemplo se creara un índice que contenga un alumno por especialidad existente.

* Estructura de la sentencia UPDATE

    UPDATE Nombre de la tabla en donde se modificaran los datos.    SET Valores    WHERE (Condición);

Ejemplo:

   Modificar el número de control del registro de Daniel Colín de la Tabla alumno por el número 96310518. 

    UPDATE Alumno    SET NControl  ‘96310518’    WHERE NombreA=’Daniel Colín’;

* Estructura de la sentencia DROP TABLE

    DROP TABLE Nombre de la tabla a borrar ;

Ejemplo:

   Borrar la tabla Alumno creada anteriormente.

    DROP TABLE Alumno;

* Estructura de la sentencia DROP INDEX

    DROP INDEX Nombre del índice a borrar;

Ejemplo:

    Borrar el índice Indice1 creado anteriormente.

    DROP INDEX Indice1;

* Estructura de la sentencia DELETE

    DELETE     FROM Nombre de la tabla    WHERE Condición;

Ejemplos:

- Borrar el registro cuyo número de control es 95310386.

    DELETE    FROM Alumno    WHERE Control=’95310386’;

- Borrar todos los registros de la tabla alumno.

    DELETE    FROM Alumno;

    En el primer ejemplo, se borrara todo el registro(todos los datos), del alumno con número de control = 95310386.

    En el segundo ejemplo se borraran todos los registros de la tabla alumno, pero sin borrar la estructura de la tabla, ya que la orden Delete solo borra registros, la sentencia Drop Table es la que borra toda la estructura de la tabla junto con los registros de la misma.

Unidad 5. Diseño de bases de datos relacionales.

5.5 Diseño de esquemas relacionales de bases de datos.

Uno de los retos en el diseño de la base de datos es el de obtener una estructura estable y lógica tal que:

1. El sistema de base de datos no sufra de anomalías de almacenamiento. 2. El modelo lógico pueda modificarse fácilmente para admitir nuevos requerimientos.

     Una base de datos implantada sobre un modelo bien diseñado tiene mayor esperanza de vida aun en un ambiente dinámico, que una base de datos con un diseño pobre. En promedio, una base de datos experimenta una reorganización general cada seis años, dependiendo de lo dinámico de los requerimientos de los usuarios. Una base de datos bien diseñada tendrá un buen desempeño aunque aumente su tamaño, y será lo suficientemente flexible para incorporar nuevos requerimientos o características adicionales.

     Existen diversos riesgos en el diseño de las bases de datos relacionales que afecten la funcionalidad de la misma, los riesgos generalmente son la redundancia de información y la inconsistencia de datos.

    La normalización es el proceso de simplificar la relación entre los campos de un registro.Por medio de la  normalización un conjunto de datos en un registro se reemplaza por varios registros que son más simples y predecibles y, por lo tanto, más manejables. La normalización se lleva a cabo por cuatro razones:

Estructurar los datos de forma que se puedan representar las relaciones pertinentes entre los datos.

Permitir la recuperación sencilla de los datos en respuesta a las solicitudes de consultas y reportes.

Simplificar el mantenimiento de los datos actualizándolos, insertándolos y borrándolos.

Reducir la necesidad de reestructurar o reorganizar los datos cuando surjan nuevas aplicaciones.

5.5.1 Dependencias funcionales.

DEPENDENCIAS FUNCIONALES

    Las dependencias funcionales son una restricción al conjunto de relaciones legales. Nos permiten expresar hechos acerca de la empresa que estamos modelando con la base de datos.

    Superclave se puede definir como sigue, sea R un esquema de relaciones. Un subconjunto K de R es una superclave de R sí, en cualquier relación legal r(R), para todos los pares t1 y t2 de tuplas de r tales que t1 t2, t1[K] t2[K]. Es decir, dos tuplas en cualquier relación legal r(R) no pueden tener el mismo valor en el conjunto de atributos K.

    La noción de dependencia funcional generaliza la definición de superclave. Sea R y R. La dependencia funcional se cumple en R si en cualquier relación legal r(R), para todos los pares de tuplas t1 yt2 en r tales que t1[ ]=t2[ ], también se cumple que t1[ ]=t2[ ].

    Utilizando la notación de la dependencia funcional, decimos que K es una superclave de R si KR. Es decir, K es una superclase sí siempre que t1[K]=t2[K]. , también se cumpla que t1[R]=t2[R] (es decir, t1 = t2).

    Las dependencias funcionales nos permite expresar restricciones que no pueden expresarse por medio de superclaves. Considérese el esquema siguiente:

Esquema - préstamo = nombre - sucursal, numero - préstamo, nombre - cliente, cantidad.

Ejemplo: si un préstamo se hace a mas de un cliente en este caso a marido/mujer, entonces no esperaríamos que el atributo numero - préstamo fuera una superclave.

APLICACIONES

Las dependencias funcionales se usan de dos formas:

1. - Para especificar restricciones en el conjunto deceleraciones legales. O sea solo se interesa por las relaciones que satisfagan un conjunto dado de dependencias funcionales. Si queremos limitarnos a las relaciones de esquema R que satisfacen F, decimos que F se cumple en R.

2. - Para probar si una relación es legal bajo un conjunto dado de dependencias funcionales. Si una relación r es legal bajo un conjunto F de dependencias funcionales, decimos que r satisface a F.

    Considérese la relación r de la siguiente figura y veamos que dependencias funcionales se satisfacen. Obsérvese que AC se satisface. Hay dos tuplas que tienen el valor de a1 en A. Estas tuplas tienen el mismo valor en C, c1

&acute;. De manera similar, las dos tuplas con valor a2 en A tienen el mismo valor en C, c2

&acute;. No existen otros pares de tuplas distintos que tengan el mismo valor en A. Sin embargo, no se satisface la dependencia funcional CA. Para ver esto considérense las tuplas t1 = ( a2 ,b3 ,c2 , d3) y t2 = ( a3 ,b3 ,c2 , d4). Estas dos tuplas tienen el mismo

valor en C, c2&acute; y distintos valores en A, a2 y a3

&acute; respectivamente. Así hemos encontrado un par de tuplas t1 y t2 tales que t1[C]=t2[C] pero t1[A]&sup1; t2[A]

CIERRE DE UN CONJUNTO DE DEPENDENCIAS FUNCIONALES

    No es suficiente considerar un conjunto dado de dependencias funcionales. Además necesitamos considerar todas las dependencias funcionales que se cumplen. Veremos que, dado un conjunto F de dependencias funcionales, podemos probar que se cumplen otras ciertas dependencias funcionales. Se dice que F implica lógicamente dichas dependencias funcionales.

Supóngase que nos dan un esquema de relaciones R = (A, B, C, G, H, I) y el conjunto de dependencias funcionales

AB AC CGH CGI BHLa dependencia funcional AH    Se implica lógicamente. Es decir, podemos demostrar que siempre que se cumpla el conjunto dado de dependencias, AH también debe cumplirse.

TÉCNICAS PARA DEDUCIR DEPENDENCIAS FUNCIONALES

    La primera técnica se basa en tres axiomas o reglas de inferencia para dependencias funcionales. Aplicando estas reglas repetidamente, podemos encontrar F+ completo dado F. En las reglas siguientes, adoptamos el convenio de usar letras griegas ( , , ...) para conjuntos adoptamos el convenio de usar letras romanas mayúsculas desde el principio del alfabeto para atributos individuales. Usamos para representar .

REGLAS DE REFLEXIVIDAD . Si es un conjunto de atributos y entonces se cumple .

REGLA DE AUMENTO . Si se cumple y es un conjunto de atributos, entonces se cumple . REGLA DE TRANSITIVIDAD . Si se cumple , y se cumple , entonces se cumple .

    Estas reglas son seguras porque no generan dependencias funcionales incorrectas. Las reglas son completas porque para un conjunto dado F de dependencias funcionales, nos permiten generar F+ completo. Esta colección de reglas se llama axiomas de A.

    Para simplificar mas esta tarea, se listan a continuación algunas reglas adicionales. Es posible utilizar los axiomas de Armstrong para probar que estas reglas son correctas.

REGLA DE UNIÓN .Si se cumplen y entonces se cumple . REGLA DE DESCOMPOSICIÓN . Si se cumple , entonces se cumplen y . REGLA DE PSEUDOTRANSITIVIDAD . Si se cumplen y , entonces se cumple .  

http://www.itlp.edu.mx/publica/tutoriales/basedat2/hcuatro4_2.htm

FORMA NORMAL DE DOMINIO-CLAVE

La forma norma de dominio-clave esta basada en tres nociones:

DECLARACIÓN DE DOMINIO . Sea A un atributo, sea down un conjunto de valores. La declaración de dominio A down requiere que el valor de A de todas las tuplas sean valores en down.DECLARACIÓN DE CLAVE. Sea R un esquema de relaciones en que K R. La declaración de clave key (K) sea una superclave del esquema R es decir K R. Obsérvese que todas las declaraciones funcionales pero no todas las dependencias funcionales son declaraciones de clave. RESTRICCIÓN GENERAL . Una restricción general es un predicado en el conjunto de todas las relaciones de un esquema dado.

Ejercicios :

Diseñe los modelos que considere mas eficientes para cada uno de los siguientes casos:

a) una empresa desea automatizar su proceso de facturación las facturas contienen un numero de folio, la fecha, los datos del cliente (RFC, nombre, dirección) y de los productos que la factura ampara (clave, descripción, cantidad costo unitario e importe.)

Versión 1

PROBLEMAS

* Se repetirían nombre, RFC, dom. * En una misma factura se repetirían (fecha, numero de factura). * No hace falta guardar el importe.

 Versión 2

PROBLEMAS

* Repetir datos del cliente por cada factura * Repite campo RFC y NUMFOL * No es necesario guardar el importe

Versión 3

PROBLEMAS

* Se repiten datos innecesariamente para cada articulo FECHA y RFC.

 Versión 4

PROBLEMAS

* Se graba importe que es innecesario * Se repetirían para cada factura.

Versión 5

PROBLEMAS

* Se repite fecha y RFC

Versión 6

PROBLEMAS

* No se sabría en que factura va la venta.

Versión 7

PROBLEMAS

* Se repiten CLAVE, DESCRIP y PUNIT para cada venta de ese articulo.

MODELO OPTIMO. Versión 8

*NOTACIÓN

X Y (Y depende de X)

b)Dado una relación R, el atributo Y de R es funcionalmente dependiente del atributo X de R si y solo siempre que dos tuplas de R coincidan en sus valores de X también coincidan en sus valores de Y.

Ejemplo:

APLICACIÓN DE LAS Dfs

    Existen básicamente tres aplicaciones para las dependencias funcionales:

1.- Determinar si una relación es legal bajo un conjunto dado de dependencias funcionales. Si una relación R es legal bajo un conjunto F de dependencias funcionales, se dice que R satisface a F.

R= Equipos F1={1,2,3,4,5,6} R no satisface a F1 F2={2,4} R si satisface a F2

2.- Especificar las limitaciones del conjunto de relaciones legales; de esta manera, se manejaran solamente las relaciones que satisfagan a un conjunto de dependencias funcionales.

3 .- Generación de descomposiciones sin perdida mediante la aplicación de diversos postulados preestablecidos para este fin.

Ejemplo:

X (Y,Z) Descomposición X Y sin perdida con perdida X Z (XYZ) (XYZ) (XY) (XZ) (XY) (YZ)Se dice que una dependencia funcional es trivial cuando todas las relaciones la satisfacen. En general, una dependencia funcional de la forma X Y es trivial si X es un subconjunto impropio de Y (X y Y se forman de los mismos atributos)

Ejemplo: de dependencias funcionales triviales.

NC NC (NC,NOM) (NC,NOM)    Una dependencia funcional de la forma X Y es completa si Y depende funcionalmente de X y no depende funcionalmente de ningún subconjunto propio de X. (X,Y) Y X Z X YEjemplo: (NC,NOM) CARR ES INCOMPLETA NC CARR NC NOM ES COMPLETA (NC,CLAVEMATERIA,PERIODO) CAL ES COMPLETA

TEORÍA DE DEPENDENCIAS FUNCIONALES

    Si se tiene un conjunto de dependencias funcionales, estas pueden implicar que existan otras que también se cumplan.

    Sea F un conjunto de dependencias funcionales F+ es el conjunto cerrado de F que contiene a todas las dependencias funcionales que F implica lógicamente. Dado F podemos obtener F+; el grado de complejidad para obtener F+ varia en función del tamaño de F.

Ejemplo:

F={ NC NOM, NC CARR, CARR ESP,...} F+{ NC ESP,...}TÉCNICAS PARA DEDUCIR DEPENDENCIAS FUNCIONALES

AXIOMAS DE ARMSTRONG

1.- REGLA DE REFLEXIBIDAD. si X es un conjunto de atributos y Y es un subconjunto impropio de X (Y X), entonces se cumple que X Y. 2.- REGLA DE AMPLIFICACIÓN.- si se cumple que X y entonces debe cumplirse que WX WY si W es un conjunto de atributos valido en la relación. 3.- REGLA DE TRANSITIVIDAD. si se cumple que X Y y Y Z, entonces se cumple que X Z.

    Se dice que estas reglas son validas porque no se generan dependencias funcionales incorrectas. Las reglas son completas porque no dado un conjunto F de dependencias funcionales permiten obtener la totalidad de F+. Ocasionalmente su aplicación puede darse en forma directa para calculas F+; en estos casos se ocurre al uso de las siguientes reglas:

1.-REGLA DE UNIÓN. si se cumple X Y y X Z, entonces se cumple que X YZ. 2.- REGLA DE DESCOMPOSICIÓN. si se cumple que X YZ, entonces se cumple que X Y y X Z. 3.- REGLA DE PSEUDOTRANSITIVIDAD. si se cumple X Y y WY Z, entonces se cumple WX Z.  

http://www.itlp.edu.mx/publica/tutoriales/basedat2/hcuatro4_4.htm

5.5.2 Anomalías.5.5.3 Descomposición.

Propiedades deseables de una descomposición: sea R un esquema de relación, F un conjunto de dependencias funcionales de R, y sean R1 y R2 una descomposición de R. Esta descomposición es una descomposición de reunión sin pérdida si al menos una de las siguientes dependencias está en F+: R1R2 R1 o R1R2 R2.

Cuando se realiza una actualización, el sistema debe ser capaz de comprobar que la actualización no crea una relación ilegal. Para comprobar las actualizaciones eficientemente, se deben diseñar unos esquemas de bases de datos relacional que permiten validar la actualización sin tener que calcular las reuniones. Sea F un conjunto de dependencias funcionales en el esquema R y sean R1,R2,…,Rn una descomposición de R. La restricción de F en Ri es el conjunto Fi que contiene todas las dependencias funcionales de F+ que incluyen solamente atributos de Ri. Tomando F'=F1F2…Fn, una descomposición que tenga la propiedad F'+ = F+ se dice que es una descomposición que conserva las dependencias.

La ausencia de redundancia en una descomposición es claramente deseable. Las etapas por las cuales se alcanza esta ausencia de redundancia se representa por varias formas normales, que se discuten a continuación.

http://tusapuntes.iespana.es/tusapuntes/uned/introduccionbdd.html

5.5.4 Formas normales.

FORMA NORMAL

    Se dice que una forma normal particular si satisface cierto conjunto especifico de restricciones; por ejemplo, se dice que una relación esta en primera forma normal si y solo si satisface la restricción de contener únicamente valores atómicos .

A continuación se mencionan las formas normales que existen.  

FORMA NORMAL BOYCE-CODD

    Una de las formas normales más deseables que podemos obtener es la forma normal Boyce-codd (BCNF). Un esquema de relaciones R esta BCNF con respecto a un conjunto F de dependencias funcionales si para todas las dependencias funcionales en F+ de la forma , donde R y R, por lo menos se cumple de las siguientes condiciones:

es una dependencia funcional trivial (es decir, ). es una superclave del esquema R.    Un diseño de base de datos esta en BCNF si cada una de los miembros del conjunto de los esquemas de relación que comprende el diseño esta en BCNF.

PRIMERA FORMA NORMAL

    Una relación R esta en primera forma normal (1NF) y si y solo si todos los dominios subyacentes solo contienen valores atómicos.

    Un dominio es atómico si los elementos del dominio se consideran unidades invisibles.

    Esta definición trata de decirnos que cualquier relación normalizada esta en 1NF. Una relación que tan solo esta en primera forma normal es decir, una relación en 1NF que, además no esta 2NF y, por tanto, tampoco no esta en 3NF se dice que tiene una estructura indeseable.  

SEGUNDA FORMA NORMAL

    Una relación R esta en segunda forma normal (2NF) si y solo si esta en 1NF y cada atributo no es primo completamente dependiente de la primera llave primaria.

    Un atributo es no primo si no participa en la llave primaria.  

TERCERA FORMA NORMAL

    En aquellos casos en los que no pueden satisfacerse los tres criterios de diseño, abandonamos BCNF y aceptamos una forma normal más débil llamada TERCERA FORMA NORMAL (3NF). Veremos que siempre es posible encontrar una descomposición de producto sin perdida que conserve las dependencias que estén en 3NF.

    BCNF requiere que todas las dependencias no triviales sean de la forma , donde es una superclave.

    3NF hace un poco menos estricta esta restricción permitiendo las dependencias funcionales no triviales cuyo lado izquierdo no sea una superclave.

    Un esquema de relaciones R esta en 3NF con respecto a un conjunto F de dependencias funcionales si para todas las dependencias funcionales en F+ de la forma , donde R R, por lo menos se cumple una de las condiciones siguientes.

es una dependencia funcional trivial. es una superclave R Cada atributo A en esta contenido en una clave candidata de R.    La definición 3NF permite ciertas dependencias funcionales que nos permiten en BCNF. Una dependencia que satisface solo la tercera condición de la definición de 3NF no se permite en BCNF, aunque si se permite en 3NF.  

 CUARTA FORMA NORMAL

    Un esquema de relaciones R esta en 4NF con respecto a un conjunto D de dependencias funcionales si para todas las dependencias multivaluadas de D+ de la forma , donde R y R, se cumple por lo menos una de las siguientes condiciones:

* es una dependencia multivaluada trivial. * es una superclave del esquema R.    Un diseño de bases de datos esta en 4NF si cada miembro del conjunto de esquema de relaciones que comprende el diseño esta en 4NF.

    La analogía entre 4NF y BCNF se aplica al algoritmo para descomponer un esquema en 4NF. La siguiente figura muestra un algoritmo de descomposición en 4NF.

resultado := {R}; listo:=falso; calcular F+; while (not listo ) do if (existe un esquema Ri en resultado que no esta en 4NF ) then begin sea una dependencia multivaluada no trivial que se cumple en Ri tal que Ri no esta F+, y ; resultado:=(resultado - Ri) Ri ; end; else listo:=verdadero;

Hemos visto que si nos dan un conjunto de dependencias funcionales y multivaluadas, resulta provechoso encontrar un diseño de bases de datos que se ajuste a los tres criterios siguientes:

* 4NF * conservación de las dependencias * Producto sin perdida.    Si todo lo que tenemos son dependencias funcionales, el primer criterio es justo el de BCNF.

    Es posible que no se logran los tres criterios antes mencionados, y es aun donde se abandona 4NF, y aceptamos BCNF o incluso 3NF, si es necesario para asegurar la conservación de las dependencias.

http://www.itlp.edu.mx/publica/tutoriales/basedat2/hcuatro4_2.htm

FORMA NORMAL PROYECTO -PRODUCTO.

    La forma normal de proyecto - producto se define de manera similar a BCNF y 4NF, excepto que se usan dependencias de intersección. Un esquema de relaciones R esta en forma normal de

proyecto-producto (PJNF) con respecto aun conjunto D de dependencias funcionales multivaluadas y de intersección si para todas las dependencias en D+ de la forma*(R1 , R2 ...R n) donde cada Ri R y R1 R2... Rn

&acute; se cumple por lo menos una de las siguientes condiciones:

*(R1 , R2 ...R n) es una dependencia de producto trivial. Cada Ri es una superclave de R.

    Un diseño de base de datos esta en PJNF si cada miembro del conjunto de esquema de relaciones que comprende el diseño esta en PJNF. PJNF se llama quinta forma normal (5NF).

http://www.itlp.edu.mx/publica/tutoriales/basedat2/hcuatro4_3.htm

FORMAS NORMALES

   La razón de ser de las formas normales consiste en la estandarización de los conceptos relacionados al diseño eficiente de las estructuras y esquemas de una base de datos.

Durante mucho tiempo se ha dependido en extremo de la experiencia y capacidad de los analistas y diseñadores de bases de datos. Como es obvio, existirán discrepancias entre los métodos que estos aplican para obtener un modelo eficiente. Las formas normales permitirán la aplicación de un estándar de eficiencia en niveles ascendentes mediante la aplicación de las mencionadas formas normales.

Se dice que una relación (tabla) esta en una forma normal determinada si satisface cierto conjunto especifico de restricciones.

UNIVERSO DE RELACIONES.

    Para avanzar de una forma normal a otra deben verificarse las restricciones de la actual y la nueva forma normal. Una de las herramientas mas utilizadas para alcanzar

una nueva forma normal es la DESCOMPOSICIÓN esta debe presentar las siguientes características:

* Debe realizarse sin perdida * Deben mantenerse las dependencias funcionales * Se debe evitar o reducir hasta donde sea posible la redundancia.

CASO PRACTICO PARA NORMALIZAR.

    Un conjunto de proveedores distribuyen artículos en ciudades especificas. Las ciudades se encuentran agrupadas por regiones, pero un proveedor solo puede cubrir una ciudad. Cada proveedor es capaz de distribuir artículos que están numerados consecutivamente.

    La siguiente tabla muestra la distribución de los artículos que son distribuidos por cada proveedor y las existencias actuales de estos.

PRIMERA FORMA NORMAL

    Una relación esta en primera forma normal si y solo si los dominios de sus atributos solo contienen valores atómicos (no vas a dejar ningún casillero cío).

SEGUNDA FORMA NORMAL

    Una relación esta en segunda forma normal si y solo si esta en primera forma normal y cada atributo no primo* es completamente dependiente de la llave primaria.

*ATRIBUTO PRIMO: es aquel que forma parte de la llave primaria.

TERCERA FORMA NORMAL

    Una relación esta en tercera forma normal si y solo si esta en segunda forma normal y todo atributo no primo es dependiente no transitivamente de la llave primaria.

    No se cumple la tercera forma normal porque hay transitividad de un proveedor a región.

Llave (PROV, ART)

Llave(PROV)

    Se considera que un esquema que alcanza tercera forma normal es eficiente. No obstante, se ha propuesto una mejora que permitirá obtener un modelo más eficiente con la ventaja de que no depende de formas normales anteriores (aunque se recomienda ampliamente alcanzar tercera forma normal antes de su aplicación).    

BOYCE- CODD (FNBC)

    Una relación esta en FNBC si y solo si todas las dependencias funcionales son completas y todos los atributos determinantes son llaves candidatos.

Ejemplo:

    Se desea el registro de alumnos; materias y profesores que la imparte. supóngase que un profesor imparte solamente una materia.

NOTAS:

* Una relación que esta en FNBC estará siempre en 3FN; esta relación no es reciproca. * La forma normal BOYCE-CODD (FNBC) optimiza casos en los que existen varias llaves candidato traslapadas. (son aquellas que comparten atributos.). * Teóricamente, es más simple puesto que no requiere de formas normales previas.

OBJETIVOS DEL DISEÑO

    Se pueden plantear básicamente tres metas al realizar el diseño de un esquema de base de datos;

a)FNBC b)DESCOMPOSICIÓN DE PRODUCTO SIN PERDIDA c)CONSERVACIÓN DE LAS DEPENDENCIAS FUNCIONALES.NOTA:

CASOS ESPECIALES

    Puede ocurrir que en algunas situaciones se pierda n dependencias funcionales al alcanzar FNBC; esto trae como consecuencia una reducción en el rendimiento del esquema y pone en riesgo incluso la integridad de la base de datos. En estos casos será preferible conservar el diseño alcanzado hasta 3FN.

DEPENDENCIAS DE VALORES MÚLTIPLES

    Existen casos de relaciones en los que un atributo puede determinar a otro restringiendo su rango de valores validos. A este tipo de dependencias se les conoce como dependencias multivaluadas (DMV).

FORMATO:

X Y

"X multidetermina a Y"  

MATERIA PROFESOR

    Las formas normales de nivel mas alto (4fn y 5fn) son aplicables para aquellos casos en los que existan dependencias multivaluadas y/o se presenta ciertas características especiales de operación.

CUARTA FORMA NORMAL

    Siempre que en una relación R exista una dependencia multivaluada (DMV), la relación esta en 4fn si todos los atributos de R son funcionalmente dependientes del multideterminador

Si: R = {A,B,C,D} A B C D

B D

R esta en 4FN Si B A B C

NOTAS:

* Si una relación esta en 4FN, esta también en FNBC, la relación no es reciproca * Cualquier relación puede descomponerse sin perdida en un conjunto de relaciones en 4FN.

QUINTA FORMA NORMAL

    Una relación esta en 5FN si y solo si toda *dependencia de reunión en R esta implicando por las llaves candidatos de R.  

Si en:

R = {A,B,C,D,E} * Son llaves candidato A y B *Son dependencias de reunión {A,B,C} {A,C,D} {B,E} R esta en 5FNNOTA:

* La quinta forma norma es aplicable comúnmente a aquellos casos en los que realizan descomposiciones hacia 3 o mas nuevas tablas.

http://www.itlp.edu.mx/publica/tutoriales/basedat2/hcuatro4_4.htm

Formas normales.

    Son las técnicas para prevenir las anomalías en las tablas. Dependiendo de su estructura, una tabla puede estar en primera forma normal, segunda forma normal o en cualquier otra.

Relación entre las formas normales:

Primera forma normal.

Definición formal:    Una relación R se encuentra en 1FN si y solo sí por cada renglón columna contiene valores atómicos.

    Abreviada como 1FN, se considera que una relación se encuentra en la primera forma normal cuando cumple lo siguiente:

1. Las celdas de las tablas poseen valores simples y no se permiten grupos ni arreglos repetidos como valores, es decir, contienen un solo valor por cada celda.

2. Todos los ingresos en cualquier columna(atributo) deben ser del mismo tipo. 3. Cada columna debe tener un nombre único, el orden de las columnas en la tabla no es

importante. 4. Dos filas o renglones de una misma tabla no deben ser idénticas, aunque el orden de las filas no

es importante.

    Por lo general la mayoría de las relaciones cumplen con estas características, así que podemos decir que la mayoría de las relaciones se encuentran en la primera forma normal.

    Para ejemplificar como se representan gráficamente las relaciones en primera forma normal consideremos la relación alumno cursa materia cuyo diagrama E-R es el siguiente:

    Como esta relación maneja valores atómicos, es decir un solo valor por cada uno de los campos que conforman a los atributos de las entidades, ya se encuentra en primera forma normal, gráficamente así representamos a las relaciones en 1FN.

Segunda forma normal.

Para definir formalmente la segunda forma normal requerimos saber que es una dependencia funcional: Consiste en edificar que atributos dependen de otro(s) atributo(s).

Definición formal:    Una relación R está en 2FN si y solo si está en 1FN y los atributos no primos dependen funcionalmente de la llave primaria.

    Una relación se encuentra en segunda forma normal, cuando cumple con las reglas de la primera forma normal y todos sus atributos que no son claves (llaves) dependen por completo de la clave . De acuerdo con está definición, cada tabla que tiene un atributo único como clave, esta en segunda forma normal.

  La segunda forma normal se representa por dependencias funcionales como:

    Nótese  que las llaves primarias están representadas con doble cuadro, las flechas nos indican que de estos atributos se puede referenciar a los otros atributos que dependen funcionalmente de la llave primaria. 

Para definir formalmente la 3FN necesitamos definir dependencia transitiva: En una afinidad (tabla bidimensional) que tiene por lo menos 3 atributos (A,B,C) en donde A determina a B, B determina a C pero no determina a A.

Tercera forma normal.

Definición formal:    Una relación R está en 3FN si y solo si esta en 2FN y todos sus atributos no primos dependen no transitivamente de la llave primaria.

    Consiste en eliminar la dependencia transitiva que queda en una segunda forma normal, en pocas palabras una relación esta en tercera forma normal si está en segunda forma normal y no existen dependencias transitivas entre los atributos, nos referimos a dependencias transitivas cuando existe más de una forma de llegar a referencias a un atributo de una relación.

Por ejemplo, consideremos el siguiente caso:

    Tenemos la relación alumno-cursa-materia manejada anteriormente, pero ahora consideramos al elemento maestro, gráficamente lo podemos representar de la siguiente manera:

    Podemos darnos cuenta que se encuentra graficado en segunda forma normal, es decir que todos los atributos llave están indicados en doble cuadro indicando los atributos que dependen de dichas llaves, sin embargo en la llave Necono tiene como dependientes a 3 atributos en el cual el nombre puede ser

referenciado por dos atributos: Necono y RFC (Existe dependencia transitiva), podemos solucionar esto aplicando la tercera forma normal que consiste en eliminar estas dependencias separando los atributos, entonces tenemos:

Forma normal de Boyce Codd.

   Determinante: Uno o más atributos que, de manera funcional, determinan otro atributo o atributos. En la dependencia funcional (A,B)-->C, (A,B) son los determinantes.

    Definición formal:    Una relación R esta en FNBC si y solo si cada determinante es una llave candidato.

   Denominada por sus siglas en ingles como BCNF; Una tabla se considera en esta forma si y sólo sí cada determinante o atributo es una llave candidato.

    Continuando con el ejemplo anterior, si consideramos que en la entidad alumno  sus atributos control y nombre nos puede hacer referencia al atributos esp., entonces decimos que dichos atributos pueden ser llaves candidato.

Gráficamente podemos representar  la forma normal de Boyce Codd de la siguiente forma:

    Obsérvese que a diferencia de la tercera forma normal, agrupamos todas las llaves candidato para formar una global (representadas en el recuadro) las cuales hacen referencia a los atributo que no son llaves candidato.

Cuarta forma normal.

Definición formal:   Un esquema de relaciones R está en 4FN con respecto a un conjunto D de  dependencias funcionales y de valores múltiples sí, para todas las dependencias de valores múltiples en D de la forma X->->Y, donde X<=R y Y<=R, se cumple por lo menos una de estas condiciones:

* X->->Y es una dependencia de valores múltiples trivial.* X es una superllave del esquema R.

    Para entender mejor aún esto consideremos una afinidad (tabla) llamada estudiante que contiene los siguientes atributos: Clave, Especialidad, Curso tal y como se demuestra en la siguiente figura:

Clave Especialidad Curso

S01 Sistemas Natación

S01 Bioquímica Danza

S01 Sistemas Natación

B01 Bioquímica Guitarra

C03 Civil Natación

    Suponemos que los estudiantes pueden inscribirse en varias especialidades y en diversos cursos. El estudiante con clave S01 tiene su especialidad en sistemas y Bioquímica y toma los cursos de Natación y danza, el estudiante B01 tiene la especialidad en Bioquímica y toma el curso de Guitarra, el estudiante con clave C03 tiene la especialidad de Civil y toma el curso de natación.

    En esta tabla o relación no existe dependencia funcional porque los estudiantes pueden tener distintas especialidades, un valor único de clave puede poseer muchos valores de especialidades al igual que de valores de cursos. Por lo tanto existe dependencia de valores múltiples. Este tipo de dependencias produce redundancia de datos, como se puede apreciar en la tabla anterior, en donde la clave S01 tiene tres registros para mantener la serie de datos en forma independiente lo cual ocasiona que al realizarse una actualización se requiera de demasiadas operaciones para tal fin. 

    Existe una dependencia de valores múltiples cuando una afinidad tiene por lo menos tres atributos, dos de los cuales poseen valores múltiples y sus valores dependen solo del tercer atributo, en otras palabras en la afinidad R (A,B,C) existe una dependencia de valores múltiples si A determina valores múltiples de B, A determina valores múltiples de C, y B y C son independientes entre sí.

    En la tabla anterior Clave determina valores múltiples de especialidad y clave determina valores múltiples de curso, pero especialidad y curso son independientes entre sí.

    Las dependencias de valores múltiples se definen de la siguiente manera: Clave ->->Especialidad y Clave->->Curso; Esto se lee "Clave multidetrmina a Especialidad, y clave multidetermina a Curso"

    Para eliminar la redundancia de los datos, se deben eliminar las dependencias de valores múltiples. Esto se logra construyendo dos tablas, donde cada una almacena datos para solamente uno de los atributos de valores múltiples.

    Para nuestro ejemplo, las tablas correspondientes son:

Tabla Eespecialidad

Clave Especialidad

S01Sistemas

B01Bioquímica

C03Civil

Tabla ECurso

Clave Curso

S01 Natación

S01 Danza

B01 Guitarra

C03 Natación

Quinta forma normal.

Definición formal:    Un esquema de relaciones R está en 5FN con respecto a un conjunto D de dependencias funcionales, de valores múltiples y de producto, si para todas las dependencias de productos en D se cumple por lo menos una de estas condiciones:

* (R1, R2, R3, ... Rn) es una dependencia de producto trivial.* Toda Ri es una superllave de R.

    La quinta forma normal se refiere a dependencias que son extrañas. Tiene que ver con tablas que pueden dividirse en subtablas, pero que no pueden reconstruirse.

5.6 Modelo ER y la normalización.

En términos más sencillos la normalización trata de simplificar el diseño de una base de datos, esto a través   de la búsqueda de la mejor estructuración que pueda utilizarse con las entidades involucradas en ella.

Pasos de la normalización:

1. Descomponer todos los grupos de datos en registros bidimensionales. 2. Eliminar todas las relaciones en la que los datos no dependan completamente de la llave primaria

del registro. 3. Eliminar todas las relaciones que contengan dependencias transitivas.

   La teoría de normalización tiene como fundamento el concepto de formas normales; se dice que una relación está en una determinada forma normal si satisface un conjunto de restricciones.

El modelo Entidad-Relación

Introducción al diseño de bases de datosEs sencillo diseñar una base de datos, pero a menudo hay que reconsiderar posteriormente la estructura de los datos, lo cual ocasiona retrasos y modificaciones. Es más lento la obtención de un diseño lo más óptimo posible, pero el tiempo invertido se recupera al no tener que volver atrás para replantearse el diseño de los datos. Un buen diseño es la clave para iniciar con buen pie el desarrollo de una aplicación basada en una base de datos o la implementación de un sistema.

Es de destacar la importancia de un buen diseño. Un diseño apresurado o simplemente bosquejado puede mostrarse inservible o muy mejorable cuando la aplicación ya está parcialmente codificado, o el administrador de la base de datos ya tiene organizados el mantenimiento y el control de acceso a los datos.

Esquema: diseño general de la base de datos a nivel lógico. Incluye el tipo de datos y las relaciones entre ellos. Es de naturaleza fija y solo se altera excepcionalmente. El esquema se define y se mantiene utilizando el lenguaje de definición de datos (DDL).

Instancia: contenido concreto de la base de datos en un momento dado. Varía con el tiempo, al añadir, eliminar o modificar datos, utilizando el lenguaje de modificación de datos (DML).

El diseño de una base de datos se realiza a dos niveles. El primero es el nivel conceptual, en la cual se contempla una estructura abstracta y no implementable directamente con un SGBD. El segundo es el nivel físico, en el cual la base de datos es ya implementable. Detalladamente, las fases del diseño de una base de datos son las siguientes:

1. Descripción en lenguaje natural. 2. Diagrama Entidad-Relación (E-R). También conocido como "diagrama de Chen". Estos

diagramas modelizan el problema mediante entidades asociadas por relaciones. Adoptan la forma de grafos donde los datos se relacionan mediante flechas. El diagrama E-R no depende del modelo de datos.

3. Elección del modelo de datos (usualmente el relacional) 4. Conversión del diagrama E-R al modelo relacional (tablas) 5. Normalización (eliminar diversos defectos de diseño). 6. Optimización (según criterios de almacenamiento interno, como el espacio en disco y el

tiempo medio de acceso).

Las tres primeras fases pertenecen al nivel conceptual del diseño de bases de datos mientras que las tres últimas se relacionan con el nivel físico.

Introducción a los modelos de datosModelo de datos: estructura general de los datos y técnicas de acceso proporcionadas por un SGBD. Un SGBD usa siempre un único modelo de datos. Hay tres modelos de datos posibles:

Relacional. Es el más empleado. Todos los datos visibles al usuario están organizados estrictamente como tablas de valores. Todas las operaciones sobre la base de datos operan sobre esas tablas. Cada fila de una tabla es una instancia de los datos. Cada columna de

una tabla es un atributo (valor indivisible que tiene significado por sí solo). Es el modelo de datos más sencillo y cercano a la forma humana de organizar la información.

Red. También denominado modelo CODASYL. Fue el primero en aparecer comercialmente, a principios de los años 70. Se caracteriza por almacenar direcciones de otros datos junto a la misma información. Es un modelo cercano al modo de almacenamiento interno del ordenador. Los datos se expresan como registros y las relaciones entre datos como sets. Dos datos están unidos por una dirección de memoria almacenada al lado de uno de ellos. Esa dirección es la del otro dato. Las direcciones son propias del ordenador, y no tienen sentido lógico para las personas. El tipo de registro es equivalente a una tabla en el modelo relacional, y se implementa físicamente mediante un fichero.

Jerárquico. Es muy similar al modelo de datos en red, pero con la salvedad de que los registros se organizan con estructura de árbol.

El modelo Entidad-Relación (E-R)Propuesto por Chen a mediados de los años setenta como medio de representación conceptual de los problemas y para representar la visión de un sistema de forma global. Físicamente adopta la forma de un grafo escrito en papel al que se denomina diagrama Entidad-Relación. Sus elementos fundamentales son las entidades y las relaciones.

Una entidad caracteriza a un tipo de objeto, real o abstracto, del problema a modelizar. Toda entidad tiene existencia propia, es distinguible del resto de las entidades, tiene nombre y posee atributos definidos en un dominio determinado. Una entidad es todo aquello de lo que se desea almacenar información. En el diagrama E-R las entidades se representan mediante rectángulos.

Una relación es una asociación o relación matemática entre varias entidades. Las relaciones también se nombran. Se representan en el diagrama E-R mediante flechas y rombos. Cada entidad interviene en una relación con una determinada cardinalidad. La cardinalidad (número de instancias o elementos de una entidad que pueden asociarse a un elemento de la otra entidad relacionada) se representa mediante una pareja de datos, en minúsculas, de la forma (cardinalidad mínima, cardinalidad máxima), asociada a cada uno de las entidades que intervienen en la relación. Son posibles las siguientes cardinalidades: (0,1), (1,1), (0,n), (1,n), (m,n). También se informa de las cardinalidades máximas con las que intervienen las entidades en la relación.

El tipo de relación se define tomando los máximos de las cardinalidades que intervienen en la relación. Hay cuatro tipos posibles:

1. Una a una (1:1). En este tipo de relación, una vez fijado un elemento de una entidad se conoce la otra. Ejemplo: nación y capital.

2. Una a muchas (1:N). Ejemplo: cliente y pedidos. 3. Muchas a una (N:1). Simetría respecto al tipo anterior según el punto de vista de una u

otra entidad. 4. Muchas a muchas (N:N). Ejemplo: personas y viviendas.

Toda entidad debe ser unívocamente identificada y distinguible mediante un conjunto de atributos (quizás un solo atributo) denominado identificador o clave principal o primaria. Puede haber varios posibles identificadores para una misma entidad, en cuyo caso se ha de escoger uno de ellos como identificador principal siendo el resto identificadores alternativos. Ejemplo: dni y número de seguridad social de una persona.

Hay unas normas de sentido común a seguir cuando se dibuja un diagrama E-R. La primera es emplear preferentemente líneas rectas en las relaciones y evitar en lo posible que estas líneas se crucen. Se suele usar nombres para describir las entidades y verbos para las relaciones. Esto es lógico ya que las entidades se ponen en común cuando se realiza alguna acción. Los verbos empleados no necesariamente tienen que ser siempre infinitivos.

Ejemplo:: Se desea almacenar información sobre personas y los coches que eventualmente posean. Una misma persona puede poseer varios coches aunque puede haber personas que no posean ningún coche. Los coches se identifican mediante su número de matrícula y las personas mediante su documento nacional de identidad. Todo coche tiene un solo propietario. Se ha de almacenar la fecha en que una determinada persona adquirió un determinado coche.

Problemas de un esquema único que agrupe a todos los atributos de la entidad coche (matrícula, marca, modelo, etc.), de la entidad persona (dni, nombre, direccion, etc) y de la relación entre ambas entidades (fecha de compra).

1. Personas sin coche (valores nulos y gasto de espacio de almacenamiento). 2. Multiplicidad de almacenamiento (redundancia) de los atributos de una persona si ésta es

propietaria de más de un coche. 3. Modificación del valor de un atributo de una persona en una sola de sus apariciones en la

instancia de la base de datos (inconsistencia).

Para evitar estos problemas se separa el esquema único de la base de datos en tres separados para coche, persona y la relación entre ambos, lo que ocasiona otra serie de problemas:

1. Toda matrícula en una instancia concreta del esquema de la relación entre coches y personas debe aparecer en la instancia del esquema de la entidad coche.

2. Todo dni en una instancia concreta del esquema de la relación entre coches y personas debe aparecer en la instancia del esquema de la entidad persona.

3. Problemas con la modificación del valor de una matrícula en la instancia del esquema de la entidad coche.

4. Problemas con la modificación del valor de un dni en la instancia del esquema de la entidad persona.

5. Problemas con el borrado de varios coches en la instancia concreta del esquema de la entidad coche.

6. Problemas con el borrado de varias personas en la instancia concreta del esquema de la entidad persona.

Una entidad del modelo E-R puede ser fuerte o débil. Una entidad fuerte existe por sí misma sin depender la existencia de alguna otra entidad. Por el contrario la existencia de una instancia de una entidad débil depende de la existencia previa de otra entidad. Si la entidad débil puede ser identificada sin necesidad de identificar previamente la entidad de cuya existencia depende, diremos que la entidad débil lo es por existencia únicamente. Si la entidad débil no puede ser identificada independientemente, sino que previamente es necesario identificar a la entidad de cuya existencia depende, diremos que la entidad débil lo es por identificación.

Por extensión se considera que una relación en la hay entidades débiles también se dice débil por existencia o por identificación según sea el tipo de debilidad de las entidades que intervengan en la relación. Ejemplos:

Se desea almacenar información sobre buques petroleros y las refinerías donde éstos realizan operaciones de descarga de crudo. Un buque puede descargar combustible en cierta cantidad y en una determinada fecha en una de varias refinerías. En una misma refinería pueden descargar varios buques. Los buques se identifican mediante una matrícula naval y las refinerías mediante un código.

Se desea almacenar información sobre empresas y sucursales de empresas. Una empresa puede tener varias sucursales repartidas geográficamente. Una sucursal determinada debe pertenecer a una y solo una empresa. Las sucursales se numeran correlativamente para cada empresa.

Se desea almacenar información sobre personas y sus viviendas en propiedad. Supondremos que una vivienda tan solo puede pertenecer a una persona y que no toda persona debe ser obligatoriamente propietaria de al menos una vivienda.

Idea para el reconocimiento de entidades débiles: Pensar qué sucede cuando se borra una instancia concreta de la entidad fuerte.

Ejemplo: se desea diseñar una pequenña base de datos para almacenar información relativa a los estudios universitarios de un colectivo de alumnos pertenecientes a una misma facultad. Un alumno puede cursar a la vez varias asignaturas pertenecientes a cursos distintos. Cada curso se compone de una serie de asignaturas que se imparten en aulas. Las asignaturas se agrupan en áreas de conocimiento y los profesores que las imparten se agrupan en departamentos que supondremos no guardan relación con las áreas de conocimiento. No hay asignaturas sin alumnos. Todo profesor debe estar adscrito a un único departamento. Una asignatura puede ser impartida por varios profesores siempre que éstos pertenezcan al mismo departamento. Puede haber profesores que no impartan docencia.

Observar que la restricción de que una asignatura no pueda ser enseñada por profesores de departamentos distintos no es expresable en el diagrama E-R. En la realidad deberá ser indicada utilizando el DDL cuando se cree la base de datos.

El aspecto básico para elaborar un diagrama E-R es la determinación de entidades para lo cual se extraen de la descripción verbal del sistema los nombres comunes y entre ellos se escogen los que

claramente aporten información valiosa. Con el resto de nombres se utiliza el sentido común descartando los inútiles. En caso de duda, es mejor incluir una entidad que posteriormente se revele como innecesaria que perder información relevante al problema.

Un atributo que lógicamente pueda estar en varias entidades se ubicará finalmente en la entidad en la que sea más fijo, es decir, en la que esté más ligado al resto de atributos de esa entidad. Por sentido común pueden añadirse atributos que no aparezcan citados expresamente en la descripción verbal del problema.

Muchas veces es posible simplificar el diagrama E-R eliminando entidades innecesarias. Por ejemplo, si una entidad que interviene únicamente en una relación del tipo una a una (1:1) no tiene como atributo más que su código, este atributo puede incluirse en la entidad con la que está relacionada eliminar tanto la relación como la entidad.

Tipos especiales de relación

Relación reflexiva o recursiva. Relaciona una entidad consigo misma. Ejemplo: empleados que pueden ser jefes de otros empleados.

Dos relaciones entre las mismas dos entidades. Muy útil en el caso de necesitar almacenar información histórica completa. Ejemplo: proyectos en los que trabaja actualmente un empleado y proyectos en los que ha trabajado anteriormente.

Relación ternaria. Asociación de tres entidades. La forma de hallar cardinalidades en las relaciones ternarias es fijar una combinación de elementos en dos de los extremos de la relación y obtener lógicamente las cardinalidades mínima y máxima en el otro extremo libre. Ejemplo: el título de un libro, un autor y una editorial se relacionan las tres mediante la acción de publicar el libro (en un año concreto, con un ISBN y con un determinado número de páginas en la edición). Para determinar las cardinalidades hay que preguntarse por:

1. Cuántos autores puede tener un determinado libro publicado en una determinada editorial(cardinalidd en el extremo de la entidad autor).

2. Cuántos libros puede tener un determinado autor publicados en una determinada editorial (cardinalidad en el extremo de la entidad libro).

3. En cuántas editoriales puede un determinado autor publicar un mismo libro (cardinalidad en el extremo de la entidad editorial).

Relación de especialización (ES-UN). Tipificación de una entidad en subtipos en número finito y conocido. Cada subtipo puede poseer atributos propios. Los subtipos heredan los atributos que pudiera tener la entidad general. Este tipo de relación puede clasificarse de dos maneras distintas. La primera según si una instancia o elemento concreto de la entidad puede ser de más de un subtipo a la vez. En caso afirmativo se dice que la relación es inclusiva o con solapamiento mientras que en caso contrario será exclusiva o sin solapamiento. La segunda clasificación se basa en si obligatoriamente cada instancia o elemento concreto debe ser obligatoriamente de alguno de los subtipos especificados, es decir, si no pueden existir elementos de la entidad que no pertenezcan a ninguno de los subtipos. Si es así la relación se dice total y en caso contario parcial. La situación más corriente en una relación de especialización es que sea exclusiva y total. Ejemplos:

1. Una entidad persona tiene los subtipos hombre y mujer. Una misma persona no puede ser hombre y mujer a la vez por lo que la relación es exclusiva. No puede existir una persona que no sea hombre ni mujer, por lo que también es total.

2. Se conviene en que un vehículo puede ser un coche, un camión o una moto. La relación es claramente exclusiva (un vehículo no puede ser coche y camión a la vez, ni camión y moto, etc) y parcial pues puede haber vehículos que no sean ni coche ni camión ni moto.

3. La entidad que representa a un universitario tiene los subtipos profesor y estudiante. Un mismo universitario puede ser ambas cosas a la vez (p.e. un profesor puede estar matriculado como alumno en alguna facultad) por lo que la relación es inclusiva. No puede existir un universitario que no sea ni profesor ni estudiante, por lo que también es total.

4. Expresamos mediante una relación de especialización el que una función matemática tiene asociados los subtipos continua y derivable. La relación es inclusiva pues una misma función puede ser ambas cosas a la vez, y parcial porque existen funciones que no son continuas ni derivables.

Supongamos una entidad A que se especializa en dos subtipos A1 y A2. La identificación del tipo de relación (exclusiva, total, etc) puede hacerse atendiendo a la siguiente tabla de verdad:

A1 A2 Caso posible?

No NoSí -> ParcialNo -> Total

No Sí Sí

Sí No Sí

Sí SíSí -> InclusivaNo -> Exclusiva

La cardinalidad en las relaciones de especialización es siempre (1,1) en el extremo de la entidad que se especializa en subtipos y (0,1) en el extremo de los subtipos si la relación es exclusiva o ({0,1},1) si es inclusiva.

Una relación de especialización parcial puede fácilmente convertirse en total añadiendo un nuevo subtipo "otros".

http://www.cs.us.es/cursos/bd-2001/temas/diseno.html

5.7 Reducción de un esquema ER a tablas.5.8 Análisis de un caso práctico.

Unidad 6. Bases de datos relacionales orientadas a objetos.

6.7 Relaciones anidadas.

6.8 Tipos complejos.Tipos complejos en esquemas XML

Los tipos complejos son tipos de datos definidos por el usuario que pueden incluir otros elementos o atributos. Los tipos complejos pueden contener elementos definidos como simples o complejos. Los tipos complejos también pueden incluir atributos y grupos, mientras que los tipos simples sólo pueden contener aspectos.

Los tipos complejos se definen mediante el elemento complexType y normalmente contienen combinaciones de declaraciones de elementos, atributos y grupos, así como referencias a grupos y elementos declarados globalmente. Un tipo complejo puede considerarse como un mini-esquema que define la estructura válida y los datos contenidos en un elemento específico.

Aunque los tipos complejos pueden ser con nombre o sin nombre, en el ejemplo siguiente se muestran tipos complejos con nombre. Para obtener más información acerca de los tipos sin nombre, vea Grupos y tipos con y sin nombre.

Uso típico de un tipo complejo

Un escenario habitual donde se utilizaría un tipo complejo es parte de un esquema que valida un pedido donde se requiere una dirección de envío y una dirección de facturación. Podría definir un tipo complejo que representa una dirección y declarar los elementos shipTo y billTo de ese tipo complejo.

En el ejemplo siguiente se muestra cómo crear un tipo complejo denominado usAddress:

<xs:complexType name="usAddress"> <xs:sequence> <xs:element name="name" type="xs:string" /> <xs:element name="street" type="xs:string" /> <xs:element name="city" type="xs:string" /> <xs:element name="state" type="xs:string" /> <xs:element name="zip" type="xs:string" /> </xs:sequence></xs:complexType>

Un elemento declarado con el tipo usAddress podría ser como éste:

<xs:element name="ShipTo" type="usAddress" />

En el ejemplo siguiente se muestra cómo declarar varios elementos utilizando el tipo complejo definido.

<xs:element name="customerInfo"> <xs:complexType> <xs:sequence> <xs:element name="Name" type="xs:string" /> <xs:element name="ShipTo" type="usAddress" /> <xs:element name="BillTo" type="usAddress" /> </xs:sequence> </xs:complexType></xs:element>

Ésta es una representación visual del código anterior del Diseñador XML. Observe el tipo complejo declarado globalmente denominado usAddress de la parte inferior y cómo se definen los elementos ShipTo y BillTo con el tipo usAddress en el elemento customerInfo de la parte superior.

http://msdn.microsoft.com/library/spa/default.asp?url=/library/SPA/vbcon/html/vburfxmlschemauserdefinedcomplextypes.asp

6.9 Herencia.

Herencia.

    Las clases en un sistema orientado a objetos se representan en forma jerárquica como en el diagrama anterior, así que las propiedades o características del elemento persona las contendrán (heredaran) los elementos alumno y maestro. Decimos que tanto la entidad Alumno y maestro son subclases de la clase persona este concepto es similar al utilizado en la de especialización (la relación ISA) del modelo E-R.

    Se pueden crear muchas agrupaciones (clases) para simplificar un modelo así que una jerarquía (en forma gráfica) puede quedar muy extensa, en estos casos tenemos que tener bien delimitados los elementos que intervienen en una clase y aquellos objetos que las heredan.

Herencia: frecuentemente, varias de las clases son parecidas entre sí. Para permitir la representación directa de los parecidos entre las clases, hay que ubicarlas en una jerarquía de especializaciones. Por ejemplo, los empleados y los clientes pueden presentarse mediante clases que son especializaciones de la clase persona, pero cliente y empleado tienen sus variables y métodos específicos, mientras que las variables y métodos comunes se asocian a la clase persona.

La palabra clave isa se utiliza para indicar que una clase es una especialización de otra. La herencia es la propiedad de que los objetos de una clase (una subclase) contengan las variables definidas en sus superclases.

También se heredan igualmente los métodos.

La mayor parte de los sistemas orientados a objetos permiten que la especialización sea parcial; es decir, permiten objetos que pertenezcan a una clase, pero que no pertenezcan a ninguna de las subclases de la misma.

Herencia múltiple: en la mayor parte de los casos, una organización de clases con estructura de árbol resulta adecuada para describir las aplicaciones, aunque hay situaciones en que no se puede representar bien una jerarquía de clases con estructura árbol. Por ejemplo, si dos subclases tienen a su vez dos subclases iguales. Esta dificultad se resuelve mediante el concepto de herencia múltiple, que es la posibilidad que tienen las clases de heredar variables y métodos de varias superclases. Esta relación se representa mediante un grafo acíclico dirigido (GAD), y se realiza definiendo una clase temporal por cada subclase que se repite, y esta clase temporal tiene sus propias variables y métodos.

http://tusapuntes.iespana.es/tusapuntes/uned/introduccionbdd.html

6.10Tipos de referencia.Tipos de referencia

Las variables de tipos de referencia, conocidas como objetos, almacenan referencias a los datos reales. Esta sección presenta las palabras clave siguientes utilizadas para declarar tipos de referencia:

class

interface

delegate

Esta sección también presenta los siguientes tipos de referencia integrados:

object

string

http://msdn.microsoft.com/library/spa/default.asp?url=/library/SPA/csref/html/vcrefreferencetypes.asp

6.11Consultas con tipos complejos.

6.12Comparación entre las bases de datos orientadas a objetos y las bases de datos relacionales orientadas a objetos.

Unidad 7. XML.7.7 Antecedentes.

Intercambio de Información

El intercambio de Información siempre ha sido un grave problema cuando se utilizan lenguajes y sistemas operativos incongruentes, esto se ha dado desde los niveles de procesadores de palabras (WYSIWYG) hasta la utilización de bases de datos que utilizan diferentes dialectos SQL.

Este problema solo se agudizo con la aparición de Internet; donde antes era posible limitar o controlar la utilización de diferentes sistemas para intercambiar información, en Internet este no es el caso, inclusive previa aparición de Internet fueron creados mecanismos para lograr el intercambio fluido de información entre diferentes sistemas, el primero método fue GML,posteriormente SGML y actualmente XML, todos estos mecanismos son llamados lenguajes de marcación o meta-lenguajes

GML y SGML

GML ("General Markup Language") fue uno de los primeros lenguajes de marcación que fue diseñado para componer estructuras de datos descriptivas, esto es, un meta-lenguaje , estructuras de datos describiendo otras estructuras de datos. GML eventualmente se convirtió en SGML ("Standard Generalized Markup Language") y fue en 1986 que fue adoptado como un "Standard Internacional para el Intercambio y Almacenaje de Información" (ISO 8879). Aunque SGML fue adoptado y aún es utilizado en varios proyectos por ser un lenguaje de marcación muy poderoso , su forma es un tanto compleja y por ende costosa de desarrollar.

Este lenguaje de marcación (SGML) ha encontrado uso en proyectos gubernamentales, industrias manufactureras, publicistas...inclusive es utilizado todos los días por nuestro navegador ("Explorer" o "Netscape").

Internet Explorer y Netscape utilizan SGML ?, Como ?

Toda información que recibe nuestro navegador como fue mencionado en aplicaciones de cliente generalmente es HTML , el detalle es que HTML es parte de SGML. Lo siguiente es parte de un documento HTML:

<html><head><title> Documento Básico en HTML </title>

</head><body><h2> Este es el Titulo </h2>

<!-- Este es un comentario de recordatorio que no aparecerá desplegado-->

<a href=mailto:[email protected]> Enviame un Mail </a>

</body></html>

Si observa detalladamente y como su nombre lo indica HTML también es un lenguaje de marcación : estructuras de datos describiendo otras estructuras de datos, los parámetros: <title> <h2> <html> <head> .. describen otras estructuras de datos: Documento Básico en HTML,Este es el Titulo ...,sin embargo HTML proviene de algo más global que es precisamente SGML.

Donde esta la conexión entre SGML y HTML ?

Todo navegador (Netscape,Explorer,KFM,...) contiene al menos 3 DTD ("Data Type Definition") para HTML, omitiendo casi todos los detalles, estos DTD indican como debe ser desplegada la información en el navegador, esto es, definen que <title> es el titulo del documento, <h2> es un encabezado..etc. Estos DTD's forman parte primordial de SGML , y son estos DTD los que realmente van conformando el estándar HTML, el estándar HTML 4.0 esta compuesto por ciertos DTD que se encuentran en: http://www.w3.org/TR/REC-html40 .

Inclusive muchos navegadores están equipados con DTD's propietarios, lo cual hace que ciertos elementos de HTML sean incompatibles con otros navegadores, esto fue mencionado en consideraciones de HTML .

Entonces SGML o XML ?

Si usted deseara intercambiar información con una empresa en Chile y otra en Holanda, seguramente tendrían que acordar en un estándar, no ? Para asegurarse que esta información fuera reutilizable independientemente del Sistema Operativo o Aplicación seguramente utilizaría un estándar Internacional como SGML. Sin embargo, SGML es tan complejo de implementar que seguramente en un trabajo pequeño sus costos excederían sus beneficios, es por esto que en 1996 el "World Wide Web Consortium" inicio trabajos sobre XML, un estándar más simplificado.

Ahora si: XML

Aunque se entro en varios detalles sobre SGML y HTML esto se hizo con la intención de ilustrar su complejidad y por lo tanto la necesidad de otro estándar más sencillo XML.

La atención que ha generado XML es debido al lugar donde se facilita el intercambio de información, ya que es posible utilizar este lenguaje de marcación para generar así como distribuir información que sea utilizada por bases de datos , aplicaciones de servidor , aparatos inalámbricos , impresoras,etc. La principal ventaja que presenta este lenguaje es su independencia de sistema operativo y aplicación que será capaz de utilizarlo , esto es, se puede tener un documento escrito en XML y este puede ser manipulado en los sistemas operativos: Sun Solaris,Windows,AIX o en un ambiente Java,VBScript,PL/SQL. Cabe aclarar que XML no es una panacea para todo sistema de Información , por lo tanto es conveniente poner en contexto su utilización.

En la gráfica se muestra un documento XML que a través de varias herramientas desarrolladas para el lenguaje (DOM,SAX,DTD,XSL..entre otras más) puede ser utilizado para varios fines (aparatos inalámbricos, bases de datos, servidores-web), las flechas bidireccionales indican que el proceso puede ser llevado en cualquier sentido y a cualquier medio que soporte XML .Es esta facilidad de Intercambio de Información por la que ha sido aclamado XML en desarrollos B2B (Business to Business)

Debido a que XML fue desarrollado a partir de SGML eliminando un gran número de funcionalidades que lo hacían extremadamente complejo, XML aun mantiene una similitud con SGML, un ejemplo:

<producto><nombre> Bocinas </nombre><modelo> XJ-246432 </modelo><precio> $123.25 </precio><disponibilidad> Si </disponibilidad> </producto>

XML también utiliza tags como SGML/HTML, sin embargo, a diferencia de HTML que ya posee DTD's específicos, en XML es posible describir información general como productos, descripciones, nombres...etc, los cuales son denominados vocabularios.

Hoy en día ya han sido definidos varios vocabularios (DTD's) que definen este tipo de tags en base a industrias, de manera que de la misma forma en que ya existe un estándar para tags de presentación (HTML), varias industrias han empezado a definir sus propios tags : Industria Química QML "Chemical Markup Language" , Industria Legal XFDL "Extensible Forms Description Language" y otra gran gamma de Industrias, una lista se encuentra en: www.oasis-open.org/cover

DTD's en XML ? Entonces es lo mismo que SGML..

Aunque XML aun contiene elementos como DTD's, tendrá que tomar la palabra de este autor (o leer las especificaciones de SGML y especificación de XML ) que el uso de XML es mucho más fácil y adoptado por la industria y por consiguiente reconocer que en los próximos años es casi un hecho que formará una parte primordial del intercambio de Información en Internet.

Terminología en XML

Esta es alguna de la Terminología utilizada en XML.

DTD's (Data Type Definition o Document Type Definition): Definen como serán utilizados e interpretados los elementos de un documento XML, esto es, si se utiliza un TAG como <nombre> o <apellido> , los DTD's definen entre otras cosas : Que tan extenso puede ser su valor, el tipo de carácter (UTF-8,UTF-16..), reglas que deben cumplirse en la información (ser parte de otro TAG, valores específicos...),referencias a otros DTD's.

A su vez estos DTD's son utilizados al procesar un documento XML (vía DOM | SAX | JDOM ) para validar el contenido del mismo, esto es, si al procesar ("parse") el documento se encuentra que este no coincide con las definiciones del DTD, se debe generar un error por parte del "parser" DOM | SAX | JDOM ). Un ejemplo de esto es el prologo utilizado en aplicaciones inalámbricas que es empleado por el WAP Gateway . Nótese que los DTD's hoy en día están siendo suplantados por prologo utilizado en aplicaciones inalámbricas , más sobre esto en Schemas,Namespaces y DTD's

DOM (Document Object Model): Es una especificación desarrollada por el "World Wide Web Consortium" que define como procesar ("parse") documentos en XML; se debe hacer énfasis que DOM es solo una especificación, esto implica que existen diversas implementaciones (comúnmente llamados "parsers") de DOM. A los "parsers" DOM también se les denomina "tree based parsers", más sobre DOM en DOM | SAX | JDOM JAXP (Java API for XML Processing): Es una iniciativa de Sun Microsystems para uniformizar el desarrollo de aplicaciones Java con

XML, es muy importante señalar que JAXP no es un "parser", sino que JAXP funciona en conjunción con un "parser".

Lo que se intenta lograr mediante JAXP es interoperabilidad entre los diferentes "parsers" que existen en el mercado, esto es, debido a que existen diversas implementaciones de "parsers" se suelen definir ciertas funciones propietarias por "parser", la utilización de JAXP permite aislar la aplicación | programa de estas funciones propietarias.

Namespaces : Mediante "Namespaces" es posible mezclar diversos elementos (vocabularios) que pudieran prestarse a confusión , esto es, suponga que esta generando una aplicación | programa para la industria química y descubre que requiere utilizar diversos DTD's que contienen distintas definiciones para el elemento llamado <papel> y requiere utilizar todas estas, mediante el uso de "Namespaces" y Schemas es posible eliminar la ambigüedad que pueda surgir al referirse al elemento <papel> dentro del programa o aplicación. SAX (Simple API for XML): Al igual que DOM es solo una especificación, pero a diferencia de éste, SAX ofrece mayor sencillez (su nombre lo dice "Simple") para manipular | procesar información en XML, cabe señalar que a los "parsers" SAX también se les denomina "event driven parser", más sobre SAX"parsers" en DOM | SAX | JDOM

Schemas : Han surgido como una alternativa a los DTD's utilizados para validar información en XML, a diferencia de DTD's el utilizar Schemas permite definir los elementos de validación en XML directamente (los DTD's que se encuentran en EBNF Extended Backus Naur Form ) y la utilización de Namespaces , más sobre schemas en Schemas, Namespaces y DTD's

TrAX (Transformation API for XML): Es una especificación muy reciente que forma parte de JAXP (version 1.2), en si TrAX extiende el funcionamiento de JAXP. Extensión ? JAXP surgió como una solución para permitir interoperabilidad en las diversas implementaciones de "parsers" en XML , la intención de TrAX es permitir la interoperabilidad de los distintos "XSL engines"

XHTML ("Extensible HyperText Markup Language"): La nueva generación del lenguaje de marcación HTML basado en XML

XMI (XML Metadata Interchange): Es una especificación muy reciente utilizada para intercambiar Meta Datos entre herramientas de modelaje ( UML-Universal Markup Langauge ) como: Rational Rose, TogetherSoft y Poseidon

XSL | XSLT (Extensible Stylesheet Language): Es un lenguaje derivado de XML que permite transformar y manipular documentos en XML. Transformar y manipular ? DOM hace esto, no ? Efectivamente DOM puede realizar eso, sin embargo, XSL lo permite a través de formatos ("stylesheets"), permitiendo manipular documentos de XML a HTML , WML , PDF (Acrobat)..etc.(Vea Desarrollo de Sitios para diferentes Clientes para un ejemplo).

XSL funciona con un "Parser" como DOM, SAX o JDOM, este software comúnmente llamado XSL engine ya incluye un "Parser"(como Xerces) en su estructura. Algunos "XSL Engines" son Xalan y XT , más sobre XSL en XSL .

http://www.osmosislatina.com/xml/basico.htm

7.8 Estructura de los datos XML.Checar documentos en la dentro de la carpeta de la materia

7.9 Esquema de los documentos XML.Checar documentos en la dentro de la carpeta de la materia

7.9.1 Definición de tipos de documento (DTD).Checar documentos en la dentro de la carpeta de la materia

7.9.2 Esquemas de XML.Checar documentos en la dentro de la carpeta de la materia

7.10Consulta y transformación.7.10.1 Xpath.

Introducción

XPath es el resultado de un esfuerzo para proporcionar  una sintaxis y semántica comunes para  funcionalidades compartidas entre XSL Transformations [XSLT] y XPointer   [XPointer] .  El objetivo principal de  XPath es direccionar  partes de un documento XML [XML] .  Como soporte para  este objetivo principal, también proporciona facilidades básicas para  manipulación de cadenas, números y booleanos.  XPath utiliza una  sintaxis compacta y no-XML para facilitar el uso de XPath dentro de URIs y de valores de atributos XML.  XPath opera sobre la estructura lógica  abstracta de un documento XML, más que en su sintaxis superficial. XPath  obtiene su

denominación por el uso que hace de una notación  de caminos, como en los URLs, para navegar a través de la estructura jerárquica  de un documento XML.

Además de su uso para direccionar, XPath esta diseñado  también de modo que tiene un subconjunto natural que puede usarse para cotejar (comprobar si un nodo encaja con un patrón o no); este uso de XPath está descrito en   XSLT .

XPath modela un documento XML como un árbol de nodos. Hay diferentes tipos de nodos, incluyendo nodos elemento, nodos atributo y  nodos texto. XPath define un modo de calcular un  valor de cadena  para cada tipo de nodo. Algunos tipos de nodo también  tienen nombres.  XPath es totalmente compatible con  XMLNamespaces [XML Names].  Así, el  nombre de un nodo se modela como un par consistente en una parte local y  un (quizá nulo) URI de espacio de nombres; esto se llama un  nombre expandido. El modelo de datos está descrito en detalle en [ 5 Modelo   de datos ] .

La construcción sintáctica básica en XPath es la expresión.  Una expresión se ajusta a la regla de producción Expr.  Las expresiones son evaluadas para producir un objeto, que tendrá uno de los siguientes cuatro tipos básicos:

Conjunto de nodos (una colección desordenada de nodos sin duplicados) booleano (verdadero o falso) número (un número en punto flotante) cadena (una secuencia de caracteres  UCS)

La evaluación de expresiones tiene lugar respecto  a un contexto.  XSLT y XPointer especifican como se determina el contexto  para las expresiones XPath usadas en XSLT y XPointer respectivamente. El  contexto consiste en:

Un nodo (el nodo contextual ) un par de enteros positivos no nulos ( la posición contextual y el tamaño

contextual) un conjunto de asignaciones de  variables una biblioteca de funciones el conjunto de declaraciones de espacios de nombres aplicables a la expresión

La posición contextual es siempre menor o igual que el tamaño contextual.

Las asignaciones de variables consisten en una correspondencia de nombres de variable a valores de variable.  El valor de una variable es un objeto, que puede ser de cualquiera de los tipos posibles para el valor de una expresión, y puede también ser de tipos adicionales no especificados aquí.

La biblioteca de funciones consiste en una correspondencia  de nombres de funciones a funciones.  Cada función toma cero  o más argumentos y devuelve un único resultado.  Este documento  define una biblioteca básica de funciones que todas las implementaciones  de XPath deben soportar (véase [ 4 Biblioteca básica   de

funciones ] ).Para las funciones de la biblioteca básica  de funciones, los argumentos y el resultado son de los cuatro tipos básicos.  Tanto  XSLT como XPointer extienden XPath mediante la definición de funciones adicionales; algunas de esas funciones operan sobre los cuatro  tipos básicos; otras operan sobre tipos de datos adicionales definidos  por XSLT y XPointer.

Las declaraciones de espacios de nombres consisten en una correspondencia de prefijos a URIs de espacios de nombres.

Las asignaciones de variables, biblioteca de funciones y declaraciones de espacios de nombres utilizadas para evaluar una subexpresión son siempre las mismas que las que se emplean para evaluar la expresión que la contiene.  EL nodo contextual, la posición contextual y el tamaño contextual utilizados para evaluar una subexpresión son a veces diferentes de los que se emplean para evaluar la expresión que la contiene. Varios tipos de expresiones cambian el nodo contextual; solo los predicados cambian la posición contextual y el tamaño contextual  ( véase [ 2.4Predicados ] ).  Al describir la evaluación de un tipo de expresión, siempre se hace constar explícitamente si el nodo contextual, la posición contextual y el tamaño contextual cambian para la evaluación de subexpresiones; si nada se dice sobre el nodo contextual, la posición contextual y el tamaño contextual, permanecerán inalterados en la evaluación de subexpresiones de ese tipo de expresión.

Las expresiones XPath a menudo aparecen en atributos XML.  La gramática especificada en esta sección se aplica al valor  del atributo tras la normalización  XML1.0. Así, por ejemplo,  si la gramática usa el caracter <, este no debe aparecer en el  código fuente XML como < sino que debe ser  tratado conforme a  las reglas de XML 1.0 introduciéndolo, por ejemplo, como  &lt;   . Dentro de las expresiones, las cadenas literales se delimitan mediante  comillas simples o dobles, las cuales se emplean también para delimitar atributos  XML. Para evitar que una marca de entrecomillado en una expresión  sea interpretada por el procesador XML como terminador del valor del atributo,  la marca de entrecomillado puede introducirse como una referencia de caracter  (&quot; o &apos;).  Alternativamente,  la expresión puede usar comillas simples si el atributo XML se delimita  con comillas dobles o  viceversa.

Un tipo importante de expresión es el camino de localización. Un camino de localización selecciona un conjunto de nodos relativo al nodo de contexto.  El resultado de evaluar una expresión que sea un camino de localización es el conjunto de nodos seleccionados por el camino de localización.  Los caminos de localización pueden contener recursivamente expresiones utilizadas para filtrar conjuntos de nodos. Un camino de localización se ajusta a la regla de producción LocationPath.

En la gramática que sigue, los no-terminales  QName y  NCName  se definen en [XML Names], y S se define en[XML].  La gramática usa la misma notación EBNF que [XML] (salvo que los símbolos gramaticales siempre tienen iniciales en mayúsculas).

Las expresiones se analizan dividiendo primero la cadena de caracteres a analizar en "tokens" y a continuación analizando la secuencia de tokens resultante. Se puede usar libremente espacio en blanco entre tokens.  El proceso de "tokenización" se describe en [ 3.7 Estructura Léxica ] .

2 Caminos de Localización

Aunque los caminos de localización no son la construcción gramatical más general en el lenguaje (un LocationPath es un caso especial de  Expr ), son la construcción más importante y se describirán por tanto en primer lugar.

Todo camino de localización se puede expresar utilizando una sintaxis directa aunque algo verbosa. Hay también ciertas abreviaturas sintácticas que permiten expresar casos frecuentes con concisión. Esta sección explicará la semántica de los caminos de localización utilizando la sintaxis no abreviada. La sintaxis abreviada será entonces explicada mostrando como se expande en la sintaxis no abreviada (véase [ 2.5 Sintaxis abreviada ] ).

He aquí algunos ejemplos de caminos de localización utilizando la sintaxis no abreviada:

child::para selecciona los elementos para   hijos del nodo contextual child::* selecciona todos los elementos hijos del nodo contextual

child::text() selecciona todos los nodos texto hijos del nodo contextual

child::node() selecciona todos los hijos del nodo contextual, cualquiera que sea su tipo de nodo

attribute::name selecciona el atributo name  del nodo contextual

attribute::* selecciona todos los atributos del nodo contextual

descendant::para selecciona los elementos para  descendientes del nodo contextual

ancestor::div selecciona todos los ancestros  div  del nodo contextual

ancestor-or-self::div selecciona los ancestros  div del nodo contextual y, si el nodo contextual es un elemento  div , el nodo contextual también

descendant-or-self::para selecciona los elementos   para descendientes del nodo contextual y, si el nodo contextual es un elemento para , el nodo contextual también

self::para selecciona el nodo contextual si este es un elemento para , en otro caso no selecciona nada

child::chapter/descendant::para selecciona los elementos  para descendientes de los elementos chapter hijos del nodo contextual

child::*/child::para selecciona todos los nietos    para del nodo contextual

/ selecciona la raíz del documento (que es siempre el padre del elemento de documento)

/descendant::para selecciona todos los elementos   para en el mismo documento que el nodo contextual

/descendant::olist/child::item selecciona todos los elementos item que tienen un padre olist y que estén en el mismo documento que el nodo contextual

child::para[position()=1] selecciona el primer hijo para del nodo contextual

child::para[position()=last()] selecciona el último hijo para del nodo contextual

child::para[position()=last()-1] selecciona el penúltimo hijo  para del nodo contextual

child::para[position()>1] selecciona todos los hijos para del nodo contextual salvo el primero

following-sibling::chapter[position()=1]   selecciona el siguiente hermano  chapter del nodo contextual

preceding-sibling::chapter[position()=1]   selecciona el anterior hermano chapter del nodo contextual

/descendant::figure[position()=42] selecciona el cuadragésimo segundo elemento figure en el documento

/child::doc/child::chapter[position()=5]/child::section[position()=2]   selecciona la segunda  section del quinto chapter del elemento de documento doc

child::para[attribute::type="warning"]   selecciona todos los hijos para del nodo contextual que tengan un atributo type con valor warning

child::para[attribute::type='warning'][position()=5]   selecciona el quinto hijo para del nodo contextual que tenga un atributo  type con valor  warning

child::para[position()=5][attribute::type="warning"]   selecciona el quinto hijo  para  del nodo contextual si ese hijo tiene un atributo type con valor  warning

child::chapter[child::title='Introduction']   selecciona los hijos  chapter del nodo contextual que tengan uno o más hijos title con  string-value   igual a  Introduction

child::chapter[child::title] selecciona los hijos   chapter del nodo contextual que tengan uno o más hijos  title

child::*[self::chapter or self::appendix]   selecciona los hijos  chapter y  appendix del nodo contextual

child::*[self::chapter or self::appendix][position()=last()]   selecciona el último hijo chapter o appendix del nodo contextual

Hay dos tipos de caminos de localización: caminos de localización relativos y caminos de localización absolutos.

Un camino de localización relativo consiste en una secuencia de uno o más pasos de localización separados por /.  Los pasos en un camino de localización relativo se componen de izquierda a derecha. Cada paso selecciona un conjunto de nodos relativos a un nodo contextual. Una secuencia inicial de pasos se une al paso siguiente de la siguiente forma.  La secuencia inicial de pasos selecciona un conjunto de nodos relativos a un nodo de contexto. Cada nodo de ese conjunto se usa como nodo de contexto para el siguiente paso. Los distintos conjuntos de nodos identificados por ese paso se unen. El conjunto de nodos identificado por la composición de pasos es dicha unión. Por ejemplo, child::div/child::para   selecciona los elementos para hijos de los elementos div hijos del nodo contextual, o, en otras palabras, los elementos para nietos que tengan padres  div.

Un camino de localización absoluto consiste en  / seguido opcionalmente por un camino de localización relativo.  Una  / por si misma selecciona el nodo raíz del documento que contiene al nodo contextual. Si es seguida por un camino de localización relativo, entonces el camino de localización selecciona el conjunto de

nodos que  seleccionaría el camino de localización relativo relativo al nodo raíz del documento que contiene al nodo contextual.

Location Paths[1]    LocationPath    ::=    RelativeLocationPath

| AbsoluteLocationPath[2]    AbsoluteLocationPath    ::=    '/' RelativeLocationPath ?

| AbbreviatedAbsoluteLocationPath[3]    RelativeLocationPath    ::=    Step

| RelativeLocationPath '/' Step| AbbreviatedRelativeLocationPath

2.1 Pasos de localización

Un paso de localización tiene tres partes:

un eje, que especifica la relación jerárquica entre los nodos seleccionados por el paso de localización y el nodo contextual,

una prueba de nodo, que especifica el tipo de nodo y el  nombre-expandido de los nodos seleccionados por el paso de localización, y

cero o más predicados, que usan expresiones arbitrarias para refinar aún más el conjunto de nodos seleccionado por el paso de localización.

La sintaxis del paso de localización es el nombre de eje y prueba de nodo separados por dos caracteres de dos puntos, seguido de cero o más expresiones, cada una entre paréntesis cuadrados. Por ejemplo, en child::para[position()=1] , child es el nombre del eje, para es la prueba de nodo y [position()=1] es un predicado.

El conjunto de nodos seleccionado por el paso de localización es el que resulta de generar un conjunto de nodos inicial a partir del eje y prueba de nodo, y a continuación filtrar dicho conjunto por cada uno de los predicados sucesivamente.

El conjunto de nodos inicial se compone de los nodos que tengan la relación con el nodo contextual que se especifica en el eje, y tengan el tipo de nodo y  nombre-expandido especificados por la prueba de nodo. Por ejemplo, un paso de localización descendant::para selecciona los elementos para descendientes del nodo contextual: descendant especifica que cada nodo en el conjunto de nodos inicial debe ser un descendiente del contexto; para especifica que cada nodo en el conjunto de nodos inicial debe ser un elemento llamado  para . Los ejes disponibles se describen en  [ 2.2 Ejes ] . Las pruebas de nodo disponibles se describen en [ 2.3Pruebas de nodos ] . El significado de algunas pruebas de nodos depende del eje.

El conjunto de nodos inicial se filtra por el primer predicado para generar un nuevo conjunto de nodos; este nuevo conjunto de nodos es entonces filtrado usando el

segundo predicado, y así sucesivamente. El conjunto de nodos final es el conjunto de nodos seleccionado por el paso de localización. El eje afecta a la forma en que se evalúa la expresión de cada predicado y, por tanto, la semántica de un predicado se define con respecto a un eje. Véase [ 2.4 Predicados ] .

Location Steps[4]    Step    ::=    AxisSpecifier NodeTest Predicate *

| AbbreviatedStep[5]    AxisSpecifier    ::=    AxisName '::'

| AbbreviatedAxisSpecifier

2.2 Ejes

Están disponibles los siguientes ejes:

El eje child contiene los hijos del nodo contextual El eje descendant contiene los descendientes del nodo contextual; un

descendiente es un hijo o el hijo de un hijo, etc; de este modo el eje descendant nunca contiene nodos atributo o espacio de nombres

El eje parent contiene el  padre del nodo contextual, si lo hay

El eje ancestor contiene los ancestros del nodo contextual; los ancestros del nodo contextual consisten en el  padre del nodo contextual y el padre del padre, etc; así, el eje ancestor siempre incluirá al nodo raíz, salvo que el nodo contextual sea el nodo raíz

El eje  following-sibling contiene todos los siguientes hermanos del nodo contextual; si el nodo contextual es un nodo atributo o un nodo espacio de nombres, el eje following-sibling está vacío

El eje preceding-sibling contiene todos los hermanos precedentes del nodo contextual; si el nodo contextual es un nodo atributo o un nodo espacio de nombres, el eje preceding-sibling está vacío

El eje  following contiene todos los nodos del mismo documento que el nodo contextual que están después de este según el orden del documento, excluyendo los descendientes y excluyendo nodos atributo y nodos espacio de nombres

El eje preceding contiene todos los nodos del mismo documento que el nodo contextual que están antes de este según el orden del documento, excluyendo los ancestros y excluyendo nodos atributo y nodos espacio de nombres

El eje attribute contiene los atributos del nodo contextual; el eje estará vacío a no ser que el nodo contextual sea un elemento

El eje  namespace contiene los nodos espacio de nombres del nodo contextual; el eje estará vacío a no ser que el nodo contextual sea un elemento

El eje self contiene simplemente el propio nodo contextual

El eje descendant-or-self contiene el nodo contextual y sus descendientes

El eje ancestor-or-self contiene el nodo contextual y sus ancestros; así, el eje ancestor-or-self siempre incluirá el nodo raíz

NOTA: Los ejes ancestor, descendant,following, preceding y self particionan un documento (ignorando los nodos atributo y espacio de nombres): no se superponen y juntos contienen todos los nodos del documento.

Axes[6]    AxisName    ::=    'ancestor'

| 'ancestor-or-self'| 'attribute'| 'child'| 'descendant'| 'descendant-or-self'| 'following'| 'following-sibling'| 'namespace'| 'parent'| 'preceding'| 'preceding-sibling'| 'self'

2.3 Pruebas de nodo

Cada eje tiene un tipo principal de nodo. Si un eje puede contener elementos, entonces el tipo principal de nodo es elemento; en otro caso, será el tipo de los nodos que el eje contiene. Así,

Para el eje attribute, el tipo de nodo principal es atributo. Para el eje namespace,  el tipo de nodo principal es espacio de nombres. Para los demás ejes,  el tipo de nodo principal es elemento.

Una prueba de nodo que sea un  QName (nombre calificado) es verdadera si y sólo si el tipo del nodo (véase [ 5 Modelo de Datos ] ) es el tipo principal de nodo y tiene un  nombre expandido igual al  nombre expandido especificado por el  QName . Por

ejemplo, child::para selecciona los elementos  para hijos del nodo contextual; si el nodo contextual no tiene ningún hijo para , seleccionará un conjunto de nodos vacío. attribute::href selecciona el atributo href del nodo contextual; si el nodo contextual no tiene atributo href, seleccionará un conjunto de nodos vacío.

Un  QName en la prueba de nodo se expande en un nombre expandido utilizando las declaraciones de espacio de nombres del contexto de la expresión. Esta es la misma forma en que se hace la expansión para los nombres de tipos de elemento en las etiquetas de inicio y fin salvo que el espacio de nombres por defecto declarado con xmlns no se utiliza: si el  QName no tiene prefijo, entonces el URI de espacio de nombres es nulo (esta es la misma forma en que se expanden los nombres de atributos). Será un error que el  QName tenga un prefijo para el cual no haya una declaración de espacio de nombres en el contexto de la expresión.

Una prueba de nodo * es verdadera para cualquier nodo del tipo principal de nodo. Por ejemplo, child::*  seleccionará todo elemento hijo del nodo contextual, y attribute::* seleccionará todos los atributos del nodo contextual.

Una prueba de nodo puede tener la forma NCName:*. En este caso, el prefijo es expandido de la misma forma que con un  QName , utilizando las declaraciones de espacio de nombres del contexto. Será un error que no haya una declaración de espacio de nombres para el prefijo en el contexto de la expresión. La prueba de nodo será verdadera para cualquier nodo del tipo principal cuyo expanded-name tenga el URI de espacio de nombres al qué el prefijo se expande, con independencia de la parte local del nombre.

La prueba de nodo text() es verdadera para cualquier nodo de texto. Por ejemplo, child::text() seleccionará los nodos de texto hijos del nodo contextual. Análogamente, la prueba de nodo comment() es verdadera para cualquier nodo comentario, y la prueba de nodo processing-instruction() es verdadera para cualquier instrucción de procesamiento. La prueba processing-instruction()  puede tener un argumento que sea Literal; en este caso, será verdadera para cualquier instrucción de procesamiento que tenga un nombre igual al valor del Literal.

Una prueba de nodo node() es verdadera para cualquier nodo de cualquier tipo que sea.

[7]    NodeTest    ::=    NameTest| NodeType '(' ')'| 'processing-instruction' '(' Literal ')'

2.4 Predicados

Los ejes están orientados hacia adelante o hacia atrás. Un eje que sólo puede contener el nodo contextual o nodos que están a continuación del nodo contextual según el 

orden de documento es un eje hacia adelante. Un eje que sólo puede contener el nodo contextual o nodos que están antes del nodo contextual según el  orden de documento es un eje hacia atrás. Así, los ejes ancestor, ancestor-or-self, preceding, y preceding-sibling son ejes hacia atrás; todos los demás ejes son hacia adelante. Dado que el eje self siempre tendrá a lo sumo un nodo, no supone ninguna diferencia que sea un eje hacia adelante o hacia atrás. La posición de proximidad de un miembro de un conjunto de nodos con respecto a un eje se define como la posición del nodo en el conjunto ordenado según el orden de documento si el eje es hacia adelante y según el orden inverso de documento si el eje es hacia atrás. La primera posición es 1.

Un predicado filtra un conjunto de nodos con respecto a un eje para producir un nuevo conjunto de nodos. Por cada nodo en el conjunto de nodos a filtrar, la PredicateExpr es evaluada con dicho nodo como nodo contextual, con el número de nodos en el conjunto de nodos como tamaño contextual, y con la  posición de proximidad del nodo en el conjunto de nodos respecto al eje como posición contextual; si PredicateExpr se evalúa como verdadera para ese nodo, el nodo se incluye en el nuevo conjunto de nodos; en otro caso,  no se incluye.

Una PredicateExpr se evalúa evaluando la  Expr  y convirtiendo el resultado en un booleano. Si el resultado es un número, se convertirá en verdadero si el número es igual a la posición contextual y se convertirá en falso en otro caso; si el resultado no es un número, entonces el resultado se convertirá igual que con una llamada a la función boolean. Así un camino de localización para[3] es equivalente a para[position()=3] .

Predicates[8]    Predicate    ::=    '[' PredicateExpr ']'[9]    PredicateExpr    ::=    Expr

2.5 Sintaxis abreviada

He aquí algunos ejemplos de caminos de localización usando la sintaxis abreviada:

para selecciona los elementos  para  hijos del nodo contextual * selecciona todos los elementos hijos del nodo contextual

text() selecciona todos los nodos texto hijos del nodo contextual

@name selecciona el atributo name del nodo contextual

@* selecciona todos los atributos del nodo contextual

para[1] selecciona el primer hijo  para del nodo contextual

para[last()] selecciona el último hijo  para  del nodo contextual

*/para selecciona todos los nietos para del nodo contextual

/doc/chapter[5]/section[2] selecciona la segunda section del quinto chapter del doc

chapter//para selecciona los elementos para descendientes de los elementos chapter hijos del nodo contextual

//para selecciona todos los descendientes para de la raíz del documento y por tanto selecciona todos los elementos para que estén en el mismo documento que el nodo contextual

//olist/item selecciona todos los elementos item que estén en el mismo documento que el nodo contextual y tengan un padre olist  

. selecciona el nodo contextual

.//para selecciona los elementos  para descendientes del nodo contextual

.. selecciona el padre del nodo contextual

../@lang selecciona el atributo lang del padre del nodo contextual

para[@type="warning"] selecciona todos los hijos para  del nodo contextual que tengan un atributo type con valor warning

para[@type="warning"][5] selecciona el quinto hijo para del nodo contextual que tenga un atributo type con valor warning

para[5][@type="warning"] selecciona el quinto hijo para del nodo contextual si dicho hijo tiene un atributo type con valor warning

chapter[title="Introduction"] selecciona los hijos chapter del nodo contextual que tengan uno o más hijos  title con  valor de cadena igual a Introduction

chapter[title] selecciona los hijos chapter del nodo contextual que tengan uno o más hijos  title

employee[@secretary and @assistant] selecciona todos los hijos employee del nodo contextual que tengan un atributo secretary  y un atributo assistant

La abreviatura más importante es que  child:: puede ser omitida en un paso de localización. A efectos prácticos, child es el eje por defecto. Por ejemplo, un camino de localización div/para es abreviatura de child::div/child::para.

Hay también una abreviatura para atributos: attribute:: puede abreviarse como @. Por ejemplo, un camino de localización para[@type="warning"] es abreviatura de  child::para[attribute::type="warning"] y por tanto selecciona hijos para con un atributo type con valor igual a  warning.

// es abreviatura de /descendant-or-self::node()/ . Por ejemplo,//para es abreviatura de /descendant-or-self::node()/child::para y por tanto seleccionará cualquier elemento para en el documento (incluso un elemento para que sea el elemento de documento será seleccionado por //para ya que el nodo elemento de documento es hijo del nodo raíz); div//para es abreviatura de child::div/descendant-or-self::node()/child::para y por tanto seleccionará todos los descendientes para de hijos div.

NOTA: El camino de localización //para[1] no significa lo mismo que el camino de localización /descendant::para[1] . Este último selecciona el primer descendiente elemento para; el primero selecciona todos los descendientes elementos para que sean el primer hijo para de sus padres.

Un paso de localización . es abreviatura de self::node(). Esto es particularmente útil en conjunción  con //. Por ejemplo, el camino de localización.//para es abreviatura de 

self::node()/descendant-or-self::node()/child::para

y por tanto seleccionará todos los descendientes elementos  para del nodo contextual.

Análogamente, un paso de localización .. es abreviatura de parent::node(). Por ejemplo, ../title es abreviatura de  parent::node()/child::title y por tanto seleccionará los hijos title del padre del nodo contextual.

Abbreviations[10]    AbbreviatedAbsoluteLocationPath    ::=    '//' RelativeLocationPath[11]    AbbreviatedRelativeLocationPath    ::=    RelativeLocationPath '//' Step[12]    AbbreviatedStep    ::=    '.'

| '..'[13]    AbbreviatedAxisSpecifier    ::=    '@'?

3 Expresiones

3.1 Fundamentos

Una  VariableReference se evalúa como el valor al cual el nombre de variable está asignado en el conjunto de asignaciones de variables en el contexto. Ocurre un error si el nombre de variable no está asignado a ningún valor en el conjunto de asignaciones de variables en el contexto de la expresión.

Pueden utilizarse paréntesis para agrupar.

[14]    Expr    ::=    OrExpr[15]    PrimaryExpr    ::=    VariableReference

| '(' Expr ')'| Literal| Number| FunctionCall

3.2 Llamadas a funciones

Una expresión  FunctionCall se evalúa utilizando el  FunctionName para identificarla en la librería de funciones en el contexto de evaluación de la expresión, evaluando cada uno de los  Arguments , convirtiendo cada argumento al tipo requerido por la función, y finalmente llamando a la función, pasándole los argumentos convertidos. Ocurre un error si el número de argumentos es erróneo o si un argumento no puede ser convertido al tipo requerido. El resultado de la expresión FunctionCall es el resultado devuelto por la función.

Los argumentos se convierten al tipo cadena como si se aplicase la función string. Los argumentos se convierten al tipo número como si se aplicase la función number . Los argumentos se convierten al tipo booleano como si se aplicase la función boolean . Un argumento que no sea de tipo conjunto de nodos no puede ser convertido a conjunto de nodos.

[16]    FunctionCall    ::=    FunctionName '(' ( Argument ( ',' Argument )* )? ')'[17]    Argument    ::=    Expr

3.3 Conjuntos de nodos

Puede usarse un camino de localización como expresión. La expresión devuelve el conjunto de nodos seleccionados por el camino.

El operador | calcula la unión de sus operandos, que deben ser conjuntos de nodos.

Se utilizan Predicates para filtrar expresiones del mismo modo que se usan en los caminos de localización. Ocurre un error si la expresión a filtrar no se evalúa en un conjunto de nodos. El Predicate filtra el conjunto de nodos con respecto al eje child.

NOTA: El significado de un  Predicate depende crucialmente de cual es el eje aplicable. Por ejemplo, preceding::foo[1] devuelve el primer elemento foo en  orden inverso de documento, porque el eje que se aplica al predicado [1] es el eje preceding; por el contrario, (preceding::foo)[1] devuelve el primer elemento foo  en orden de documento, porque el eje que se aplica al predicado [1] es el eje child.

Los operadores  / y // componen una expresión y un camino de localización relativo. Ocurre un error si la expresión no se evalúa en un conjunto de nodos. El operador  / compone del mismo modo que cuando / se utiliza en un camino de localización. Al igual que en los caminos de localización, // es una abreviatura de /descendant-or-self::node()/ .

No hay ningún tipo de objeto que pueda ser convertido a conjunto de nodos.

[18]    UnionExpr    ::=    PathExpr| UnionExpr '|' PathExpr

[19]    PathExpr    ::=    LocationPath| FilterExpr| FilterExpr '/' RelativeLocationPath| FilterExpr '//' RelativeLocationPath

[20]    FilterExpr    ::=    PrimaryExpr| FilterExpr Predicate

3.4 Booleanos

Un objeto de tipo booleano puede tener uno de dos valores, verdadero o falso.

Una expresión  or se evalúa evaluando cada operando y convirtiendo su valor en booleano como si se aplicase la función boolean. El resultado es verdadero si alguno de los dos valores es verdadero y falso en otro caso. El operando de la derecha no se evalúa si el operando de la izquierda se evalúa como verdadero.

Una expresión and se evalúa evaluando  cada operando y convirtiendo su valor en booleano como si se aplicase la función boolean. El resultado es verdadero si ambos valores son verdaderos y falso en otro caso. El operando de la derecha no se evalúa si el operando de la izquierda se evalúa como falso.

Una  EqualityExpr (que no sea simplemente una RelationalExpr) o una RelationalExpr (que no sea simplemente una AdditiveExpr ) se evalúan comparando los objetos que resultan de evaluar los dos operandos. La comparación de los objetos resultantes se define en los tres párrafos siguientes. Primero, las comparaciones que involucran

conjuntos de nodos se definen en términos de comparaciones que no los involucran; esto se define uniformemente para  =, !=, <=,< , >= y >. En segundo lugar, las comparaciones que no involucran conjuntos de nodos se definen para = y !=. En tercer lugar, las comparaciones que no involucran conjuntos de nodos se definen para  <= ,<, >= y >.

Si los dos objetos a comparar son conjuntos de nodos, entonces la comparación será verdadera si y sólo si hay un nodo en el primer conjunto de nodos y un nodo en el segundo conjunto de nodos tales que el resultado de realizar la comparación de los  valores de cadena de los dos nodos es verdadero. Si uno de los objetos a comparar es un conjunto de nodos y el otro es un número, entonces la comparación será verdadera si y sólo si hay un nodo en el conjunto tal que el resultado de realizar la comparación entre el número a comparar y el resultado de convertir el valor de cadena de dicho nodo en un número utilizando la función number  es verdadero. Si un objeto a comparar es un conjunto de nodos y el otro es una cadena, entonces la comparación será verdadera si y sólo si hay un nodo en el conjunto de nodos tal que el resultado de realizar la comparación entre el  valor de cadena del nodo y la otra cadena es verdadero. Si un objeto a comparar es un conjunto de nodos y el otro es un booleano, entonces la comparación será verdadera si y sólo si el resultado de realizar la comparación entre el booleano y el resultado de convertir el conjunto de nodos en un booleano usando la función boolean es verdadero.

Cuando ninguno de los objetos a comparar es un conjunto de nodos y el operador es = o !=, entonces los objetos se comparan convirtiéndolos en un tipo común tal como sigue y comparándolos a continuación. Si al menos un objeto a comparar es booleano, entonces ambos objetos a comparar se convierten en booleanos como si se aplicase la función boolean . En otro caso, si al menos un objeto a comparar es un número, entonces ambos objetos a comparar se convierten en números como si se aplicase la función number . En otro caso, ambos objetos a comparar se convierten en cadenas como si se aplicase la función string . La comparación = será verdadera si y sólo si los objetos son iguales; la comparación != será verdadera si y sólo si los objetos no son iguales. Los números se comparan para la igualdad de acuerdo con  IEEE 754 [IEEE 754]. Dos booleanos son iguales si ambos son verdaderos o ambos son falsos. Dos cadenas son iguales si y sólo si consisten en la misma secuencia de caracteres UCS.

NOTA: Si $x está asignada a un conjunto de nodos, entonces $x="foo" no significa lo mismo que not($x!="foo") : la primera es verdadera si y sólo si algún nodo en $x tiene el valor de cadena foo; la segunda es verdadera si y sólo si  todos los nodos en $x tienen el valor de cadena foo.

Cuando ninguno de los objetos a comparar es un conjunto de nodos y el operador es  <=, <, >= o >, entonces los objetos se comparan convirtiendo ambos objetos en números y comparando los números de acuerdo con IEEE 754. La comparación < será verdadera si y sólo si el primer número es menor que el segundo. La comparación <= será verdadera si y sólo si el primer número es menor o igual que el segundo. La

comparación  > será verdadera si y sólo si el primer número es mayor que el segundo. La comparación >= será verdadera si y sólo si el primer número es mayor o igual que el segundo.

NOTA: Cuando una expresión XPath aparece en un documento XML, cualquier operador < o <= debe ser "escapado" de acuerdo con las reglas de  XML 1.0 usando, por ejemplo,&lt; y &lt;=. En el siguiente ejemplo el valor del atributo test es una expresión  XPath: <xsl:if test="@value &lt; 10">...</xsl:if>

[21]    OrExpr    ::=    AndExpr| OrExpr 'or' AndExpr

[22]    AndExpr    ::=    EqualityExpr| AndExpr 'and' EqualityExpr

[23]    EqualityExpr    ::=    RelationalExpr| EqualityExpr '=' RelationalExpr| EqualityExpr '!=' RelationalExpr

[24]    RelationalExpr    ::=    AdditiveExpr| RelationalExpr '<' AdditiveExpr| RelationalExpr '>' AdditiveExpr| RelationalExpr '<=' AdditiveExpr| RelationalExpr '>=' AdditiveExpr

NOTA: El efecto de la gramática de arriba es que el orden de precedencia sea (de menor a mayor precedencia):

or and

=, !=

<=, <, >=,>

y los operadores son todos asociativos por la izquierda. Por ejemplo, 3 > 2 > 1 es equivalente a (3> 2) > 1, que se evalúa como falso.

3.5 Números

Un número representa un número de punto flotante. Un número puede tener cualquier valor de doble precisión en formato de 64 bits IEEE 754 [IEEE 754]. Estos incluyen un valor especial "Not-a-Number" (NaN), infinitos positivo y negativo, y ceros positivo y negativo. Véase la  Section 4.2.3 de [JLS] para obtener un resumen de las reglas clave del estándar  IEEE 754.

Los operadores numéricos convierten sus operandos en números como si se aplicase la función  number .

El operador + realiza la adición.

El operador binario - realiza la substracción. El operador unario  - realiza el cambio de signo. Debe notarse que  -0 se evalúa como cero negativo.

NOTA: Dado que XML permite - en nombres, el operador - necesitará típicamente ser precedido por espacio en blanco. Por ejemplo, foo-bar se evalúa como un conjunto de nodos conteniendo los elementos hijo llamados foo-bar; foo - bar se evalúa como la diferencia entre el resultado de convertir en número el valor de cadena del primer elemento hijo foo y el resultado de convertir en número el valor de cadena del primer hijo bar.

El operador * realiza la multiplicación en punto flotante de acuerdo con IEEE 754. Debe notarse que, si el resultado no es NaN, será positivo si y sólo si ambos operandos tienen el mismo signo.

El operador  div realiza la división en punto flotante de acuerdo con IEEE 754. Debe notarse que, si el resultado no es NaN, será positivo si y sólo si ambos operandos tienen el mismo signo.

El operador mod devuelve el resto de una división con truncamiento (división entera). Por ejemplo,

5 mod 2 devuelve 1 5 mod -2 devuelve 1

-5 mod 2 devuelve -1

-5 mod -2 devuelve -1

NOTA: Este operador es el mismo que el operador  % en Java y ECMAScript. NOTA: Esta operación no es la misma que la operación remainder de IEEE 754, la cual devuelve el resto de una división con redondeo.

Numeric Expressions[25]    AdditiveExpr    ::=    MultiplicativeExpr

| AdditiveExpr '+' MultiplicativeExpr| AdditiveExpr '-' MultiplicativeExpr

[26]    MultiplicativeExpr    ::=    UnaryExpr| MultiplicativeExpr MultiplyOperator UnaryExpr | MultiplicativeExpr 'div' UnaryExpr| MultiplicativeExpr 'mod' UnaryExpr

[27]    UnaryExpr    ::=    UnionExpr| '-' UnaryExpr

3.6 Cadenas

Las cadenas consisten en una secuencia de cero o más caracteres, donde los caracteres se definen según la Recomendación XML [XML]. Un caracter individual en  XPath se corresponde pues con un único caracter abstracto  Unicode con un único valor escalar Unicode correspondiente (véase [Unicode]); esto no es lo mismo que un valor de código Unicode de 16 bits: La representación codificada en Unicode de un caracter abstracto con valor escalar Unicode mayor que U+FFFF es un par de valores de código Unicode de 16 bits (un par substituto). En muchos lenguajes de programación, una cadena se representa mediante una secuencia de valores de código Unicode de 16 bits; las implementaciones de  XPath en tales lenguajes deberán preocuparse de asegurar que un par substituto sea correctamente tratado como un  solo caracter XPath.

NOTA: En Unicode puede haber dos cadenas que deberían ser tratadas como idénticas a pesar de consistir en distintas secuencias de caracteres abstractos Unicode. Por ejemplo, algunos caracteres acentuados se pueden representar tanto  de forma precompuesta como descompuesta.  Por consiguiente, las expresiones XPath pueden devolver resultados inesperados a no ser que los caracteres en la expresión XPath y en el documento XML se hayan normalizado a una forma canónica. Véase [Character Model].

3.7 Estructura Léxica

En la "tokenización", siempre se devuelve el token más largo posible.

Para facilitar la lectura, se pueden utilizar espacios en blanco en las expresiones aunque no estén explícitamente permitidos por la gramática; Se puede añadir libremente ExprWhitespace en las expresiones antes o después de cualquier ExprToken .

Las siguientes reglas especiales de "tokenización" se deben aplicar en el orden especificado para romper la ambigüedad de la gramática de la expresión ExprToken :

Si existe un token anterior y este no es  @, ::, ( ,[, , o un Operator , entonces un * se deberá reconocer como un  MultiplyOperator y un NCName se deberá reconocer como un  OperatorName .

Si el caracter que sigue a un QName (quizá tras la interposición de ExprWhitespace ) es (, entonces el token se deberá reconocer como un  NodeType o un FunctionName.

Si los dos caracteres siguientes a un  NCName (quizá tras la interposición de ExprWhitespace ) son ::, entonces el token se deberá reconocer como un  AxisName.

En otro caso, el token no se deberá reconocer como un MultiplyOperator, un OperatorName , un NodeType, un FunctionName , o un AxisName.

Expression Lexical Structure[28]    ExprToken    ::=    '(' | ')' | '[' | ']' | '.' | '..' | '@' | ',' | '::'

| NameTest| NodeType| Operator| FunctionName| AxisName| Literal| Number| VariableReference

[29]    Literal    ::=    '"' [^"]* '"'| "'" [^']* "'"

[30]    Number    ::=    Digits ('.' Digits?)?| '.' Digits

[31]    Digits    ::=    [0-9]+[32]    Operator    ::=    OperatorName

| MultiplyOperator| '/' | '//' | '|' | '+' |'-' | '=' | '!=' | '<' | '<=' | '>' | '>='

[33]    OperatorName    ::=    'and' | 'or' | 'mod' | 'div'[34]    MultiplyOperator    ::=    '*'[35]    FunctionName    ::=    QName- NodeType[36]    VariableReference    ::=    '$' QName[37]    NameTest    ::=    '*'

| NCName ':' '*'| QName

[38]    NodeType    ::=    'comment'| 'text'| 'processing-instruction'| 'node'

[39]    ExprWhitespace    ::=    S

4 Biblioteca básica de funciones

En esta sección se describen funciones que las implementaciones de XPath deben incluir siempre en la biblioteca de funciones que se usa para evaluar expresiones.

Cada función en la biblioteca se especifica utilizando un prototipo de función, que da el tipo devuelto, el nombre de la función y el tipo de los argumentos. Si un tipo de argumento es seguido por un signo de interrogación, entonces el argumento es opcional; en otro caso, el argumento es obligatorio.

4.1 Funciones de conjuntos de nodos

Function: numberlast()

La función  last  devuelve un número igual al  tamaño contextual del contexto de evaluación de la expresión.

Function: numberposition()

La función position devuelve un número igual a la  posición contextual del contexto de evaluación de la expresión.

Function: numbercount(node-set )

La función count devuelve el número de nodos en el conjunto de nodos argumento.

Function: node-setid(object )

La función  id selecciona elementos mediante su identificador único (véase [ 5.2.1 Identificadores únicos ] ). Cuando el argumento de id es de tipo conjunto de nodos, entonces el resultado es la unión de los resultados de aplicar id a los valores de cadena de cada uno de los nodos en el conjunto de nodos argumento. Cuando el argumento de id es de cualquier otro tipo, el argumento se convierte en cadena como si se aplicase la función string; la cadena es dividida en una lista de tokens separados por espacios en blanco (el espacio en blanco es cualquier secuencia de caracteres que se ajuste a la regla de producción S) ; el resultado es un conjunto de nodos conteniendo los elementos en el mismo documento que el nodo contextual que tengan un identificador único igual a alguno de los tokens de la lista.

id("foo") selecciona el elemento con identificador único foo id("foo")/child::para[position()=5] selecciona el quinto hijo para

del elemento con identificador único foo

Function: stringlocal-name( node-set?)

La función  local-name devuelve la parte local del  nombre expandido del nodo, en el conjunto de nodos argumento, que es el primero en  orden de documento. Si el conjunto de nodos argumento es vacío o el primer nodo no tiene nombre expandido, se devuelve una cadena vacía. Si se omite el argumento, toma por defecto un conjunto de nodos con el nodo contextual como único miembro.

Function: stringnamespace-uri(node-set?)

La función  namespace-uri devuelve el URI del espacio de nombres del  nombre expandido del nodo, en el conjunto de nodos argumento, que es el primero en  orden de documento. Si el conjunto de nodos argumento es vacío, el primer nodo no tiene

nombre expandido , o el URI del espacio de nombres del nombre expandido es nulo, se devuelve una cadena vacía. Si se omite el argumento, toma por defecto un conjunto de nodos con el nodo contextual como único miembro.

NOTA: La cadena devuelta por la función namespace-uri será vacía excepto para nodos elemento y nodos atributo.

Function: stringname(node-set ?)

La función name  devuelve una cadena conteniendo un  QName que representa el nombre expandido del nodo, en el conjunto de nodos argumento, que es el primero en orden de documento. El QName debe representar al nombre expandido con respecto a las declaraciones de espacio de nombres con efecto sobre el nodo cuyo nombre expandido se está representando. Este será, típicamente, el  QName que aparecía en la fuente XML. Esto no es necesariamente así si hay declaraciones de espacio de nombres, con efecto sobre el nodo, que asocien múltiples prefijos con el mismo espacio de nombres. Sin embargo, las implementaciones pueden incluir información sobre el prefijo original en su representación de los nodos; en este caso, la implementación puede asegurarse de que la cadena devuelta sea siempre la misma que el  QName utilizado en la fuente XML. Si el conjunto de nodos argumento es vacío o el primer nodo no tiene nombre expandido, se devuelve una cadena vacía. Si se omite el argumento, toma por defecto un conjunto de nodos con el nodo contextual como único miembro.

NOTA: La cadena devuelta por la función name será la misma que la cadena devuelta por la función local-name  salvo para nodos elemento y nodos atributo.

4.2 Funciones de cadenas

Function: stringstring( object?)

La función string convierte un objeto en cadena del siguiente modo:

Un conjunto de nodos se convierte en cadena devolviendo el  valor de cadena del nodo, en el conjunto de nodos, que es el primero en orden de documento. Si el conjunto de nodos es vacío, se devuelve una cadena vacía.

Un número se convierte en cadena del siguiente modo

o NaN se convierte en la cadena NaN

o el cero positivo se convierte en la cadena 0

o el cero negativo se convierte en la cadena 0

o el infinito positivo se convierte en la cadena Infinity

o el infinito negativo se convierte en la cadena -Infinity

o Si el número es un entero, el número se representa en forma decimal como un  Number sin punto decimal ni ceros a la izquierda, precedido con un signo menos ( -) si el número es negativo

o En otro caso,  el número se representa en forma decimal como un Number incluyendo el punto decimal con al menos un dígito antes del punto decimal y al menos un dígito después del punto decimal, precedido por un signo menos (- ) si el número es negativo; no debe haber ceros a la izquierda antes del punto decimal salvo quizá el dígito obligatorio inmediatamente anterior al punto decimal; a continuación del dígito obligatorio tras el punto decimal deberá haber tantos, pero sólo tantos, dígitos adicionales como sean necesarios para distinguir singularmente el número de todos los demás valores numéricos en IEEE 754.

El valor falso booleano se convierte en la cadena false. El valor verdadero booleano se convierte en la cadena true.

Un objeto de un tipo distinto de los cuatro tipos básicos se convierte en cadena de una forma dependiente del tipo en cuestión.

Si se omite el argumento, toma por defecto un conjunto de nodos con el nodo contextual como único miembro.

NOTA: La función string no está pensada para convertir números en cadenas para su presentación al usuario. La función format-number y el elemento xsl:number en [XSLT] proporcionan esta funcionalidad.

Function: stringconcat(string, string, string*)

La función concat devuelve la concatenación de sus argumentos.

Function: booleanstarts-with(string, string )

La función starts-with devuelve verdadero si la primera cadena argumento empieza con la segunda cadena argumento, y  devuelve falso en otro caso.

Si el segundo argumento es la cadena vacía, entonces se devuelve verdadero.

Function: booleancontains(string, string)

La función contains devuelve verdadero si la primera cadena argumento contiene a la segunda cadena argumento, y devuelve falso en otro caso.

Si el segundo argumento es la cadena vacía, entonces se devuelve verdadero.

Function: stringsubstring-before(string, string )

La función substring-before devuelve la subcadena de la primera cadena argumento que precede a la primera aparición de la segunda cadena argumento en la primera cadena argumento, o la cadena vacía si la primera cadena argumento no contiene a la segunda cadena argumento. Por ejemplo, substring-before("1999/04/01","/") devuelve 1999.

Si el segundo argumento es la cadena vacía, entonces se devuelve la cadena vacía.

Function: stringsubstring-after(string, string )

La función substring-after devuelve la subcadena de la primera cadena argumento que sigue a la primera aparición de la segunda cadena argumento en la primera cadena argumento, o la cadena vacía si la primera cadena argumento no contiene a la segunda cadena argumento. Por ejemplo, substring-after("1999/04/01","/") devuelve 04/01, y substring-after("1999/04/01","19") devuelve 99/04/01.

Si el segundo argumento es la cadena vacía, entonces se devuelve la primera cadena argumento.

Function: stringsubstring(string, number, number?)

La función substring devuelve la subcadena del primer argumento que comienza en la posición especificada en el segundo argumento y tiene la longitud especificada en el tercer argumento. Por ejemplo, substring("12345",2,3) devuelve "234". Si no se especifica el tercer argumento, devuelve la subcadena que comienza en la posición especificada en el segundo argumento y continúa hasta el final de la cadena. Por ejemplo, substring("12345",2) devuelve "2345".

Más exactamente, se considera que cada caracter en la cadena (véase [ 3.6 Strings ] ) tiene una posición numérica: la posición del primer caracter es 1, la posición del segundo caracter es 2 y así sucesivamente.

NOTA: Esto difiere de Java y ECMAScript, en donde el método String.substring trata la posición del primer caracter como 0.

La subcadena devuelta contiene aquellos caracteres cuya posición es mayor o igual que el valor redondeado del segundo argumento y, si se ha especificado un tercer argumento, menor que la suma de los valores redondeados del segundo y tercer argumento; las comparaciones y la suma utilizadas en lo anterior siguen las reglas del estándar IEEE754; el redondeo se realiza como si se aplicase la función round. Los siguientes ejemplos ilustran varios casos inusuales:

substring("12345", 1.5, 2.6) devuelve "234" substring("12345", 0, 3) devuelve "12"

substring("12345", 0 div 0, 3) devuelve ""

substring("12345", 1, 0 div 0) devuelve ""

substring("12345", -42, 1 div 0) devuelve "12345"

substring("12345", -1 div 0, 1 div 0) devuelve ""

Function: numberstring-length(string?)

La función string-length devuelve el número de caracteres en la cadena (véase [ 3.6 Cadenas ] ). Si se omite el argumento, toma por defecto el nodo contextual convertido en cadena, es decir, el valor de cadena del nodo contextual.

Function: stringnormalize-space(string?)

La función normalize-space devuelve la cadena argumento con el espacio en blanco normalizado mediante la eliminación del que se encuentra al principio y al final y la substitución de secuencias de caracteres de espacio en blanco por un solo espacio. Los caracteres de espacio en blanco son los mismos que se permiten en la regla de producción S de XML. Si se omite el argumento, toma por defecto el nodo contextual convertido en cadena  es decir, el valor de cadena del nodo contextual.

Function: stringtranslate(string, string, string)

La función translate devuelve la cadena primer argumento con las apariciones de caracteres del segundo argumento substituidas por los caracteres en las posiciones correspondientes de la tercera cadena argumento. Por ejemplo, translate("bar","abc","ABC") devuelve la cadena BAr. Si hay un caracter en la segunda cadena argumento sin caracter en la posición correspondiente en la tercera cadena argumento (debido a que la segunda cadena argumento es más larga que la tercera cadena argumento), entonces las apariciones de dicho caracter en la primera cadena argumento son eliminadas. Por ejemplo, translate("--aaa--","abc-","ABC") devuelve "AAA". Si un caracter aparece más de una vez en la segunda cadena argumento, entonces la primera aparición determina el caracter de reemplazo. Si la cadena tercer argumento es más larga que la cadena segundo argumento, entonces los caracteres extra son ignorados.

NOTA: La función translate no es una solución suficiente para la conversión entre mayúsculas y minúsculas en todos los idiomas. Una futura versión de XPath podría aportar funciones adicionales para esa conversión.

4.3 Funciones Booleanas

Function: booleanboolean(object)

La función boolean convierte su argumento en booleano como sigue:

un número es verdadero si y sólo si no es ni cero positivo o negativo ni NaN un conjunto de nodos es verdadero si y sólo si es no vacío

una cadena es verdadera si y sólo si su longitud no es cero

un objeto de un tipo distinto a los cuatro tipos básicos se convierte en booleano de una forma dependiente de dicho tipo

Function: booleannot(boolean)

La función not devuelve verdadero si su argumento es falso, y falso en otro caso.

Function: booleantrue()

La función true devuelve verdadero.

Function: booleanfalse()

La función false devuelve falso.

Function: booleanlang(string)

La función lang devuelve verdadero o falso dependiendo de si el lenguaje del nodo contextual tal como se especifica por los atributos xml:lang es el mismo que, o es un sublenguaje de, el lenguaje especificado por la cadena argumento. El lenguaje del nodo contextual se determina por el valor del atributo xml:lang en el nodo contextual, o, si el nodo contextual no tiene atributo xml:lang , por el valor del atributo xml:lang en el ancestro más cercano del nodo contextual que tenga atributo xml:lang. Si no hay tal atributo, entonces lang devuelve falso. Si hay tal atributo, entonces lang devuelve verdadero si el valor del atributo es igual al argumento ignorando mayúsculas y minúsculas, o si hay algún sufijo empezando con  - tal que el valor del atributo es igual al argumento ignorando dicho sufijo en el valor del atributo e ignorando mayúsculas y minúsculas. Por ejemplo, lang("en") devolvería verdadero si el nodo contextual fuese alguno de estos cinco elementos:

<para xml:lang="en"/><div xml:lang="en"><para/></div><para xml:lang="EN"/><para xml:lang="en-us"/>

4.4 Funciones numéricas

Function: numbernumber(object?)

La función number convierte su argumento en un número como sigue:

una cadena que consista en espacio en blanco opcional seguido de un signo menos opcional seguido de un  Number seguido de espacio en blanco se convierte en el número IEEE 754 que esté más próximo (según la regla de redondeo al mas cercano de IEEE 754) al valor matemático representado por la cadena; cualquier otra cadena se convierte en NaN

el valor booleano verdadero se convierte en 1; el valor booleano falso se convierte en 0

Un conjunto de nodos se convierte primero en cadena como si se aplicase la función string y a continuación se convierte de la misma forma que los argumentos de tipo cadena

Un objeto de un tipo distinto de los cuatro tipos básicos se convierte en número de una forma dependiente de dicho tipo

Si se omite el argumento, toma por defecto un conjunto de nodos con el nodo contextual como único miembro.

NOTA: La función  number  no debería ser usada para la conversión de datos numéricos que aparezcan en un elemento de un documento XML a no ser que el elemento sea de un tipo que represente datos numéricos en un formato independiente de los lenguajes (que sería típicamente transformado en un formato específico de un lenguaje para su presentación al usuario). Además, la función number no puede ser usada salvo que el formato independiente de los lenguajes que utiliza el elemento sea consistente con la sintaxis de XPath para  Number.

Function: numbersum(node-set)

La función sum devuelve la suma, a lo largo de todos los nodos del conjunto de nodos argumento, del resultado de convertir los valores de cadena de los nodos en números.

Function: numberfloor(number)

La función floor devuelve el mayor (más cercano al infinito positivo) número que no sea mayor que el argumento y que sea entero.

Si el argumento es NaN entonces se devuelve NaN. Si el argumento es el infinito positivo, entonces se devuelve el infinito positivo. Si el argumento es el infinito negativo, entonces se devuelve el infinito negativo. Si el argumento es el cero positivo, entonces se devuelve el cero positivo. Si el argumento es el cero negativo, entonces se devuelve el cero negativo. Si el argumento es mayor que cero, pero menor que 1, entonces se devuelve el cero positivo.

Function: numberceiling(number)

La función ceiling devuelve el menor (más cercano al infinito negativo) número que no sea menor que el argumento y que sea entero.

Si el argumento es NaN entonces se devuelve NaN. Si el argumento es el infinito positivo, entonces se devuelve el infinito positivo. Si el argumento es el infinito negativo, entonces se devuelve el infinito negativo. Si el argumento es el cero positivo, entonces se devuelve el cero positivo. Si el argumento es el cero negativo, entonces se devuelve el cero negativo. Si el argumento es menor que cero, pero mayor que -1, entonces se devuelve el cero negativo.

Function: numberround(number)

La función round devuelve el número que esté más próximo al argumento y que sea entero. Si hay dos números en esas condiciones, entonces devuelve el más cercano al infinito positivo. Si el argumento es NaN, entonces se devuelve NaN. Si el argumento es el infinito positivo, entonces se devuelve el infinito positivo. Si el argumento es el infinito negativo, entonces se devuelve el infinito negativo. Si el argumento es el cero positivo, entonces se devuelve el cero positivo. Si el argumento es el cero negativo, entonces se devuelve el cero negativo. Si el argumento es menor que cero, pero mayor o igual que  -0.5, entonces se devuelve el cero negativo.

NOTA: Para estos dos últimos caso, el resultado de llamar a la función  round no es el mismo que el resultado de añadir 0.5 y a continuación llamar a la función floor.

5 Modelo de datos

XPath opera sobre un documento XML considerándolo como un árbol. Esta sección describe la forma en que XPath modela un documento XML como un árbol. Este modelo es solamente conceptual y no impone ninguna implementación en particular. La relación entre este modelo y el Conjunto de Información XML [XML Infoset] se describe en [ B XML Information Set Mapping ] .

Los documentos XML sobre los que opera XPath deben ser acordes con la Recomendación de Espacios de Nombres XML  [XML Names].

El árbol contiene nodos. Hay siete tipos de nodos:

nodos raíz nodos elemento

nodos texto

nodos atributo

nodos espacio de nombres

nodos instrucción de procesamiento

nodos comentario

Para cada tipo de nodo, hay una forma de determinar un  valor de cadena para los nodos de ese tipo. Para algunos tipos de nodo, el valor de cadena es parte del nodo; para otros tipos de nodo, el valor de cadena se calcula a partir del valor de cadena de nodos descendientes.

NOTA: Para nodos elemento y nodos raíz, el valor de cadena de un nodo no es lo mismo que la cadena devuelta por el método DOMnodeValue  (véase [DOM]).

Algunos tipos de nodo tienen también un  nombre expandido, que es un par formado por una parte local y un URI de espacio de nombres. La parte local es una cadena. EL URI de espacio de nombres es o bien nulo o bien una cadena. Un namespace name especificado en una declaración de espacio de nombres de un documento XML, es una referencia URI tal como se define en [RFC2396]; Esto implica que puede tener un identificador de fragmento y puede ser relativo. El componente URI de espacio de nombres de un nombre expandido depende de la implementación si el nombre expandido es la expansión de un  QName cuyo prefijo se declara en una declaración de espacio de nombres con un nombre de espacio de nombres que es un URI relativo (con o sin identificador de fragmento). Una expresión XPath que dependa del valor del componente URI de espacio de nombres de uno de tales  nombres expandidos no es interoperable. Dos nombres expandidos son iguales si tienen la misma parte local, y o bien ambos tienen un URI de espacio de nombres nulo o bien ambos tienen URIs de espacio de nombres no nulos que son iguales.

Hay una ordenación, el orden de documento, definida sobre todos los nodos del documento correspondiente con el orden en que el primer caracter de la representación XML de cada nodo aparece en la representación XML del documento tras la expansión de las entidades generales. Así, el nodo raíz será el primer nodo. Los nodos elemento aparecen antes de sus hijos. Por tanto, el orden de documento ordena los nodos elemento en el orden de aparición de sus etiquetas de apertura en el XML (tras la expansión de entidades). Los nodos atributo y los nodos espacio de nombres de un elemento aparecen antes que los hijos del elemento. Los nodos espacio de nombres aparecen por definición antes que los nodos atributo. El orden relativo de los nodos espacio de nombres depende de la implementación. El orden relativo de los nodos atributo depende de la implementación. El Orden inverso de documento  es el inverso del orden de documento.

Los nodos raíz y los nodos elemento tienen una lista ordenada de nodos hijo. Los nodos nunca comparten un hijo: si un nodo no es el mismo nodo que otro, entonces ninguno de los hijos del primer nodo será el mismo nodo que ninguno de los hijos del otro nodo. Todos los nodos salvo el nodo raíz tienen exactamente un  padre, que es o bien un nodo elemento o bien el nodo raíz. Un nodo raíz o un nodo elemento es el

padre de cada uno de sus nodos hijo. Los descendientes de un nodo son los hijos del nodo y los descendientes de los hijos del nodo.

5.1 Nodo Raíz

El nodo raíz es la raíz del árbol. No aparecen nodos raíz salvo como raíz del árbol. El nodo elemento del elemento de documento es hijo del nodo raíz. El nodo raíz tiene también como hijos los nodos instrucción de procesamiento y comentario correspondientes a las instrucciones de procesamiento y comentarios que aparezcan en el prólogo y tras el fin del elemento de documento.

El valor de cadena del nodo raíz es la concatenación de los  valores de cadena de todos los nodos texto descendientes del nodo raíz en orden de documento.

El nodo raíz no tiene nombre expandido.

5.2 Nodos elemento

Hay un nodo elemento por cada elemento en el documento. Los nodos elemento tienen un  nombre expandido calculado expandiendo el QName del elemento especificado en la etiqueta de acuerdo con la Recomendación de Espacios de Nombres XML [XML Names]. El URI de espacio de nombres del nombre expandido del elemento será nulo si el QName no tiene prefijo y no hay un espacio de nombres por defecto aplicable.

NOTA: En la notación del Apéndice A.3 de [XML Names], la parte local del nombre expandido se corresponde con el atributo type del elemento ExpEType; El URI de espacio de nombres del nombre expandido se corresponde con el atributo ns del elemento ExpEType, y es nulo si el atributo ns del elemento ExpEType es omitido.

Los hijos de un nodo elemento son los nodos elemento, nodos comentario, nodos instrucción de procesamiento y nodos texto que contiene. Las referencias de entidades tanto a entidades internas como externas son expandidas. Las referencias de caracteres son resueltas.

El valor de cadena de un nodo elemento es la concatenación de los valores de cadena de todos los nodos texto descendientes del nodo elemento en orden de documento.

5.2.1 Identificadores únicos

Los nodos elemento pueden tener un identificador único (ID). Este es el valor del atributo que se declara en el DTD como de tipo ID. No puede haber dos elementos en un documento con el mismo ID. Si un procesador XML informa de la existencia de dos elementos de un documento con el mismo ID (lo cuales posible sólo si el documento es no valido)  entonces el segundo elemento en orden de documento debe ser tratado como si no tuviese ID.

NOTA: Si un documento no tiene DTD, entonces ningún elemento del documento tendrá ID.

5.3 Nodos atributo

Cada nodo elemento tiene asociado un conjunto de nodos atributo; el elemento es el  padre de cada uno de esos nodos atributo; sin embargo, los nodos atributo no son hijos de su elemento padre.

NOTA: Esto es distinto de lo que ocurre en el DOM, que no se refiere a los elementos que llevan un atributo como padres del atributo (véase [DOM]).

Los elementos nunca comparten nodos atributo: Si dos nodos elemento son distintos, entonces ninguno de los nodos atributo del primer elemento será el mismo nodo que ningún nodo atributo del otro nodo elemento.

NOTA: El operador = comprueba si dos nodos tienen el mismo valor, no si son el mismo nodo. Así, atributos de dos elementos diferentes pueden ser comparados como iguales utilizando =, a pesar de que no son el mismo nodo.

Un atributo tomado por defecto se trata igual que uno especificado. Si un atributo se había declarado para el tipo del elemento en la DTD, aunque el valor por defecto se había declarado como #IMPLIED , y el atributo no fue especificado en el elemento, entonces el conjunto de nodos atributo del elemento no contendrá un nodo para el atributo.

Algunos atributos, tal como xml:lang y xml:space, tienen la semántica de ser aplicables a todos los elementos que sean descendientes del elemento que lleva el atributo, salvo que sean redefinidos por una instancia del mismo atributo en otro elemento descendiente. Sin embargo, esto no afecta a donde aparecen los nodos atributo en el árbol: un elemento tiene nodos atributo correspondientes únicamente a atributos explícitamente especificados en la etiqueta de apertura o etiqueta de elemento vacío de dicho elemento o que fueron explícitamente declarados en la DTD con un valor por defecto.

Los nodos atributo tienen un nombre expandido y un valor de cadena. El nombre expandido se calcula expandiendo el QName especificado en la etiqueta en el documento XML de acuerdo con la Recomendación de Espacios de Nombres XML [XML Names]. El URI de espacio de nombres del nombre del atributo será nulo si el QName del atributo no tiene prefijo.

NOTA: En la notación del Apéndice A.3 de [XML Names] , la parte local del nombre expandido se corresponde con el atributo name del elemento ExpAName; el URI de espacio de nombres del nombre expandido se corresponde con el atributo ns del elemento ExpAName, y es nulo si el atributo ns del elemento ExpAName es omitido.

Los nodos atributo tienen un valor de cadena. El valor de cadena es el valor normalizado tal como se especifica en la Recomendación XML [XML]. Un atributo cuyo valor normalizado es una cadena de longitud cero no es tratado de una forma especial: da lugar a un nodo atributo cuyo valor de cadena es una cadena de longitud cero.

NOTA: Para atributos por defecto es posible que la declaración tenga lugar en una DTD externa o una entidad de parámetro externa. La Recomendación XML no impone a los procesadores XML la lectura de DTDs externas o parámetros externos salvo que el procesador incluya validación. Una hoja de estilo u otro mecanismo que asuma que el árbol XPath contiene valores de atributos por defecto declarados en una DTD externa o entidad de parámetro podría no funcionar con algunos procesadores XML no validadores.

No hay nodos atributo correspondientes a atributos que declaran espacios de nombres (véase [XML Names]).

5.4 Nodos espacio de nombres

Cada elemento tiene un conjunto asociado de nodos espacio de nombres, uno para cada uno de los distintos prefijos de espacio de nombres con efecto sobre el elemento (incluyendo el prefijo xml, que está implícitamente declarado según la Recomendación de Espacios de Nombres XML [XML Names]) y uno para el espacio de nombres por defecto si hay alguno con efecto sobre el elemento. El elemento es el padre de cada uno de los nodos espacio de nombres; sin embargo, los nodos espacio de nombres no son hijos de su elemento padre. Los elementos nunca comparten nodos espacio de nombres: Si dos nodos elemento son distintos, entonces ninguno de los nodos espacio de nombres del primer elemento será el mismo nodo que ningún nodo espacio de nombres del otro nodo elemento. Esto significa que los elementos tendrán un nodo espacio de nombres:

para cada atributo del elemento cuyo nombre empiece por xmlns:; para cada atributo de un elemento ancestro cuyo nombre empiece por xmlns:

salvo que el propio elemento o un ancestro más cercano  redeclaren el prefijo;

para atributos xmlns, si el elemento o alguno de sus ancestros tienen dicho atributo y el valor del atributo en el  más cercano de los elementos que lo tienen es no vacío

NOTA: Un atributo xmlns="" "desdeclara" el espacio de nombres por defecto (véase [XML Names]).

Los nodos espacio de nombres tienen un nombre expandido: la parte local es el prefijo de espacio de nombres (este es vacío si el nodo espacio de nombres corresponde al espacio de nombres por defecto); el URI de espacio de nombres es siempre nulo.

El  valor de cadena de un nodo espacio de nombres es el URI de espacio de nombres que se está asociando al prefijo de espacio de nombres; si el nombre de espacio de nombres que aparece en la declaración de espacio de nombres del documento XML es un URI relativo (con o sin identificador de fragmento), entonces el valor de cadena depende de la implementación. Una expresión XPath que dependa del  valor de cadena de uno de tales nodos de espacio de nombres no es interoperable. 

5.5 Nodos instrucción de procesamiento

Hay un nodo instrucción de procesamiento para cada instrucción de procesamiento, salvo para aquellas que aparezcan dentro de la declaración de tipo de documento.

Las instrucciones de procesamiento tienen un nombre expandido: la parte local es el destinatario de la instrucción de procesamiento; el URI de espacio de nombres es nulo. El valor de cadena de un nodo instrucción de procesamiento es la parte de la instrucción de procesamiento que sigue al destinatario y todo el espacio en blanco. No incluye la terminación ?>.

NOTA: La declaración XML no es una instrucción de procesamiento. En consecuencia, no hay nodo instrucción de procesamiento correspondiente a ella.

5.6 Nodos comentario

Hay un nodo comentario para cada comentario, salvo para aquellos que aparezcan dentro de la declaración de tipo de documento.

El valor de cadena de los comentarios es el contenido del comentario sin incluir el inicio <!-- ni la terminación  -->.

Los nodos comentario no tienen  nombre expandido.

5.7 Nodos texto

Los datos de caracter se agrupan en nodos texto. En cada nodo texto se agrupan todos los datos de caracter que sea posible: un nodo texto nunca tiene un hermano inmediatamente anterior o siguiente que sea nodo texto. El valor de cadena de los nodos texto son los datos de caracter. Los nodos texto siempre tienen al menos un caracter.

Cada caracter en una sección CDATA se trata como datos de caracter. Así, <![CDATA[<]]> en el documento fuente será tratado igual que &lt;. Ambos darán lugar a un único caracter  < en un nodo texto en el árbol. Por tanto, una sección CDATA se trata como si  <![CDATA[ y ]]> se quitasen y cada aparición de < y & fuese reemplazada por &lt; y &amp; respectivamente.

NOTA: Cuando un nodo texto que contiene un caracter < se escribe como XML, el caracter <  debe ser escapado mediante, por ejemplo, el uso de &lt;, o incluyéndolo en una sección CDATA.

Los caracteres dentro de comentarios, instrucciones de procesamiento y valores de atributos no producen nodos texto. Los finales de línea en entidades externas se normalizan como #xA tal como se especifica en la Recomendación XML [XML]. El espacio en blanco fuera del elemento de documento no produce nodos de texto.

Los nodos de texto no tienen nombre expandido .

6 Conformidad

XPath está diseñado principalmente para ser un componente que puede ser utilizado por otras especificaciones. Por consiguiente, XPath confía a las especificaciones que lo usan (tales como  [XPointer] y [XSLT]) la especificación de criterios de conformidad de las implementaciones de XPath y no define ningún criterio de conformidad para implementaciones de XPath independientes.

http://www.sidar.org/recur/desdi/traduc/es/xml/xpath.html

7.10.2 Xquery.

Introducción

De un tiempo a esta parte la comunidad de desarrolladores ha visto la aparición de muchas nuevas tecnologías. Tecnologías éstas que, mientras solucionan problemas y abren posibilidades de desarrollo (como XML y los Servicios Web), también provocan nuevos requerimientos. En el presente artículo se pretende introducir otra nueva tecnología que surge como la necesidad de consultar documentos y bases de datos XML: el XQuery.

¿X Qué?

XQuery es un leguaje de consultas estándar, publicado por el W3C (World Wide Web Consortium) que utiliza la notación XML para definir consultas y manejar los resultados. XQuery es lo suficientemente flexible como para consultar un amplio espectro de orígenes de datos, incluyendo bases de datos relacionales, documentos XML, Servicios Web, aplicaciones y sistemas heredados.

Alcance del documento

Este documento no pretende ser un manual de XQuery, sino introducir la tecnología a través de conceptos teóricos y ejemplos prácticos; demostrar la amplia aceptación que está teniendo en todo tipo de aplicaciones y exponer algunos ejemplos concretos con la nueva versión de Microsoft SQL Server (Yukon).

Antecedentes

XML ha significado mucho para el desarrollo de sistemas; cuestiones tales como la posibilidad de comunicar de manera transparente sistemas pertenecientes a distintas plataformas habrían sido impensadas en otros tiempos. Aunque XML es un paso importante, por sí solo no es de gran utilidad. Lo que realmente hace potente a esta tecnología es el conjunto de estándares que se han desarrollado (y los que aun están en desarrollo) en torno a la misma.

Entonces, ¿Qué es XQuery?

XQuery es un lenguaje. Provee mecanismos para extraer información de bases de datos XML nativas, así como de otro tipo de orígenes de datos (como ser bases de datos relacionales). Entre otras cosas, permite la posibilidad de obtener datos de un archivo XML y una tabla de la base de datos relacional con una sola consulta. El lector comprenderá lo ambicioso del proyecto, y las consecuentes dificultades. XQuery se presenta como un lenguaje funcional, en vez de ejecutar comandos como lo haría un lenguaje procedural, cada consulta es una expresión a ser evaluada. Las expresiones se pueden combinar para hallar nuevas expresiones.

XPath

XQuery hace un uso intensivo de XPath (un lenguaje utilizado para seleccionar porciones de XML); de hecho algunos ven a XQuery como un superconjunto de XPath. En el gráfico que se

muestra en la Figura 1 se puede visualizar algunas de las especificaciones del W3C, ubicadas por orden de aparición. XPath en un principio fue parte de XSL 1.0 y luego se desarrolló como una especificación separada. La nueva versión de XPath (XPath 2.0) está siendo desarrollada de manera conjunta a XQuery, por el mismo grupo de trabajo.

Figura 1: Especificaciones del W3C. Volver al texto.

Las especificaciones que se encuentran detrás de la línea de puntos se encuentran liberadas; las que están después, se encuentran en una etapa de "Work in Progress", aun se está trabajando sobre ellas. Como se puede ver, XQuery es una de ellas.

XPath se describe mejor con ejemplos que con especificaciones formales de sintaxis, veamos algunos.

Para los ejemplos utilizaremos la base de datos AdventureWorks que está incluida en el SQL Server 2005 Beta 1 (Yukon). En particular utilizaremos la columna CatalogDescription de la tabla ProductModel que es de tipo XML (la nueva versión de SQL Server permite almacenar XML de manera nativa). Ver Figura 2:

Figura 2. Volver al texto.

A continuación se ven algunos de los datos que contiene la columna CatalogDescription. Es decir, éstos son los datos XML que se encuentran en un registro de la tabla ProductModel:

<ProductDescription ProductModelID="19" ProductModelName="Mountain 100"> <Summary> Our top-of-the-line competition mountain bike. Performance-enhancing options include the innovative HL Frame,

super-smooth front suspension, and traction for all terrain. </Summary> <Manufacturer> <Name>AdventureWorks</Name> <ProductURL>HTTP://www.Adventure-works.com</ProductURL> </Manufacturer> <Features> <wm:Warranty> <wm:WarrantyPeriod>3 years</wm:WarrantyPeriod> <wm:Description>parts and labor</wm:Description> </wm:Warranty> <wm:Maintenance> <wm:NoOfYears>10 years</wm:NoOfYears> <wm:Description>maintenance contract available through...</wm:Description> </wm:Maintenance> </Features> <Picture> <Angle>front</Angle>

<Size>small</Size> <ProductPhotoID>31</ProductPhotoID> </Picture></ProductDescription>

(Consulta el documento completo accediendo a los ejemplos de este artículo.)

Dados los datos origen, vayamos a los ejemplos de consultas XPath:

/ProductDescription/Summary Selecciona todos los elementos <Summary> que son hijos del elemento <ProductDescription>, que es el elemento raíz del documento.

//Summary Selecciona todos los elementos <Summary> que se encuentran dentro del documento. La doble barra indica profundidad arbitraria.

count(//Summary) Retorna el número de elementos <Summary> que aparecen en el documento.

//Picture[Size = "small"] Retorna todos los elementos <Picture>, de profundidad arbitraria, que tienen un hijo cuyo valor es "small".

//ProductDescription[@ProductModelID=19] Retorna todos los elementos que contienen un atributo ProductModelID y su

valor es 19. El símbolo @ indica que ProductModelID es un atributo. Verás estos atributos en la primera línea del código XML que se lista arriba.

//ProductDescription[@ProductModelID] Retorna todos los elementos que contienen un atributo, independientemente del valor que contengan.

//ProductDescription/@ProductModelID Retorna los valores del atributo ProductModelID.

//Size[1] Retorna el primer nodo <Size> que encuentra.

Modelo de Datos

XQuery está definido en términos de un modelo formal abstracto, no en términos de texto XML. Los términos formales están definidos en el documento XQuery 1.0 and XPath 2.0 Data Model. Cada entrada a una consulta es una instancia de un modelo de datos, y la salida de una consulta también. En torno a este enfoque existen disputas entre los que provienen del "mundo de los documentos" (la comunidad XML) y los que provienen del "mundo de las bases de datos". En XML Query Languages: Experiences and Exemplars, Fernández, Siméon y Waler (actuales integrantes del Working Group que trabaja en la recomendación) exponen los lenguajes antecesores a XQuery, así como las diferencias entre las dos comunidades.

La comunidad de bases de datos defiende la importancia de tener un modelo de datos; de hecho, este es el enfoque adoptado por el comité. Se intenta lograr un lenguaje cerrado con respecto al modelo de datos. Se dice que un lenguaje es cerrado con respecto a un modelo de datos si se puede garantizar que el valor de cada expresión en el lenguaje se encuentra dentro del modelo.

En el modelo de datos XQuery, cada documento es representado como un árbol de nodos. Los tipos de nodos posibles son:

Document Element Attribute Text Namespace Processing Instruction Comment

Cada nodo en el modelo de datos es único e idéntico a sí mismo, y diferente a todos los demás. Esto no implica que no puedan tener valores iguales, sino que conceptualmente se los debe tomar como entidades diferentes. Podría trazarse una relación con el principio de identidad existente en la teoría de objetos.

Además de los nodos, el modelo de datos permite valores atómicos (atomic values), que son valores simples que se corresponden con los valores simples (simple types) definidos en la recomendación XML Schema, Part 2 del W3C. Estos pueden ser string, boolean, decimal, integer, float, double y date.

Un ítem es nodo simple o valor atómico. Una serie de ítems es conocida como sequence (secuencia). En XQuery cada valor es una secuencia, y no hay distinción entre un ítem simple y una secuencia de un solo ítem. Las secuencias solo pueden contener nodos o valores atómicos, no pueden contener otras secuencias. El primer nodo en cualquier documento es el "nodo documento" (document node). El nodo documento no se corresponde con nada visible en el documento, éste representa el mismo documento.

Los nodos conectados forman un árbol, que consiste en un nodo "root" y todos los nodos que

cuelgan de él. Un árbol cuyo root es un nodo documento se denomina árbol documento, todos los demás son denominados fragmentos.

Expresiones FLWOR

Las expresiones FLWOR (que en estos ámbitos suelen pronunciarse "flower") son al XQuery lo que las distintas cláusulas dentro de una sentencia Select (el select, from, where, etc) son al SQL. Es decir, son sus bloques principales. El nombre viene de For, Let, Where, Order by y Return:

FOR: asocia una o más variables a expresiones, creando un conjunto de tuplas en el cual cada tupla vincula una variable dada a uno de los ítems a los cuales está asociada la expresión evaluada.

LET: vincula las variables al resultado de una expresión, agregando estos vínculos a las tuplas generadas por la cláusula FOR.

WHERE: filtra tuplas, quedando solo aquellas que cumplen con la condición. ORDER BY: ordena las tuplas en el conjunto de tuplas. RETURN: construye el resultado de la expresión FLWOR para una tupla dada.

Las cláusulas FOR y LET arman el conjunto de tuplas sobre el cual se evaluará la sentencia FLWOR, al menos una de estas cláusulas tiene que existir en una consulta. Con estas sentencias se consigue buena parte de la funcionalidad que diferencia a XQuery de XPath. Entre otras cosas permite construir el documento que será la salida de la sentencia.

Ejemplos

SQL Server 2005 Beta 1 permite realizar consultas XQuery puras o embeber XQuery dentro de consultas SQL. Posee un diseñador visual de consultas XQuery (el Microsoft XQuery Designer), una vista previa se presenta en la Figura 3:

Figura 3: Microsoft XQuery Designer. Volver al texto.

Uno puede disponer de la estructura de los documentos XML simplemente arrastrando columnas desde el Object Explorer (1) al Source Documents (2). Una vez que se dispone del documento seleccionado, puede arrastrar los Elementos que desea seleccionar al recuadro central superior (3); esto va escribiendo la consulta en el recuadro central (4). Una vez ejecutada la consulta, se puede observar el resultado en el recuadro central inferior (5). En el ejemplo simplemente se están obteniendo todos los elementos "Manufacter" que se encuentran dentro de ProductDescription.

Veamos una consulta más complicada que la anterior:

1. Obtener los tamaños de las figuras de aquellos productos que tengan la foto 31. Mostrar el resultado dentro de nodos denominados Resultado.

2. Consulta:

namespace ns1="http://www.adventure-works.com/schemas/products/description"

for $Picture in /ns1:ProductDescription/ns1:Picture

where //ns1:ProductPhotoID=31

return<ns1:Resultado>

{//ns1:Size

}</ns1:Resultado>

3. Resultado:

<ns1:Resultado xmlns:ns1="http://www.adventure-works.com/schemas/products/description"> <ns1:Size>small</ns1:Size></ns1:Resultado><ns1:Resultado xmlns:ns1="http://www.adventure-works.com/schemas/products/description"> <ns1:Size>small</ns1:Size></ns1:Resultado>

En esta consulta se puede ver lo siguiente:

La definición de ns1 sirve para determinar cuál es el esquema entrante a la consulta. Recuerda que XQuery no trabaja sobre documentos de texto XML, sino sobre modelos de datos.

La cláusula For … Where sirve para determinar cuál será el modelo entrante de datos. En nuestro ejemplo buscaremos aquellos elementos Picture que se encuentren por debajo de ProductDescription en la jerarquía.

Con la cláusula Return se arma la salida de la consulta. Esta contará de nodos etiquetados como "Resultado" con nodos hijo Size.

Otra forma de realizar consultas XQuery al motor es incrustándolas dentro de un SQL-Select. Veamos la siguiente consulta:

1. Seleccionar la fecha de modificación (ModifiedDate, de tipo DateTime) y los elementos "Step" (pasos) que se encuentran dentro de las instrucciones (Instructions, de tipo XML).

2. Consulta:

SELECT ModifiedDate, Instructions::query(' namespace AWMI="http://schemas.adventure-works.com/ManufInstructions/ByProdModel" for $Step in //AWMI:WorkCenter[1]/AWMI:step return string($Step)') as ResultFROM ProductPlanWhere ProductModelID=7

3. Resultado:

ModifiedDate Result---------------------- -------------------------------------

10/07/2003 10:33:27 p. Insert aluminum sheet MS-2341 into...

(1 row(s) affected)

Nota que la pseudocolumna Result se obtiene a partir de la consulta XQuery. Si analizamos la cláusula For:

for $Step in //AWMI:WorkCenter[1]/AWMI:step 

Encontraremos una expresión XPath dentro, la cual indica "En el documento definido en AWMI, busca dentro del primer nodo WorkCenter que encuentres, sin importar la profundidad que tenga, un Elemento Step"

En definitiva, esta consulta devuelve: "un Elemento Step (identificado por la consulta XQuery) que se encuentra dentro del documento XML de la columna Intructions de la tabla ProductPlan para el ProductModelID 7".

Con este último ejemplo puedes comenzar a descubrir la potencia de combinar ambos lenguajes, así como también las complicaciones que podría conllevar una mala utilizacion de esto. Imagínate un diseñador de Bases de Datos que confunda la estructura que podría conseguir con un documento XML y las estructuras detrás del modelo relacional de bases de datos.

Debe quedar claro que cuando hablamos de XML, en términos formales, hablamos de información semi-estructurada. Si no tenemos en cuenta esto podríamos derivar en diseños ineficientes.

http://www.microsoft.com/spanish/msdn/comunidad/mtj.net/voices/art183.asp

7.10.3 XSLT.

Qué es XSLT

XSLT is una tecnología que permite que un documento XML se transforme en otro.

Estos documentos resultantes son formatos principalmente basados en texto como HTML, WML, RTF o cualquier otro archivo de texto. Hoy en día, XLST tiene su mayor uso en la generación de archivos HTML a partir de documentos XML, y este es el tipo de transformaciones que discutiremos en las próximas secciones.

Una transformación XSLT trabaja basada en dos archivos: un documento XML bien estructurado y una hoja de estilos. El primero se llama archivo de entrada y el segundo documento de transformación. Un proceso XLST es aplicado sobre el documento de entrada y usa el archivo de transformación para generar un tercer documento llamado archivo de salida. El archivo de salida podría ser también un

documento XML, pero podría ser también cualquier documento de texto como mencionamos anteriormente. La figura siguiente nos ilustra como transcurre un proceso XLST:

Figura 3: Proceso XSLT

Plantillas XSLT

Una transformación realizada por un proceso XLST puede considerarse como una o más operaciones sobre la estructura y los datos del documento de entrada. Estas operaciones pueden consistir en un grupo de filtros, agrupación, clasificación, arirtmética, de carácteres y otras. Como bien sabe, todos estos tipos de operaciones pueder ser realizados por un programa como el primero mostrado anteriormente en forma de API orientada. XSLT, por otro lado, define un idioma declaratorio que delimita reglas que serán aplicadas sobre ciertas partes del documento de entrada. Estas reglas se almacenan en las plantillas. Las plantillas son llamadas una o más veces durante el proceso de entrada del documento y son las responsables de generar el archivo de salida.

Es común diseñar plantillas XSLT que serán aplicadas a un determinado nodo o grupo de ellos en el documento XML de entrada. La llave para definir cada nodo o grupo de nodos se procesará por una plantilla XLST devuelta en XPath. La estructura general para la plantilla XLST que se aplicará al nodo "/rss/item" en nuestro documento RSS es mostrada a continuación:

<template match="/rss/channel/item"> <!-- Template rules go here --></template>

La plantilla XSLT tiene un importante atributo que especifica mediante una expresión XPath a cual nodo será aplicable, de esta manera encontrará el nodo que necesitamos procesar. La misma será ejecutada por cada nodo devuelto por la expresión XPath en el atributo "match". En el siguiente ejemplo, se aplicará a todos los elementos "item" que sean hijos del elemento "channel", que a su vez es hijo del elemento "rss".

Así nos quedará el código de la hoja de estilos XLST:

<xsl:stylesheet xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform" version="1.0"> <xsl:template match="/rss/channel/item"> <!-- Template rules goes here --> </xsl:template></xsl:stylesheet>

Les comento que los elementos utilizados en el ejemplo anterior son prefijados por "xsl:". Esto justamente es un prefija para XML Namespace http://www.w3.org/1999/XSL/Transform (si no está familiarizado con XML Namespaces, puede hacer referencia al mismo en el sitio de W3C XML Namespaces). En el Namespace estarán elementos y atributos XLST y deberán ser declarados en el elemento raíz del documento XLST. El elemento raíz de una hoja de estilos XLST se denomina <stylesheet>. Todos los elementos XLST deberán encontrarse dentro del Namespace "http://www.w3.org/1999/XSL/Transform". Este es definido por W3C y todos los procesadores XSLT lo reconocerán. Recuerde que los Namespaces de XML son solamente URIs (Uniform Resource Identifiers) los nombres no necesitan existir físicamente como un recurso o sitio de Internet. Incluso, siendo los Namespaces de XML direcciones URL no significa que debemos tener una conexión a Internet para utilizar XLST. Los Namespaces de XML son solamente nombres y por consiguiente no necesitamos una conexión real a Internet, además ninguna conexión es realizada durante el proceso.

Pero está faltando algo en el documento: todas las plantillas XLST tienen una plantilla implícita llamada plantilla predefinida (default template). Esta plantilla presenta un comportamiento normal que copia todos los elementos y atributos del elemento raíz hacia delante. En nuestro ejemplo esto no es lo que deseamos, pues solo queremos mostrar los títulos de las noticias y sus descripciones.

Para evitar este comportamiento, debemos definir una plantilla en la que coincidan los elementos de la raíz y las llamadas en la plantilla al elemento "item" explícitamente. A continuación exponemos otra versión de nuestra hoja de estilos XLST:

<xsl:stylesheet xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform" version="1.0"> <xsl:template match="/"> <xsl:apply-templates select="/rss/channel/item" /> </xsl:template> <xsl:template match="/rss/channel/item"> <!-- Template rules go here --> </xsl:template>

</xsl:stylesheet>

El ejemplo nos muestra como el elemento raíz de la plantilla ("/") tiene un elemento hijo llamado "apply-templates". Este elemento fuerza la ejecución de todas las plantillas que coincidan con el valor de XPath incluida como el valor del atributo "select". En nuestro caso, el valor del atributo "match" es "/rss/channel/item", y será ejecutado por cada elemento "item" de nuestro documento XML de entrada.

¡Detengámonos! No tenemos ninguna regla definida en la plantilla para el elemento "item". Realmente hemos pospuesto el tema hasta el momento. ¡Por lo tanto, agregaremos algo útil a nuestra plantilla!

Suponga que necesitemos crear un documento HTML como resultado de nuestro proceso XLST; ahora nos gustaría mostrar los títulos de las noticias en párrafos independientes. Todo lo que necesitamos hacer es incluir código HTML apropiado en nuestro elemento . Como definir un párrago en HTML, ¿correcto?. ¡Usando la etiquete "<P>"!. ¿Como podemos obtener el valor de nuestro documento de entrada XML?. Existe un elemento XLST que hace ese trabajo por nosotros sorprendentemente. Es el elemento <value-of>. El mismo también tiene un atributo "select". Este atributo definirá la expresión XPath necesaria para obtener un valor de un nodo del documento de entrada y el valor resultante será reemplazado por el elemento <value-of> cuando la salida sea generada.

En el siguiente ejemplo observaremos el uso del elemento <value-of>:

<xsl:stylesheet xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform" version="1.0"> <xsl:template match="/"> <xsl:apply-templates select="/rss/channel/item" /> </xsl:template> <xsl:template match="/rss/channel/item"> <P> <xsl:value-of select="title" /> </P> <HR color="blue" size="1" /> </xsl:template></xsl:stylesheet>

Para asociar la hoja de estilos a un documento XML debemos realizar un trabajo similar al que hicimos cuando asociamos la hoja de estilos CSS. Continuaremos usando la instrucción <?xml=stylesheet ?> pero ahora, en vez de especificar el tipo MIME como “text/css”, usaremos el valor “text/xsl”. El atributo “href” apuntará a nuestro archivo XSLT .

Ponga el código mostrado anteriormente en un archivo llamado “RSSNormal.xsl” y sálvelo en la misma carpeta del archivo RSS.xml que ya habíamos creado. Ahora, cambie la instrucción del archivo RSS.xml y haga que luzca de la siguiente manera:

<?xsl-stylesheet href=”RSSNormal.xsl” type=”text/xsl” ?>

A continuación, abrimos el archivo RSS.xml con el Internet Explorer y veremos la hoja de estilos XLST que recientemente creamos aplicada al archivo XML. Esta será su nueva apariencia:

Figura 4: XML con una hoja de estilos XSLT aplicada

Internet Explorer también tiene sus Transformaciones

A partir de la versión 5.0, Internet Explorer es capaz de mostrar los archivos XML en forma de árbol. Los elementos pueden ser expandidos y contraídos a cualquier nivel y esto facilita su visualización; especialmente en los más complejos..

En la actualidad Internet Explorer usa el componente MSXML de la librería Win32 para transformar los archivos XML cuando son abiertos. Esta transformación la realiza a través de XSLT y podemos ver fácilmente la fuente de la transformación tecleando la siguiente línea en la Barra de Direcciones del navegador:

res://msxml.dll/defaultss.xslCada versión de la librería MSXML tiene predefinida su propia hoja de estilos. Podemos ver la hoja de estilos de cada versión cambiando solamente la línea anterior por su correpondiente versión de la DLL MSXML, por ejemplo: res://msxml3.dll/defaultss.xslres://msxml4.dll/defaultss.xsl

Figure 5: XML Web Control

Usando XSLT en ASP.NET (el camino fácil)

Cuando desarrollamos aplicaciones Web con ASP.NET, podemos usar una estrategia para transformar documentos XML a través de XSLT. Tenemos a nuestra disposición en .NET Framework una clase Web Control llamada "Xml". Esta clase se encuentra en el Namespace "System.Web.UI.WebControls". Para utilizar este Web Control en una Web Form, todo lo que debemos hacer es abrir nuestra Web Form en modo de diseño y arrastrar el control "Xml" desde la Caja de Herramientas hacia el formulario. La figura 5 muestra el XML Web Control en la caja de herramientas .NET.

El Xml Web Control es muy fácil de usar. Para que él muestre nuestro documento XML solo tenemos que especificar la localización del archivo XML en la propiedad "DocumentSource": clic derecho sobre nuestro XML Web Control en la vista de diseño y seleccionamos propiedades en el menú contextual. Especifique donde se encuentra su documento XML en la propiedad "DocumentSource" y nuestro Xml Web Control ya será funcional, aunque no muy bueno. Para propbarlo, haga click en el botón "Start" de la barra de herramientas estándar o presione F5. Será abierta una nueva instancia de nuestro navegador y su contenido deberá aparecer como la figura que mostramos a continuación:

Figura 6: Raw XML Document

¡Ok, estamos de acuerdo!. No es tan bonito. Permítame entonces mejorar la calidad de la presentación...

La clave radica en el archivo XSLT que recién creamos. Es muy fácil asociar nuestro XLST con la fuente XML usando XML Web Control. En la ventana propiedades del control observará una propiedad llamada "TransformSource". No es tan difícil suponer el propósito de esta propiedad. Si ha pensado asociar el archivo XML al que se refiere la propiedad "DocumentSource" con la hoja de estilos XSLT incluida en el mismo. Teclee el nombre del archivo XLST (RSSNormal.xsl) en la propiedad "TransformSource" y trate de ejecutar la aplicación nuevamente. En este momento notaremos una mejora sustancial, gracias a la transformación XLST aplicada sobre el archivo XML. La siguiente figura muestra los resultados de la transformación, ahora mucho mejor.

Figura 7: XML con una simple hoja de estilos XSLT aplicada

Figure 8: Drop Down List en modo de Diseño

Le informo que puede cambiar las presentaciones del archivo XML asociando simplemente otras hojas de estilo XSLT en la propiedad "TransformSource" del Xml Web Server Control. Permítame intentar mejorar nuestra Web Form adicionando un control Drop Down List que permitirá intercambiar la visualización de la página dinámicamente. Habilitaremos solo dos opciones en nuestro control Drop Down List. Cada una de ellas cambiará la hoja de estilos XSLT aplicada sobre nuestro documento XML de entrada y mostrará el resultado cuando sea seleccionada. Una

opción mostrará una visualización simple de las noticias (solo los titulares) y la otra presentará una detallada información sobre cada noticia. Conseguiremos este comportamiento alternando la hoja de estilos XLST y reelaborando la página.

Desde la Caja de Herramientas, arraste el control DropDownList hacia el formulario y nómbrelo "DropDownView" por ejemplo. Trate de colocarlo sobre el control Xml. Si tiene problemas alineando los controles y no logra posicionarlos en el lugar que desea, pruebe cambiar la propiedad "pageLayout" del documento de GridLayout a FlowLayout. Ahora nuestro Web Form en modo de diseño deberá quedar igual que la figura 8.

Fije la propiedad "AutoPostBack" del control Drop Down List a "True", para generar el formulario nuevamente tan pronto como el usuario cambie su valor.

Haga doble clic en un área vacía del formulario o clic derecho sobre el mismo y seleccione "View Code" del menú contextual; a propósito, F7 es la vía más rápida de obtener los mismos resultados; también puede utilizarla... Copie y pegue el siguiente código en el método Page_Load:

private void Page_Load(object sender, System.EventArgs e){ // Define the visualization options if (!this.IsPostBack) { this.DropDownView.Items.Add("Normal View"); this.DropDownView.Items.Add("Detailed View"); }}

El método Page_Load de nuestro Formulario es asociado con el evento Load. Normalmente no vemos cuando esto sucede. Si es curioso y quiere ver como funciona, expanda la sección del código fuente "Web Form Designer generated code". Allí podrá ver el código responsable de asociar los eventos con los métodos correspondientes. Este código podrá ser localizado en el método "InicializeComponent" y es automáticamente generado por el Web Form Designer. No resulta una buena idea cambiar este código, ya que será sobreescrito la próxima vez que realice cambios en algún evento.

Ya contamos con dos opciones en el control Drop Down List, ahora debemos hacer que funcione cada vez que el usuario cambie las mismas. Para hacerlo utilizaremos el evento "SelectedItemChanged". Haga doble clic sobre el control Drop Down List y VS.NET mostrará el esquema del método "DropDownView_SelectedItemChanged". Ponga el siguiente código en el método para que la hoja de estilos XLST dependa de la opción seleccionada por el usuario:

private void DropDownView_SelectedIndexChanged(object sender, System.EventArgs e){ if (this.DropDownView.SelectedIndex == 1) { this.Xml1.TransformSource = "RSSDetailed.xsl";

} else { this.Xml1.TransformSource = "RSSNormal.xsl"; }}Necesitamos ahora crear el archivo RSSDetailed.xsl. Esta transformación presentará información más detallada sobre las noticias provenientes de RSS y mostrará una apariencia diferente. A continuación el código para nuestra hoja de estilos RSSDetailed.xsl: <xsl:stylesheet xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform" version="1.0"> <xsl:template match="/"> <xsl:apply-templates select="/rss/channel/item" /> </xsl:template> <xsl:template match="/rss/channel/item"> <span style="font-family:Verdana; font-size:10pt; display:block"> <span style="font-weight:bold; font-size:16pt; background:#CCCCCC; display:block"> <xsl:value-of select="title" /> </span> <xsl:apply-templates select="description" /> <hr color="blue" size="1" /> </span> </xsl:template> <xsl:template match="description"> <br/> <xsl:value-of select="." /> </xsl:template></xsl:stylesheet>

Simplemente copie este código en un archivo llamado “RSSDetailed.xsl” y póngalo en la misma carpeta donde colocó RSS.xml y RSSNormal.xsl. Después de eso, ejecute el programa nuevamente y observará como las hojas de estilo pueden ser alteradas durante la ejecución de un Formulario Web.

Figura 9: Formulario Web en ejecución con una visualización detallada

http://www.mug.org.ar/Web/ArticASP/241.aspx

7.11Almacenamiento de datos XML.7.12Aplicaciones.

Sistemas de Bases de Datos,Administración y usoAlice Y. H. TsaiEditorial Prentice HallMéxico 1990

DB2/SQL,Manual para programadoresTim MartynTim HartleyEditorial Mc.Graw HillEspaña 1991

Fundamentos de Bases de DatosSegunda ediciónHenry F. KorthAbraham SilberschatzEditorial Mc.Graw Hill