Fig. 1 Etapas de diseño de base de datos
RESUMEN
Palabras clave: PALABRAS
ABSTRACT
Keywords: KEYS
El aprendizaje de la creación de las bases de datos y la manipulación de los datos, tiene de forma directa e implícita el uso de software y de las TIC, a través de los Sistemas de Gestión de Base de Datos (SGBD), que permiten el diseño físico de las BD. Es de resaltar la importancia de construir un modelo conceptual y lógico de una base de datos antes de su diseño físico, ubicándole como un aspecto trascendental en el proceso de desarrollo de sistemas, tan es así que distintas metodologías de desarrollo contemplan la fase de análisis y diseño, como un paso previo a “ponerse manos a la obra”, Este reporte da cuenta de cómo se fortalece esta fase entre los estudiantes de TI haciendo uso de software Fidias Database Modeler 5.0, Relational Algebra Translator 4.1.0.0, todos estos soportados con el manejador de base de datos MySQL 5.7, usando SQLYOG v.11.11 como interfaz gráfica.
Como muchos estudios lo demuestran, los estudiantes de las carreras de TI, “aprenden haciendo”, es decir su estilo de aprendizaje es kinestésico (Núñez Cárdenas, Hernández Palacios, Mariano Tomás, & Felipe Redondo, 2013), en dicho estudio se aplicó el modelo desarrollado por Neil Fleming y Collen Mills llamado VARK con el cual se puede determinar los estilos de aprendizaje de un alumno dentro de las cuatro modalidades que cubre este modelo Visual, Auditivo, Lectura/Escritura y Kinestésico, el resultado mediante la aplicación de técnicas de minería de datos arrojo que los estudiante de Computación aprenden de manera kinestésico por lo que el uso de software didáctico de apoyo en las diferentes etapas del diseño de las bases de datos es un elemento que permite comprobar y sustentar los conceptos teóricos.
Existen en el mercado software diverso que comparte el mismo objetivo, tanto software propietario como software libre, por mencionar algunos: Microsoft Visio, Dia, Fidias, DB Designer Fork, ER Master, MySQLWorkbench, algunas opciones en línea tales como: Lucidchar Cacoo, entre otros.
Este reporte comparte la experiencia de los docentes de la enseñanza de un curso inicial de base de datos, fortalecido en la comprensión de los aspectos teóricos de los contenidos de la materia, por software didáctico especializado.
El aprendizaje del diseño de las bases de datos busca crear conciencia y experiencia de las tres etapas a través de las cuáles se lleva a cabo el diseño y la construcción de las bases de datos.
El diseño de una base de datos no es un proceso sencillo, aunado a la poca experiencia que los estudiantes en formación de TI poseen; por este motivo, aplicar la estrategia “divide y vencerás” es una excelente alternativa.
Dividir el proceso de diseño en etapas permite hacer un proceso secuencial, donde la salida de un proceso se convierte en entrada del siguiente, obteniendo el resultado esperado en la última etapa, lo que reduce la complejidad de la problemática que se plantea y por otro lado el proceso de diseño se simplifica, la figura 1 muestra las etapas del diseño de la base de datos.
Fig. 1 Etapas de diseño de base de datos
La etapa del diseño conceptual permite obtener una estructura de la información, independiente de la tecnología del SGBD, concentrándose únicamente en estructurar la información, dejando de lado el aspecto tecnológico.
El resultado de esta etapa de diseño conceptual se expresa a través de un modelo de datos, tales como el Modelo Entidad – Relación (Chen, 1976).
El diseño lógico inicia con el producto obtenido en el diseño conceptual, un aspecto fundamental en esta etapa es que el diseño se alinea a la tecnología que se va a utilizar para el diseño físico, es decir se ajusta el SGBD que se utilizará para la construcción de la base de datos, si es un SGBD relacional entonces es importante utilizar el modelo relacional, para obtener relaciones, atributos, llaves primarias y llaves foráneas.
Esta etapa ofrece como resultado una representación de lo que será la base de datos de acuerdo al modelo de Codd (Codd, 1970). Otro aspecto a resaltar en esta etapa es la normalización, con la finalidad de evitar redundancia de datos y mantener la integridad de la base de datos, todo lo anterior basado en las 12 reglas de Codd.
Esta etapa es sin duda la más práctica – haciendo uso del equipo de cómputo – de la construcción de una base de datos, por obvias razones, es aquí donde se transforma el diseño lógico a una estructura física en un SGBD.
El resultado del diseño físico es una representación física de un requerimiento documentado a través de un DER.
La etapa del diseño físico de la base de datos es la consolidación de las etapas anteriores.
Otro aspecto a estudiar dentro del campo de las bases de datos es el álgebra relacional, que define un conjunto de operaciones que permiten realizar la manipulación de los datos, representando de forma intermedia una consulta antes de su equivalente en SQL, una de las ventajas de usar algebra relacional es la optimización de las consultas.
El álgebra relacional, sale del diseño de la base de datos, sólo se menciona en términos de compartir la experiencia de uso de esta herramienta entre los estudiantes.
En la práctica de la enseñanza de Introducción a Base de Datos o Base de Datos I, como suelen llamarse estas materias, se incorporó el software didáctico siguiente:
Fidias Database Modeler 5.0, Relational Algebra Translator 4.1.0.0, todos estos soportados con el manejador de base de datos MySQL 5.7, usando SQLYOG v.11.11 como entorno gráfico para MySQL, así como el controlador MySQL ODBC en su versión 5.1, para el enlace entre el traductor y el manejador.
Fidias, surgió como un software académico en la Universidad Nacional de La Matanza, en Argentina, actualmente se distribuye como un software tanto en versión académica como empresarial, que ofrece un entorno para generar un diagrama entidad – relación de una manera sencilla, se ejecuta bajo el sistema operativo Windows, la versión con la que se experimentó es la 5.0, recientemente se liberó la versión 5.0.9. Entre las funciones que realiza Fidias se encuentra:
El software, permite crear entidades fuertes y débiles, relaciones fuertes y débiles, atributos clave, atributos compuestos, multivaluados y calculados, estas opciones permiten al estudiante integrar todos los atributos y considerarlos desde un esquema gráfico. Las relaciones entre sus diferentes cardinalidades 1:1,1:N,N:1 y N:M son también muy fáciles de implementar, las interrelaciones entre las entidades pueden ser binarias, terciarias y generalizaciones.
Adicionalmente, permite validar las interrelaciones, dándole al estudiante una forma de comprobar el diseño de sus esquemas.
La figura 2, nos muestra el entorno para generar un diagrama entidad – relación, pero sin duda lo más interesante de esto es que permite, a partir de este diseño de modelo conceptual el diseño del modelo relacional y las bases para la construcción física de una base de datos.
Fig. 2. Entorno de diseño del diagrama E-R en Fidias 5.0
Es decir, partiendo del diagrama entidad – relación, se genera el modelo relacional, se pueden revisar las formas normales (1-3), el diagrama en UML, la sintaxis para construir la base de datos y las tablas en SQL.
RAT versión 4.0, es un software libre que convierte el álgebra relacional a sentencias de SQL.
RAT permite a los estudiantes escribir sentencias en algebra relacional y las traslada al lenguaje SQL, verificando la sintaxis correcta de estas expresiones. RAT permite realizar conexiones a bases de datos relacionales como MySQL, SQLServer, Oracles, Postgres, Access, estas conexiones permiten a los estudiantes obtener los resultados de las consultas de una forma visual desde las base de datos con la que se establece una conexión.
A través del software RAT se establecieron las conexiones con una base de datos de ejemplo de MySQL usando el driver MySQL ODBC 5.1, esto permitió a los estudiantes por un lado escribir la sentencia en álgebra relacional y por otro lado conocer su equivalente en SQL.
RAT permite realizar operaciones de proyección, selección, producto cartesiano, producto natural, unión, intersección y diferencia, limitando su ejecución solo por la validez misma de la operación en el manejador de base de datos seleccionado.
La figura 3, muestra el entorno de ejecución y los resultados obtenidos al ejecutar una sentencia escrita en algebra relacional, así como su equivalente en SQL.
Fig. 3. Entorno de ejecución de RAT 4.1.0.0
SQLyog permitió verificar la validez de las sentencias generadas en SQL, un tema sencillo pero a la vez complejo para los estudiantes, permitió que las operaciones de selección, proyección y producto natural fueran estudiadas tanto en su fundamento teórico – matemático como se demuestra su operación a través del RAT.
Enseñar no es cosa sencilla, si se quiere lograr un aprendizaje real en el alumno, se requiere que existan docentes capacitados que no sólo impartan clases, sino que también contribuyan a la creación de estrategias, generar nuevas metodologías, materiales y técnicas, que haga más sencillo que los alumnos adquieran conocimientos y habilidades que les sean útiles y aplicables en su vida personal, académica y profesional. He ahí donde radica la importancia de estas herramientas cuyos objetivos primordiales serán fungir como facilitadores y potencializadores de la enseñanza que se quiere significar.
Para finalizar, el uso de este tipo de herramientas como parte de la formación de los alumnos conlleva muchas ventajas puesto a que los hacen instrumentos que proporcionan información y guían el aprendizaje; aportan una base concreta para el pensamiento conceptual, desarrollan la continuidad de pensamiento, hace que el aprendizaje sea más duradero y brindan una experiencia real y ello ofrece un alto grado de interés ; evalúan conocimientos y habilidades, así como proveen entornos para la expresión y la creación.
Chen, P. P.-S. (1976). The Entity-Relationship Model--Toward a Unified View of Data, ACM Transactions on Database Systems 1/1/1976 ACM-Press ISSN 0362-5915, pp. 9–36. ACM Transactions on Database Systems, 9-36.
Codd, E. (1970). A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Communications of the ACM , 13(6), 377-387.
Costal Costa, D. (nd). Introducción al diseño de Base de Datos. Cataluya:España: UOC. Obtenido de http://ocw.uoc.edu/computer-science-technology-and-multimedia/bases-de-datos/bases-de-datos/P06_M2109_02150.pdf
Núñez Cárdenas, F., Hernández Palacios, R., Mariano Tomás, T., & Felipe Redondo, A. (2013). Identificación de estilos de aprendizaje en alumnos universitarios de computación de la Huasteca Hidalguense mediante técnicas de minería de datos. 2º. Congreso Nacional en Tecnologías de la Información.
Padula, R., & López, B. (2016). fidias.com. Obtenido de http://www.fidias.com.ar/
Universidad Nacional Costa Rica. (2013). Relational Algebra Translator. Obtenido de http://www.slinfo.una.ac.cr/rat/rat.html
[a] Es profesora investigadora por la Universidad Tecnológica de la Huasteca Hidalguense, sus áreas de interés son: Comercio Electrónico, Tecnología Educativa, Base de Datos y Desarrollo Web.
[b] Es Profesor de Tiempo Completo por la Universidad Tecnológica de la Huasteca Hidalguense, sus áreas de interés son: Construcción de Software y Base De Datos.
[c] Es Profesor de Tiempo Completo por la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo – Escuela Superior Huejutla, sus áreas de interés son: Base de Datos y Minería de datos,