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Normalización y relaciones en bases de datos de tiendas
La gestión eficiente de los datos es esencial para mantener la integridad y facilitar el mantenimiento de cualquier aplicación o base de datos. Para ello, es importante conocer dos conceptos clave: la normalización y las relaciones entre entidades. A través del ejemplo concreto de una tienda pequeña, podemos comprender claramente cómo aplicar estos conceptos usando bases de datos relacionales, como MySQL.
¿Qué es la normalización en bases de datos?
La normalización es un proceso clave en el diseño de bases de datos. Se encarga de eliminar la duplicidad o redundancia de información, asegurándose que cada dato esté almacenado en un solo lugar. Esto facilita la actualización y mantenimiento de la información.
¿Por qué es importante la normalización?
¿Qué tipos de relaciones existen en bases de datos relacionales?
Al establecer relaciones claras entre entidades, se conserva la integridad de los datos. Existen tres tipos principales:
¿En qué consiste la relación uno a uno?
Es un tipo de relación en la que cada registro (o tupla) en una tabla está directamente relacionado exclusivamente con un único registro en otra tabla.
Ejemplos prácticos comunes:
En estos casos, modificar una tabla puede resolver el problema, pero también existen otras soluciones como almacenarlo en formato JSON.
¿Cómo funciona la relación uno a muchos?
Es la relación más frecuente en bases de datos relacionales. Consiste en tener un registro en una tabla relacionado con múltiples registros en otra tabla.
Ejemplo práctico basado en la tienda:
Es útil para mantener la integridad de la información y facilitar los cambios.
¿Qué implica una relación muchos a muchos?
Este tipo requiere una tabla intermedia que sirva para conectar a las dos tablas originales:
Este tipo de relaciones requieren una tabla adicional para gestionarse correctamente y suelen identificarse cuando una tabla posee más de un identificador relacionado con otras tablas.
Ejemplo práctico: gestionando compras en una tienda
Para reforzar este conocimiento práctico con un ejemplo, consideremos una pequeña tienda:
Estas entidades no se repiten, se almacenan una única vez. Cuando Juan realiza una compra que incluye múltiples artículos, estos registros no duplican datos existentes, los relacionan mediante un identificador único:
Si un cliente cambia su información personal, solo se actualizará en un lugar específico, esta es la gran ventaja que ofrece la normalización relacional.
¡Comparte tu opinión! ¿Qué te parece lo más complejo de la normalización de bases de datos?
Marina Sonia
EstudianteMarina Sonia
Estudiante
Samuel Steven Bernal Martínez
Estudiante
LUIS JESUS CHANDUVI VARAS
Estudiante
Natalia Gallego Heras
Estudiante
Javier Emanuel González Andrade
Estudiante
Alberto Alcocer
Profesor
Juan-David Gil
Estudiante
Jose Tellez
EstudianteJose Tellez
Estudiante
David Burgos
Estudiante
Maria Alejandra Luna Tito
Estudiante
Cristian D.García
Estudiante
Mariana Cortés
Estudiante
Victor Eduardo Ruiz Miranda
Estudiante
Ulises Rodríguez Candela
Estudiante
Jeinfferson Bernal G
Estudiante
EDWARD STEVEN TORRES MARTINEZ
Estudiante
David Esteban Lopez Acevedo
Estudiante
Eduardo Johnson A.
EstudianteDaniel Rosero Varela
Estudiante
jefred bedoya
Estudiante
Raúl Adolfo Sánchez Rodríguez
EstudianteJose Tellez
Estudiante
Santiago Alejandro Duarte Hernandez
Estudiante
Isaac Araba
Estudiante
Mateo Henao
EstudianteGemini: Las relaciones en un Modelo Entidad-Relación (ER) son fundamentales para entender cómo se conectan las diferentes tablas en una base de datos. Ejemplos claros de cada tipo de relación:
1. Relación Uno a Uno (1:1)
2. Relación Uno a Muchos (1:N)
3. Relación Muchos a Muchos (N:N)
Importancia de las Relaciones
Tambien en el Curso de Base de datos se toca ese tema https://platzi.com/home/clases/11324-dbsql/72800-normalizacion/
Excelente muchas gracias
Quiero denotar a algo estuve viendo por segunda vez la clase y es el como habla de la normalización , este te concepto aun que si es como se explica se debe conocer lo que es la 'Formas Normales' (si así se llaman) , estas formas si no mal me equivoco son 3 de estándar y hasta la 5 que son mas detalladas , estas reglas sirven exactamente para hacer bases de datos normalizadas. Unos recursos que estuve viendo son los siguientes: : Normalizar una base de datos de Universidad del Internet - : Fundamentos de la normalización de bases de datos de Microsoft en este explican claramente lo que son la normalizacion y sus formas . Animos y no paren de aprender !!
Por si a alguien le va bien: 'normalización' es la acción de 'normalizar' (ok, esto fácil) y normalizar significa 'poner en orden lo que no lo estaba' / 'ajustar para que siga una norma'
Un profesor en la universidad nos comentó que una relación n:m (muchos a muchos) es muy probable que se convierta en una tabla nueva ya que esto facilitará las consultas.
Totalmente de acuerdo.
Es una regla.
Sobre las relaciones
Al final, estamos trabajando con bases de datos 'relacionales' por lo que las relaciones entre las tablas son el fundamento de todo esto.
Vamos por partes
Primero, una tabla es, como en la primera clase, una 'caja' que guarda información.
Lo correcto es que esa tabla solo guarde la información de una entidad. Y que es una entidad? Pues, podemos decir que es un objeto material o inmaterial del mundo real o abstracto.
Una entidad equivale a una tabla en este asunto.
Y una tabla solo debería guardar información que le pertenece a una entidad.
Por ejemplo, en los ejemplos que hemos visto la tabla de usuarios guarda SOLO Y EXCLUSIVAMENTE la información perteneciente a lso usuarios como el nombre, correo, etc.
Si quisieramos extraer de la base de datos, que productos ha comprado un usuario, tendriamos que ir NO ala tabla de usuarios, porque esa información no estará ahí, hay que ir a la tabla de bills (en el ejemplo de la clase) y buscar aquellos productos que tengan en user id del usuario que queremos buscar.
Podemos decir tambien que las tablas son independientes entre si
Entonces, gracias a las relaciones es que podemos acceder a información entre tablas.
LAs relaciones 1:1 son raras, como se menciona en clases
LAs relaciones 1:N son las más comunes y son como en la imagen, para saber que registros de una tabla estan relacionados a UN registro en otra tabla, usamos el id en la tabla de lso muchos. (la imagen lo explica mejor)
Y finalmente las relaciones n:n requieren una nueva tabla intermedia ¿Por qué? Quizá no tenga mucho sentido ahora pero ya lo entenderás mejor cuando tengas que hacer queries, es decir, extraer información de la base de datos. verás que en algún lugar hay que poner el id que relaciona las tbalas y el lugar más optimo para ello es una tabla intermedia
para aportar graficamente algo a los compañeros que vena la clase, como dicen los compañeros de abajo lo más común es encadenar las tablas 1 a muchos para no repetir información.
Si tenemos en un modelo estrella donde tenemos una tabla principal o de hechos que se rodea de otras tablas secundarias que la nutren de otros datos se veria algo asi:
tabla de ventas la principal y las tablas secundarias pueden ser la de cleintes, la del vendedor, la del canal , de sede de ventas, de marca y tipo de vehiculo.
Da muchos rodeos para explicar pasaporte
hazlo tú. quizá lo hagas mejor.
Hola, colegas. A propósito de la lectura recomendada en este curso: Aquí nos recomiendan la documentación oficial de MySQL y cómo usar llaves foráneas. Sin embargo, recuerden que las versiones de MySQL cambian con el tiempo y la versión que está recomendada aquí es la de 8.0.
¡Recuerden revisar la documentación más reciente cuando trabajen en sus proyectos y asegúrense de conocer su versión!
Es importante a la hora de normalizar tener en cuenta las "formas formales". Les comparto lo que encontré sobre estas:
Hasta la 3NF es suficiente para la mayoría de las bases de datos del mundo real.
Premisa: Tenemos una tienda.
Se deben abstraer los eventos para crear entidades y posteriormente relaciones.
Clients:
Products:
Bills:
Bill_items:
Normalización y Relaciones
La normalización se refiere a que las relaciones entre las entidades evitan la duplicidad de información, redundancia, lo cual nos ayuda a mantener la integridad de la información.
Relación 1:1
Una tupla está relacionada con una y solo una tupla de otra tabla.
Por ejemplo: Pasaporte - Persona
Una columna JSON puede solucionar problemas de relaciones.
Relación 1:N
Uno a muchos, es en donde vive la integridad de los datos (la normalización).
Por ejemplo: Un cliente que está en muchos bills.
Relación N:N
Relación muchos a muchos.
Es difícil de ejemplificar y denotar.
Ejemplo: Una lista de alumnos y otra de clases; un alumno puede ir en muchas clases, pero al mismo tiempo una clase puede tener muchos alumnos.
Casí sempre se hace con la creación de una tabla nueva que centra toda la información de las relaciones.
Excelente resumen de toda la clase. Gracias Ulises 👏
Este es uno de los mejores cursos que he tomado.
GPT 5:
1. Normalización Es un proceso para organizar los datos en una base de datos de forma lógica, evitando duplicados y redundancias innecesarias.
Ejemplo rápido: En vez de tener en una misma tabla un cliente repetido en cada pedido, guardas:
clientes con la info del cliente (solo una vez).pedidos que solo guarda el ID del cliente y los datos del pedido.2. Relaciones en bases de datos Son la forma en que las tablas se conectan entre sí mediante claves:
Tipos de relaciones:
Normalizar significa ordenar la información en diferentes tablas para poder evitar repetir información.
Las bases de datos relacionales almacenan datos en tablas estructuradas con filas y columnas, utilizando SQL para manipularlos. Esto permite definir relaciones entre tablas, lo que favorece la integridad y la normalización de datos.
Por otro lado, las bases de datos documentales, como MongoDB, almacenan datos en documentos (generalmente en formato JSON), lo que permite una estructura más flexible y escalable. No requieren un esquema fijo, lo que facilita la incorporación de datos no estructurados.
La elección entre ambas depende de las necesidades específicas del proyecto.
Normalización: El arte de la eficiencia
El objetivo es eliminar la redundancia almacenando cada dato en un solo lugar. Esto garantiza que cualquier actualización (como corregir un nombre o cambiar el precio de un producto) se propague automáticamente a través de las relaciones, evitando errores y ahorrando recursos.
Tipos de Relaciones
Continuará....
Sobre la normalización
Quiero aportar mi grano de arena en estos dos conceptos usando lenguaje sencillo.
Podemos decir que la 'normalización' es aplicar ciertas buenas practicas a la hora de estar diseñando una base de datos. Y esas practicas nos aseguran que al aplicarlas, por consecuencia, estamos siguiendo ciertos principios como la integridad referencial, evitar la duplicidad y otros más.
La normalización digamos que son varios pasos, que seguidos uno a uno, nos garantizan essto de seguir buenas practicas. Por lo que entiendo, hay al menos 3 que son lso estandares y 2 más que son la extensión.
No se preocupen, no son tan complicados, quería que el concepto quedara claro.
En un momento trabaje bases de datos sin normalizar lo que traía datos redundantes, pero si modificaba algún dato la información no era confiable. Muy buena expolición
AML SQL Analysis Notebook
Mini–Proyecto de análisis de patrones de fraude bancario usando SQL.
Este notebook incluye 8 consultas SQL que detectan:
%%sql USE aml_system;
1. Cash Structuring / Smurfing
Tres o más transacciones repetidas por debajo de 500 USD.
%%sql SELECT T.cliente_id, C.nombre_cliente, COUNT(*) AS num_transacciones, SUM(T.monto_usd) AS total_movido FROM Transacciones T INNER JOIN Clientes C ON C.id_cliente = T.cliente_id WHERE T.monto_usd < 500 GROUP BY T.cliente_id, C.nombre_cliente HAVING COUNT(*) >= 3;
2. High Risk Jurisdictions
Transacciones enviadas a jurisdicciones de alto riesgo.
%%sql SELECT T.*, C.nombre_cliente, C.nivel_riesgo FROM Transacciones T INNER JOIN Clientes C ON C.id_cliente = T.cliente_id WHERE T.pais_destino IN ('UAE', 'Panama', 'Cayman Islands');
3. Rapid Movement (<5 minutos entre transacciones)
Dos transacciones del mismo cliente en menos de 5 minutos.
%%sql SELECT T1.cliente_id, C.nombre_cliente, T1.id_transaccion AS t1, T2.id_transaccion AS t2, TIMESTAMPDIFF(MINUTE, T1.timestamp_transaccion, T2.timestamp_transaccion) AS minutos_diff FROM Transacciones T1 INNER JOIN Transacciones T2 ON T1.cliente_id = T2.cliente_id AND T2.timestamp_transaccion > T1.timestamp_transaccion INNER JOIN Clientes C ON C.id_cliente = T1.cliente_id WHERE TIMESTAMPDIFF(MINUTE, T1.timestamp_transaccion, T2.timestamp_transaccion) <= 5;
4. Large Transactions (>=10,000 USD)
Transacciones grandes que rebasan umbrales regulatorios.
%%sql SELECT T.*, C.nombre_cliente FROM Transacciones T INNER JOIN Clientes C ON C.id_cliente = T.cliente_id WHERE T.monto_usd >= 10000;
5. Repetitive Destination Pattern
Tres o más envíos al mismo país por el mismo cliente.
%%sql SELECT cliente_id, pais_destino, COUNT(*) AS veces FROM Transacciones GROUP BY cliente_id, pais_destino HAVING COUNT(*) >= 3;
6. High Risk Customer + High Risk Destination
Clientes de alto riesgo enviando dinero a países de alto riesgo.
%%sql SELECT T.*, C.nombre_cliente, C.nivel_riesgo FROM Transacciones T INNER JOIN Clientes C ON C.id_cliente = T.cliente_id WHERE C.nivel_riesgo = 'HIGH' AND T.pais_destino = 'Panama';
7. Velocity Rule (>5 transacciones por día)
Regla de velocidad: actividad anómala dentro del mismo día.
%%sql SELECT cliente_id, DATE(timestamp_transaccion) AS fecha, COUNT(*) AS transacciones FROM Transacciones GROUP BY cliente_id, DATE(timestamp_transaccion) HAVING transacciones >= 5;
8. Cumulative Amount > 10,000 USD en 24 horas
Suma acumulada móvil de 24h por cliente.
%%sql SELECT T1.cliente_id, C.nombre_cliente, SUM(T2.monto_usd) AS total_24h FROM Transacciones T1 INNER JOIN Transacciones T2 ON T1.cliente_id = T2.cliente_id AND T2.timestamp_transaccion BETWEEN T1.timestamp_transaccion AND DATE_ADD(T1.timestamp_transaccion, INTERVAL 1 DAY) INNER JOIN Clientes C ON C.id_cliente = T1.cliente_id GROUP BY T1.cliente_id, C.nombre_cliente HAVING total_24h > 10000;
La normalización busca organizar los datos para evitar duplicidad y redundancia, almacenando la información en el menor número de lugares posible. Las relaciones conectan estas tablas normalizadas, permitiendo la integridad y la propagación lógica de los datos.
No normalizar tu base de datos puede llevar a inconsistencias y duplicidad de información, como el ejemplo de cambiar el nombre de 'Juan' a 'Juan José'. Esto dificulta el mantenimiento y la actualización, ya que tendrías que modificar el dato en múltiples lugares, lo que aumenta el riesgo de errores.