---
title: Modelo relacional en la gestión de bases de datos
description: "El modelo relacional en gestión de bases de datos es el  más usado en la gestión de datos dinámicos:  aquellos datos sujetos a modificaciones y actualizaciones."
---

[Blog de Analytics](https://recursos.es.logicalis.com/analytics)

# [Modelo relacional en la gestión de bases de datos](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/conceptos-basicos-del-modelo-relacional-en-la-gestion-de-bases-de-datos)

 Escrito por [Logicalis](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/author/logicalis) | 17/07/15 6:00

Ya sabemos, por lo publicado en anteriores ocasiones, que el **modelo relacional** en [gestión de bases de datos](http://www.lantares.com/blog/nuevos-tiempos-para-la-base-de-datos) es, actualmente, el modelo más utilizado en la gestión de datos dinámicos (o lo que es lo mismo, aquellos datos sujetos a modificaciones y actualizaciones). Sin embargo, la gestión de **bases de datos relacionales** entraña una espesa red de conceptos que a veces, para los profanos, pueden resultar algo difíciles de manejar.

## Hoy nos proponemos elaborar un **breve glosario de términos** con aquellos conceptos más importantes en este ámbito y de qué modo entran en juego en la gestión de bases de datos relacionales.

 

## Conceptos básicos del modelo relacional

- **Modelo relacional**: modelo de organización y gestión de bases de datos consistente en el almacenamiento de datos en tablas compuestas por filas, o **tuplas**, y columnas o **campos**. Se distingue de otros modelos, como el jerárquico, por ser más comprensible para el usuario inexperto, y por basarse en la lógica de predicados para establecer relaciones entre distintos datos. Surge como solución a la creciente variedad de los datos que integran las [*data warehouses*](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_warehouse) y podemos resumir el concepto como una colección de **tablas** (relaciones).

- **Tabla**: es el nombre que recibe cada una de las relaciones que se establecen entre los datos almacenados; cada nueva relación da lugar a una tabla. Están formadas por **filas**, también llamadas tuplas, donde se describen los elementos que configuran la tabla (es decir, los elementos de la relación establecida por la tabla), **columnas** o campos, con los atributos y valores correspondientes, y el **dominio**, concepto que agrupa a todos los valores que pueden figurar en cada columna.

- **Claves**: elementos que impiden la duplicidad de registros, una de las grandes desventajas que presentan otros modelos de organización y [gestión de bases de datos](https://blog.es.logicalis.com/analytics/bid/370963/Gesti-n-de-la-base-de-datos). Existen dos grandes tipos de claves: las claves **primarias** y las **secundarias** o **externas**.

 

- **Claves primarias**: son los atributos (columnas) según el tipo de relación que se ha definido en la tabla. Pueden añadirse otros atributos específicos y propios. 

 

- **Claves externas o secundarias**: son las claves que se definen para cada una de las claves primarias establecidas para los elementos o entidades de una relación.

- **Restricción de identidad**: límites y restricciones que se imponen en las relaciones, imprescindibles para mantener la significación correcta de la base de datos. Es un concepto íntimamente vinculado a las **reglas de integridad** propias del modelo relacional, el cumplimiento de las cuales está garantizado por las claves primarias y externas.

### Existen **4 tipos básicos de restricciones de integridad**:

- los datos requeridos (los campos o columnas siempre deben poseer un atributo o un valor)
- la comprobación de validez (las tablas deben contener solo los datos correspondientes a la correspondiente relación definida por cada tabla)
- las **integridades de entidad y referencial** (las primeras aseguran que las claves primarias posean un valor único para cada tupla, y las segundas que las claves principales y las externas mantengan su integridad)

 

- **Reglas de integridad**: reglas que garantizan la [integridad de los datos](http://www.lantares.com/blog/modelo-de-datos-calidad-y-contexto), es decir, la correspondencia plausible de los datos con la realidad.

**Post relacionados:**

- **[Minería de datos y minería web: aplicaciones del data mining](http://www.lantares.com/blog/data-mining-y-mineria-web-aplicaciones-de-la-mineria-de-datos)**
- **[Business Analytics en la nube, una propuesta de valor](http://www.lantares.com/blog/business-analytics-en-la-nube-una-propuesta-de-valor)**
- **[Una propuesta de valor que te interesa de BigData Analytics](http://www.lantares.com/blog/una-propuesta-de-valor-que-te-interesa)**

 

[Ver post completo](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/conceptos-basicos-del-modelo-relacional-en-la-gestion-de-bases-de-datos)

```json
{
  "@context" : "http://schema.org",
  "@type" : "BlogPosting",
  "author" : {
    "@type" : "Person",
    "name" : "Logicalis"
  },
  "dateModified" : "2017-07-28T06:56:12.168Z",
  "datePublished" : "2015-07-17T06:00:00Z",
  "headline" : "Modelo relacional en la gestión de bases de datos",
  "image" : {
    "@type" : "ImageObject",
    "height" : 388,
    "url" : "http://cdn2.hubspot.net/hubfs/273205/modelo_relacional-1.jpg",
    "width" : 600
  },
  "mainEntityOfPage" : "https://recursos.es.logicalis.com/analytics/conceptos-basicos-del-modelo-relacional-en-la-gestion-de-bases-de-datos",
  "publisher" : {
    "@type" : "Organization",
    "logo" : {
      "@type" : "ImageObject",
      "height" : 60,
      "url" : "/hs/hsstatic/content_shared_assets/static-1.4092/img/default-amp-logo.png",
      "width" : 60
    },
    "name" : "Analytics"
  }
}
```