Caracterización de la dependencia de existencia en interrelaciones binarias

Autores/as

  • Carlos García Departamento de Ciencia de la Computación, Universidad Central de Las Villas, Cuba
  • Abel Rodríguez Departamento de Ciencia de la Computación, Universidad Central de Las Villas, Cuba
  • Norma Cabrera Departamento de Ciencia de la Computación, Universidad Central de Las Villas, Cuba
  • Luisa González Departamento de Ciencia de la Computación, Universidad Central de Las Villas, Cuba

Palabras clave:

dependencia de existencia, diseño de bases de datos, entidades débiles, interrelaciones débiles, modelación de datos

Resumen

En la infraestructura de todo sistema de información, la exactitud semántica de los datos es vital para garantizar la calidad de las aplicaciones que los utilizan. La especificación de cuándo y cuáles datos son semánticamente correctos, constituye una de las tareas más importantes en la modelación de datos, donde la lógica del negocio y los requisitos que definen los usuarios son traducidas en restricciones de integridad semánticas. Los modelos de datos proporcionan diferentes medios para representar las restricciones de integridad, en la modelación conceptual la dependencia de existencia es un recurso útil para asegurar la integridad semántica entre las propiedades estáticas y dinámicas de los datos. En general, las restricciones de integridad son captadas a nivel conceptual y deben ser transformadas adecuadamente para su soporte en el nivel lógico, particularmente la dependencia de existencia queda modelada en los esquemas relacionales a través de las llaves foráneas y su comportamiento. En este trabajo se hace un análisis de la dependencia de existencia en asociaciones y se proponen reglas para su transformación al modelo relacional, las cuales fueron implementadas en una herramienta de diseño de bases de datos.

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Publicado

2024-05-13 — Actualizado el 2008-12-12

Versiones

Cómo citar

[1]
García, C. et al. 2008. Caracterización de la dependencia de existencia en interrelaciones binarias. Ciencias matemáticas. 24, 1 (dic. 2008), 3–12.

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