Aunque el término esquema se utiliza en sentido amplio, suele aludir a tres tipos de esquema diferentes: un esquema conceptual de base de datos, un esquema lógico de base de datos y un esquema físico de base de datos.

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

• Los esquemas lógicos de bases de datos son menos abstractos que los esquemas conceptuales. Definen claramente los objetos de esquema con información, como nombres de tablas, nombres de campos, relaciones entre entidades y restricciones de integridad, p. ej. las normas que rigen la base de datos. Sin embargo, normalmente no incluyen ningún requisito técnico.

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

Esquema de estrellas vs. esquema de copos de nieve

Tanto en esquemas lógicos como físicos, las tablas de bases 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 especialmente 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 administración 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 en estrella y en copo de nieve representan esas relaciones entre entidades de forma diferente. Más concretamente, un esquema en estrella es un tipo de esquema de base de datos relacional que se compone de una única tabla de hechos central rodeada de tablas de dimensiones. Tiende a considerarse un esquema más simple en comparación con el esquema de copos de nieve.

Un esquema de copo de nieve consiste en una tabla de hechos que está conectada a muchas tablas de dimensiones, que pueden estar conectadas 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 eficaz 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 crece el big data, los objetos y esquemas de las bases de datos son fundamentales para garantizar la eficacia de las operaciones cotidianas de la empresa. Si los modelos relacionales están mal organizados y mal documentados, serán más difíciles de mantener, lo que planteará problemas tanto a sus usuarios como a la empresa.

Algunas de las principales ventajas de los esquemas de base de datos son:

• Acceso y seguridad:  el diseño del esquema de base de datos ayuda a organizar los datos en entidades independientes, lo que facilita el uso compartido de un único esquema dentro de otra base de datos. Los administradores también pueden controlar el acceso mediante permisos en la base de datos, lo que añade otra capa de seguridad para los datos más confidenciales. Por ejemplo, un único esquema puede contener información de identificación personal (PII), que desea cifrar por motivos de privacidad y seguridad.

• Organización y comunicación: la documentación de los esquemas de las bases de datos permite una mayor organización y una mejor comunicación entre las partes interesadas internas. Al proporcionar una fuente común de verdad, permite a los usuarios comprender las restricciones lógicas y los métodos de agregación de las 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 monitorizar el cumplimiento de las restricciones en el diseño de la base de datos del esquema, lo que permite la adherencia a las propiedades ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad).