Download Unidad 3 - Cómo se administran los datos: Archivos y bases de
Document related concepts
Transcript
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 8 posibles ( 2 = 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. 1 En el siguiente ejemplo se muestra un archivo de LIBROS: Registro correspondiente al libro “El Zahir” Campo “autor” 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 2 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 3 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 1 muchas aplicaciones con eficiencia, centralicen los datos y minimicen los datos redundantes. 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 4 El siguiente esquema muestra la relación entre las aplicaciones, el DBMS y la base de datos: Sistema de Pagos Sistema de Compras BASE DE DATOS DBMS (SABD) Sistema de Stock 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). 5 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. 6 • 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: El campo “apellido_vendedor” id_vendedor apellido_vendedor 3 López Registro correspondiente al vendedor Rodríguez nombre_vendedor fecha_ingreso Manuel y Claudi telefono_vend 01/12/1995 4821729 2 Rodríguez Miguel 08/01/1995 4526584 1 4 5 6 7 8 9 Carlos José Daniel Gabriel José Juan Carlos Daniel 01/01/1994 01/05/1996 06/01/1996 02/01/2000 11/01/2000 11/01/2000 11/01/2000 4245166 156555111 156555112 4333111 4222111 4255222 4255441 Martínez Pérez Ríos Castellanos Gonzalez Barrionuevo Paz La tabla del ejemplo tiene cinco campos: id_vendedor, apellido_vendedor, nombre_vendedor, fecha_ingreso y telefono_vend. 7 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 entidadrelación (DER) es un modelo de notación gráfica para describir los datos almacenados en una base 2 de datos y sus relaciones, independientemente de los procesos del sistema que los utilizan. 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: Entidad CLIENTES. Relación uno a muchos Mientras que un VENDEDOR puede atender a varios CLIENTES, cada cliente es atendido por un solo VENDEDOR. VENDEDORES id_vendedor CLIENTES id_cliente SECTORES id_sector CTACTE nro_movim_ctacte PROVINCIAS id_provincia Campo clave o principal Id_producto es el campo clave de la tabla INVENTARIO TIPOS_MOVIMIENTOS DETALLE_MOVIM_CTACTE INVENTARIO id_tipo_movim nro_movim_ctacte id_producto 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. 8 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 3 varios casos para ese objeto, por ejemplo un vendedor puede atender varios clientes . 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 4 tablas tienen una clave principal definida. 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 9 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. CLIENTES campos de la entidad CLIENTES 5. id_cliente id_vendedor id_sector id_provincia nombre_cliente tipo_iva cuit nro_ing_brutos calle_y_nro_cli barrio_cli ciudad_cli cod_postal_cli telefono_cli saldo_actual ctacte_suspendida limite_credito VENDEDORES id_vendedor = id_vendedor id_vendedor apellido_vendedor nombre_vendedor fecha_ingreso campos de la entidad calle_y_nro_vend VENDEDORES barrio_vend ciudad_vend cod_postal_vend telefono_vend Lenguaje estructurado de consultas (SQL) El propósito de este apartado es abordar temas prácticos concretos relacionados con bases 5 de datos; así, partiendo de los conceptos teóricos y la bibliografía 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 10 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) 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), PRIMARY KEY (id_vendedor) ); NOT NULL, NOT NULL, NOT NULL, NOT NULL, La sentencia DROP TABLE y ALTER TABLE se usan para eliminar y modificar tablas respectivamente. 11 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-mmdd 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 12 El resultado obtenido es: Field id_vendedor apellido_vendedor nombre_vendedor fecha_ingreso calle_y_nro_vend barrio_vend ciudad_vend cod_postal_vend telefono_vend 5.2 Type char(2) varchar(20) varchar(20) date varchar(35) varchar(30) varchar(30) varchar(4) varchar(12) Null Key PRI YES YES YES YES YES 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. 6 La sentencia SELECT le indica al DBMS las columnas que se desean seleccionar 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 13 SELECT id_cliente, id_sector, cuit, nombre_cliente FROM CLIENTES WHERE id_sector = 1 id_cliente id_sector C0011 C0018 C0027 F0011 G0003 R0011 A0105 C0066 C0021 1 1 1 1 1 1 1 1 1 cuit nombre_cliente 20-07975234 23-06518228 30-68096311 30-69847710 20-07889169 30-58503469 20-13535715 30-69301577 20-12645848 CARUSA JUAN COLOMBINI ANGEL INDIOS S.R.L. FABREZIO REPUESTOS SA GARCIA REPUESTOS S.A. RIGATUSSO E HIJOS ALBERTI DIESEL S.A. CORDOBA CENTRO S.A. 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 A0105 C0011 C0018 C0066 F0011 C0021 G0003 C0027 R0011 1 1 1 1 1 1 1 1 1 cuit nombre_cliente 20-13535715 20-07975234 23-06518228 30-69301577 30-69847710 20-12645848 20-07889169 30-68096311 30-58503469 ALBERTI DIESEL S.A. CARUSA JUAN COLOMBINI ANGEL CORDOBA CENTRO S.A. FABREZIO REPUESTOS SA GARCIA JUAN GARCIA REPUESTOS S.A. INDIOS S.R.L. 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: 14 SELECT id_cliente, id_sector, cuit, nombre_cliente FROM CLIENTES WHERE id_sector = 1 ORDER BY nombre_cliente des id_cliente R0011 C0027 G0003 C0021 F0011 C0066 C0018 C0011 A0105 id_sector 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Cuit nombre_cliente 30-58503469 30-68096311 20-07889169 20-12645848 30-69847710 30-69301577 23-06518228 20-07975234 20-13535715 RIGATUSSO E HIJOS INDIOS S.R.L. GARCIA REPUESTOS S.A. GARCIA JUAN FABREZIO REPUESTOS SA CORDOBA CENTRO S.A. COLOMBINI ANGEL CARUSA JUAN 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 < 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 800 800 15 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 C0009 F0011 C0021 nombre_cliente cuit CAROL OMAR FABREZIO REPUESTOS SA GARCIA JUAN 20-06445715 30-69847710 20-12645848 saldo_actual 855.35 1997.64 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 saldo_actual IS NOT NULL El saldo es nulo o vacío El saldo no es nulo (es decir, tiene algún valor) 16 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 M0005 O0008 R0003 T0007 nombre_cliente id_sector MANZURI JORGE OCHOA JOSE RECALDE JORGE TRANSPORTES CARRETA SA 5 5 5 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 C0009 G0003 nombre_cliente CAROL OMAR GARCIA REPUESTOS S.A. Saldo_actual 855.35 763.56 Operadores lógicos (AND, OR, NOT) El operador AND se usa para combinar una o más expresiones lógicas y requiere que 17 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 1 1 1 nombre_cliente saldo_actual FABREZIO REPUESTOS SA GARCIA REPUESTOS S.A. GARCIA JUAN 1997.64 763.56 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 OCHOA JOSE VILLA DOLORES RECALDE JORGE MINA CLAVERO 5870 5870 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 18 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 3 1 1 1 nombre_cliente CAROL OMAR FABREZIO REPUESTOS SA GARCIA REPUESTOS S.A. GARCIA JUAN saldo_actual 855.35 1997.64 763.56 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 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 nombre_cliente CAROL OMAR CARUSA JUAN COLOMBINI ANGEL INDIOS S.R.L. FABREZIO REPUESTOS SA GARCIA REPUESTOS S.A. RIGATUSSO E HIJOS ALBERTI DIESEL S.A. CORDOBA CENTRO S.A. GARCIA JUAN saldo_actual 855.35 0.00 0.00 664.45 1997.64 763.56 0.00 0.00 0.00 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: 19 SELECT id_sector, nombre_cliente, saldo_actual FROM CLIENTES WHERE id_sector=1 AND saldo_actual>700 OR id_sector=3 id_sector 3 1 1 3 3 3 3 3 1 nombre_cliente saldo_actual CAROL OMAR FABREZIO REPUESTOS SA GARCIA REPUESTOS S.A. MUSSOLINI ATILIO RODOLFO ROMARIO CARLOS E HIJOS MARCCHIAVO RUBEN JOSE PERLAROTA DOMINGO ROSTIGATO S.A. GARCIA JUAN 855.35 1997.64 763.56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 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), 7 contar(COUNT) 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. 20 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 2 3 4 5 6 7 8 2818.97 0.00 2852.99 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 21 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 3 4 6400.14 7223.73 730.51 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 22 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 C0009 F0011 G0003 C0021 saldo_actual 855.35 1997.64 763.56 1390.96 id_vendedor 3 3 1 1 apellido_vendedor López López Martínez 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. 23 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 24 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 id_vendedor apellido_vendedor nombre_vendedor fecha_ingreso calle_y_nro_vend barrio_vend ciudad_vend cod_postal_vend telefono_vend Type char(2) varchar(20) varchar(20) date varchar(35) varchar(30) varchar(30) varchar(4) varchar(12) Null Key PRI YES YES YES YES 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 25 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; 26 6. Anexo: Descripción de la Base de Datos CLIENTES id_cliente id_vendedor id_sector id_provincia nombre_cliente tipo_iva cuit nro_ing_brutos calle_y_nro_cli barrio_cli ciudad_cli cod_postal_cli telefono_cli saldo_actual ctacte_suspendida limite_credito VENDEDORES id_vendedor apellido_vendedor nombre_vendedor fecha_ingreso calle_y_nro_vend barrio_vend ciudad_vend cod_postal_vend telefono_vend char(2) <pk> varchar(20) varchar(20) date char(35) char(30) char(30) char(4) char(12) 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 char(2) <pk> nombre_sector varchar(30) CTACTE nro_movim_ctacte id_cliente id_vendedor id_tipo_movim id_provincia prefijo_comprobante numero_comprobante letra_comprobante nombre_cliente cuit fecha_comprobante debe_haber detalle neto_gravado neto_no_gravado iva importe_total saldo_no_cancelado tipo_iva cheques efectivo char(14) char(5) char(2) char(3) char(3) char(4) char(8) char(1) varchar(60) char(11) date char(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> INVENTARIO id_producto descripcion_producto discontinuado unidad_medida cantidad_unidades gravado_iva alicuota_iva stock_minimo1 stock_minimo2 stock_deposito1 stock_deposito2 costo_reposicion fecha_ultima_compra precio_lista1 precio_lista2 TIPOS_MOVIMIENTO S id_tipo_movim char(3) <pk> desc_tipo_movim varchar(45) DETALLE_MOVIM_CTACTE nro_movim_ctacte id_producto cantidad_unidades precio debe_haber lista_precio alicuota_iva PROVINCIAS id_provincia char(3) <pk> nombre_provincia varchar(30) char(14) <pk,fk1> char(6) <pk,fk2> decimal(8,2) decimal(8,2) char(1) char(2) decimal(5,2) 27 char(6) <pk> 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) date decimal(10,2) decimal(10,2) 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 F ri or m ei ar g y n K ey id_cliente X Data Type char(5) id_vendedor X char(2) id_sector X char(2) id_provincia X char(3) Comment Identificador único del cliente Identificador único del vendedor Identificador único de cada sector comercial Identificador único de cada provincia nombre_cliente tipo_iva varchar(60) char(1) cuit nro_ing_brutos calle_y_nro_cli barrio_cli ciudad_cli cod_postal_cli telefono_cli saldo_actual char(11) char(10) varchar(100) char(30) char(50) char(4) char(20) decimal(12,2) ctacte_suspendida char(1) limite_credito decimal(12,2) Condición del cliente frente al IVA: I : Responsable Inscripto N : Responsable No Inscripto M : Monotributista E : Exento 28 Saldo actual de la cuenta del cliente Indica si el cliente tiene su cuenta suspendida S : Si N : No Límite de crédito a otorgar al cliente 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 F ri or m ei ar g y n K ey id_sector X char(2) nombre_sector Data Type Comment Identificador único de cada sector comercial 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 F Data Type ri or m ei ar g y n K ey nro_movim_ctacte X char(14) id_cliente X char(5) id_vendedor X char(2) id_tipo_movim X char(3) id_provincia X char(3) prefijo_comproba nte numero_comprob ante letra_comprobante char(4) Comment Identificador único del movimiento en cuenta corriente Identificador único del cliente Identificador único del vendedor Identificador único del movimiento en cuenta corriente Identificador único de cada provincia Prefijo del comprobante (Punto de Venta) char(8) char(1) A, B, C, E o M 29 nombre_cliente Cuit Fecha_comproban te Debe_haber varchar(60) char(11) Date char(1) Detalle varchar(20) Neto_gravado decimal(12,2) Neto_no_gravado decimal(12,2) Iva Importe_total decimal(12,2) decimal(12,2) Saldo_no_cancela do Tipo_iva decimal(12,2) char(1) Cheques decimal(12,2) Efectivo decimal(12,2) 30 Indica si el movimiento se debita o se acredita en la cuenta corriente. D : Debe H: Haber Puede ser: - FACTURA - N.CREDITO - PAGO Importe neto gravado en IVA Importe no gravado en IVA Importe del IVA Importe total del comprobante Saldo sin cancelar del comprobante Condición del cliente frente al IVA: I : Responsable Inscripto N : Responsable No Inscripto M : Monotributista E : Exento Importe cancelado con cheques o valores Importe cancelado en efectivo 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 F Data Type ri or ei m ar g y n K ey id_vendedor X char(2) apellido_vendedor nombre_vendedor fecha_ingreso calle_y_nro_vend barrio_vend ciudad_vend cod_postal_vend telefono_vend Comment Identificador único del vendedor varchar(20) varchar(20) Date char(35) char(30) char(30) char(4) 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 F ri or m ei ar g y n K ey id_provincia nombre_provincia X Data Type char(3) Comment Identificador único de cada provincia varchar(30) 31 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 F Data Type ri or ei m ar g y n K ey nro_movim_ctacte X X char(14) id_producto X X char(6) cantidad_unidades decimal(8,2) precio debe_haber decimal(8,2) char(1) lista_precio alicuota_iva char(2) decimal(5,2) Comment Identificador único del movimiento en cuenta corriente Identificador único del producto Cantidad de unidades existentes en stock Precio de Venta Indica si el movimiento se debita o se acredita en la cuenta corriente. D : Debe H: Haber 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 F Data Type ri or m ei ar g n y K ey id_tipo_movim desc_tipo_movim X char(3) Comment Identificador único del movimiento en cuenta corriente varchar(45) 32 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 F Data Type ri or ei m ar g y n K ey id_producto descripcion_produ cto discontinuado X Comment char(6) varchar(70) Identificador único del producto char(1) Indica si un artículo está discontinuado S-N Unidad de Medida en la que se expresan las cantidades físicas del artículo Cantidad de unidades existentes en stock Indica si la compra venta del artículo está o no gravado en el IVA unidad_medida char(6) cantidad_unidades decimal(8,2) gravado_iva char(1) alicuota_iva stock_minimo1 decimal(5,2) decimal(12,2) stock_minimo2 decimal(12,2) stock_deposito1 stock_deposito2 costo_reposicion fecha_ultima_com pra precio_lista1 precio_lista2 decimal(12,2) decimal(12,2) decimal(10,2) Date decimal(10,2) decimal(10,2) 33 Stock mínimo del depósito 1 (pto. de reposición) Stock mínimo del depósito 2 (Pto. de reposición) Stock existente en el depósito 1 Stock existente en el depósito 2 Costo de reposición Precio de la lista 1 Precio de la lista 2 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. Prentice-Hall, 2002. OZ, EFFY. Administración de Sistemas de Información. Cap.8 Editorial Thomson International, 2000 DATE, C. J. Introducción a los Sistemas de Bases de Datos. 5ta. Edición. Addison-Wesley Iberoamericana. 1993 34