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Modelado Relacional

El modelado relacional es la base para diseñar bases de datos eficientes y mantenibles.

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🧠 Conceptos fundamentales

Tablas y relaciones

Una base de datos relacional organiza datos en tablas relacionadas entre sí.

Componentes:

• Tabla: Colección de filas y columnas
• Fila (registro): Una instancia de datos
• Columna (campo): Un atributo del dato
• Clave primaria (PK): Identificador único
• Clave foránea (FK): Referencia a otra tabla

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🔑 Claves

Clave primaria (Primary Key)

Identifica de forma única cada fila.

CREATE TABLE usuarios (
    id SERIAL PRIMARY KEY,  -- Clave primaria
    nombre VARCHAR(100),
    email VARCHAR(100) UNIQUE
);

Clave foránea (Foreign Key)

Establece relación con otra tabla.

CREATE TABLE ventas (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    usuario_id INTEGER REFERENCES usuarios(id),  -- Clave foránea
    producto_id INTEGER REFERENCES productos(id),
    fecha_venta DATE,
    total DECIMAL(10,2)
);

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📊 Normalización

La normalización reduce redundancia y mejora la integridad de datos.

Primera forma normal (1NF)

• Cada columna contiene un solo valor
• No hay grupos repetitivos
• Cada fila es única

-- ❌ No normalizado
CREATE TABLE ventas (
    id INT,
    productos VARCHAR(200)  -- "Laptop, Mouse, Teclado"
);

-- ✅ Normalizado
CREATE TABLE ventas (
    id INT PRIMARY KEY,
    fecha_venta DATE
);

CREATE TABLE ventas_items (
    venta_id INT REFERENCES ventas(id),
    producto_id INT REFERENCES productos(id),
    cantidad INT
);

Segunda forma normal (2NF)

• Cumple 1NF
• Todos los atributos no clave dependen completamente de la clave primaria

Tercera forma normal (3NF)

• Cumple 2NF
• No hay dependencias transitivas (atributos que dependen de otros atributos no clave)

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🏗️ Diseño de esquemas

Relaciones uno a muchos (1:N)

-- Un usuario tiene muchas ventas
CREATE TABLE usuarios (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    nombre VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE ventas (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    usuario_id INTEGER REFERENCES usuarios(id)  -- Muchas ventas, un usuario
);

Relaciones muchos a muchos (N:M)

-- Muchos productos en muchas ventas
CREATE TABLE productos (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    nombre VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE ventas (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    fecha_venta DATE
);

-- Tabla intermedia
CREATE TABLE ventas_productos (
    venta_id INTEGER REFERENCES ventas(id),
    producto_id INTEGER REFERENCES productos(id),
    cantidad INTEGER,
    PRIMARY KEY (venta_id, producto_id)
);

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📈 Data Warehouses

Modelo Star Schema

Estructura:

• Tabla de hechos (Fact): Eventos/transacciones
• Tablas de dimensiones (Dimensions): Contexto descriptivo

-- Tabla de hechos
CREATE TABLE fact_ventas (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    fecha_id INTEGER,
    usuario_id INTEGER,
    producto_id INTEGER,
    cantidad INTEGER,
    total DECIMAL(10,2)
);

-- Dimensión de tiempo
CREATE TABLE dim_fecha (
    fecha_id SERIAL PRIMARY KEY,
    fecha DATE,
    año INTEGER,
    mes INTEGER,
    dia INTEGER,
    dia_semana VARCHAR(20)
);

-- Dimensión de producto
CREATE TABLE dim_producto (
    producto_id SERIAL PRIMARY KEY,
    nombre VARCHAR(100),
    categoria VARCHAR(50),
    precio DECIMAL(10,2)
);

Ventajas del Star Schema

• Consultas más rápidas (menos JOINs)
• Fácil de entender
• Optimizado para analytics

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💡 Buenas prácticas

1. Usa nombres descriptivos

-- ✅ Claro
CREATE TABLE usuarios (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    nombre_completo VARCHAR(100),
    correo_electronico VARCHAR(100)
);

-- ⚠️ Confuso
CREATE TABLE usr (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    nm VARCHAR(100),
    eml VARCHAR(100)
);

2. Define tipos de datos apropiados

-- ✅ Específico
CREATE TABLE productos (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    nombre VARCHAR(100),
    precio DECIMAL(10,2),  -- Para dinero
    stock INTEGER,
    activo BOOLEAN
);

3. Agrega constraints

CREATE TABLE usuarios (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    nombre VARCHAR(100) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL,
    edad INTEGER CHECK (edad >= 0),
    fecha_registro TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

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🎯 Ejercicios

1. Diseña un esquema para un sistema de e-commerce
2. Normaliza una tabla con datos redundantes
3. Crea un star schema para análisis de ventas
4. Diseña relaciones entre usuarios, productos y pedidos

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🚀 Próximo paso

Practica con los Ejercicios del repositorio.