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Unidad 3 - Cómo se administran los datos: Archivos y bases de datos

Cómo se administran los datos

Material desarrollado por Carola Jones y Francisco Gatti, 2006

1. Presentación

Este capítulo tiene como objetivo examinar las tecnologías para administrar los datos, que

deben ser tenidas en cuenta para implementar con éxito los sistemas de administración de bases de

datos.

En particular se describe la arquitectura tradicional de archivos y cómo esta tecnología ha

evolucionado hacia los actuales sistemas de administración de bases de datos.

Representación de los datos en las computadoras

Para ser almacenados y procesados por un sistema de computación, los datos deben estar

reducidos a una cadena de dígitos binarios. Un dígito binario se representa a través de un bit que

sólo puede contener dos valores posibles: 0 o 1. Como se puede apreciar con un bit no es posible

almacenar demasiada información útil. Pero si se forma una cadena de ocho bits, cada uno de los

cuales puede contener dos valores posibles, entonces se tendrá una combinación de 256 valores

posibles ( 28 = 256 ).

A esta cadena de 8 bits se la denomina byte. Con un byte es posible representar una letra,

un número o, en general, un carácter.

Se necesita además una codificación estándar para poder identificar cada carácter con una

determinada combinación de 8 bits. Un ejemplo de esta codificación es el “Código Estándar

Estadounidense para el Intercambio de Información – ASCII”

Por ejemplo con el número binario 01000001, en la codificación ASCII, es posible

representar la letra “A” y con el número binario 00110101, se puede representar el número “5”.

La agrupación de varios bytes nos permiten formar palabras, frases, fechas o números

largos, con decimales o enteros. Esta agrupación recibe el nombre de campo y permite representar,

por ejemplo, el nombre de una persona, su edad o número de teléfono.

Un grupo de campos relacionados, como el nombre de un estudiante, la materia en la que

está inscripto y la fecha de inscripción constituye un registro. Una colección de registros del mismo

tipo se denomina archivo.

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En el siguiente ejemplo se muestra un archivo de LIBROS:

Titulo autor isbn editorial

El Código Da Vinci Dan Brown 8495618605 Umbriel

El Asir Paulo Coelho 8408059688 Planeta

La Conspiración Dan Brown 8495618826 Umbriel

Los Mitos de la Historia Argentina Felipe Pigna 9875451495 Norma

Todo registro de un archivo debe tener al menos un campo cuyo valor identifique en forma

única ese registro, a fin de poder recuperar o modificar los campos de ese registro en particular. Ese

campo identificador recibe el nombre de campo clave.

Por ejemplo, en el archivo de LIBROS precedente, el campo clave es isbn, que nos permite

identificar en forma única cada uno de los libros.

2. Organización Tradicional de Archivos

La mayor parte de las organizaciones que implementaron sus sistemas entre las décadas

de los 70 y los 80, lo hicieron bajo el concepto del ambiente tradicional de archivos. Las necesidades

de información que surgían en distintas áreas funcionales o bien en diferentes unidades de negocio,

se resolvían por medio de distintos sistemas de información independientes. Las distintas áreas

crearon sus propios sistemas y archivos de datos.

A nivel gerencial los administradores de la organización tenían que lidiar con reportes e información

proveniente de sistemas distintos, que en algunos casos eran incongruentes entre sí, generando en

los directivos desconfianza acerca de la verosimilitud de la información proporcionada por los

sistemas.

Almacenamiento y Recuperación de los Archivos en el Ambiente Tradicional

Los archivos que generan y manipulan los sistemas de información se guardan en

dispositivos de almacenamiento secundario, típicamente discos duros o cintas magnéticas.

Existen distintas técnicas para el almacenamiento y posterior recuperación de los archivos:

Acceso Secuencial

Bajo esta técnica los registros de un archivo se recuperan, uno a uno, en el mismo orden

físico en que fueron almacenados. Un ejemplo de acceso secuencial podría ser un sistema de

Campo “autor” Registro correspondiente al libro “El Zahir”

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nómina, donde los registros correspondientes a los recibos de sueldos se deben acceder, uno por

uno, generando el medio de pago respectivo.

Acceso Directo

Con este método se puede localizar directamente un registro determinado a través de su

campo clave. Existen dos formas de llevar a cabo el acceso directo:

• Acceso Directo por Indices: consiste en mantener una tabla, a modo de índice, que

relaciona los valores de los campos clave con la posición física en la que está ubicado el

registro en el archivo. Se puede hacer una analogía entre el índice de un archivo y el índice

de un libro.

• Acceso Directo con Algoritmo de Transformación: consiste en aplicar un algoritmo o fórmula

matemática al valor del campo clave de un registro, obteniendo como resultado la posición

física donde se encuentra almacenado el registro.

Problemas con el Ambiente Tradicional de Archivos

Los principales problemas del ambiente tradicional de archivos son:

• Redundancia de Datos: La redundancia de datos se produce por la existencia de los

mismos datos en diferentes archivos. Por ejemplo un sistema de cuentas corrientes de

ventas seguramente tendrá un archivo maestro de clientes; paralelamente el área de

marketing podría tener también un archivo con los mismos clientes. Suele ocurrir en estos

casos que un mismo cliente archivado en ambas áreas, cuentas corrientes y marketing,

tenga un código de identificación distinto en cada una de éstas. Un cliente que cambia de

domicilio es posible que en un momento dado tenga registrado distintos domicilios, según

se consulte en el área de cuentas corrientes o en marketing.

• Dependencia programas-datos: Consiste en la estrecha relación entre los archivos de datos

y los programas que acceden a éstos. El conocimiento de la organización de los datos y de

las técnicas para acceder a ellos forma parte del código con el que están escritos los

programas que los utilizan. En esta situación es imposible alterar la estructura de los

archivos (por ejemplo la cantidad de campos, su tamaño o tipo de dato que puede contener)

o la técnica de acceso a ellos (por ejemplo secuencial, indexado, directo, etc.) sin tener que

modificar todos los programas que utilizan estos archivos.

• Falta de Flexibilidad: Los sistemas cuyos datos se organizan en un ambiente tradicional sólo

pueden brindar los reportes de rutina que están programados de antemano. Si un usuario

del sistema requiere un nuevo informe que reúna los datos en una forma no prevista con

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anterioridad se deberá construir un programa que lo genere, insumiendo horas de trabajo de

los programadores.

• Pobre Seguridad: La diseminación de los archivos en distintas áreas trae como

consecuencia que no exista un control unificado sobre el acceso que pueden tener los

usuarios a los mismos. Los controles de acceso deben implementarse en cada uno de los

programas que los acceden. Por ejemplo el archivo de clientes del área cuentas corrientes

puede tener fuertes restricciones en cuanto al acceso al mismo, por otro lado puede ser

muy fácil acceder al mismo archivo que existe en el área de marketing.

• Dificultad para Compartir y Disponer de los Datos: La falta de una administración

centralizada de los datos que provoca los problemas mencionados ut supra hace que sea

difícil acceder a los datos. Por otra parte, dado que los archivos tienen distinta estructura y

codificación resulta muy difícil y complejo compartir datos entre los distintos sistemas.

3. Arquitectura de Base de Datos

Una base de datos es una colección de datos organizados de tal forma que sirvan a

muchas aplicaciones con eficiencia, centralicen los datos y minimicen los datos redundantes.1

Podríamos mencionar además que las bases de datos se caracterizan por organizar los

datos en forma independiente de los programas que lo utilizan. Los datos se pueden acceder en

tiempo real y en forma concurrente por distintos usuarios con distintas necesidades de información.

Sistemas de Administración de Bases de Datos

Un sistema de administración de bases de datos (DBMS – database management

system) es un software encargado de centralizar los datos de una base de datos, administrar en

forma eficiente el almacenamiento físico de los mismos y proveer a los programas de aplicación un

medio de acceso a éstos.

El DBMS actúa como una interfase entre los archivos de datos y los programas que los

requieren. Esto contrasta con el entorno tradicional de archivos, donde cada programa debe

describir con precisión la forma en que deben obtenerse los datos desde el dispositivo de

almacenamiento.

1 LAUDON KENNETH C. LAUDON JANE P. Sistemas de Información Gerencial. Editorial Prentice-Hall, 2002. Capítulo 8,

pag. 234

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El siguiente esquema muestra la relación entre las aplicaciones, el DBMS y la base de datos:

Los elementos de un DBMS son:

• Lenguaje de definición de datos: es el lenguaje a través del cual es posible definir o

declarar los objetos de la base de datos.

• Lenguaje de manipulación de datos: es aquel que permite a los usuarios manipular los

datos, insertarlos, modificarlos y/o consultarlos.

• Diccionario de datos: Son los archivos que almacenan información acerca de la estructura

de los datos. Podríamos decir que el diccionario de datos contiene datos acerca de los

datos. Por ejemplo contienen la forma de uso de un dato, su representación física (de tipo

numérico, carácter, fecha, etc.) y quién está autorizado a usarlo.

Entre los principales administradores de bases de datos encontramos Oracle, de Oracle

Corporation, DB2 e Informix de IBM y SQL Server de Microsoft.

También existen DBMS desarrollados bajo la filosofía de “software libre” como MySQL o

Postgres, que son muy utilizados en aplicaciones para la Web.

Personas responsables de la administrar datos y bases de datos

Resulta oportuno aclarar las diferencias entre las funciones del administrador de datos

(DA, data administrator) y las del administrador de base de datos (DBA, database

administrator).

Sistema de Compras

Sistema de Stock

Sistema de Pagos

DBMS (SABD)

BASE DE

DATOS

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La labor del administrador de datos es decidir cuáles datos deben almacenarse en la base

de datos y establecer políticas para mantener y manejar los datos una vez almacenados. Por

ejemplo determinar quién puede realizar cuáles operaciones sobre cuáles datos y en qué

circunstancias, es decir, una política de seguridad de la información. Es importante señalar que el

administrador de datos es un gerente, no un técnico (aunque ciertamente sí necesita conocer las

posibilidades de los sistemas de bases de datos en un nivel técnico).

El técnico responsable de poner en práctica las decisiones del administrador de datos es el

administrador de bases de datos. Este, a diferencia del administrador de datos, es un profesional

en sistemas de información. La tarea del DBA es crear la base de datos en sí y poner en

funcionamiento los controles técnicos necesarios para apoyar las políticas dictadas por el

administrador de datos. El DBA debe garantizar el funcionamiento adecuado del sistema de base de

datos y proporcionar otros servicios de índole técnica relacionados.

¿Por qué utilizar una base de datos?

La principal ventaja de utilizar un entorno de base de datos es que ofrece a la empresa un

control centralizado de su información. Esta situación presenta un fuerte contraste con respecto a la

de una empresa sin un entorno de base de datos, donde cada aplicación tiene sus propios archivos

privados de manera que los datos están muy dispersos y son difíciles de controlar en cualquier

forma sistemática.

Ventajas del enfoque de base de datos

• Disminución de la redundancia de datos: Al centralizar el almacenamiento de los datos es

posible eliminar los datos repetidos de modo que un mismo dato, como por ejemplo el

código de un cliente, sea igual para el área de cuentas corrientes y para el área de

marketing. De todos modos, en ciertas ocasiones, suelen existir motivos válidos de

negocios o técnicos para mantener copias redundantes de los mismos datos, en esos casos

se deberá tener extremo cuidado y asumir la responsabilidad de “propagar las

actualizaciones”.

• Independencia de los datos: es posible modificar la estructura de almacenamiento y/o la

técnica de acceso sin tener que modificar las aplicaciones ya existentes. Por ejemplo

podrían agregarse datos de otro tipo a una base de datos; podrían adoptarse normas

nuevas; podrían surgir nuevos tipos de dispositivos de almacenamiento; etc. Si las

aplicaciones dependen de los datos, tales cambios requerirían modificaciones

correspondientes en los programas. Podemos definir entonces la independencia de los

datos como la inmunidad de los programas ante los cambios en la estructura de

almacenamiento y en la técnica de acceso a los datos.

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• Flexibilidad para obtener informes: Esto se logra a través de la utilización de un lenguaje de

manipulación de datos estándar, como por ejemplo SQL, el cual permite sin necesidad de

modificar programas, obtener reportes ad hoc en forma oportuna, ante necesidades

inesperadas de información.

• Posibilidad de aplicar restricciones de seguridad: el DBA puede asegurar que el acceso a la

base de datos sea sólo a través de los canales apropiados y por lo tanto definir las

verificaciones que se deben realizar cuando se intente acceder a información delicada. Se

pueden establecer restricciones de acceso para consulta, modificación o eliminación a cada

elemento de información (tabla, registro, campo). Debe advertirse, que dada la naturaleza

centralizada de la arquitectura de base de datos, ante la ausencia de este tipo de

verificaciones, la seguridad de la información podría estar en mayor peligro que un sistema

de archivos tradicionales (disperso).

• Posibilidad de compartir datos: Al tener un control centralizado, se pueden establecer

normas para la representación de los datos. Estas normas hacen posible que distintas

aplicaciones y distintos usuarios tengan reglas claras sobre la forma en que pueden acceder

a los datos. Esto implica no sólo que las aplicaciones ya existentes puedan compartir la

información de la base de datos, sino también que se pueden desarrollar aplicaciones

nuevas para trabajar con los mismos datos almacenados.

Las tablas

En un ambiente de base de datos relacionales, los datos se organizan en tablas. Las tres

principales características de las tablas son: registros, campos y nombre de la tabla. Por

convención, en este material utilizaremos mayúsculas para las tablas y minúsculas para los

nombres de los campos.

En el siguiente ejemplo se ilustra la tabla VENDEDORES:

id_vendedor apellido_vendedor nombre_vendedor fecha_ingreso telefono_vend

3 López Manuel y Claudi 01/12/1995 4821729

2 Rodríguez Miguel 08/01/1995 4526584

1 Martínez Carlos José 01/01/1994 4245166

4 Pérez Daniel 01/05/1996 156555111

5 Ríos Gabriel 06/01/1996 156555112

6 Castellanos José 02/01/2000 4333111

7 Gonzalez Juan 11/01/2000 4222111

8 Barrionuevo Carlos 11/01/2000 4255222

9 Paz Daniel 11/01/2000 4255441

La tabla del ejemplo tiene cinco campos: id_vendedor, apellido_vendedor, nombre_vendedor,

fecha_ingreso y telefono_vend.

El campo “apellido_vendedor” Registro correspondiente al vendedor Rodríguez

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4. El diagrama de entidad-relación

Dado que las estructuras de datos y las relaciones entre ellos suelen ser complejas, los

analistas utilizan herramientas gráficas para diseñarlas y examinarlas. El diagrama de entidad-

relación (DER) es un modelo de notación gráfica para describir los datos almacenados en una base

de datos y sus relaciones, independientemente de los procesos del sistema que los utilizan.2

Conocer el diagrama de entidad-relación de un sistema nos permite responder a preguntas

tales como: ¿en qué forma se almacenan los datos requeridos para manejar nuestro negocio; para

mantener una correcta contabilidad o para cumplir con normas legales? ¿Quién los tiene? ¿Quién

tiene acceso a ellos?

El siguiente es el diagrama de entidad-relación correspondiente a la base de datos de una empresa

distribuidora mayorista de repuestos para automóviles:

CLIENTES

id_cliente

SECTORES

id_sector

CTACTE

nro_movim_ctacte

VENDEDORES

id_vendedor

PROVINCIAS

id_provincia

DETALLE_MOVIM_CTACTE

nro_movim_ctacte

id_producto

TIPOS_MOVIMIENTOS

id_tipo_movim

INVENTARIO

id_producto

Diagrama de entidad-relación que refleja el diseño lógico de la base de datos

2 Otros ejemplos de estas herramientas gráficas son: el Diagrama de Flujo de Datos, que modela las

funciones que lleva a cabo un sistema; el Diagrama de Transición de Estados, que modela el comportamiento en distintos momentos de un sistema.

Relación uno a muchos Mientras que un VENDEDOR puede atender a varios CLIENTES, cada cliente es atendido por un solo VENDEDOR.

Campo clave o principal Id_producto es el campo clave de la tabla INVENTARIO

Entidad CLIENTES.

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Los rectángulos se utilizan para identificar entidades. Las entidades representan un tipo o

clase de objetos (cosas) del mundo real, cuyos miembros individuales (o instancias) se identifican

de manera única por algún medio y cada una de las instancias puede describirse por uno o más

datos. Por ejemplo un cliente en particular puede describirse por medio de datos tales como

nombre, domicilio o límite de crédito y se identifica de manera única a través un código tal como su

DNI, su CUIT o simplemente por un código interno del sistema como por ejemplo “id_cliente”.

Generalmente las entidades serán la representación en el sistema de elementos materiales

del mundo real. Por ejemplo: clientes, artículos de inventario, empleados, partes manufacturadas,

etc. son entidades típicas. Sin embargo, una entidad también puede representar algo inmaterial, por

ejemplo: horarios, planes, estándares, estrategias y áreas.

Las entidades, al momento de crear una base de datos, se asimilan a las “tablas” descriptas

ut-supra.

Las líneas, en el diagrama de entidad-relación, se usan para indicar una relación entre

entidades. Cuando una línea partida en tres señala a un objeto, existe la posibilidad de que haya

varios casos para ese objeto, por ejemplo un vendedor puede atender varios clientes3.

Los cuadros que representan las entidades en el diagrama, muestran los campos claves

subrayados. Una clave es un campo cuyos valores identifican registros. Normalmente todas las

tablas tienen una clave principal 4definida. Una clave principal es un campo (o combinación de

campos) que permite identificar de forma inequívoca cada registro de la tabla, por lo que no pueden

haber en una tabla dos registros con el mismo valor para el campo definido como clave principal.

Por otra parte, ningún registro de la entidad puede contener un valor nulo en ese campo ni tampoco

se pueden repetir valores en el campo.

Por ejemplo, id_vendedor es el campo clave o clave principal de la tabla VENDEDORES,

por lo que el DBMS no permitirá que un usuario introduzca más de un registro con el mismo valor en

ese campo.

Una clave foránea es un campo (o combinación de campos) que contiene un valor que

hace referencia a una registro de otra entidad (en algunos casos puede ser la misma entidad) y

que es clave principal en ésta última.

Una entidad tiene una única clave primaria y puede contener cero o más claves foráneas.

Al momento de hacer consultas a la base de datos, cierta información sólo puede obtenerse

consultando las dos entidades. Por ejemplo, ¿cuáles son los clientes atendidos por el vendedor de

apellido López? Las entidades CLIENTES y VENDEDOR son completamente independientes. Cada

una contiene su propia información en registros y campos, pero tienen en común el campo

3 Más información en Oz, pág. 303-304

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id_vendedor y esto hace que la consulta sea posible. Así, para cada código de vendedor

(id_vendedor) en la entidad CLIENTES hay uno idéntico en la tabla VENDEDOR, como se ilustra

seguidamente.

id_vendedor = id_vendedor

CLIENTES

id_cliente

id_vendedor

id_sector

id_provincia

nombre_cliente

tipo_iva

cuit

nro_ing_brutos

calle_y_nro_cli

barrio_cl i

ciudad_cli

cod_postal_cl itelefono_cl i

saldo_actual

ctacte_suspendida

l imite_credito

VENDEDORES

id_vendedor

apell ido_vendedor

nombre_vendedor

fecha_ingreso

calle_y_nro_vend

barrio_vend

ciudad_vend

cod_postal_vend

telefono_vend

5. Lenguaje estructurado de consultas (SQL)

El propósito de este apartado es abordar temas prácticos concretos relacionados con bases

de datos; así, partiendo de los conceptos teóricos y la bibliografía5 propuesta en el programa de la

materia, el alumno aprenderá a trabajar en un ambiente estándar de base de datos, utilizando el

lenguaje SQL (Structured Query Language) para manipular, controlar y consultar datos.

El caso sobre el que trabajaremos es el de una empresa distribuidora mayorista de

repuestos para automóviles. Haremos de cuenta que usted es asistente de auditoría de un estudio

contable nacional y ha sido asignado a un grupo de trabajo que está auditando los estados

contables y el control interno de la empresa mencionada. La Gerencia de Sistemas de la firma ha

entregado un diagrama de Entidad Relación, la definición de registros de cada una de las tablas (ver

Anexo) que conforman la base de datos de la empresa y también los permisos de acceso a la base

de datos para que usted pueda realizar consultas utilizando el lenguaje SQL.

Antes de comenzar con la ejercitación, consideramos conveniente conocer algunos

conceptos básicos sobre base de datos y SQL.

4 Oz, pág. 301

5 LAUDON KENNETH C. LAUDON JANE P. Sistemas de Información Gerencial. Capítulo 8. Editorial Prentice-Hall, 2002;

OZ, EFFY. Administración de Sistemas de Información. Cap.8 Editorial Thomson International, 2000

campos de la entidad CLIENTES

campos de la entidad VENDEDORES

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El lenguaje estructurado de consultas SQL es una herramienta eficaz para la definición y

manipulación de datos en un ambiente de Base de Datos Relacional. Ofrece la ventaja de que no

se necesitan conocimientos previos de programación para usarlo, ya que sigue reglas de gramática

y sintaxis (del inglés) que se entienden fácilmente.

SQL consta de distintas “sentencias” o instrucciones, cada una de ellas demanda una

acción específica al DBMS, tal como la creación de una tabla, la recuperación de datos o la

inserción de nuevos datos en la base de datos.

Todas las sentencias SQL tienen la misma forma básica: comienzan con un verbo, por

ejemplo: CREATE, INSERT, DELETE; continúan con una o más cláusulas y terminan con un punto

y coma (;).

5.1 Sentencias SQL para definición de datos

Las principales sentencias para la definición de datos son:

• CREATE TABLE

• DROP TABLE

• ALTER TABLE

Debe aclararse que estas sentencias no forman parte de las que tiene acceso un auditor.

La sentencia CREATE TABLE se usa para crear las tablas de una base de datos

especificando sus columnas o campos. A cada campo se le da un nombre, un tipo de datos y

algunas restricciones, por ejemplo:

CREATE TABLE VENDEDORES ( id_vendedor CHAR(2) NOT NULL, apellido_vendedor VARCHAR(20) NOT NULL, nombre_vendedor VARCHAR (20) NOT NULL, fecha_ingreso DATE NOT NULL, calle_y_nro_vend CHAR(35), barrio_vend CHAR (30), ciudad_vend CHAR (30), cod_postal_vend CHAR (4), telefono_vend CHAR (12), PRIMARY KEY (id_vendedor) );

La sentencia DROP TABLE y ALTER TABLE se usan para eliminar y modificar tablas

respectivamente.

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Tipos de datos

Los campos son caracterizados por: nombre, tipo y tamaño. Existen distintos tipos de

campo, según la clase de datos que contienen. En general podemos agrupar los tipos de datos en

tres categorías: numéricos; de fecha y hora; y de cadenas de caracteres. La notación de los tipos de

datos difiere ligeramente según el sistema de administración de base de datos (DBMS) utilizado. A

continuación se muestran algunos tipos de datos que acepta el administrador de base de datos

MySQL:

TIPOS DE CAMPO DESCRIPCIÓN

CHAR(n) Cadena de caracteres de longitud fija. El motor de base de datos reserva espacio de almacenamiento para “n” caracteres. Ej: número de CUIT, código postal, etc.

VARCHAR(n) Cadena de caracteres de longitud variable. El motor de base de datos no reserva espacio de almacenamiento fijo, pero limita la cantidad máxima de datos que puede contener el campo a “n” caracteres. Ej. Nombres, apellidos, direcciones, etc.

INTEGER Números enteros. Ej: números de clientes, edad, número de empleado, etc

NUMERIC(n,d) Números decimales. Ej: porcentajes, tasas, importes monetarios. Donde “n” es la cantidad total de dígitos (incluyendo el signo y la punto decimal) y “d” es la cantidad de decimales.

DECIMAL(n,d) Sinónimo de NUMERIC

DATE Una fecha. En MySQL las fechas tienen formato ‘aaaa-mm-dd’. Ej 2003-11-26

DATETIME Una combinación de fecha y hora. En MySQL en formato ‘aaaa-mm-dd hh-mm-ss’. Ej. 2003-11-26 22:55:30

TEXT Cadenas de texto de hasta 65535 caracteres.

LONGTEXT Cadenas de texto de hasta 4294967295 caracteres.

Es posible además definir que un campo pueda aceptar o no valores “nulos”. Para esto se

utiliza la palabra “NULL” o “NOT NULL”. Un campo al cual no se le ha insertado ningún dato tendrá

un valor “nulo” o “vacío” que es incluso diferente del cero o de una cadena de caracteres vacía.

Consulta de la estructura de las tablas

La sentencia DESCRIBE permite ver los campos que componen una tabla y sus

características. Por ejemplo, para obtener la estructura de la tabla VENDEDORES la sentencia es:

DESCRIBE VENDEDORES

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El resultado obtenido es:

Field Type Null Key

id_vendedor char(2) PRI apellido_vendedor varchar(20) nombre_vendedor varchar(20) fecha_ingreso date calle_y_nro_vend varchar(35) YES barrio_vend varchar(30) YES ciudad_vend varchar(30) YES cod_postal_vend varchar(4) YES telefono_vend varchar(12) YES

5.2 Sentencias para la manipulación de datos

Existen cuatro sentencias en SQL para manipulación de datos:

• SELECT: Permite hacer consultas a una o varias tablas. • INSERT: Permite agregar registros de datos a una tabla. • DELETE: Permite eliminar registros de una tabla que cumplan con determinada condición. • UPDATE: Permite modificar datos de uno o varios registros de una tabla.

En particular, en este curso, se describirá la sentencia SELECT.

Consultas de datos: SELECT

SQL provee tres cláusulas para obtener información de las tablas de una base de datos

que se usan junto a la sentencia SELECT, estas son: FROM, WHERE y ORDER BY.

La sentencia SELECT le indica al DBMS las columnas que se desean seleccionar6 y

FROM le indica la o las tablas dónde se encuentran esas columnas. Con la cláusula WHERE se

establecen las restricciones que debe cumplir la información solicitada. Por ejemplo, la siguiente es

una consulta a la tabla CLIENTES. Cabe notar que los nombres de las columnas están separados

por comas(,) y que una sentencia SQL finaliza normalmente con un punto y coma(;):

6 Si se desea seleccionar la totalidad de las columnas, se utiliza el comando SELECT seguido de un asterisco

(*). Por ejemplo: SELECT * FROM CLIENTES

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SELECT id_cliente, id_sector, cuit, nombre_cliente

FROM CLIENTES

WHERE id_sector = 1

id_cliente id_sector cuit nombre_cliente

C0011 1 20-07975234 CARUSA JUAN C0018 1 23-06518228 COLOMBINI ANGEL C0027 1 30-68096311 INDIOS S.R.L. F0011 1 30-69847710 FABREZIO REPUESTOS SA G0003 1 20-07889169 GARCIA REPUESTOS S.A. R0011 1 30-58503469 RIGATUSSO E HIJOS A0105 1 20-13535715 ALBERTI DIESEL S.A. C0066 1 30-69301577 CORDOBA CENTRO S.A. C0021 1 20-12645848 GARCIA JUAN

En este caso, el DBMS examina cada fila de la tabla CLIENTES y devuelve sólo aquellas

donde el contenido de la columna id_sector es 1.

Por otra parte, si se necesita que la información se muestre en un determinado orden se

utiliza la cláusula ORDER BY seguida del nombre del campo por el que se desea ordenar. Por

ejemplo, para ordenar los datos por el nombre del cliente:

SELECT id_cliente, id_sector, cuit, nombre_cliente

FROM CLIENTES

WHERE id_sector = 1

ORDER BY nombre_cliente

id_cliente id_sector cuit nombre_cliente

A0105 1 20-13535715 ALBERTI DIESEL S.A. C0011 1 20-07975234 CARUSA JUAN C0018 1 23-06518228 COLOMBINI ANGEL C0066 1 30-69301577 CORDOBA CENTRO S.A. F0011 1 30-69847710 FABREZIO REPUESTOS SA C0021 1 20-12645848 GARCIA JUAN G0003 1 20-07889169 GARCIA REPUESTOS S.A. C0027 1 30-68096311 INDIOS S.R.L. R0011 1 30-58503469 RIGATUSSO E HIJOS

En forma predeterminada el ordenamiento se realiza en forma ascendente. También se

pueden solicitar los datos en orden inverso al predeterminado agregando la palabra DESC

(descendente) en la cláusula ORDER BY, a continuación del nombre del campo.

Por ejemplo, para ordenar los clientes del sector 1 por el nombre en forma descendente,

se escribe la siguiente sentencia SQL:

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SELECT id_cliente, id_sector, cuit, nombre_cliente

FROM CLIENTES

WHERE id_sector = 1

ORDER BY nombre_cliente des

id_cliente id_sector Cuit nombre_cliente

R0011 1 30-58503469 RIGATUSSO E HIJOS C0027 1 30-68096311 INDIOS S.R.L. G0003 1 20-07889169 GARCIA REPUESTOS S.A. C0021 1 20-12645848 GARCIA JUAN F0011 1 30-69847710 FABREZIO REPUESTOS SA C0066 1 30-69301577 CORDOBA CENTRO S.A. C0018 1 23-06518228 COLOMBINI ANGEL C0011 1 20-07975234 CARUSA JUAN A0105 1 20-13535715 ALBERTI DIESEL S.A.

Para ordenar el resultado de la consulta por más de un campo se los coloca separados

por coma después de la cláusula ORDER BY.

La sentencia SELECT más simple es la que permite obtener todos los registros de una

tabla mostrando el valor de todos los campos lo cual se indica con el carácter asterisco. Por

ejemplo:

SELECT *

FROM CLIENTES

Consultas específicas usando la cláusula WHERE

La cláusula WHERE permite hacer consultas más específicas “filtrando” los registros que

cumplen con una determinada condición lógica.

Operadores de Comparación (Igual, mayor que, menor que, distinto de)

saldo_actual = 800 El saldo actual es igual a 800

saldo_actual > 800 El saldo actual es mayor que 800

saldo_actual >= 800 El saldo actual es mayor o igual que 800

saldo_actual < 800 El saldo actual es menor que 800

saldo_actual <= 800 El saldo actual es menor o igual que 800

saldo_actual != 800 El saldo actual es distinto de 800

saldo_actual <> 800 El saldo actual es distinto de 800

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El siguiente es un ejemplo en el que se solicitan los saldos de los clientes que sean

mayores a 800 pesos. Sólo se devuelven las filas que cumplen esta condición.

SELECT id_cliente, nombre_cliente, cuit, saldo_actual

FROM CLIENTES

WHERE saldo_actual > 800

id_cliente nombre_cliente cuit saldo_actual C0009 CAROL OMAR 20-06445715 855.35 F0011 FABREZIO REPUESTOS SA 30-69847710 1997.64 C0021 GARCIA JUAN 20-12645848 1390.96

Uso de la cláusula LIKE

La cláusula LIKE se utiliza para realizar operaciones de comparación entre una cadena de

caracteres y un patrón determinado. El patrón es una cadena de caracteres y/o espacios que puede

incluir uno o más “comodines”. El signo de porcentaje (%) es un comodín que se corresponde con

cualquier secuencia de caracteres y/o espacios. El guión bajo (_) es un comodín que representa un

solo caracter o espacio. El patrón debe escribirse entre comillas simple. Los siguientes ejemplos

ilustran el uso del comando like:

nombre_cliente LIKE 'Mo%' El nombre comienza con las letras “Mo".

nombre_cliente LIKE '_ _i%' El nombre tiene una “i” en la tercera posición.

nombre_cliente LIKE '%o%o%' El nombre tiene dos letras “o” en su interior.

nombre_cliente LIKE '%Perez' El nombre termina con las letras “Perez”.

Valores nulos y no nulos

NULL se usa para ver las filas de una columna que están vacías (la palabra "IS" se debe

usar con NULL y NOT NULL) Los signos igual, mayor y menor no se utilizan con esta sentencia.

Ejemplos:

saldo_actual IS NULL El saldo es nulo o vacío

saldo_actual IS NOT NULL El saldo no es nulo (es decir, tiene algún valor)

17

Comparaciones lógicas con secuencias e intervalos de valores

Así como hay operadores lógicos que comparan valores discretos, existe también la

posibilidad de realizar comparaciones con listas de valores (números o letras).

Para esto se utilizan las cláusulas IN y BETWEEN, como se indica en los siguientes ejemplos:

id_vendedor IN (1,2,3) "el campo id_vendedor asume uno de los valores de la lista

(1,2,3)"

id_vendedor NOT IN (1,2,3) "el campo id_vendedor no asume ninguno de los valores de

la lista (1,2,3)"

id_vendedor BETWEEN 6 AND 8 "el campo id_vendedor asume un valor comprendido entre 6

y 8 inclusive"

id_vendedor NOT BETWEEN 6 AND 8 "el campo id_vendedor asume un valor inferior a 6 o

superior a 8"

Por ejemplo, para seleccionar los clientes que se encuentran en los sectores 4 y 5:

SELECT id_cliente, nombre_cliente, id_sector

FROM CLIENTES

WHERE id_sector IN (4,5)

id_cliente nombre_cliente id_sector M0005 MANZURI JORGE 5 O0008 OCHOA JOSE 5 R0003 RECALDE JORGE 5 T0007 TRANSPORTES CARRETA SA 4

Para seleccionar los clientes cuyo saldo actual es entre 700 y 1000:

SELECT id_cliente, nombre_cliente, saldo_actual

FROM CLIENTES

WHERE saldo_actual BETWEEN 700 AND 1000

id_cliente nombre_cliente Saldo_actual C0009 CAROL OMAR 855.35 G0003 GARCIA REPUESTOS S.A. 763.56

Operadores lógicos (AND, OR, NOT)

El operador AND se usa para combinar una o más expresiones lógicas y requiere que

18

cualquier fila examinada de la base de datos cumpla con todas las condiciones planteadas. Por

ejemplo, para seleccionar los clientes del sector 1 cuyo saldo actual sea mayor que 700:

SELECT id_sector, nombre_cliente, saldo_actual

FROM CLIENTES

WHERE id_sector = 1

AND saldo_actual > 700

id_sector nombre_cliente saldo_actual 1 FABREZIO REPUESTOS SA 1997.64 1 GARCIA REPUESTOS S.A. 763.56 1 GARCIA JUAN 1390.96

La sentencia selecciona sólo las filas que cumplen con las dos condiciones: "id_sector = 1

y saldo_actual > 700"

Por otra parte, se usa el operador OR para solicitar las filas que cumplan, al menos, una

de las condiciones planteadas. Por ejemplo:

SELECT nombre_cliente, ciudad_cli, cod_postal_cli

FROM CLIENTES

WHERE cod_postal_cli = 5870

OR cod_postal_cli = 5889

nombre_cliente ciudad_cli cod_postal_cli MANZURI JORGE VILLA DOLORES 5870 OCHOA JOSE VILLA DOLORES 5870 RECALDE JORGE MINA CLAVERO 5889

En este caso, vemos que fueron seleccionadas las filas que cumplen al menos con una de

las condiciones (cod_postal_cli = 5870 ó cod_postal_cli = 5889).

Tanto AND como OR se pueden combinar, pero hay que tener presente el orden en que

se los usa y el empleo de paréntesis, ya que el resultado en cada caso es diferente.

Suponiendo tres condiciones A, B y C, veamos los distintos casos:

A OR B AND C

19

En este caso primero se evaluará la expresión B AND C. Luego, el resultado se evaluará

con la condición A. Si queremos modificar ese orden utilizamos paréntesis:

(A OR B) AND C

En este caso primero se evaluará la expresión encerrada entre paréntesis (A OR B).

Luego el resultado se evaluará con la condición C.

Supongamos que se quieren encontrar los clientes con saldo actual mayor que 700 que

pertenezcan a los sectores 1 o 3. La forma correcta de efectuar la consulta sería de la siguiente

forma (observe la ubicación de los paréntesis):

SELECT id_sector, nombre_cliente, saldo_actual

FROM CLIENTES

WHERE ( id_sector=1 OR id_sector=3 ) AND saldo_actual>700

id_sector nombre_cliente saldo_actual 3 CAROL OMAR 855.35 1 FABREZIO REPUESTOS SA 1997.64 1 GARCIA REPUESTOS S.A. 763.56 1 GARCIA JUAN 1390.96

Si escribimos la sentencia omitiendo los paréntesis:

SELECT id_sector, nombre_cliente, saldo_actual

FROM CLIENTES

WHERE id_sector=1 OR id_sector=3 AND saldo_actual>700

Obtendremos el siguiente resultado:

id_sector nombre_cliente saldo_actual 3 CAROL OMAR 855.35 1 CARUSA JUAN 0.00 1 COLOMBINI ANGEL 0.00 1 INDIOS S.R.L. 664.45 1 FABREZIO REPUESTOS SA 1997.64 1 GARCIA REPUESTOS S.A. 763.56 1 RIGATUSSO E HIJOS 0.00 1 ALBERTI DIESEL S.A. 0.00 1 CORDOBA CENTRO S.A. 0.00 1 GARCIA JUAN 1390.96

El resultado que se obtiene no es el deseado ya que se han incluido clientes cuyo saldo es

menor que 700.

Si se coloca "AND saldo_actual>700" al medio de la cláusula WHERE, el resultado es

diferente pero también erróneo:

20

SELECT id_sector, nombre_cliente, saldo_actual

FROM CLIENTES

WHERE id_sector=1 AND saldo_actual>700 OR id_sector=3

id_sector nombre_cliente saldo_actual 3 CAROL OMAR 855.35 1 FABREZIO REPUESTOS SA 1997.64 1 GARCIA REPUESTOS S.A. 763.56 3 MUSSOLINI ATILIO RODOLFO 0.00 3 ROMARIO CARLOS E HIJOS 0.00 3 MARCCHIAVO RUBEN JOSE 0.00 3 PERLAROTA DOMINGO 0.00 3 ROSTIGATO S.A. 0.00 1 GARCIA JUAN 1390.96

Lo que sucede es que aunque tanto AND como OR son conectores lógicos, AND se

ejecuta primero y se relaciona con la cláusula contigua. Este comportamiento se puede romper

usando paréntesis para rodear aquellas expresiones que se quieren interpretar juntas.

Funciones: suma(SUM), promedio(AVG), máximo(MAX), mínimo(MIN),

contar(COUNT)7

SQL permite obtener información utilizando funciones. Describiremos algunos ejemplos de

las funciones más elementales:

SUM calcula la suma algebraica de un campo o columna. Por ejemplo, para obtener el

saldo total adeudado por todos los clientes:

SELECT SUM(saldo_actual)

FROM CLIENTES

AVG calcula el valor promedio de un campo o columna. Por ejemplo, para obtener el saldo

promedio de los clientes (se excluyen del promedio los clientes que no adeudan):

SELECT AVG(saldo_actual)

FROM CLIENTES

WHERE saldo_actual>0

7 GUNDERLOY MIKE y CHIPMAN MARY, SQL Server7. Editorial Anaya Multimedia, 1999.

21

MIN encuentra el valor más pequeño de un campo. Por ejemplo, para conocer cuál es el

deudor con menor saldo (se excluyen los clientes que no adeudan):

SELECT MIN(saldo_actual) FROM CLIENTES WHERE saldo_actual>0

MAX encuentra el valor máximo de un campo. Para conocer cuál es el cliente que más

adeuda:

SELECT MAX(saldo_actual) FROM CLIENTES WHERE saldo_actual>0

COUNT cuenta la cantidad de valores de un campo que cumplan una condición. Para

conocer cuántos clientes tienen saldo en su cuenta:

SELECT COUNT(id_cliente) FROM CLIENTES WHERE saldo_actual>0

Consultas agrupadas: cláusulas GROUP BY y HAVING8

Las consultas descriptas anteriormente permiten obtener totales. Por otra parte, la

cláusula GROUP BY nos permite obtener subtotales agrupando por uno o más campos. Veamos

algunos ejemplos:

Para obtener la suma de los saldos de clientes, agrupados por los vendedores que los

atienden:

SELECT id_vendedor, SUM(saldo_actual) FROM CLIENTES GROUP BY id_vendedor

id_vendedor sum(saldo_actual) 1 2818.97 2 0.00 3 2852.99 4 0.00 5 0.00 6 0.00 7 0.00 8 0.00

22

GROUP BY no implica ORDER BY; para garantizar que el resultado aparezca en un

determinado orden se debe especificar también la cláusula ORDER BY.

Cuando, en la misma sentencia, se utiliza la cláusula GROUP BY y alguna de las

funciones (ej. SUM, AVG, etc.), los campos que se pueden incluir en la sentencia SELECT son los

mismos que se utilizan para realizar la agrupación. Los demás campos sólo pueden incluirse en el

SELECT como argumentos de las funciones.

Por ejemplo, si se quiere obtener el total de ventas netas de IVA de cada cliente se

debería hacer:

SELECT id_cliente, SUM(importe_total - iva) FORM CTACTE GROUP BY id_cliente

Por lo tanto la siguiente sentencia sería incorrecta:

SELECT id_cliente, fecha_comprobante, SUM(importe_total - iva) FROM CTACTE GROUP BY id_cliente

Es incorrecta debido que el GROUP BY ya efectuó el agrupamiento por id_cliente y por lo tanto no

se puede determinar cuál fecha_comprobante se debe mostrar.

La cláusula HAVING se utiliza para introducir una condición para seleccionar grupos, de la

misma manera que la cláusula WHERE se utiliza para introducir una condición cuando se

seleccionar registros. En el ejemplo anterior, para seleccionar los vendedores cuyo total de ventas

netas de IVA es mayor que 700, la sentencia SQL sería:

SELECT id_vendedor, SUM(importe_total - iva) FROM CTACTE GROUP BY id_vendedor HAVING SUM(importe_total - iva) > 700

id_vendedor sum(importe_total - iva)

1 6400.14 3 7223.73 4 730.51

Reunión de tablas (Table Join)

Probablemente se necesiten combinar dos o más tablas para obtener cierta información.

Supongamos que se desea identificar el código y apellido de los vendedores cuyos

clientes tienen saldo mayor que 700. La información que se necesita se encuentra en las tablas

CLIENTES y VENDEDORES. Haciendo las consultas a las tablas mencionadas por separado no se

8 Ibid, Pag

23

obtendría una vista integral de la información que se necesita.

Para remediar esta situación se puede solicitar que las columnas seleccionadas de las dos

tablas se muestren juntas. Esto será posible siempre que las tablas tengan algún campo en común

y se debe usar la cláusula WHERE para indicar cuál es ese campo común. Para nuestro ejemplo el

campo común es id_vendedor que es la clave primaria de la tabla VENDEDORES:

SELECT id_cliente, saldo_actual, CLIENTES.id_vendedor, VENDEDORES.apellido_vendedor FROM CLIENTES, VENDEDORES WHERE CLIENTES.id_vendedor = VENDEDORES.id_vendedor AND saldo_actual>700

id_cliente saldo_actual id_vendedor apellido_vendedor C0009 855.35 3 López F0011 1997.64 3 López G0003 763.56 1 Martínez C0021 1390.96 1 Martínez

La cláusula SELECT escoge las columnas de las dos tablas que se quieren ver. Las

columnas que no se han nombrado, simplemente se ignoran. Cuando el nombre de una columna

seleccionada se repite en las dos tablas, debe indicarse a qué tabla pertenece, precediendo el

nombre del campo por el nombre de la tabla separado por un punto, por ejemplo:

“CLIENTES.id_vendedor” para el campo id_vendedor de la tabla CLIENTES. Sin esa aclaración el

DBMS respondería que el nombre de la columna id_vendedor es ambiguo ya que se encuentra en

ambas tablas.

Asimismo, cabe notar que los únicos registros que aparecen como resultado del Join

(reunión) son los comunes a ambas tablas. Si un vendedor estuviera sólo en una de las tablas no

sería seleccionado. Este tipo de operación se conoce como Inner Join a diferencia del Outer Join

que permite obtener todos los registros de ambas tablas.

24

Subconsultas

Las subconsultas permiten combinar dos o más consultas en una. La ventaja de utilizar

subconsultas se relaciona con la rapidez de la respuesta ya que en este caso, el DBMS resuelve en

primer lugar la subconsulta y luego de esta primera selección de datos, se ejecuta el resto de la

consulta.

Por ejemplo, si se quiere consultar los vendedores que tienen algún cliente cuyo saldo

actual sea mayor que 300:

SELECT VENDEDORES.id_vendedor, VENDEDORES.apellido_vendedor

FROM VENDEDORES

WHERE id_vendedor IN (SELECT id_vendedor

FROM CLIENTES

WHERE saldo_actual > 300);

El DBMS selecciona en primer lugar, los registros que cumplen la condición entre

paréntesis (llamada “subconsulta”) y luego ejecuta el resto de la sentencia verificando sólo entre los

registros seleccionados en la subconsulta. En el ejemplo traerá solamente los datos de los

vendedores cuyo id_vendedor se encuentre en el resultado de la subconsulta.

Vistas

Las vistas son “tablas virtuales” que no existen físicamente y que se crean en base a

operaciones sobre una o más tablas. El usuario percibe una vista como si fuera una tabla y puede

manipularla y realizar las mismas operaciones que puede hacer con las tablas.

Las sentencias CREATE VIEW, DROP VIEW y ALTER VIEW se utilizan para crear,

eliminar y modificar una vista, respectivamente.

Las vistas son útiles porque proporcionan un mecanismo de seguridad al permitir ocultar

determinadas columnas a ciertos usuarios. También se pueden crear vistas que se adapten a las

necesidades específicas de cada usuario.

Las vistas son dinámicas porque los cambios que se realizan en las tablas base se reflejan

inmediatamente sobre la vista.

Se utilizan para construir informes complejos y/o restringir a grupos o individuos

específicos el acceso a parte de la información de una tabla. Por ejemplo, se podría permitir a cada

vendedor tener acceso sólo a los datos de los clientes que atiende, restringiéndole la vista sólo a los

25

campos: id_cliente, nombre_cliente, limite_credito y saldo_actual.

Así, la vista para el vendedor 1 se crearía de la siguiente manera:

CREATE VIEW CLIENTESVENDEDOR1 AS

SELECT id_vendedor, apellido_vendedor, id_cliente, nombre_cliente, limite_credito, saldo_actual

FROM CLIENTES, VENDEDORES

WHERE CLIENTES.id_vendedor=VENDEDORES.id_vendedor

AND VENDEDORES.id_vendedor =’1’;

5.3 Sentencias para modificar datos (DML): INSERT, UPDATE y DELETE

Estos comandos están diseñados para introducir nuevas filas o registros (INSERT),

modificar los valores de las columnas en las filas (UPDATE) y borrar filas (DELETE).

La sentencia INSERT

Se usa para agregar registro directamente en una tabla.

Así, para agregar un registro a la tabla VENDEDORES, primero vemos la estructura de la

tabla con el comando DESCRIBE:

DESCRIBE VENDEDORES;

Field Type Null Key

id_vendedor char(2) PRI apellido_vendedor varchar(20) nombre_vendedor varchar(20) fecha_ingreso date calle_y_nro_vend varchar(35) YES barrio_vend varchar(30) YES ciudad_vend varchar(30) YES cod_postal_vend varchar(4) YES telefono_vend varchar(12) YES

Luego agregamos una fila o registro a la tabla con el comando INSERT:

INSERT INTO VENDEDOR

(id_vendedor, apellido_vendedor, nombre_vendedor, fecha_ingreso)

VALUES ('10', ‘Mir’,’Raúl’,'2003-01-15');

La cláusula VALUES debe ir delante de la lista de datos que se quiere insertar. Cabe notar

26

que cada dato debe ir entre comillas simples (salvo que sean numéricos), respetando el tipo y el

orden de los campos.

En el ejemplo no hemos insertado datos en algunos campos que, según indica la

estructura de la tabla admiten valores nulos o vacíos.

La sentencia DELETE

DELETE es la sentencia SQL que se encarga de borrar filas de una tabla. La cláusula

WHERE es esencial para eliminar sólo las filas que se desee. DELETE sin la cláusula WHERE

borra todos los registros de una tabla.

DELETE FROM CLIENTES WHERE id_cliente = 'C0034';

Para comprobar el efecto del DELETE, hacemos una simple consulta intentando ver la fila

cuyo número de cliente (id_cliente) es ‘C0034’:

SELECT *

FROM CLIENTES

WHERE id_cliente = 'C0034';

Veremos que no aparece ningún registro seleccionado.

La sentencia UPDATE

UPDATE modifica los valores de una o varias columnas dentro de una o varias filas y

permite especificar a qué fila o filas se desee que afecte, usando la cláusula WHERE. Por ejemplo,

para aumentar el límite de crédito a $500 al cliente ‘C0018’, se hace:

UPDATE CLIENTES

SET limite_credito = 800

WHERE id_cliente = ‘C0018';

Al actualizar los datos se pueden utilizar también funciones. Por ejemplo, para incrementar

en 300 el límite de crédito de aquellos clientes cuyo saldo actual sea menor a 200:

UPDATE CLIENTES

SET limite_credito = limite_credito + 300

WHERE saldo_actual < 200;

27

6. Anexo: Descripción de la Base de Datos

CLIENTES

id_cliente id_vendedor

id_sectorid_provincia

nombre_cliente

tipo_ivacuit

nro_ing_brutos

calle_y_nro_clibarrio_cli

ciudad_cli

cod_postal_clitelefono_cli

saldo_actualctacte_suspendida

limite_credito

char(5) char(2)

char(2)char(3)

varchar(60)

char(1)char(11)

char(10)

varchar(100)char(30)

char(50)

char(4)char(20)

decimal(12,2)char(1)

decimal(12,2)

<pk> <fk2>

<fk1><fk3>

SECTORES

id_sector

nombre_sector

char(2)

varchar(30)

<pk>

CTACTE

nro_movim_ctacte

id_clienteid_vendedor

id_tipo_movim

id_provinciaprefijo_comprobante

numero_comprobante

letra_comprobantenombre_cliente

cuit

fecha_comprobantedebe_haber

detalle

neto_gravadoneto_no_gravado

iva

importe_totalsaldo_no_cancelado

tipo_ivacheques

efectivo

char(14)

char(5)char(2)

char(3)

char(3)char(4)

char(8)

char(1)varchar(60)

char(11)

datechar(1)

varchar(20)

decimal(12,2)decimal(12,2)

decimal(12,2)

decimal(12,2)decimal(12,2)

char(1)decimal(12,2)

decimal(12,2)

<pk>

<fk1><fk3>

<fk4>

<fk2>

VENDEDORES

id_vendedor apellido_vendedor

nombre_vendedorfecha_ingresocalle_y_nro_vendbarrio_vend

ciudad_vend

cod_postal_vendtelefono_vend

char(2) varchar(20)

varchar(20)datechar(35)char(30)

char(30)

char(4)char(12)

<pk>

PROVINCIAS

id_provincia nombre_provincia

char(3) varchar(30)

<pk>

DETALLE_MOVIM_CTACTE

nro_movim_ctacte id_producto

cantidad_unidades

precio

debe_haberlista_precio

alicuota_iva

char(14) char(6)

decimal(8,2)

decimal(8,2)

char(1)char(2)

decimal(5,2)

<pk,fk1> <pk,fk2>

TIPOS_MOVIMIENTOS

id_tipo_movim desc_tipo_movim

char(3) varchar(45)

<pk>

INVENTARIO

id_producto

descripcion_producto

discontinuadounidad_medida

cantidad_unidadesgravado_ivaalicuota_iva

stock_minimo1stock_minimo2

stock_deposito1stock_deposito2

costo_reposicion

fecha_ultima_compraprecio_lista1precio_lista2

char(6)

varchar(70)

char(1)char(6)

decimal(8,2)char(1)decimal(5,2)

decimal(12,2)decimal(12,2)

decimal(12,2)decimal(12,2)

decimal(10,2)

datedecimal(10,2)decimal(10,2)

<pk>

28

6.1. Definición de registro de las tablas del sistema

1 Table CLIENTES 1.1 Card of the table CLIENTES

Name CLIENTES

DBMS MySQL 3.23

Comment Tabla que contiene el padrón de clientes

1.2 Column list of the table CLIENTES

Name P

ri

m

ar

y

F

or

ei

g

n

K

ey

Data Type Comment

id_cliente X char(5) Identificador único del

cliente

id_vendedor X char(2) Identificador único del

vendedor

id_sector X char(2) Identificador único de

cada sector comercial

id_provincia X char(3) Identificador único de

cada provincia

nombre_cliente varchar(60)

tipo_iva char(1) Condición del cliente

frente al IVA:

I : Responsable Inscripto

N : Responsable No

Inscripto

M : Monotributista

E : Exento

cuit char(11)

nro_ing_brutos char(10)

calle_y_nro_cli varchar(100)

barrio_cli char(30)

ciudad_cli char(50)

cod_postal_cli char(4)

telefono_cli char(20)

saldo_actual decimal(12,2) Saldo actual de la cuenta

del cliente

ctacte_suspendida char(1) Indica si el cliente tiene

su cuenta suspendida

S : Si

N : No

limite_credito decimal(12,2) Límite de crédito a

otorgar al cliente

29

2 Table SECTORES 2.1 Card of the table SECTORES

Name SECTORES

DBMS MySQL 3.23

Comment Sectores de comercialización

2.2 Column list of the table SECTORES

Name P

ri

m

ar

y

F

or

ei

g

n

K

ey

Data Type Comment

id_sector X char(2) Identificador único de cada

sector comercial

nombre_sector varchar(30)

3 Table CTACTE 3.1 Card of the table CTACTE

Name CTACTE

DBMS MySQL 3.23

Comment Movimientos en la cuenta corriente del cliente

3.2 Column list of the table CTACTE

Name P

ri

m

ar

y

F

or

ei

g

n

K

ey

Data Type Comment

nro_movim_ctacte X char(14) Identificador único del

movimiento en cuenta

corriente

id_cliente X char(5) Identificador único del

cliente

id_vendedor X char(2) Identificador único del

vendedor

id_tipo_movim X char(3) Identificador único del

movimiento en cuenta

corriente

id_provincia X char(3) Identificador único de

cada provincia

prefijo_comproba

nte

char(4) Prefijo del comprobante

(Punto de Venta)

numero_comprob

ante

char(8)

letra_comprobante char(1) A, B, C, E o M

30

nombre_cliente varchar(60)

Cuit char(11)

Fecha_comproban

te

Date

Debe_haber char(1) Indica si el movimiento

se debita o se acredita

en la cuenta corriente.

D : Debe

H: Haber

Detalle varchar(20) Puede ser:

- FACTURA

- N.CREDITO

- PAGO

Neto_gravado decimal(12,2) Importe neto gravado en

IVA

Neto_no_gravado decimal(12,2) Importe no gravado en

IVA

Iva decimal(12,2) Importe del IVA

Importe_total decimal(12,2) Importe total del

comprobante

Saldo_no_cancela

do

decimal(12,2) Saldo sin cancelar del

comprobante

Tipo_iva char(1) Condición del cliente

frente al IVA:

I : Responsable

Inscripto

N : Responsable No

Inscripto

M : Monotributista

E : Exento

Cheques decimal(12,2) Importe cancelado con

cheques o valores

Efectivo decimal(12,2) Importe cancelado en

efectivo

31

4 Table VENDEDORES 4.1 Card of the table VENDEDORES

Name VENDEDORES

DBMS MySQL 3.23

Comment Padrón de Vendedores

4.2 Column list of the table VENDEDORES

Name P

ri

m

ar

y

F

or

ei

g

n

K

ey

Data Type Comment

id_vendedor X char(2) Identificador único del

vendedor

apellido_vendedor varchar(20)

nombre_vendedor varchar(20)

fecha_ingreso Date

calle_y_nro_vend char(35)

barrio_vend char(30)

ciudad_vend char(30)

cod_postal_vend char(4)

telefono_vend char(12)

5 Table PROVINCIAS 5.1 Card of the table PROVINCIAS

Name PROVINCIAS

DBMS MySQL 3.23

Comment

5.2 Column list of the table PROVINCIAS

Name P

ri

m

ar

y

F

or

ei

g

n

K

ey

Data Type Comment

id_provincia X char(3) Identificador único de cada

provincia

nombre_provincia varchar(30)

32

6 Table DETALLE_MOVIM_CTACTE 6.1 Card of the table DETALLE_MOVIM_CTACTE

Name DETALLE_MOVIM_CTACTE

DBMS MySQL 3.23

Comment Detalle o renglones de cada movimiento en cuenta corriente.

Esta tabla tiene clave compuesta, relacionando los movimientos

en cuenta corriente con cada uno de los artículos o productos

contenidos en su detalle.

6.2 Column list of the table DETALLE_MOVIM_CTACTE

Name P

ri

m

ar

y

F

or

ei

g

n

K

ey

Data Type Comment

nro_movim_ctacte X X char(14) Identificador único del

movimiento en cuenta

corriente

id_producto X X char(6) Identificador único del

producto

cantidad_unidades decimal(8,2) Cantidad de unidades

existentes en stock

precio decimal(8,2) Precio de Venta

debe_haber char(1) Indica si el movimiento se

debita o se acredita en la

cuenta corriente.

D : Debe

H: Haber

lista_precio char(2)

alicuota_iva decimal(5,2)

7 Table TIPOS_MOVIMIENTOS 7.1 Card of the table TIPOS_MOVIMIENTOS

Name TIPOS_MOVIMIENTOS

DBMS MySQL 3.23

Comment Tipos de movimientos en cuenta corriente

7.2 Column list of the table TIPOS_MOVIMIENTOS

Name P

ri

m

ar

y

F

or

ei

g

n

K

ey

Data Type Comment

id_tipo_movim X char(3) Identificador único del

movimiento en cuenta

corriente

desc_tipo_movim varchar(45)

33

8 Table INVENTARIO 8.1 Card of the table INVENTARIO

Name INVENTARIO

DBMS MySQL 3.23

Comment Padrón de artículos

8.2 Column list of the table INVENTARIO

Name P

ri

m

ar

y

F

or

ei

g

n

K

ey

Data Type Comment

id_producto X char(6) Identificador único del producto

descripcion_produ

cto

varchar(70)

discontinuado char(1) Indica si un artículo está

discontinuado

S - N

unidad_medida char(6) Unidad de Medida en la que se

expresan las cantidades físicas

del artículo

cantidad_unidades decimal(8,2) Cantidad de unidades existentes

en stock

gravado_iva char(1) Indica si la compra venta del

artículo está o no gravado en el

IVA

alicuota_iva decimal(5,2)

stock_minimo1 decimal(12,2) Stock mínimo del depósito 1

(pto. de reposición)

stock_minimo2 decimal(12,2) Stock mínimo del depósito 2

(Pto. de reposición)

stock_deposito1 decimal(12,2) Stock existente en el depósito 1

stock_deposito2 decimal(12,2) Stock existente en el depósito 2

costo_reposicion decimal(10,2) Costo de reposición

fecha_ultima_com

pra

Date

precio_lista1 decimal(10,2) Precio de la lista 1

precio_lista2 decimal(10,2) Precio de la lista 2

34

7. Bibliografía

CASTELLO, RICARDO. “Manual sobre base de datos relacionales”. Material inédito, 1993.

GUNDERLOY MIKE y CHIPMAN MARY, SQL Server7. Editorial Anaya Multimedia, 1999.

LAUDON KENNETH C. LAUDON JANE P. Sistemas de Información Gerencial. Editorial Capítulo 8.

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