Ejercicio de modelo entidad relacion
Ejercicio base de datos modelo conceptual de datos pdf
La noción de identidad es esencial, ya que permite distinguir unas entidades de otras y, por tanto, decir que la información es redundante o no. Es esencial proporcionar un medio técnico para distinguir entre entidades a nivel de base de datos: esto se denomina
electrónica. La identificación por nombre es imposible, pero podría utilizarse el par $(\text{nombre}, \text{nombre})$. Sin embargo, es aconsejable evitar el uso de una estructura de claves de este tipo, ya que plantea un problema para la base de datos.
general: Artista. Por lo tanto, la asociación Realizar ya no puede modelar el vínculo entre las entidades Película y Artista; entonces es necesario crear la asociación Jugar. Obtenemos el siguiente diagrama:
Ejercicio de cardinalidad de bases de datos
Una asociación es un vínculo que tiene un significado específico entre varias entidades. En nuestro ejemplo, la asociación pedido es un vínculo evidente entre las entidades artículos y clientes, mientras que la asociación entrega establece el vínculo semántico entre las entidades artículos y proveedores.
También en nuestro ejemplo (Figura 3), el precio unitario es un atributo de la entidad artículo, el apellido es un atributo de la entidad cliente, la cantidad del pedido es un atributo de la asociación pedido y la fecha de entrega es un atributo de la asociación entregar.
Una cardinalidad mínima de 1 debe estar justificada por el hecho de que los individuos de la entidad en cuestión necesitan que exista la asociación (un cliente no existe hasta que ha pedido algo, por lo que la cardinalidad mínima de la entidad cliente en la asociación de pedidos es 1). En todos los demás casos, la cardinalidad mínima es 0 (es el caso, por ejemplo, de una lista preestablecida de elementos).
Dicho esto, la discusión sobre una cardinalidad mínima de 0 o 1 sólo es realmente interesante cuando la cardinalidad máxima es 1. Veremos de hecho durante la traducción hacia un esquema relacional (sección "Traducción de un MCD a un MLDR"), que cuando la cardinalidad máxima es n, no podemos hacer la diferencia entre una cardinalidad mínima de 0 y una cardinalidad mínima de 1.
Pasar del modelo entidad-asociación al modelo relacional
Se utiliza hashing extensible. Recuerda el algoritmo para escribir un nuevo elemento y leer un elemento. Calcula el número de E/S necesarias para escribir un nuevo elemento y leer un elemento existente.
Tenga en cuenta que en un árbol B+ las claves de los vértices que no son hojas sólo actúan como punteros en la búsqueda de un artículo con una clave determinada. Aprovechamos esta observación para aumentar el número de pares clave/puntero en los vértices que no son hojas sustituyendo las claves por un prefijo de las mismas.
R tiene 1.000.000 de tuplas y, por tanto, otros tantos valores diferentes para A. Las tuplas tienen una media de 100 bytes, las páginas de disco 1 Kbyte. Con una tasa de llenado del 75%, el último nivel del árbol B+ ocupa, por tanto, unas 130.000 páginas de disco. Hay 10.000 valores diferentes para C y 1.000 para E. Se supone además que todas las distribuciones de los atributos X son (1) uniformes entre un valor MIN_X y MAX_X y (2) independientes.
Deseamos colocar un fichero de líneas de pedido de formato (NC, NP, TIPO, CANTIDAD, PRECIO) mediante hashing multiatributo. NC indica el número de pedido, NP el número de producto y TYPE el tipo de producto. Sabiendo que el 50% de las búsquedas se realizan sobre NC, el 20% sobre NP y el 30% sobre el tipo de producto, proponga funciones hash óptimas para colocar un fichero de este tipo en 100 paquetes.