Modelo de Datos

1. Clasificacion

1.1. Modelo de Datos conceptuales: Determina la organización de los archivos, indices, llaves orden de campos, relaciones, tipos de datos.

1.2. Modelos nivel físico: Determina como están almacenados físicamente los datos (pistas,sectores,cilindros) representa el nivel mas bajo.

1.2.1. Modelos nivel de vista: Oculta parte de la información a los usuarios, es decir hace visible solo una parte de la base de datos.

2. Utilidad: Sirve de utilidad para ingresar personas en una base de datos y conocer por columnas informaciones como por ejemplo "Si esta exento de pagos o ect" aplicar restricciones para usuarios nulos que ya no estén pagando. Funciona en métodos como elecciones para ingresar candidatos, funciona como modelo de redes donde se pueden establecer nodos padres y nodos hijos para formar un árbol jerárquico en un sistema de datos. Actualmente existen modelos de datos aeronáuticos que permiten guardar e ingresar información y convertirlos en bases orientadas a objetos gráficos y a problemas orientados a la vida real.

3. Tipos

3.1. Diseños lógicos basados en objetos: Describen los datos en nivel de visión y especifican las restricciones de datos.

3.2. Modelo lógico basado en registros: Los modelos lógicos basados en registros se utilizan para describir datos en los modelos conceptual y de visión. Los modelos basados en registros se llaman así porque la base de datos esta estructurada en registros de formato fijo.

3.2.1. Modelo de Red: Este es un modelo ligeramente distinto del jerárquico, en donde su diferencia fundamental es la modificación del concepto de un nodo permitiendo que ese nodo tenga diferentes hijos y se convierta en un árbol de datos.

3.2.2. Modelo entidad relación: Se basa una percepción del mundo real que consiste en un conjunto de objetos básicos denominados entidades y relaciones y tiene un alto nivel del abstracción.

3.2.2.1. Modelo relacional: Se utiliza para modelar problemas reales y administrar datos se basa por el uso de relaciones y posee diferentes restricciones.

4. Un modelo de datos es básicamente una descripción de algo conocido como contenedor de datos (algo en donde se guarda la información), es un método para almacenar y recuperar información de esos contenedores.

5. La abstracción de datos: Es un característica de un sistema de base de datos que permite operar con los datos sin necesidad de conocer todo los detalles de importancia teniendo una visión abstracta.

5.1. Modelo de datos semántico: También se relaciona con el mundo real. Expresa la información que permite el intercambio de información para interpretar su significado y incluye información semántica define como los datos se relacionan con la vida real.

6. Restricción de un modelo de datos: Definen algunas propiedades que deben cumplir los datos de una base y se puede aplicar en una columna o tabla completa o también en un esquema. Para entenderlo debemos comprender lo que es integridad de datos

6.1. Integridad en un modelo de Datos: Se refiere a la validez de los datos. Las bases de datos están llenas de datos basuras, referencias no validas a filas entre otras tablas, que han desaparecido...Y valores que no se significan nada para la lógica empresarial de su solución por mas tiempo. Esta basura no es solo propensa a diminuir el rendimiento si no que también es una bomba de tiempo bajo la lógica de su aplicación que eventualmente recuperara datos que no esta diseñada para comprender.