¿Qué es el modelado relacional de datos y para qué sirve?

El modelado relacional de datos se ha convertido en una técnica de gran cobertura en el diseño y uso de bases de datos y la programación. Si lo que quieres es organizar y gestionar de mejor manera grandes volúmenes de información, el modelado relacional de datos es una excelente opción, ¿quieres saber por qué? Hoy te contamos esta y otras dudas sobre este tipo de modelado. ¡Sigue leyendo!

¿Qué es el modelado relacional de datos?

El modelado relacional de datos, grosso modo, es la forma en la que se organizan los datos en una base de datos utilizando un modelo relacional. Este modelo fue propuesto hace más de 50 años, en 1970, por Edgar F. Codd, y se convirtió en un gran estándar en el proceso de gestión de bases de datos, debido a su capacidad para manejar grandes cantidades de datos de una manera consistente.

Palabras más, palabras menos, el modelo relacional organiza los datos en tablas, las cuales son conocidas como relaciones, en donde cada una de las filas representa una tupla, también llamada registro, y cada columna representa un atributo, también llamado campo de datos. Las llaves primarias y foráneas son las que establecen las relaciones entre las distintas tablas, esto permite mantener una integridad referencial y ayuda a que los datos se relacionen lógica y coherentemente.

Algunas cosas que puedes mejorar con el modelado relacional de datos

El modelado relacional de datos puede ayudarnos a mejorar muchas tareas que realizamos a diario en la gestión de bases de datos, a saber:

1. Organización y estructura: Permite organizar los datos de manera que se puedan almacenar, recuperar y manipular fácilmente. Al definir claramente las tablas, los atributos y las relaciones entre ellos, se logra una estructura coherente que facilita el acceso y la actualización de la información.
2. Integridad de los datos: En el proceso de establecer reglas y restricciones mediante claves primarias y llaves foráneas, se asegura que los datos sean consistentes y no se generen errores como duplicados o referencias incorrectas.
3. Escalabilidad: Este modelo es altamente escalable, lo que significa que puede manejar grandes volúmenes de datos sin perder eficiencia. A medida que crecen las necesidades de almacenamiento de una empresa, el modelo relacional permite ampliar la base de datos sin grandes complicaciones.
4. Mantenimiento y evolución: El modelo relacional facilita el mantenimiento de la base de datos, permitiendo cambios y actualizaciones de manera controlada y sin afectar la integridad de los datos. Además, su diseño modular permite añadir nuevas tablas o modificar las existentes sin necesidad de rehacer todo el sistema.

Niveles de modelado relacional de datos

El modelado relacional de datos se divide en tres niveles, todos cumplen un propósito específico y a su vez son escalables. Veamos los tres niveles:

1. Modelo de datos conceptual: Este primer nivel tiene como objetivo definir qué contiene el sistema. Es aquí en donde se identifican las entidades, conocidas como los objetos principales de la BD, los atributos y las relaciones entre estos. Esta es una representación abstracta y no se une a ninguna tecnología o sistema en específico.
2. Modelo de datos lógico: En este nivel definimos cómo será la implementación del sistema, pero aun no tenemos que considerar un sistema de gestión de bases de datos o SGBD en específico. Aquí solo se crean tablas, se definen las llaves primarias y foráneas, y se establecen las reglas de integridad referencial. Este es un modelo que funciona como extensión del modelo conceptual y se acerca más a una implementación real.
3. Modelo de datos físico: Aquí se condensa todo el diseño en un SGBD de manera específica. Este modelo logra que se adapten todas las definiciones del modelo lógico a las particulares del SGBD elegido, incluyendo también detalles como nomenclatura, almacenamiento en disco y administración de memoria.

Herramientas para el modelado relacional de datos

Para llevar a cabo el modelado relacional de datos, existen varias herramientas que facilitan la representación visual y la implementación en un SGBD:

• Diagrama entidad-relación: Ideal para representar el modelo conceptual. Este diagrama muestra las entidades, sus atributos y las relaciones entre ellas de manera gráfica y clara.
• Diagrama relacional: Utilizado para representar el modelo lógico. Aquí se visualizan las tablas, las columnas, las claves primarias y foráneas, y las relaciones entre las tablas.
• Software de modelado RDBMS (Relational Database Management System o lo que es lo mismo SGBD): Herramientas como MySQL Workbench permiten modelar el esquema físico de la base de datos, asegurando la compatibilidad con el DBMS y generando automáticamente el código SQL necesario.

Si te interesa aprender más sobre este y otros conceptos fundamentales en la programación, apúntate al bootcamp programación en KeepCoding. Al finalizar, te aseguramos que estarás preparado para enfrentarte a los desafíos del mundo de la programación, con una base sólida que te permitirá destacar en un mercado laboral de gran competencia, donde la demanda de profesionales cualificados sigue en aumento.