2 Diseño de bases de datos:
El Modelo conceptual, modelo Entidad-Relación

En este capítulo, y en los siguientes, explicaremos algo de teoría sobre el diseño bases de datos para que sean seguras, fiables y para que tengan un buen rendimiento.

La teoría siempre es algo tedioso, aunque intentaremos que resulte amena, ya que es necesaria. Aconsejo leer con atención estos capítulos. En ellos aprenderemos técnicas como el "modelado" y la "normalización" que nos ayudarán a diseñar bases de datos, mediante la aplicación de ciertas reglas muy sencillas. Aprenderemos a identificar claves y a elegir claves principales, a establecer interrelaciones, a seleccionar los tipos de datos adecuados y a crear índices.

Ilustraremos estos capítulos usando ejemplos sencillos para cada caso, en próximos capítulos desarrollaremos el diseño de algunas bases de datos completas.

Como siempre que emprendamos un nuevo proyecto, grande o pequeño, antes de lanzarnos a escribir código, crear tablas o bases de datos, hay que analizar el problema sobre el papel. En el caso de las bases de datos, pensaremos sobre qué tipo de información necesitamos guardar, o lo que es más importante: qué tipo de información necesitaremos obtener de la base de datos. En esto consiste el modelado de bases de datos.

Modelado de bases de datos

El proceso de trasladar un problema del mundo real a un ordenador, usando bases de datos, se denomina modelado.

Para el modelado de bases de datos es necesario seguir un procedimiento determinado. Pero, cuando el problema a modelar es sencillo, con frecuencia estaremos tentados de pasar por alto algunos de los pasos, y crear directamente bases de datos y tablas. En el caso de las bases de datos, como en cualquier otra solución informática, esto es un gran error. Siempre será mejor seguir todos los pasos del diseño, esto nos ahorrará (con toda seguridad) mucho tiempo más adelante. Sobre todo si alguna vez tenemos que modificar la base de datos para corregir errores o para implementar alguna característica nueva, algo que sucede con mucha frecuencia.

Además, seguir todo el proceso nos facilitará una documentación necesaria para revisar o mantener la aplicación, ya sea por nosotros mismos o por otros administradores o programadores.

La primera fase del diseño de una aplicación (la base de datos, generalmente, es parte de una aplicación), consiste en hablar con el cliente para saber qué quiere, y qué necesita realmente.

Esto es una tarea ardua y difícil. Generalmente, los clientes no saben demasiado sobre programación y sobre bases de datos, de modo que normalmente, no saben qué pueden pedir. De hecho, lo más habitual es que ni siquiera sepan qué es lo que necesitan.

Los modelos conceptuales ayudan en esta fase del proyecto, ya que facilitan una forma clara de ver el proceso en su totalidad, puesto que se trata de una representación gráfica. Además, los modelos conceptuales no están orientados a ningún sistema físico concreto: tipo de ordenador, sistema operativo, SGBD, etc. Ni siquiera tienen una orientación informática clara, podrían servir igualmente para explicar a un operario cómo funciona el proceso de forma manual. Esto facilita que sean comprensibles para personas sin conocimientos de programación.

Además de consultar con el cliente, una buena técnica consiste en observar el funcionamiento del proceso que se quiere informatizar o modelar. Generalmente esos procesos ya se realizan, bien de una forma manual, con ayuda de libros o ficheros; o bien con un pequeño apoyo ofimático.

Con las bases de datos lo más importante es observar qué tipo de información se necesita, y que parte de ella se necesita con mayor frecuencia. Por supuesto, modelar ciertos procesos puede proporcionarnos ayudas extra sobre el proceso manual, pero no debemos intentar que nuestra aplicación lo haga absolutamente todo, sino principalmente, aquello que es realmente necesario.

Cuando los programas se crean sin un cliente concreto, ya sea porque se pretende crear un producto para uso masivo o porque sólo lo vamos a usar nosotros, el papel del cliente lo jugaremos nosotros mismos, pero la experiencia nos enseñará que esto no siempre es una ventaja. Es algo parecido a los que pasa con los abogados o los médicos. Se suele decir que "el abogado que se defiende a si mismo tiene un necio por cliente". En el caso de los programadores esto no es tan exagerado; pero lo cierto es que, demasiadas veces, los programadores somos nuestros peores clientes.

Toda esta información recogida del cliente debe formar parte de la documentación. Nuestra experiencia como programadores debe servir, además, para ayudar y guiar al cliente. De este modo podemos hacerle ver posibles "cuellos de botella", excepciones, mejoras en el proceso, etc. Así mismo, hay que explicar al cliente qué es exactamente lo que va a obtener. Cuando un cliente recibe un producto que no esperaba, generalmente no se siente muy inclinado a pagar por él.

Una vez recogidos los datos, el siguiente paso es crear un modelo conceptual. El modelo más usado en bases de datos es el modelo Entidad-Relación, que es el que vamos a explicar en este capítulo.

Muy probablemente, esta es la parte más difícil de la resolución del problema. Es la parte más "intelectual" del proceso, en el sentido de que es la que más requerirá pensar. Durante esta fase, seguramente, deberemos tomar ciertas decisiones, que en cierto modo limitarán en parte el modelo. Cuando esto suceda, no estará de más consultar con el cliente para que estas decisiones sean, al menos, aceptadas por él, y si es posible, que sea el propio cliente el que las plantee. ;-)

La siguiente fase es convertir el modelo conceptual en un modelo lógico. Existen varios modelos lógicos, pero el más usado, el que mejor se adapta a MySQL y el que por lo tanto explicaremos aquí, es el modelo Relacional. La conversión entre el modelo conceptual y el lógico es algo bastante mecánico, aunque no por ello será siempre sencillo.

En el caso del modelo lógico relacional, existe un proceso que sirve para verificar que hemos aplicado bien el modelo, y en caso contrario, corregirlo para que sea así. Este proceso se llama normalización, y también es bastante mecánico.

El último paso consiste en codificar el modelo lógico en un modelo físico. Este proceso está ligado al DBMS elegido, y es, seguramente, la parte más sencilla de aplicar, aunque nos llevará mucho más tiempo y espacio explicarla, ya que en el caso del DBMS que nos ocupa (MySQL), se requiere el conocimiento del lenguaje de consulta SQL.

Modelo Entidad-Relación

En esencia, el modelo entidad-relación (en adelante E-R), consiste en buscar las entidades que describan los objetos que intervienen en el problema y las relaciones entre esas entidades.

Todo esto se plasma en un esquema gráfico que tiene por objeto, por una parte, ayudar al programador durante la codificación y por otra, al usuario a comprender el problema y el funcionamiento del programa.

Definiciones

Pero lo primero es lo primero, y antes de continuar, necesitamos entendernos. De modo que definiremos algunos conceptos que se usan en el modelo E-R. Estas definiciones nos serán útiles tanto para explicar la teoría, como para entendernos entre nosotros y para comprender otros textos sobre el modelado de bases de datos. Se trata de conceptos usados en libros y artículos sobre bases de datos, de modo que será interesante conocerlos con precisión.

Entidad

Estamos hablando del modelo Entidad-Relación, por lo tanto este es un concepto que no podemos dejar sin definir.

Entidad: es una representación de un objeto individual concreto del mundo real.

Si hablamos de personas, tu y yo somos entidades, como individuos. Si hablamos de vehículos, se tratará de ejemplares concretos de vehículos, identificables por su matrícula, el número de chasis o el de bastidor.

Conjunto de entidades: es la clase o tipo al que pertenecen entidades con características comunes.

Cada individuo puede pertenecer a diferentes conjuntos: habitantes de un país, empleados de una empresa, miembros de una lista de correo, etc. Con los vehículos pasa algo similar, pueden pertenecer a conjuntos como un parque móvil, vehículos de empresa, etc.

En el modelado de bases de datos trabajaremos con conjuntos de entidades, y no con entidades individuales. La idea es generalizar de modo que el modelo se ajuste a las diferentes situaciones por las que pasará el proceso modelado a lo largo de su vida. Será el usuario final de la base de datos el que trabaje con entidades. Esas entidades constituirán los datos que manejará con la ayuda de la base de datos.

Atributo: cada una de las características que posee una entidad, y que agrupadas permiten distingirla de otras entidades del mismo conjunto.

En el caso de las personas, los atributos pueden ser características como el nombre y los apellidos, la fecha y lugar de nacimiento, residencia, número de identificación... Si se trata de una plantilla de empleados nos interesarán otros atributos, como la categoría profesional, la antigüedad, etc.

En el caso de vehículos, los atributos serán la fecha de fabricación, modelo, tipo de motor, matrícula, color, etc.

Según el conjunto de entidades al que hallamos asignado cada entidad, algunos de sus atributos podrán ser irrelevantes, y por lo tanto, no aparecerán; pero también pueden ser necesarios otros. Es decir, el conjunto de atributos que usaremos para una misma entidad dependerá del conjunto de entidades al que pertenezca, y por lo tanto del proceso modelado.

Por ejemplo, no elegiremos los mismos atributos para personas cuando formen parte de modelos diferentes. En un conjunto de entidades para los socios de una biblioteca, se necesitan ciertos atributos. Estos serán diferentes para las mismas personas, cuando se trate de un conjunto de entidades para los clientes de un banco.

Dominio: conjunto de valores posibles para un atributo.

Una fecha de nacimiento o de matriculación tendrá casi siempre un dominio, aunque generalmente se usará el de las fechas posibles. Por ejemplo, ninguna persona puede haber nacido en una fecha posterior a la actual. Si esa persona es un empleado de una empresa, su fecha de nacimiento estará en un dominio tal que actualmente tenga entre 16 y 65 años. (Por supuesto, hay excepciones...)

Los números de matrícula también tienen un dominio, así como los colores de chapa o los fabricantes de automóviles (sólo existe un número limitado de empresas que los fabrican).

Generalmente, los dominios nos sirven para limitar el tamaño de los atributos. Supongamos que una empresa puede tener un máximo de 1000 empleados. Si uno de los atributos es el número de empleado, podríamos decir que el dominio de ese atributo es (0,1000).

Con nombres o textos, los dominios limitarán su longitud máxima.

Sin embargo, los dominios no son demasiado importantes en el modelo E-R, nos preocuparemos mucho más de ellos en el modelo relacional y en el físico.

Relación

El otro concepto que no podemos dejar de definir es el de relación. Aunque en realidad, salvo para nombrar el modelo, usaremos el término interrelación, ya que relación tiene un significado radicalmente diferente dentro del modelo relacional, y esto nos puede llevar a error.

Interrelación: es la asociaciación o conexión entre conjuntos de entidades.

Tengamos los dos conjuntos: de personas y de vehículos. Podemos encontrar una interrelación entre ambos conjuntos a la que llamaremos posee, y que asocie una entidad de cada conjunto, de modo que un individuo posea un vehículo.

Grado: número de conjuntos de entidades que intervienen en una interrelación.

De este modo, en la anterior interrelación intervienen dos entidades, por lo que diremos que es de grado 2 o binaria. También existen interrelaciones de grado 3, 4, etc. Pero las más frecuentes son las interrelaciones binarias.

Podemos establecer una interrelación ternaria (de grado tres) entre personas, de modo que dos personas sean padre y madre, respectivamente, de una tercera.

Existen además tres tipos distintos de interelaciones binarias, dependiendo del número de entidades del primer conjunto de entidades y del segundo. Así hablaremos de interrelaciones 1:1 (uno a uno), 1:N (uno a muchos) y N:M (muchos a muchos).

Nuestro ejemplo anterior de "persona posee vehículo" es una interrelación de 1:N, ya que cada persona puede no poseer vehículo, poseer uno o poseer más de uno. Pero cada vehículo sólo puede ser propidad de una persona.

Otras relaciones, como el matrimonio, es de 1:1, o la de amistad, de N:M.

Clave

Estaremos de acuerdo en que es muy importante poder identificar claramente cada entidad y cada interrelación. Esto es necesario para poder referirnos a cada elemento de un conjunto de entidades o interrelaciones, ya sea para consultarlo, modificarlo o borrarlo. No deben existir ambigüedades en ese sentido.

En principio, cada entidad se puede distinguir de otra por sus atributos. Aunque un subconjunto de atributos puedan ser iguales en entidades distintas, el conjunto completo de todos los atributos no se puede repetir nunca. Pero a menudo son sólo ciertos subconjuntos de atributos los que son diferentes para todas las entidades.

Clave: es un conjunto de atributos que identifican de forma unívoca una entidad.

En nuestro ejemplo de las entidades persona, podemos pensar que de una forma intuitiva sabemos qué atributos distinguen a dos personas distintas. Sabemos que el nombre por si mismo, desde luego, no es uno de esos atributos, ya que hay muchas personas con el mismo nombre. A menudo, el conjunto de nombre y apellidos puede ser suficiente, pero todos sabemos que existen ciertos nombres y apellidos comunes que también se repiten, y que esto es más probable si se trata de personas de la misma familia.

Las personas suelen disponer de un documento de identidad que suele contener un número que es distinto para cada persona. Pero habrá aplicaciones en que este valor tampoco será una opción: podemos tener, por ejemplo, personas en nuestra base de datos de distintas nacionalidades, o puede que no tengamos acceso a esa información (una agenda personal no suele contener ese tipo de datos), también hay personas, como los menores de edad, que generalmente no disponen de documento de identidad.

Con otros tipos de entidad pasa lo mismo. En el caso de vehículos no siempre será necesario almacenar el número de matrícula o de bastidor, o tal vez no sea un valor adecuado para usar como clave (ya veremos más adelante que en el esquema físico es mucho mejor usar valores enteros).

En fin, que en ocasiones, por un motivo u otro, creamos un atributo artificial para usarlo sólo como clave. Esto es perfectamente legal en el modelo E-R, y se hace frecuentemente porque resulta cómodo y lógico.

Claves candidatas

Una característica que debemos buscar siempre en las claves es que contengan el número mínimo de atributos, siempre que mantengan su función. Diremos que una clave es mínima cuando si se elimina cualquiera de los atributos que la componen, deja de ser clave. Si en una entidad existe más de una de estas claves mínimas, cada una de ellas es una clave candidata.

Clave candidata: es cada una de las claves mínimas existente en un conjunto de entidades.

Clave principal

Si disponemos de varias claves candidatas no usaremos cualquiera de ellas según la ocasión. Esto sería fuente de errores, de modo que siempre usaremos la misma clave candidata para identificar la entidad.

Clave principal: (o primaria), es una clave candidata elegida de forma arbitraria, que usaremos siempre para identificar una entidad.

Claves de interrelaciones

Para identificar interrelaciones el proceso es similar, aunque más simple. Tengamos en cuenta que para definir una interrelación usaremos las claves primarias de las entidades interrelacionadas. De este modo, el identificador de una interrelación es el conjunto de las claves primarias de cada una de las entidades interrelacionadas.

Por ejemplo, si tenemos dos personas identificadas con dos valores de su clave primaria, clave1 y clave2, y queremos establecer una interrelación "es padre de" entre ellas, usaremos esas dos claves. El identificador de la interrelación será clave1,clave2.

Entidades fuertes y débiles

A menudo la clave de una entidad está ligada a la clave principal de otra, aún sin tratarse de una interrelación. Por ejemplo, supongamos una entidad viaje, que usa la clave de un vehículo y añade otros atributos como origen, destino, fecha, distancia. Decimos que la entidad viaje es una entidad débil, en contraposición a la entidad vehículo, que es una entidad fuerte. La diferencia es que las entidades débiles no necesitan una clave primaria, sus claves siempre están formadas como la combinación de una clave primaria de una entidad fuerte y otros atributos.

Además, la existencia de las entidades débiles está ligada o subordinada a la de la fuerte. Es decir, existe una dependencia de existencia. Si eliminamos un vehículo, deberemos eliminar también todos los viajes que ese vehículo ha realizado.

Dependencia de existencia

Dependencia de existencia: decimos que existe una dependencia de existencia entre una entidad, subordinada, y otra, dominante, cuando la eliminación de la entidad dominante, conlleva también la eliminación de la entidad o entidades subordinadas.

Desde cierto punto de vista, podemos considerar que las entidades dominantes y sus entidades subordinadas forman parte de una misma entidad. Es decir, una entidad está formada por ella misma y sus circunstancias (citando a Ortega :-). Esas circunstancias podrían ser, en el caso de nuestro vehículo, además de los viajes que ha hecho, los dueños que ha tenido, las revisiones que se le han efectuado, averías, etc. Es decir, todo su historial.

Generalización

Generalización: es el proceso según el cual se crea un conjunto de entidades a partir de otros que comparten ciertos atributos.

A veces existen situaciones en que sea conveniente crear una entidad como una fusión de otras, en principio, diferentes, aunque con atributos comunes. Esto disminuye el número de conjuntos de entidades y facilita el establecimiento de interrelaciones.

Por ejemplo, estamos modelando la gestión de una biblioteca, en la que además de libros se pueden consultar y prestar revistas y películas. Desde el punto de vista del modelo E-R, deberíamos crear conjuntos de entidades distintos para estos tres tipos de entidad, sin embargo, todos ellos tienen comportamientos y características comunes: préstamos, ubicaciones, ejemplares, editorial. También tienen atributos específicos, como el número de revista, o la duración de la película.

La idea es crear una entidad con una única copia de los atributos comunes y añadir los atributos no comunes. Además se debe añadir un atributo que indique que tipo de entidad estamos usando, este atributo es un discriminador.

La desventaja de la generalización es que se desperdicia espacio de almacenamiento, ya que sólo algunos de los atributos no comunes contienen información en cada entidad, el resto se desperdicia.

La ventaja es que podemos establecer el mismo tipo de interrelación con cualquier entidad del conjunto. En nuestro ejemplo, en lugar de tener que establecer tres interrelaciones de péstamo, o ubicación, bastará con una de cada tipo.

Especialización

Es el proceso inverso al de generalización, en lugar de crear una entidad a partir de varias, descomponemos una entidad en varias más especializadas.

Especialización: es el proceso según el cual se crean varios tipos de entidades a partir de uno. Cada una de los conjuntos de entidades resultantes contendrá sólo algunos de los atributos del conjunto original.

La idea es lógica: si la generalización tiene ventajas e inconvenientes, cuando los inconvenientes superan a las ventajas, será conveniente hacer una especialización.

Por ejemplo, para gestionar la flota de vehículos de una empresa usamos un único conjunto de entidades, de modo que tratamos del mismo modo motocicletas, utilitarios, limusinas, furgonetas y camiones. Pero, desde el punto de vista de mantenimiento, se pueden considerar entidades diferentes: cada una de ellas tiene revisiones distintas y en talleres diferentes. Es decir, las diferencias superan a los atributos comunes. Este conjunto de entidades es un buen candidato a la especialización.

En realidad, es irrelevante si una entidad en fruto de una generalización o de una especialización, no deja de ser una entidad, y por lo tanto, no afecta al modelo.

Representación de entidades y relaciones: Diagramas

No hay unanimidad total con respecto a la representación de diagramas E-R, he encontrado algunas discrepancias en los distintos documentos que he consultado, dependiendo de la variedad concreta del modelo que usen. Pero a grandes rasgos todos están de acuerdo en lo que expondremos aquí.

Entidad

Las entidades se representan con un rectángulo, y en su interior el nombre de la entidad:

Las entidades débiles pueden representarse mediante dos rectángulos inscritos. Ya sabemos que existe una dependencia de existencia entre la entidad débil y la fuerte, esto se representa también añadiendo una flecha a la línea que llega a la entidad débil.

Atributo

Los atributos se representan mediante elipses, y en su interior el nombre del atributo:

Algunas variantes de diagramas E-R usan algunas marcas para indicar que cierto atributo es una clave primaria, como subrayar el nombre del atributo.

También es frecuente usar una doble elipse para indicar atributos multivaluados:

Atributo multivaluado: (o multivalorado) se dice del atributo tal que para una misma entidad puede tomar varios valores diferentes, es decir, varios valores del mismo dominio.

Interrelación

Las interrelaciones se representan mediante rombos, y en su interior el nombre de la interrelación:

En los extremos de las líneas que parten del rombo se añaden unos números que indican la cantidad de entidades que intervienten en la interrelación: 1, n. Esto también se suele hacer modificando el extremo de las líneas. Si terminan con un extremo involucran a una entidad, si terminan en varios extremos, (generalmente tres), involucrarán a varias entidades:

Sobre las líneas a veces se añade el rol que representa cada entidad:

Dominio

A veces es conveniente añadir información sobre el dominio de un atributo, los dominios se representan mediante hexágonos, con la descripción del dominio en su interior:

Diagrama

Un diagrama E-R consiste en representar mediante estas figuras un modelo completo del problema, proceso o realidad a describir, de forma que se definan tanto las entidades que lo componen, como las interrelaciones que existen entre ellas.

La idea es simple, aparentemente, pero a la hora de construir modelos sobre realidades concretas es cuando surgen los problemas. La realidad es siempre compleja. Las entidades tienen muchos atributos diferentes, de los cuales debemos aprender a elegir sólo los que necesitemos. Lo mismo cabe decir de las interrelaciones. Además, no siempre está perfectamente claro qué es un atributo y qué una entidad; o que ventajas obtenemos si tratamos a ciertos atributos como entidades y viceversa.

Al final, nuestra mejor arma es la práctica. Cuantos más problemas diferentes modelemos más aprenderemos sobre el proceso y sobre los problemas que pueden surgir. Podremos aplicar la experiencia obtenida en otros proyectos, y, si no reducir el tiempo empleado en el modelado, al menos sí reducir los retoques posteriores, el mantenimiento y el tiempo necesario para realizar modificaciones sobre el modelo.

Construir un modelo E-R

Podemos dividir el proceso de construir un modelo E-R en varias tareas más simples. El proceso completo es iterativo, es decir, una vez terminado debemos volver al comienzo, repasar el modelo obtenido y, probablemente, modificarlo. Una vez satisfechos con el resultado (tanto nosotros, los programadores, como el cliente), será el momento de pasar a la siguiente fase: el modelo lógico.

Uno de los primeros problemas con que nos encontraremos será decidir qué son entidades y qué atributos.

La regla principal es que una entidad sólo debe contener información sobre un único objeto real.

Pero en ciertos casos esto nos puede obligar a crear entidades con un único atributo. Por ejemplo, si creamos una entidad para representar una persona, uno de los atributos puede ser el lugar de nacimiento. El lugar de nacimiento: población, provincia o país, puede ser considerado como una entidad. Bueno, yo creo que un país tiene muchas y buenas razones para ser considerado una entidad. Sin embargo en nuestro caso concreto, tal vez, esta información sea sólo eso: un lugar de nacimiento. ¿Debemos pues almacenar esa información como un atributo de persona o debemos, por el contrario, crear una entidad independiente?

Una regla que puede ayudarnos en esta decisión es que si una entidad sólo tiene un atributo, que sirve para identificarlo, entonces esa entidad puede ser considerara como un atributo.

Otro problema frecuente se presenta con los atributos multivaluados.

Por ejemplo, cada persona puede ser localizada en varios números de teléfono. Considerando el teléfono de contacto como un atributo de persona, podemos afirmar que tal atributo es multivaluado.

Pero, aunque como su propio nombre indica no dejan de ser atributos, es mejor considerar a los atributos multivaluados como entidades débiles subordinadas. Esto nos evitará muchos problemas con el modelo lógico relacional.

Proceso

Para crear un diagráma conceptual hay que meditar mucho. No hay un procedimiento claro y universal, aunque sí se pueden dar algunas directrices generales:

• Hablar con el cliente e intentar dejar claros los parámetros y objetivos del problema o proceso a modelar. Por supuesto, tomar buena nota de todo.
• Estudiar el planteamiento del problema para:
• Identificar los conjuntos de entidades útiles para modelar el problema,
• Identificar los conjuntos de interrelaciones y determinar su grado y tipo (1:1, 1:n o m:n).
• Trazar un primer diagrama E-R.
• Identificar atributos y dominios para los conjuntos de entidades e interrelaciones.
• Seleccionar las claves principales para los conjuntos de entidades.
• Verificar que el modelo resultante cumple el planteamiento del problema. Si no es así, se vuelve a repasar el proceso desde principio.
• Seguir con los siguientes pasos: traducir el diagrama a un modelo lógico, etc.

Quiero hacer notar que, la mayor parte del proceso que hemos explicado para crear un diagrama E-R, también puede servir para crear aplicaciones, aunque no estén basadas en bases de datos.

Extensiones

Existen varias extensiones al modelo E-R que hemos visto, aunque la mayor parte de ellas no las vamos a mencionar.

Una de ellas es la cardinalidad de asignación, que se aplica a atributos multivaluados. Consiste en establecer un número mínimo y máximo de posibles valores para atributos multivaluados.

Por ejemplo, en nuestra entidad persona habíamos usado un atributo multivaluado para los teléfonos de contacto. Habíamos dicho que, para evitar problemas en el modelo lógico, era mejor considerar este atributo como una entidad. Sin embargo hay otras soluciones. Si por ejemplo, establecemos una cardinalidad para este atributo (0,3), estaremos imponiendo, por diseño, que para cada persona sólo puede haber una cantidad entre 0 y 3 de teléfonos de contacto. Si esto es así, podemos usar tres atributos, uno por cada posible teléfono, y de ese modo eliminamos el atributo multivaluado.

No siempre será posible establecer una cardinalidad. En el ejemplo planteado se la elegido de una forma completamente arbitraria, y probablemente no sea una buena idea. En otros casos sí existirá una cardinalidad clara, por ejemplo, en un automóvil con cinco plazas, las personas que viajen en él tendrán una cardinalidad (1,5), al menos tiene que haber un conductor, y como máximo otros cuatro pasajeros.

Otra posible extensión consiste en algo llamado "entidad compuesta". En realidad se trata de una interrelación como las que hemos visto, pero a la que se añaden más atributos.

Por ejemplo, en la relación de matrimonio entre dos personas, podríamos añadir un atributo para guardar la fecha de matrimonio.

Ejemplo 1

Nos enfrentamos al siguiente problema que debemos modelar.

Se trata de una base de datos que debe almacenar la información sobre varias estaciones meteorológicas, en una zona determinada. De cada una de ellas recibiremos y almacenaremos un conjunto de datos cada día: temperatura máxima y mínima, precipitaciones en litros/m², velocidad del viento máxima y mínima, y humedad máxima y mínima.

El sistema debe ser capaz de seleccionar, añadir o eliminar estaciones. Para cada una almacenaremos su situación geográfica (latitud y longitud), identificador y altitud.

Bien, es un problema sencillo, pero nos sirve para ilustrar el procedimiento.

Ya tenermos la descripción del proceso, así que pasemos al segundo paso:

Identificar conjuntos de entidades

A primera vista, tenemos dos conjuntos de entidades: estaciones y muestras. Podríamos haber usado sólo un conjunto, el de las muestras, pero nos dicen que debemos ser capaces de seleccionar, añadir y borrar estaciones, de modo que parece que tendremos que usar un conjunto de entidades para ellas.

Identificar conjuntos de interrelaciones

Las relaciones son más simples, ya que sólo hay una: cada estación estará interrelacionada con varias muestras. Es una relación 1:N.

Trazar primer diagrama

Podemos trazar ya, por lo tanto, nuestro primer diagrama:

Identificar atributos

El siguiente paso es identificar los atributos para cada conjunto de entidades.

Para las muestras tendremos que elegir los que nos da el enunciado: temperatura máxima y mínima, precipitaciones, velocidades del viento máxima y mínima y humedad máxima y mínima. Además hay que añadir la fecha de la muestra.

Para las estaciones también nos dicen qué atributos necesitamos: identificador, latitud, longitud y altitud.

Seleccionar claves principales

Ahora toca seleccionar claves principales.

Las estaciones disponen de varias claves candidatas. Tenemos, por una parte, el identificador, que es único para cada estación, y por otra su situación geográfica, ya que no puede haber dos estaciones en el mismo sitio. Parece lógico usar la primera como clave principal, ya que es un único atributo.

Pero en el caso de las muestras no existen claves candidatas claras. De hecho, el conjunto total de atributos puede no ser único: dos estaciones próximas geográficamente, podrían dar los mismos datos para las mismas fechas.

Tenemos una opción para solucionar el problema: crear una clave principal artificial, un número entero que se incremente de forma automática para cada muestra.

Sin embargo esta no es la solución óptima. Otra alternativa es considerar las muestras como entidades débiles subordinadas a las entidades estación. En ese caso, la clave primaria de la estación se almacena como una clave foránea en cada muestra.

Como entidad débil, las muestras no necesitan una clave primaria, de hecho, esa clave se forma con la unión de la clave primaria de la estación y la fecha de la muestra.

La primera solución es factible, pero precisa el uso de un atributo artificial, y como vemos, no absolutamente necesario. Optaremos por la segunda solución.

Verificar el modelo

Todo está conforme el enunciado, nuestro diagrama E-R está terminado.

Ejemplo 2

Nota: a fecha de 12/04/2012 he detectado un error en el modelado de este ejemplo. El atributo "categoría" de libro debe ser en realidad un atributo de ejemplar. Esto es porque lo que prestamos son ejemplares, no libros. En la realidad la categoría queda definida para cada ejemplar. Podemos tener para el mismo libro ejemplares que no se puedan prestar (primeras ediciones, encuadernaciones antiguas, etc), y ejemplares que sí se puedan prestar (ediciones en rústica, copias digitales, etc). He modificado los textos del ejemplo 2 en todo el curso para corregir este error.

Nuestro segundo ejemplo es más complicado. Se trata de gestionar una biblioteca, y nuestro cliente quiere tener ciertas herramientas a su disposición para controlar libros, socios y préstamos. Adicionalmente se necesita un control de los ejemplares de cada libro, su ubicación y su estado, con vistas a su retirada o restitución, para esto último necesita información sobre editoriales a las que se deben pedir los libros.

Tanto los ejemplares como los socios estarán sujetos a ciertas categorías, de modo que según ellas cada ejemplar podrá ser o no prestado a cada socio. Por ejemplo, si las categorías de los ejemplares van de A a F, y la de los socios de B a F, un ejemplar de categoría A nunca puede ser prestado a ningún socio. Estos ejemplares sólo se pueden consultar en la biblioteca, pero no pueden salir de ella. Un ejemplar de categoría B sólo a socios de categoría B, uno de categoría C se podrá prestar a socios de categorías B y C, etc. Los ejemplares de categoría F siempre pueden prestarse.

El sistema debe proporcionar también un método de búsqueda para libros por parte de los socios, por tema, autor o título. El socio sólo recibirá información sobre los libros de los que existen ejemplares, y sobre la categoría.

Además, se debe conservar un archivo histórico de préstamos, con las fechas de préstamo y devolución, así como una nota que el responsable de la biblioteca quiera hacer constar, por ejemplo, sobre el estado del ejemplar después de su devolución. Este archivo es una herramienta para la biblioteca que se puede usar para discriminar a socios "poco cuidadosos".

Los préstamos, generalmente, terminan con la devolución del libro, pero algunas veces el ejemplar se pierde o el plazo supera un periodo de tiempo establecido y se da por perdido. Estas circunstancias pueden cerrar un préstamo y provocan la baja del ejemplar (y en ocasiones la del socio :-). Nuestro archivo histórico debe contener información sobre si el libro fue devuelto o perdido.

Identificar conjuntos de entidades

En lo que se refiere a los libros, podemos considerar los siguientes conjuntos:

1. Libro: contiene la información relativa a las publicaciones.
2. Tema: temas en los que clasificaremos los contenidos de los libros, esto facilitará las búsquedas y consultas por parte de los socios.

Sobre el tema habría mucho que hablar. Podríamos guardar el tema como un atributo de libro, pero en la práctica será deseable considerar este atributo como una entidad, y establecer una interrelación entre el libro y los temas. Esto nos permitiría elegir varios temas para cada libro, y nos facilitará las búsquedas de libros.

3. Autor: contiene información sobre autores, hay que tener en cuenta que un libro puede no tener autor (caso de libros anónimos), y también puede tener uno o varios autores (recopilaciones y colaboraciones).
4. Editorial: necesitamos un conjunto de entidades para ellas, ya que deberemos hacer pedidos de libros y esos pedidos se hacen a editoriales.
5. Ejemplar: para cada libro podemos tener uno o varios ejemplares. Cada ejemplar es una entidad, de hecho, es posible que tengamos entidades en nuestra base de datos de libros de los que no tenemos ningún ejemplar. Esto también nos permitirá hacer seguimiento de ejemplares concretos, mantener información sobre distintas ediciones del mismo libro, el estado en que se encuentra, diferentes formatos del libro (papel, informático o sonoro), etc.

Otros conjuntos de entidades serán:

6. Socio: con la información sobre cada socio.

Podemos tener ciertas dudas sobre si ciertas características del modelo son entidades o relaciones. Por ejemplo, el préstamo puede ser considerado como una interrelación entre un socio y un ejemplar. Sin embargo, necesitaremos alguna información extra sobre cada préstamo, como la fecha de préstamo y la de devolución.

De hecho, lo consideraremos como una entidad compuesta, que relacionará un socio con un ejemplar, (no prestamos libros, sino ejemplares) y al que añadiremos un atributo con la fecha de préstamo.

7. Préstamo: entidad compuesta con información sobre cada préstamo.

Otro concepto difícil de catalogar puede ser el de las categorías. Puede ser un atributo o una entidad, dependiendo de si necesitamos más atributos para definirlas o no. Hay que tener en cuenta que tanto los libros como los socios pertenecen a una categoría, lo que tenemos que decidir es si se trata del mismo conjunto de categorías o no.

En principio, y si no nos vemos obligados a cambiar el modelo, parece que lo más lógico es considerar las categorías como un atributo de las entidades ejemplar y socio.

Nuestro cliente, además, dice que quiere conservar un archivo histórico de los préstamos. Necesitamos por lo tanto, otro conjunto de entidades para el histórico de préstamos. Sin embargo, al buscar las interrelaciones veremos que no necesitamos esta octava entidad.

Identificar conjuntos de interrelaciones

Llega el turno de buscar las interrelaciones entre los conjuntos de entidades que hemos definido. Las primeras que encontramos son las existentes entre libro y tema, libro y autor, del tipo N:M.

Entre libro y editorial, existe una relación N:1.

Entre libro y ejemplar la relación es del tipo 1:N. En este caso, además, los ejemplares son entidades subordinadas a libro. La interrelación, por lo tanto se convierte en una entidad compuesta.

Podríamos haber establecido un conjunto de relaciones entre ejemplar y editorial, del tipo 1:N; en lugar de hacerlo entre libro y editorial. Esto es si consideramos posible que un mismo libro se edite por varias editoriales, pero para este modelo consideraremos que un mismo libro editado por distintas editoriales, son en realidad varios libros diferentes.

Otro conjunto de interrelaciones es la que existe entre ejemplar y socio, de tipo N:M. Ya dijimos que esta interrelación será en realidad una entidad compuesta.

El último conjunto de interrelaciones es entre préstamo y su historial, en este caso, consideraremos el historial como una entidad subordinada a préstamo.

Pero consideremos la posibilidad de hacer una generalización entre las entidades préstamo e historial, a fin de cuentas, una entidad de historial es un préstamo cerrado, contendrá la misma información que un préstamo abierto, más algunos datos sobre el cierre.

De este modo tampoco necesitaremos un atributo discriminador creado al efecto, podemos considerar que si la fecha de devolución es nula, el préstamo está abierto.

Trazar primer diagrama

Trazaremos ahora nuestro primer diagrama:

Identificar atributos

Iremos entidad por entidad:

1. Libro: guardaremos el título. Además, como el título no es único, ya existen muchos libros con el mismo título, necesitaremos un atributo para usar como clave primaria, la clavelibro. Añadiremos también algunos atributos como el idioma, título e idioma originales (para traducciones), formato, etc. Podemos añadir algún otro atributo informativo, como el código ISBN, que facilita su petición a la editorial.
2. Tema: igual que con la entidad libro, guardaremos el nombre del tema y un atributo clavetema para usar como clave primaria.
3. Autor: el nombre del autor. Podemos añadir algún dato sobre el autor, biográfico o de cierta utilidad para realizar búsquedas en detalle. También crearemos un atributo para usarlo como clave principal, al que llamaremos claveautor.
4. Editorial: atributos interesantes para hacer peticiones de nuevos libros: nombre, dirección y teléfono.
5. Ejemplar: edición, ubicación en la biblioteca y categoría. También necesitaremos un identificador de orden, para poder distinguir entre varios ejemplares idénticos.
6. Socio: guardaremos el nombre, fecha de alta, categoría y, por supuesto, un identificador para usar como clave primaria: el número de socio.
7. Préstamo/historial: necesitamos la fecha de préstamo y de devolución, así como un atributo de comentarios.

Identificar claves principales

No todas las entidades necesitarán una clave principal, veamos cuales necesitamos:

En el caso de libro, tema, autor, editorial y socio disponemos de atributos creados específicamente para ser usados como claves principales.

Para ejemplar, en principio, al tratarse de una entidad subordinada, no necesitaría una clave principal, pero como interviene en la interrelación de préstamo sí la necesitaremos. Esta clave se crea mediante la combinación de la clave principal de libro y un atributo propio de ejemplar, que será el identificador de orden.

Sin embargo, esta clave compuesta puede generar problemas a la hora de crear claves foráneas, de modo que es mejor crear una clave primaria específica.

La entidad préstamo/historial es compuesta. En principio, con las claves de socio y ejemplar debería ser suficiente para identificar un préstamo concreto, pero es posible que el mismo socio pida prestado el mismo ejemplar más de una vez. Estaremos, por lo tanto, obligados a usar un atributo extra para definir una clave candidata. Ese atributo puede ser, y de hecho debe ser, la fecha de préstamo. De todos modos, esta entidad no precisa de clave principal, ya que no interviene en ninguna interrelación. Si fuese necesaria, no sería posible usar el conjunto de atributos de clave de socio, clave de libro, número de orden y fecha, ya que algunos de ellos podrían ser nulos (si se dan de baja socios o ejemplares).

Verificar el modelo

Trazaremos ahora nuestro diagrama completo: