Instituto Sudamericano Proyecto.1

  “INSTITUTO SUDAMERICANO”  Carrera de Análisis De Sistemas. 

PROYECTO:  CREACION Y NORMALIZACION DE BASE DE DATOS 

INTEGRANTES:  SANDRA VILLA  RICARDO TAPIA  ALFREDO DOMINGUEZ  EDWIN ABAMBARI 

PROFESOR:  Ing. ESTEBAN CÁCERES 

CICLO:  2º “B” DE ANÁLISIS DE SISTEMAS 

AÑO LECTIVO:  2008‐2009     

INDICE   INTRODUCCION      CAPITULO 1: MARCO TEORICO      Base de Datos………………………………………………………………………………………………………………1  Tipos de Base de Datos…1………………..……………………………………………………………………….1.1  Modelos de Base de Datos..……..……………………………………………………………………………….1.2  Características………………..………………………………………………………………………………………..1.3  Ventajas…….………………………………………………………………………………………………….............1.4  Desventajas..…………………………………………………………………………………………………………….1.5  SGBD disponibles en el Mercado………………………………………………………………………………1.6  Objetivos…………………………………………………………………………………………………………………..1.7      CAPITULO 2: DESARROLLO DEL DISEÑO DE BASE DE DATOS    Identificación de Entidades………………………………………………………………………………………….2  Modelo Entidad Relación……………….…………………………………………………………………………2.1  Atributos‐Tablas……………………………………..…………………………………………………………………2.2  Normalización……………………………………………..……………………………………………………………2.3  Modelo Relacional….………………………………………….……………………………………………………..2.4      CONCLUSIONES      RECOMENDACIONES      GLOSARIO       BIBLIOGRAFIA       ANEXOS         

   

INTRODUCCION    Mediante este proyecto podemos conocer la forma de crear y normalizar una base de  datos con la utilización de programas como MY SQL y DBDESIGNER 4 como  modelador  de base de datos.  En nuestra base de datos identificamos entidades referentes a nuestro tema planteado  que es: Tienda de Venta de Instrumentos Musicales, cada entidad con sus diferentes  atributos.  Con  las  cuales    reconocemos  relaciones  entre  cada  una  ellas  con  el  fin  de  proponer  una  mejor  relación  de  las  mismas,  hemos  utilizado  el  método  de  normalización para la integridad de los datos y facilita la sencillez de la búsqueda.  En  el  método  de  normalización    aplicamos  las  4  formas  normales:  la  primera  forma  normal  trata  construir  otros  campos  para  evitar    los  datos  multivaluados,  a  continuación  se  procede  a  llenar  los  campos  con  información  para  de  ahí  partir  a  la  segunda  forma  normal  que  consiste  en  eliminar  los  datos  repetidos  para  evitar  le  redundancia  de  datos,  de  igual  forma  se  procede  a  llenar  los  campos  con  la  información que creamos conveniente para así pasar a siguiente paso que es la tercera   forma  normal,  en  este  paso  analizamos  y  eliminas  los  campos  que  no  intervienen  directamente con el código principal y la tabla que se hizo en la segunda forma normal  se procede a ingresar con el código en vez de escribir directamente el nombre y por  ultimo  pasamos  a  la  cuarta  forma  normal  que  consiste  en  identificar  las  claves  principales y foráneas para realizar las relaciones entre campos.  Al  finalizar  de  hacer  estos  pasos  previos  y  importantes  tenemos  como  resultado  una  base de datos bien estructurado para el mejor funcionamiento de nuestra tienda.               

MARCO TEORICO    CAPITULO I    1. BASE DE DATOS    Una  base  de  datos    es  un  conjunto  de  datos  pertenecientes  a  un  mismo  contexto  y  almacenados sistemáticamente para su posterior uso. En este sentido, una biblioteca  puede  considerarse  una  base  de  datos  compuesta  en  su  mayoría  por  documentos  y  textos impresos en papel e indexados para su consulta.     Existen  unos  programas  denominados  sistemas    gestores  de  base  de  datos,    que  permiten  almacenar  y  posteriormente  acceder  a  los  datos  de  forma  rápida  y  estructurada. Las propiedades de estos SGBD, así como su utilización y administración,  se estudian dentro del ámbito de la informática.  Las aplicaciones más usuales son para la gestión de empresas e instituciones públicas.  Aunque las bases de datos pueden contener muchos tipos de datos, algunos de ellos  se  encuentran  protegidos  por  las  leyes  de  varios  países.  Por  ejemplo  en  España,  los  datos personales se encuentran protegidos por la Ley Orgánica de Protección de  Datos  de Carácter Personal (LOPD).  • • •

Un lenguaje de definición de datos (DDL: Data Definition Language).   Un lenguaje de manipulación de datos (DML: Data Manipulation Language)   Un lenguaje de consulta (QL: Query Language).  

1.1. Tipos de bases de datos     Las  bases  de  datos  pueden  clasificarse  de  varias  maneras,  de  acuerdo  al  criterio  elegido para su clasificación:   

1.1.1. Según la variabilidad de los datos almacenados    

  1.1.1.1.

Bases de datos estáticas  

  Éstas  son  bases  de  datos  de  sólo  lectura,  utilizadas  primordialmente  para  almacenar  datos  históricos  que  posteriormente  se  pueden  utilizar  para  estudiar  el comportamiento  de  un conjunto  de  datos  a  través  del  tiempo,  realizar proyecciones y tomar decisiones.       

 

1.1.1.2.

Bases de datos dinámica 

  Éstas son bases de datos donde la información almacenada se modifica con  el tiempo, permitiendo operaciones como actualización, borrado y adición  de  datos,  además  de  las  operaciones  fundamentales  de  consulta.  Un  ejemplo  de  esto  puede  ser  la  base  de  datos  utilizada  en  un  sistema  de  información de una tienda de abarrotes, una farmacia, un videoclub, etc.     

1.1.2. Según el contenido     1.1.2.1.

Bases de datos bibliográficas  

  Solo  contienen  un  representante  de  la  fuente  primaria,  que  permite  localizarla.  Un  registro  típico  de  una  base  de  datos  bibliográfica  contiene  información  sobre  el  autor,  fecha  de  publicación,  editorial,  título,  edición,  de  una  determinada  publicación,  etc.  Puede  contener  un  resumen  o  extracto de la publicación original, pero nunca el texto completo, porque si  no  estaríamos  en  presencia  de  una  base  de  datos  a  texto  completo  (o  de  fuentes  primarias).  Como  su  nombre  lo  indica,  el  contenido  son  cifras  o  números.  Por  ejemplo,  una  colección  de  resultados  de  análisis  de  laboratorio, entre otras. 

  1.1.2.2.

Bases de datos de texto completo  

  Almacenan las fuentes primarias, como por ejemplo, todo el contenido de  todas las ediciones de una colección de revistas científicas.    Directorios   Un ejemplo son las guías telefónicas en formato electrónico.   

1.2. Modelos de bases de datos     Un  modelo  de  datos  es  básicamente  una  "descripción"  de  algo  conocido  como  contenedor  de  datos  (algo  en  donde  se  guarda  la  información),  así  como  de  los  métodos  para  almacenar  y  recuperar  información  de  esos  contenedores.  Los  modelos  de  datos  no  son  cosas  físicas:  son  abstracciones  que  permiten  la  implementación de un sistema eficiente de base de datos.    Algunos modelos con frecuencia utilizados en las bases de datos:   

1.2.1.  Bases de datos jerárquicas     Éstas  son  bases  de  datos  que,  como  su  nombre  indica,  almacenan  su  información  en  una  estructura  jerárquica.  En  este  modelo  los  datos  se  organizan  en  una  forma  similar  a  un  árbol  (visto  al  revés),  en  donde  un  nodo 

padre de información puede tener varios hijos. El nodo que no tiene padres es  llamado raíz, y a los nodos que no tienen hijos se los conoce como hojas.  Una  de  las  principales  limitaciones  de  este  modelo  es  su  incapacidad  de  representar eficientemente la redundancia de datos.     

1.2.2.  Base de datos de red     Éste  es  un  modelo  ligeramente  distinto  del  jerárquico;  su  diferencia  fundamental  es  la  modificación  del  concepto  de  nodo:  se  permite  que  un  mismo  nodo  tenga  varios  padres  (posibilidad  no  permitida  en  el  modelo  jerárquico).  Fue  una  gran  mejora  con  respecto  al  modelo  jerárquico,  ya  que  ofrecía  una  solución  eficiente  al  problema  de  redundancia  de  datos;  pero,  aun  así,  la  dificultad que significa administrar la información en una base de datos de red  ha  significado  que  sea  un  modelo  utilizado  en  su  mayoría  por  programadores  más que por usuarios finales. 

  1.2.3.  Base de datos relacional    Éste es el modelo más utilizado en la actualidad para modelar problemas reales  y administrar datos dinámicamente.   En  este  modelo,  el  lugar  y  la  forma  en  que  se  almacenen  los  datos  no  tienen  relevancia (a diferencia de otros modelos como el jerárquico y el de red). Esto  tiene la considerable ventaja de que es más fácil de entender y de utilizar para  un  usuario  esporádico  de  la  base  de  datos.  La  información  puede  ser  recuperada  o  almacenada  mediante  "consultas"  que  ofrecen  una  amplia  flexibilidad y poder para administrar la información. 

  1.2.4.  Bases de datos multidimensionales     Básicamente  no  se  diferencian  demasiado  de  las  bases  de  datos  relacionales  (una tabla en una base de datos relacional podría serlo también en una base de  datos multidimensional), la diferencia está más bien a nivel conceptual; en las  bases de datos multidimensionales los campos o atributos de una tabla pueden  ser  de  dos  tipos,  o  bien  representan  dimensiones  de  la  tabla,  o  bien  representan métricas que se desean estudiar. 

  1.2.5.  Bases de datos orientadas a objetos     Una  base  de  datos  orientada  a  objetos  es  una  base  de  datos  que  incorpora  todos los conceptos importantes del paradigma de objetos:  Encapsulación  ‐  Propiedad  que  permite  ocultar  la  información  al  resto  de  los  objetos, impidiendo así accesos incorrectos o conflictos.   Herencia ‐ Propiedad a través de la cual los objetos heredan comportamiento  dentro de una jerarquía de clases.  

Polimorfismo ‐ Propiedad de una operación mediante la cual puede ser aplicada  a distintos tipos de objetos.   Se  está  trabajando  en  SQL3,  que  es  el  estándar  de  SQL92  ampliado,  que  soportará  los  nuevos  conceptos  orientados  a  objetos  y  mantendría  compatibilidad con SQL92.   

1.2.6.  Bases de datos documentales     Permiten  la  indexación  a  texto  completo,  y  en  líneas  generales  realizar  búsquedas más potentes.      

1.2.7.  Base de datos deductivas    Un sistema de base de datos deductivas, es un sistema de base de datos pero  con la diferencia de que permite hacer deducciones a través de inferencias. Se  basa  principalmente  en  reglas  y  hechos  que  son  almacenados  en  la  base  de  datos.  También  las  bases  de  datos  deductivas  son  llamadas  base  de  datos  lógica, a raíz de que se basan en lógica matemática.   

1.2.8.  Bases de datos distribuida     La base de datos está almacenada en varias computadoras conectadas en red.  Surgen debido a la existencia física de organismos descentralizados. Esto les da  la  capacidad  de  unir  las  bases  de  datos  de  cada  localidad  y  acceder  así  a  distintas universidades, sucursales de tiendas, etc.   

1.3. Características  • • • • • • • •

Independencia Lógica y Física de los datos  Redundancia mínima  Integridad de los datos  Acceso concurrente   Consultas complejas optimizadas  Seguridad de acceso y auditoría  Respaldo y Recuperación  Acceso a través de lenguaje estándar     

1.4. Ventajas     • • •

Independencia de los datos respecto a los tratamientos y viceversa.   Coherencia de los resultados.   Mejor disponibilidad de los datos para el conjunto de los usuarios.  

•

• • •

Mayor  valor  informativo  (puesto  que  se  captan  relaciones  propias  del  mundo real entre los datos, tiene más información que la suma individual  de los datos por separado).   Mejor  y  más  normalizada  documentación  de  la  información,  la  cual  está  integrada con los datos.    Mayor eficiencia en la recogida, validación e introducción de los datos en el  sistema.   Reducción del espacio de almacenamiento.  

   

1.5. Desventajas    • • • • • •

Instalación costosa.    Personal especializado.   Implantación larga y difícil.   Falta de rentabilidad a corto plazo.   Escasa  estandarización  (la  tendencia  de  esta  desventaja  es  a  ser  cada  vez  menor).   Desfase  entre  teoría  y práctica.  Esto  no  tiene que  ocurrir necesariamente,  se refiere a un desfase entre la concepción teórica, de lo que es la base de  datos, que pueden los directivos con respecto a lo que ofrece la tecnología  realmente.    

1.6.  SGBD disponibles en el mercado    

1.6.1.  SGBD libres   • • • • •

MySQL Licencia Dual, depende el uso.   PostgreSQL (http://www.postgresql.org Postgresql)   Firebird  basada  en  la  versión  6  de  InterBase,  Initial  Developer's  PUBLIC  LICENSE Version 1.0.   SQLite (http://www.sqlite.org SQLite) Licencia Dominio Público   Apache Derby (http://db.apache.org/derby/)  

1.6.2.  SGBD no libres   • • • • • • • • • •

Advantage Database   dBase   FileMaker   Fox Pro   IBM DB2 Universal Database (DB2 UDB)   IBM Informix   Interbase de CodeGear, filial de Borland   MAGIC   Microsoft Access   Microsoft SQL Server  

• • • • • • • • • • • • • •

NexusDB   Open Access   Oracle   Paradox   PervasiveSQL   Progress (DBMS)   Sybase ASE   Sybase ASA   Sybase IQ   WindowBase   Softland ERP   Flexline   IBM IMS Base de Datos Jerárquica   CA‐IDMS  

1.6.3.  SGBD no libres y gratuitos   • • •

Microsoft SQL Server Compact Edition Basica   Sybase ASE Express Edition para Linux (Edición gratuita para Linux)   Oracle Express Edition 10 para Windows  

1.7. Objetivos  Existen distintos objetivos que deben cumplir los SGBD:  •

•

•

•

Abstracción de la información. Los SGBD ahorran a los usuarios detalles acerca  del almacenamiento físico de los datos. Da lo mismo si una base de datos ocupa  uno o cientos de archivos, este hecho se hace transparente al usuario. Así, se  definen varios niveles de abstracción.   Independencia.  La  independencia  de  los  datos  consiste  en  la  capacidad  de  modificar  el  esquema  (físico  o  lógico)  de  una  base  de  datos  sin  tener  que  realizar cambios en las aplicaciones que se sirven de ella.   Consistencia.  En  aquellos  casos  en  los  que  no  se  ha  logrado  eliminar  la  redundancia,  será  necesario  vigilar  que  aquella  información  que  aparece  repetida  se  actualice  de  forma  coherente,  es  decir,  que  todos  los  datos  repetidos se actualicen de forma simultánea.   Seguridad.  La  información  almacenada  en  una  base  de  datos  puede  llegar  a  tener  un  gran  valor.  Los  SGBD  deben  garantizar  que  esta  información  se  encuentra  segura  de  permisos  a  usuarios  y  grupos  de  usuarios,  que  permiten  otorgar diversas categorías de permisos.   •

Manejo de Transacciones. Una Transacción es un programa que se ejecuta  como una sola operación. Esto quiere decir que luego de una ejecución en  la que se produce una falla es el mismo que se obtendría si el programa no  se  hubiera  ejecutado.  Los  SGBD  proveen  mecanismos  para  programar  las  modificaciones de los datos de una forma mucho más simple que si no se  dispusiera de ellos.  

  •

                                           

Tiempo de respuesta. Lógicamente, es deseable minimizar el tiempo que el  SGBD tarda en darnos la información solicitada y en almacenar los cambios  realizados.  

 

DESARROLLO DEL DISEÑO DE BASE DE DATOS  CAPITULO II   

2. IDENTIFICACION  DE ENTIDADES  • • • • • •

Cliente  Empleado  Producto  Empresa  Proveedor  Partes de un Producto 

 

Normalización de bases de datos El proceso de normalización de bases de datos consiste en aplicar una serie de reglas a las relaciones obtenidas tras el paso del modelo entidad-relación al modelo relacional. Las bases de datos relacionales se normalizan para: • • •

Evitar la redundancia de los datos.   Evitar problemas de actualización de los datos en las tablas.   Proteger la integridad de los datos.  

En el modelo relacional es frecuente llamar tabla a una relación, aunque para que una tabla sea considerada como una relación tiene que cumplir con algunas restricciones: • • •

Cada columna debe tener su nombre único.   No puede haber dos filas iguales. No se permiten los duplicados.   Todos los datos en una columna deben ser del mismo tipo.    

       

2.1. Modelo Entidad Relación   

 

 

2.2. Atributos‐Tablas   

Constraint  CP  NN  NN     NN          

Tabla:     CLIENTE  Campo  Codigo  Nombre  Apellido  Cedula  Genero  Direccion  Telefono  Celular 

Tipo_Dato  Longitud Texto  5  Texto  20  Texto  20  Numero  10  Texto  1  Texto  40  Numero  7  Texto  9 

Constraint  CP  NN  NN  CC  NN     CP  NN  NN  NN  NN 

Tabla:     EMPLEADO  Campo  Tipo_Dato  Longitud Cedula_Empleado  Numero  10  Nombre  Texto  20  Apellido  Texto  20  Genero  Texto  1  Fecha_Nacimiento  Fecha/Hora    Estado Civil  Texto  10  Codigo_Cargo  Texto  5  Horario  Fecha/Hora    Telefono  Numero  7  Celular  Texto  9  Sueldo  Moneda  5,2 

Constraint  CP  NN        NN  NN 

Tabla:     PRODUCTO  Campo  Tipo_Dato  Longitud Codigo_Prod  Texto  5  Nombre  Texto  12  Modelo  Texto  10  Marca  Numero  10  Precio_Compra  Moneda  6,2  Precio_Venta  Moneda  6,2 

Constraint  CP  CP 

Tabla:     PARTES_PRODUCTO  Campo  Tipo_Dato  Longitud Codigo_Partes  Texto  5  Codigo_Prod  Texto  5 

Constraint  CP  NN     CS    

Tabla:     PROVEEDOR  Campo  Tipo_Dato  Longitud RUC_P  Numero  9  Nombre  Texto  12  Direccion  Texto  40  Codigo_Telefono  Texto  5  Celular  Texto  9 

    Constraint  CP  NN                       

Constraint  CP  NN 

Tabla:     EMPRESA  Campo  RUC_E  Nombre  Direccion  Telefono  Celular  Propietario 

Tipo_Dato  Longitud Numero  9  Texto  12  Texto  40  Texto  5  Texto  9  Texto  15 

      Tabla:     CARGO_EMPLEADO  Campo  Tipo_Dato  Longitud Cedula_Identidad  Texto  9  Cargo  Texto  12                   

 

Tabla:     COMPROBANTE_VENTA_MAESTRO  Constraint  Campo  Tipo_Dato  Longitud CP  Numero  Texto  5  NN  Fecha  Fecha/Hora    CC  Codigo_Cliente  Texto  5  CC  Comprobante_Venta_Detalle  Texto  5  NN  Subtotal  Moneda  5,2     Descuento  Moneda  4,2  NN  IVA  Moneda  2,2  NN  TOTAL_PAGAR  Moneda  6,2  CC  Cedula_Empleado  Texto  5 

Constraint  CP  CP 

Tabla:     TIPO_VENTA  Campo  Tipo_Dato  Longitud Codigo_Prod  Texto  5  Codigo_Partes  Texto  5 

Constraint  CP  NN 

Tabla:     TELEFONO_PROVEEDOR  Campo  Tipo_Dato  Longitud RUC_P  Texto  5  Telefono  Numero  7 

Tabla:     COMPROBANTE_VENTA_DETALLE  Constraint  Campo  Tipo_Dato  Longitud CP  Numero  Texto  5  CS  Codigo_Venta  Texto  5  NN  Cantidad  Numero  5  NN  Precio  Moneda  5,2  NN  TOTAL  Moneda  5,2 

2.3. Normalización  CLIENTE       

CODIGO  1  2 

NOMBRE  Luis  Carlos 

APELLIDO  Andrade  Torres 

CEDULA  0102354673  0104757927 

DIRECCION  Av. Solano  Av. Americas

TELEFONO  2834567  2345687 

CELULAR  092384657  99283002 

GENERO  Masculino  Masculino 

      EMPLEADO  CEDULA  NOMBRE  0104564321 Pedro  0104323282 Sebastian 

APELLIDO  Vera  Bermeo 

DIRECCION  TELEFONO  CELULAR  CARGO  SUELDO  Av. De las Americas 2888034  099343287  Vendedor, Cajero  130 Totoracocha  2567878  084257687  Vendedor   130

  PRIMERA FORMA NORMAL: EMPLEADO  CEDULA  NOMBRE  0104564321 Pedro  0104323282 Sebastian     

APELLIDO  Vera  Bermeo 

DIRECCION  TELEFONO  CELULAR  CARGO1  Av. De las Americas 2888034  099343287  Vendedor  Totoracocha  2567878  084257687  vendedor 

CARGO2  Cargo    

Sueldo  130  130 

PASO PREVIO A LA SEGUNDA FORMA NORMAL: EMPLEADO  CEDULA  0104564321 0104564321 0104323282

NOMBRE  Pedro  Pedro  Sebastian 

APELLIDO  Vera  Vera  Bermeo 

DIRECCION  TELEFONO  Av. De las Americas 2888034  Av. De las Americas 2888034  Totoracocha  2567878 

CELULAR  099343287  099343287  084257687 

CARGO  Vendedor  Cajero  Vendedor 

SUELDO  130 130 130

  SEGUNDA FORMA NORMAL: EMPLEADO  CEDULA  NOMBRE  0104564321 Pedro  0104323282 Sebastian 

APELLIDO  Vera  Bermeo 

DIRECCION  TELEFONO  CELULAR  Sueldo  Av. De las Americas 2888034  099343287  Totoracocha  2567878  084257687 

  EMPLEADO_CARGO  CEDULA  CARGO  0104564321  Vendedor  0104564321  Cajero  0104323282  Vendedor      EMPRESA  NOMBRE  El Surtido   

DIRECCION  General Torres y Bolivar 

TELEFONO  2845500,234675

CELULAR  091502532 

PROPIETARIO  Luis Bermeo 

130 130

COMPROBANTE DE VENTA  NUM  18976   

FECHA  15/06/2009   

C.I  0104235467   

NOMBRE  Juan   

APELLIDO  Monje   

DIRECCION  Misicata   

TELEFONO  2321456   

CANTIDAD  2  1 

DESCRIPCION  Cuerdas de Quinta  Estuche para Violin 

PRECIO  $9.50  $50.00 

TOTAL  $19.00  $50.00 

SUBTOTAL  $69.00  

  DESCUENTO 

IVA 

TOTAL_PPAGAR 

$3.45 

$8.28 

$73.83 

      PRIMERA FORMA NORMAL: COMPROBANTE DE VENTA  NUM 

FECHA 

18976 

C.I 

15/06/2009  0104235467 

NOMBRE 

APELLIDO 

DIRECCION 

TELEFONO 

Juan 

Monje 

Misicata 

2321456 

CANTIDAD1  2 

DESCRIPCION1 

CANTIDA2 

DESCRIPCION 

PRECIO1 

Cuerdas de Quinta 

1 

Estuche para Violin 

$9.50 

  PRECIO2 

TOTAL1 

TOTAL2 

SUBTOTAL 

DESCUENTO 

IVA 

TOTAL_PPAGAR 

$50.00 

$19.00 

$50.00 

$69.00 

$3.45 

$8.28 

$73.83 

  PASO PREVIO SEGUNDA FORMA NORMAL: COMPROBANTE DE VENTA  NUM 

FECHA 

C.I 

NOMBRE 

APELLIDO 

DIRECCION 

TELEFONO 

CANTIDAD 

DESCRIPCION 

PRECIO 

TOTAL 

SUBTOTAL 

18976 

15/06/2009 

0104235467 

Juan 

Monje 

Misicata 

2321456 

2 

Cuerdas de Quinta 

$9.50 

$19.00 

$69.00 

18976 

15/06/2009 

0104235467 

Juan 

Monje 

Misicata 

2321456 

1 

Estuche para Violin 

$50.00 

$50.00 

$69.00 

  DESCUENTO

IVA 

TOTAL_PPAGAR 

$3.45 

$8.28 

$73.83 

$3.45 

$8.28 

$73.83 

  SEGUNDA FORMA NORMAL: COMPROBANTE DE VENTA  COMPROBANTE DE VENTA_MAESTRO  NUM  18976 

FECHA 

C.I 

NOMBRE 

APELLIDO 

DIRECCION 

TELEFONO 

SUBTOTAL 

DESCUENTO 

IVA 

TOTAL_PPAGAR 

15/06/2009 

0104235467 

Juan 

Monje 

Misicata 

2321456 

$69.00 

$3.45 

$8.28 

$73.83 

  COMPROBANTE DE VENTA_DETALLE  CANTIDAD 

DESCRIPCION 

PRECIO  TOTAL 

2 

Cuerdas de Quinta 

$9.50 

1 

Estuche para Violin 

$50.00  $50.00

$19.00

      PROVEEDOR  RUC  6665432   

NOMBRE   Pedro 

APELLIDO  DIRECCION  Tapia  Totoracocha

TELEFONO  2435786, 2435676, 2321567 

CELULAR  099872134 

PRIMERA FORMA NORMAL: PROVEEDOR  RUC  6665432 

NOMBRE   Pedro 

APELLIDO  DIRECCION  Tapia  Totoracocha

TELEFONO1  2435786 

TELEFONO2 TELEFONO3 CELULAR  2435676  2321567  099872134

    PASO PREVIO SEGUNDA FORMA NORMAL: PROVEEDOR  RUC  6665432  6665432  6665432 

NOMBRE   Pedro  Pedro  Pedro 

APELLIDO  DIRECCION  Tapia  Totoracocha Tapia  Totoracocha Tapia  Totoracocha

TELEFONO  2435786  2435676  2321567 

  SEGUNDA FORMA NORMAL: PROVEEDOR  RUC  6665432 

NOMBRE   Pedro 

APELLIDO  DIRECCION  Tapia  Totoracocha

  PROVEEDOR_TELEFONO RUC  NOMBRE  6665432  2435786  6665432  2435676  6665432  2321567 

   

CELULAR  099872134 

CELULAR  099872134 099872134 099872134

2.4 Modelo Relacional 

         

   

CONCLUSIONES    Al  concluir  este  proyecto  sobre  base  de  datos  fueron  muchos  los  conocimientos  adquiridos durante dicha  elaboración  Es  muy  importante  observar  el  proceso  que  se  sigue  para  determinar  los  requerimientos que se necesitan para la elaboración de una base de datos y para ello  se  recurren  a  varias  técnicas  de  recopilación  de  la  información  para  que  el  proyecto  satisfaga las necesidades de los usuarios finales.     También concluimos que a la vez aprendimos a manejar correctamente un gestor de  base de datos en My SQL y crear relaciones mediante el modelador DBDesigner 4. 

                       

    RECOMENDACIONES    Tener cuidado cuando realizamos el modelo entidad relación ya que no debe quedar  como una secuencia de pasos o sea (algoritmo), sino analizar que cada entidad tengan  un fin en común con la otra entidad.  Para  generar  la  base  de  datos  en  Access  primero  debemos  analizar  cada  entidad  de  nuestra base para conocer sus atributos porque luego que se crea la base en Access es  un poco complicado volver a corregir atributos.  Al momento de generar la clave principal observar si un solo campo es necesario para  generar  la  clave  principal  o  necesita  dos  campos  secundarios  para  crear  la  clave  principal.                           

 

  GLOSARIO    LOPD  Ley Orgánica de Protección de  Datos de Carácter Personal.  La  Ley  Orgánica  de  Protección  de  Datos  de  Carácter  Personal  (LOPD)  define  el  concepto  de  "dato  de  carácter  personal"  como  cualquier  información  concerniente  a  una persona física identificada o identificable.    

  DDL  Lenguaje de Definición de Datos.  Esta  es  una  página  de  desambiguación,  una  ayuda  a  la  navegación  que  cataloga  páginas que de otra forma compartirían un mismo título. Si llegaste aquí a través de    un enlace interno, regresa por favor para corregirlo de modo que apunte al artículo  apropiado.    DML Data Manipulation Language  Un  Lenguaje  de  Manipulación  de  Datos  (Data  Manipulation  Language,  DML)  es  un  lenguaje proporcionado por el sistema de gestión de base de datos que permite a los  usuarios de la misma llevar a cabo las tareas de consulta o manipulación de los datos,  organizados por el modelo de datos adecuado.   

  QL   Query Language.  Se define un lenguaje de programación relacionalmente completo, denominado Query  Language  (  QL  ).  Y  se  presenta  la  descripción  de  la  implementación  de  un  Intérprete  para el lenguaje QL.                    

 

BIBLIOGRAFIA    www.elnomeacuerdo.ec  http://www.monografias.com/trabajos7/bada/bada.shtml  http://www.uv.es/marjoari/pfc/html/node17.html  www.freedownloadscenter.com/es/  www.monografias.com     

                               

   

ANEXOS