En este módulo se aplicarán todos los conceptos aprendidos a través de ejercicios prácticos y un proyecto final basado en un caso real. Además, exploraremos cómo se implementan y optimizan bases de datos en sistemas de gran escala.

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Proyecto Final: Sistema de Gestión para una Clínica

Descripción del Caso

Desarrollaremos un sistema de base de datos para una clínica que debe gestionar:

• Pacientes: Datos personales, historial médico.
• Citas: Fecha, hora, médico asignado.
• Médicos: Especialidad, horario disponible.

Modelo Lógico

Entidades:

1. Pacientes:
   • Atributos: idPaciente, nombre, edad, sexo, telefono.
2. Médicos:
   • Atributos: idMedico, nombre, especialidad, horario.
3. Citas:
   • Atributos: idCita, fecha, hora, idPaciente, idMedico.

Relaciones:

• Un paciente puede tener múltiples citas.
• Un médico puede atender múltiples citas.

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Implementación del Modelo Físico

Creación de las tablas en MySQL:

1CREATE TABLE Pacientes (
2    idPaciente INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
3    nombre VARCHAR(100) NOT NULL,
4    edad INT NOT NULL,
5    sexo ENUM('M', 'F') NOT NULL,
6    telefono VARCHAR(15)
7);
8
9CREATE TABLE Medicos (
10    idMedico INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
11    nombre VARCHAR(100) NOT NULL,
12    especialidad VARCHAR(50),
13    horario VARCHAR(100)
14);
15
16CREATE TABLE Citas (
17    idCita INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
18    fecha DATE NOT NULL,
19    hora TIME NOT NULL,
20    idPaciente INT NOT NULL,
21    idMedico INT NOT NULL,
22    FOREIGN KEY (idPaciente) REFERENCES Pacientes(idPaciente),
23    FOREIGN KEY (idMedico) REFERENCES Medicos(idMedico)
24);

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Carga de Datos Iniciales

Insertar datos de ejemplo en las tablas:

1-- Pacientes
2INSERT INTO Pacientes (nombre, edad, sexo, telefono)
3VALUES
4('Juan Pérez', 35, 'M', '555-1234'),
5('Ana López', 29, 'F', '555-5678');
6
7-- Médicos
8INSERT INTO Medicos (nombre, especialidad, horario)
9VALUES
10('Dr. González', 'Cardiología', 'Lunes-Viernes 9:00-15:00'),
11('Dra. Martínez', 'Pediatría', 'Lunes-Miércoles 10:00-14:00');
12
13-- Citas
14INSERT INTO Citas (fecha, hora, idPaciente, idMedico)
15VALUES
16('2024-12-20', '10:30', 1, 1),
17('2024-12-21', '11:00', 2, 2);

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Consultas Comunes

1. Listar todas las citas de un paciente:

   1SELECT Citas.fecha, Citas.hora, Medicos.nombre AS medico
   2FROM Citas
   3JOIN Pacientes ON Citas.idPaciente = Pacientes.idPaciente
   4JOIN Medicos ON Citas.idMedico = Medicos.idMedico
   5WHERE Pacientes.nombre = 'Juan Pérez';

2. Buscar citas de un médico en un rango de fechas:

   1SELECT Pacientes.nombre AS paciente, Citas.fecha, Citas.hora
   2FROM Citas
   3JOIN Pacientes ON Citas.idPaciente = Pacientes.idPaciente
   4WHERE Citas.idMedico = 1 AND Citas.fecha BETWEEN '2024-12-01' AND '2024-12-31';

3. Contar el número de pacientes atendidos por cada médico:

   1SELECT Medicos.nombre, COUNT(DISTINCT Citas.idPaciente) AS pacientes_atendidos
   2FROM Citas
   3JOIN Medicos ON Citas.idMedico = Medicos.idMedico
   4GROUP BY Medicos.nombre;

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Análisis de Casos Reales

2.1. Caso: Amazon

• Problema: Manejar millones de productos con búsquedas rápidas.
• Solución:
  • Uso de índices avanzados para búsquedas por categoría y texto.
  • Bases de datos distribuidas para manejar la carga.
  • Datos de usuario almacenados en NoSQL para personalización rápida.

Ejemplo:

1CREATE INDEX idx_categoria_precio ON Productos(categoria, precio);

Caso: Netflix

• Problema: Recomendaciones basadas en preferencias de usuario.
• Solución:
  • Uso de bases de datos NoSQL (como Cassandra) para manejar grandes volúmenes de datos distribuidos.
  • Optimización de consultas en tiempo real para generar recomendaciones.

Simulación en MongoDB:

1{
2    "usuario": "Juan Pérez",
3    "historial": ["Drama", "Acción"],
4    "recomendaciones": ["Película A", "Película B"]
5}

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Proyecto Final: Requisitos

1. Diseñar un modelo lógico basado en un caso de negocio (por ejemplo, una biblioteca, un sistema de reservas de hotel o un sistema de facturación).
2. Migrar el modelo lógico al modelo físico.
3. Implementar las tablas, restricciones, índices y relaciones en el SGBD.
4. Cargar datos iniciales y realizar consultas para validar el diseño.
5. Crear un informe que incluya:
   • Descripción del modelo.
   • Scripts SQL utilizados.
   • Resultados de las consultas realizadas.

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Evaluación del Proyecto Final

1. Estructura del modelo:

   • ¿Cumple con los requisitos del caso de negocio?
   • ¿Se implementaron correctamente las relaciones entre las tablas?

2. Eficiencia:

   • ¿Se usaron índices de manera efectiva?
   • ¿Las consultas son rápidas y bien diseñadas?

3. Documentación:

   • ¿El informe incluye una descripción clara del modelo y los scripts?