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La aparición de la base de datos relacional supuso hace unos años la posibilidad de estandarizar la forma en que los datos se presentan y se consultan. Su gran intuitividad, eficiencia y flexibilidad han supuesto un paso adelante particularmente importante en el contexto actual en el que los datos se han convertido en activos cruciales para empresas y organizaciones.
Si las primeras bases de datos contaban con estructuras únicas que frenaban su uso eficiente, el modelo de base de datos relacional vino a resolver los problemas vinculados a estructuras múltiples y arbitrarias.
Los entornos de prueba presentan desafíos específicos para las empresas: desde la protección de datos hasta dar con datos de calidad. Por ello, hoy queremos revisar qué es exactamente la estructura de base de datos relacional, sus beneficios para los entornos de prueba y cómo acceder a ellas. Te lo contamos.
Una base de datos relacional es un tipo de base de datos que organiza la información en tablas estructuradas entre las que establece relaciones.
Se trata de uno de los modelos predilectos para las bases de datos hoy en día y típicamente toma la siguiente forma: las tablas representan entidades; en ellas, queda almacenada información en forma de filas y columnas, que representan los atributos o características de la tabla. A su vez, cada fila representa una instancia o registro dentro de la entidad.
Para hablar de base de datos relacional, es preciso que existan relaciones entre las tablas. Estas relaciones se establecen mediante claves primarias y claves externas.
- La clave primaria supone un atributo o conjunto de atributos que identifican de forma única cada registro en una tabla.
- La clave externa o foránea representa una referencia a una clave primaria en otra tabla. Se encarga, por tanto, de establecer la relación entre las tablas.
Además, se caracterizan por contar con cuatro criterios para la coherencia siguiendo el modelo ACID: Atomicidad, Coherencia, Aislamiento y Durabilidad.
Mediante esta estructura de base de datos se logra evitar problemas como la duplicidad de registros, además de garantizar la integridad referencial. Es decir, se elimina la posibilidad de que el borrado de uno de los registros afecte al resto. Esto facilita el acceso a la información y su recuperación.
Es por tanto la opción adecuada en el manejo de grandes volúmenes de datos estructurados en diversos contextos: desde rastrear inventarios a almacenar información de clientes o transacciones de comercio electrónico, entre otras operaciones.
La base de datos relacional se administra mediante los conocidos como sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS, por sus siglas en inglés). Estos sistemas ofrecen herramientas y lenguajes específicos (como SQL o Structured Query Language) para la gestión y tratamiento de los datos almacenados en una base de datos relacional, asegurando su integridad y seguridad.
El modelo de base de datos relacional implica la separación entre las estructuras de datos lógicas y las estructuras de almacenamiento físicas. Esto permite a los administradores gestionar el almacenamiento físico de datos sin que exista un impacto en la estructura lógica debido al acceso.
Las operaciones también quedan divididas entre operaciones lógicas y físicas en vistas a la manipulación de los datos y las estructuras respectivamente.
Además de esta división en la macroestructura de la base de datos relacional, es posible citar los siguientes elementos que la componen:
Esta estructura de base de datos es capaz de mantener la uniformidad de los datos incluso si se realizan consultas en diferentes aplicaciones o copias de la base de datos. De este modo, todas las instancias cuentan con los mismos datos en todo momento, incluso al trabajar con grandes cantidades de datos.
La base de datos relacional aplica restricciones de integridad para garantizar que los datos sean precisos y consistentes. Se busca así evitar que se produzcan resultados intermedios inconsistentes que podrían dejar la base de datos en un estado no válido.
El empleo del lenguaje SQL (Structured Query Language) para realizar consultas y manipulaciones de datos en este tipo de base de datos permite recuperar y manipular datos de manera eficiente.
La atomicidad es uno de los conceptos fundamentales de la base de datos relacional y se refiere a la propiedad de que una transacción se ejecuta como una unidad indivisible, lógica e independiente de trabajo.
Esto es beneficioso por múltiples motivos, incluyendo la garantía de que todas las operaciones dentro de una transacción se completen con éxito o se deshagan por completo en caso de que ocurra algún error. Entran aquí en juego el concepto de "rollback" o reversión de todas las operaciones realizadas hasta ese momento; y de "commit" o confirmación de la transacción, que hace que los cambios se vuelvan permanentes.
Las bases de datos relacionales ofrecen mecanismos de seguridad robustos para proteger los datos almacenados. Por ejemplo, facilitan la definición de niveles de acceso y permisos para garantizar que solo los usuarios autorizados accedan a los datos.
Como hemos visto a lo largo del texto, la base de datos relacional se ha convertido en el estándar de calidad para el almacenamiento y gestión de información estructurada coherente, segura y basada en reglas.
Como regla general, contar con una base de datos relacional es imprescindible si tu aplicativo la necesita: de otro modo, el aplicativo o software no arrancaría.
Así, las estructuras de datos (o conjuntos de filas) adecuadas a las pruebas se convierten en el elemento imprescindible. A modo de ejemplo, si se desea poner en marcha una prueba para dar de alta una cuenta bancaria nueva sobre un cliente ya existente, será esencial que exista en la base de datos ese "cliente existente".
A medida que los sistemas se vuelven más complejos (es decir, a medida que la información ha de estar presente en múltiples bases de datos de múltiples sistemas) contar con datos coherentes y de calidad en las distintas bases de datos relacionales que componen el sistema se vuelve aún más importante. Esto es así ya que, siguiendo el ejemplo, va a permitir la creación de ese cliente a través de la aplicación principal (un CRM, por ejemplo), sincronizándola además con el resto de sistemas.
La realidad es que sin datos adecuados, no es posible acceder a las ventajas de las pruebas automáticas. Es más, entre las necesidades para la ejecución automatizada de datos de prueba exitosa se encuentran al menos los siguientes tres puntos:
De este modo, contar con una base de datos relacional de calidad supone una de las estrategias ganadoras para la ejecución de pruebas automáticas de calidad.
Un ejemplo de base de datos relacional puede explicar de forma sencilla lo que esto implica. La tabla que imaginamos puede ser el listado de pacientes de un hospital. Así, cuenta, por un lado, con varias filas y columnas: cada fila corresponde a un cliente, con su número de identificación, mientras que las columnas describen parámetros (nombre, edad, dirección, teléfono, fecha de la anterior consulta…). Es precisamente el uso de este número de identificación el que va a permitir relacionar los datos de un paciente en esta tabla con otras.
Es en este contexto en el que ganan valor las plataformas como icaria TDM, capaz de proporcionar los datos que los probadores y las pruebas automáticas necesitan, en el momento en el que los necesitan y tantas veces como sea necesario; protegiendo además la información sensible.
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