Diseño de bases de datos Del análisis a la implementación

Mario ALCAIDE

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Características

Encuadernación rústica - 17 x 21 cm
ISBN: 978-2-409-05096-1
EAN: 9782409050961
Ref. ENI: RITCONBD

Este libro está dirigido a todos los profesionales que deseen diseñar una base de datos. El autor, experto en arquitectura de bases de datos, guía al lector de forma didáctica a través de cada etapa de la creación de una base de datos, desde el análisis de las necesidades hasta el mantenimiento continuo. El libro comienza con una introducción a los conceptos fundamentales de una base de datos, antes de profundizar en aspecto más técnicos.Posteriormente, el lector explora los diferentes métodos...

Extracto del libro

Nivel Iniciado a Medio
Número de páginas 251 páginas
Publicación julio 2025

Presentación

Este libro está dirigido a todos los profesionales que deseen diseñar una base de datos.

El autor, experto en arquitectura de bases de datos, guía al lector de forma didáctica a través de cada etapa de la creación de una base de datos, desde el análisis de las necesidades hasta el mantenimiento continuo.

El libro comienza con una introducción a los conceptos fundamentales de una base de datos, antes de profundizar en aspecto más técnicos.Posteriormente, el lector explora los diferentes métodos de análisis de las necesidades y ofrece una introducción a los conceptos técnicosque le permiten aprender a modelar datos de manera efectiva. Unacomparación de los enfoques SQL y NoSQL y explicaciones detalladasde la normalización de bases de datos, le permitirán construir basesde datos sólidas.

Los siguientes capítulos explican cómo administrar una base de datos. Se cubren en detalle la seguridad de los datos y la alta disponibilidad, que garantizan la robustez del sistema y se abordan las fases cruciales de prueba y validación.

Seguidamente, el lector aprende sobre los aspectos de mantenimiento y actualización de una base de datos en constante evolución, estudiandoel ciclo de vida de la base de datos, los roles en el mantenimientoy las estrategias efectivas para administrar versiones y entornos de prueba o producción.

A lo largo del libro, el autor, basándose en su experiencia, comparte consejos prácticos y sugerencias reforzadas con casos prácticos concretos, para la aplicación inmediata de los conocimientos adquiridos.

Índice

Prefacio

1. Introducción
2. ¿A quién va dirigido este libro?
3. Objetivos del libro

Introducción

1. ¿Qué es una base de datos?
2. Tipos de bases de datos
1. 2.1 Bases de datos transaccionales
2. 2.2 Almacenes de datos (Data Warehouses)
3. 2.3 Lagos de datos (Data Lakes)
4. 2.4 Datamarts
5. 2.5 Bases de datos centralizadas
6. 2.6 Bases de datos distribuidas
7. 2.7 Bases de datos espaciales
8. 2.8 Bases de datos de búsqueda
3. Los roles de la ciencia de datos
1. 3.1 Analista de datos
2. 3.2 Ingeniero de datos
3. 3.3 Arquitecto de datos
4. 3.4 Científico de datos
5. 3.5 Administrador de bases de datos
6. 3.6 Operador de base de datos
7. 3.7 Desarrollador de bases de datos
8. 3.8 Roles multifuncionales
  1. 3.8.1 Desarrollador de aplicaciones
  2. 3.8.2 Jefe de proyectos
  3. 3.8.3 Director de empresa
  4. 3.8.4 Director de servicios informáticos (CIO)

Análisis de las necesidades

1. Introducción
2. Gestión de proyectos
1. 2.1 ¿Qué es la gestión de proyectos?
2. 2.2 Fases en la gestión de un proyecto de base de datos
  1. 2.2.1 Definición del alcance del proyecto
  2. 2.2.2 Planificación de proyectos
  3. 2.2.3 Modelado de bases de datos
  4. 2.2.4 Creación de la base de datos
  5. 2.2.5 Pruebas y validación
  6. 2.2.6 Despliegue y puesta en producción
  7. 2.2.7 Mantenimiento y evolución
3. Requisitos previos
1. 3.1 Entender las necesidades de la organización
2. 3.2 Defina claramente los requisitos previos
3. 3.3 Construir un equipo de profesionales competentes
4. 3.4 Acceso a datos relevantes
5. 3.5 Infraestructura y herramientas tecnológicas apropiadas
6. 3.6 Cumplimiento legal y regulatorio
7. 3.7 Compromiso de las personas en la organización
  1. 3.7.1 ¿Por qué es tan importante la participación de las partes interesadas?
  2. 3.7.2 Tipos de reuniones para promover el compromiso de la organización
4. Análisis económico
1. 4.1 Identificación de gastos
  1. 4.1.1 Gastos de diseño
  2. 4.1.2 Gastos de explotación
2. 4.2 Beneficios estimados
  1. 4.2.1 Mejora de la eficiencia operativa
  2. 4.2.2 Mejora en la toma de decisiones
  3. 4.2.3 Aumento de los ingresos
3. 4.3 Análisis de sensibilidad
5. Análisis del riesgo
1. 5.1 Identificación de riesgos
  1. 5.1.1 Riesgos técnicos
  2. 5.1.2 Riesgos de seguridad
  3. 5.1.3 Riesgos de recursos
2. 5.2 Evaluación de riesgos
3. 5.3 Mitigación de riesgos
4. 5.4 Evaluación continua
6. Identificar los datos
1. 6.1 Definición de objetivos y requisitos
2. 6.2 Identificación de fuentes de datos
3. 6.3 Recopilación y clasificación de datos
4. 6.4 Establecer reglas de negocio
5. 6.5 Evaluación de la calidad de los datos
7. Identificación de flujos de datos
1. 7.1 Definición de flujos de datos
  1. 7.1.1 Mapeo de flujo de datos
  2. 7.1.2 Transformación de datos
  3. 7.1.3 Ejemplo: Sistema de gestión de clientes
2. 7.2 Identificación de fuentes de datos
  1. 7.2.1 Introducción manual de datos
  2. 7.2.2 Sistemas existentes
  3. 7.2.3 Fuentes externas
  4. 7.2.4 Ejemplo: Sistema de reserva de vuelos
3. 7.3 Seguimiento del enrutamiento y transformación de datos
  1. 7.3.1 Mapeo del enrutamiento de datos
  2. 7.3.2 Ejemplo: sistema de gestión de pedidos en línea
4. 7.4 Identificación de los destinos de datos
  1. 7.4.1 Bases de datos
  2. 7.4.2 Aplicaciones
  3. 7.4.3 Informes y análisis
  4. 7.4.4 Almacenamiento a largo plazo
  5. 7.4.5 Ejemplo: sistema de gestión de inventario
5. 7.5 Documentación y modelado
  1. 7.5.1 Documentación detallada
  2. 7.5.2 Modelado de datos
  3. 7.5.3 Ejemplo: herramientas de modelado de bases de datos

Modelado de datos

1. Introducción
2. ¿Qué es el modelado de datos?
3. Tipos de modelado de datos
1. 3.1 Modelo conceptual de datos
2. 3.2 Modelo lógico de datos
3. 3.3 Modelo físico de datos
4. 3.4 Técnicas de modelado
  1. 3.4.1 Modelo jerárquico de datos
  2. 3.4.2 Modelo relacional de datos
  3. 3.4.3 Modelo entidad-asociación
  4. 3.4.4 Modelo orientado a objetos
  5. 3.4.5 Modelo dimensional
4. Pasos para modelar una base de datos
1. 4.1 Paso 1: Identificar las entidades y sus atributos
  1. 4.1.1 Entidades
  2. 4.1.2 Atributos de entidad
  3. 4.1.3 Propiedades de los atributos
2. 4.2 Paso 2: identificar las relaciones entre entidades
  1. 4.2.1 Relaciones
  2. 4.2.2 Cardinalidad
3. 4.3 Paso 3: identificar la técnica de modelado de bases de datos
4. 4.4 Paso 4: optimización e iteración
  1. 4.4.1 Optimización
  2. 4.4.2 Iteración
5. SQL frente a NoSQL
1. 5.1 SQL: Structured Query Language
2. 5.2 NoSQL: no solo SQL
3. 5.3 Diferencias entre una base de datos SQL y una base de datos NoSQL
4. 5.4 ¿Cuándo elegir una base de datos SQL?
5. 5.5 ¿Cuándo elegir una base de datos NoSQL?
6. Herramientas para modelar una base de datos
1. 6.1 Instalación de DbSchema
2. 6.2 Iniciar un nuevo proyecto
  1. 6.2.1 Conectarse a una base de datos
  2. 6.2.2 Abrir un archivo SQL DDL
  3. 6.2.3 Empezar desde cero: modelo lógico
  4. 6.2.4 Empezar desde cero: modelo físico

Normalización de datos

1. Introducción
2. ¿Qué es la normalización de datos?
3. Definición de conceptos técnicos: tipos de claves, dependencias, etc.
1. 3.1 Tipos de clave
  1. 3.1.1 Claves primarias
  2. 3.1.2 Claves foráneas
2. 3.2 Dependencias
3. 3.3 Anomalías
  1. 3.3.1 ¿Qué es una anomalía?
  2. 3.3.2 Tipos de anomalías
  3. 3.3.3 Impacto de la normalización en las anomalías
4. Fases de normalización de bases de datos
5. Formas normales
1. 5.1 Base de datos no normalizada
2. 5.2 La primera forma normal (1NF)
3. 5.3 La segunda forma normal (2NF)
4. 5.4 La tercera forma normal (3NF)
5. 5.5 La forma normal de Boyce-Codd (BCNF)
6. 5.6 La cuarta forma normal (4NF)
7. 5.7 La quinta forma normal (5NF)
6. Reglas de Codd
1. 6.1 Regla 0: regla fundamental
2. 6.2 Regla 1: regla de la información
3. 6.3 Regla 2: regla del acceso garantizado
4. 6.4 Regla 3: regla para el tratamiento sistemático de los valores nulos
  1. 6.4.1 ¿Qué es NULL?
  2. 6.4.2 Valores vacíos, pero no NULL
  3. 6.4.3 Comparación de un valor NULL
5. 6.5 Regla 4: catálogo dinámico en línea basado en el modelo relacional
6. 6.6 Regla 5: regla de sublenguaje de datos completos
  1. 6.6.1 ¿Qué es un lenguaje?
  2. 6.6.2 ¿Qué es un lenguaje completo?
  3. 6.6.3 Reglas para considerar que un lenguaje de base de datos está completo
7. 6.7 Regla 6: regla de la actualización de vistas
8. 6.8 Regla 7: inserción, actualización y eliminación de alto nivel
9. 6.9 Regla 8: independencia física de los datos
10. 6.10 Regla 9: independencia lógica de los datos
11. 6.11 Regla 10: independencia de la integridad
12. 6.12 Regla 11: independencia de la distribución
13. 6.13 Regla 12: regla de no subversión
14. 6.14 Relación entre las reglas de Codd y las formas normales
7. Herramientas para realizar la normalización de bases de datos
1. 7.1 Normalization Tool
2. 7.2 Table Analyzer
3. 7.3 Norma Tool
4. 7.4 DBeaver
5. 7.5 Nota final: ninguna herramienta puede automatizar la normalización

Crear la base de datos

1. Introducción
2. Pasos a seguir para la creación de nuestra base de datos
1. 2.1 Conceptos técnicos
2. 2.2 Análisis previo a la creación de nuestra base de datos
3. Requisitos de hardware
4. Instalación del sistema operativo
5. Sistemas de gestión de bases de datos
6. Configurar la estructura que modelamos
1. 6.1 Crear nuestra primera base de datos: Escuela
2. 6.2 Crear las tablas de estudiantes, profesores y cursos
3. 6.3 Creación de las tablas de relaciones: profesor_cursos y estudiante_cursos
4. 6.4 Autenticación
5. 6.5 Autorización
6. 6.6 Cifrado
7. 6.7 Auditoría
8. 6.8 Gestión de incidencias
7. Alta disponibilidad
1. 7.1 Replicación de datos
2. 7.2 Clustering

Pruebas y validación

1. Introducción
2. ¿Qué son las pruebas y por qué es necesario hacerlas?
3. Pruebas funcionales
1. 3.1 La importancia de las pruebas funcionales en las bases de datos
2. 3.2 Etapas para realizar las pruebas funcionales
3. 3.3 Ejemplos de casos de pruebas funcionales
4. Pruebas de rendimiento
1. 4.1 Los objetivos de las pruebas de rendimiento
2. 4.2 Pasos para realizar pruebas de rendimiento
3. 4.3 Tipos de pruebas de rendimiento
4. 4.4 Ejemplos de casos de prueba de rendimiento
5. Pruebas de tiempo de actividad
1. 5.1 Pasos para realizar pruebas de disponibilidad
2. 5.2 Tipos de pruebas de disponibilidad
6. Pruebas de calidad de datos
1. 6.1 Pasos para realizar pruebas de calidad de datos
2. 6.2 Tipos de pruebas de calidad de datos
7. El proceso de la prueba
1. 7.1 Planificación de pruebas
2. 7.2 Diseño de casos de prueba
3. 7.3 Ejecución de pruebas y registro de resultados
4. 7.4 Análisis y optimización de resultados
8. Automatización del proceso de pruebas
1. 8.1 Automatización de la programación
2. 8.2 Automatizar la ejecución de pruebas y el registro de resultados
3. 8.3 Automatizar el análisis y la optimización de resultados
4. 8.4 Beneficios de la automatización de pruebas

Mantenimiento y actualización

1. Introducción
2. Ciclo de vida de la base de datos
1. 2.1 Fase de diseño
2. 2.2 Fase de explotación y mantenimiento
3. 2.3 Fase de actualización
4. 2.4 Fase de desmantelamiento
3. Roles en el mantenimiento de una base de datos
1. 3.1 Administrador de base de datos (DBA)
2. 3.2 Desarrollador de bases de datos
3. 3.3 Analista de datos
4. 3.4 Ingeniero de seguridad de datos
5. 3.5 Responsable de gestión de datos
4. PCA y PRA
1. 4.1 ¿Qué son PRA y PCA?
2. 4.2 Plan de continuidad de la actividad (PCA) para las bases de datos
3. 4.3 Plan de recuperación de la actividad (PRA) para bases de datos
4. 4.4 Conclusión
5. Instalación de parches y correcciones
1. 5.1 Fundamentos de los parches y correcciones en las bases de datos
2. 5.2 Identificación de vulnerabilidades y necesidades de parches
3. 5.3 Planificación de la implementación de parches y correcciones
6. Copias de seguridad y restauraciones
7. Control de versiones de bases de datos
1. 7.1 Introducción a la gestión de versiones
2. 7.2 Estrategias de administración de versiones
3. 7.3 Proceso de gestión de versiones
4. 7.4 Herramientas de gestión de versiones
8. Entornos de prueba, preproducción y formación
1. 8.1 Entorno de prueba
2. 8.2 Entorno de preproducción
3. 8.3 Entorno de formación
4. 8.4 Prácticas recomendadas para la administración de entornos

Glosario
índice 243

Autor

Mario ALCAIDE

Mario Alcaide es arquitecto de bases de datos en el servicio de bomberos y rescate de Bas-Rhin y tiene más de diez años de experiencia en el sector de los datos. Anteriormente trabajó como administrador de bases de datos en España y Francia y posee la certificación Oracle Certified Professional (OCP). Con este libro, pretende compartir sus conocimientos para ayudar a los profesionales a diseñar bases de datos.

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