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Revista Ingeniantes 2020 Año 7 No. 2 Vol. 1
cada iteración recibe la tabla 0 (Clientes) como punto
inicial y la tabla i+1 (Productos) como punto final. Al
finalizar, el algoritmo regresa una representación nu-
mérica de la ruta para llegar desde la tabla Clientes
hasta la tabla Productos, siendo esta ruta: [1, 2, 3, 4]; es
decir, [Clientes, Pedidos, DetallePedido, Productos].
Con esto se valida la existencia de un camino entre
la tabla Clientes y Productos y se construyen las re-
laciones de la consulta final mediante la construcción
de los productos cartesianos como se muestra en la
Figura 10.
Figura 12. Tabla del sistema web BI, que muestra el resultado de
la consulta.
Figura 10. Array de relaciones válidas. Como se observa en la Figura 12, el sistema web de
apoyo a la toma de decisiones para la comercializa-
Lo anterior se traduce de la siguiente manera: ción de plantas ornamentales, para el cual se diseñó
1. La tabla 1 se relaciona con la 2: el algoritmo, despliega la consulta en una tabla con
Clientes.IDcliente = Pedidos.IDcliente el nombre del cliente y el nombre del producto que
2. La tabla 2 se relaciona con la 3: compró, utilizando solamente los campos de la BD
Pedidos.IDpedido = DetallePedido.IDpedido nombreCliente y nombreProducto. Lo anterior se lo-
3. La tabla 3 se relaciona con la 4: DetallePedido. gra gracias a que el algoritmo DFS permite encontrar
IDproducto = Productos.IDproducto la ruta necesaria para extraer la información de las
Posteriormente, los tres productos cartesianos resul- tablas requeridas y así constituir las uniones cruza-
tantes se integran a la consulta final del sistema web das y validarlas; mientras que el sistema se encarga
de apoyo a la toma de decisiones y se añaden a la de construir el SELECT y el FROM y así ejecutar la
cláusula WHERE para terminar la construcción de la consulta dinámica para visualizar la información ne-
consulta dinámica como se muestra en la Figura 11. cesaria.
Evaluación cualitativa
Además, como parte de los resultados, se realizó una
evaluación cualitativa del método propuesto en este
artículo, comparados con otros métodos tradiciona-
les o de mayor complejidad como se observaron en
los trabajos relacionados, que cumplan con el obje-
tivo de determinar la existencia de relaciones entre
tablas de una BD y construir consultas dinámicas.
(véase Tabla 1).
Figura 11. Uniones cruzadas agregadas a la consulta SLQ. Aportaciones
Considerando además, que las bases de datos rela-
Finalmente, la consulta descrita al inicio de esta sec- cionales son las bases de datos principalmente utili-
ción puede ser ejecutada debido a que el algoritmo zadas para el desarrollo de sistemas de información,
DFS encontró las relaciones necesarias entre las ta- proporcionando interoperabilidad también con los sis-
blas para que esta sea ejecutada correctamente en temas ya existentes, se considera que la aplicación
la BD y extraiga la información que el usuario con- de este algoritmo permite reducir tiempo y comple-
sultó. El resultado de la ejecución de la consulta se jidad en el proceso de extracción y procesamiento
puede observar en la Figura 12. de la información, ya que podría ayudar a desarro-
llar sistemas BI para cualquier empresa que busque
gestionar su información y requieran un sistema ca-
paz de utilizar cualquier base de datos relacional y
ejecutar consultas dinámicas complejas que pueda
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