¿Qué modelos de datos hay y cuál nos interesa?

Los modelos de datos juegan un papel muy importante en la actualidad. ¿Por qué? Porque almacenar información es, a día de hoy, una de las prioridades de muchas empresas.

Gracias a las bases de datos, las empresas son capaces de tomar mejores decisiones y evaluar el rendimiento de un área de negocio con mayor facilidad y efectividad. Sin embargo, el almacenaje de información requiere cierta planificación. Es precisamente en ese punto donde las estructuras de datos adquieren un papel relevante.

Pero, ¿de qué hablamos cuando usamos expresiones como modelos de datos? En este artículo contestamos a esta y otras preguntas relacionadas con las bases de datos. Aquí encontrarás una definición exacta de lo que son las estructuras de datos y cuáles son sus ventajas más relevantes en cada caso.

¿Qué son los modelos de datos?

Los modelos de datos son la definición de la estructura de una base de datos. Dentro de las especificaciones que incluye nos encontramos con las relaciones y las limitaciones que indican cómo se almacena la información y cómo se accede a ella. Sin embargo, eso no es todo. Los modelos de datos, además de especificar cuál es la estructura de datos, se encargan de establecer las bases sobre todo lo relacionado con las operaciones. Es decir, los modelos de datos influyen directamente en el tipo de manipulación que se puede aplicar sobre la información almacenada en una base de datos.

Para representar los modelos de datos, es posible utilizar diagramas visuales que establecen las relaciones existentes. De esta manera se muestra cómo interactúan las diferentes áreas entre sí dentro de la base de datos.

Todo lo expuesto hasta ahora es posible gracias a lenguajes como el DDL y el DML. Pero, un momento, ¿a qué nos estamos refiriendo con estos términos? Repasemos más en profundidad estos conceptos.

DDL en los modelos de datos

DDL son las siglas de Data Definition Language. Esta expresión en inglés se puede traducir como lenguaje de base de datos o lenguaje de definición de datos. Con ella nos referimos a un lenguaje facilitado por parte del sistema de gestión de la base de datos que permite a los desarrolladores definir la estructura de datos.

En resumen, DDL se ocupa de elementos tan básicos como los esquemas, las descripciones y de qué manera se almacena la información. Para que esto sea posible, DDL proporciona algunas sentencias.

• CREATE. Se emplea para crear la base de datos y sus objetos, como las tablas, los índices, las vistas, el procedimiento de almacenamiento, las funciones o los disparadores.
• ALTER. Sentencia utilizada para alterar la estructura de datos existente dentro de una base de datos ya creada.
• DROP. En este caso, su objetivo es eliminar objetos de la base de datos.
• TRUNCATE. Se utiliza para eliminar todos los registros que alberga una tabla. También hace desaparecer los espacios asignados para cada registro.
• COMMENT. Esta es una sentencia pensada para agregar comentarios.
• RENAME. Finalmente, el comando que se encarga de renombrar.

DML y las bases de datos

Si DDL es un lenguaje encargado de crear, modificar y manipular la estructura de datos, DML es aquel que se encarga de la consulta y la manipulación de los datos introducidos dentro de una base de datos. En español entendemos por DML (Data Manipulation Language) algo parecido a lenguaje de manipulación de datos. En la actualidad, el lenguaje más popular para manipular datos es SQL. Estas son algunas de las sentencias utilizadas:

• SELECT. Recupera datos de una o más tablas.
• INSERT. Se utiliza para insertar datos en una tabla.
• UPDATE. Actualiza los datos ya introducidos dentro de una tabla.
• DELETE. Elimina todos los registros de una tabla.
• MERGE. Función para insertar o actualizar información.
• CALL. Llama a un subprograma.
• EXPLAIN PLAN. Interpreta la ruta de acceso de los datos.
• LOCK TABLE. Control de concurrencia.

Modelos de datos: cuáles existen

Teniendo claro qué son exactamente los modelos de datos y habiendo definido los lenguajes DDL y DML, ha llegado la hora de revisar cuáles son los modelos y tipos de datos más conocidos. En los siguientes apartados encontrarás algunos ejemplos.

Modelo relacional

Las bases de datos relacionales emplean uno de los modelos más utilizados del mundo, ya que usan tablas para almacenar los distintos registros. Cada entrada utiliza una fila para guardar información. Entre las ventajas más notables del modelo relacional encontramos su larga trayectoria en el mercado, que sin duda alguna permite disfrutar de una gran cantidad de herramientas desarrolladas para este tipo de bases de datos.

Por otro lado, las bases de datos relacionales son una apuesta segura debido a su estandarización y a su sistema de escritura simple, siendo este muy parecido al lenguaje humano. Eso favorece que el modelo relacional tenga una curva de aprendizaje poco abrupta, siendo fácil de entender para todo tipo de usuarios.

Base de datos de red

En este caso, las estructuras de datos permiten crear relaciones entre todos los registros. De esta manera, conforman una malla o red. Esa es justamente la principal ventaja. Las bases de datos de red son fundamentales en casos en los que es necesario disponer de relaciones entre muchos registros o nodos.

Modelo jerárquico

Es un tipo de base de datos que utiliza una estructura jerárquica para enlazar los diferentes registros. Su diseño también se asemeja en ocasiones a la forma de un árbol invertido. Un nodo superior puede tener varios nodos hijos que, a su vez, pueden tener otros tantos nodos dependientes. Es un tipo de estructura recomendada cuando se precisa una navegación rápida. También el modelo jerárquico cuenta con otras ventajas como una simplicidad alta a la hora de ver y comprender los datos o la accesibilidad a la información por parte de muchos usuarios. Por último, este modelo destaca por preservar la integridad de la información.

Modelos de datos, el paso previo a al almacenaje de información

Cada una de las estructuras de datos ayuda a cumplir unos objetivos u otros dentro de una empresa. Por tanto, es clave definir correctamente el enfoque de la base de datos que debe crearse. En este punto es donde los distintos modelos de datos se hacen especialmente importantes. Con ellos es posible utilizar las bases de datos idóneas en cada caso.

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