Un esquema de base de datos define cómo se organizan los datos dentro de una base de datos relacional. Esto incluye restricciones lógicas como, por ejemplo, nombres de tablas, campos, tipos de datos y las relaciones entre estas entidades. Los esquemas suelen utilizar representaciones visuales para comunicar la arquitectura de la base de datos, convirtiéndose en la base de la disciplina de gestión de datos de una organización. Este proceso de diseño de esquemas de bases de datos también se conoce como modelado de datos.

Estos modelos de datos cumplen una variedad de funciones, como usuarios de bases de datos, administradores de bases de datos y programadores. Por ejemplo, puede ayudar a los administradores de bases de datos a gestionar los procesos de normalización para evitar la duplicación de datos. Alternativamente, puede permitir que los analistas naveguen por estas estructuras de datos para realizar informes u otros análisis comerciales valiosos. Estos diagramas actúan como documentación valiosa dentro del sistema de gestión de bases de datos (DBMS), asegurando la alineación entre varios stakeholders.

Esquema de base de datos frente a instancia de base de datos

Un esquema de base de datos se considera el "modelo" de una base de datos que describe cómo los datos pueden relacionarse con otras tablas u otros modelos de datos. Sin embargo, el esquema en realidad no contiene datos.

Una muestra de datos de una base de datos en un solo momento se conoce como una instancia de base de datos. Contiene todas las propiedades que el esquema describe como valores de datos. Dado que las instancias de la base de datos son solo una instantánea en un momento específico, es probable que cambien con el tiempo, a diferencia de los esquemas de la base de datos.

Si bien el término esquema se usa ampliamente, comúnmente se refiere a tres tipos de esquemas diferentes: un esquema de base de datos conceptual, un esquema de base de datos lógico y un esquema de base de datos física.

• Los esquemas conceptuales ofrecen una visión general de lo que contendrá el sistema, cómo se organizará y qué normas empresariales están involucradas. Los modelos conceptuales generalmente se crean como parte del proceso de recopilación de los requisitos iniciales del proyecto.

• Los esquemas de bases de datos lógicas son menos abstractos en comparación con los esquemas conceptuales. Definen claramente los objetos del esquema con información, como nombres de tablas, nombres de campos, relaciones de entidades y restricciones de integridad, es decir, cualquier regla que gestione la base de datos. Sin embargo, normalmente no incluyen ningún requisito técnico.

• Los esquemas de bases de datos físicas proporcionan la información técnica de la que carece el tipo de esquema de base de datos lógico, además de la información contextual, como nombres de tablas, nombres de campos, relaciones entre entidades, etc. Es decir, también incluye la sintaxis que se utilizará para crear estas estructuras de datos dentro del almacenamiento en disco.

Esquema de estrella frente a esquema de copo de nieve

Tanto en los esquemas lógicos como en los esquemas físicos, las tablas de la base de datos tendrán una clave principal o una clave externa, que actuará como identificadores únicos para entradas individuales en una tabla. Estas claves se utilizan en sentencias SQL para unir tablas, creando una vista unificada de la información. Los diagramas de esquema son particularmente útiles para mostrar estas relaciones entre tablas y permiten a los analistas comprender las claves en las que deben unirse. Hay dos tipos adicionales de esquemas a los que también se hace referencia comúnmente en el contexto de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Estos se conocen como esquemas de estrella y esquemas de copo de nieve.

Mientras que los esquemas conceptuales, lógicos y físicos contienen diferentes niveles de información sobre las bases de datos en sus diagramas, los esquemas de estrella y copo de nieve representan esas relaciones entre entidades de manera diferente. Más específicamente, un esquema de estrella es un tipo de esquema de base de datos relacional que se compone de una única tabla central de hechos rodeada de tablas de dimensiones. Esto tiende a considerarse un esquema más simple en comparación con el esquema de copo de nieve.

Un esquema de copo de nieve consta de una tabla de hechos que está conectada a muchas tablas de dimensiones, que pueden conectarse a otras tablas de dimensiones a través de una relación de muchos a uno. Este esquema ofrece la ventaja de bajos niveles de redundancia de datos, pero no es tan efectivo en lo que respecta al rendimiento de las consultas.

Como su nombre lo indica, un esquema de estrella tiende a parecerse a una estrella, mientras que un esquema de copo de nieve tiende a parecerse a un copo de nieve.

A medida que el big data continúa creciendo, los objetos y esquemas de la base de datos son fundamentales para garantizar la eficiencia en las operaciones diarias de la empresa. Si los modelos relacionales están mal organizados y mal documentados, serán más difíciles de mantener, lo que planteará problemas tanto para sus usuarios como para la empresa.

Algunos beneficios clave de los esquemas de base de datos incluyen:

• Acceso y seguridad:  el diseño del esquema de la base de datos ayuda a organizar los datos en entidades separadas, lo que facilita compartir un solo esquema dentro de otra base de datos. Los administradores también pueden controlar el acceso a través de los permisos de la base de datos, agregando otra capa de seguridad para más datos de propiedad. Por ejemplo, un solo esquema puede contener información de identificación personal (PII), que le gustaría cifrar por motivos de privacidad y seguridad.

• Organización y comunicación:  la documentación de los esquemas de la base de datos permite una mayor organización y una mejor comunicación entre los stakeholders internos. Dado que proporciona una fuente común de información, permite a los usuarios comprender las restricciones lógicas y los métodos de agregación entre tablas.  

• Integridad:  esta organización y comunicación también ayuda a garantizar la validez de los datos. Por ejemplo, puede ayudar a los administradores a gestionar los procesos de normalización para evitar la duplicación de datos. También puede ayudar a supervisar la conformidad de las restricciones en el diseño de la base de datos del esquema, lo que permite el cumplimiento de las propiedades ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad).