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En las bases de datos NoSQL como Cassandra es común que exista duplicidad de los datos entre las tablas, a diferencia de los modelos relacionales normalizados. Esto se debe a que las tablas son diseñadas en base a consultas y a la ausencia de relaciones entre ellas. Por tanto, si los datos no son modificados convenientemente se pueden producir inconsistencias en la información almace-nada. A su vez, es relativamente fácil que se introduzcan defectos que ocasionen inconsistencias en Cassandra, siendo éstos difíciles de detectar utilizando técnicas convencionales de pruebas dinámicas. Con el objetivo de ayudar al desarro-llador a evitar la producción de inconsistencias, proponemos un nuevo método que, usando un modelo conceptual, es capaz de establecer los procesos necesarios para asegurar la calidad de los datos desde el punto de vista de su consistencia a través de pruebas estáticas. En este trabajo evaluamos la eficiencia de este método ante un caso de estudio en el que insertamos tuplas en entidades y relaciones del modelo conceptual y extraemos qué es necesario para mantener la consistencia en el modelo lógico. Los resultados muestran como la desnormalización de los datos puede aumentar la complejidad del mantenimiento de la consistencia, no solo necesitando saber dónde se debe mantener la consistencia sino también cómo hay que mantenerla.

A diferencia de las bases de datos relacionales, en bases de datos NoSQL como Cassandra es muy común que exista duplicidad de los datos en diferentes tablas. Esto es debido a que, normalmente, las tablas son diseñadas en base a las consul-tas y a la ausencia de relaciones entre ellas para primar el rendimiento en las con-sultas. Por tanto, si los datos no se actualizan convenientemente, se pueden pro-ducir inconsistencias en la información almacenada. Es relativamente fácil intro-ducir defectos que originan inconsistencia de datos en Cassandra, sobre todo du-rante la evolución de un sistema en el que se crean nuevas tablas, y éstos son difí-ciles de detectar utilizando técnicas convencionales de pruebas dinámicas. El desarrollador es quien debe preocuparse de mantener esta consistencia incluyendo y actualizando los procedimientos adecuados. Este trabajo propone un enfoque preventivo a estos problemas, estableciendo los procesos necesarios para asegu-rar la calidad de los datos desde el punto de vista de su consistencia, facilitando así las tareas del desarrollador. Estos procesos incluyen: (1) un análisis estático considerando el modelo conceptual, las consultas y el modelo lógico de la aplica-ción, para identificar qué elementos (tablas o columnas) de la base de datos se ven afectados por un cambio, y (2) la determinación y ejecución de las operaciones que aseguren la consistencia de la información.