• Diseño de base de datos 
• En el diseño conceptual se hace una descripción de alto nivel de la estructura de la base de datos, independientemente del SGBD (Sistema Gestor de Bases de Datos) que se vaya a utilizar para manipularla. Su objetivo es describir el contenido de información de la base de datos y no las estructuras de almacenamiento que se necesitarán para manejar dicha información.
• El diseño lógico parte del resultado del diseño conceptual y da como resultado una descripción de la estructura de la base de datos en términos de las estructuras de datos que puede procesar un tipo de SGBD. El diseño lógico depende del tipo de SGBD que se vaya a utilizar, se adapta a la tecnología que se debe emplear, pero no depende del producto concreto. En el caso de bases de datos convencionales relacionales (basadas en SQL para entendernos), el diseño lógico consiste en definir las tablas que existirán, las relaciones entre ellas, normalizarlas, etc...
• El diseño físico parte del lógico y da como resultado una descripción de la implementación de una base de datos en memoria secundaria: las estructuras de almacenamiento y los métodos utilizados para tener un acceso eficiente a los datos. Aquí el objetivo es conseguir una mayor eficiencia, y se tienen en cuenta aspectos concretos del SGBD sobre el que se vaya a implementar. Por regla general esto es transparente para el usuario, aunque conocer cómo se implementa ayuda a optimizar el rendimiento y la escalabilidad del sistema.

Ventajas y desventajas

Ventajas

• Provee herramientas que garantizan evitar la duplicidad de registros.
• Garantiza la integridad referencial, así, al eliminar un registro elimina todos los registros relacionados dependientes.
• Favorece la normalización por ser más comprensible y aplicable.

Desventajas

• Presentan deficiencias con datos gráficos, multimedia, CAD y sistemas de información geográfica.
• No se manipulan de forma manejable los bloques de texto como tipo de dato.
• Las bases de datos orientadas a objetos (BDOO) se propusieron con el objetivo de satisfacer las necesidades de las aplicaciones anteriores y así, complementar pero no sustituir a las bases de datos relacionales.

1.- Estructura de las Bases de Datos Relacionales 

Es la estructura más utilizada actualmente. En ella los datos están estructurados en tablas:

- Cada fila es un registro o entidad.

- Cada columna es un campo de ese registro.

Esta estructura es similar al concepto matemático de relación, por ello ha tenido tanto auge, ya que todas las teorías y reglas matemáticas sobre relaciones son aplicables, lo que hace que sea fácil de formalizar.

A la tabla se le llama relación, y a cada fila tupla; a cada columna de una tupla se le llamará atributo, es en esto en lo que se diferencia del modelo matemático. 

Convencionalismos

• Los nombres de relaciones siempre en minúsculas.
• Cada tupla se puede representar por una variable de tupla.
• Cada atributo se representa por su nombre.
• Cardinalidad = Nº de tuplas de una relación.
• Grado = Nº de atributos de la relación.
• Cada atributo puede tomar valores dentro de su dominio de atributo (Conjunto de valores posibles)
• El esquema de una relación se representa en letras mayúsculas: r(R) donde r sería el nombre de la relación y R el nombre del esquema.
• Formato de un esquema: Nom_esquema=(lista de atributos con sus dominios).

Normalización de los datos

Al agregar datos a lo largo de un periodo de tiempo amplio, es posible que desee normalizar los datos en relación a algún factor constante. Esta técnica permite comparar los datos separados de forma más sencilla. Por ejemplo, al agregar llamadas del sistema, es posible que desee obtener como resultado las llamadas del sistema con una tasa por segundo en lugar de un valor absoluto que englobe todo el periodo completo. La acción normalize() de DTrace permite normalizar los datos de esta manera. Los parámetros de normalize() incluyen una adición y un factor de normalización. El resultado de la adición muestra cada valor dividido por el factor de normalización.