Consejos para un buen modelo de datos

¿Te gustaría mejorar el rendimiento, la seguridad y la calidad de tus bases de datos en SQL Server? ¿Quieres conocer las mejores prácticas para un buen modelo de datos? Entonces este artículo es para ti. Vamos a explicar, cómo diseñar y optimizar tus modelos de datos, siguiendo las recomendaciones de los expertos. ¡Sigue leyendo!

¿Qué es el modelado de datos?

El modelado de datos es el proceso de definir la estructura, las relaciones y las restricciones de los datos que se almacenan en una base de datos. El modelado de datos tiene como objetivo crear un diseño lógico y físico que sea coherente, eficiente y fácil de mantener.

¿Por qué es importante?

El modelado de datos influye directamente en el rendimiento, la seguridad y la calidad de los datos por lo que es muy importante para nosotros. Un buen modelo de datos nos va a permitir, por ejemplo, reducir el espacio ocupado por los datos y mejorar el tiempo de respuesta de las consultas. No solo eso, a menor espacio mayor velocidad en las copias de seguridad y en los planes de mantenimiento, aspecto de vital importancia en entornos grandes y con pocas ventanas de mantenimiento. Además nos evitará la redundancia, la inconsistencia y la corrupción de los datos y facilitará el acceso, la manipulación y el análisis. ¿Necesitas más motivos? Porque esto no es todo, cumplir estas buenas prácticas no solo garantiza integridad, confidencialidad y disponibilidad de los datos, también va a simplificar el desarrollo, la documentación y la evolución de la base de datos.

Tipos de definición de modelos de datos

Antes de entrar en los modelos de datos más comunes, tenemos que ver la forma en la que los definimos. Atendiendo a esto, existen diferentes tipos según el nivel de abstracción y el grado de detalle que presentan. Los más comunes son:

• Conceptual: representa los conceptos y las entidades del dominio del problema, así como sus atributos y relaciones. Este modelo es independiente de nuestro sistema gestor de base de datos (SGBD) y se suele expresar mediante diagramas entidad-relación (ER).
• Lógico: especifica las tablas, las columnas, las claves y las restricciones que se van a implementar en la base de datos. Es un modelo dependiente del SGBD y se suele expresar mediante diagramas relacionales o notación SQL.
• Físico: describe los detalles técnicos de cómo se almacenan y organizan los datos en el disco. Incluye aspectos como el tamaño, el tipo de dato, el índice, la partición o el formato de almacenamiento. Es un modelo específico del SGBD y se suele expresar mediante scripts SQL o herramientas gráficas.

Tipos de modelos de datos

Como hemos comentado antes, existen varios tipos de modelos de datos según las necesidades de cada sistema y no todos están pensados para bases de datos relacionales de las que nos gustan a nosotros.

Modelo relacional

El modelo relacional es el más usado y se basa en el concepto de tabla con filas y columnas que todos conocemos. Cada fila representa un registro o una entidad, y cada columna representa un atributo o una propiedad. Las tablas se relacionan entre sí mediante claves primarias y foráneas, que son valores únicos que identifican a cada registro. El modelo relacional permite realizar consultas complejas y garantiza la integridad y la consistencia de los datos. Este modelo es el usado por las bases de datos relacionales y se aconseja mantener las tablas por lo menos en la tercera forma normal.

Modelo dimensional

Es un modelo alternativo al relacional, que se usa principalmente para fines analíticos y de inteligencia de negocios. El modelo dimensional se basa en el concepto de cubo, que es una estructura multidimensional que contiene medidas y dimensiones. Las medidas son los valores numéricos que se quieren analizar, como ventas, ingresos o costes. Las dimensiones son los atributos que describen las medidas, como tiempo, producto o cliente. El modelo dimensional permite realizar análisis rápidos y flexibles sobre grandes volúmenes de datos sin embargo no es lo ideal para transacciones que buscan el detalle de un registro. Igual que para el modelo relacional la recomendación es llegar, al menos, a 3FN en estos casos es común quedarse en la segunda forma normal. Este tipo de modelo está quedando en desuso en favor de los siguientes que vamos a ver.

Modelo estrella 

Es una evolución del modelo dimensional, que se caracteriza por tener una tabla central llamada tabla de hechos, que contiene las medidas, y varias tablas periféricas llamadas dimensiones, que contienen los atributos. El modelo estrella tiene una estructura simple y eficiente, que facilita el acceso y la navegación por los datos de manera rápida cuando se desea hacer agregaciones y operaciones de consulta masiva. Por lo general encontraremos este modelo en Datamarts y DataWarehouses donde los datos provenientes de otros orígenes ya han sido clasificados y tratados mediante ETLs y esperan a ser usados en reportes de BI.

Modelo copo de nieve 

Pueden existir ocasiones en las que un modelo estrella se nos quede corto. En estas ocasiones, necesitaremos juntar varios modelos de estrellas mediante relaciones más o menos normalizadas, es decir, dividimos el modelo de estrella en subtablas para evitar la redundancia de datos. Esto se llama modelo copo de nieve y tiene una estructura más compleja y detallada, que reduce el espacio ocupado por los datos pero aumenta el número de tablas y las consultas necesarias.

Pasos para realizar un buen modelado de datos en SQL Server?

Ahora que ya sabemos que tipos de modelo existen y cómo definirlos vamos a ver los pasos necesarios para diseñar un buen modelo de datos:

1. Analizar los requisitos del negocio y del usuario, identificando las entidades, los atributos y las relaciones que se necesitan representar en la base de datos.
2. Diseñar el modelo conceptual, utilizando diagramas ER o herramientas CASE (Computer-Aided Software Engineering).
3. Normalizar el modelo conceptual, aplicando las reglas de normalización para eliminar las anomalías y las dependencias funcionales.
4. Diseñar el modelo lógico, traduciendo las entidades y relaciones del modelo conceptual en tablas y columnas del modelo de datos. Definir las claves primarias, las claves foráneas y las restricciones de integridad referencial si las hubiera.
5. Diseñar el modelo físico, ajustando el modelo lógico a las características de nuestro SGBD. Elegir los tipos de datos adecuados, crear los índices necesarios, definir las políticas de seguridad y establecer las estrategias de particionamiento, copia de seguridad y recuperación.
6. Implementar el modelo físico, generando los scripts SQL o utilizando herramientas gráficas como SQL Server Management Studio (SSMS) o SQL Server Data Tools (SSDT).
7. Validar y verificar el modelo físico, comprobando que cumple con los requisitos del negocio y del usuario, que no contiene errores ni inconsistencias y que ofrece un buen rendimiento.

Conclusión

El modelado de datos es una tarea fundamental para crear bases de datos eficientes, seguras y de calidad en SQL Server. Siguiendo las buenas prácticas que te hemos mostrado en este artículo, podrás diseñar e implementar modelos de datos que satisfagan las necesidades de tu negocio y tus usuarios. 

Esperamos que te haya gustado este artículo y que lo pongas en práctica.  Si tienes alguna duda o comentario, no dudes en dejarnos un mensaje en Twitter, por mail o dejarnos en los comentarios. Y recuerda que también tenemos un grupo de LinkedIn al que te puedes unir.