¿No sabes cómo crear un dominio en un modelo lógico de datos? ¡Aquí te enseñamos cómo!
En un post pasado te enseñamos cómo crear una entidad en un modelo lógico de datos. Esta entidad tenía distintos atributos, como nombre, id y password.
De modo que creamos la entidad usuarios y explicamos, paso a paso, cada una de sus características. Posteriormente debían crearse las entidades restantes: privilegios y roles. El problema radica en que, para el caso de la entidad roles, esta tenía prácticamente los mismos atributos que la entidad usuarios y, por tanto, no sería práctico hacer el mismo ejercicio con cada entidad. Data modeler nos brinda la opción de crear un dominio en un modelo lógico de datos. Así pues, en este apartado te explicaremos cómo se crea un dominio en un modelo lógico de datos.
¿Qué es un dominio?
Antes de explicar cómo crear un dominio en un modelo lógico de datos, veamos a qué hace referencia este concepto. Los dominios son reglas que describen los valores disponibles de un tipo de atributo, es decir, crea una integridad que permite definir una cantidad de tipos de datos determinada a un atributo.
Los dominios se asocian a los campos de los atributos y son válidos única y exclusivamente para ese campo los valores que pertenezcan a ese dominio. Es decir, el atributo no aceptará ningún otro valor fuera del que se encuentra en el dominio.
Por ejemplo, en nuestro modelo lógico de datos tenemos las entidades usuarios y roles, las cuales deben guardar un atributo denominado ID: USU_ID y ROL_ID. Al tener ambos atributo el mismo tipo de dato, se puede crear un dominio en un modelo lógico de datos que los caracterice. Así, los campos ID de esos atributos en las dos entidades podrían entrelazarse por medio de un dominio.
Crear un dominio en un modelo lógico de datos
Un dominio en un modelo lógico de datos nos permite agrupar características similares entre campos, es decir, al crear un dominio en un modelo lógico de datos, se crea un determinado tipo de campo para luego aplicarlo a otros atributos en otras entidades del data modeler.
Esta opción nos permite estandarizar, en lugar de definir los mismos atributos n número de veces.
Para crear un dominio, nos vamos al menú «Herramientas», hacemos clic en la primera opción que dice «Data modeler» y, allí, le damos a «Administración de dominios»:
Nos aparecerá un recuadro así:
En este administrador de dominios, la intención es que esta definición del dominio en un modelo lógico de datos la podamos utilizar para otras aplicaciones, no solo para la que estamos utilizando, que en este caso es el data modeler de Oracle SQL Developer.
El data modeler nos permite crear ficheros de dominios, así que vamos a crear uno. Lo primero que haremos será seleccionar dónde lo guardaremos. Para ello, tendremos que clicar en «Seleccionar», ubicado al lado del cuadro de texto de «Archivo de dominios», en la esquina superior izquierda:
Allí, elegiremos la ubicación del dominio y le asignaremos un nombre que, en este caso, será «Roles_Dominios». Le damos a abrir:
En este punto volveremos a la pantalla anterior, en donde nos aparecerá el dominio creado. A este dominio le asignaremos unas propiedades, como nombre: ID, sinónimo: NUM_ID, tipo lógico: NUMERIC y Tamaño: 6. Posteriormente, tendremos que darle a «Aplicar»:
Ya hemos creado un dominio en un modelo lógico. Ahora crearemos otro.
Haz clic en el botón «Agregar», en la esquina inferior izquierda del cuadro de administrador de dominios. En este caso, crearemos el nombre. A nombre le asignaremos las siguientes propiedades de dominio: Nombre: NOMBRE, Sinónimo: NOM, Tipo lógico: VARCHAR, Tamaño: 20.
Aplicamos los cambios y le damos a «Guardar».
Con esto ya tendremos creados dos dominios: ID y NOMBRE.
¿Quieres seguir formándote?
Ya sabes qué son los dominios en un modelo lógico de datos y cómo crear uno o varios, de tal modo que los atributos de diferentes entidades, tablas e, incluso, de diferentes bases de datos queden asociados y puedan entrelazarse cuando sea necesario.
Recuerda que toda la temática abordada forma parte de nuestro Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp, una formación intensiva en la que tendrás la oportunidad de aprender desde los fundamentos y bases del Big Data, hasta conceptos más avanzados que te permitirán convertirte en un experto en analítica de datos. ¡Inscríbete y conviértete en un profesional!
