https://github.com/ayvero/sql_medical_project
This academic project simulates a management system for medical images, including patients, images, processing algorithms, and validation rules using SQL constraints and PostgreSQL triggers.
https://github.com/ayvero/sql_medical_project
database ddbb sql triggers
Last synced: 5 months ago
JSON representation
This academic project simulates a management system for medical images, including patients, images, processing algorithms, and validation rules using SQL constraints and PostgreSQL triggers.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/ayvero/sql_medical_project
- Owner: Ayvero
- Created: 2025-04-09T00:27:40.000Z (6 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-04-09T00:32:36.000Z (6 months ago)
- Last Synced: 2025-04-09T01:27:11.097Z (6 months ago)
- Topics: database, ddbb, sql, triggers
- Language: PLpgSQL
- Homepage:
- Size: 0 Bytes
- Stars: 1
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# 📚 Proyecto SQL - Sistema de Imágenes Médicas
Este proyecto académico simula un sistema de gestión de imágenes médicas, incluyendo pacientes, imágenes, algoritmos de procesamiento y reglas de validación implementadas mediante restricciones SQL y triggers en PostgreSQL.
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## 🛠️ Tecnologías utilizadas
- PostgreSQL
- PL/pgSQL
- DataGrip (para conexión y pruebas locales)
- SQL estándar
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## 🗃️ Estructura del proyecto
- `create_tables.sql` → Crea las tablas principales del sistema.
- `insert_data.sql` → Inserta datos representativos para probar las restricciones y triggers.
- `triggers.sql` → Incluye funciones y triggers para validar la lógica del negocio.
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## 📄 Archivos incluidos
- `create_tables.sql`
- `insert_data.sql`
- `triggers.sql`
- `README.md`
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## 📌 Restricciones implementadas
1. Modalidades permitidas para las imágenes médicas.
2. Máximo de 5 procesamientos por imagen.
3. La fecha de procesamiento no puede ser anterior a la fecha de la imagen.
4. Máximo de 2 estudios de tipo FLUOROSCOPIA por paciente y por año.
5. No se pueden aplicar algoritmos con complejidad O(n) a imágenes de tipo FLUOROSCOPIA.
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## 🚀 Cómo probar el proyecto
1. Instalar PostgreSQL.
2. Crear una base de datos y conectarse con una herramienta como DataGrip o pgAdmin.
3. Ejecutar `create_tables.sql` y luego `insert_data.sql`.
4. Ejecutar `triggers.sql`.
5. Probar inserciones o actualizaciones para validar que las restricciones funcionen correctamente.
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## 🧪 Consultas y triggers destacados
El proyecto incluye validaciones tanto a nivel de base de datos como programáticas (PL/pgSQL), para asegurar la integridad de los datos médicos y prevenir situaciones no deseadas en el procesamiento de imágenes.
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# 📚 SQL Project - Medical Imaging System
This academic project simulates a management system for medical images, including patients, images, processing algorithms, and validation rules using SQL constraints and PostgreSQL triggers.
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## 🛠️ Technologies used
- PostgreSQL
- PL/pgSQL
- DataGrip (for local connection and testing)
- Standard SQL
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## 🗃️ Project structure
- `create_tables.sql` → Creates the main tables of the system.
- `insert_data.sql` → Inserts representative data to test constraints and triggers.
- `triggers.sql` → Includes trigger functions and business logic validations.
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## 📄 Included files
- `create_tables.sql`
- `insert_data.sql`
- `triggers.sql`
- `README.md`
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## 📌 Implemented constraints
1. Allowed modalities for medical images.
2. Maximum of 5 processings per image.
3. Processing date cannot be earlier than the image date.
4. Maximum of 2 FLUOROSCOPIA studies per patient per year.
5. Algorithms with complexity O(n) cannot be applied to FLUOROSCOPIA images.
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## 🧪 Highlights
The project includes validations at both database and procedural levels (PL/pgSQL), ensuring medical data integrity and preventing undesired scenarios during image processing.