2. Que es y para que sirven:
• Es una técnica que pretende resolver un problema, pero a menudo genera
otros problemas.
• Los antipatrones SQL describen los errores más frecuentes realizados por
las personas en SQL, son las metidas de pata mas frecuentes.
• Con la descripción de estos anti-patrones y las posibles soluciones, se
pretende mejorar el desarrollo, “evitando” y generando una solución mas
adecuada.
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3. Almacenamiento de múltiples valores de un atributo
• ¿cómo hacer para almacenar una colección de valores relacionados en
una columna?
• Un atributo con formato de lista separada por comas(y hay mas).
– Se complica las consultas para un registro en el campo separado por
comas
– Las consultas de agregación usan filas, no listas separadas por comas
– No cumple con normalización
– La validación y actualización es algo dispendiosa y necesita
generalmente de programación con un lenguaje funcional.
• Si una diseño lógico tiene una tabla con un atributo que tiene un formato
donde se almacena múltiples datos, piensa mejor en crear una tabla de
intersección.
– La tabla contiene las claves foráneas que referencia a dos tablas.
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4. Almacenamiento de múltiples valores de un atributo:
• Recuerde esto se debe adaptar a las necesidades.
• En caso de una desnormalización , donde los datos no se necesitan por
separado se puede aplicar esta antipatrón, pero recuerde pierde integridad.
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5. Almacenamiento y consultas jerárquicas(Arboles)
• Es común que los datos tenga relaciones recursivas
– http://es.wikipedia.org/wiki/Algoritmo_recursivo
• La solución tipo “anti patrón” es añadir una columna id_padre(parent_id). Esto
hace referencia a otra columna en la misma tabla y se puede crear una
restricción (clave foránea) para hacer cumplir la relación.
– Esto se llama lista adyacente, y no siempre es la mejor solución en
sistemas jerárquicos.
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6. Almacenamiento y consultas jerárquicas(Arboles)
• Posibles soluciones:
– Netsed Sets(Conjuntos anidados)
• Fallos en integridad referencial.
• Se utiliza mucho en consultas no en actualizaciones
– Closure Table
• Permite que un nodo pertenezca a varios arboles(versatilidad)
• Aumento en consumo de disco(tablas externas), disminuye el
procesamiento.
– Path Enumeration
• Utilizado para jeraquias en GUI, no exige integridad referencial,
tendencia a la redundancia.
– Consultas recursivas(SQL-99)
• Depende si el motor que se utiliza tiene implementado SQL-
99(Estandar SQL-99) para almacenamiento jeraquico. .
– Listas adjacentes(Adjacency List) el diseño mas convencional y muchas
veces mal utilizado.
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7. Entidad-Atributo-Valor:
• Uno de los grandes desafíos en el desarrollo de software es que permita
adaptarse a cambios futuros con poco o nada de programación.
• Una tabla relacional se compone de atributos que son relevantes para
cada fila de la tabla, donde cada fila representa una instancia de un
objeto similar. En este caso cada fila representa representa un tipo
diferente de objeto.
• El anti patrón Tabla genérica de atributos: sería almacenar todos los
atributos en una segunda tabla, un atributo por fila .
– La entidad
– El atributo: es el nombre de la columna, pero en este caso es el nombre
que se da en cada fila.
– El valor: Cada entidad tiene un valor para cada atributo.
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9. Entidad-Atributo-Valor:
• El anti patrón Tabla genérica de atributos.
– Se dificulta la lectura de los nombres de atributos.
– Se dificulta la integridad del tipo de dominio de dato.
– No puede usar un dominio definido.
– Recuerde el SQL se aplica a columnas no a filas.
– Mezcla de metadato y datos.
• No olvide, Use metadatos para metadatos.
– Defina atributos en columnas
– Defina tablas relacionadas para tipos relacionados
• Crear una tabla de herencia
• Considere el uso de soluciones no relacionales para atributos
demasiado flexibles y dinamicos(datos semi-estructurados).
• En caso de ser necesario realizar atributos dinámicos, utilice este anti
patrón solo con pocas tablas, o busque una alternativa noSQL.
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10. Entidad-Atributo-Valor:
• La mejor solución cuando se presenta este antipatron tiene varias
alternativas y dependen de como se realizara la consulta, generalmente
estas alternativas funciona mejor cuando se tiene pocos “subtipos”.
• Herencia de una sola tabla: El diseño más simple es almacenar todos
los tipos de objetos(metadatos) relacionados en una tabla, con una
columnas distintas para cada atributo que existe en cualquier tipo de
objetos.
– En caso de almacenar otro nuevo tipo de objeto, se debe alterar la tabla
y adicionar una nueva columna con su respectivo dominio.
– En esta tabla se tendrá varios subtipos o atributos que son generales
par varios objetos.
– Esta solución es la mejor cuando se tiene pocos
• Datos semiestructurados: Solucion altamente flexible permite agregar
nuevos atributos frecuentemente..
– Esta solución es muy buena cuando no se puede controlar el limite de
nuevos objetos o se definen nuevos atributos con mucha frecuencia.
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11. Entidad-Atributo-Valor:
• Tabla concreta de herencia: Esta solución crea una tabla para cada
subtipo de objeto, lo cual tendría atributos iguales en cada tabla que son
comunes entre los subtipos de objetos.
– La ventaja es que elimina el almacenamiento de datos innecesarios
para cada fila de un subtipo.
– Se complica cuando se necesita realizar una adición o eliminación en
los atributos comunes a la “superclase”.
– Es la mejor solución cuando se consulta pocas veces todos los
subtipos.
• Tabla clase herencia: Se crea una tabla para el tipo base y una tabla para
cada subtipos particular.
– Recuerde la clave primaria en las tablas particulares son la referencia o
relación con la tabla base.
– Este diseño es conveniente cuando se consulta todos los subtipos
referenciando los que se tiene en común..
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12. metadatos tribbles:
• El objetivo es mejorar el desempeño ante tablas que tiene mucho
almacenamiento.
• El antipatrón separa en varias tablas con estructura similar los datos
– Separación por fecha, año, mes, usuario , numero de documento
– Se crea una nueva tabla para nuevos datos, esto termina realizando
una combinación de datos con metadatos.
• Con esta solución Tabla clase herencia: Sconesta solución se dificulta la
consulta por mutiples tablas ( crea una tabla para el tipo base y una tabla
para cada subtipos particular.
– Recuerde la clave primaria en las tablas particulares son la referencia o
relación con la tabla base.
– Este diseño es conveniente cuando se consulta todos los subtipos
referenciando los que se tiene en común..
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13. metadatos tribbles:
• El objetivo es mejorar el desempeño ante tablas que tiene mucho volumen
de datos(bajo desempeño en consultas).
• El antipatrón clonar tablas o columnas: separa en varias tablas con
estructura similar los datos
– Separación por fecha, año, mes, usuario , numero de documento
– Se crea una nueva tabla para nuevos datos, esto termina realizando
una combinación de datos con metadatos.
• Esta solución dificulta la consulta e históricos por múltiples tablas (Id de
clave primaria esta disperso)
• difícil mantener una sincronización de datos.
• Difícil mantener la integridad de datos(Cuando se generan reportes de
diferentes tablas tribbles).
• La integridad referencia se pierde, la tabla maestra se compone de
múltiples tablas
• Recuerde la clave primaria en las tablas particulares son la referencia o
relación con la tabla base.
– Este diseño es conveniente cuando se consulta todos los subtipos
JOSÉ CUARTAS
referenciando los que se BASES en común..
tiene DE DATOS
14. ANTIPATRON CADENAS PREDEFINIDAS
• El dominio del tipo de dato solo admite valores predefinidos
• El cambio de valores es una alteración de la metadata
• Utilizalo si estos valores nunca cambian
• Un atributo con formato de lista separada por comas.
– Se complica las consultas para un registro en el campo separado por
comas
– Las consultas de agregación usan filas, no listas separadas por comas
– No cumple con normalización
– La validación y actualización es algo dispendiosa y necesita
generalmente de programación con un lenguaje funcional.
• Se resuelve creando una tabla de intersección.
– La tabla contiene las claves foráneas que referencia a dos tablas.
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