¿Qué es un diagrama entidad-relación (ERD)? 🗂️

Un diagrama de relación entre entidades es una representación gráfica de entidades como personas, objetos o conceptos y cómo se relacionan entre sí.

Los ERD se utilizan con mayor frecuencia en diseños de bases de datos relacionales y dimensionales , como diseños transaccionales, de almacén de datos y de centros de datos. También se pueden utilizar para transmitir sistemas de información empresarial, fines educativos e investigación.

¿Cuáles son los 3 tipos de diagramas de relaciones?

• Modelo de datos conceptuales
• Modelo de datos lógicos
• Modelo de datos físicos

¿Por qué hacer un diagrama entidad-relación (ERD)?

Los ERD son imprescindibles para que las empresas documenten sus procesos. Principalmente, los profesionales utilizan ERD para ayudar en la comunicación empresarial, el diseño de bases de datos, la modificación y el mantenimiento de bases de datos y la redacción de consultas.

Comunicación de negocios

Los ERD permiten a los usuarios empresariales ver los procesos empresariales gráficamente, lo que facilita su uso a la hora de capturar información empresarial. Cualquier proceso empresarial que utilice campos de datos o implique acciones e interacción puede beneficiarse de un ERD.

El modelo conceptual ER ayuda a transmitir procesos de negocio al representar una visión empresarial estructurada de los datos necesarios para respaldar los procesos de negocio. Este modelo se centra en identificar los datos utilizados en el negocio pero no su flujo de procesamiento o sus características físicas. Por ejemplo, permite a los empresarios ver áreas temáticas comerciales específicas, como datos de pacientes, datos de campañas, datos de contenido y cualquier otro tema comercial que esté en el modelo integrado y fuera de las aplicaciones mismas.

Diseño de base de datos

Para un buen diseño de base de datos, un ERD es imprescindible, ya que ayuda a garantizar que se capturen las reglas comerciales al almacenar datos en una base de datos. El diseño de bases de datos utiliza los tres modelos ER.

Modificación y mantenimiento de bases de datos

Los ERD pueden ayudar a las empresas a documentar bases de datos existentes incluso cuando no hay un ERD disponible. Revisar un ERD existente puede ayudar a las empresas a solucionar problemas de lógica existente o ayudar a detectar ineficiencias que luego pueden modificarse para mejorar los procesos comerciales. El proceso de creación de un ERD a partir de una base de datos se denomina ingeniería inversa. Las empresas utilizan herramientas específicas para ingeniería inversa, como Erwin, DbSchema, Toad y más.

Otra técnica utilizada para modificar bases de datos se llama ingeniería directa . Esto es cuando se genera un script a partir de un modelo de datos físico nuevo o existente para ejecutarlo en la base de datos.

Escritura de consultas

Al consultar la base de datos, es beneficioso comprender la estructura de las tablas y sus relaciones. Los ERD ayudan a los diseñadores a localizar rápidamente las tablas y sus tablas relacionadas necesarias para realizar consultas.

Componentes y símbolos de los diagramas de entidad-relación

Para leer y crear ERD, primero debemos familiarizarnos con el vocabulario y los tipos de relaciones que utilizamos para describirlos.

Atributo

Un atributo es el campo/contenido asociado con una entidad, la característica definitoria de una entidad. Los atributos se suelen utilizar en los modelos conceptuales y lógicos.

Entidad

Una entidad es un objeto rectangular normalmente utilizado en el modelo conceptual y lógico para representar un objeto que almacena datos en un sistema de base de datos. Hay dos tipos: fuertes y débiles.

 

La entidad fuerte no depende de ninguna otra entidad y puede valerse por sí misma, mientras que la entidad débil depende de otras entidades, porque no puede identificarse únicamente por sus atributos.

Clave externa

Una clave externa hace referencia a una clave primaria definida en otra tabla.

Clave primaria

Una clave principal identifica un registro en una entidad o tabla. Una buena práctica es asegurarse de que cada entidad tenga una clave primaria definida.

Relaciones

Las relaciones utilizadas en un ERD indican cómo se relacionan las entidades/tablas entre sí. Al crear modelos de datos, es importante comprender los diferentes tipos de relaciones que se pueden utilizar en un modelo de datos. Estos son los tipos de relaciones.

Relación unaria

La relación unaria, también conocida como relación recursiva, es cuando solo hay una entidad involucrada. Esencialmente, la entidad está relacionada consigo misma. Un buen ejemplo es una entidad de empleados.

Relación uno a uno

Una relación uno a uno es cuando hay un registro en una tabla que solo puede tener una entrada (registro) en una tabla a la que está vinculado. Un buen ejemplo es un empleado y el coche que conduce.

Relación uno a muchos

Una relación de uno a muchos es cuando un registro en una tabla puede tener una o varias entradas en la otra tabla a la que está vinculado. Un ejemplo es la relación entre una tienda y un departamento. Una tienda puede tener varios departamentos, pero el departamento no puede tener varias tiendas.

Relación de muchos a muchos

Una relación de muchos a muchos es cuando un registro en una tabla puede tener una o varias entradas en una tabla a la que está vinculado, yendo en ambas direcciones. Tomemos como ejemplo la relación entre una tienda y el cliente. Una tienda puede tener uno o varios clientes y el cliente puede tener una o varias tiendas, porque el cliente puede comprar en varias tiendas que pertenecen a la empresa. Una buena práctica es resolver las relaciones de muchos a muchos para evitar problemas en el futuro mediante la introducción de una tabla de resolución.

Mesa

Las tablas son objetos de base de datos que contienen datos en una base de datos. En las tablas, los datos se organizan lógicamente en formato de filas y columnas, como en una hoja de cálculo. El término "tabla" sólo se utiliza en un modelo de datos físicos, mientras que "entidad" se utiliza en un modelo de datos conceptual o lógico.

Usos de los diagramas entidad-relación

Existen diferentes tipos de modelos ERD, también conocidos como modelos de datos, que representan datos en diferentes niveles de abstracción. La gama incluye el modelo de datos conceptual, el modelo de datos lógico y el modelo de datos físicos.

Modelo de datos conceptuales

El modelo de datos conceptual es una representación gráfica abstracta de alto nivel de datos que muestra relaciones entre conceptos de entidades comerciales. Proporciona información de alto nivel sin profundizar en detalles técnicos, mostrando solo las entidades comerciales y cómo están relacionadas. Estos son los cuatro beneficios principales del modelo de datos conceptual.

• El modelo de datos conceptual es la base de los otros dos modelos, lógico y físico.
• Ayuda a validar cómo se relacionan los conceptos y las entidades entre sí, lo que lo hace esencial para la recopilación de requisitos de datos, especialmente cuando se comunica con un equipo empresarial.
• Ayuda a definir un lenguaje común que se puede utilizar para crear el glosario empresarial de una empresa.
• Es el punto focal para la discusión con otros equipos, como partes interesadas y arquitectos.

Modelo de datos lógicos

Al igual que el modelo conceptual, el modelo lógico de datos ilustra las relaciones entre entidades y cómo se implementará sin ningún sistema de base de datos específico. A diferencia del modelo conceptual, es más detallado y define la estructura de cada entidad añadiendo atributos, restricciones (reglas de negocio) y cualquier otra regla necesaria para su implementación. A continuación se presentan dos beneficios principales del modelo de datos lógicos.

• El modelo de datos lógico ayuda a identificar mejoras en los procesos de negocio.
• Proporciona una base para futuros modelos.

Modelo de datos físicos

El modelo de datos físicos ilustra cómo se implementará el sistema y el sistema de gestión de bases de datos específico que se utilizará. Al igual que el modelo lógico, normalmente lo crean los desarrolladores. Herramientas como ErWin y SQL Developer generarán automáticamente el modelo en función del modelo lógico creado.

El modelo físico captura información sobre cómo se implementarán los objetos (entidades), como el sistema de base de datos que se utilizará, tipos de datos para cada uno de los campos y restricciones (reglas de negocio).

Ejemplo de diagrama ER

A continuación se muestra un ejemplo de un modelo de datos conceptual.

Y aquí hay un ejemplo de un modelo de datos lógico.

Mejores prácticas del diagrama ER

Al crear ERD, siempre sigo algunas prácticas recomendadas: asegurarme de que mi ERD sea preciso, coherente, simple y transparente.

Preciso

Este es el principio más importante. El diagrama debe ser preciso, capturar todas las relaciones e información comerciales y garantizar que todas las entidades, atributos y relaciones estén correctamente identificados y representados en el diagrama.

Coherente

Debes ser coherente con los símbolos, notaciones y al nombrar objetos. Cada herramienta tiene una forma diferente de representar relaciones y entidades. Asegúrese de que su equipo u organización se ciña a un símbolo y una notación para que sean coherentes en todo momento. Debe establecer una convención de nomenclatura sobre cómo se debe nombrar cada objeto. Algunas organizaciones utilizan la gobernanza de datos para esto, pero por lo demás es responsabilidad del modelador de datos.

Simple

La ERD debe ser sencilla y fácil de leer para ayudar a evitar confusiones.

Transparente

Al modelar y crear un ERD, el modelo debe ser claro y fácil de entender. Los campos y las etiquetas de las entidades deben representar la información que se captura.

Herramientas de diagrama de entidad-relación 

Hay muchas opciones de herramientas que se pueden utilizar al crear un ERD. A continuación se muestran los cinco principales que recomiendo.

Esquema de base de datos

Visual y fácil de usar, DbSchema puede ayudarlo a diseñar y administrar visualmente bases de datos en un equipo, generar documentación de esquema HTML5, crear consultas SQL con el mouse, generar datos aleatorios, explorar datos de múltiples tablas, editar y ejecutar consultas de bases de datos.

Emergencias/Estudio

ER/Studio combina Data Architect, el software de modelado de datos líder en la industria, con Team Server, el repositorio y portal web basado en servidor. El resultado son potentes herramientas de modelado de bases de datos que permiten a las organizaciones diseñar activos de datos que impulsen la estrategia y el éxito empresarial. ER/Studio también se integra con el gobierno de datos de Collibra y las principales herramientas de gobierno de datos.

Modelador de datos ErWin de Quest

El ErWin Data Modeler puede ser costoso, pero es mi favorito debido a todas las características que tiene. Es una herramienta de modelado de datos galardonada que se utiliza para buscar, visualizar, diseñar, implementar y estandarizar activos de datos empresariales de alta calidad. Puede usarlo para descubrir y documentar cualquier dato desde cualquier lugar para lograr coherencia, claridad y reutilización de artefactos en iniciativas de integración de datos a gran escala, gestión de datos maestros, gestión de metadatos, big data, inteligencia empresarial y análisis, todo mientras respalda los esfuerzos de inteligencia y gobernanza de datos. 

Modelador de datos para desarrolladores SQL

Oracle SQL Developer Data Modeler es unaherramienta gráfica gratuita que mejora la productividad y simplifica las tareas de modelado de datos. Con esta herramienta, los usuarios pueden crear, explorar y editar modelos lógicos, relacionales, físicos, multidimensionales y de tipos de datos. Proporciona capacidades de ingeniería directa e inversa y admite el desarrollo colaborativo a través del control integrado del código fuente y se puede utilizar tanto en entornos tradicionales como en la nube.

Modelador de datos de sapo

Toad Data Modeler le permite visualizar estructuras de bases de datos y comprender mejor las bases de datos y relaciones existentes para crear modelos de datos físicos y lógicos de alta calidad. Con esta herramienta, puede aplicar ingeniería inversa a las estructuras de bases de datos existentes para verlas en un diagrama y generar informes detallados en HTML, RTF o PDF.