Un esquema conceptual o modelo de datos conceptual es una descripción de alto nivel de las necesidades de información subyacentes al diseño de una base de datos . [1] [2] Por lo general, incluye solo los conceptos centrales y las principales relaciones entre ellos. Este es un modelo de alto nivel con detalles insuficientes para construir una base de datos completa y funcional. [3] Describe la estructura de toda la base de datos para un grupo de usuarios. El modelo conceptual también se conoce como el modelo de datos que se puede utilizar para describir el esquema conceptual cuando se implementa un sistema de base de datos. [ cita requerida ] Oculta los detalles internos del almacenamiento físico y apunta a la descripción de entidades, tipos de datos, relaciones y restricciones.
Descripción general
Un esquema conceptual es un mapa de conceptos y sus relaciones que se utiliza en las bases de datos . Describe la semántica de una organización y representa una serie de afirmaciones sobre su naturaleza. En concreto, describe las cosas de importancia para una organización ( clases de entidad ), sobre las que tiende a recopilar información, y sus características ( atributos ) y las asociaciones entre pares de esas cosas de importancia ( relaciones ).
Debido a que un esquema conceptual representa la semántica de una organización, y no un diseño de base de datos , puede existir en varios niveles de abstracción. La arquitectura original de cuatro esquemas ANSI comenzó con el conjunto de esquemas externos que representan cada uno la visión que una persona tiene del mundo que la rodea. Estos se consolidan en un solo esquema conceptual que es el superconjunto de todas esas visiones externas. Un modelo de datos puede ser tan concreto como la perspectiva de cada persona, pero esto tiende a hacerlo inflexible. Si el mundo de esa persona cambia, el modelo debe cambiar. Los modelos de datos conceptuales adoptan una perspectiva más abstracta, identificando las cosas fundamentales, de las cuales las cosas con las que se enfrenta un individuo son solo ejemplos.
El modelo permite lo que se denomina herencia en términos orientados a objetos . El conjunto de instancias de una clase de entidad se puede subdividir en clases de entidad por derecho propio. Por lo tanto, cada instancia de una clase de entidad de subtipo es también una instancia del supertipo de la clase de entidad . Cada instancia de la clase de entidad de supertipo es también una instancia de una de las clases de entidad de subtipo.
Las relaciones entre supertipos y subtipos pueden ser exclusivas o no. Una metodología puede exigir que cada instancia de un supertipo sea solo una instancia de un subtipo. De manera similar, una relación entre supertipos y subtipos puede ser exhaustiva o no. Es exhaustiva si la metodología exige que cada instancia de un supertipo sea una instancia de un subtipo. A menudo es necesario un subtipo denominado "Otro".
Ejemplos de relaciones
Cada PERSONA podrá ser vendedor en uno o más PEDIDOS.
Cada PEDIDO debe ser de una sola y única PERSONA.
PERSONA es un subtipo de PARTIDO. (Lo que significa que cada instancia de PERSONA es también una instancia de PARTIDO.)
Cada EMPLEADO puede tener un supervisor que también sea EMPLEADO.
Un diagrama de estructura de datos (DSD) es un modelo o diagrama de datos utilizado para describir modelos de datos conceptuales proporcionando notaciones gráficas que documentan entidades y sus relaciones, y las restricciones que las vinculan.
Véase también
Mapa conceptual : diagrama que muestra las relaciones entre conceptosPáginas que muestran descripciones breves de los objetivos de redireccionamiento
Grafos conceptuales – Formalismo para la representación del conocimientoPáginas que muestran descripciones breves de los objetivos de redireccionamiento
Modelo conceptual (informática) – Un modelo en ingeniería de softwarePáginas que muestran descripciones breves de los objetivos de redireccionamiento
Modelado de datos : creación de un modelo de los datos de un sistema
Modelo entidad-relación : modelo o diagrama que describe cosas interrelacionadasPáginas que muestran descripciones breves de los objetivos de redireccionamiento
Modelado de objetos y roles : técnica de programaciónPáginas que muestran descripciones breves de los objetivos de redireccionamiento
Representación del conocimiento : campo de la inteligencia artificialPáginas que muestran descripciones breves de los objetivos de redireccionamiento
Modelo de datos lógicos : representación de los datos de una organización, organizados en términos de entidades y relaciones.Páginas que muestran descripciones de wikidata como alternativa
Mapa mental : diagrama para organizar visualmente la informaciónPáginas que muestran descripciones breves de los objetivos de redireccionamiento
Ontología – Especificación de una conceptualizaciónPáginas que muestran descripciones breves de los objetivos de redireccionamiento
Modelo de datos físicos : representación de un diseño de datosPáginas que muestran descripciones breves de los objetivos de redireccionamiento
Web Semántica – Extensión de la Web para facilitar el intercambio de datos
Enfoque de tres esquemas : enfoque para la construcción de sistemas de informaciónPáginas que muestran descripciones breves de los objetivos de redireccionamiento
Referencias
^ Osis, Janis; Donins, Uldis (20 de junio de 2017). Modelado UML topológico: un enfoque mejorado para el modelado de dominios y el desarrollo de software . Elsevier Science. ISBN 978-0-12-805476-5.
^ Sherman, Rick (21 de noviembre de 2014). Guía de inteligencia empresarial: de la integración de datos a la analítica . Elsevier Science. ISBN978-0-12-411461-6.
^ Tupper, Charles (2011). Arquitectura de datos: del zen a la realidad . Morgan Kaufmann. ISBN978-0-12-385126-0.
Lectura adicional
Pérez, Sandra K., y Anthony K. Sarris, eds. (1995) Informe técnico para el esquema conceptual de IRDS, parte 1: Esquema conceptual para IRDS, parte 2: Análisis del lenguaje de modelado, X3/TR-14:1995, American National Standards Institute, Nueva York, NY.
Halpin T , Morgan T (2008) Modelado de información y bases de datos relacionales, 2.ª ed., San Francisco, CA: Morgan Kaufmann.
Enlaces externos
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